หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

อ่านการคาดการณ์ของ BigQuery ML ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud

1. บทนำ

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ใน BigQuery และรับการคาดการณ์จากโมเดลนี้โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud

คุณจะใช้ประโยชน์จากบริการ Google Cloud ต่อไปนี้ได้

BigQuery
Cloud Shell

สิ่งที่คุณจะสร้าง

คุณจะต้องสร้างสิ่งต่อไปนี้

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ของ BigQuery
บัญชีบริการที่มีบทบาทผู้ใช้ Job ของ BigQuery เพื่อเรียกใช้ BigQuery API
โปรแกรม ABAP เพื่อเรียกใช้ BigQuery API และรับการคาดการณ์จากโมเดล ML

2. ข้อกำหนด

เบราว์เซอร์ เช่น Chrome หรือ Firefox
โปรเจ็กต์ Google Cloud ที่เปิดใช้การเรียกเก็บเงิน หรือสร้างบัญชีทดลองใช้ฟรี 90 วันสำหรับ Google Cloud Platform
SAP GUI (Windows หรือ Java) ที่ติดตั้งในระบบ หากติดตั้ง SAP GUI ในแล็ปท็อปแล้ว ให้เชื่อมต่อกับ SAP โดยใช้ที่อยู่ IP ภายนอกของ VM เป็น IP ของเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน หากใช้ Mac คุณยังติดตั้ง SAP GUI สำหรับ Java ได้ด้วยโดยไปที่ลิงก์นี้

3. ก่อนเริ่มต้น

ในคอนโซล Google Cloud ให้เลือกหรือสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud ในหน้าตัวเลือกโปรเจ็กต์ (เช่น abap-sdk-poc)
ตรวจสอบว่าได้เปิดใช้การเรียกเก็บเงินสำหรับโปรเจ็กต์ Cloud แล้ว ดูวิธีตรวจสอบว่าได้เปิดใช้การเรียกเก็บเงินในโปรเจ็กต์แล้วหรือไม่ โปรดข้ามขั้นตอนนี้หากคุณใช้บัญชีทดลองใช้ฟรี 90 วัน
คุณจะใช้ Cloud Shell ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมบรรทัดคำสั่งที่ทำงานใน Google Cloud
จาก Cloud Console ให้คลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell ที่มุมบนขวา

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อตรวจสอบสิทธิ์สำหรับบัญชีของคุณและตั้งค่าโปรเจ็กต์เริ่มต้นเป็น abap-sdk-poc ใช้โซน us-west4-b เป็นตัวอย่าง หากจำเป็น โปรดเปลี่ยนโปรเจ็กต์และโซนในคำสั่งต่อไปนี้ตามที่คุณต้องการ

gcloud auth login
gcloud config set project abap-sdk-poc
gcloud config set compute/zone us-west4-b

คุณต้องมีสิทธิ์เข้าถึงระบบ SAP ที่ติดตั้ง ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
คุณต้องทำ Codelab 1 (ติดตั้ง ABAP Platform Trial 1909 ใน Google Cloud Platform และติดตั้ง ABAP SDK สำหรับ Google Cloud) และ Codelab 2 (กำหนดค่าการตรวจสอบสิทธิ์ ABAP SDK โดยใช้โทเค็นสำหรับ SAP ที่โฮสต์ใน VM ของ Compute Engine) ให้เสร็จสมบูรณ์ก่อนที่จะดำเนินการกับ Codelab นี้
หากคุณทำ Codelab 1 และ Codelab 2 เสร็จแล้ว ระบบจะจัดสรรระบบทดลองใช้ ABAP Platform 1909 บน Google Cloud พร้อมกับการตั้งค่าที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบสิทธิ์และการเชื่อมต่อให้คุณ
หากยังไม่ได้ทำ codelab 1 และ codelab 2 คุณจะไม่มีโครงสร้างพื้นฐานและการเชื่อมต่อที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้ใน codelab นี้ ดังนั้น คุณต้องทำ Codelab 1 และ Codelab 2 ให้เสร็จก่อนจึงจะทำ Codelab นี้ต่อได้

4. เปิดใช้ BigQuery API V2 ในโปรเจ็กต์ Google Cloud

จาก Cloud Console ให้คลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell ที่มุมบนขวา

