이 아키텍처는 분석 및 머신 러닝을 위한 애플리케이션 데이터를 수집 및 결합하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 연속적인 단계 순서는 다음 다이어그램에 포함됩니다.

1. 데이터 소스
2. 수집, 변환
3. 유지, 선별, 생성
4. 분석, 학습, 예측
5. 측정, 조치

다음 구성요소는 전체 Oracle Cloud Infrastructure 영역에 적용됩니다.

• 거버넌스(데이터 카탈로그)
• 기반 구조
• 네트워크 보안
• IAM(ID 및 액세스 관리)

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

• 데이터 소스 계층: 데이터 소스에는 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터가 포함됩니다. 애플리케이션 배치 및 변경 데이터가 수집, 변환 계층으로 전달됩니다. 애플리케이션 데이터베이스의 메타데이터가 수집되어 블록 거버넌스(데이터 카탈로그)로 전송됩니다.

• 수집, 변환 계층: Batch Ingestion(Oracle Cloud Infrastructure Data Integration, Oracle Data Integrator, Data Studio)으로 레이블이 지정된 블록은 일괄 처리 또는 마이크로 일괄 처리로 수집 및 변환된 엔터프라이즈 애플리케이션의 데이터를 처리합니다. Change Data Capture(Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate, Oracle Data Integrator) 블록은 변경 데이터 캡처 프로세스의 결과로 거의 실시간으로 수집된 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터의 수집을 처리합니다. 실시간으로 수집된 데이터도 뱃치 수집 구성요소에서 제공하는 기능으로 처리 및 세분화됩니다. 원시 및 세분화된 애플리케이션 데이터는 개별 경로를 따라 지속, 선별, 생성 레이어로 전달됩니다.

• Persist, Curate, Create layer: 세분화된 애플리케이션 데이터는 Serving Data Store(Autonomous Data Warehouse, Oracle Exadata Database Service, Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer, Oracle MySQL HeatWave)라는 블록으로 이동합니다. 데이터 이동을 Cloud Storage(Oracle Cloud Infrastructure Object Storage, OCI Data Lake)라는 레이블이 지정된 블록으로 변경합니다. 애플리케이션 및 변경 데이터를 별도의 경로를 따라 분석, 학습, 예측 계층으로 전달합니다. Autonomous Data Warehouse와 객체 스토리지의 메타데이터가 수집되어 블록 거버넌스 데이터로 전송됩니다. 서비스 데이터 저장소에 통합된 클라우드 스토리지 블록의 데이터입니다.

• 분석, 학습, 예측 계층: 세분화된 애플리케이션 데이터가 분석 및 시각화(Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, 쿼리 서비스, ISV)로 레이블이 지정된 블록으로 이동되는 정제된 애플리케이션 데이터도 데이터 제품, API(Oracle Cloud Infrastructure API 게이트웨이, Oracle Integration Cloud, Oracle Cloud Infrastructure Functions)로 레이블이 지정된 블록에서 이동합니다. 데이터 이동을 Learn(Data Science, OML, OML Notebooks) 및 Predict(Data Science, OML, OML Notebooks) 블록으로 변경합니다. 예측 데이터는 데이터 제품, API 블록에서 액세스합니다. 분석 메타데이터는 거버넌스 데이터 블록으로 흐릅니다. 서비스 데이터 저장소에 통합된 클라우드 스토리지 블록의 데이터입니다.

• 측정, 조치: 분석, 학습, 예측 계층에 있는 각 블록의 데이터는 사람과 파트너, 애플리케이션 모델 및 사물에서 사용할 수 있습니다.