BigQuery BI Engine là gì? Tính năng, chi phí của BigQuery BI Engine

Bạn đang tìm cách mở khóa khả năng phân tích dữ liệu nhanh hơn mà không bị sa lầy vào việc điều chỉnh thủ công? Không cần tìm đâu xa ngoài BigQuery BI Engine! Dịch vụ phân tích trong bộ nhớ này hoạt động như một bộ tăng tốc cho trải nghiệm BigQuery của bạn, tăng tốc đáng kể tốc độ truy vấn cho nhiều truy vấn SQL. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới của BigQuery BI Engine là gì, khám phá tính năng nổi bật, chi phí dịch vụ của nó và cách bạn có thể tận dụng sức mạnh của nó để hợp lý hóa việc phân tích dữ liệu của mình.

Bigquery BI Engine là gì?

BigQuery BI Engine là công cụ thay đổi cuộc chơi cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu BigQuery. Đây là một công cụ được nghiên cứu và phát triển bởi Google nhằm tăng hiệu suất cao và làm tăng tốc các truy vấn SQL của bạn, hoạt động ngầm không mệt mỏi để tối ưu hóa khả năng khám phá dữ liệu.

Điều kỳ diệu của Bigquery BI Engine nằm ở khả năng lưu trữ dữ liệu thường xuyên truy cập một cách thông minh. Bằng cách giữ thông tin quan trọng này sẵn có trong bộ nhớ, BI Engine giảm đáng kể thời gian cần thiết để truy xuất và xử lý dữ liệu cho các truy vấn của bạn. Hãy nghĩ về điều này giống như việc bạn đặt những cuốn sách được sử dụng nhiều nhất trên một giá sách tiện dụng thay vì chôn sâu trong góc tủ – bạn có thể truy cập chúng ngay lập tức.

Phương pháp lưu vào bộ nhớ đệm này giúp loại bỏ nhu cầu điều chỉnh thủ công phức tạp hoặc di chuyển dữ liệu giữa các tầng. BI Engine quản lý quy trình một cách liền mạch, đảm bảo các truy vấn của bạn tận dụng được khả năng tăng hiệu suất bất cứ khi nào có thể. Từ đó doanh nghiệp có thể trải nghiệm những cải tiến đáng kể về tốc độ truy vấn mà không bị sa lầy vào cấu hình.

Tính năng nổi bật của Bigquery BI Engine

BigQuery BI Engine tự hào có nhiều tính năng được thiết kế để tăng cường khả năng khám phá dữ liệu của bạn. Dưới đây là các tính năng của Bigquery BI Engine mà doanh nghiệp cần biết:

Tốc độ truy vấn cực nhanh

Đây chính điểm sáng nhất của BigQuery BI Engine. Nó sử dụng lớp trong bộ nhớ để lưu trữ dữ liệu được truy cập thường xuyên. Điều này làm giảm thiểu đáng kể thao tác I/O của ổ đĩa, dẫn đến việc thực thi truy vấn nhanh hơn so với BigQuery truyền thống.

Tối ưu hóa cho các tập dữ liệu nhỏ hơn

BI Engine vượt trội trong việc xử lý các tập dữ liệu có kích thước nhỏ hơn và trung bình. Kiến trúc trong bộ nhớ của nó đặc biệt phù hợp với những khối lượng dữ liệu này, mang lại hiệu suất tăng đáng kể nhất.

Tích hợp liền mạch với BigQuery

BI Engine tận dụng cơ sở hạ tầng BigQuery hiện có. Điều này đảm bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ – bạn có thể sử dụng các công cụ tích hợp như Looker Studio, chức năng và tính năng bảo mật quen thuộc của BigQuery như chế độ xem được ủy quyền và bảo mật cấp cột mà không cần môi trường riêng.

Mã hóa dữ liệu nâng cao

BI Engine sử dụng các kỹ thuật nén phức tạp như mã hóa từ điển và mã hóa thời lượng chạy. Điều này giúp thu nhỏ dấu chân dữ liệu trong lớp trong bộ nhớ, cho phép BI Engine lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và nâng cao hơn nữa tốc độ truy vấn.

