Etapas pós-implantação
Esta página orienta você pelas etapas pós-implantação do Cortex Framework para executar seus pipelines de dados e verificar os resultados.
Depois de executar a implantação, todos os modelos e configurações de transformação são compilados e implantados no repositório de destino do Dataform. No entanto, para materializar as tabelas e visualizações no BigQuery, primeiro execute as ações do pipeline do Dataform.
Executar as transformações no Dataform
Ao executar o pipeline, você inicia a transformação lógica de dados brutos em camadas de base de dados padronizadas e prontas para IA e produtos de dados, prontos para uso comercial imediato.
É possível executar ações manualmente no Google Cloud console para verificação ou configurar programações recorrentes para produção.
Execução manual para verificação
Para executar uma verificação manual de todo o pipeline no espaço de trabalho do Dataform, siga estas etapas:
- Noconsole, acesse a páginaDataform. Google Cloud
- Confirme se você selecionou o projeto correto no menu suspenso. Google Cloud
- Clique no nome do repositório criado durante a implantação (por exemplo,
cortex). - Clique no nome do espaço de trabalho (por exemplo,
cortex). - Clique em Iniciar execução.
- Selecione Executar ações.
- Clique em Todas as ações. Também é possível escolher subconjuntos de transformações selecionando tags ou ações específicas.
- Clique em Iniciar execução.
Verificar se a execução foi bem-sucedida
Para monitorar o progresso e verificar se o pipeline foi concluído, siga estas etapas:
- Clique na guia Executions para conferir o histórico de execução.
- Verifique se o status é Concluído com sucesso.
- Clique no link de execução para inspecionar detalhes de ações específicas, erros de compilação ou tempos de execução.
Analisar recursos de dados no BigQuery
Depois que o pipeline do Dataform for executado, verifique os conjuntos de dados gerados e as tabelas materializadas no BigQuery.
- Navegue até o BigQuery noconsole. Google Cloud
- Localize os conjuntos de dados de destino configurados no arquivo
config.yaml(por exemplo, o conjunto de dados identificado pordatasetIdna entradadata.targetsreferenciada pelodataTargetIddo módulo). Por exemplo, nas configurações de modelo, eles podem ser:- Camada de base de dados: procure o conjunto de dados que corresponde ao ID de destino da base (configurado como
cortex7_sap_data_foundationpor padrão). - Camada de produtos de dados: procure o conjunto de dados que corresponde ao ID de destino do produto (configurado como
cortex7_data_productspor padrão).
- Camada de base de dados: procure o conjunto de dados que corresponde ao ID de destino da base (configurado como
- Visualize as tabelas e execute consultas de amostra para verificar se elas estão preenchidas com os registros esperados.
Próximas etapas
Agora que seus sistemas de dados estão operacionais, você pode conferir:
- Implantar exemplos de casos de consumo: consulte Exemplos de produtos de dados de consumo para configurar cenários de negócios.
- Estender o modelo de dados: consulte o guia de extensibilidade para personalizar esquemas ou instanciar novos módulos.