Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

Việc sử dụng điện toán đám mây của các doanh nghiệp đang trở thành một điều tất yếu trong thời đại công nghệ số. Google Cloud là nền tảng điện toán đám mây toàn diện, có khả năng thích ứng và an toàn. Nền tảng này cung cấp nhiều loại dịch vụ phù hợp với nhu cầu của mọi quy mô tổ chức, từ các công ty khởi nghiệp đến các tổ chức đã thành lập. 

Điều này hỗ trợ các công ty giảm chi phí, cải thiện hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa quy trình. Hãy cùng GCS Vietnam tìm hiểu Google Cloud là gì cũng như các sản phẩm, dịch vụ mà Google Cloud cung cấp để hỗ trợ cho doanh nghiệp trong bài viết dưới đây.

Giới thiệu về Google Cloud

1. Google Cloud là gì?

Google Cloud là dịch vụ đám mây công cộng (Public Cloud Service) cho phép khách hàng tính toán, lưu trữ, phát triển ứng dụng, máy học AI mà không cần đầu tư nhiều vào phần cứng và phần mềm tại chỗ (on-premise).

Google Cloud sẵn sàng giúp các doanh nghiệp chuyển đổi kỹ thuật số bằng nhiều dịch vụ của mình. Giống như tất cả các nhà cung cấp đám mây, nó hứa hẹn tính sẵn sàng cao và độ trễ giảm. Điều này có nghĩa là công nghệ được điều chỉnh để đạt hiệu quả tối đa. Chuyên môn này thường không có sẵn trong nội bộ, đặc biệt là ở các doanh nghiệp nhỏ. Bên cạnh tính hiệu quả, sử dụng các dịch vụ đám mây như Google Cloud là cách tốt nhất để theo kịp những tiến bộ công nghệ. 

Mảng sản phẩm của Google Cloud được tạo ra để hỗ trợ các công ty thực hiện quá trình chuyển đổi sang kỹ thuật số. Nó đảm bảo độ trễ thấp và tính sẵn sàng cao tương tự như tất cả các nhà cung cấp đám mây khác. Điều này chỉ ra rằng hệ thống được tối ưu hóa để đạt hiệu suất ở mức tốt nhất. Vì vậy, sử dụng các dịch vụ đám mây là phương pháp tốt nhất để cập nhật những thay đổi về công nghệ cũng như hiệu quả trong doanh nghiệp ngày nay.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

2. Các đối thủ của Google Cloud

Do có sự tham gia của một số nhà cung cấp lớn và nhỏ, thị trường điện toán đám mây ngày càng trở nên cạnh tranh hơn. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Alibaba Cloud là ba đối thủ chính của Google Cloud.

  • Với thị phần khoảng 33%, Amazon Web Services (AWS) là nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn nhất thế giới. AWS cung cấp nhiều loại dịch vụ, chẳng hạn như nền tảng, dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và cơ sở hạ tầng.
  • Với 20% thị phần, Microsoft Azure hiện là nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn thứ hai trên toàn cầu. Tương tự như AWS, Azure cung cấp nhiều dịch vụ và tích hợp mạnh mẽ với sản phẩm và dịch vụ của Microsoft.
  • Với thị phần khoảng 10%, Alibaba Cloud là nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn nhất châu Á. Một loạt các dịch vụ nhắm đến thị trường Trung Quốc được cung cấp bởi Alibaba Cloud.

Ngoài 3 đối thủ chính này, Google Cloud phải cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây khác như Tencent Cloud, IBM Cloud, Oracle Cloud và VMware Cloud.

Mỗi nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Alibaba Cloud có lợi thế ở thị trường Trung Quốc, Google Cloud có lợi thế về thế hệ trí tuệ nhân tạo và Machine Learning, Amazon có lợi thế về thị phần và quy mô, Azure có lợi thế về tích hợp với hàng hóa, dịch vụ của Microsoft.

Để duy trì lợi thế cạnh tranh trong ngành điện toán đám mây, Google Cloud phải mở rộng hơn nữa phạm vi dịch vụ của mình, tập trung vào các thị trường chuyên biệt và tăng cường kết nối với các đối tác quan trọng.

Các loại hình dịch vụ của Google Cloud Platform

Ngoài việc cung cấp cơ sở hạ tầng, Google Cloud còn cung cấp nhiều dịch vụ phần mềm nhằm hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện các công việc quan trọng, thúc đẩy quá trình tăng doanh thu và năng suất. Sau đây GCS Vietnam sẽ đi vào chi tiết để giúp người dùng hiểu rõ hơn về các loại hình dịch vụ của Google Cloud Platform.

1. AI and Machine Learning

Cơ sở hạ tầng và các khối xây dựng cần thiết để tạo hệ thống AI từ đầu được cung cấp bởi Google Cloud. Ngoài ra, còn cung cấp Vertex AI, một nền tảng duy nhất để lưu trữ, đào tạo và quản lý mô hình Machine Learning. Đối với cài đặt Deep Learning, Google Cloud cung cấp các Containers và máy ảo được tối ưu hóa và đã được thiết lập sẵn. Điều này đi kèm với một giao diện duy nhất cho dữ liệu, phân tích và quy trình học máy.

Các sản phẩm trong dịch vụ AI và Machine Learning gồm: các sản phẩm của Vertex AI dành cho khoa học dữ liệu, AutoML, Natural Language AI, Dialog Flox, Media Translation, Recommendations AI, Speech-to-text, Text-to-speech, Translation AI, Video AI, Vision AI.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

2. Compute Engine

Điện toán (Compute) trên Google Cloud cung cấp giải pháp cho mọi loại yêu cầu về cơ sở hạ tầng. Nó cung cấp các máy ảo hoạt động trên đám mây dữ liệu của Google, App Engine cho nền tảng ứng dụng không có máy chủ, Cloud Run cho môi trường được quản lý hoàn toàn và dịch vụ Bare Metal cho khối lượng công việc có tính chuyên môn cao.

Ngoài việc đáp ứng các yêu cầu điện toán cơ bản này, nó còn cung cấp dịch vụ di chuyển máy chủ và máy ảo. Nó cung cấp các máy ảo Spot và Shielded (VM) cho các ứng dụng có khả năng chịu lỗi và xử lý hàng loạt. Ngoài ra, nó tập trung vào các công nghệ cụ thể như công cụ VMware và máy chủ SQL.

Một số sản phẩm điện toán trong Google Cloud gồm có: Bare Metal, Compute Engine, Migrate to Virtual Machines, Preemptible VMs, Recommender, SQL Server on Google Cloud, VMware Engine.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

3. Cloud Storage

Với dịch vụ Storage, Google Cloud giúp việc truyền dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Nó cung cấp khả năng lưu trữ tệp an toàn có khả năng mở rộng rất cao. Khối lưu trữ dành cho các nhu cầu chuyên biệt, hiệu suất cao là SSD cục bộ. Khối lưu trữ được cung cấp qua các đĩa liên tục dành cho máy ảo (VMs).

Một số sản phẩm trong dịch vụ Storage của Google Cloud gồm có: Cloud Storage, File Store, Storage Transfer, PowerScale, NetApp Volumes.

4. Data Analytics và Database

Tương tự như các công cụ điện toán, Google Cloud cung cấp các giải pháp thay thế kim loại cơ bản để lưu trữ khối lượng công việc. Tất cả các cơ sở dữ liệu đều được hỗ trợ, bao gồm AlloyDB của PostgreSQL, cơ sở dữ liệu được kết nối trên nền tảng đám mây, Firestore dành cho cơ sở dữ liệu tài liệu và cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ Memorystore. Khối lượng công việc quy mô lớn, độ trễ thấp tương thích với Cloud Bigtable. Nó cũng cung cấp dịch vụ di chuyển cơ sở dữ liệu.

Các sản phẩm mà Google Cloud cung cấp trong 2 dịch vụ này gồm có:

  • Data analytics: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Data Fusion, Data Catalog, Dataflow, Dataplex, Dataprep, Dataproc, Earth Engine, Looker, Pub/Sub.
  • Databases: Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, Database Migration Service, Firebase Realtime Database, Firestore, Memorystore.

5. Networking

Google Cloud cung cấp các dịch vụ cho Cloud CDN, Cloud DNS, Service Directory và Virtual Private Cloud (VPC), giống như các nhà cung cấp đám mây khác. Miền đám mây giúp việc đăng ký và quản lý tên miền trở nên đơn giản. Việc triển khai và quản lý mạng toàn cầu được cung cấp bởi dịch vụ Trung tâm Kết nối Mạng. Trong khi đó, các mạng được Trung tâm quản lý mạng thông minh ( The Network Intelligence Center) quan sát, xác nhận và tối ưu hóa. 

Một số sản phẩm phổ biến trong Networking được Google Cloud cung cấp gồm có: Cloud Armor, Cloud CDN, Cloud DNS, Cloud IDS, Cloud Load Balancing, Clout NAT, Hybrid connectivity, Network Intelligence Center, Network Service Tiers, Network Telemetry, Service Directory, Traffic Director, Virtual Private Cloud.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

6. Developer Tools (Các công cụ dành cho người phát triển phần mềm)

Toàn bộ các ứng dụng tập trung vào mã hóa, phân phối và triển khai đều được cung cấp trong Google Cloud. Cloud Code là một IDE dựa trên đám mây dành cho các ứng dụng Kubernetes. Ngoài ra, Google Cloud cũng cung cấp các plugin Eclipse để phát triển dành riêng cho đám mây.

Một số sản phẩm Developer Tools gồm có: Cloud Build, Cloud Code, Cloud Scheduler, Cloud SDK, Cloud Source Repositories, Cloud Tasks, Cloud Workstations, Google Cloud Deploy, Tools for Eclipse, Tools for PowerShell.

7. Security and Identity (Bảo mật và xác thực danh tính)

Các biện pháp bảo vệ an ninh có trong SLA của Google Cloud ngăn chặn hành vi vi phạm và hack dữ liệu. Ngoài các dịch vụ chuyên biệt khác, doanh nghiệp nên cung cấp dịch vụ bảo mật này để tăng cường bảo mật cho dữ liệu quan trọng. Để xác định và bảo vệ tài sản khỏi phần mềm độc hại và các vấn đề bảo mật, Trung tâm chỉ huy bảo mật là bước đầu tiên trong quy trình này. Dịch vụ này cũng kết hợp VirusTotal. Bất kể hệ điều hành nào, việc quản lý thiết bị đều được xử lý bởi quản lý điểm cuối.

Một số sản phẩm Bảo mật và xác thực danh tính của Google Cloud gồm có: Access Transparency, Assured Workloads, Ủy quyền nhị phân, Kiểm kê tài sản trên đám mây, Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, Quản lý khóa đám mây, Confidential Computing, Trung tâm chỉ huy bảo mật, Trình quản lý bí mật, Shielded VMs, VPC Service Controls

8. Quản lý APIs

Phương pháp tích hợp hai ứng dụng phổ biến nhất vẫn là sử dụng API. Càng có nhiều API thì danh mục tổ chức và dịch vụ càng lớn. Nền tảng API Apigee cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh để tạo, quản lý và bảo mật API. Để bảo vệ API, Apigee Sense cung cấp khả năng phát hiện hành vi tinh vi.

Một số sản phẩm quản lý API mà Google Cloud cung cấp gồm có: API Gateway, Apigee API Platform, Apigee Healthcare APIx, Apigee Open Banking APIx, Application Integration, Cloud Endpoints, Developer Portal.

9. Migrations and Operations

Để đảm bảo quá trình di chuyển liền mạch ở cấp độ ứng dụng, dữ liệu và tính toán, Google Cloud cung cấp một bộ công cụ  Migrations and operations – di chuyển toàn diện.

Bất kể nhu cầu của công ty là gì, khả năng hoạt động của hệ thống có thể được xác định bởi các hoạt động hàng ngày. Người dùng cần lưu ý rằng Google Cloud có Cloud Debugger để kiểm tra trạng thái tức thời của ứng dụng, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Profiler, Cloud Trace để thu thập số liệu thống kê về độ chậm của ứng dụng và các tính năng Báo cáo lỗi trên đám mây.

Các sản phẩm Migrations trong Google Cloud gồm có BigQuery Data Transfer Service, Storage Transfer Service, Transfer Appliance.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

Những sản phẩm nổi bật của Google Cloud Platform

Một loạt các dịch vụ, chẳng hạn như nền tảng, dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và cơ sở hạ tầng được cung cấp bởi Google Cloud Platform. Dưới đây là một số sản phẩm nổi bật của Google Cloud Platform mà người dùng cần biết:

1. Compute Engine

Với Computing Engine, bạn có thể chạy các ứng dụng của mình trên các máy ảo (VM) đáng tin cậy và có khả năng thích ứng như một phần của giải pháp cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ (IaaS). Để phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp, Compute Engine cung cấp nhiều loại máy ảo (VM), chẳng hạn như máy ảo thông thường, máy ảo chuyên dụng và máy ảo dành riêng cho AI. Để nâng cao hiệu suất của ứng dụng, bạn có thể chọn từ nhiều loại CPU, GPU và RAM.

2. Cloud Storage

Cloud Storage là dịch vụ lưu trữ đối tượng được cung cấp và phát triển bởi hệ sinh thái lớn mạnh của Google. Nó cung cấp một số tính năng có thể dùng ngay rất thú vị như lập phiên bản đối tượng hoặc các quyền chi tiết (theo đối tượng hoặc nhóm), có thể giúp việc phát triển trở nên dễ dàng và giúp giảm chi phí vận hành. Google Cloud Storage đóng vai trò là nền tảng của một số dịch vụ khác nhau.

