이 다이어그램은 Oracle Cloud Infrastructure 지역의 구성요소를 사용하여 데이터 소비자에게 사용 가능한 통찰력을 생성함으로써 여러 소스에서 엔터프라이즈 애플리케이션, 플랫 파일, 이벤트 및 센서 데이터를 변환하는 방법을 보여줍니다.

다음 구성요소는 전체 Oracle Cloud Infrastructure 지역에 적용됩니다.

• 데이터 보안(Data Safe, 감사, 로깅, 저장소) 및 데이터 거버넌스(데이터 카탈로그)를 포함하는 거버넌스
• 인프라, 네트워크 보안, IAM(ID 및 액세스 관리)

이 영역은 물리적 또는 기능적 구성 요소를 포함하는 기능적 계층으로 구분됩니다.

• 데이터 소스 계층: 데이터 소스에는 엔터프라이즈 애플리케이션, 장치, 최종 사용자, 이벤트, 센서, 파일 및 모든 유형의 데이터 소스가 포함됩니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터베이스의 메타데이터가 수집되어 블록 거버넌스(데이터 카탈로그)로 전달됩니다.

• 수집, 변환 계층: 사용 사례에 따라 다양한 서비스를 활용하여 배치 및 통합 방법을 사용하여 데이터를 세분화합니다.

  뱃치 수집(OCI Data Integration, Data Integrator, Data Transforms)이라는 레이블이 붙은 블록은 뱃치 또는 마이크로 뱃치로 수집 및 변환되는 데이터를 처리합니다. 원시 데이터는 오브젝트 스토리지에 저장됩니다.

  뱃치 처리(데이터 플로우, OCI 데이터 통합, 데이터 통합기)라는 레이블이 지정된 블록은 클라우드 스토리지와 서비스 데이터베이스의 데이터를 지속, 선별, 생성 계층에서 모두 처리합니다.

  또한 모든 소스의 데이터는 클라우드 스토리지(오브젝트 스토리지)에 직접 저장될 수 있으며 엔터프라이즈 애플리케이션의 메타데이터는 데이터 거버넌스(데이터 카탈로그)라는 블록의 지속, 선별, 생성 층에 저장됩니다.

• 유지, 선별, 생성: 데이터는 Oracle Autonomous Data Warehouse 또는 Oracle Cloud Infrastructure Object Storage 또는 둘 다의 레이크하우스에 보관됩니다. API에서 액세스하며 분석, 시각화 및 데이터 과학에 사용됩니다. 메타데이터는 Data Governance(Data Catalog)라는 레이블이 지정된 블록에 전달됩니다.

  추가 처리는 일괄 처리(데이터 플로우, OCI 데이터 통합, 데이터 통합기)에서 제공됩니다.

• 분석, 학습, 예측 계층: Oracle Analytics Cloud는 분석 및 시각화에 데이터를 사용합니다. 데이터 과학과 AI는 예측을 위해 데이터를 사용합니다. 결과 데이터는 소비자에게 제공됩니다. Oracle Functions 및 Oracle API Gateway는 애플리케이션 및 IoT 소비자에게 데이터를 제공합니다.

• 측정, 실행 계층: 사람과 파트너는 분석 데이터를 사용하고, 애플리케이션 및 IoT 소비자는 세분화된 데이터를 사용하고, 데이터 공유 수신자는 서비스 엔진에서 제공하는 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다.