Trải nghiệm người dùng được đơn giản hóa

BI Engine tích hợp hoàn hảo với các công cụ và bảng điều khiển BI phổ biến. Điều này cho phép bạn tận dụng lợi ích của BI Engine mà không cần viết mã phức tạp. Các nhà phân tích có thể tập trung vào việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu mà không phải vật lộn với việc tối ưu hóa truy vấn.

Thời gian chạy được vector hóa

BI Engine loại bỏ phương pháp xử lý theo từng hàng truyền thống và sử dụng quá trình xử lý theo vector. Hãy tưởng tượng việc xử lý đồng thời nhiều phần tử dữ liệu, như thực hiện các phép tính trên toàn bộ cột cùng một lúc. Điều này làm giảm đáng kể chi phí xử lý và chuyển sang thời gian thực hiện truy vấn nhanh hơn.

Bộ nhớ đệm thông minh

BI Engine không chỉ là nơi chứa dữ liệu thụ động. Nó phân tích các mẫu truy vấn một cách thông minh và tìm hiểu dữ liệu nào được truy cập thường xuyên nhất. Dữ liệu “nóng” này sau đó được ưu tiên lưu vào bộ nhớ đệm trong bộ nhớ. Các truy vấn tiếp theo sử dụng dữ liệu được lưu trong bộ nhớ đệm này sẽ được tăng tốc đáng kể.

Tuy nhiên BI Engine có thể không phù hợp hoàn hảo cho mọi tình huống. Mặc dù nó hỗ trợ nhiều loại truy vấn SQL nhưng vẫn có một số hạn chế so với BigQuery tiêu chuẩn. Ví dụ: BI Engine không xử lý các bảng bên ngoài hoặc các hàm do người dùng xác định không dựa trên SQL. Hiểu được những cân nhắc này sẽ giúp bạn xác định xem BI Engine có phải là công cụ phù hợp để tăng tốc quá trình phân tích BigQuery của bạn hay không.

Các trường hợp sử dụng Bigquery BI Engine

BigQuery BI Engine không phải là giải pháp phù hợp cho tất cả mọi người nhưng nó vượt trội trong các tình huống cụ thể trong đó tốc độ dữ liệu và khả năng tương tác là điều tối quan trọng. Sau đây là một số trường hợp ứng dụng thực tế mà doanh nghiệp nên lựa chọn Bigquery BI Engine:

Khám phá dữ liệu tương tác

Hãy tưởng tượng các nhà phân tích đi sâu vào các bộ dữ liệu phức tạp, lọc, xoay vòng và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau. Tốc độ truy vấn nhanh như chớp của BI Engine giúp trải nghiệm này trở nên mượt mà và không gây khó chịu. 

Các nhà phân tích có thể đặt các câu hỏi tiếp theo và khám phá các giả thuyết khác nhau mà không phải chờ đợi lâu làm cản trở dòng suy nghĩ của họ. Điều này thúc đẩy việc khám phá dữ liệu sâu hơn và tiềm năng khám phá những hiểu biết ẩn giấu.

Tạo mẫu nhanh và lặp lại

Phân tích dữ liệu thường lặp đi lặp lại, trong đó các nhà phân tích liên tục tinh chỉnh quy trình làm việc của họ và thử nghiệm các phương pháp tiếp cận khác nhau. Khả năng thực thi truy vấn nhanh chóng của BI Engine cho phép thử nghiệm và xác thực nhanh các ý tưởng. Điều này tăng tốc quá trình khám phá dữ liệu và giúp các nhà phân tích tìm ra cách hiệu quả nhất để phân tích dữ liệu.

Bảng điều khiển và báo cáo hoạt động

Thông tin chi tiết theo thời gian thực rất quan trọng đối với nhiều quyết định kinh doanh. BI Engine có thể hỗ trợ các bảng thông tin và báo cáo cập nhật dữ liệu gần như tức thời. Điều này đảm bảo các bên liên quan có quyền truy cập vào thông tin mới nhất, cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách kịp thời.