Vì vậy, Cloud Storage là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp lưu trữ đám mây an toàn, đáng tin cậy và có khả năng thích ứng cho doanh nghiệp.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

3. BigQuery

BigQuery là kho dữ liệu được quản lý hoàn toàn do Google phát triển nhằm giúp quản lý và phân tích dữ liệu. Kiến trúc không có máy chủ của công cụ này cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của họ và trả lời các câu hỏi một cách nhanh chóng. Công cụ phân tích phân tán và có thể mở rộng của BigQuery cũng cho phép người dùng truy vấn hàng petabyte dữ liệu bằng SQL.

Một trong những tính năng chính của BigQuery là tách biệt công cụ điện toán và bộ lưu trữ để cả hai có thể được điều chỉnh quy mô riêng biệt khi cần và theo yêu cầu. Điều này cho phép người dùng truy vấn hàng terabyte dữ liệu trong vài giây và petabyte trong vài phút.

4. Cloud Run

Được hỗ trợ bởi Knative, Cloud Run là câu trả lời của Google Cloud cho việc triển khai và thực thi vùng chứa không có máy chủ. Nó cho phép các nhà phát triển chạy các ứng dụng dựng sẵn bằng cách lấy hình ảnh bộ chứa Docker (OCI) và chạy nó dưới dạng dịch vụ HTTP tự động điều chỉnh quy mô, không trạng thái. 

Không giống như AWS Lambda và Azure Functions dựa trên nguồn, Cloud Run tập trung vào phát triển dựa trên bộ chứa, cho phép doanh nghiệp chạy các ứng dụng phục vụ nhiều điểm cuối trên quy mô lớn hơn và có ít hạn chế về kiến trúc hơn.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

5. Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) là một môi trường được quản lý, sẵn sàng sản xuất để triển khai các ứng dụng trong vùng chứa, được cung cấp như một phần của nền tảng Google Cloud. GKE tận dụng sức mạnh của Kubernetes, một nền tảng nguồn mở phổ biến được thiết kế để tự động hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các ứng dụng được đóng gói, đồng thời cung cấp nền tảng này dưới dạng dịch vụ được quản lý trên cơ sở hạ tầng của Google.

Hơn thế nữa, GKE là dịch vụ Kubernetes được quản lý đầu tiên trên thế giới. Google là nhà phát triển ban đầu của Kubernetes, sau này được tặng cho Tổ chức điện toán đám mây (CNCF) và có hồ sơ theo dõi lâu nhất về việc cung cấp các dịch vụ Kubernetes dựa trên đám mây.

6. Vertex AI Platform

Vertex AI là một nền tảng trí tuệ nhân tạo hợp nhất cung cấp tất cả các dịch vụ đám mây của Google chung một hệ thống. Với Vertex AI, bạn có thể xây dựng các mô hình ML hoặc triển khai và mở rộng quy mô một cách dễ dàng bằng cách sử dụng công cụ tùy chỉnh. Khi phát triển các giải pháp ML trên Vertex AI, bạn có thể tận dụng AutoML và các thành phần ML nâng cao khác để nâng cao đáng kể năng suất, khả năng mở rộng.

Google cũng tập trung biến Vertex AI thành một nền tảng thân thiện cho người mới và là giải pháp tiết kiệm thời gian cho các chuyên gia. Đó là lý do ứng dụng này có thể huấn luyện các mô hình một cách dễ dàng và yêu cầu ít dòng mã hơn 80%.

Giống như các công cụ BI khác, Looker là nền tảng dựa trên đám mây lấy dữ liệu kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu đó. Tuy nhiên, Looker tiến xa hơn hai bước so với các lựa chọn khác. Kết quả là, nó mang lại cho các công ty một nguồn thông tin thống nhất, duy nhất về tất cả các số liệu kinh doanh và cho phép sử dụng các số liệu này để thúc đẩy các quy trình và chiến lược kinh doanh.

Tính năng đa đám mây của Looker cho phép bạn dễ dàng thay đổi nơi bạn chọn triển khai Looker và cơ sở dữ liệu đám mây cơ bản mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng cuối. Các nhà phát triển cũng có thể sử dụng nền tảng Looker để xây dựng và triển khai các ứng dụng đầu cuối tùy chỉnh của riêng họ. Hoặc, họ có thể bắt đầu với các ứng dụng dựng sẵn của Looker như phân tích trang web, phân tích tiếp thị và phân tích bán hàng.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

8. Apigee API Management

Apigee là một công cụ quản lý cổng API. Hiện thuộc sở hữu của Google, cổng API Apigee giúp dễ dàng trao đổi dữ liệu giữa các dịch vụ, nền tảng và ứng dụng đám mây. Việc có sẵn tất cả các API của bạn ở một nơi giúp doanh nghiệp dễ quản lý và sử dụng hơn. Việc tập trung hóa sẽ giúp các nhóm phát triển, vận hành và bảo mật tăng hiệu quả và năng suất.

Apigee được xây dựng phù hợp với thực tế của môi trường CNTT hiện đại, cung cấp hỗ trợ cho mọi API, bất kể API được lưu trữ ở đâu. Phiên bản Kết hợp cho phép triển khai thời gian chạy Apigee ở mọi nơi (kể cả tại chỗ) và phiên bản X được quản lý hoàn toàn bởi Google Cloud.

9. Cloud CDN

Mạng phân phối nội dung – CDN ( Content Delivery Network) là một nhóm các máy chủ được kết nối với nhau được phân bổ trên toàn thế giới nhằm tăng tốc độ phân phối nội dung web bằng cách phân phát nội dung đó từ các vị trí gần người dùng hơn. 

Bằng cách lưu trữ các bản sao của tệp – quá trình này được gọi là bộ nhớ đệm – CDN giảm thiểu thời gian để nội dung như trang web, hình ảnh và video tiếp cận thiết bị của người dùng. Điều này giúp người dùng không phải chờ tải nội dung khi xem phim, tải xuống phần mềm, mua hàng hoặc thực hiện các tác vụ trực tuyến khác.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

Cloud CDN là CDN sử dụng các tài nguyên mạng, lưu trữ và tính toán dựa trên đám mây phân tán. Mục đích của CDN đám mây là giảm thiểu độ trễ, giúp ngăn chặn độ trễ mà người dùng gặp phải khi họ cố truy cập trang web hoặc truyền phát video. CDN lưu nội dung vào bộ đệm trong các máy chủ đặt trên khắp thế giới và định tuyến các yêu cầu nội dung từ người dùng đến máy chủ có thể phân phối nội dung đó nhanh nhất.

10. Cloud SQL

Cloud SQL là một trong những sản phẩm nổi bật của Google Cloud Platform. Đó là dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây hoặc cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DBaaS). Dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được lưu trữ và xử lý trên đám mây, trên cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp dịch vụ đám mây và quyền truy cập được cung cấp từ bảng điều khiển Google Cloud Platform hoặc dòng lệnh. 

Điều này có nghĩa là chủ sở hữu ứng dụng có thể sử dụng sức mạnh tính toán của Google Cloud, không phải lãng phí thời gian duy trì cơ sở hạ tầng của riêng họ và có thể dễ dàng kết nối dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây với các dịch vụ GCP khác – ví dụ: máy ảo hoặc dịch vụ quản lý vùng chứa Kubernetes .

11. Cloud SDK

Cloud SDK là một bộ công cụ dòng lệnh do Google cung cấp để quản lý và tương tác với các tài nguyên và dịch vụ trên Google Cloud Platform (GCP). Nó cho phép các nhà phát triển và quản trị viên truy cập và quản lý các dịch vụ Google Cloud từ máy cục bộ của họ.

Cloud SDK cung cấp nhiều khả năng, bao gồm triển khai ứng dụng, quản lý máy ảo, định cấu hình cài đặt mạng và tương tác với nhiều dịch vụ GCP khác nhau như: Cloud Storage, Google Computer Engine, Google Kubernetes Engine, BigQuery…

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

12. File Store

File Store của Google Cloud Platform là dịch vụ lưu trữ tệp được quản lý dành cho các ứng dụng yêu cầu giao diện hệ thống tệp dùng chung cho dữ liệu. Nó mang đến cho người dùng trải nghiệm nguyên bản trong việc thiết lập bộ lưu trữ tách rời mạng được quản lý bằng máy ảo trong công cụ điện toán và Google Kubernetes Engine. 

Dịch vụ này mang lại độ trễ thấp cho các hoạt động của tệp, do đó khiến File Store trở nên hoàn hảo cho các khối lượng công việc như phân tích dữ liệu, kết xuất phương tiện, xử lý gen hoặc các ứng dụng sử dụng nhiều phương tiện khác. Nó cung cấp mức hiệu suất và dung lượng lưu trữ cho phép người dùng điều chỉnh hệ thống tệp cho một khối lượng công việc cụ thể.

Lợi ích của Google Cloud đối với doanh nghiệp

Google Cloud là một trong những nhà cung cấp đám mây hàng đầu trong ngành Công nghệ thông tin. Các nhà phát triển phần mềm có thể truy cập các dịch vụ vì nó cung cấp cơ sở hạ tầng đáng tin cậy và có khả năng mở rộng cao để xây dựng, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng. Sau đây là những lợi ích thiết thực mà Google Cloud mang đến cho người dùng doanh nghiệp:

1. Tiết kiệm chi phí

So với các nền tảng khác, giá lưu trữ trên Google Cloud có giá cả phải chăng hơn. Khách hàng của Google Cloud Platform có quyền truy cập vào chức năng trả tiền theo mức sử dụng, yêu cầu họ chỉ trả tiền cho những tài nguyên mà họ thực sự sử dụng.

2. Làm việc ở bất cứ đâu

Nhờ các ứng dụng dựa trên web do Google cung cấp, nhân viên có toàn quyền truy cập vào thông tin trên các thiết bị và từ bất kỳ vị trí nào trên toàn cầu.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

3. Hệ thống kết nối internet riêng tư (Private network)

Để cung cấp cho khách hàng khả năng kiểm soát và mở rộng tốt hơn trên mạng, Google cấp cho mỗi người trong số họ quyền truy cập vào mạng riêng của mình. Vì cáp quang thường có thể xử lý bất kỳ khối lượng dữ liệu nào nên người dùng có thể sử dụng chúng để mở rộng mạng của mình. Nhờ mạng riêng này, người dùng có được nhiều thời gian và hiệu quả nhất.

4. Bảo mật nâng cao

Để hỗ trợ bảo vệ dữ liệu trên máy chủ, Google đã tuyển dụng một số lượng lớn chuyên gia bảo mật. Trên nền tảng Cloud, mọi dữ liệu đều được bảo mật tuyệt đối. Do đó, người dùng có thể yên tâm rằng dữ liệu của họ được bảo vệ. 

Ngoài ra, Google Cloud cũng cung cấp tính năng Sao lưu dự phòng. Google có các bản sao lưu dự phòng được tích hợp ngay vào hệ thống. Trong trường hợp dữ liệu của người dùng bị mất, Google sẽ tạo bản sao lưu dữ liệu đó. Như vậy, về mặt lý thuyết, dữ liệu của bạn vẫn còn nguyên vẹn.

5. Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Google Cloud cung cấp các công cụ và dịch vụ để tự động hóa quy trình làm việc, tích hợp hệ thống và phân tích dữ liệu nhằm hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.

Google Cloud là nền tảng điện toán đám mây toàn diện, có khả năng thích ứng và an toàn. Các doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí, tăng cường hiệu quả hoạt động, hợp lý hóa các thủ tục của công ty và cải thiện tính bảo mật với sự hỗ trợ của nền tảng này.

Google Cloud là gì? Những lợi ích, dịch vụ nổi bật nên biết 2024

Những khách hàng hàng đầu sử dụng Google Cloud

Bây giờ chúng ta đã biết rõ về các lợi ích và dịch vụ của Google Cloud, tiếp đến chúng ta hãy xem những người dùng hàng đầu của nền tảng đám mây này.

  • X (Twitter): Đây là một ứng dụng mạng xã hội phổ biến tạo điều kiện chia sẻ thông tin. Mọi người đăng tweet ngày càng thường xuyên hơn, điều này tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Google Cloud được sử dụng cho nhu cầu tính toán và lưu trữ.
  • 20th Century Fox: Phần mềm Machine Learning đã được các nhà khoa học dữ liệu tại 20th Century Fox và Google Cloud xây dựng để phân tích các đoạn giới thiệu phim và dự đoán khả năng người xem sẽ xem những bộ phim như vậy ở rạp.
  • PayPal: Để cải thiện tốc độ mạng, tăng cường bảo mật và mở rộng dịch vụ khách hàng, PayPal đã hợp tác với Google Cloud.
  • eBay: eBay tận dụng Google Cloud để đào tạo các mô hình dịch thuật, nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng ở Trung Quốc và đổi mới tìm kiếm hình ảnh.
  • Chevron: Để xác định thông tin thường khó khám phá khi bạn cần, Chevron sử dụng Google AutoML Vision.
  • HSBC: Bằng cách sử dụng Google Cloud, HSBC cung cấp cho các ngân hàng của mình mức độ bảo mật, tuân thủ và quản trị nâng cao.
  • LG CNS: Trong lĩnh vực, khách hàng của LG CNS sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ giải pháp phân tích dữ liệu kết hợp Google AI và Edge TPU.

Chi phí của Google Cloud

Giá của Google Cloud được xác định dựa trên mức dịch vụ được sử dụng. Mặc dù mỗi dịch vụ có định giá riêng, nhưng nhìn chung, chi phí được xác định bởi số lượng, vị trí và khoảng thời gian sử dụng tài nguyên.

Sau đây là một số ví dụ về giá Google Cloud:

  • Compute Engine: Tính toán chi phí cho Engine theo số lượng, loại và loại máy ảo (VM) được sử dụng cũng như dung lượng RAM.
  • Cloud Storage: Chi phí lưu trữ đám mây thay đổi tùy theo loại, khu vực và dung lượng lưu trữ được sử dụng.
  • Cloud Networking: Chi phí của mạng đám mây được xác định bởi loại, địa lý và khối lượng lưu lượng mạng.
  • Cloud SQL: Chi phí của Cloud SQL được xác định bởi loại máy ảo, cơ sở dữ liệu và dung lượng lưu trữ.

