이 이미지는 OCI 지역에서 호스팅되는 장치 모니터링 솔루션과 관리 사용자가 비즈니스 및 관리 또는 운영 목적으로 솔루션에 액세스하는 방법을 보여줍니다.

장치에서 데이터가 생성되자마자 장치에서 실행되는 클라이언트 애플리케이션은 API 게이트웨이를 통해 노출된 엔드포인트의 OCI Streaming에 액세스합니다. 이러한 엔드포인트는 하이엔드 웹 보안 서비스인 WAF(Web Application Firewall)로 보호됩니다. 이 서비스는 프론트엔드 보안이 기본적으로 애플리케이션에 적용 가능한지 확인합니다. 동일한 스트리밍 끝점이 서비스 커넥터 허브에서 접속되어 스트림을 계속 모니터링하고 장치에서 생성된 새 데이터가 있는 즉시 데이터를 소비하고 추가 데이터 처리를 위해 OCI 함수를 트리거합니다.

OCI Functions는 소비된 데이터를 가져와 데이터 처리를 시작합니다. 입력 트래픽에 따라 단일 소비 호출에서 여러 레코드가 소비되고 함수가 모든 레코드를 별도로 처리할 수 있는 시나리오가 있습니다. 각 레코드에 대해 이 함수는 다음 태스크를 수행합니다.

1. 레코드 데이터를 정리하고 필요한 매개변수를 수집합니다.
2. 끝점에 호스트된 ML 모델에 대한 API 요청 호출을 생성합니다. 이 요청에 대한 입력은 모델에서 장치 실패 예측을 수행하는 데 필요한 매개변수입니다. 이 요청의 응답은 장치 실패 예측입니다(0.00에서 10.00까지, 여기서 0.00은 장치 실패 가능성을 최소화하고, 10.00은 장치 실패 가능성을 최대로 나타냄).
3. 예측이 완료되면 함수는 이를 입력 레코드에 추가하고 향후 보고를 위해 Autonomous Data Warehouse에 푸시하며 ML 모델은 지속적인 재학습을 수행합니다.
4. 예측 값에 따라 OCI 함수가 다음 태스크를 트리거합니다. 예측이 실패하지 않을 경우 수행할 다른 작업이 없으므로 해당 레코드의 실행이 종료됩니다. 예측이 실패할 경우 함수는 다음 하위 작업을 수행합니다.
   1. 주문 제출자 및 승인자 세부정보, 장치와 관련된 데이터 및 기타 모든 관계자와 같은 새 주문에 대한 모든 세부정보는 Autonomous Data Warehouse 참조 테이블에 접근하십시오.
   2. OCI 생성형 AI를 사용하여 주문 세부정보 요약을 생성합니다.
   3. Oracle E-Business Suite 또는 기타 ERP, CRM 소프트웨어에 주문 세부 정보를 제출합니다.
   4. OCI 생성형 AI를 사용하여 이해 관계자 요약을 위한 이메일 초안 작성.
   5. 해당 관계자에게 주문 배치를 알리는 통지를 보냅니다.
5. 이 플로우가 완료되면 함수가 레코드를 처리됨으로 표시하고 다음 레코드로 이동합니다.

이 솔루션은 자체 학습 ML 모델로 구성되며, Autonomous Data Warehouse에 제공되는 새로운 데이터로 계속 업데이트됩니다. 애플리케이션의 세 계층은 모두 서로 다른 서브넷에 호스트되어 애플리케이션에 필요한 올바른 보안 포트를 열었는지 확인합니다. 데이터베이스에 저장된 데이터는 적절한 보안을 위해 다른 서브넷에서 가져옵니다.

아키텍처 다이어그램은 관리 사용자에 대한 다른 사용자 액세스 플로우도 보여줍니다. 이들은 OCI에서 장치 모니터링 애플리케이션을 운영해야 하는 사용자입니다. 사이트 간 VPN 또는 FastConnect를 통한 SSH를 사용하여 애플리케이션 리소스에 액세스합니다. 그러면 고객 데이터 센터의 CPE 장치를 OCI의 DRG와 연결하는 보안 터널이 생성됩니다. 이 경로를 사용하여 관리자는 데이터 센터 컴퓨터에서 OCI의 애플리케이션 리소스에 액세스합니다. 이 액세스는 패치 적용, 애플리케이션 업그레이드, 운영 체제 보안 업그레이드 및 기타 작업과 같은 모든 작업 작업이 정시에 안전하게 수행되도록 하는 데 필요합니다.