この図は、OCIリージョンでホストされているデバイス・モニタリング・ソリューションと、管理ユーザーがビジネスおよび管理または操作の両方の目的でソリューションにアクセスする方法を示しています。

デバイスでデータが生成されるとすぐに、デバイスで実行されているクライアント・アプリケーションは、APIゲートウェイを介して公開されているエンドポイントのOCIストリーミングにアクセスします。これらのエンドポイントは、ハイエンドWebセキュリティ・サービス(WAF)によって保護されます。これは、Web Application Firewallの略です。このサービスは、フロントエンド・セキュリティがデフォルトでアプリケーションに適用可能であることを確認します。同じストリーミング・エンドポイントがサービス・コネクタ・ハブから接続されています。これにより、ストリームの監視が維持され、デバイスによって生成された新しいデータがすぐにデータが消費され、データをさらに処理するためにOCI Functionsがトリガーされます。

OCI Functionsは、消費されたデータを取得し、データ処理を開始します。入力トラフィックに応じて複数のレコードが単一消費コールで消費され、関数がすべてのレコードを個別に処理できるシナリオがあります。レコードごとに、次のタスクを実行します。

1. レコード・データを消去し、そこから必要なパラメータを収集します。
2. エンドポイントでホストされるMLモデルのAPIリクエスト・コールを作成します。このリクエストの入力は、デバイス障害予測を行うモデルの必須パラメータになります。このリクエストの応答は、デバイス障害予測になります(0.00から10.00の範囲で、0.00はデバイス障害の可能性が最も低く、10.00はデバイス障害の可能性が最も高いことを意味します)。
3. 予測を取得した後、関数はこれを入力レコードに追加し、将来のレポートのためにAutonomous Data Warehouseにプッシュし、MLモデルで継続的な再学習を行います。
4. 予測値に基づいて、OCI関数によって次のタスクがトリガーされます。予測が異常終了の場合、この関数は他に何もしないため、そのレコードの実行を終了します。予測が失敗した場合、関数は次のサブタスクを実行します。
   1. Autonomous Data Warehouse参照表にアクセスして、オーダー発行者および承認者詳細、デバイスに関連するデータおよびその他のすべての利害関係者などの新規オーダーのすべての詳細を確認します。
   2. OCI生成AIを使用して、オーダー詳細サマリーを生成します。
   3. オーダー詳細をOracle E-Business Suiteまたはその他のERP、CRMソフトウェアに送信します。
   4. OCI Generative AIを使用して、利害関係者サマリーの電子メールを作成します。
   5. 対応する利害関係者に通知を送信して、オーダーの配置について通知します。
5. このフローが完了すると、関数はレコードを処理済としてマークし、次のレコードに移動します。

このソリューションは、自己学習型のMLモデルで構成され、Autonomous Data Warehouseの新しいデータで自身を更新し続けます。アプリケーションの3層すべてが異なるサブネットでホストされ、アプリケーションが必要とする適切なセキュリティ・ポートが開いていることを確認します。データベースに格納されているデータは、適切なセキュリティを確保するために別のサブネットからプルされます。

アーキテクチャ図は、管理ユーザーの別のユーザー・アクセス・フローも示しています。これらは、OCIでのデバイス監視アプリケーションの操作を担当するユーザーです。これらは、サイト間VPNまたはFastConnectを介したSSHを使用してアプリケーション・リソースにアクセスします。これにより、顧客データ・センターのCPEデバイスをOCI上のDRGに接続するセキュア・トンネルが作成されます。このパスを使用して、管理者はデータ・センター・コンピュータからOCI上のアプリケーション・リソースにアクセスします。このアクセスは、パッチ適用、アプリケーションのアップグレード、オペレーティング・システムのセキュリティ・アップグレードなどのすべての操作ジョブが安全かつ時間どおりに実行されることを確認するために必要です。