Diese Abbildung zeigt eine dreistufige Architektur aus IoT-Geräten, einem Cluster von Edge-Geräten und einem Multi-Cloud-Netzwerk.

Benutzer, wie Patienten, Entwickler und Kunden, interagieren mit der IoT-Ebene und ihren Geräten wie Überwachungssystemen für das Gesundheitswesen, Desktop- und Mobilgeräten sowie Bildbearbeitungs- und Überwachungssystemen.

Die IoT-Tier ist mit der Fog/Edge-Tier mit Clustern der Geräte Raspberry Pi, Jetson Nano und MariaDB in verschiedenen Gebietsschemas (Melbourne und Chengdu) verbunden.

Die Fog-/Edge-Tier kommuniziert über ein VPN mit der Multi-Cloud-Tier. Die Multi-Cloud-Tier umfasst eine AARNET Nectar-Cloud mit VM-Ressourcen und eine Oracle Cloud Infrastructure-Region.

Die Region umfasst 2 Faultdomains und ein virtuelles Cloud-Netzwerk (VCN). Die Region bietet Identity and Access Management- und Oracle Machine Learning-Schnittstellen für Systemanalysten.

Das virtuelle Cloud-Netzwerk (VCN) umfasst ein Internetgateway für die Kommunikation mit externen Benutzern über ein virtuelles privates Netzwerk (VPN) und ein Network Address Translation-(NAT-)Gateway, mit dem private Ressourcen in einem VCN auf Hosts im Internet zugreifen können, ohne dass diese Ressourcen für eingehende Internetverbindungen freigegeben werden. Das VCN umfasst 2 Subnetze mit jeweils einer Sicherheitsliste und einer Routentabelle:

• Öffentliches Subnetz: Umfasst einen Bastionhost in Faultdomain 2 zur Verarbeitung von eingehendem Datenverkehr und virtuelle Maschinen (VM) in jeder der Faultdomains. Zwei VMs Arm-Prozessoren für rechenintensive und latenzempfindliche Workloads, wie solche mit Videoanalysen oder Elektrokardiogrammlesungen. Zwei weitere VMs verwenden Intel X86 CPUs für leichtere, strukturiertere Workloads wie Patientenzustandsdatensätze.
• Privates Subnetz: Umfasst Oracle Autonomous Data Warehouse und eine VM, auf der eine Intel X86 CPU in Faultdomain 2 ausgeführt wird. Oracle Machine Learning greift auf die Daten in Oracle Autonomous Data Warehouse zu.