Essa arquitetura usa recursos de ciência de dados e aprendizado de máquina incorporados no Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) para analisar dados de uma ampla variedade de recursos de dados empresariais para análise de negócios e aprendizado de máquina.

Os seguintes componentes se aplicam a toda a região do Oracle Cloud Infrastructure:

• Governança (Data Catalog)
• Infraestrutura, Segurança de Rede. Serviço IAM (Identity and Access Management)

A região é dividida em camadas funcionais que contêm componentes físicos ou funcionais:

• Origens de Dados: As origens de dados podem e serão qualquer coisa. Elas incluem usuários finais, dispositivos, aplicativos empresariais, qualquer ativo digital, eventos, sensores e modelos de aprendizado de máquina (ML).

• Ingestão, Transformação: Os dados são movidos para um bloco chamado Ingestão em Lote com Ferramentas de BD (fornecidas pelo ADW) listadas como opção recomendada e o Oracle Data Integration como opção secundária. Os dados refinados passam para um bloco rotulado Serving Data Store na camada Persistir, Curar, Criar.

  Os metadados ignoram as Ferramentas de BD e são processados em um bloco chamado Ingestão de Batch (Oracle Cloud Data Integration) ou são alimentados no armazenamento em nuvem e, em seguida, na ingestão de batch usando as Ferramentas de BD fornecidas pelo ADW. Os metadados do armazenamento de objetos são movidos para o bloco Governança (Data Catalog).

• Persistir, Curar, Criar: Dados são movidos para o bloco chamado Serving Data Store (Autonomous Data Warehouse) para blocos na camada Analisar, Aprender, Prever. Os metadados do ADW são movidos para o bloco Governance (Data Catalog).

• Analise, Aprenda, Preveja: Os dados são transferidos do ADW para os seguintes blocos:

  • Análise e Visualização (Oracle Analytics Cloud). Os metadados também são movidos para o bloco Governance (Data Catalog).
  • Aprenda com o Oracle Machine Learning Notebooks (fornecido pelo ADW) listado como a opção recomendada e a interface do usuário do Oracle Machine Learning AutoML, 3a Parte listada como opções secundárias. Os resultados são passados para o bloco Previsão e para pessoas e parceiros na camada Medida, Ação.
  • Preveja os serviços do Oracle Machine Learning (fornecidos pelo ADW) listados como a opção recomendada e In-Database, Oracle Machine Learning Notebooks) listados como opções secundárias.
  • Os dados são transferidos do bloco Previsão para os Produtos de Dados, o bloco de APIs com o API Gateway listado como opção recomendada e o Oracle Integration Cloud e o Oracle Functions listados como opções secundárias. Os resultados são transmitidos aos consumidores de dados (coisas, aplicativos, pessoas e parceiros) na camada de Medida, Ação
• Medida, Lei: inclui consumidores de dados, como coisas, aplicativos e pessoas e parceiros.