Diese Architektur sammelt und kombiniert Anwendungsdaten für Analysen und maschinelles Lernen, um verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Eine lineare Abfolge von Schritten umfasst das Diagramm:

1. Datenquellen
2. Aufnahme, Transformieren
3. Beibehalten, Kurieren, Erstellen
4. Analysieren, Lernen, vorhersagen
5. Messen, handeln

Die folgenden Komponenten gelten für die gesamte Oracle Cloud Infrastructure-Region:

• Governance (Datenkatalog)
• Infrastruktur
• Netzwerksicherheit
• Identity and Access Management (IAM)

Der Bereich ist in funktionale Schichten unterteilt, die physische oder funktionale Komponenten enthalten:

• Datenquellenschicht: Datenquellen umfassen Unternehmensanwendungsdaten. Anwendungsbatch- und Änderungsdaten werden an die Schicht "Aufnahme, Transformation" übergeben. Metadaten aus Anwendungsdatenbanken werden per Harvesting erfasst und werden in die Block-Governance (Data Catalog) übertragen.

• Aufnahmeschicht, Transformationsschicht: Ein Block mit der Bezeichnung "Batchaufnahme" (Oracle Cloud Infrastructure Data Integration, Oracle Data Integrator, Data Studio) verarbeitet Daten aus Unternehmensanwendungen, die in Batches oder Microbatches aufgenommen und transformiert werden. Ein Block mit der Bezeichnung "Change Data Capture" (Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate, Oracle Data Integrator) verarbeitet die Aufnahme von Unternehmensanwendungsdaten, die aufgrund eines Change Data Capture-Prozesses nahezu in Echtzeit aufgenommen werden. In Echtzeit aufgenommene Daten werden ebenfalls mit den Funktionen verarbeitet und verfeinert, die von der Batchaufnahmekomponente bereitgestellt werden. Rohdaten und verfeinerte Anwendungsdaten werden über separate Pfade an den Layer "Persist", "Curate" und "Create" übergeben.

• Persistieren, Kurieren, Schicht erstellen: Verfeinerte Anwendungsdaten werden in einen Block mit der Bezeichnung "Serving Data Store" (Autonomous Data Warehouse, Oracle Exadata Database Service, Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer, Oracle MySQL HeatWave) verschoben. Ändern Sie die Daten in einen Block mit der Bezeichnung "Cloud-Speicher" (Oracle Cloud Infrastructure Object Storage, OCI Data Lake). Anwendungs- und Änderungsdaten werden über separate Pfade an die Schicht "Analysieren, Lernen, Vorhersagen" übergeben. Metadaten aus Autonomous Data Warehouse und Objektspeicher werden per Harvesting erfasst und in die Block-Governance-Daten geleitet. Daten aus dem Cloud-Speicherblock, die in den Serving Data Store integriert sind.

• Analysieren, Lernen, Schicht "Vorhersagen": Verfeinerte Anwendungsdaten werden in einen Block mit der Bezeichnung "Analysen und Visualisierung" verschoben (Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, Abfrageservice, ISVs). Verfeinerte Anwendungsdaten werden auch in den Block mit der Bezeichnung "Datenprodukte, APIs" (Oracle Cloud Infrastructure-API-Gateway, Oracle Integration Cloud, Oracle Cloud Infrastructure Functions) verschoben. Ändern Sie die Daten in Blöcke mit der Bezeichnung Learn (Data Science, OML, OML-Notizbücher) und Predict (Data Science, OML, OML-Notizbücher). Der Zugriff auf Vorhersagedaten erfolgt über den Block "Datenprodukte, APIs". Analytics-Metadatenflüsse in den Governance-Datenblock. Daten aus dem Cloud-Speicherblock, die in den Serving Data Store integriert sind.

• Messen, Handeln: Daten aus jedem der Blöcke in der Schicht "Analysieren, Lernen, Vorhersagen" sind für Personen und Partner, Anwendungsmodelle und Dinge verfügbar.