Chuyển đổi cơ sở hạ tầng

Doanh nghiệp có thể sử dụng một trong hai cách dưới đây để chuyển đổi cơ sở hạ tầng bao gồm các tài nguyên chạy các luồng công việc không có dữ liệu lưu trữ cố định. Ví dụ như các hàm Lambda, các cụm Amazon Elastic Container Service, Elastic Load Balancer…

Cách 1: Sử dụng AWS CloudFormation. AWS CloudFormation cho phép người dùng triển khai các dịch vụ, tài nguyên AWS bằng các mẫu (template) dưới dạng mã (code) YAML hoặc JSON. Doanh nghiệp có thể sử dụng các mẫu AWS CloudFormation sẵn có và import chúng vào tài khoản đích. 

Cách 2: Sử dụng Former2. Former2 là công cụ cho phép người dùng mã hóa các dịch vụ có trong hạ tầng AWS của mình thành các mẫu (template). Từ đó, người dùng có thể dùng các mẫu này để triển khai các tài nguyên đó ở tài khoản muốn chuyển đến.

Chuyển đổi các tài nguyên điện toán
Để chuyển đổi các máy chủ ảo EC2 có dữ liệu lưu trữ lâu dài trong các EBS, doanh nghiệp có thể sử dụng phương pháp AWS Backup và chia sẻ Amazon Machine Image (AMI).

Với cách sử dụng AWS Backup, đây là một dịch vụ quản lý dữ liệu tập trung và tự động hóa trên các dịch vụ AWS, trên Cloud và ở on-premises. Do đó người dùng có thể cấu hình các chính sách sao lưu và giám sát các hoạt động của các tài nguyên trên AWS. Tính năng quản lý chéo giữa các tài khoản của AWS Backup giúp quản lý, giám sát, khôi phục các bản sao lưu giữa các tài khoản AWS. Các chuyên gia CMC Telecom cũng lưu ý phải đảm bảo cả 2 tài khoản đều thuộc một AWS Organization. 

Khi sử dụng cách 2 là chia sẻ Amazon Machine Image (AMI), doanh nghiệp có thể tạo một Amazon Machine Image (AMI) từ các EC2 instances và chia sẻ nó với tài khoản đích. Sau đó, tạo một EC2 instance mới trong tài khoản đích từ AMI đã được chia sẻ. Chuyên gia CMC Telecom khuyến cáo doanh nghiệp có thể sử dụng một AMI cho nhiều instances nếu muốn chúng có cùng cấu hình hoặc sử dụng các AMI khác nhau để tạo các instances với cấu hình khác nhau.

Chuyển đổi các dịch vụ lưu trữ

AWS cung cấp các dịch vụ lưu trữ đa dạng bao gồm: lưu trữ đối tượng (object) - Amazon S3, lưu trữ dạng tệp (file) - Amazon EFS, lữu trữ dạng block - Amazon EBS. Để di chuyển các đối tượng (objects) từ S3 bucket, người dùng có thể thực hiện các phương pháp sau đây.

Cách 1: Sử dụng các lệnh của Amazon S3 CLI để sao chép các objects sẵn có từ tài khoản nguồn đến tài khoản đích. Sau khi các objects ban đầu đã được chuyển qua hoàn tất, doanh nghiệp có thể bật tính năng replication của S3 để các thay đổi được sao chép liên tục giữa các tài khoản.

Cách 2: Nếu S3 bucket chứa quá nhiều objects, thì doanh nghiệp sẽ phải dùng S3 Batch operations để sao chép objects qua tài khoản đích. Để di chuyển dữ liệu từ Amazon EBS, người dùng có thể tạo các bản snapshots từ các EBS mà mình muốn chuyển đổi và chia sẻ bản snapshots này cho tài khoản đích. Sau đó, ở tài khoản đích, doanh nghiệp sẽ tạo một EBS mới từ bản snapshot được chia sẻ trước đó.

