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，可助您轻松开启 Data and AI Cloud 之旅。快速为您的企业设计、构建和部署数据和 AI 解决方案所需的一切。

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，可提供一个统一的环境来管理整个数据流程。下图描述了 Cortex Framework 如何使用各种组件提供一个统一的平台，以存储、管理和分析来自各种数据源的数据：

Google Cloud Cortex Framework 技术栈

图 1。Google Cloud Cortex Framework 技术栈。

多个工具负责将数据从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 到数据库中，以供日后可视化和分析。根据您的业务需求，您可以使用以下某些功能：

  • 数据存储
    • Cloud Storage：用于存储来自其他数据源的数据。
    • BigQuery：一种无服务器、托管式数据仓库，用于存储和分析大型数据集。Cortex 使用 BigQuery 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 使用 Secret Manager 保护您的敏感数据，并确保在数据和 AI 项目中以负责任的方式使用这些数据。
  • 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 使用 Cloud Build 自定义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托管式服务。Cortex 使用 Dataflow 自动执行某些数据提取、转换和加载任务。
    • Cloud Composer：适用于工作流的托管式编排服务。Cortex 使用 Cloud Composer 来管理和调度复杂的数据流水线。
  • 数据转换和分析
    • BigQuery：用于在 BigQuery 中构建和部署机器学习模型的无服务器环境。Cortex 使用 BigQuery 进行数据转换，并使用 BigQuery ML 执行某些数据分析任务。
    • Dataproc：适用于大规模数据处理的托管式 Hadoop 和 Spark 服务。虽然在 Cortex 的预构建解决方案中不太常见，但 Dataproc 可用于满足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 与 Looker 集成，可提供易于使用的信息中心和报告。
  • 机器学习和 AI
    • Vertex AI：用于构建、训练、部署和管理机器学习模型的统一平台。Cortex 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 数据基础架构定义了数据的结构和组织方式，以确保一致性并促进跨不同应用的数据分析。Cortex Framework 通过其数据基础架构简化了数据管理、优化了开发流程，并为各种业务领域提供了预构建解决方案。Data Foundation 包含有助于提取、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、部分 Google 平台（例如 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 Cortex Framework 请求或问题，请与 Cortex 团队联系。

后续步骤