Xác định phân khúc khách hàng và nhắm đúng mục tiêu

Hiểu hành vi của khách hàng là rất quan trọng cho các chiến dịch Marketing hiệu quả. BI Engine có thể tăng tốc các truy vấn phân khúc cơ sở khách hàng và xác định nhân khẩu học chính. Sau đó, các chuyên viên Marketing có thể sử dụng những hiểu biết này để cá nhân hóa các chiến dịch và nhắm mục tiêu đúng đối tượng với đúng thông điệp.

Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro

Việc xác định hoạt động gian lận thường yêu cầu phân tích các bộ dữ liệu lớn theo thời gian thực. BI Engine có thể hỗ trợ các hệ thống phân tích giao dịch và gắn những hành vi đáng ngờ trong thời gian gần như thực tế. Điều này giúp giảm thiểu tổn thất tài chính và bảo vệ dữ liệu của khách hàng.

Phân tích đặc biệt và thông minh trong kinh doanh

Đôi khi, nhu cầu kinh doanh phát sinh đòi hỏi phải phân tích dữ liệu một lần, nhanh chóng. Khả năng xử lý các truy vấn phức tạp với tốc độ vượt trội của BI Engine khiến nó trở nên hoàn hảo cho các tình huống đặc biệt này. Người dùng doanh nghiệp có thể nhận được câu trả lời họ cần một cách nhanh chóng mà không cần dựa vào các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhóm CNTT cho các truy vấn phức tạp.

Điều quan trọng cần nhớ là BI Engine phù hợp nhất với các tập dữ liệu cỡ nhỏ đến trung bình và dữ liệu được truy cập thường xuyên. Đối với các tập dữ liệu rất lớn hoặc quy trình phân tích phức tạp liên quan đến các hàm do người dùng xác định, BigQuery tiêu chuẩn có thể là lựa chọn tốt hơn. Tuy nhiên, đối với các trường hợp sử dụng được đề cập ở trên, BigQuery BI Engine sẽ là công cụ lý tưởng, thay đổi cách bạn tương tác và thu được thông tin chi tiết từ dữ liệu của mình.

BigQuery BI Engine hỗ trợ loại dữ liệu nào?

Mặc dù BigQuery BI Engine tự hào có những lợi thế về tốc độ ấn tượng nhưng điều quan trọng là phải hiểu được khả năng tương thích kiểu dữ liệu của nó. May mắn thay, BI Engine kế thừa sự hỗ trợ kiểu dữ liệu từ chính BigQuery. Điều này có nghĩa là bạn có thể tận dụng toàn bộ các loại dữ liệu BigQuery trong BI Engine. Dưới đây là bảng phân tích các loại dữ liệu BI Engine hiện hỗ trợ:

• Các loại số (INT64, NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64) để biểu diễn các số có mức độ chính xác khác nhau.
• BOOLEAN để lưu trữ giá trị đúng hoặc sai.
• STRING để xử lý dữ liệu văn bản.
• BYTES để lưu trữ dữ liệu nhị phân.
• GEOGRAPHY cho thông tin không gian địa lý.
• ARRAY để lưu trữ các tập hợp các phần tử có cùng kiểu dữ liệu.
• STRUCT để biểu diễn các cấu trúc dữ liệu phức tạp với các trường được đặt tên thuộc các kiểu dữ liệu khác nhau.
• Các loại Ngày và Giờ (DATE, TIME, DATETIME, TIMESTAMP) để xử lý dữ liệu thời gian với các mức độ chi tiết khác nhau.

Dù vậy, BI Engine hiện có những hạn chế liên quan đến các kiểu dữ liệu lồng nhau trong mảng và cấu trúc. Mặc dù nó hỗ trợ các cấu trúc này nhưng việc lồng ghép các kiểu dữ liệu phức tạp bên trong chúng có thể không được tối ưu hóa hoàn toàn. Chẳng hạn, các mảng chứa các cấu trúc có nhiều kiểu dữ liệu lồng nhau có thể bị giảm hiệu suất so với các cấu trúc dữ liệu đơn giản hơn.