Doanh nghiệp có thể thực hiện việc di chuyển các tệp (files) từ Amazon EFS giữa các tài khoản bằng cách sử dụng AWS DataSync agent để chuyển đổi dữ liệu từ EFS ở tài khoản này sang EFS ở tài khoản khác. AWS DataSync là dịch vụ truyền tải online giúp sao chép và đồng bộ hóa một lượng lớn dữ liệu giữa các hệ thống lưu trữ ở on-premises và các dịch vụ lưu trữ trên AWS.

Chuyển đổi cơ sở dữ liệu

AWS cung cấp các engine với những dịch vụ cơ sở dữ liệu khác nhau như: Amazon RDS, Amazon DynamoDB và Amazon Redshift. Chúng bao gồm: cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu key-value, cơ sở dữ liệu tài liệu, cơ sở dữ liệu in-memory, cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian. Để di chuyển cơ sở dữ liệu quan hệ, doanh nghiệp có thể chọn một trong những phương pháp sau đây.

Cách 1: Sử dụng AWS Database Migration Service (AWS DMS). Doanh nghiệp có thể sử dụng AWS Database Migration Service (AWS DMS) để liên tục sao chép dữ liệu qua các tài khoản AWS với tính sẵn sàng cao. Cơ sở dữ liệu nguồn vẫn hoạt động bình thường trong suốt quá trình chuyển đổi, giảm thiểu downtime của các ứng dụng hoạt động dựa trên cơ sở dữ liệu. AWS DMS là một dịch vụ giúp tối ưu hóa quá trình chuyển đổi cơ sở dữ liệu relational, data warehouses, cơ sở dữ liệu NoSQL, và các loại dữ liệu khác.

Cách 2: Sử dụng RDS Snapshots. Với cách này, doanh nghiệp cũng có thể tạo và chia sẻ các bản sao lưu cơ sở dữ liệu qua các tài khoản AWS; sử dụng các snapshots này để tạo các RDS instances ở tài khoản đích.

Cách 3: Sử dụng AWS Backup. Điều này nhằm tạo các chính sách sao lưu dữ liệu tự động cho các tài nguyên AWS. Sử dụng tính năng quản lý chéo của AWS Backup để quản lý và giám sát các công việc sao lưu, khôi phục và sao chép giữa các tài khoản AWS. Khi các bản sao lưu đã có trong tài khoản đích, doanh nghiệp có thể khôi phục các RDS instance từ các bản sao lưu đó. 

Ở Việt Nam, CMC Telecom là đối tác dịch vụ cấp cao của AWS. CMC Telecom được AWS ghi nhận và chứng thực về năng lực và kinh nghiệm chuyên môn có thể đáp ứng các nhu cầu về các dịch vụ - giải pháp AWS Cloud cho các doanh nghiệp lớn. Tháng 8/2023, doanh nghiệp này trở thành đối tác AWS Migration Competency. Đây là bước tiến quan trọng thể hiện khả năng của CMC Telecom trong cung cấp dịch vụ di chuyển hạ tầng lên nền tảng đám mây AWS.

Thúy Ngà

Sự phát triển của khoa học công nghệ khiến trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ, thậm chí được dự báo sớm trở thành một phần quan trọng với cuộc sống con người trong tương lai gần.

Trí tuệ nhân tạo (AI) - sản phẩm ngỡ chỉ có trong trí tưởng tượng của các nhà làm phim khoa học viễn tưởng đã trở nên phổ biến và gần gũi hơn trong cuộc sống của con người những năm gần đây, đặc biệt với sự phổ biến của ChatGPT.

Tại Việt Nam, Zalo là đơn vị tập trung đầu tư, nghiên cứu cho sản phẩm mang tính ứng dụng cao, thực sự cần tới AI.

“ChatGPT có thể đã trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất trong lịch sử” là tựa đề bài viết được đăng tải trên Business Insiderhồi đầu tháng 2. Theo báo cáo từ ngân hàng đầu tư đa quốc gia UBS, ước tính chỉ sau 2 tháng ra mắt, ChatGPT đạt đã đạt mức 100 triệu người dùng/tháng.

