Planifier votre déploiement

Déployez cette architecture en procédant comme suit :

  • Mettez en correspondance les blocs de construction d'architecture avec les services Oracle Cloud Infrastructure.
  • Planifier l'implémentation initiale en mettant l'accent sur l'orchestration des agents
  • Améliorer l'implémentation initiale en ajoutant des agents et en intégrant un raisonnement LLM avancé
  • Collectez les commentaires des utilisateurs pour piloter votre processus d'amélioration continue

Mettre en correspondance les services OCI

Pour planifier votre déploiement, commencez par mapper les couches et les fonctionnalités de l'architecture avec les produits et services OCI dont vous avez besoin.

Oracle Cloud Infrastructure fournit des composants de base pour l'implémentation sidecar, tandis que les adaptateurs Oracle Integration fournissent une connectivité prédéfinie à des systèmes tels que SAP. Les services d'intégration OCI appellent explicitement la connectivité SAP avec d'autres sources SaaS et sur site.

Couche/capacité Responsabilités de Sidecar Principaux produits et services OCI Notes et attachement aux applications Fusion et SAP
Implémentation de l'orchestrateur Héberger l'orchestrateur sidecar ; exposer des API ; éventuellement modéliser des workflows low-code
  • OCI Kubernetes Engine (OKE)
  • Calcul OCI
  • Passerelle d'API OCI
  • Oracle Integration (automatisation des processus)
Orchestrator coordonne les appels vers les outils SAP/Fusion et les produits de données AI Data Platform via des adresses d'API bien définies.
Agents en tant que fonctions sans serveur Exécuter des agents légers orientés événements (enrichir, valider, classer, notifier)
  • Fonctions OCI
  • Oracle Integration (SAP, Fusion Applications et autres adaptateurs)
Les fonctions OCI appellent SAP/Fusion Applications à l'aide d'adaptateurs OCI Functions au lieu d'appels directs, ce qui préserve le noyau propre.
Stockage et traitement des données Exploiter les données brutes, organiser les couches de médaillons, conserver les produits de données "d'or" gérés ; diffuser les données
  • Stockage d'objets AI Data Platform (OCI Object Storage)
  • Oracle Autonomous AI Database
  • OCI Streaming (compatible avec Kafka)
Les données SAP et Fusion Applications sont reçues, normalisées et publiées en tant que produits de données régis pour l'analyse et l'IA.
Services d'IA et de machine learning Fournir des adresses, des intégrations, des RAG et des informations analytiques LLM ; raisonnement par les agents d'alimentation
  • OCI Generative AI, service
  • Couche AI Data Platform / Oracle Analytics
Les LLM utilisent des produits de données régis par la plateforme de données d'IA pour répondre aux questions, expliquer les exceptions et proposer des plans de mesures correctives.
Mise en réseau et intégration Connectivité, routage et identité sécurisés ; connectez SAP, les applications Fusion et d'autres composants SaaS/sur site
  • Réseau cloud virtuel OCI
  • Adresses privées
  • Gestion des identités et des accès OCI / stratégies
  • Oracle Integration (adaptateurs cloud SAP et S/4HANA, adaptateur Fusion ERP Cloud)
Fournit des chemins sécurisés pour le trafic d'adaptateur REST/ERP SAP BAPI/RFC/IDoc, S/4HANA OData et Fusion Applications.
Interface client Expérience utilisateur : applications Web, chatbots, barres latérales de l'assistant IA
  • Applications Web hébergées sur OKE/OCI Compute gérées par OCI API Gateway/OCI Load Balancer
  • Intégrations de chatbots ou de portails (par exemple, utilisation d'Oracle Integration / de l'expérience utilisateur AI Data Platform)
Les utilisateurs interagissent via une interface utilisateur d'assistant qui peut interroger SAP ou Fusion Applications, expliquer le statut et exécuter des actions approuvées.
Observabilité et audit Journaliser, surveiller, définir des alertes, analyser la gestion des performances et des coûts
  • Services Oracle Cloud Observability and Management Platform
  • OCI Logging et Oracle Log Analytics
  • Audit OCI
 Les services d'observabilité, de journalisation et d'analyse OCI complètent les fonctionnalités de journalisation et d'audit intégrées à SAP et à Fusion Applications.

Voici quelques détails et options supplémentaires pour les couches et les fonctionnalités :

  • Implémentation d'Orchestrator :
    • Microservice en conteneur (OKE) ou service basé sur le calcul, fourni par OCI API Gateway.
    • Eventuellement, l'automatisation des processus circule dans Oracle Integration où l'orchestration low-code est suffisante.
  • Agents en tant que fonctions sans serveur :
    • Agents légers implémentés en tant qu'OCI Functions où une mise à l'échelle basée sur les événements est souhaitable (enrichir, valider, classer, notifier).
    • Les agents appellent les adaptateurs SAP et Fusion Applications via la couche d'intégration, et non directement.
  • Stockage et traitement des données :
    • Oracle AI Data Platform utilise OCI Object Storage pour les zones brutes/d'atterrissage et les artefacts.
    • Oracle Autonomous AI Database pour les produits de données "d'or" régis.
    • Dorsales d'événements/diffusion en continu facultatives à l'aide de la diffusion en continu d'événements compatible avec Kafka d'OCI lorsque des modèles en temps quasi réel sont requis.
  • Services d'IA et de machine learning :
    • Le service OCI Generative AI de AI Data Platform fournit des adresses de LLM gérées pour la synthèse, les intégrations, la RAG et les expériences d'agent utilisant des outils basées sur des données régies.
    • Couche d'analyse pour la transmission d'informations "dernier kilomètre" et le retour sur les opérations.
  • Mise en réseau et intégration :
    • VCN, adresses privées, le cas échéant, et contrôles d'identité/de politique.
    • Adaptateurs Oracle Integration pour la connectivité SAP (BAPI/RFC/IDoc) et SAP S/4HANA Cloud OData.
  • Interface client :
    • Interface utilisateur Web, chatbot ou expérience intégrée dans un portail interne.
    • Modèle d'expérience utilisateur commun : barre latérale "assistant" qui peut répondre, expliquer et exécuter des actions avec approbation.
  • Observabilité et audit :
    • OCI Monitoring pour Oracle Cloud Observability and Management Platform permet de suivre les performances des ressources dans votre location. Oracle Log Analytics fournit la collecte, l'indexation, l'enrichissement, la requête, la visualisation et les alertes pour les journaux de tous les composants, y compris OCI et les sources SAP et Fusion Applications.
    • Tirez parti des informations des fonctions d'observabilité et d'audit pour contrôler les coûts, éclairer les décisions de conception de votre système et favoriser l'amélioration continue.