Nhìn chung, khả năng hỗ trợ kiểu dữ liệu của BI Engine rất toàn diện, phù hợp với khả năng của BigQuery. Tuy nhiên, việc chú ý đến độ phức tạp của cấu trúc dữ liệu, đặc biệt đối với các kiểu dữ liệu lồng nhau, có thể giúp bạn tối ưu hóa các truy vấn của mình để có hiệu suất tốt nhất trong BI Engine.

Chi phí dịch vụ BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine cung cấp một số phương pháp tiết kiệm chi phí để tăng tốc phân tích dữ liệu, nhưng điều quan trọng là phải hiểu cách hoạt động thanh toán. Giá của BigQuery BI Engine sử dụng mô hình trả tiền theo nhu cầu tập trung vào hai yếu tố chính:

• Dung lượng dự trữ: BI Engine yêu cầu bạn dự trữ một lượng dung lượng bộ nhớ cụ thể. Bộ nhớ này hoạt động như lớp trong bộ nhớ, nơi lưu trữ dữ liệu được truy cập thường xuyên. Chi phí của dung lượng dự trữ được xác định theo khu vực nơi dự án của bạn tồn tại và dung lượng bộ nhớ bạn chọn. Google cung cấp nhiều mức công suất khác nhau để đáp ứng các khối lượng công việc khác nhau.
• Thực thi truy vấn: Bất cứ khi nào một truy vấn được thực thi dựa trên BI Engine, bạn sẽ bị tính phí dựa trên lượng dữ liệu được xử lý và tài nguyên đã tiêu thụ trong quá trình thực thi. Chi phí này thường là tối thiểu so với chi phí của công suất dự trữ.

Dưới đây là một số lưu ý giúp doanh nghiệp tối ưu hóa và cân nhắc về chi phí trước khi sử dụng:

• Cân bằng hiệu suất và chi phí: Việc lựa chọn công suất dự trữ tối ưu là rất quan trọng. Dung lượng lớn hơn đồng nghĩa với tốc độ truy vấn nhanh hơn do có nhiều dữ liệu được lưu vào bộ nhớ đệm hơn. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với chi phí cao hơn. Đánh giá cẩn thận các mẫu truy vấn và tần suất truy cập dữ liệu của bạn để xác định lượng bộ nhớ phù hợp cần dự trữ nhằm cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả chi phí.
• Chiến lược tối ưu hóa chi phí: Có nhiều cách để tối ưu hóa việc sử dụng BI Engine của bạn và giảm thiểu chi phí. Các kỹ thuật như không chuẩn hóa các bảng được nối thường xuyên hoặc tổng hợp trước dữ liệu có thể làm giảm lượng dữ liệu được xử lý trong quá trình truy vấn, dẫn đến chi phí thực hiện thấp hơn.

• Dự đoán chi phí: Thật không may, việc dự đoán chính xác chi phí của BI Engine có thể là một thách thức. Các yếu tố như độ phức tạp của truy vấn, kiểu truy cập dữ liệu và lựa chọn dung lượng dự trữ đều góp phần vào hóa đơn cuối cùng.

Theo lời khuyên của Google Cloud, bạn có thể tạo trang tổng quan để xem dữ liệu thanh toán để điều chỉnh mức sử dụng BigQuery của mình. Ngoài ra, hãy cân nhắc việc truyền trực tuyến nhật ký kiểm tra của bạn tới BigQuery để bạn có thể phân tích các kiểu sử dụng. Bạn có thể xuất dữ liệu thanh toán của mình sang BigQuery và trực quan hóa dữ liệu đó trong một công cụ như Looker Studio.

Ngoài ra, doanh nghiệp có thể lựa chọn các cách giảm chi phí dịch vụ BigQuery BI Engine sau đâu:

• Free Tier: BigQuery cung cấp cấp miễn phí với số lượng xử lý và lưu trữ truy vấn hạn chế. BI Engine không có bậc miễn phí riêng nhưng bạn có thể tận dụng bậc miễn phí cho khối lượng công việc nhỏ hơn để kiểm tra khả năng của BI Engine trước khi cam kết sử dụng dung lượng dự trữ.
• Chiết khấu khi sử dụng lâu dài: Google Cloud đưa ra Chiết khấu khi sử dụng theo cam kết để sử dụng lâu dài dung lượng dự trữ. Nếu bạn dự kiến sử dụng BI Engine một cách nhất quán trong một khoảng thời gian cụ thể thì những khoản giảm giá này có thể giúp bạn giảm chi phí tổng thể.
• Ưu đãi lên tới 60% khi đăng ký tại GCS Vietnam: GCS Technology Vietnam hiện đang là đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam, do đó Google sẽ cung cấp nhiều ưu đãi hơn cho các đại lý và doanh nghiệp có thể đăng ký trực tiếp với đội ngũ tư vấn của GCS Vietnam để được tư vấn giải pháp phù hợp.