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อเปิดใช้ BigQuery API

gcloud services enable bigquery.googleapis.com

เมื่อดำเนินการสำเร็จ คุณควรเห็นข้อความที่แสดงดังที่แสดงด้านล่าง

ตอนนี้คุณควรเปิดใช้ BigQuery API ในโปรเจ็กต์ Google Cloud แล้ว

5. สร้างบัญชีบริการสำหรับการเข้าถึง BigQuery ที่ปลอดภัย

หากต้องการรับการคาดการณ์ ML จากโมเดล BigQuery ML อย่างปลอดภัย คุณต้องสร้างบัญชีบริการที่มีบทบาทผู้ใช้ BigQuery และผู้ดูข้อมูล BigQuery ซึ่งจะช่วยให้โปรแกรมเรียกใช้การค้นหา (เป็นงาน) ภายในโปรเจ็กต์และอ่านข้อมูลจากตารางได้ บทบาทนี้จะให้สิทธิ์ที่จำเป็นเท่านั้นในการสร้างงานและอ่านข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

สร้างบัญชีบริการ

หากต้องการสร้างบัญชีบริการที่มีบทบาทที่จำเป็น ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัล Cloud Shell

gcloud iam service-accounts create abap-sdk-bigquery-jobuser --display-name="Service Account for BigQuery Job user"

ตอนนี้ให้เพิ่มบทบาทที่จำเป็นลงในบัญชีบริการที่สร้างขึ้นในขั้นตอนก่อนหน้า

gcloud projects add-iam-policy-binding abap-sdk-poc --member='serviceAccount:abap-sdk-bigquery-jobuser@abap-sdk-poc.iam.gserviceaccount.com' --role='roles/bigquery.jobUser'

gcloud projects add-iam-policy-binding abap-sdk-poc --member='serviceAccount:abap-sdk-bigquery-jobuser@abap-sdk-poc.iam.gserviceaccount.com' --role='roles/bigquery.dataViewer'

คำสั่งข้างต้นใช้ abap-sdk-poc เป็นตัวยึดตำแหน่งสำหรับโปรเจ็กต์ Google Cloud แทนที่ abap-sdk-poc ด้วยรหัสโปรเจ็กต์

หากต้องการยืนยันว่าได้เพิ่มบทบาทแล้ว ให้ไปที่หน้า IAM บัญชีบริการที่คุณสร้างควรแสดงพร้อมกับบทบาทที่กำหนดให้กับบัญชี

6. การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของ BigQuery

ในโค้ดแล็บนี้ เราจะสร้างโมเดล K-Means เพื่อจัดกลุ่มชุดข้อมูลการเช่าจักรยานในลอนดอน คุณใช้อัลกอริทึม k-means เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลเป็นคลัสเตอร์ได้ การเรียนรู้แบบไม่มีการควบคุมดูแลจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ซึ่งแตกต่างจากแมชชีนเลิร์นนิงที่มีการควบคุมดูแลซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งก็คือการทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อให้คุณตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูลได้

สร้างชุดข้อมูล

หากต้องการสร้างชุดข้อมูล BigQuery เพื่อจัดเก็บโมเดล ML ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ไปที่หน้า BigQuery ใน Google Cloud Console ไปที่หน้า BigQuery
คลิกชื่อโปรเจ็กต์ในแผง Explorer
คลิก ดูการดำเนินการ > สร้างชุดข้อมูล

ในหน้าสร้างชุดข้อมูล ให้ทำดังนี้

สำหรับรหัสชุดข้อมูล ให้ป้อน bqml_tutorial
สำหรับประเภทสถานที่ตั้ง ให้เลือกหลายภูมิภาค แล้วเลือกสหภาพยุโรป (หลายภูมิภาคในสหภาพยุโรป) ชุดข้อมูลสาธารณะของ London Bicycle Hires จัดเก็บไว้ในหลายภูมิภาคของสหภาพยุโรป ชุดข้อมูลต้องอยู่ในตำแหน่งเดียวกัน
ปล่อยให้การตั้งค่าเริ่มต้นที่เหลือเป็นไปตามเดิม แล้วคลิกสร้างชุดข้อมูล

สร้างโมเดล K-Means

เมื่อตั้งค่าชุดข้อมูลแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการสร้างโมเดล K-Means โดยใช้ข้อมูล คุณสร้างและฝึกโมเดล K-Means ได้โดยใช้คำสั่ง CREATE MODEL พร้อมตัวเลือก model_type=kmeans

หากต้องการเรียกใช้การค้นหาและสร้างโมเดล K-Means ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ไปที่หน้า BigQuery ไปที่ BigQuery
ในบานหน้าต่างเอดิเตอร์ ให้เรียกใช้คำสั่ง SQL ต่อไปนี้

