이 아키텍처는 데이터 과학과 머신 러닝을 사용하여 스트리밍 및 대량 데이터를 분석하여 실행 가능한 이벤트에 대한 컨텍스트와 통찰력을 제공합니다. 선형 단계 시퀀스는 다이어그램에 걸쳐 있습니다:

1. 검색
2. 수집
3. 변환
4. 큐레이트
5. 분석, 예측 및 측정
6. ACT

다음 구성 요소는 전체 Oracle Cloud Infrastructure 영역에 적용됩니다:

• 보안, ID 및 액세스 관리
• 메타데이터 관리
• 검색 랩 및 샌드박스

이 영역은 물리적 또는 기능적 구성 요소를 포함하는 기능 층으로 구분됩니다:

• 데이터 소스 층: 데이터 소스는 모든 것이 될 수 있습니다. 표시된 응용 프로그램에는 엔터프라이즈 응용 프로그램, 장치, 일반 사용자 및 이벤트 데이터가 포함됩니다.

• Data Refinery 층: 원시 데이터가 층을 통과합니다.

• 데이터 지속성 플랫폼 층: 데이터는 객체 저장 영역에서 수집되며 선택적으로 Oracle Autonomous Data Warehouse에서 지속됩니다. 데이터는 객체 스토리지에서 데이터 액세스 계층의 데이터 과학 클라우드 블록으로 이동합니다. 지속된 데이터는 데이터 웨어하우스에서 APEX(Oracle Application Express) 로 또는 데이터 액세스 층의 데이터 과학 클라우드로 이동합니다.

• 데이터 액세스 층: 데이터가 APEX(Oracle Application Express) 레이블이 지정된 블록 또는 데이터 소비자 층으로 이동되는 Learn(Data Science) 레이블이 지정된 블록으로 이동합니다.

• 데이터 소비자 층: 인사이트의 소비자에게는 데이터 과학자 및 애플리케이션 레이블이 지정된 이미지 그룹이 포함됩니다.