배포 계획 수립
다음 기본 단계를 사용하여 이 구조를 배치합니다.
- Oracle Cloud Infrastructure 서비스에 아키텍처 구성 요소 매핑
- 에이전트 통합관리에 중점을 두고 초기 구현 계획
- 에이전트를 추가하고 고급 LLM 추론을 통합하여 초기 구현 향상
- 사용자 피드백을 수집하여 지속적인 개선 프로세스 추진
OCI 서비스 매핑
배포를 계획하는 첫 번째 단계로서 아키텍처의 계층 및 기능을 필요한 특정 OCI 제품 및 서비스에 매핑합니다.
Oracle Cloud Infrastructure는 사이드카 구현을 위한 핵심 빌딩 블록을 제공하는 반면, Oracle Integration 어댑터는 SAP와 같은 시스템에 사전 구축된 연결을 제공합니다. OCI 통합 서비스는 다른 SaaS 및 온프레미스 소스와 함께 SAP 연결을 명시적으로 호출합니다.
| 계층/기능 | Sidecar의 책임 | 기본 OCI 제품 및 서비스 | 노트 및 SAP와 Fusion Applications 타이인 |
|---|---|---|---|
| 통합관리자 구현 | 사이드카 오케스트레이터 호스팅, API 노출, 로우 코드 워크플로우 모델링(선택 사항) |
|
오케스트레이터는 잘 정의된 API 엔드포인트를 통해 SAP/Fusion 도구 및 AI Data Platform 데이터 제품 호출을 조정합니다. |
| 에이전트를 서버리스 함수로 사용 | 경량의 이벤트 기반 에이전트 실행(강화, 검증, 분류, 통지) |
|
OCI Functions는 직접 호출 대신 OCI Functions 어댑터를 사용하여 SAP/Fusion Applications를 호출함으로써 클린 코어를 유지합니다. |
| 데이터 저장 및 처리 | 원시 데이터를 랜딩하고, 메달 계층을 선별하고, 관리되는 "골드" 데이터 제품을 유지하며, 데이터 스트림 |
|
SAP 및 Fusion Applications 데이터는 분석 및 AI용 관리형 데이터 제품으로 랜딩, 표준화, 게시됩니다. |
| AI 및 머신 러닝 서비스 | LLM 엔드포인트, 임베딩, RAG 및 분석 인사이트 제공, Power Agent Reasoning |
|
LLM은 관리형 AI 데이터 플랫폼 데이터 제품을 사용하여 질문에 답하고, 예외 사항을 설명하고, 개선 계획을 제안합니다. |
| 네트워킹 및 통합 | 연결, 라우팅 및 ID 보호, SAP, Fusion Applications 및 기타 SaaS/온프레미스 구성요소 연결 |
|
SAP BAPI/RFC/IDoc, S/4HANA OData 및 Fusion Applications REST/ERP 어댑터 트래픽에 대한 보안 경로를 제공합니다. |
| 클라이언트 인터페이스 | 최종 사용자 경험 제공: 웹 앱, 챗봇, AI 어시스턴트 사이드바 |
|
사용자는 SAP 또는 Fusion Applications를 쿼리하고 상태를 설명하며 승인된 작업을 실행할 수 있는 "보조" UI를 통해 상호 작용합니다. |
| 관찰 및 감사 | 기록, 모니터링, 경고 설정, 성능 및 비용 관리 분석 |
|
OCI 가관측성, 로깅 및 분석 서비스는 SAP 및 Fusion Applications와 통합된 로깅 및 감사 기능을 보완합니다. |
다음은 계층 및 기능에 대한 몇 가지 추가 세부 정보 및 옵션입니다.
- 통합관리자 구현:
- 컨테이너화된 마이크로서비스(OKE) 또는 컴퓨트 기반 서비스로, OCI API Gateway를 사용합니다.
- 선택적으로 로코드 통합관리가 충분한 Oracle Integration에서 프로세스 자동화가 진행됩니다.
- 서버리스 함수로서의 에이전트:
- 이벤트 기반 확장이 적합한 OCI Functions로 구현된 경량 에이전트(확장, 검증, 분류, 통지)
- 에이전트는 직접이 아닌 통합 계층을 통해 SAP 및 Fusion Applications 어댑터를 호출합니다.
- 데이터 저장 및 처리:
- Oracle AI Data Platform은 원시/랜딩 영역 및 아티팩트에 OCI Object Storage를 사용합니다.
- 통제된 "금" 데이터 제품을 위한 Oracle Autonomous AI Database
- 거의 실시간 패턴이 필요한 경우 OCI의 Kafka 호환 이벤트 스트리밍을 사용하는 선택적 스트리밍/이벤트 백본.
- AI 및 머신 러닝 서비스:
- AI Data Platform의 OCI Generative AI 서비스는 관리형 데이터 기반의 요약, 임베딩, RAG, 도구 사용 에이전트 경험을 위한 관리형 LLM 엔드포인트를 제공합니다.
- "마지막 마일" 통찰력 제공 및 운영에 대한 피드백을 위한 분석 계층입니다.
- 네트워킹 및 통합:
- VCN, 해당하는 경우 프라이빗 끝점, ID/정책 제어.