“Trong suốt 20 năm theo dõi các hoạt động trên môi trường Internet, chúng tôi chưa từng thấy ứng dụng nào có tốc độ tăng trưởng người dùng nhanh như vậy”, chuyên gia phân tích của UBS viết.

Trong khi đó, theo công ty phân tích dữ liệu SimilarWeb, chatbot do OpenAI sở hữu dễ dàng đánh bại tốc độ tăng trưởng của các ứng dụng lớn như TikTok hay Instagram. Cụ thể, TikTok mất 9 tháng để đạt được mức người dùng tương tự, Instagram mất 2,5 năm, còn Spotify chỉ tích lũy được 100 triệu người dùng/tháng sau 4,5 năm.

Ngay sau khi xuất hiện, ChatGPT đẩy giới công nghệ toàn cầu vào cuộc đua AI chatbot. Microsoft đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI. Từ đó, “gã khổng lồ” này tích hợp ChatGPT vào công cụ tìm kiếm Bingvà đang mời người dùng thử nghiệm. Google cũng kêu gọi toàn bộ nhân viên công ty tham gia thử nghiệm Bard - chatbot cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT. Mới đây, ngày 16/3, nền tảng tìm kiếm Baiducủa Trung Quốc đã chính thức công bố công cụ tương tự ChatGPT là Ernie bot.

Nhiều năm nghiên cứu về lĩnh vực AI, TS Châu Thành Đức - Giám đốc Khoa học Dữ liệu của Zalo - nhận định ChatGPT sẽ phổ biến trong tương lai gần vì tính hữu dụng. Sự xuất hiện của ChatGPT có thể kéo theo một làn sóng công nghệ và các sản phẩm AI hiện đại trong tương lai gần.

Đồng quan điểm, TS Nguyễn Trường Sơn - Giám đốc Nghiên cứu Khoa học của Zalo - cho rằng ChatGPT là bước ngoặt đánh dấu sự phát triển vượt bậc của các mô hình ngôn ngữ lớn. Sự bùng nổ các ứng dụng dựa trên ChatGPT nói riêng hay những mô hình ngôn ngữ lớn nói chung, có thể giải quyết nhiều yếu tố trong thực tiễn, tăng hiệu suất làm việc đối với đa lĩnh vực và ngành nghề.

Đề cập tới tính thực tiễn và ứng dụng của sản phẩm công nghệ, TS Châu Thành Đức khẳng định Zalo hướng sự tập trung vào các sản phẩm cần đến AI. Sản phẩm tích hợp AI chỉ có ý nghĩa khi nó giải quyết được vấn đề thực tế xã hội cần.

Do đó, Zalo AI chỉ đầu tư nghiên cứu và phục vụ nhu cầu thực tế. Các công nghệ có tính ứng dụng lớn hiện tại có thể kể đến: Nhận dạng hình ảnh cho eKYC (định danh khách hàng điện tử); nhận dạng gương mặt (face ID); nhận dạng và tổng hợp giọng nói với Kiki - sản phẩm trợ lý giọng nói tiếng Việt…

Từ nhu cầu thật của sản phẩm, Zalo xác định cụ thể bài toán AI cần giải là gì, kết quả ra sao mới đủ đưa vào thực tế, từ đó đặt mục tiêu cho nghiên cứu. Kế đến, nhóm nghiên cứu sẽ thử nghiệm những công nghệ hiện có trên thế giới để xem kết quả và khoảng cách từ hiện tại tới nhu cầu thực tế là bao xa. Bước tiếp theo, đội ngũ Zalo AI tìm giải pháp nhằm xóa bỏ khoảng cách đó.