Bằng cách hiểu mô hình thanh toán theo nhu cầu sử dụng và sử dụng các chiến lược tối ưu hóa chi phí, bạn có thể tận dụng các lợi ích về hiệu suất của BigQuery BI Engine mà không phải tốn nhiều tiền. Phân tích cẩn thận khối lượng công việc của bạn, khám phá các công cụ quản lý chi phí và thử nghiệm các kích thước công suất dự trữ khác nhau để tìm ra điểm phù hợp giúp tối ưu hóa cả tốc độ và chi phí cho nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.

Cần cân nhắc điều gì trước khi triển khai BigQuery BI Engine?

Trước khi triển khai BigQuery, điều quan trọng là phải đánh giá nhu cầu cụ thể của bạn và hiểu được những đánh đổi tiềm ẩn. Dưới đây là một cái nhìn sâu hơn về các yếu tố chính cần xem xét:

Kích thước dữ liệu và kiểu truy cập

• Điểm tuyệt vời về tốc độ: BI Engine tỏa sáng với các bộ dữ liệu có kích thước nhỏ hơn đến trung bình (thường từ gigabyte đến terabyte). Kiến trúc trong bộ nhớ của nó phát triển mạnh dựa trên dữ liệu được truy cập thường xuyên, tối đa hóa lợi ích của bộ nhớ đệm. Đối với các tập dữ liệu khổng lồ hoặc những tập dữ liệu được truy cập không thường xuyên, BigQuery truyền thống có thể hiệu quả hơn về mặt chi phí.
• Hiểu các mẫu truy cập: Phân tích cách người dùng của bạn tương tác với dữ liệu. BI Engine vượt trội khi các truy vấn tập trung vào các tập hợp con hoặc tập hợp dữ liệu được truy cập thường xuyên. Nếu các truy vấn liên quan đến toàn bộ tập dữ liệu hoặc các cột hiếm khi được sử dụng thì mức tăng hiệu suất có thể ít đáng kể hơn.

Độ phức tạp và khả năng tương thích của truy vấn

• Khối lượng công việc được hỗ trợ: BI Engine xử lý nhiều truy vấn SQL nhưng có những hạn chế. Đánh giá cẩn thận khối lượng công việc truy vấn của bạn. BI Engine không xử lý các bảng bên ngoài hoặc các hàm do người dùng xác định (UDF) dựa trên các cấu trúc không phải SQL. Đảm bảo các truy vấn của bạn tương thích với khả năng của BI Engine để tránh các rào cản tiềm ẩn.
• Tốc độ giao dịch mang lại tính linh hoạt: BI Engine ưu tiên tốc độ, đôi khi phải đánh đổi bằng chức năng BigQuery đầy đủ. Mặc dù nó hỗ trợ các phép nối và tập hợp phức tạp, nhưng một số tính năng nâng cao như chức năng cửa sổ hoặc thao tác chuỗi phức tạp có thể yêu cầu điều chỉnh để có hiệu suất tối ưu.

Bảo mật và tuân thủ

BI Engine kế thừa các tính năng bảo mật mạnh mẽ của BigQuery. Bạn có thể tận dụng các chế độ xem được ủy quyền hiện có, bảo mật cấp cột và cấu hình bảo mật riêng tư dữ liệu để đảm bảo quản trị dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập. Tuy nhiên, bạn vẫn có trách nhiệm định cấu hình và quản lý các cài đặt này trong môi trường BI Engine.

