概览

Google Cloud Cortex Framework 提供参考架构、可部署的解决方案和封装的实现服务，可助您开启您的数据和 AI 云之旅。为您的企业快速设计、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、财务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 以工具为基础构建， Google Cloud 为管理整个数据历程提供统一的环境。下图描述了 Cortex Framework 如何使用各种组件提供统一的平台来存储、管理和分析来自不同数据源的数据：

Google Cloud Cortex 框架技术栈

图 1。Google Cloud Cortex Framework 技术栈。

多个工具负责从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 数据到数据库中，以供日后的可视化和分析。根据您的业务需求，您可以使用下面的一些：

  • 数据存储
    • Cloud Storage：用于存储来自其他数据源的数据。
    • BigQuery：用于存储和分析大型数据集的无服务器托管式数据仓库。Cortex 使用 BigQuery 来存储原始数据、转换后数据和报告数据。
    • 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，并确保在您的数据和 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 来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代管式服务。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 使用 BigQuery 进行数据转换
    • Dataproc：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用，但 Dataproc 可用于自定义数据处理需求。
    • Looker：用于探索和直观呈现数据的商业智能平台。Cortex 与 Looker 集成，提供人性化的信息中心和报告。
  • 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 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 Data Foundation 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进行数据分析。Cortex Framework 可简化数据管理、简化开发，并通过其 Data Foundation 为各种业务领域提供预构建的解决方案。Data Foundation 整合了有助于提取、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受益于 Cortex Framework 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。数据可能来自各种数据源，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

如需查看 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 Google Cloud Cortex Framework 团队联系：

  1. 请转到我们的支持渠道，创建新的支持请求。
  2. 可选：添加还应接收更新的人员的电子邮件地址。
  3. 点击 Create（创建）将工单提交给我们的团队。

如有任何其他问题，请联系 Cortex 团队。

如需详细了解我们的支持渠道，请查看可用的资源：

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