“Cần hiểu rằng từ nghiên cứu trong phòng lab đến thực tế là cả một quá trình. Đôi khi, do nhiều yếu tố bất định, AI cho kết quả tốt ở môi trường thử nghiệm nhưng lại không đạt trong thực tế. Từ những lý do trên, việc sử dụng, phân tích nhược điểm, cải tiến mô hình rồi lại đưa vào sử dụng là một vòng lặp không bao giờ kết thúc”, TS Châu Thành Đức phân tích.

Đơn cử, với sản phẩm eKYC, sau một khoảng thời gian, các hành vi giả mạo xuất hiện tinh vi hơn khiến những mô hình chống giả mạo cũ dần kém hiệu quả. Khi đó, đội ngũ Zalo lại nghiên cứu cải tiến, cập nhật mô hình chống giả mạo để ngăn chặn các hành vi này.

Kiki là một ví dụ khác. Từ khi ra mắt vào tháng 12/2020, trong quá trình vận hành thực tế, đội ngũ kỹ sư của Zalo AI không ngừng nâng cấp tính ổn định và độ chính xác. Hiện tại, Kiki trên Zing MP3 đã hoạt động ổn định hơn 60% so với thời điểm ban đầu; chỉ số thể hiện chất lượng nhận diện giọng nói cải thiện 35%.

Tuy nhiên, nhìn nhận ở chiều ngược lại, việc một sản phẩm AI nghiên cứu xong nhưng không được đưa ra được thị trường, hoặc đã đưa ra thị trường nhưng lại bị từ bỏ là điều không hiếm, thậm chí nhiều.

Đằng sau một sản phẩm AI có rất nhiều yếu tố quyết định sự thành bại. Yếu tố quan trọng nhất vẫn là thị trường. Như đã nói, một sản phẩm tích hợp AI sẽ không có ý nghĩa nếu nó không giải quyết được một vấn đề nào đó xã hội quan tâm, thị trường cần hay người tiêu dùng đang tìm kiếm.

“Mới đây, Kiki - trợ lý giọng nói tiếng Việt - đã cán mốc 300.000 lượt cài đặt sử dụng trên xe ôtô sau quãng thời gian ngắn. Tôi nghĩ đây chính là sự ghi nhận của người dùng đối với một sản phẩm AI mang tính ứng dụng trong cuộc sống”, Giám đốc Khoa học Dữ liệu của Zalo chia sẻ.

Theo nguyện vọng từ gia đình, tang lễ của nữ diễn viên được tổ chức đơn giản, mang tính riêng tư. Người thân sẽ không nhận lời phỏng vấn truyền thông xung quanh sự ra đi của  Shion Nakamaru.

Nhiều bạn bè, đồng nghiệp giới giải trí bàng hoàng khi biết tin Shion qua đời. Trong ký ức của họ, cô là người hiền lành, hoạt bát và luôn mang tinh thần vui vẻ. 

Đạo diễn Naofumi Higuchi nói sốc khi nhận tin dữ từ người quản lý. Ông tiết lộ nữ diễn viên đã mắc bệnh từ 5 năm qua. Cô âm thầm điều trị và vẫn tích cực đóng phim, tham gia các hoạt động nghệ thuật. Những ngày cuối đời, cô giữ tinh thần lạc quan và mong người nhà không đau buồn khi mình qua đời. 

Shion Nakamaru sinh năm 1983. Cô xuất thân trong gia đình có truyền thống nghệ thuật. Cha nữ diễn viên là tài tử nổi tiếng Shinsho Nakamaru. Shion Nakamaru gia nhập showbiz từ năm 9 tuổi.

Năm 2004, cô ra mắt với tư cách diễn viên. Các tác phẩm nổi bật của Shion Nakamaru gồm shin-D, Ultraman Nexus, Ultraman Saga, Tales of Terror from Tokyo and All Over Japan, Kamen Rider W, Vamp.Đầu năm nay, nữ diễn viên có phim điện ảnh Missingra mắt. Đây là tác phẩm cuối cùng cô đóng vai nữ chính.

Thúy Ngọc