Để hỗ trợ khách hàng tiết kiệm chi phí, Google Cloud thực hiện nhiều chương trình khuyến mãi và giảm giá. Ví dụ: người dùng mới của dịch vụ Google Cloud đủ điều kiện nhận khoản tín dụng miễn phí 300 USD. Các tổ chức giáo dục, tổ chức phi chính phủ và doanh nghiệp nhỏ cũng có thể nhận được chương trình chiết khấu.

Say đây là một số lưu ý giúp các chủ doanh nghiệp sử dụng Google Cloud một cách tiết kiệm hơn:

  • Tận dụng các dịch vụ miễn phí hoặc giá rẻ: Cloud Storage, Cloud Functions và Cloud Code là một số dịch vụ miễn phí hoặc giá rẻ mà Google Cloud cung cấp.
  • Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên: Tận dụng Cloud Monitor và Cloud Profiler, cùng với các công cụ và dịch vụ khác của Google Cloud, để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
  • Tận dụng các đợt giảm giá: Để cắt giảm chi phí, hãy tìm hiểu về các đợt giảm giá và giảm giá của Google Cloud cũng như các nhà cung cấp được ủy quyền.

Bạn có thể sử dụng công cụ tính chi phí của Google Cloud để biết công ty của bạn sẽ phải trả bao nhiêu. Với sự trợ giúp của các công cụ này, bạn có thể kiểm tra các thay đổi đối với cài đặt hiện tại của mình, đặt giới hạn chi phí nội bộ và tạo ước tính giá của Google Cloud dựa trên mức tiêu thụ dự kiến.

Một trong những đối tác ủy quyền hàng đầu của Google Cloud tại Việt Nam mà người dùng có thể tham khảo là GCS Technology Company Vietnam. Các bạn có thể nhận được những mức ưu đãi hấp cũng như sự hỗ trợ tận tình 24/7 đến từ các chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm của GCS Technology Vietnam. Tại đây, bạn có thể tham khảo tất cả các dịch vụ có trong Google Cloud mà doanh nghiệp đang có nhu cầu. Hơn thế nữa, GCS Technology Vietnam cũng sẽ phân tích bước đầu về quy mô công ty, nhân sự, quá trình bộ máy làm việc, từ đó đưa ra cho các chủ doanh nghiệp các lựa chọn hợp lý, tiết kiệm chi phí hơn.

Lời kết

Google Cloud Platform là một nền tảng đám mây trọn gói cung cấp nhiều dịch vụ và công cụ khác nhau để hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp. Ngoài ra, Google Cloud cung cấp tất cả tài nguyên cần thiết để phát triển, triển khai và giám sát các ứng dụng cũng như dịch vụ, từ tính toán, lưu trữ đến phân tích đến trí tuệ nhân tạo. Các bạn có thể liên hệ trực tiếp với GCS Technology Vietnam qua Livechat để nhận được những mức ưu đãi hấp dẫn về dịch vụ cũng như sự tư vấn cho lựa chọn dịch vụ Google Cloud phù hợp.

Bài viết gần đây

0 0 Các bình chọn
Đánh giá
Đăng ký
Thông báo của
guest

0 Bình luận
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận

Đăng ký nhận tin tức hằng ngày

Tìm hiểu Cloud Dataflow là gì?

Cloud Dataflow là gì? Trực quan về Tính năng, Lợi ích và Chi phí

Thế giới ngày nay đang ngày càng được số hóa, và dữ liệu đóng vai trò ngày càng quan trọng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, từ các thiết bị di động, máy tính, đến các cảm biến,... Dữ liệu thô này cần được xử lý, làm sạch, và chuẩn hóa trước khi có thể được sử dụng. Dataflow là một khái niệm quan trọng trong xử lý dữ liệu lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Google Cloud Dataflow là gì, các thành phần của Dataflow, và các lợi ích của việc sử dụng Dataflow.

Cloud Dataflow là gì?

Trước hết, để hiểu tổng quan về dịch vụ, chúng ta cùng đi vào tìm hiểu Google Cloud Dataflow là gì. Dataflow là dịch vụ phân tích phát trực tuyến được quản lý hoàn toàn trong Google Cloud Platform nhằm giảm thiểu thời gian xử lý, độ trễ và chi phí thông qua việc tự động điều chỉnh quy mô và xử lý hàng loạt.

Cloud Dataflow là gì?

Có một khái niệm người đọc cần biết nữa đó là Dataflow Diagrams là gì. Dataflow Diagrams (DFD) là một loại sơ đồ phần mềm độc đáo, rất cần thiết cho thiết kế luồng dữ liệu. Các sơ đồ này cung cấp sự trình bày trực quan về luồng dữ liệu trong một chương trình máy tính. DFD rất quan trọng đối với thiết kế kiến trúc vì nó phác thảo dữ liệu cần thiết để thực hiện các hoạt động kinh doanh cụ thể.

Trong nhiều thập kỷ, kỹ thuật DFD đã được sử dụng để cung cấp các chi tiết toàn diện về thao tác dữ liệu trong một chương trình. Phần lớn DFD là cần thiết như một thủ tục tiêu chuẩn trong tài liệu thiết kế chương trình phần mềm.

Cách thức hoạt động của Dataflow

Dataflow là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta có thể khai thác được giá trị của dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả. Bằng cách hiểu cách thức hoạt động của Dataflow, chúng ta có thể sử dụng công cụ này để tạo ra những ứng dụng dữ liệu sáng tạo và hữu ích.

Cách thức hoạt động của Dataflow có thể được ví như một chuyến phiêu lưu khám phá dữ liệu. Trong chuyến phiêu lưu này, chúng ta sẽ bắt đầu từ một nơi khởi đầu, đó là nguồn dữ liệu. Nguồn dữ liệu có thể là một cơ sở dữ liệu, một tập tin Excel, hoặc thậm chí là một trang web.

Khi chúng ta kết nối với nguồn dữ liệu, Dataflow sẽ bắt đầu thu thập dữ liệu. Dữ liệu thô sẽ được lưu trữ trong một bảng tạm thời. Tại đây, chúng ta có thể thực hiện các phép xử lý và chuyển đổi cần thiết.

Các phép xử lý và chuyển đổi này có thể bao gồm:

  • Loại bỏ các dữ liệu dư thừa: Chúng ta có thể loại bỏ các dữ liệu không cần thiết, chẳng hạn như các dữ liệu trùng lặp hoặc các dữ liệu sai lệch.
  • Chuẩn hóa dữ liệu: Chúng ta có thể thống nhất định dạng của dữ liệu, chẳng hạn như chuyển đổi các giá trị ngày tháng thành định dạng chung.
  • Tính toán các giá trị mới: Chúng ta có thể tạo ra các giá trị mới dựa trên các dữ liệu hiện có, chẳng hạn như tính tổng doanh số bán hàng hoặc tính tỷ lệ chênh lệch giữa hai giá trị.

Sau khi thực hiện các phép xử lý và chuyển đổi cần thiết, chúng ta có thể lưu trữ dữ liệu đã được xử lý vào một bảng đích. Bảng đích có thể là một cơ sở dữ liệu, một tập tin Excel, hoặc thậm chí là một báo cáo trực quan hóa. Dưới đây là hình ảnh sơ đồ giải pháp ETL và BI tích hợp Dataflow và các dịch vụ Google Cloud mà các doanh nghiệp có thể tham khảo:

Cách thức hoạt động của Dataflow

Sơ đồ này bao gồm các giai đoạn sau:

  • Dữ liệu được nhập từ hệ thống bên ngoài bằng Pub/Sub.
  • Dataflow sẽ tải thông tin lên BigQuery sau khi đọc thông tin từ Pub/Sub. Ngoài ra, Dataflow cũng sẽ tổng hợp hoặc thay đổi dữ liệu tại thời điểm này.
  • Các nhà phân tích dữ liệu có thể thực hiện các tìm kiếm đặc biệt trên dữ liệu bằng cách sử dụng BigQuery (hoạt động như một kho dữ liệu).
  • Looker sử dụng dữ liệu BigQuery để cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp theo thời gian thực.

Chi phí của Cloud Dataflow

Tương tự như phần lớn các dịch vụ của Google Cloud Platform thì Cloud Dataflow cũng được tính phí dựa trên mức sử dụng. Sau đây là các thành phần bao gồm trong chi phí của Dataflow:

  • Mức sử dụng mà công việc đó cần để thực hiện
  • Khu vực mà tác vụ đó sử dụng Dataflow để thực hiện
  • Phiên bản máy ảo
  • lượng CPU hoặc bộ nhớ được sử dụng mỗi giờ hoặc lượng dữ liệu được xử lý 

Giá được tính theo giờ, tuy nhiên mức tiêu thụ Dataflow được lập hoá đơn theo từng công việc với gia số một giây. Phí cho bất kỳ dịch vụ nào khác mà Dataflow sử dụng, chẳng hạn như Pub/Sub hoặc Cloud Storage, sẽ được tính riêng.

Một trong những tính năng định giá của Dataflow là Lập kế hoạch tài nguyên linh hoạt (FlexRS). Tính năng này sẽ kết hợp các máy ảo (VMs) trong worker pool để đảm bảo tài nguyên xử lý ít tốn kém hơn. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng công cụ Google Cloud Pricing Calculator để hỗ trợ trong việc tính chi phí dịch vụ Google Cloud Dataflow.

>>Tham khảo thêm: Cách tính chi phí Dataflow

Cloud Dataflow là gì? Chi phí của Cloud Dataflow

Hơn thế nữa, để tối ưu hóa chi phí dịch vụ và được hỗ trợ giải thích chi tiết về cách sử dụng hợp lý sao cho vừa tối ưu hóa tác vụ công việc vừa tiết kiệm chi phí, doanh nghiệp có thể liên hệ đến đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam - GCS Technology Company Vietnam.

Tại đây, quý khách hàng không chỉ nhận những mức giá ưu đãi hấp dẫn mà còn nhận được những sự hỗ trợ tận tình chi tiết từ các chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyên môn về các sản phẩm dịch vụ Google Cloud nói chung và Cloud Dataflow nói riêng.

Dataflow đem lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Vậy những tính năng của Dataflow có thể giúp ích những gì cho doanh nghiệp trong thời đại chuyển đổi số ngày nay? Chúng ta cùng đi vào khám phá cụ thể phần này nhé.

1. Dễ dàng quản lý

Nói cách khác, tất cả tài nguyên cần thiết để thực thi Dataflow đều do Google quản lý. Dịch vụ Dataflow chỉ định một nhóm máy ảo (VMs) để thực hiện quy trình khi bạn khởi chạy tác vụ Dataflow. Những máy ảo này không yêu cầu bạn quản lý hoặc cung cấp. Luồng dữ liệu sẽ xóa các máy ảo (VMs) ngay lập tức khi tác vụ kết thúc hoặc bị chấm dứt. Các tài nguyên tính toán được sử dụng bởi công việc mà doanh nghiệp tạo ra sẽ được tính vào chi phí dịch vụ.

2. Mở rộng quy mô nguồn dữ liệu

Các đường dẫn phát trực tuyến và hàng loạt quy mô lớn được hỗ trợ bởi luồng dữ liệu có thể mở rộng. Nhiều máy ảo xử lý tác vụ do xử lý dữ liệu đồng thời.

Khi cần ít máy ảo worker hơn, Dataflow có thể tự động mở rộng quy mô bằng cách tắt một số máy ảo không cần thiết khác. Ngoài ra, nó tối ưu hóa nhiệm vụ theo thông số kỹ thuật của Pipeline. Ví dụ: để đảm bảo công việc song song được hoàn thành nhanh hơn, Dataflow có thể tự động cân bằng lại công việc trên các máy ảo.

2. Hiệu quả trong việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu

Dataflow rất hữu ích cho các pipeline đơn giản, chẳng hạn như chuyển động dữ liệu. Nhưng nó cũng thích hợp cho những mục đích sử dụng phức tạp hơn, bao gồm cả phân tích luồng dữ liệu theo thời gian thực. Khi bạn chuyển từ hàng loạt sang luồng dữ liệu theo thời gian thực và gặp các trường hợp sử dụng phức tạp hơn, giải pháp được xây dựng trên Dataflow có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, Dataflow cung cấp nhiều phương pháp để tạo và thực thi quy trình:

  • Sử dụng SDK Apache Beam để lập trình
  • Áp dụng các Dataflow templates. Bạn có thể thực hiện các quy trình cài sẵn bằng cách sử dụng các mẫu. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể triển khai mẫu mà nhà phát triển đã tạo theo yêu cầu.

Ngoài ra, Google còn cung cấp bộ sưu tập mẫu cho các tình huống điển hình. Các mẫu này có thể được sử dụng mà không cần có kiến thức trước về lập trình Apache Beam.

Dataflow là gì ? Lợi ích của Dataflow

3. Tiết kiệm thời gian xử lý các dữ liệu phức tạp

Trong ngành xử lý dữ liệu, Dataflow của Google Cloud Platform (GCP) ngày càng trở nên phổ biến. Lợi ích đáng kể nhất của việc sử dụng GCP Dataflow để xử lý dữ liệu là khả năng xử lý các tập dữ liệu phức tạp và quy mô lớn mà không cần con người mã hóa; 

Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm chi phí duy trì các nhóm lập trình tốn kém. Hơn nữa, do được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng đám mây mở rộng của Google nên bạn có thể làm việc với các tập dữ liệu của mình một cách nhanh chóng và đáng tin cậy từ mọi nơi. Thật tuyệt vời đúng không các bạn?

