Questa immagine mostra una pipeline di machine learning operations (MLOps) automatizzata su Oracle Cloud Infrastructure (OCI) che collega i partecipanti a Internet con DevOps gestiti e servizi di data science per un unico dominio di disponibilità.
- Partecipanti a Internet: i clienti inviano richieste di inferenza a Oracle Cloud Infrastructure Web Application Firewall. Gli sviluppatori di codice inviano il codice a un repository di codici utilizzato da Oracle Cloud Infrastructure DevOps; i data scientist e gli sviluppatori ML si interfacciano con Oracle Cloud Infrastructure Data Science.
- Area OCI
- Compartimento: fornisce governance e criteri condivisi per i carichi di lavoro MLOps in quest'area.
- Dominio di disponibilità: fornisce capacità di computazione isolata che gestisce la rete e gli endpoint MLOps.
- Oracle Services Network fornisce:
- Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management
- Oracle Cloud Infrastructure Vault
- Oracle Cloud Infrastructure Logging
- Oracle Cloud Infrastructure Monitoring
- Oracle Cloud Infrastructure Notifications
- Oracle Cloud Infrastructure Object Storage
- Rete cloud virtuale (VCN)
- Subnet A: la subnet pubblica esegue WAF OCI, Oracle Cloud Infrastructure Load Balancer, un gateway Internet e un gateway NAT (Network Address Translation); WAF OCI filtra le richieste e passa le chiamate approvate a OCI Load Balancing, che le distribuisce utilizzando la VCN; il gateway NAT consente ai carichi di lavoro privati di raggiungere Oracle Cloud Infrastructure Registry senza esposizione.
- Subnet B: la subnet privata esegue gli endpoint del modello OCI Kubernetes Engine, gli endpoint MLFlow e i job Data Science; OCI DevOps esegue il pull dal repository di codici per sviluppatori, crea immagini contenitore e le memorizza in OCI Registry; Data Science tiene traccia degli esperimenti e promuove modelli addestrati agli endpoint utilizzando pipeline di OCI DevOps; i modelli di Data Science e i risultati del carico di lavoro vengono memorizzati in OCI Object Storage.