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.london_station_clusters`
  OPTIONS(model_type='kmeans', num_clusters=4) AS
WITH
  hs AS (
  SELECT
    h.start_station_name AS station_name,
  IF
    (EXTRACT(DAYOFWEEK
      FROM
        h.start_date) = 1
      OR EXTRACT(DAYOFWEEK
      FROM
        h.start_date) = 7,
      "weekend",
      "weekday") AS isweekday,
    h.duration,
    ST_DISTANCE(ST_GEOGPOINT(s.longitude,
        s.latitude),
      ST_GEOGPOINT(-0.1,
        51.5))/1000 AS distance_from_city_center
  FROM
    `bigquery-public-data.london_bicycles.cycle_hire` AS h
  JOIN
    `bigquery-public-data.london_bicycles.cycle_stations` AS s
  ON
    h.start_station_id = s.id
  WHERE
    h.start_date BETWEEN CAST('2015-01-01 00:00:00' AS TIMESTAMP)
    AND CAST('2016-01-01 00:00:00' AS TIMESTAMP) ),
  stationstats AS (
  SELECT
    station_name,
    isweekday,
    AVG(duration) AS duration,
    COUNT(duration) AS num_trips,
    MAX(distance_from_city_center) AS distance_from_city_center
  FROM
    hs
  GROUP BY
    station_name, isweekday)
SELECT
  * EXCEPT(station_name, isweekday)
FROM
  stationstats

ในแผงการนำทาง ในส่วนทรัพยากร ให้ขยายชื่อโปรเจ็กต์ คลิก bqml_tutorial แล้วคลิก london_station_clusters
คลิกแท็บสคีมา สคีมาของโมเดลแสดงแอตทริบิวต์สถานี 3 รายการที่ BigQuery ML ใช้ในการจัดกลุ่ม สคีมาควรมีลักษณะดังนี้

คลิกแท็บการประเมิน แท็บนี้จะแสดงภาพของคลัสเตอร์ที่โมเดล k-means ระบุ ในส่วนฟีเจอร์ตัวเลข กราฟแท่งจะแสดงค่าฟีเจอร์ตัวเลขที่สำคัญที่สุดสูงสุด 10 รายการสำหรับแต่ละเซนทรอยด์ คุณเลือกฟีเจอร์ที่จะแสดงภาพได้จากเมนูแบบเลื่อนลง

7. รับการคาดการณ์ของ BigQuery ML โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud

ตอนนี้คุณได้ตั้งค่าข้อกำหนดเบื้องต้นในฝั่ง Google Cloud แล้ว คุณก็พร้อมที่จะทำตามขั้นตอนในระบบ SAP ให้เสร็จสมบูรณ์เพื่อรับการคาดการณ์จากโมเดล ML โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud

สร้างการกำหนดค่าคีย์ไคลเอ็นต์

สำหรับการกำหนดค่าที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบสิทธิ์และการเชื่อมต่อ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud จะใช้ตาราง /GOOG/CLIENT_KEY และ /GOOG/SERVIC_MAP.

หากต้องการรักษาการกำหนดค่าในตาราง /GOOG/CLIENT_KEY ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ใน SAP GUI ให้ป้อนรหัสธุรกรรม SPRO
คลิก SAP Reference IMG
คลิก ABAP SDK สำหรับ Google Cloud > การตั้งค่าพื้นฐาน > กำหนดค่าคีย์ไคลเอ็นต์

คงค่าต่อไปนี้ไว้ในช่องที่ระบุ และเว้นช่องอื่นๆ ทั้งหมดว่างไว้

ฟิลด์	ค่า
ชื่อคีย์ Google Cloud	BIGQUERY_ML
ชื่อบัญชีบริการของ Google Cloud	abap-sdk-bigquery-jobuser@abap-sdk-poc.iam.gserviceaccount.com
ขอบเขตของ Google Cloud	https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
รหัสโปรเจ็กต์	abap-sdk-poc
คลาสการให้สิทธิ์	/GOOG/CL_AUTH_GOOGLE

สร้างรายงาน ABAP เพื่อรับการคาดการณ์จากโมเดล BigQuery ML

หากต้องการสร้างรายงาน ABAP ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ใน SAP GUI ให้ไปที่รหัสธุรกรรม SE38 แล้วสร้างโปรแกรมรายงานที่มีชื่อ ZDEMO_BIGQUERY_ML_PREDICT.
ในป๊อปอัปที่เปิดขึ้น ให้ระบุรายละเอียดตามที่แสดงในรูปภาพต่อไปนี้

ในป๊อปอัปถัดไป ให้เลือกออบเจ็กต์ในเครื่องหรือระบุชื่อแพ็กเกจตามความเหมาะสม
ใน ABAP Editor ให้เพิ่มโค้ดต่อไปนี้

REPORT zdemo_bigquery_ml_predict.

types:
  begin of lty_query_result,
    centroid_id     type i,
    station_name    type string,
    isweekday       type string,
    num_trips       type i,
    distance_from_city type string,
  end of lty_query_result,
  ltt_query_result type standard table of lty_query_result.