4. Tái sử dụng và quản lý dữ liệu tập trung

Nguồn dữ liệu giống nhau thường được người dùng sử dụng cho các mục đích kinh doanh khác nhau. Điều này có thể gây tốn kém cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong các cơ sở lớn có nhiều hệ thống dữ liệu trong tổ chức. Giải pháp của GCS Vietnam cho vấn đề quá tải cơ sở dữ liệu là thiết lập Dataflow tập trung có thể áp dụng cho nhiều báo cáo cùng một lúc.

5. Tùy chọn cải tiến để cập nhật và làm mới dữ liệu

Có hai cách để cập nhật dữ liệu với Dataflow. Đó là làm mới gia tăng và làm mới theo lịch trình. Tùy chọn làm mới tăng dần cho phép bạn chỉ cập nhật dữ liệu gần đây nhất chứ không phải tất cả dữ liệu trước đó, trong khi tùy chọn làm mới theo lịch trình giúp đảm bảo rằng dữ liệu sẽ theo đúng như thời gian thực. Điều này đẩy nhanh quá trình làm mới và cho phép bạn xem dữ liệu gần đây nhất trong đồ họa nhanh hơn.

Cloud Dataflow là gì? Dataflow đem lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

6. Giao diện dễ dàng sử dụng, thiết kế quy trình

Một trong nhiều lợi ích tuyệt vời của Dataflow là nền tảng dễ sử dụng để tạo các quy trình ETL riêng biệt mà không gặp rắc rối. Bạn có thể tối đa hóa giá trị của tất cả dữ liệu đó bằng cách sử dụng nhiều công cụ mạnh mẽ theo ý của bạn, chẳng hạn như phép biến đổi, tập hợp và thuật toán học máy.

7. Nâng cao khả năng khai thác dữ liệu

Dataflow cung cấp các công cụ và tính năng giúp doanh nghiệp dễ dàng khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp doanh nghiệp phát hiện ra những xu hướng và insight mới, từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

Ứng dụng của GCP Dataflow

Google Cloud Dataflow là một dịch vụ được ứng dụng chủ yếu để phát triển và quản lý đường dẫn dữ liệu cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm ETL, phân tích, học máy, xử lý dữ liệu hàng loạt và luồng, v.v. nhờ khả năng mở rộng, tính linh hoạt và các tính năng hiệu suất của nó. Sau đây là các ứng dụng cụ thể mà quý doanh nghiệp có thể tham khảo để sử dụng.

1. Phân tích luồng dữ liệu

Với công cụ tự động hóa phân tích GCP Dataflow, người dùng có thể sắp xếp dữ liệu một cách khoa học, đem lại nhiều lợi ích trong công cuộc nghiên cứu và dễ truy cập ngay khi dữ liệu được tạo.

BigQuery, Pub/Sub và Google Cloud Dataflow đóng vai trò là nền tảng cho Phân tích dữ liệu theo luồng. Nó cung cấp khả năng tính toán cần thiết để nhanh chóng thu thập, xử lý và đánh giá các bộ dữ liệu khổng lồ. Bằng cách sử dụng phương pháp này, các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng truy cập thông tin chi tiết về luồng và giảm độ phức tạp của việc truyền dữ liệu.

Cloud Dataflow là gì? Ứng dụng của GCP Dataflow

2. Phân tích dữ liệu theo thời gian thực

Một trong những ứng dụng khác của Dataflow đó là phân tích các tích hợp AI phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Các thành phần TFX và Vertex AI của Google Cloud nhận các sự kiện luồng dữ liệu thông qua dịch vụ Google Cloud DataFlow. Mục đích của quá trình này là để đảm bảo rằng việc phát hiện gian lận, cá nhân hóa theo thời gian thực và phân tích dự đoán đều có thể thực hiện được. 

Việc triển khai AI theo thời gian thực có liên quan đến một số trường hợp sử dụng đặc biệt. Google DataFlow có thể giúp triển khai tính năng phát hiện điểm bất thường, nhận dạng mẫu và dự báo mang tính dự đoán trong trường hợp này.

3. Xử lý dữ liệu nhật ký

Hơn thế nữa, Cloud Dataflow cung cấp cho người dùng doanh nghiệp những dữ liệu nghiên cứu về Insights và truy cập biểu đồ từ các mạng lưới thiết bị IoT trên khắp thế giới. Ngoài ra, Dataflows cũng cung cấp tính năng tích hợp quản lý, mở rộng, kết nối các người dùng khác với nhau, phân tích, lưu trữ dữ liệu trên Google Cloud và các thiết bị khác.

4. Đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu cho một số báo cáo

Giả sử một doanh nghiệp muốn quản lý hiệu quả dữ liệu hóa đơn hàng tháng cho các khách hàng cụ thể, tập trung vào các số liệu như tổng và số tiền ròng, lợi nhuận, v.v. Trong trường hợp này, doanh nghiệp chọn giải pháp Dataflow hoạt động tốt với bảng tính Excel và cung cấp các phép biến đổi như chuyển đổi và không xoay vòng.

Các bộ phận bao gồm Nhân sự, Tài chính và Quản lý dự án, sẽ nhận thấy Dataflow là một công cụ hữu ích trong việc giúp trực quan hóa những phát hiện quan trọng trong báo cáo của họ.

5. Sử dụng Machine Learning và Dataflow để phân tích dự đoán

Một công ty có thể sử dụng các yếu tố như học máy (ML) và luồng dữ liệu để cải thiện hiệu suất, khả năng chính xác dự báo doanh số bán hàng của mình. Bằng cách sử dụng phương pháp này, công ty có thể thực hiện nghiên cứu dự đoán và thu thập thông tin chi tiết về hiệu suất bán hàng dự kiến trong những ngày hoặc tháng tiếp theo.

Báo cáo sẽ hiển thị những thông tin chuyên sâu về doanh số được dự đoán này. Điều này cho phép các bên liên quan, bao gồm đội ngũ bán hàng và giám đốc điều hành, đưa ra quyết định, phân bổ nguồn lực hiệu quả và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị, cải thiện hiệu quả kinh doanh tổng thể.

6. Thay đổi thu thập dữ liệu theo thời gian thực

Để thúc đẩy phân tích phát trực tuyến, các chuyên gia dữ liệu sử dụng dịch vụ Dataflow để đồng bộ hóa và sao chép dữ liệu trên các nguồn dữ liệu không đồng nhất với độ trễ thấp nhất. Bằng cách tích hợp với Google Datastream, thư viện mẫu Dataflow cho phép sao chép dữ liệu từ Cloud Storage sang Cloud Spanner, PostgreSQL hoặc Google BigQuery.

Cloud Dataflow là gì? Ứng dụng của GCP Dataflow

7. Quản lý dữ liệu ở một nơi

Giả sử một doanh nghiệp có một danh sách các thành phần nguyên liệu được sử dụng trong quá trình sản xuất. Họ sẽ cần kiểm tra các tệp Excel bao gồm các phần kiểm tra, các thành phần bị lối và các thông tin khác.

Để cải thiện việc này, doanh nghiệp có thể sử dụng Dataflow để dọn sạch danh sách Excel và lưu nó dưới dạng dữ liệu tập trung. Danh sách các thành phần hoạt động giờ đây có thể được tất cả nhân viên của tổ chức truy cập và sử dụng trong báo cáo một cách đơn giản.

Khi nguồn dữ liệu của bạn chậm và các tập dữ liệu khác yêu cầu cùng một dữ liệu hoặc một lượng lớn dữ liệu, Dataflow sẽ trở nên rất hữu ích. Trong những tình huống này, Dataflow đóng vai trò là kho lưu trữ trung tâm của dữ liệu.

Một số câu hỏi thường gặp về Dataflow

  1. Dataflow có phải là công cụ ETL (Extract, Transform, and Load) không?

Đúng vậy, Dataflow và nhiều sản phẩm trong Google Cloud Platform đều cho phép công cụ ETL.

  1. Tại sao nên sử dụng Google Dataflow?

Dưới đây là một số lý do mà bạn nên sử dụng Dataflow trong doanh nghiệp:

  • Dịch vụ này đem lại thuận lợi cho việc vận hành doanh nghiệp bằng cách giảm chi phí hoạt động của hiệu suất đám mây.
  • Nó cung cấp các phương pháp phát triển và xử lý pipeline nhanh chóng, dễ sử dụng và hiệu quả.
  • Vì Dataflow cho phép cá nhân hóa dữ liệu theo thời gian thực và tương tác với các giải pháp AI nên nó có thể đóng vai trò là nền tảng cho học máy.
  1. Dataproc khác Dataflow như thế nào?

Cloud Dataproc cung cấp cụm Hadoop trên GCP và quyền truy cập vào các công cụ của hệ sinh thái Apache Hadoop (Apache Pig, Hive và Spark). Mặt khác, bạn có thể sử dụng Cloud Dataflow để chạy các tác vụ dựa trên Apache Beam trên GCP mà không phải lo lắng về các thành phần thông thường của một tác vụ đang chạy.

Lời kết

Như vậy, qua bài viết GCS Vietnam mong rằng quý bạn đọc đã có thể hiểu thêm về Google Cloud Dataflow là gì cùng những tính năng, lợi ích của Dataflow trong công việc xử lý, phân tích dữ liệu. Dataflow là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu và cải thiện hiệu quả của quá trình xử lý dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến xử lý dữ liệu lớn, thì việc hiểu rõ về Cloud Dataflow là rất quan trọng. Để lại bình luận ở bên dưới Comment nếu bạn có những góp ý để cải thiện tốt hơn cho bài viết này.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy móc có thể tự học hỏi, thích nghi và đưa ra quyết định thông minh như con người. Đó là thế giới của Machine Learning (Máy Học) - một lĩnh vực đang bùng nổ, mở ra những tiềm năng vô hạn cho tương lai. Vậy Machine Learning là gì? Hãy cùng mở cánh cửa khám phá Machine Learning đầy tiềm năng và những điều kỳ diệu mà nó có thể mang lại cho cuộc sống của chúng ta ngay trong bài viết này.

Machine Learning là gì?

Machine Learning (máy học) là một trường con của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán được đào tạo trên các bộ dữ liệu để tạo ra các mô hình tự học có khả năng dự đoán kết quả và phân loại thông tin mà không cần sự can thiệp của con người. Ngày nay, học máy được áp dụng cho nhiều ứng dụng thương mại, chẳng hạn như dịch văn bản giữa các ngôn ngữ, dự đoán sự biến động của thị trường chứng khoán và đưa ra đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên giao dịch mua trước đó của họ.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Bởi vì học máy được sử dụng rộng rãi trong thế giới hiện đại cho các mục tiêu AI nên các cụm từ "Machine Learning" và "Artificial Intelligence" thường được sử dụng đồng nghĩa. Tuy nhiên, hai thuật ngữ này về cơ bản là khác nhau. Học máy, trái ngược với trí tuệ nhân tạo (AI), đề cập rõ ràng đến việc áp dụng các thuật toán và bộ dữ liệu cho mục tiêu chung là tạo ra các máy tính có khả năng nhận thức tương tự như con người.

Những tiến bộ về khả năng lưu trữ và xử lý thông tin trong vài thập kỷ qua đã giúp các sản phẩm dựa trên Machine Learning trở nên hữu ích hơn bao giờ hết, chẳng hạn như công cụ đề xuất của Netflix và ô tô tự lái. Ngoài ra, các thuật toán học máy thường được tạo bằng cách sử dụng các khung giúp đẩy nhanh quá trình phát triển giải pháp, chẳng hạn như TensorFlow và PyTorch.

Các phương pháp Machine Learning phổ biến

Nhiều sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số đa dạng mà chúng ta sử dụng hàng ngày được hỗ trợ bởi một số hình thức Machine Learning. Các kỹ thuật cụ thể được từng loại này sử dụng hơi khác nhau một chút, nhưng tất cả đều nhằm đạt được các mục tiêu giống nhau, đó là xây dựng các thiết bị và ứng dụng có thể hoạt động mà không cần sự giám sát của con người.

Dưới đây là tổng quan về bốn hình thức Machine Learning chính hiện đang được sử dụng phổ biến để giúp bạn hiểu chúng khác nhau như thế nào.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Phương pháp Machine Learning được giám sát (Supervised machine learning)

Trong phương pháp máy học có giám sát, các thuật toán được đào tạo trên các tập dữ liệu được gắn nhãn với các thẻ mô tả từng mục dữ liệu. Nói cách khác, các thuật toán nhận dữ liệu đi kèm với "answer key" cung cấp hướng dẫn về cách diễn giải dữ liệu. 

Ví dụ: để cải thiện khả năng nhận dạng hoa khi được hiển thị bằng những bức ảnh mới, một thuật toán có thể được cung cấp hình ảnh về những bông hoa có thể cho từng loại hoa.

Các mô hình Machine Learning để phân loại và dự đoán thường được phát triển thông qua học máy có giám sát.

Phương pháp Machine Learning không được giám sát (Unsupervised machine learning)

Trong phương pháp này, các thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu chưa được gắn nhãn. Chương trình lập trình phải tự tìm các mẫu mà không cần sự trợ giúp từ bên ngoài vì nó được cung cấp dữ liệu mà không có thẻ trong quy trình này. Ví dụ: để tìm xu hướng hành vi của người dùng trên nền tảng truyền thông xã hội, thuật toán có thể được cung cấp nhiều dữ liệu người dùng chưa được gắn nhãn được lấy từ trang web.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng công nghệ học máy không giám sát để tìm ra các mẫu trong các tập dữ liệu khổng lồ, không được gắn nhãn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Phương pháp Machine Learning nửa giám sát (Semi-supervised machine learning)

Với phương pháp Machine Learning nửa giám sát, các thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng cả tập dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Trong học máy bán giám sát, các thuật toán thường được cung cấp lượng dữ liệu chưa được gắn nhãn lớn hơn đáng kể để hoàn thiện mô hình sau lần đầu tiên nhận được một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn để hướng dẫn sự phát triển của hệ thống. 

