A imagem mostra uma solução de monitoramento de dispositivos hospedada em uma região do OCI e como os usuários administradores acessarão a solução para fins comerciais e administrativos ou operacionais.

Assim que os dados forem gerados no dispositivo, o aplicativo cliente em execução no dispositivo acessará o OCI Streaming em um ponto final exposto por meio do Gateway de API. Esses pontos finais serão protegidos por um serviço de segurança da Web de ponta - WAF - que significa Web Application Firewall. Este serviço garantirá que a segurança frontend seja por padrão aplicável ao aplicativo. O mesmo ponto final de streaming é conectado de um Service Connector Hub, que continuará monitorando o fluxo e, assim que houver novos dados produzidos pelo dispositivo, ele consumirá os dados e acionará o OCI Functions para processamento adicional dos dados.

O OCI Functions usará os dados consumidos e iniciará o processamento de dados. Haverá cenários em que vários registros serão consumidos em chamada de consumo único, dependendo do tráfego de entrada, e a função será capaz de cuidar de todos os registros separadamente. Para cada registro, a função executará as seguintes tarefas:

1. Limpe os dados do registro e reúna os parâmetros necessários a partir deles.
2. Crie uma chamada de Solicitação de API para o modelo de ML hospedado em um ponto final. A entrada desta solicitação serão os parâmetros necessários para que o modelo faça uma previsão de falha do dispositivo. A resposta desta solicitação será a previsão de falha do dispositivo (variando de 0,00 a 10,00, onde 0,00 significa menos chances de falha do dispositivo e 10,00 significa mais chances de falha do dispositivo).
3. Depois de obtermos a previsão, a função adicionará isso ao registro de entrada e o enviará para o Autonomous Data Warehouse para relatórios futuros e reaprendizado contínuo do modelo de ML.
4. Com base no valor de previsão, o OCI Functions acionará a próxima tarefa. Se a previsão for para não falha, a função sairá da execução desse registro, pois não há mais nada a fazer. Se a previsão for para falha, a função executará as seguintes subtarefas:
   1. Acesse a tabela de referência do Autonomous Data Warehouse para obter todos os detalhes do novo pedido, como detalhes do remetente e do aprovador do pedido, dados relacionados ao dispositivo e a todas as outras partes interessadas.
   2. Use a IA Generativa do OCI para gerar o resumo de detalhes do pedido.
   3. Envie os detalhes do pedido para o Oracle E-Business Suite ou qualquer outro software CRM de ERP.
   4. Use a IA Generativa do OCI para elaborar um e-mail para resumo das partes interessadas.
   5. Envie a notificação às partes interessadas correspondentes para informar sobre a colocação do pedido.
5. Depois que esse fluxo for concluído, a função marcará o registro como processado e será movida para o próximo registro.

A solução consiste em um modelo de ML de autoaprendizado, que continuará se atualizando com os novos dados que chegam ao Autonomous Data Warehouse. Todas as três camadas do aplicativo são hospedadas em sub-redes diferentes para garantir que tenhamos aberto as portas de segurança corretas, conforme exigido pelo aplicativo. Os dados armazenados nos bancos de dados são extraídos de outra sub-rede para garantir a segurança adequada.

O diagrama de arquitetura também ilustra outro fluxo de acesso do usuário para usuários administradores. Esses são os usuários responsáveis por operar o aplicativo de monitoramento de dispositivos no OCI. Eles acessarão os recursos do aplicativo usando SSH na VPN Site a Site ou FastConnect. Isso criará um túnel seguro que conectará o dispositivo CPE no data center do cliente com o DRG no OCI. Usando esse caminho, os administradores acessarão os recursos do aplicativo no OCI nos computadores do data center. Esse acesso é necessário para garantir que todos os trabalhos de operações, como aplicação de patches, atualização de aplicativos, atualizações de segurança do sistema operacional e outras tarefas, sejam feitos com segurança e no prazo.