このアーキテクチャは、Oracle Data and AIサービスを使用してクラウド・データ・レイクの可能性を実証し、幅広いエンタープライズ・データ・リソースからデータを処理します。このアーキテクチャを使用して、ビジネス分析と機械学習用のデータを活用します。データは、Oracle内外の両方の様々なソースから検出され、変換のために取得されます。生データを測定可能で実用的なデータに変換するには、様々な段階でデータを処理する必要があります。

検出
収集
変換
キュレーション
分析、学習、予測
測定&動作

次の機能は、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)リージョン全体にまたがっています:

Governance
セキュリティ、アイデンティティおよびアクセス管理
オンプレミスのFastConnectにより、OCIの柔軟なコンピュートおよび柔軟なストレージ機能により、オンライン・データ転送を実現
OracleとAzure Interconnectを結び付けることで、クラウドへの移行とクラウド・ネイティブ・アプリケーションの構築が可能になります。

リージョンは、物理コンポーネントまたは機能コンポーネントを格納する機能レイヤーに分割されます。

検出ステージ:エンタープライズ・アプリケーション、Azure、その他のデータベース、Oracle Data Cloud、Webクリック、イベント・ストリーム、センサー、メディア、ファイル・オブジェクト・ストアなど、様々なソースからデータを検出できます。
データ・リフト・レイヤー:データは、このレイヤーの「取込み」ステージを経由します。
- バッチ取込み(OCIデータ統合、ODIおよびDBツール)サービスはアプリケーション・データを消費します。Oracle Autonomous Data Warehouseは、改良されたアプリケーション・データを消費します。Data Persistence Platformレイヤーのクラウド・ストレージは、RAWデータを消費します。
- データ取得の変更(GoldenGateおよびODI)と一括転送(FastConnectデータ転送、MFT、CLI)により、生データをすべてのデータ精錬パスからデータ永続性&処理レイヤーのクラウド・ストレージに移動できます。
- Streaming Ingest (Streaming Service、 Big Data Service)サービスはイベント・ストリーム・データを消費します。Streaming Processing (GoldenGate Stream Analytics)サービスは、ストリーム・データを使用し、Data Persistence & Processingレイヤーのクラウド・ストレージに転送します。
データ永続性&処理レイヤー:データは変換ステージおよびキュレーション・ステージを通過します。このレイヤーにより、現在のビジネス・ビューを表示するためのデータのナビゲーションが容易になります。

データ永続性&処理レイヤーでは、使用するデータベース・テクノロジがリレーショナルか非リレーショナルかに基づいて、データが構成されます。ガバナンス(データ・カタログ)は、このレイヤーを通過するときに、アプリケーション・データおよびRAWデータに適用されます。
アクセス&解釈レイヤー:データは分析、学習、および予測ステージを通過します。このレイヤーは、アナリティクス、機械学習、AIサービス(異常検出など)を使用して、データへのアクセスと起動の準備を整えます。Oracle Analytics Cloudサービスを使用して、絞り込まれたアプリケーション・データを視覚化できます。データ・サイエンティストは、機械学習(データ・サイエンス、OMLノートブック、OML)サービスを利用して、使い慣れたユーザー・インタフェースを使用してモデルを構築およびトレーニングできます。機械学習は、トレーニング・モデルに使用できるRAWデータを消費します。ストリーミング・アナリティクス(GoldenGate Stream Analytics)サービスは、データ・ビジュアライゼーションを提供し、アクセスおよび解釈にデータを利用できるようにします。

APIゲートウェイおよびファンクションを介して使用可能なAPIは、開発者が独自のアプリケーションを構築し、機械学習およびAIサービスを使用してRAWデータを活用するために使用できます。
メジャー& Act(実績)ステージ: Oracle Applications Data Warehouseでは、分析されたデータを活用し、データから学習し、結果を予測できます。拡張分析、ダッシュボード、レポート、機械学習モデル、データ駆動型アプリケーション、AI対応サービス、および測定機能を使用して予測に基づいて行動することで、すべてのメリットを享受できます。データ主導型アプリを使用してデータ主導型のビジネス上の意思決定を下すことで、組織はそのデータを収益化できます。機械学習モデルのトレーニング、ダッシュボードとamp;レポートの作成、および補強された分析が可能です。