Ví dụ: để xây dựng một mô hình học máy có thể nhận dạng giọng nói, trước tiên, một thuật toán có thể được cung cấp một lượng nhỏ dữ liệu âm thanh được gắn nhãn và sau đó được huấn luyện trên một tập hợp lớn dữ liệu giọng nói không được gắn nhãn.

Vì không có sẵn một lượng đáng kể dữ liệu được gắn nhãn, học máy bán giám sát thường được sử dụng để huấn luyện các thuật toán cho các ứng dụng phân loại và dự đoán.

Phương pháp Reinforcement Learning

Phương pháp Reinforcement Learning tạo ra các thuật toán và xây dựng mô hình thông qua quá trình thử nghiệm và các lần sai. Các thuật toán hoạt động trong môi trường cụ thể trong giai đoạn đào tạo và sau mỗi kết quả, chúng sẽ nhận được phản hồi. 

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Thuật toán dần dần nhận thức được môi trường xung quanh và bắt đầu tối ưu hóa các hành vi để hoàn thành các mục tiêu cụ thể, giống như việc học tập của một đứa trẻ mới biết đi. Ví dụ: một thuật toán có thể được thực hiện hiệu quả hơn bằng cách chơi hết ván cờ này đến ván cờ khác. Bằng cách này, thuật toán có thể học hỏi từ những sai lầm và chiến thắng trước đó.

Do đó, phương pháp Reinforcement Learning thường được sử dụng để phát triển các thuật toán thực hiện các nhiệm vụ như chơi trò chơi hoặc tóm tắt văn bản, phải đưa ra một loạt quyết định hoặc hành động một cách hiệu quả.

Google Cloud có những mô hình Machine Learning nào?

Google Cloud cung cấp nhiều mô hình Machine Learning (ML) đa dạng cho nhiều nhu cầu khác nhau, bao gồm:

1. Mô hình được đào tạo sẵn

  • Vertex AI Models: Cung cấp nhiều mô hình ML được đào tạo sẵn cho các tác vụ phổ biến như phân loại ảnh, dịch ngôn ngữ, nhận dạng văn bản, v.v.
  • AI Platform Pipelines: Cho phép bạn xây dựng và triển khai các đường ống ML tùy chỉnh để xử lý dữ liệu và tạo mô hình ML.
  • AutoML: Tự động hóa quá trình xây dựng mô hình ML cho những người không có chuyên môn về ML.
Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

2. Dịch vụ Machine Learning

  • Vertex AI Workbench: Cung cấp môi trường phát triển hợp tác cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML.
  • Vertex AI Prediction: Cho phép bạn triển khai mô hình ML để dự đoán và đưa ra quyết định trong thời gian thực.
  • Vertex AI Explainable AI: Giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của mô hình ML và giải thích các dự đoán của nó.

3. Khung Machine Learning

  • TensorFlow: Khung học sâu mã nguồn mở phổ biến được sử dụng để xây dựng và đào tạo mô hình ML.
Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến
  • Keras: API cấp cao cho TensorFlow giúp xây dựng mô hình ML dễ dàng hơn.
  • JAX: Khung học máy hiệu suất cao cho các mô hình ML phức tạp.

Ngoài ra, Google Cloud còn cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ khác để hỗ trợ bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng Machine Learning, bao gồm:

  • Google Cloud Storage: Lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng ML.
  • BigQuery: Kho dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu cho các ứng dụng ML.
  • Cloud Dataproc: Quản lý cụm Hadoop và Spark cho xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Cơ chế hoạt động của Machine Learning

Vậy Machine Learning được hoạt động như thế nào? Trên thực tế, quy trình của nó vừa đơn giản nhưng cũng vừa phức tạp. Tuy nhiên, về cơ bản, cơ chế hoạt động của Machine Learning được chia ra thành 3 giai đoạn sau:

  • Giai đoạn quyết định: Trong giai đoạn này, Machine Learning sẽ dự đoán và phân loại dữ liệu. Ước tính về một mẫu trong dữ liệu sẽ được thuật toán của bạn tạo ra dựa trên dữ liệu đầu vào nhất định, dữ liệu này có thể được gắn nhãn hoặc không.
  • Giai đoạn thử và sai: là lúc để Machine Learning đánh giá dự đoán của mô hình. Hàm lỗi trong quá trình này có thể so sánh các mẫu đã biết để đánh giá tính đúng đắn của mô hình.
  • Giai đoạn tối ưu hóa mô hình: Nếu mô hình có thể phù hợp hơn với các điểm dữ liệu trong tập thử nghiệm thì các trọng số sẽ được điều chỉnh để giảm sự khác biệt giữa ví dụ đã biết và ước tính mô hình. Thuật toán sẽ lặp lại quá trình “đánh giá và tối ưu hóa” này, Machine Learning sẽ cập nhật trọng số một cách tự động cho đến khi đạt đến ngưỡng chính xác.
Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Lợi ích, rủi ro khi sử dụng Machine Learning

Rất nhiều môi trường của chúng ta đã thay đổi tốt hơn nhờ học máy. Ngày nay, kỹ thuật này được áp dụng để xây dựng các mô hình có thể nhận ra sự phát triển ung thư trong MRI, phát hiện các giao dịch gian lận và thậm chí hỗ trợ việc học ngôn ngữ. Bên cạnh đó cũng có những rủi ro tiềm ẩn cần lưu ý, giống như mọi công nghệ mới có khả năng thay đổi xã hội.

Dưới đây là một số lợi ích và rủi ro có thể xảy ra của Machine Learning:

Lợi ích Rủi ro
Giảm chi phí vận hành: Các doanh nghiệp có thể tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định bằng cách sử dụng AI và học máy, điều này sẽ làm giảm tổng chi phí vận hành. Tình trạng thất nghiệp: Vì một số công việc đang được tự động hóa, nhân viên trong các lĩnh vực bị ảnh hưởng có thể bị sa thải và buộc phải thay đổi nghề nghiệp hoặc có nguy cơ bị thất nghiệp trong một thời gian dài.
Nâng cao độ chính xác và hiệu quả vận hành: Các mô hình học máy có thể thực hiện các hoạt động cụ thể, hạn chế với độ chính xác và hiệu quả vượt trội, đảm bảo rằng các công việc cụ thể được hoàn thành theo tiêu chuẩn cao đúng tiến độ. Sự vắng mặt của yếu tố "con người": Các mô hình tuy được giao nhiệm vụ cực kỳ cụ thể nhưng cũng có thể không nắm bắt được nhiều yếu tố "con người" của công việc. Điều này rất quan trọng đối với nhiệm vụ hiện tại nhưng có thể bị các nhà phát triển bỏ qua.
Thông tin chi tiết tốt hơn: Học máy có khả năng phát hiện nhanh chóng các mô hình và xu hướng trong lượng dữ liệu khổng lồ mà mọi người sẽ mất nhiều thời gian để nhận ra. Những khám phá này có tiềm năng cung cấp kiến thức mới giúp các tập đoàn, học giả và xã hội nói chung hoàn thành các mục tiêu chung. Những thành kiến bẩm sinh: Do các tập dữ liệu mà Machine Learning được đào tạo đôi khi bị bóp méo, theo đó khi chúng ta tìm kiếm thông tin, Machine Learning sẽ có khi chỉ thiên về những dữ liệu đã có sẵn trước đó.

Các thuật toán Machine Learning phổ biến

Như vậy chúng ta đã biết được cách thức hoạt động cũng như lợi ích của Machine Learning. Để đi vào sâu hơn về mô hình học máy, sau đây là một số thuật toán Machine Learning mà GCS Vietnam muốn giới thiệu đến cho bạn đọc:

- Mạng lưới neural (Neural networks): Với một mạng lưới rộng lớn gồm các nút xử lý được kết nối với nhau, Neural networks bắt chước cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Do xu hướng nhận dạng mẫu, Neural networks được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng lời nói, hình ảnh, dịch ngôn ngữ tự nhiên và sản xuất hình ảnh.

- Hồi quy tuyến tính (Linear regression): Sử dụng mối quan hệ tuyến tính giữa các giá trị khác nhau làm cơ sở, quá trình Linear regression được sử dụng để dự báo các giá trị số. Ví dụ, phương pháp này có thể được áp dụng để dự báo giá trị nhà ở khu vực lân cận bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

- Hồi quy Logistic (Logistic regression): Quá trình học có giám sát được gọi là Hồi quy Logistic, thường được sử dụng để dự báo các biến phản hồi theo phân loại, chẳng hạn như phản hồi "có" hoặc "không" cho các câu hỏi. Các ứng dụng như phân loại thư rác và kiểm soát chất lượng dây chuyền sản xuất có thể tận dụng lợi thế của nó.

- Phân cụm (Clustering): Để nhóm dữ liệu, các thuật toán phân cụm sử dụng phương pháp Machine Learning không giám sát để tìm các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách chỉ ra sự khác biệt giữa các mục dữ liệu mà con người đã bỏ sót, máy tính có thể hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu.

- Cây quyết định (Decision trees): Đây là một thuật toán Machine Learning phổ biến có kỹ thuật học giám sát. Cây quyết định rất hữu ích cho việc phân loại dữ liệu và hồi quy, dự đoán các giá trị số. Sơ đồ cây có thể được sử dụng để minh họa trình tự phân nhánh của các quyết định liên kết được sử dụng trong cây quyết định. Không giống như mạng nơ-ron là một hộp đen, cây quyết định có thể dễ dàng xác thực và kiểm tra. Đây là một trong những lợi thế của thuật toán này.

- Rừng ngẫu nhiên (Random forests): Trong rừng ngẫu nhiên, thuật toán Machine Learning dự đoán một giá trị hoặc danh mục bằng cách kết hợp các kết quả từ một số cây quyết định.

Ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Machine Learning là cốt lõi trong mô hình kinh doanh của một số công ty, như trường hợp thuật toán đề xuất của Netflix hoặc công cụ tìm kiếm của Google. Các công ty khác đang tham gia sâu vào lĩnh vực học máy, mặc dù đây không phải là đề xuất kinh doanh chính của họ.

Tuy nhiên vẫn còn có một số doanh nghiệp vẫn đang cố gắng xác định cách sử dụng máy học theo cách có lợi. Sau đây là một số ứng dụng cụ thể mà tổ chức có thể tham khảo để có thể sử dụng mô hình Machine Learning một cách hiệu quả.

Phân tích hình ảnh và phát hiện đối tượng

Mặc dù các phương pháp nhận dạng khuôn mặt còn gây tranh cãi, Machine Learning có thể phân tích các bức ảnh để tìm nhiều loại thông tin, bao gồm khả năng nhận dạng và phân biệt đặc điểm của con người. Điều này có nhiều mục đích sử dụng kinh doanh.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Nhận dạng giọng nói

Bằng cách sử dụng mô hình Machine Learning, hệ thống có thể nhận dạng giọng nói trên máy tính, chuyển giọng nói thành văn bản hoặc nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Nhận dạng giọng nói là công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói của con người thành dạng viết bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngoài ra, đây còn là một tính năng mà nhiều thiết bị di động đã tích hợp vào hệ thống của họ để cho phép tìm kiếm bằng giọng nói (như Siri) hoặc tăng khả năng truy cập tin nhắn.

Dịch vụ khách hàng

Chatbot trực tuyến đang thay thế các tác nhân con người trong hành trình của khách hàng, thay đổi cách chúng ta nghĩ về sự tương tác của khách hàng trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội. Không những thế, Chatbots có thể đưa ra lời khuyên cá nhân, bán chéo sản phẩm, đề xuất kích thước cho khách hàng và trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) về các chủ đề như vận chuyển. 

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Ví dụ bao gồm các cửa hàng trực tuyến trên các trang thương mại điện tử gồn có bot nhắn tin, có thể được thực hiện qua nền tảng Slack và Facebook Messenger; và các công việc thường được thực hiện bởi trợ lý ảo và trợ lý giọng nói.

Tầm nhìn của máy tính

Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính diễn giải và hành động dựa trên dữ liệu có ý nghĩa thu được từ ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào hình ảnh khác. Neural networks tích hợp sẽ hỗ trợ của thị giác máy tính, được sử dụng trong ô tô tự lái trong lĩnh vực ô tô, chụp ảnh X quang trong chăm sóc sức khỏe và gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội.

Machine Learning là gì? 4 loại phương pháp Machine Learning phổ biến

Công cụ đề xuất

Một trong những ứng dụng của Machine Learning hiệu quả ngày nay là đề xuất tìm kiếm, Thuật toán AI có thể hỗ trợ xác định xu hướng dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra các chiến thuật bán chéo thành công hơn bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử hành vi tiêu dùng. Các cửa hàng trực tuyến sử dụng chiến lược này để đề xuất các sản phẩm phù hợp cho khách hàng khi họ thanh toán.

Giao dịch chứng khoán tự động

Các nền tảng giao dịch tần số cao được hỗ trợ bởi AI thực hiện hàng trăm hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch hàng ngày mà không cần sự tham gia của con người, tất cả đều nhằm mục đích tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán.

Phát hiện gian lận

Machine Learning có thể được các ngân hàng và tổ chức tài chính khác sử dụng để xác định các giao dịch có vẻ đáng ngờ. Trong trường hợp này, các lập trình viên có thể sử dụng mô hình Machine Learning có giám sát, đào tạo thông qua dữ liệu từ các giao dịch gian lận đã biết. Nhờ đó, hệ thống có thể nhận ra các giao dịch bất thường và cần được kiểm tra thêm.

