En la imagen se muestra el despliegue básico de modelos de aprendizaje automático cercanos a orígenes de datos y sistemas de producción. Muestra tanto una implantación local de cliente como una implantación de Oracle Cloud.

La implantación local contiene máquinas de producción, que transfieren los datos IoT de tiempo de ejecución a una instancia informática de ejecución de lenguaje de máquina, que, a continuación, los transfiere a un equipo local complejo (CPE). A partir de ahí, los datos pasan por una VPN de sitio a sitio a Oracle Cloud.

En Oracle Cloud, un gateway de enrutamiento dinámico (DRG), transfiere los datos de producción IoT entrantes en una red virtual en la nube (VCN), desde la que un gateway de servicio que enruta el tráfico a una instancia de Oracle Streaming Service fuera de la VCN. El servicio de transmisión transfiere datos a través de una instancia de Oracle Functions y, a continuación, a un almacén de datos autónomo. Una instancia de Oracle Data Science recupera datos del almacén de datos autónomo y, a continuación, los transfiere al almacenamiento de objetos de Oracle.

Las actualizaciones del modelo se devuelven a través del gateway de servicio a la VCN y, a continuación, vuelven a la implantación local del cliente mediante el DRG, la VPN de sitio a sitio, el CPE y terminan en la instancia informática de ejecución de ML.