DATA:
  lv_project_id TYPE string,
  ls_input      TYPE /goog/cl_bigquery_v2=>ty_103,
  ls_output     TYPE lty_query_result,
  lt_output     TYPE ltt_query_result.

CONSTANTS:
  lc_newline TYPE c VALUE cl_abap_char_utilities=>newline.

TRY.
    "Initialize Bigquery object, pass the client key name that you have configured in /GOOG/CLIENT_KEY table
    DATA(lo_bq) = NEW /goog/cl_bigquery_v2( iv_key_name = 'BIGQUERY_ML' ).

    "Populate relevant parameters
    lv_project_id = lo_bq->gv_project_id.

    ls_input-default_dataset-project_id = 'abap-sdk-poc'.
    ls_input-default_dataset-dataset_id = 'bqml_tutorial'.

    "This query gets predictions from
    ls_input-query =
                | WITH | && lc_newline &&
                | hs AS ( | && lc_newline &&
                | SELECT | && lc_newline &&
                | h.start_station_name AS station_name, | && lc_newline &&
                | IF | && lc_newline &&
                | (EXTRACT(DAYOFWEEK | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | h.start_date) = 1 | && lc_newline &&
                | OR EXTRACT(DAYOFWEEK | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | h.start_date) = 7, | && lc_newline &&
                | "weekend", | && lc_newline &&
                | "weekday") AS isweekday, | && lc_newline &&
                | h.duration, | && lc_newline &&
                | ST_DISTANCE(ST_GEOGPOINT(s.longitude, | && lc_newline &&
                | s.latitude), | && lc_newline &&
                | ST_GEOGPOINT(-0.1, | && lc_newline &&
                | 51.5))/1000 AS distance_from_city_center | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | `bigquery-public-data.london_bicycles.cycle_hire` AS h | && lc_newline &&
                | JOIN | && lc_newline &&
                | `bigquery-public-data.london_bicycles.cycle_stations` AS s | && lc_newline &&
                | ON | && lc_newline &&
                | h.start_station_id = s.id | && lc_newline &&
                | WHERE | && lc_newline &&
                | h.start_date BETWEEN CAST('2015-01-01 00:00:00' AS TIMESTAMP) | && lc_newline &&
                | AND CAST('2016-01-01 00:00:00' AS TIMESTAMP) ), | && lc_newline &&
                | stationstats AS ( | && lc_newline &&
                | SELECT | && lc_newline &&
                | station_name, | && lc_newline &&
                | isweekday, | && lc_newline &&
                | AVG(duration) AS duration, | && lc_newline &&
                | COUNT(duration) AS num_trips, | && lc_newline &&
                | MAX(distance_from_city_center) AS distance_from_city_center | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | hs | && lc_newline &&
                | GROUP BY | && lc_newline &&
                | station_name, isweekday ) | && lc_newline &&
                | SELECT | && lc_newline &&
                | * EXCEPT(nearest_centroids_distance) | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | ML.PREDICT( MODEL `bqml_tutorial.london_station_clusters`, | && lc_newline &&
                | ( | && lc_newline &&
                | SELECT | && lc_newline &&
                | * | && lc_newline &&
                | FROM | && lc_newline &&
                | stationstats | && lc_newline &&
                | WHERE | && lc_newline &&
                | REGEXP_CONTAINS(station_name, 'Kennington'))) |.

    "Call API method: bigquery.jobs.query
    CALL METHOD lo_bq->query_jobs
      EXPORTING
        iv_p_project_id = lv_project_id
        is_input        = ls_input
      IMPORTING
        es_output       = DATA(ls_response)
        ev_ret_code     = DATA(lv_ret_code)
        ev_err_text     = DATA(lv_err_text)
        es_err_resp     = DATA(ls_err_resp).