Implémenter l'automatisation des processus et l'orchestration des agents

La première phase de mise en œuvre se concentre sur la production d'une colonne vertébrale sidecar fonctionnelle : des contrats d'outils cohérents, une connectivité fiable et des workflows reproductibles, avant d'activer un raisonnement autonome complet.

Voici les résultats que vous planifiez et implémentez dans la première phase :

  • Registre d'outils pour les actions SAP/Fusion Applications/AIDP (lecture/écriture/précision).
  • Scripts d'orchestration déterministe (séquences connues pour les cas d'utilisation principaux).
  • Journaux d'observabilité et d'audit de bout en bout.

Voici quelques exemples de définitions d'outils.

Outils SAP :

  • sap.getPurchaseOrder(poNumber)
  • sap.getInvoiceStatus(invoiceId)
  • sap.createOrUpdateVendor(vendorPayload)
  • sap.postIdoc(idocType, payload)
  • sap.callBapi(bapiName, params) (liste d'autorisation gouvernée)

Outils Fusion Applications :

  • fusion.getSupplier(supplierId)
  • fusion.createInvoice(invoicePayload)
  • fusion.submitFBDI(jobName, fileRef) (le cas échéant via des modèles d'adaptateur ERP)
  • fusion.queryRest(resource, params)

Outils AIDP :

  • aidp.publishDataProduct(name, version)
  • aidp.runPipeline(pipelineId)
  • aidp.searchCatalog(term)
  • aidp.ragAnswer(question, dataProductRefs)

A cette phase, l'orchestrateur tient à jour le contexte inter-système :

  • Objets SAP extraits via des appels d'adaptateur (BAPI/RFC/IDoc ou S/4HANA Cloud OData).
  • Objets Fusion Applications extraits via des adaptateurs/API/REST.
  • Produits de données régis par la couche d'or de l'AIDP.

Implémenter l'observabilité et la journalisation. Dans ce modèle, vous traitez sidecar comme un produit d'intégration de production, en utilisant :

  • Journaux d'appel d'outil (entrées/sorties occultées si nécessaire).
  • Traçage de bout en bout de l'orchestrateur via des adaptateurs vers la plate-forme de données.
  • Identifiants métier pour le débogage "suivre la transaction".
  • Lignage des données pour les produits de données organisés (en particulier ceux utilisés par les agents d'IA).

Implémenter un comportement agénétique autonome

Dans la deuxième phase, vous mettez en œuvre plus d'autonomie.

Le LLM peut :

  • Planifier des workflows en plusieurs étapes ("que dois-je vérifier ensuite ?")
  • Outils d'appel
  • Générer des narrations prêtes à l'emploi basées sur les données d'entreprise gouvernées via AIDP

Lorsque vous implémentez un raisonnement d'agent piloté par LLM, au lieu de séquences fixes, l'agent peut décider dynamiquement :

  • Interroger SAP en premier ou Fusion Applications en premier
  • Produits de données à extraire
  • Indique s'il faut ouvrir un cas d'exception ou proposer un plan d'action correctrice
  • Action de réécriture appropriée (souvent fermée par approbation)

L'AIDP positionne explicitement sa plate-forme pour des expériences agentiques basées sur des données régies et des services d'IA intégrés. Par exemple, le LLM peut :

  1. Extraire un statut de facture de SAP
  2. Vérifier les données fournisseur dans Fusion Applications
  3. Proposition de mesures correctives à l'aide du pipeline RAG AIDP

Les agents et outils supplémentaires suivants sont possibles (avec des exemples de cas d'utilisation donnés) :

  • Agent assistant de clôture (SAP plus Fusion EPM) : explique les écarts, identifie les imputations manquantes et suggère des ajustements de journal.
  • Agent d'intégration fournisseur : harmonise les données fournisseur, vérifie les doublons et crée des enregistrements fournisseur dans le(s) système(s) cible(s).
  • Agent Order Promising : extrait les signaux de demande/d'approvisionnement, identifie les contraintes et recommande une réaffectation ou une accélération.

Recueillir des commentaires pour une amélioration continue

Les résultats devraient revenir au système :

  • "La recommandation a-t-elle été acceptée ?"
  • "La résolution a-t-elle résolu l'exception ?"
  • Les règles de mapping ont-elles réduit les échecs futurs ?

Ces résultats deviennent des signaux étiquetés pour améliorer la logique de mise en correspondance, les guides d'exception et (le cas échéant) les modèles et les invites d'apprentissage automatique, ce qui ferme la boucle sur la qualité de l'automatisation et la confiance de l'entreprise.