Zum Hauptinhalt springen
Cloud / Google Cloud / Produkte / Google Cloud Cortex Framework - Datenbasis für SAP-Analytics

Google Cloud Cortex Framework - Datenbasis für SAP-Analytics

Cortex Framework liefert Solution Accelerators, die aus SAP-Quellsystemen vertrauenswürdige Datenprodukte in BigQuery aufbauen.

Data Analytics
Preismodell Für Cortex Framework veröffentlicht Google keine eigenständige Preisseite; die Solution Accelerators sind quelloffen und werden in Ihrer eigenen Google-Cloud-Umgebung bereitgestellt, sodass Kosten für die genutzten Dienste wie BigQuery und Dataform anfallen
Verfügbarkeit Quelloffene, anpassbare Module zur Bereitstellung in der eigenen Google-Cloud-Umgebung; Dokumentation zu Version 7 und Version 6
Datensouveränität gemäß Anbieter / siehe offizielle Dokumentation
Zuverlässigkeit gemäß Anbieter / siehe offizielle Dokumentation SLA

Google Cloud Cortex Framework liefert quelloffene Solution Accelerators, die aus SAP-Quellsystemen eine vertrauenswürdige Datenbasis in BigQuery aufbauen.

Was ist Google Cloud Cortex Framework?

Google Cloud Cortex Framework stellt Solution Accelerators bereit, die Ihnen helfen, vertrauenswürdige und hochwertige Datenprodukte für fortgeschrittene Analytics- und Agenten-Anwendungsfälle aufzubauen. Das Framework nutzt dazu Google-Cloud-Produkte wie BigQuery, Dataform, Knowledge Catalog und die Gemini Enterprise Agent Platform.

Die Solution Accelerators sind quelloffene, anpassbare Module, die Sie sicher innerhalb Ihrer eigenen Google-Cloud-Umgebung bereitstellen, um daraus Datenprodukte aus Unternehmensquellsystemen aufzubauen, anzupassen und zu erweitern.

Kernfunktionen

  • Build- und Deployment-Framework: Orchestriert den Übergang von lokalen Konfigurationen zu Dataform-Pipelines und aktiven BigQuery-Datasets über die CLI-Skripte cortex-build, cortex-deploy und cortex-build-and-deploy
  • Codegenerierung: Kompiliert Konfigurationsdateien wie config.yaml und table_settings.yaml, analysiert die Schemata der Quelldaten inklusive eigener Spalten und erzeugt daraus dynamisch Dataform-JavaScript- und SQLX-Code
  • Datenmodule: Liefern dem Build- und Deployment-Framework paketierte Lösungsmetadaten, die Struktur und Bestandteile der Dataform-Pipelines definieren
  • Data-Foundation-Module: Definieren die Datenstruktur der Lösung
  • Mehrere Ausführungsumgebungen: Lokale Entwicklungsrechner, Cloud Shell beziehungsweise virtuelle Workstations sowie CI/CD-Systeme wie Cloud Build oder GitHub Actions

Typische Anwendungsfälle

SAP-Daten für Analytics aufbereiten

Aufbau einer strukturierten Datenbasis in BigQuery aus SAP ECC, SAP S/4HANA oder SAP Business Data Cloud, ohne die Pipelines von Grund auf zu entwickeln.

Wiederholbare Bereitstellung

Automatisierung von Build und Deployment über CI/CD-Pipelines, sodass Änderungen an der Konfiguration nachvollziehbar ausgerollt werden.

Erweiterung um eigene Felder

Berücksichtigung eigener Spalten in den Quellsystemen, da das Framework die Schemata der Quelldaten analysiert.

Grundlage für Agenten-Anwendungsfälle

Bereitstellung einer Datenbasis, auf der Analytics- und Agenten-Anwendungsfälle aufsetzen.

Vorteile

  • Quelloffen und anpassbar: Die Module lassen sich an die eigene Systemlandschaft anpassen und erweitern
  • Bereitstellung in der eigenen Umgebung: Die Module laufen in Ihrem eigenen Google-Cloud-Projekt
  • Standardisierte Werkzeuge: Dataform, BigQuery und Standard-Python-Werkzeuge statt proprietärer Sonderwege
  • CI/CD-fähig: Build und Deployment lassen sich in bestehende Pipelines einbinden

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Cortex Framework: Auswahl und Anpassung der Datenmodule, Einrichtung des Build- und Deployment-Prozesses sowie Anbindung an Ihre SAP-Quellsysteme.

Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zum Google Cloud Cortex Framework.