Trải nghiệm và đào tạo người dùng

BI Engine được thiết kế thân thiện với người dùng. Nó tích hợp liền mạch với các công cụ và trang tổng quan BigQuery hiện có, giảm thiểu thời gian học tập cho người dùng quen thuộc. Tuy nhiên, việc cung cấp đào tạo bổ sung về cách tối ưu hóa các truy vấn cho môi trường trong bộ nhớ của BI Engine có thể phát huy hết tiềm năng của nó.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể trang bị cho các nhà phân tích kiến thức về điểm mạnh của BI Engine có thể dẫn đến những cải tiến hiệu suất. Hiểu cách cấu trúc các truy vấn để tận dụng bộ nhớ đệm và xử lý vector hóa có thể tạo ra sự khác biệt lớn về thời gian thực hiện truy vấn.

Một số lưu ý bổ sung

• Làm mới dữ liệu: Vì BI Engine dựa vào bộ nhớ đệm trong bộ nhớ nên việc đảm bảo dữ liệu của bạn được làm mới thường xuyên là rất quan trọng. Dữ liệu cũ trong bộ đệm có thể dẫn đến kết quả không chính xác. Thiết lập quy trình làm mới dữ liệu để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu.
• Dòng dữ liệu: BI Engine vốn không cung cấp thông tin về dòng dữ liệu để theo dõi các bước nguồn gốc và chuyển đổi dữ liệu của bạn. Nếu nguồn gốc dữ liệu quan trọng đối với tổ chức của bạn, bạn có thể cần sử dụng một công cụ riêng cùng với BI Engine.
• Giám sát và khắc phục sự cố: BI Engine cung cấp các công cụ giám sát tích hợp để theo dõi các số liệu hiệu suất và xác định các vấn đề tiềm ẩn. Tuy nhiên, để có cái nhìn toàn diện về môi trường BI Engine, bạn có thể cần các công cụ bổ sung để giám sát việc sử dụng tài nguyên và các mẫu thực hiện truy vấn.

Bằng cách xem xét cẩn thận các yếu tố này, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc liệu BigQuery BI Engine có phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu cụ thể của bạn hay không. Hiểu được điểm mạnh và hạn chế của nó sẽ giúp bạn tận dụng sức mạnh của nó để tăng tốc quá trình khám phá dữ liệu và mở khóa những hiểu biết có giá trị nhanh hơn.

Tìm hiểu thêm về Bigquery BI Engine ở đâu?

Bạn đã sẵn sàng khám phá tiềm năng của BigQuery BI Engine cho tổ chức của mình chưa? Dưới đây là những nguồn tài nguyên có giá trị để mở rộng kiến thức của bạn:

1. Tài liệu chính thức của Google Cloud

Google cung cấp tài liệu toàn diện về BigQuery BI Engine, bao gồm mọi thứ từ khái niệm giới thiệu đến kỹ thuật khắc phục sự cố và cấu hình nâng cao. Đây là điểm khởi đầu tuyệt vời để có được sự hiểu biết vững chắc về các chức năng và cách thực hành tốt nhất của nó. https://cloud.google.com/bigquery/docs/bi-engine-intro

2. Nghiên cứu điển hình và Câu chuyện của khách hàng

Học hỏi từ các trường hợp sử dụng trong thế giới thực có thể mang lại lợi ích cao. Khám phá các nghiên cứu điển hình và câu chuyện của khách hàng cho thấy cách các tổ chức tận dụng BigQuery BI Engine để đạt được các mục tiêu phân tích dữ liệu cụ thể. Điều này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các ứng dụng tiềm năng trong doanh nghiệp của bạn.

Lời kết

Mong rằng qua bài viết này, doanh nghiệp đã có thể hiểu thêm về BigQuery BI Engine là gì. BigQuery BI Engine nổi lên như một công cụ mạnh mẽ dành cho các doanh nghiệp đang tìm cách khai thác tiềm năng thực sự của dữ liệu. Đừng ngần ngại và hãy chia sẻ những vấn đề mà quý doanh nghiệp đang gặp phải với GCS Vietnam qua Live Chat hoặc Hotline: 024.9999.7777 để được đội ngũ chuyên gia tư vấn giải pháp Google Cloud phù hợp.