    IF lo_bq->is_success( lv_ret_code ).
      "API Call successful, loop through the data & display the result
      IF ls_response-job_complete = abap_true.
        LOOP AT ls_response-rows ASSIGNING FIELD-SYMBOL(<ls_row>).
          LOOP AT <ls_row>-f ASSIGNING FIELD-SYMBOL(<ls_value>).
            ASSIGN <ls_value>-v->* TO FIELD-SYMBOL(<ls_field_value>).
            CASE sy-tabix.
              WHEN 1.
                ls_output-centroid_id = <ls_field_value>.
              WHEN 2.
                ls_output-station_name = <ls_field_value>.
              WHEN 3.
                ls_output-isweekday = <ls_field_value>.
              WHEN 4.
                ls_output-num_trips = <ls_field_value>.
              WHEN 5.
                ls_output-distance_from_city = <ls_field_value>.
            ENDCASE.
          ENDLOOP.
          APPEND ls_output TO lt_output.
          CLEAR ls_output.
        ENDLOOP.
        IF lt_output IS NOT INITIAL.
          cl_demo_output=>new( )->begin_section( 'ML.Predict Query Details'
                               )->write_text( ls_input-query
                               )->write_text( 'Dataset: bigquery-public-data.london_bicycles'
                               )->end_section(
                               )->begin_section( 'ML.Predict Query Results'
                               )->write_data( lt_output
                               )->end_section(
                               )->display( ).
        ENDIF.
      ENDIF.
    ELSE.
      "Display error message in case the API call fails
      MESSAGE lv_err_text TYPE 'E'.
    ENDIF.

    "Close HTTP Connection
    lo_bq->close( ).

  CATCH /goog/cx_sdk INTO DATA(lo_exception).
    MESSAGE lo_exception->get_text( ) TYPE 'E'.
ENDTRY.

บันทึกและเปิดใช้งานรายงาน
เรียกใช้รายงาน (F8)

เมื่อดำเนินการสำเร็จ คุณควรเห็นเอาต์พุตรายงานดังที่แสดงด้านล่าง

8. ขอแสดงความยินดี

ขอแสดงความยินดีที่คุณทำ Codelab "รับการคาดการณ์จากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ของ BigQuery โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud" เสร็จสมบูรณ์

คุณดึงข้อมูลการคาดการณ์ของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของ BigQuery ได้สำเร็จจากภายในระบบ SAP คุณได้ปลดล็อกการผสานรวมระดับใหม่ระหว่าง ABAP กับบริการของ Google Cloud แล้ว ขยายขอบเขตของคุณด้วย Codelab อื่นๆ ที่น่าสนใจของ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud

การใช้ Translation API กับ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
อัปโหลดออบเจ็กต์ขนาดใหญ่ไปยังที่เก็บข้อมูล Cloud Storage โดยใช้การแบ่งกลุ่ม
การดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Secret Manager ด้วย ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
เรียกใช้ test-bison ของ Vertex AI จาก ABAP

9. ล้างข้อมูล

หากไม่ต้องการทำ Codelab เพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud ต่อ โปรดดำเนินการล้างข้อมูล

ลบโปรเจ็กต์

คำเตือน: การลบโปรเจ็กต์จะมีผลดังต่อไปนี้

ระบบจะลบทุกอย่างในโปรเจ็กต์ หากใช้โปรเจ็กต์ที่มีอยู่สำหรับงานในเอกสารนี้ เมื่อลบโปรเจ็กต์ ระบบจะลบงานอื่นๆ ที่คุณทำในโปรเจ็กต์ด้วย
รหัสโปรเจ็กต์ที่กำหนดเองจะหายไป เมื่อสร้างโปรเจ็กต์นี้ คุณอาจสร้างรหัสโปรเจ็กต์ที่กำหนดเองซึ่งต้องการใช้ในอนาคต หากต้องการเก็บ URL ที่ใช้รหัสโปรเจ็กต์ เช่น URL appspot.com ให้ลบทรัพยากรที่เลือกภายในโปรเจ็กต์แทนการลบทั้งโปรเจ็กต์

หากคุณวางแผนที่จะสำรวจสถาปัตยกรรม บทแนะนำ หรือการเริ่มต้นใช้งานด่วนหลายรายการ การนำโปรเจ็กต์กลับมาใช้ใหม่จะช่วยให้คุณไม่เกินขีดจำกัดโควต้าของโปรเจ็กต์

ลบโปรเจ็กต์ Google Cloud โดยทำดังนี้

gcloud projects delete abap-sdk-poc

ลบทรัพยากรแต่ละรายการ

ลบอินสแตนซ์ Compute โดยทำดังนี้

gcloud compute instances delete abap-trial-docker

ลบกฎไฟร์วอลล์โดยทำดังนี้

gcloud compute firewall-rules delete sapmachine

ลบบัญชีบริการ

gcloud iam service-accounts delete \
    abap-sdk-bigquery-jobuser@abap-sdk-poc.iam.gserviceaccount.com