Một số câu hỏi thường gặp về Machine Learning

  1. Những nghề nghiệp nào liên quan đến Machine Learning?

Machine Learning liên quan đến sự kết hợp các kỹ năng và năng lực từ các ngành khác nhau, cụ thể là khoa học dữ liệu, thống kê và khoa học máy tính. Mặc dù có nhiều vai trò khác nhau liên quan đến công việc học máy, nhưng có ba ví dụ cần xem xét nếu bạn đang nghĩ đến nghề nghiệp trong lĩnh vực Machine Learning, đó là kỹ sư Machine Learning (Machine Learning engineer), kỹ sư dữ liệu (Data engineer) và nhà khoa học dữ liệu (Data scientist).

  1. Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning là gì?

Công nghệ được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy móc có thể bắt chước hành vi của con người trong một số tình huống nhất định. Còn Machine Learning là khả năng học hỏi từ dữ liệu của máy móc. Vì AI là một phương pháp giúp Machine Learning trở nên thành công hơn nên Machine Learning là một tập hợp con của AI.

  1. Deep Learning khác Machine Learning như thế nào?

Deep Learning và Machine Learning đều là hai loại AI. Nói tóm lại, Machine learning là AI có thể tự động thích ứng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Deep Learning là một tập hợp con của Machine Learning sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để bắt chước quá trình học tập của bộ não con người. 

Dù có vẻ tương đồng, Deep Learning và Machine Learning là hai lĩnh vực riêng biệt với những điểm khác nhau nhất định. Dưới đây là một số điểm chính để phân biệt:

- Cách tiếp cận và học tập:

  • Machine Learning: Sử dụng các thuật toán truyền thống như hồi quy tuyến tính, decision tree, v.v. để học hỏi từ dữ liệu. Các thuật toán này thường được thiết kế thủ công và cần con người xác định các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu.
  • Deep Learning: Lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ con người, sử dụng các mạng lưới thần kinh nhân tạo phức tạp với nhiều lớp học ẩn. Hệ thống tự động học các đặc trưng từ dữ liệu thông qua quá trình backpropagation.

- Độ phức tạp của mô hình:

  • Machine Learning: Các mô hình thường đơn giản hơn, dễ hiểu và giải thích hơn.
  • Deep Learning: Các mô hình thường phức tạp hơn với nhiều lớp và tham số hơn, đôi khi khiến việc giải thích kết quả khó khăn hơn.

- Nhu cầu dữ liệu:

  • Machine Learning: Thường yêu cầu lượng dữ liệu ít hơn để học hỏi hiệu quả.
  • Deep Learning: Thường yêu cầu lượng dữ liệu lớn hơn, đặc biệt đối với các mạng thần kinh sâu, để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting).

Lời kết

Mong rằng bài viết này của GCS Vietnam đã giúp quý doanh nghiệp có được thông tin hữu ích về Machine Learning là gì. Machine Learning đang thay đổi thế giới của chúng ta với tốc độ chóng mặt. Từ việc tự động hóa các công việc hàng ngày đến việc đưa ra những dự đoán chính xác, Machine Learning đang dần trở nên phổ biến và đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực. Bạn có thể trải nghiệm các dịch vụ Machine Learning của Google Cloud ngay từ hôm nay bằng cách liên hệ với GCS Vietnam qua Hotline: 024.9999.7777 hoặc nhắn tin qua LiveChat dưới bài viết này.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File Server

Có bao giờ bạn tự hỏi những tập tin trên máy tính của mình được lưu trữ ở đâu không? Chúng có thể được lưu trữ trên ổ cứng của máy tính, trên USB hoặc trên các thiết bị lưu trữ đám mây như Google Drive, OneDrive, v.v. Tuy nhiên, nếu bạn có một lượng lớn dữ liệu cần lưu trữ và chia sẻ với nhiều người, thì một file server là giải pháp tốt nhất cho bạn. Trong bài viết này, GCS Vietnam sẽ chia sẻ chi tiết về file server là gì, cấu trúc, chức năng và cách thức hoạt động của nó. Hãy cùng khám phá ngay.

File Server là gì?

File server (hệ thống máy chủ tệp doanh nghiệp) là kho lưu trữ hoặc không gian làm việc trung tâm cho phép nhân viên trên các thiết bị được kết nối (chẳng hạn như Windows PC, macOS hoặc thậm chí cả thiết bị di động) truy cập các tệp và thư mục cũng như thiết lập quy trình làm việc để cộng tác hàng ngày cho công việc liên quan đến kinh doanh. 

File server đảm nhận vai trò máy tính hoặc máy chủ để lưu trữ và cung cấp dữ liệu có sẵn cho máy khách, đóng vai trò là vị trí trung tâm để lưu trữ và chia sẻ tệp cho mạng. Chúng có thể được giới hạn trong một mạng cục bộ (LAN) hoặc có thể mở với internet.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

Máy chủ tệp giúp việc lưu trữ, bảo mật và chia sẻ tệp trong tổ chức trở nên đơn giản hơn. Bên cạnh đó, File server là mục tiêu chung của tin tặc và phần mềm tống tiền, vì vậy phải đặc biệt chú ý đến việc bảo vệ chúng khỏi các cuộc tấn công.

Tất cả các tổ chức cần chia sẻ thông tin và dữ liệu giữa mọi người. Ví dụ: Thay vì gửi email hoặc sử dụng ổ đĩa Universal Serial Bus để di chuyển dữ liệu, máy chủ tệp có thể được sử dụng làm nơi lưu trữ tập tin trung tâm cho nhiều người. Điều này có thể tạo điều kiện thuận lợi cho sự cộng tác giữa mọi người ở các địa điểm khác nhau và có thể được sử dụng để chuyển các tệp lớn mà có thể khó di chuyển.

File Server hoạt động như thế nào?

File server hoạt động theo mô hình client-server. Trong mô hình này, máy tính client (máy trạm) gửi yêu cầu truy cập tập tin tới máy tính server (máy chủ). Máy chủ sau đó sẽ xử lý yêu cầu và trả lại kết quả cho máy client. Quá trình hoạt động của File Server cụ thể như sau:

  • Máy client gửi yêu cầu truy cập tập tin tới máy chủ. Yêu cầu này bao gồm thông tin về tập tin cần truy cập, chẳng hạn như tên tập tin, đường dẫn đến tập tin, v.v.
  • Máy chủ nhận được yêu cầu và xác thực người dùng. Nếu người dùng có quyền truy cập vào tập tin, máy chủ sẽ tiếp tục xử lý yêu cầu.
  • Máy chủ tìm kiếm tập tin theo yêu cầu của người dùng.
  • Máy chủ trả lại kết quả cho máy client. 

Dưới đây là một số chi tiết về từng bước trong quá trình hoạt động của File Server:

Bước 1: Gửi yêu cầu truy cập tập tin

Máy client gửi yêu cầu truy cập tập tin tới máy chủ bằng giao thức mạng. Giao thức mạng là một bộ quy tắc xác định cách thức truyền dữ liệu giữa các máy tính trong mạng.

Bước 2: Xác thực người dùng

Máy chủ xác thực người dùng để đảm bảo rằng người dùng có quyền truy cập vào tập tin. Quá trình xác thực có thể được thực hiện bằng một số phương pháp, chẳng hạn như:

  • Mật khẩu: Người dùng phải nhập mật khẩu chính xác để được xác thực.
  • Thẻ thông minh: Người dùng phải sử dụng thẻ thông minh có chứa thông tin đăng nhập của họ.
  • Đăng nhập sinh trắc học: Người dùng phải quét dấu vân tay hoặc khuôn mặt của họ để được xác thực.

Bước 3: Tìm kiếm tập tin

Máy chủ tìm kiếm tập tin theo yêu cầu của người dùng. Máy chủ lưu trữ tập tin trong một hệ thống tập tin. Hệ thống tập tin là một cơ cấu dữ liệu tổ chức tập tin trên ổ cứng của máy chủ.

Bước 4: Trả lại kết quả

Máy chủ trả lại kết quả cho máy client. Kết quả này có thể là dữ liệu của tập tin hoặc thông báo lỗi nếu tập tin không tồn tại hoặc người dùng không có quyền truy cập vào tập tin.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

Các thành phần chính của File server

File server bao gồm các thành phần chính sau: Phần cứng, hệ điều hành, giao thức mạng, ứng dụng file server. Dưới đây là một số chi tiết về từng thành phần chính của File server:

1. Phần cứng

Phần cứng của file server là tập hợp các thành phần vật lý của máy tính, bao gồm CPU, RAM, ổ cứng, bo mạch chủ, nguồn điện, v.v. Các thành phần này cần thiết để file server hoạt động hiệu quả.

  • CPU: là bộ xử lý trung tâm của máy tính. Nó chịu trách nhiệm xử lý các yêu cầu truy cập tập tin từ các máy client. 
  • RAM: là bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên. Nó được sử dụng để lưu trữ dữ liệu tạm thời trong quá trình xử lý yêu cầu truy cập tập tin. RAM càng nhiều thì file server càng có thể xử lý nhiều yêu cầu cùng một lúc mà không bị chậm.
  • Ổ cứng: là nơi lưu trữ các tập tin. Ổ cứng càng lớn thì file server càng có thể lưu trữ nhiều tập tin.

2. Hệ điều hành

Hệ điều hành file server là phần mềm quản lý các tài nguyên của máy tính, bao gồm cả file server. Hệ điều hành file server thường là Windows Server hoặc Linux.

Windows Server là hệ điều hành file server phổ biến nhất. Windows Server cung cấp nhiều tính năng và chức năng cho phép người dùng truy cập và chia sẻ tập tin một cách dễ dàng và an toàn.

Linux cũng là một hệ điều hành file server phổ biến. Linux cung cấp các tính năng và chức năng tương tự như Windows Server. Tuy nhiên, Linux thường có chi phí thấp hơn Windows Server.

Ngoài Windows Server và Linux, còn có một số hệ điều hành file server khác, chẳng hạn như:

  • FreeNAS
  • NAS4Free
  • OpenMediaVault

Các hệ điều hành này thường được sử dụng để xây dựng NAS (Network-Attached Storage), một thiết bị lưu trữ mạng chuyên dụng.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

3. Giao thức mạng

Giao thức mạng của file server là một bộ quy tắc xác định cách thức truyền dữ liệu giữa các máy tính trong mạng. Giao thức mạng cần phải mạnh mẽ và bảo mật để đảm bảo dữ liệu được truyền tải an toàn.

Giao thức mạng phổ biến nhất được sử dụng bởi file server là TCP/IP. TCP/IP là một tập hợp các giao thức bao gồm TCP (Transmission Control Protocol) và IP (Internet Protocol). TCP chịu trách nhiệm đảm bảo dữ liệu được truyền tải một cách đáng tin cậy và hiệu quả, trong khi IP chịu trách nhiệm định tuyến dữ liệu đến địa chỉ đích của nó.

Các giao thức mạng khác cũng có thể được sử dụng bởi file server, chẳng hạn như:

  • NFS (Network File System) là một giao thức mạng được sử dụng để chia sẻ tập tin giữa các máy tính chạy các hệ điều hành khác nhau.
  • SMB (Server Message Block) được sử dụng để chia sẻ tập tin giữa các máy tính chạy hệ điều hành Windows hoặc macOS.
  • FTP (File Transfer Protocol) là một giao thức mạng được sử dụng để truyền tải tập tin giữa các máy tính trong mạng.

4. Ứng dụng File server

Ứng dụng file server là phần mềm cung cấp các tính năng cho phép người dùng truy cập và chia sẻ tập tin. Windows File Sharing và Samba là hai ứng dụng File server phổ biến.

  • Windows File Sharing là ứng dụng file server được tích hợp sẵn trong hệ điều hành Windows Server. Thành phần này cung cấp các tính năng và chức năng cơ bản để người dùng truy cập và chia sẻ tập tin.
  • Samba là ứng dụng file server mã nguồn mở. Samba cung cấp các tính năng và chức năng tương tự như Windows File Sharing. Tuy nhiên, Samba có thể được sử dụng để kết nối các máy tính Windows với các máy tính Linux hoặc macOS.

Trên đây là các thành phần chính của File server mà doanh nghiệp cần biết. Các thành phần này cần được lựa chọn và cấu hình phù hợp để đảm bảo file server hoạt động hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

Các loại File Server cơ bản

Có nhiều loại file server khác nhau, tùy thuộc vào mục đích sử dụng và các tính năng cụ thể mà người dùng cần. Dưới đây là một số loại file server phổ biến:

  • File server chuyên dụng

File server chuyên dụng là các máy tính được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và cung cấp truy cập cho các tập tin. File server chuyên dụng thường có phần cứng mạnh mẽ và ổn định, giúp chúng có thể xử lý nhiều yêu cầu truy cập cùng lúc. File server chuyên dụng thường được sử dụng trong các doanh nghiệp lớn, nơi có nhu cầu lưu trữ và chia sẻ tập tin cao.

  • File server không chuyên dụng

File server không chuyên dụng là các máy tính được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm cả lưu trữ và cung cấp truy cập cho các tập tin. File server không chuyên dụng thường có phần cứng yếu hơn file server chuyên dụng, nhưng chúng có thể là một lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc cá nhân có nhu cầu lưu trữ và chia sẻ tập tin thấp.

  • NAS

NAS (Network Attached Storage) là một loại file server sử dụng ổ cứng lưu trữ tập tin. Loại File server này thường được sử dụng để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh, video và nhạc. NAS có thể được sử dụng trong các doanh nghiệp, gia đình và các tổ chức khác.

  • SAN

SAN (Storage Area Network) là một mạng riêng được sử dụng để kết nối các thiết bị lưu trữ, chẳng hạn như NAS, ổ cứng và băng từ. SAN thường được sử dụng trong các doanh nghiệp lớn để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu quan trọng.

File Sever khác biệt như nào với Shared Drive?

File server và Shared drive đều là các giải pháp lưu trữ tập tin trên mạng, nhưng có một số khác biệt cơ bản giữa hai giải pháp này.

