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

다음 구성요소는 전체 Oracle Cloud Infrastructure 지역에 적용됩니다.

• 데이터 보안(Data Safe, Audit, Logging, Vault) 및 데이터 거버넌스(Data Catalog)를 포함하는 거버넌스
• 인프라, 네트워크 보안, IAM(ID 및 액세스 관리)

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 모든 데이터 소스가 포함됩니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터베이스의 메타데이터가 수집되고 블록 거버넌스(데이터 카탈로그)로 흐릅니다.

• 수집, 변환 계층: 데이터는 사용 사례에 따라 다른 서비스를 활용하여 일괄 처리 및 통합 방식을 사용하여 세분화됩니다.

  일괄 처리 수집(OCI Data Integration, Data Integrator, Data Transforms)이라는 레이블이 지정된 블록은 일괄 처리 또는 마이크로 일괄 처리로 수집 및 변환되는 데이터를 처리합니다. 원시 데이터는 객체 스토리지에 저장됩니다.

  Batch Processing(Data Flow, OCI Data Integration, Data Integrator)이라는 블록은 Persist, Curate, Create 계층에서 클라우드 스토리지와 서빙 데이터베이스의 데이터를 모두 처리합니다.

  모든 소스의 데이터를 클라우드 스토리지(오브젝트 스토리지)에 직접 저장할 수도 있고, 엔터프라이즈 애플리케이션의 메타데이터는 유지, 선별, 생성 레이어의 데이터 거버넌스(데이터 카탈로그)라는 블록에 저장됩니다.

• 유지, 선별, 생성: Oracle Autonomous AI Lakehouse 또는 Oracle Cloud Infrastructure Object Storage 또는 둘 다의 레이크하우스에 데이터가 보관됩니다. API에서 액세스하며 분석, 시각화 및 데이터 과학에 사용됩니다. 메타데이터가 데이터 거버넌스(데이터 카탈로그)라는 레이블이 지정된 블록으로 전달됩니다.

  일괄 처리(Data Flow, OCI Data Integration, Data Integrator)에서 추가 처리를 제공합니다.

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

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