이 아키텍처는 Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW)에 포함된 데이터 과학 및 머신 러닝 기능을 사용하여 비즈니스 분석 및 머신 러닝을 위해 광범위한 엔터프라이즈 데이터 리소스의 데이터를 분석합니다.

다음 구성요소는 전체 Oracle Cloud Infrastructure 지역에 적용됩니다.

• 거버넌스(데이터 카탈로그)
• Infrastructure, Network Security의 약어입니다. IAM(ID 및 액세스 관리)

이 영역은 물리적 또는 기능적 구성 요소를 포함하는 기능 층으로 나뉩니다.

• 데이터 소스: 데이터 소스는 무엇이든 될 수 있습니다. 여기에는 최종 사용자, 장치, 엔터프라이즈 애플리케이션, 모든 디지털 자산, 이벤트, 센서 및 ML(머신 러닝) 모델이 포함됩니다.

• 수집, 변환: 데이터는 권장 옵션으로 나열된 DB 도구(ADW에서 제공)를 사용하여 일괄 처리 수집 블록으로 이동하고 Oracle Data Integration은 보조 옵션으로 나열됩니다. 세분화된 데이터는 Persist, Curate, Create 레이어의 Serving Data Store라는 레이블이 붙은 블록으로 전달됩니다.

  메타데이터는 DB 툴을 사용하지 않으며 뱃치 수집(Oracle Cloud Data Integration) 블록에서 처리되거나 클라우드 스토리지에 공급된 후 ADW에서 제공하는 DB 툴을 사용하여 일괄 수집에 사용됩니다. 오브젝트 스토리지의 메타데이터가 거버넌스(데이터 카탈로그) 블록으로 이동합니다.

• 지속, 선별, 생성: 데이터가 Serving Data Store(Autonomous Data Warehouse)라는 블록으로 이동하여 Analyze, Learn, Predict 계층의 블록으로 이동합니다. ADW의 메타데이터가 거버넌스(데이터 카탈로그) 블록으로 이동됩니다.

• 분석, 학습, 예측: ADW에서 다음 블록으로 데이터를 이동합니다.

  • 분석 및 시각화(Oracle Analytics Cloud). 메타데이터도 거버넌스(데이터 카탈로그) 블록으로 이동합니다.
  • 보조 옵션으로 나열된 권장 옵션 및 Oracle Machine Learning Notebooks(ADW에서 제공)를 통해 학습하고 Oracle Machine Learning AutoML UI, 타사 UI를 통해 알아보십시오. 결과는 Predict 블록 및 Measure, Act 계층의 사람 및 파트너에게 전달됩니다.
  • 보조 옵션으로 나열된 권장 옵션 및 데이터베이스 내 Oracle Machine Learning 서비스(ADW 제공)로 Oracle Machine Learning Notebooks를 예측합니다.
  • 데이터가 예측 블록에서 데이터 제품, API 블록으로 이동하며 API 게이트웨이가 권장 옵션으로 나열되고 Oracle Integration Cloud 및 Oracle Functions가 보조 옵션으로 나열됩니다. 결과는 Measure, Act 계층의 데이터 소비자(물론, 애플리케이션, 사용자 및 파트너)에게 전달됩니다.
• 측정, 실행: 사물, 애플리케이션, 사람 및 파트너와 같은 데이터 소비자를 포함합니다.