  • File server là một máy tính được thiết kế để lưu trữ và chia sẻ tập tin cho các máy tính khác trên mạng. File server thường có dung lượng lưu trữ lớn và có thể được cấu hình để cung cấp các tính năng quản lý tập tin nâng cao, chẳng hạn như kiểm soát truy cập, sao lưu và khôi phục.
  • Shared drive là một thư mục được chia sẻ trên mạng. Shared Drive có thể được tạo trên bất kỳ máy tính nào trên mạng, bao gồm cả file server. Shared Drive thường được sử dụng để chia sẻ tập tin giữa các nhóm người dùng hoặc các phòng ban.

Dưới đây là một số điểm khác biệt chính giữa File server và Shared drive:

Đặc điểm File Server Shared Drive
Cấu hình Được cấu hình bởi quản trị viên mạng Được tạo bởi bất kỳ người dùng nào có quyền truy cập vào thư mục
Dung lượng lưu trữ Thường có dung lượng lưu trữ lớn hơn Shared drive Có dung lượng lưu trữ tùy vào nhu cầu doanh nghiệp (nhỏ hoặc lớn)
Tính năng quản lý tập tin Cung cấp nhiều tính năng quản lý tập tin sao lưu và khôi phục, quản lý quyền truy cập Thường không cung cấp tính năng quản lý tập tin nâng cao
Ứng dụng Được sử dụng để lưu trữ, chia sẻ tập tin cho nhiều và đa dạng người dùng Được sử dụng để chia sẻ, lưu trữ, bảo vệ dữ liệu giữa các nhóm người dùng hoặc phòng ban nội bộ doanh nghiệp hoặc đối tác.

Tăng cường bảo mật với File Server

File Server lưu trữ dữ liệu quan trọng nhất trong một tổ chức. Việc mất dữ liệu này sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến bất kỳ doanh nghiệp nào. Do đó, các máy chủ tệp cần được bảo vệ khỏi lỗi, thảm họa, tấn công và phần mềm tống tiền.

Sao lưu là nền tảng để vận hành File Server. Một bản sao lưu tốt sẽ đảm bảo rằng dữ liệu vẫn có sẵn hoặc có thể phục hồi được trong trường hợp phần cứng bị lỗi hoặc bị tấn công.

Cách thực hành tốt nhất là lưu giữ một số bản sao của dữ liệu quan trọng và một số bản sao này phải ở một vị trí thực tế khác và ở chế độ ngoại tuyến hoặc không được kết nối với mạng. Bằng cách này, ngay cả khi thảm họa tự nhiên phá hủy trung tâm dữ liệu hoặc nếu ransomware mã hóa File Server, các tệp vẫn có thể được phục hồi. Điều quan trọng là phải kiểm tra việc sao lưu tập tin thường xuyên.

File Server là mục tiêu có giá trị cao đối với những kẻ tấn công và do đó cần được cách ly khỏi internet. Quyền truy cập tập tin phải được kiểm tra thường xuyên. Cập nhật thường xuyên có thể giúp chúng không bị khai thác. Doanh nghiệp hãy thường xuyên cảnh báo hoặc kiểm tra thông báo về hoạt động lạ để dừng các chương trình mã hóa hoặc lọc tệp.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

Các giao thức và chương trình của File Server

Một số giao thức được sử dụng trong các máy chủ tập tin. Chúng cung cấp các tính năng khác nhau và khả năng tiếp cận khách hàng.

  • Server message block (SMB): là giao thức phổ biến nhất cho các máy chủ tệp LAN. SMB được hỗ trợ nguyên bản cho các hệ điều hành (HĐH) Windows và macOS. Linux và Unix có thể truy cập hoặc phục vụ SMB bằng Samba hoặc CIFSD, một phiên bản nguồn mở của Common Internet File System. SMB rất đơn giản để thiết lập và quản lý. Nó có thể có xác thực tích hợp với Microsoft Active Directory. SMB đã có ba phiên bản chính: SMB1, SMB2 và SMB3. SMB1 không còn được coi là an toàn, vì vậy các doanh nghiệp không nên sử dụng.
  • Network File System (NFS) chủ yếu được sử dụng bởi hệ điều hành Linux và Unix. Do đó, nó không phổ biến đối với các máy chủ tệp của người dùng cuối nhưng có thể được sử dụng để truy cập tệp máy chủ.
  • File Transfer Protocol (FTP)Secure FTP (SFTP) được thiết kế để phục vụ các tệp qua internet. FTP thường được sử dụng để tải xuống và tải lên các tập tin; nó không được thiết kế để khách hàng thực thi dữ liệu trực tiếp từ hệ thống tệp từ xa. Một số ví dụ về phần mềm máy chủ FTP là FileZilla và Microsoft Internet Information Services.
File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

Lợi ích của File Server đối với doanh nghiệp

File server thường được sử dụng trong các doanh nghiệp, trường học và các tổ chức khác nơi cần chia sẻ tập tin. File server cung cấp một số lợi ích cho các doanh nghiệp, bao gồm:

1. Truy cập từ xa

Khi người dùng có quyền truy cập vào Máy chủ tệp chuyên dụng, bạn có thể dễ dàng truy cập tất cả thông tin từ xa. Truy cập thông tin từ xa có thể rất quan trọng trong nhiều trường hợp. Một ví dụ mà chúng ta có thể dễ nhìn thấy đó là trích xuất dữ liệu từ một nhánh ở xa. Ngay cả khi nhân viên không có mặt trong công ty bạn vẫn có thể truy cập dữ liệu của họ thông qua File Server.

Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp khóa các tập tin bạn cần trong PC của nhân viên đó, bạn sẽ phải đợi nhân viên đó đến và gửi chúng cho bạn. Hoặc nhờ ai đó giải nén những tập tin đó và gửi đến văn phòng. Với Giải pháp File Server chuyên dụng, bạn không cần phải gặp phải những vấn đề đau đầu như vậy.

2. Quản lý quyền tập trung

Khi sử dụng File server, bạn có thể dễ dàng truy cập tất cả các tệp của mình từ một vị trí trung tâm. Mặt khác, hãy tưởng tượng nếu bạn lưu trữ tất cả dữ liệu của công ty mình trên các PC khác nhau. Việc kiểm soát quyền đối với các tệp bí mật sẽ trở nên bất khả thi. 

File server cho phép người dùng kiểm soát quyền truy cập để giảm thiểu khả năng thông tin doanh nghiệp của bạn bị rò rỉ cho đối thủ cạnh tranh. Vì vậy, File Server cũng rất quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu doanh nghiệp của bạn được lưu lại.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

3. Bảo mật và sao lưu dữ liệu

Hầu hết các tổ chức kinh doanh có quy mô nhỏ đang quản lý nhiều mạng cùng lúc.Trong trường hợp này các tập tin chỉ được lưu trữ trên ổ đĩa cục bộ. Tuy nhiên, nếu đĩa cứng của chiếc PC cụ thể đó bị lỗi thì đó sẽ là một thảm họa lớn cần giải quyết. Điều này có nghĩa là mất tất cả mọi thứ, thậm chí cả thông tin kinh doanh quan trọng có thể có giá trị rất nhiều tiền. 

Một ví dụ cụ thể là mất cơ sở dữ liệu về khách hàng được xây dựng qua nhiều năm. Đây là một ví dụ về các tình huống khủng khiếp mà bạn có thể gặp phải nếu không có File server chuyên dụng. File server tạo các bản sao lưu để bạn không gặp bất kỳ vấn đề nào khi lưu dữ liệu.

4. Tăng cường kiểm soát người dùng

File server đảm bảo quản lý tất cả mật khẩu từ vị trí trung tâm. Bạn sẽ có thể tạo người dùng mới trong thời gian ngắn. Tương tự, việc xóa biểu mẫu người dùng, hệ thống sẽ đảm bảo quyền truy cập bị từ chối đối với toàn bộ hệ thống tệp. Vì vậy, nếu doanh nghiệp đã sa thải một nhân viên bất kỳ, bạn sẽ không cần phải lo lắng về việc truy cập trái phép. Nhân viên sẽ không thể gây bất kỳ tổn hại nào cho doanh nghiệp.

File Server là gì? Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của File server

5. Giám sát hoạt động của nhân viên trong công ty

Máy chủ tệp chuyên dụng cũng cung cấp hỗ trợ thông qua đó bạn có thể giám sát nhân viên của mình. Điều này có nghĩa là chủ doanh nghiệp có thể theo dõi hoạt động của nhân viên. Như vậy người dùng sẽ có thể bảo vệ các tệp quan trọng và giám sát mọi dữ liệu được gửi vào hoặc từ tổ chức. Bạn cũng có thể xem các trang web mà người dùng mạng của bạn đang truy cập để bảo vệ khỏi việc tải xuống tệp độc hại có thể gây ra nhiều sự tàn phá dữ liệu.

Lời kết

Qua nội dung chia sẻ trên thì tóm lại file server là một trong những giải pháp lưu trữ và chia sẻ tập tin hiệu quả cho các tổ chức. Hãy để lại thông tin của bạn ngay với GCS Technology Company Vietnam qua LiveChat dưới đây để được đội ngũ chuyên gia tư vấn các dịch vụ tương tự giúp lưu trự hệ thống dữ liệu chất lượng phù hợp hơn ngay.

Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc

Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc

Trong thế giới ngày càng số hóa, dữ liệu đang trở thành một tài sản quan trọng của các tổ chức. Để khai thác tối đa giá trị của dữ liệu, các tổ chức cần có một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt. Cloud Dataproc là một nền tảng phân tích dữ liệu được cung cấp bởi Google Cloud Platform. Nền tảng này cho phép các tổ chức dễ dàng xây dựng và triển khai các cụm Hadoop và Spark trên đám mây. Bài viết này sẽ giúp người đọc tìm hiểu kỹ hơn về Google Cloud Dataproc là gì và các tính năng, lợi ích mà dịch vụ này cung cấp cho doanh nghiệp.

Cloud Dataproc là gì?

Cloud Dataproc là dịch vụ quản lý của Apache Spark và Apache Hadoop mà ở đó cho phép bạn tận dụng một số các công cụ dữ liệu mã nguồn mở để xử lý hàng loạt, các truy vấn lớn, phát trực tuyến và máy học AI. Nói chung, mỗi nền tảng này có một chức năng riêng biệt để thực hiện liên quan đến Dataproc. Nếu như bạn chưa biết thì các tập dữ liệu lớn có thể được xử lý phân tán trên nhiều cụm với sự trợ giúp của Apache Hadoop. Ngược lại, Apache Spark là nền tảng hỗ trợ công cụ xử lý dữ liệu ở quy mô lớn hơn và nhanh hơn. Các tập dữ liệu lớn có thể được phân tích bằng Apache Pig, trong khi Apache Hive cung cấp hỗ trợ quản lý lưu trữ và lưu trữ dữ liệu cho cơ sở dữ liệu SQL.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của DataprocĐiều tuyệt vời hơn nữa là Google Cloud Dataproc được tích hợp với các dịch vụ liên quan khác của Google Cloud. Một số dịch vụ đám mây, bao gồm BigQuery, Bigtable, Google Cloud Storage, Giám sát Stackdriver và Ghi nhật ký Stackdriver, cung cấp tương tác dịch vụ được liên kết với Dataproc. Bằng cách sử dụng trang tổng quan Google Cloud Platform, các doanh nghiệp và tổ chức có thể bắt đầu thiết lập các cụm, kiểm soát chúng và thực hiện các tác vụ.

Tính năng của Cloud Dataproc

Dịch vụ Cloud Dataproc cung cấp cho doanh nghiệp một nền tảng mạnh mẽ và đầy đủ để xử lý dữ liệu, phân tích và machine learning.Dưới đây là các tính năng chính của Cloud Dataproc:Sử dụng mã mở nguồn: Cloud Dataproc sử dụng các công nghệ mã nguồn mở phổ biến, bao gồm Apache Spark và Apache Hadoop. Điều này cho phép bạn tận dụng lợi thế của các cộng đồng phát triển lớn và năng động, đồng thời có thể dễ dàng tùy chỉnh và mở rộng cụm của mình.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc
  • Quản lý toàn diện: Cloud Dataproc tự động quản lý tất cả các khía cạnh của cụm của bạn, bao gồm cơ sở hạ tầng, phần mềm và bảo mật. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cho phép bạn tập trung vào phân tích dữ liệu của mình.
  • Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Cloud Dataproc cho phép doanh nghiệp tạo các cụm có kích thước khác nhau để đáp ứng nhu cầu của mình. Bạn cũng có thể dễ dàng mở rộng quy mô cụm của mình lên hoặc xuống theo nhu cầu.
  • Tính bảo mật và tuân thủ: Cloud Dataproc tích hợp với các công cụ và dịch vụ bảo mật của Google Cloud, giúp doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu của mình. Dịch vụ này cũng tuân thủ các tiêu chuẩn compliance phổ biến.
Các công cụ tích hợpCloud Dataproc tích hợp với nhiều công cụ và dịch vụ Google Cloud khác, giúp bạn dễ dàng xây dựng và triển khai các ứng dụng phân tích dữ liệu của mình. Dưới đây là một số công cụ tích hợp phổ biến:
  • Cloud Dataflow: Cloud Dataflow là một dịch vụ xử lý dữ liệu thời gian thực sử dụng Apache Beam.
  • Cloud BigQuery: Cloud BigQuery là một cơ sở dữ liệu phân tích lớn (Big Data) được quản lý hoàn toàn.
  • Cloud Dataproc Metastore: Cloud Dataproc Metastore là một dịch vụ quản lý kho dữ liệu cho các cụm Apache Hive và Apache Spark.

