Esta arquitectura recopila y combina datos de aplicaciones para el análisis y el aprendizaje automático con el fin de proporcionar estadísticas útiles. Una secuencia lineal de pasos abarca el diagrama:

1. Origen de datos
2. Ingestión, transformación
3. Conservar, curar, crear
4. Análisis, aprendizaje y previsión
5. Medir, actuar

Los siguientes componentes se aplican a toda la región de Oracle Cloud Infrastructure:

• Gobernanza (catálogo de datos)
• Infraestructura
• Seguridad de red
• Identity and Access Management (IAM)

La región se divide en capas funcionales que albergan componentes físicos o funcionales:

• Capa de orígenes de datos: los orígenes de datos incluyen datos de aplicación empresarial. El lote de aplicaciones y los datos de cambio se transfieren a la capa de ingesta y transformación. Los metadatos de las bases de datos de aplicaciones se recopilan y fluyen al control de bloques (Data Catalog).

• Capa Ingest, Transform: un bloque denominado Batch Ingestion (Oracle Cloud Infrastructure Data Integration, Oracle Data Integrator, Data Studio) maneja datos de aplicaciones empresariales que se ingieren y transforman en lotes o micro lotes. Un bloque con la etiqueta Cambiar captura de datos (Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate, Oracle Data Integrator) maneja la ingestión de datos de aplicaciones empresariales que se ingieren casi en tiempo real como resultado de un proceso Cambiar captura de datos. Los datos ingeridos en tiempo real también se procesan y acotan con las capacidades proporcionadas por el componente de ingesta de lotes. Los datos de aplicaciones raw y refinados se transfieren a la capa Persist, Curate y Create a lo largo de rutas separadas.

• Conservar, curar y crear capa: los datos de aplicación acotados se mueven a un bloque etiquetado como Serving Data Store (Autonomous Data Warehouse, Oracle Exadata Database Service, Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer, Oracle MySQL HeatWave). Cambie los datos a un bloque denominado Cloud Storage (Oracle Cloud Infrastructure Object Storage, OCI Data Lake). Los datos de aplicación y cambio se transfieren a la capa Analizar, Aprender y Predecir mediante rutas separadas. Los metadatos de Autonomous Data Warehouse y el almacenamiento de objetos se recopilan y fluyen a los datos de gobernanza de bloques. Datos del bloque de almacenamiento en la nube integrados en el almacén de datos de servicio.

• Nivel de análisis, aprendizaje y predicción: los datos de aplicación restringidos se mueven a un bloque denominado Análisis y visualización (Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, servicio de consulta, ISV) Los datos de aplicación restringidos también se mueven en el bloque denominado Productos de datos, API (Oracle Cloud Infrastructure API Gateway, Oracle Integration Cloud, Oracle Cloud Infrastructure Functions). Los datos de cambio se mueven a bloques etiquetados como Learn (Data Science, OML, OML Notebooks) y Predict (Data Science, OML, OML Notebooks). El bloque de API de Data Products accede a los datos de predicción. Los metadatos de análisis fluyen al bloque de datos de gobernanza. Datos del bloque de almacenamiento en la nube integrados en el almacén de datos de servicio.

• Medir, Actuar: los datos de cada uno de los bloques de la capa Analizar, Aprender y Predecir están disponibles para personas y socios, modelos de aplicaciones y cosas.