Verfügbare Varianten & Optionen

Version 6

Stärken
  • Eigene Anleitungen zu Datenquellen und Workloads sowie ein Quickstart-Demo-Pfad
Einschränkungen
  • Ältere Version; die aktuelle Dokumentation führt Version 7 als aktuellen Stand

Typische Anwendungsfälle

Aufbau einer vertrauenswürdigen Datenbasis in BigQuery aus SAP-Quellsystemen
Bereitstellung vorgefertigter Datenmodule statt Eigenentwicklung
Automatisierung von Build und Deployment über CI/CD-Pipelines
Vorbereitung von Daten für Analytics- und Agenten-Anwendungsfälle

Technische Spezifikationen

Ausfuehrungsumgebungen Lokale Entwicklungsrechner, Cloud Shell beziehungsweise virtuelle Workstations sowie CI/CD-Systeme wie Cloud Build oder GitHub Actions
CLI cortex-build, cortex-deploy und cortex-build-and-deploy, betrieben mit Standard-Python-Werkzeugen (uv)
Datenquellen SAP ECC, SAP S/4HANA und SAP Business Data Cloud (BDC) in Version 7
Genutzte dienste BigQuery, Dataform, Knowledge Catalog und die Gemini Enterprise Agent Platform
Konfiguration Kompiliert Konfigurationsdateien wie config.yaml und table_settings.yaml, analysiert die Schemata der Quelldaten inklusive eigener Spalten und erzeugt daraus Dataform-Code

Häufig gestellte Fragen

Was ist Google Cloud Cortex Framework?

Google Cloud Cortex Framework stellt Solution Accelerators bereit, die Ihnen helfen, vertrauenswürdige, hochwertige Datenprodukte für fortgeschrittene Analytics- und Agenten-Anwendungsfälle aufzubauen. Das Framework nutzt Google-Cloud-Produkte wie BigQuery, Dataform, Knowledge Catalog und die Gemini Enterprise Agent Platform.

Welche Quellsysteme werden unterstützt?

Laut Dokumentation der Version 7 sind Solution Accelerators für SAP ECC, SAP S/4HANA und SAP Business Data Cloud (BDC) verfügbar.

Wie wird Cortex Framework bereitgestellt?

Die Solution Accelerators sind quelloffene, anpassbare Module, die Sie sicher innerhalb Ihrer eigenen Google-Cloud-Umgebung bereitstellen. Das Build- und Deployment-Framework orchestriert den Übergang von lokalen Konfigurationen zu Dataform-Pipelines und aktiven BigQuery-Datasets über die CLI-Skripte cortex-build, cortex-deploy und cortex-build-and-deploy.

Wo lassen sich die Skripte ausführen?

Laut Dokumentation auf lokalen Entwicklungsrechnern für Einrichtung, Anpassung, Test und Fehlersuche, in Cloud Shell beziehungsweise virtuellen Workstations als sichere, cloudgehostete Entwicklungsumgebungen sowie in CI/CD-Pipelines, etwa über Cloud Build oder GitHub Actions.

Was kostet Cortex Framework?

Google veröffentlicht für Cortex Framework keine eigenständige Preisseite. Da die Module in Ihrer eigenen Google-Cloud-Umgebung laufen, fallen Kosten für die genutzten Dienste wie BigQuery und Dataform an.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

Google Cloud Partner

innFactory ist zertifizierter Google Cloud Partner. Wir bieten Beratung, Implementierung und Managed Services.

Google Cloud Partner

Ähnliche Produkte anderer Cloud-Anbieter

Andere Cloud-Anbieter bieten vergleichbare Services in dieser Kategorie. Als Multi-Cloud Partner helfen wir bei der richtigen Wahl.

AWS

Amazon Athena - Serverless SQL-Abfragen

Amazon Athena führt SQL-Abfragen direkt auf Daten in S3 aus. Serverless, ohne Infrastruktur-Setup, Pay-per-Query.

Preismodell Pay-per-Query (Preis pro TB gescannter …
SLA 99,9% Verfügbarkeit gemäß Amazon Athena SLA
Vergleichen →
AWS

Amazon Data Firehose - Echtzeit-Datenlieferung

Amazon Data Firehose ist ein AWS-Service für die zuverlässige Echtzeit-Lieferung von Streaming-Daten an Datenspeicher.

Preismodell Bezahlung pro GB data ingested
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →
AWS

Amazon DataZone - Daten-Governance und Katalog

Amazon DataZone ist ein AWS-Service für Daten-Governance, Katalogisierung und sichere Datenfreigabe im Unternehmen.

Preismodell Pay-as-you-go: API-Anfragen, …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →
AWS

Amazon EMR - Big Data Processing

Amazon EMR ist eine verwaltete Big-Data-Plattform für Apache Spark, Hadoop und andere Frameworks.

Preismodell Bezahlung für EC2 instances plus EMR …
SLA Abhängig von EC2 SLA
Vergleichen →
AWS

Amazon Kinesis - AWS Data Streaming für Real-Time Analytics

Amazon Kinesis ist die AWS-Service-Familie für Echtzeit-Datenstreaming, Log-Processing und Analytics.

Preismodell Provisioned: pro Shard-Stunde plus …
SLA SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite)
Vergleichen →
AWS

Amazon Kinesis Data Streams - Echtzeit-Datenstreaming

Amazon Kinesis Data Streams ist ein AWS-Service für skalierbares Echtzeit-Datenstreaming mit geringer Latenz.

Preismodell Pay-per-use: On-Demand pro GB …
SLA 99,9% Verfügbarkeit
Vergleichen →

41 vergleichbare Produkte bei anderen Cloud-Anbietern gefunden.

Bereit, mit Google Cloud Cortex Framework - Datenbasis für SAP-Analytics zu starten?

Unsere zertifizierten Google Cloud Experten helfen bei Architektur, Integration und Optimierung.

Beratung vereinbaren