この図は、データ・ソースおよび本番システムに近い機械学習モデルの基本的なデプロイメントを示しています。これは、顧客のオンプレミス実装とOracle Cloud実装の両方を示しています。

オンプレミス実装には、ランタイムIoTデータをマシン言語実行コンピュート・インスタンスに渡し、そこにあるオンプレミス機器(CPE)に渡す本番機械が含まれています。そこから、データはSite-to-Site VPNからOracle Cloudに移動します。

Oracle Cloud内で、動的ルーティング・ゲートウェイ(DRG)は、受信したIoT本番データを仮想クラウド・ネットワーク(VCN)で渡します。このデータから、VCN外のOracle Streaming Serviceインスタンスにトラフィックをルーティングするサービス・ゲートウェイが渡されます。ストリーミング・サービスは、Oracle Functionsインスタンスを介してデータを渡し、次に自律型データ・ウェアハウスに渡します。Oracle Data Scienceインスタンスは、ADWからデータをフェッチし、Oracle Object Storageに渡します。

モデルの更新は、サービス・ゲートウェイを通じてVCNに戻され、DRG、サイト間VPN、CPEを介して顧客のオンプレミス実装に戻され、ML実行コンピュート・インスタンスで終了します。