Questa immagine mostra un'architettura a tre livelli composta da dispositivi IoT, un cluster di dispositivi perimetrali e una rete multi-cloud.

Utenti, ad esempio pazienti, sviluppatori e client, si interfacciano con il livello IoT e i relativi dispositivi quali i sistemi di monitoraggio dell'assistenza sanitaria, i dispositivi desktop e mobili e i sistemi di imaging e sorveglianza.

Il livello IoT si interfaccia con il livello Fog/Edge con cluster di dispositivi Raspberry Pi, Jetson Nano e MariaDB in diverse versioni locali (Melbourne e Chengdu).

Il livello Fog/edge comunica con il livello multi-cloud tramite una VPN. Il livello multi-cloud include un cloud AARNET Nectar con risorse di virtual machine e un'area Oracle Cloud Infrastructure.

L'area include 2 domini di errore e una rete cloud virtuale (VCN) . L'area fornisce la gestione delle identità e degli accessi e le interfacce di Oracle Machine Learning per gli analisti di sistema.

La rete cloud virtuale (VCN) include e gateway Internet per la comunicazione con gli utenti esterni tramite una rete privata virtuale (VPN) e un gateway di conversione degli indirizzi di rete (NAT) che consente alle risorse private in una VCN di accedere agli host su Internet senza esporre tali risorse alle connessioni Internet in entrata. La VCN include due subnet, ognuna con un elenco di sicurezza e una tabella di instradamento:
  • Subnet pubblica: include un host bastion nel dominio di errore 2 per gestire il traffico in entrata e le virtual machine (VM) in ciascun dominio di errore. Due processori VM Arm per carichi di lavoro computazionali complessi e sensibili alla latenza, come quelli che coinvolgono l'analitica video o le letture di elettrocardiogrammi. Un'altra due VM utilizza le CPU Intel X86 per carichi di lavoro più semplici e strutturati, ad esempio le cartelle cliniche dei pazienti.
  • Subnet privata: include Oracle Autonomous Data Warehouse e una VM su cui è in esecuzione una CPU Intel X86 nel dominio di errore 2. Oracle Machine Learning accede ai dati in Oracle Autonomous Data Warehouse.