- SAP(BAPI/RFC/IDoc) 및 SAP S/4HANA Cloud OData 연결용 Oracle Integration 어댑터.
- Client interface(클라이언트 인터페이스):
- 내부 포털 내에서 웹 UI, 챗봇 또는 내장된 경험.
- 일반적인 UX 패턴: 승인으로 작업에 응답, 설명 및 실행할 수 있는 "보조" 사이드바입니다.
- 관찰 가능성 및 감사:
- Oracle Cloud Observability and Management Platform에 대한 OCI Monitoring은 테넌시의 리소스 성능을 추적하는 데 사용됩니다. Oracle Log Analytics는 OCI, SAP 및 Fusion Applications 소스를 포함한 모든 구성요소의 로그에 대한 수집, 인덱스화, 보강, 쿼리, 시각화 및 경고 기능을 제공합니다.
- 관찰 가능성 및 감사 기능의 통찰력을 활용하여 비용을 제어하고, 시스템 설계 의사 결정을 알리고, 지속적인 개선을 추진할 수 있습니다.
프로세스 자동화 및 에이전트 통합관리 구현
구현의 첫 번째 단계는 완전한 자율 추론을 설정하기 전에 일관된 도구 계약, 신뢰할 수 있는 연결성 및 반복 가능한 워크플로우와 같은 작업 사이드카 백본을 생성하는 데 중점을 둡니다.
다음은 1단계에서 계획하고 구현하는 출력입니다.
- SAP/Fusion Applications/AIDP 작업(읽기/쓰기/순환)을 위한 도구 레지스트리입니다.
- 결정적 통합관리 스크립트(최상위 사용 사례에 대해 알려진 시퀀스)입니다.
- 엔드투엔드 관찰 및 감사 로그.
다음은 도구 정의의 예입니다.
SAP 툴:
sap.getPurchaseOrder(poNumber)sap.getInvoiceStatus(invoiceId)sap.createOrUpdateVendor(vendorPayload)sap.postIdoc(idocType, payload)sap.callBapi(bapiName, params)(관리되는 허용 목록)
Fusion Applications 도구:
fusion.getSupplier(supplierId)fusion.createInvoice(invoicePayload)fusion.submitFBDI(jobName, fileRef)(ERP 어댑터 패턴을 통해 적용 가능)fusion.queryRest(resource, params)
AIDP 도구:
aidp.publishDataProduct(name, version)aidp.runPipeline(pipelineId)aidp.searchCatalog(term)aidp.ragAnswer(question, dataProductRefs)
이 단계에서 통합관리자는 시스템 간 컨텍스트를 유지 관리합니다.
- 어댑터 호출(BAPI/RFC/IDoc 또는 S/4HANA Cloud OData)을 통해 검색된 SAP 객체입니다.
- REST/API/어댑터를 통해 검색된 Fusion Applications 객체.
- AIDP의 골드 레이어에서 관리 데이터 제품.
관찰 가능성 및 로깅 구현 이 패턴에서는 다음을 사용하여 사이드카를 프로덕션 통합 제품으로 취급합니다.
- 도구 호출 로그(필요한 대로 개정된 입력/출력)입니다.
- 통합관리자에서 어댑터, 데이터 플랫폼에 이르는 포괄적인 추적
- "트랜잭션 팔로우" 디버깅에 대한 비즈니스 식별자입니다.
- 선별된 데이터 제품(특히 AI 에이전트에서 사용되는 제품)에 대한 데이터 계보입니다.
자율운영 에이전트 동작 구현
2단계에서는 더 많은 자율성을 구현합니다.
LLM은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 다단계 워크플로우 계획("다음에 확인해야 할 사항")
- 통화 도구
- AIDP를 통해 관리형 엔터프라이즈 데이터에 기반한 비즈니스 지원 설명 생성
LLM 기반 에이전트 추론을 구현할 때 고정 시퀀스 대신 에이전트는 다음을 동적으로 결정할 수 있습니다.
- 먼저 SAP를 쿼리할지 Fusion Applications를 먼저 쿼리할지 여부
- 검색할 데이터 제품
- 예외 사례를 개설할지 또는 개선 계획을 제안할지 여부
- 적절한 쓰기 되돌림 작업(대개 승인에 의해 게이트됨)
AIDP는 관리형 데이터 및 통합 AI 서비스를 기반으로 구축된 에이전트 경험을 위한 플랫폼을 명시적으로 포지셔닝합니다. 예를 들어, LLM은 다음을 수행할 수 있습니다.
- SAP에서 송장 상태 검색
- Fusion Applications에서 공급자 데이터 확인
- AIDP RAG 파이프라인을 사용하여 개선 제안
다음과 같은 추가 에이전트 및 도구가 가능합니다(예제 사용 사례 제공).
- Close Assistant 에이전트(SAP 및 Fusion EPM): 차이를 설명하고 누락된 포스팅을 식별하며 분개 조정을 제안합니다.
- 공급자 온보딩 에이전트: 공급자 데이터를 조화시키고, 중복을 확인하고, 대상 시스템에 공급자 레코드를 생성합니다.
- Order Promising 에이전트: 수요/공급 신호를 가져오고 제약조건을 식별하며 재할당 또는 신속 처리를 권장합니다.