概览

Google Cloud Cortex Framework 提供参考架构、可部署的解决方案和 打包的实现服务，助您开启 数据和 AI 云之旅。您所需的一切，助您快速设计、构建和部署数据与 AI 解决方案，以满足您的业务需求。

Cortex Framework 专注于解决特定问题，并为营销、销售、供应链、制造、金融和可持续发展等业务领域提供预构建的解决方案。如需了解详情，请参阅 数据源和工作负载。

Google Cloud 集成

Cortex Framework 基于 Google Cloud 工具构建，可提供统一的环境来管理您的整个数据历程。下图介绍了 Cortex Framework 如何使用各种组件来提供统一的平台，以存储、管理和分析来自各种数据源的数据：

Google Cloud Cortex Framework 组件，可提供统一的平台来提取、转换和分析数据

图 1. Google Cloud Cortex Framework 技术堆栈。

多种工具负责从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 数据到数据库中，以便日后进行可视化和分析。您可以根据业务需求使用以下部分工具：

  • 数据存储
    • Cloud Storage：用于存储来自 其他数据源的数据。
    • BigQuery：无服务器的托管式数据仓库 ，用于存储和分析大型数据集。Cortex Framework 使用 BigQuery 来存储原始数据、转换后的数据和报告数据。
    • Secret Manager：用于存储密码、API 密钥和证书等敏感信息的安全存储服务。Cortex Framework 使用 Secret Manager 来保护您的敏感数据，并确保在您的数据和 AI 项目中负责任地使用这些数据。
  • 数据集成和处理
    • Cloud Build：可自动构建、 测试和部署软件的服务。Cortex Framework 使用 Cloud Build 来定制和部署预构建的解决方案。
    • Dataflow：用于构建和运行 数据流水线的代管式服务。Cortex Framework 使用 Dataflow 来自动执行某些数据注入、转换和加载任务。
    • Managed Service for Apache Airflow：用于工作流的托管式编排服务 。Cortex Framework 使用 Managed Service for Apache Airflow 来管理和安排复杂的数据流水线。
  • 数据转换和分析
    • BigQuery：用于在 BigQuery 中构建和部署数据集的 无服务器环境。Cortex Framework 使用 BigQuery 进行数据转换。
    • Managed Service for Apache Spark：用于大规模 数据处理的托管式 Hadoop 和 Spark 服务。虽然 Cortex Framework 的预构建解决方案不太常用，但 Managed Service for Apache Spark 可用于自定义数据处理需求。
    • Looker：用于数据 探索和可视化的商业智能平台。Cortex Framework 与 Looker 集成，可提供用户友好的信息中心和报告。
  • 机器学习和 AI
    • Vertex AI：用于构建、 训练、部署和管理模型的统一平台。Cortex Framework 可能会在其解决方案中使用预构建的 Vertex AI 组件。

数据基础

Cortex Framework 数据基础定义了数据的结构和组织，以确保一致性并促进不同应用之间的数据分析。 Cortex Framework 通过其数据基础简化了数据管理、简化了开发，并为各种业务领域提供了预构建的解决方案。 数据基础包含有助于注入、转换和加载数据的工具和服务。

营销、运营和可持续发展都是可以从 Cortex Framework 中受益的业务领域。它包含可用于收集、分析和使用数据的预定义工作负载。数据可以来自各种数据源，例如 Salesforce Marketing Cloud、某些 Google 平台（如 Google Ads 和 CM360）、TikTok、Meta、SAP 等。 如需了解详情，请参阅数据源和工作负载。

部署

如需了解 Cortex Framework 部署说明，请参阅以下指南：

支持

如有任何请求或问题，您可以在我们的支持渠道中创建新工单，直接与 Cortex Framework 团队联系：

  1. 前往我们的支持渠道 创建新的支持请求。
  2. 可选：添加也应收到更新的人员的电子邮件地址。
  3. 点击创建 ，将工单提交给我们的团队。

如有其他任何问题，请与 Cortex Framework 团队联系。

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