Các mẫu templates quy trình công việc khác nhau trong Dataproc

Dataproc cung cấp một loạt các mẫu templates quy trình công việc, giúp người dùng dễ dàng khởi chạy các tác vụ phân tích Big Data phổ biến. Dưới đây chúng ta sẽ cùng điểm qua một số mẫu Workflow nổi bật trong Google Cloud Dataproc như sau:

1. Quy trình quản lý cụm cơ sở dữ liệu (Managed Cluster)

Bạn có thể thiết lập một cụm có thời lượng ngắn bằng cách sử dụng mẫu quy trình làm việc của Managed Cluster để thực thi các công việc cụ thể hoặc mong muốn. Và khi quá trình công việc kết thúc, bạn chỉ cần xóa cụm.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc

2. Quy trình chọn cụm (Cluster Selector)

Sau khi nhãn người dùng được chỉ định, mẫu quy trình công việc này liệt kê mọi cụm có sẵn mà tác vụ quy trình công việc có thể được thực thi trên đó. Sau đó, quy trình này sẽ chạy trên các cụm khớp với từng nhãn bổ sung đã được cung cấp.Nếu có nhiều cụm khớp với nhãn trong quá trình thực thi quy trình công việc này, Dataproc sẽ sử dụng cụm có RAM YARN lớn nhất hiện có để tiến hành các tác vụ quy trình công việc. Ngoài ra, cụm không bị hủy sau khi hoàn tất thao tác dòng công việc.

3. Quy trình làm việc nội tuyến (Inline)

Mục tiêu của loại mẫu quy trình công việc này là sử dụng lệnh gcloud để khởi tạo các quy trình. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng nhiều tệp YAML (YAML Files) hoặc bằng cách sử dụng API tức thời nội tuyến của Dataproc. Các quy trình nội tuyến không thể tạo hoặc chỉnh sửa tài nguyên mẫu quy trình làm việc. Các tài liệu chính thức này có thể cung cấp cho bạn thêm ý tưởng và thông tin về cách sử dụng quy trình làm việc nội tuyến của Dataproc.

4. Quy trình đặt thông số (Parameterized)

Bạn có thể chạy nhiều lần các giá trị khác nhau trên mẫu quy trình làm việc này. Bằng cách đưa ra các tham số trong mẫu đó, bạn cũng có thể tránh phải cập nhật nó nhiều lần cho các lần chạy khác nhau. Ngoài ra, bạn có thể lập kế hoạch gửi các biến riêng biệt tới mẫu cho mỗi lần chạy bằng cách sử dụng tùy chọn đó.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của DataprocĐiều quan trọng là các mẫu quy trình công việc có thể góp phần xác định khả năng sử dụng mượt mà của Google Cloud Dataproc. Các mẫu quy trình công việc được sử dụng để tìm cách tự động hóa các hoạt động lặp lại cụ thể. Ngoài ra, các mẫu này sẽ giảm số lần một tác vụ phải được thực thi hoặc định cấu hình để tự động hóa quy trình. Hơn nữa, các mẫu Quy trình công việc còn hỗ trợ cả cụm thời gian ngắn và dài. Mẫu Cluster Selector cụm dành cho cụm dài hạn, trong khi mẫu Managed cluster dành cho cụm ngắn hạn.Ngoài ra còn có một số mẫu templates quy trình công việc phổ biến khác trong Dataproc như:
  • Wordcount: Mẫu templates này đếm số lần xuất hiện của mỗi từ trong một tập dữ liệu văn bản.
  • Grep: Mẫu templates này tìm kiếm các mẫu cụ thể trong một tập dữ liệu văn bản.
  • Join: Mẫu templates này nối hai hoặc nhiều tập dữ liệu.
  • Sort: Mẫu templates này sắp xếp một tập dữ liệu theo một hoặc nhiều trường.
  • Reduce: Mẫu templates này giảm một tập dữ liệu thành một giá trị duy nhất.
  • Spark SQL: Mẫu templates này chạy các truy vấn SQL trên một tập dữ liệu.
  • MLlib: Mẫu templates này thực hiện các tác vụ học máy trên một tập dữ liệu.
Để sử dụng các mẫu templates quy trình công việc trong Dataproc, người dùng có thể sử dụng công cụ Cloud Console, API Dataproc, hoặc SDK Dataproc.

Ưu điểm, hạn chế của Cloud Dataproc

Ưu điểm

Cloud Dataproc là một dịch vụ điện toán đám mây của Google Cloud Platform cung cấp một môi trường Hadoop và Spark toàn diện, dễ sử dụng và có thể mở rộng. Cloud Dataproc mang lại nhiều ưu điểm cho các tổ chức, bao gồm:
  • Khả năng mở rộng và linh hoạt: Cloud Dataproc cho phép các tổ chức dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp quy mô cụm Hadoop và Spark của mình theo nhu cầu. Điều này giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất.
  • Tính sẵn sàng cao: Cloud Dataproc sử dụng các cơ sở hạ tầng Google Cloud Platform đáng tin cậy để đảm bảo tính sẵn sàng cao cho cụm Hadoop và Spark của bạn. Điều này giúp bạn yên tâm rằng dữ liệu của bạn luôn được bảo vệ và khả dụng.
  • Dễ sử dụng: Cloud Dataproc cung cấp một giao diện web trực quan giúp bạn dễ dàng tạo và quản lý cụm Hadoop và Spark của mình. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
  • Hỗ trợ các công nghệ mới nhất: Cloud Dataproc hỗ trợ các công nghệ Hadoop và Spark mới nhất, giúp bạn tận dụng tối đa các khả năng của cụm của mình.
Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của DataprocDưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách Cloud Dataproc có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho các tổ chức:
  • Chạy các ứng dụng Hadoop và Spark để xử lý dữ liệu lớn. Ví dụ: một tổ chức ngân hàng có thể sử dụng Cloud Dataproc để phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng để phát hiện gian lận.
  • Tạo các môi trường thử nghiệm và phát triển. Điều này giúp các tổ chức giảm thiểu rủi ro và cải thiện hiệu quả của quy trình phát triển phần mềm.
  • Chạy các ứng dụng phân tích dữ liệu thời gian thực. Điều này giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên dữ liệu mới nhất.

Hạn chế

Cloud Dataproc cung cấp các tính năng nổi trội và đem lại hiệu quả cao, nhưng nó cũng có hạn chế riêng đó là Cloud Dataproc có thể phức tạp hơn so với việc triển khai Hadoop và Spark cục bộ. Tuy nhiên, Google cung cấp tài liệu và hỗ trợ kỹ thuật phong phú để giúp các tổ chức triển khai và quản lý Cloud Dataproc.

Lợi ích của Cloud Dataproc đối với doanh nghiệp

Dịch vụ này giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính của Cloud Dataproc đối với doanh nghiệp:

Tăng tốc thời gian đưa vào sản xuất

Cloud Dataproc giúp doanh nghiệp nhanh chóng triển khai các cụm Hadoop và Spark với các cấu hình được tối ưu hóa cho các nhu cầu cụ thể. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng và triển khai các cụm phân tích dữ liệu.

Bảo mật nâng cao

Cloud Dataproc cung cấp các tính năng bảo mật tiên tiến để giúp bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp. Các tính năng này bao gồm mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và phát hiện và ngăn chặn xâm nhập.

Tăng cường khả năng mở rộng

Cloud Dataproc cho phép doanh nghiệp dễ dàng mở rộng quy mô các cụm phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu thay đổi của doanh nghiệp. Điều này giúp doanh nghiệp có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không phải lo lắng về việc nâng cấp phần cứng hoặc phần mềm.

Tích hợp các ứng dụng

Với Dataproc, doanh nghiệp không chỉ có cụm Spark hoặc Hadoop; người dùng còn có được toàn bộ nền tảng dữ liệu nhờ khả năng kết nối tích hợp với các dịch vụ Google Cloud Platform khác như BigQuery, Cloud Storage, Cloud Bigtable, Cloud Logging và Cloud Monitor.Ví dụ: hàng Terabyte dữ liệu nhật ký thô có thể dễ dàng được ETL đưa vào BigQuery để báo cáo doanh nghiệp bằng Dataproc.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc

Dễ sử dụng và quen thuộc

Dataproc không cần bạn tìm hiểu các công cụ hoặc API mới, điều này giúp việc chuyển các dự án đang diễn ra trở nên đơn giản mà không cần thiết kế lại. Spark, Hadoop, Pig và Hive được cập nhật thường xuyên để giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

Theo kịp đổi mới công nghệ chuyển đổi số

Cloud Dataproc cung cấp các công cụ và dịch vụ giúp doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm các công nghệ mới trong phân tích dữ liệu. Điều này giúp doanh nghiệp luôn đi đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.Nhìn chung, Cloud Dataproc là một giải pháp điện toán đám mây mạnh mẽ mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Dịch vụ này giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Chi phí thấp

Ngoài các tài nguyên Nền tảng đám mây khác mà bạn sử dụng, Dataproc chỉ tốn 1 xu cho mỗi CPU ảo trong cụm mỗi giờ. Các cụm Dataproc không chỉ có chi phí thấp mà còn có thể bao gồm các phiên bản ưu tiên với giá điện toán giảm khá nhiều, điều này có thể cắt giảm thêm chi phí của doanh nghiệp. Với việc thanh toán theo từng giây và thời hạn thanh toán ngắn tối thiểu là một phút, Dataproc chỉ tính phí cho bạn theo lượng tiêu thụ thực tế thay vì làm tròn mức sử dụng của bạn lên đến giờ gần nhất.

Chi phí của dịch vụ Cloud Dataproc

Kích thước của các cụm bên trong Google Cloud Dataproc và khoảng thời gian chúng được thực thi sẽ xác định giá và công thức thanh toán của Dataproc. Tổng số CPU ảo trong cụm - bao gồm các nút chính và nút phụ - xác định kích thước cụm. Và thời lượng thực thi của một cụm là khoảng thời gian giữa việc tạo và xóa cụm.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của DataprocCó một công thức định giá của Cloud Dataproc nhất định được sử dụng để xác định số tiền phải trả. Sau đây là công thức tính:

0,016 USD * số vCPU * thời lượng mỗi giờ

Công thức định giá tính toán số tiền theo giờ, nhưng Dataproc cũng có thể được tính phí theo giây và số tiền tăng thêm luôn được tính theo thời gian 1 giây. Do đó, thời gian thanh toán tối thiểu là 1 phút. Việc sử dụng Dataproc của người dùng được chỉ định theo số giờ phân số.Giá Dataproc bổ sung cho giá theo từng phiên bản của Compute Engine cho mỗi máy ảo. Ngoài ra, còn có các tài nguyên đám mây khác đang được sử dụng để thực thi hoàn chỉnh Google Cloud Dataproc, các khoản phí này cũng sẽ được bao gồm cho việc thực thi tổng thể. Để biết thêm về giá cả, bạn có thể tham khảo tài liệu về giá chính thức của Google Cloud Dataproc.Một trong những cách giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí sử dụng đó là tham khảo sự hỗ trợ tư vấn từ các chuyên gia của GCS Technology Company Vietnam - Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam am hiểu rõ về dịch vụ Dataproc để biết được mức phí phù hợp và tần suất sử dụng của doanh nghiệp, từ đó lựa chọn được gói phù hợp với tổ chức đó. Ngoài ra, hiện nay, các chủ doanh nghiệp cũng sẽ nhận được mức giá ưu đãi hấp dẫn cũng như sự hỗ trợ tận tình 24/7 khi gặp bất cứ vấn đề thắc mắc nào liên quan đến dịch vụ được cung cấp.

Các cách ứng dụng hiệu quả nhất của Cloud Dataproc

Sau đây GCS Vietnam sẽ đưa ra một số cách ứng dụng hiệu quả của dịch vụ Google Cloud Dataproc để hỗ trợ người dùng có thể tận dụng những tính năng của dịch vụ Google Cloud. Do đó, bây giờ chúng ta sẽ đi vào xem xét các trường hợp sử dụng riêng của Google Cloud Dataproc để có thể hiểu rõ hơn những nguyên tắc cơ bản của dịch vụ này.

Lập lịch trình công việc

Như đã được đề cập trong phần trước, các mẫu quy trình làm việc cung cấp một cách đơn giản và dễ thích ứng để quản lý hoặc thực hiện các hoạt động thao tác phức tạp. Những điều này giống với các thiết lập thực hiện quy trình làm việc lặp lại. Ngoài ra, chúng thường chứa các biểu đồ hiển thị mọi công việc được thiết lập để hoàn thành. Thông tin được xác định trước về việc làm và thời gian của người dùng.Bạn có thể lên lịch cho quy trình công việc bằng cách sử dụng Cloud Scheduler kết hợp Dataproc. Bộ tạo lịch được kiểm soát hoàn toàn cho các công việc được gọi là Cloud Scheduler. Hầu hết tất cả các công việc, bao gồm hàng loạt cơ sở hạ tầng đám mây và dữ liệu lớn, đều có thể được lên lịch bằng cách sử dụng tính năng này. Với việc lập kế hoạch dựa trên thời gian có thể được thực hiện hàng giờ hoặc hàng ngày, nó rất dễ sử dụng. Ngoài ra, bạn không cần phải biết thêm bất cứ công thức lập trình nào để sử dụng.

Sử dụng Apache Hive kết hợp Cloud Dataproc

Bạn có thể tối đa hóa tính linh hoạt và linh hoạt của thiết lập cụm bằng cách sử dụng Apache Hive liên kết với Cloud Dataproc. Đối với một số khối lượng công việc Hive nhất định, hãy sử dụng phương pháp phù hợp. Sau đó, phát triển từng cái phù hợp với nhu cầu công việc. Được xây dựng trên Hadoop, Hive là kho dữ liệu nguồn mở. Nó cung cấp HiveQL, một ngôn ngữ truy vấn gần giống với SQL. Kết quả là, nó được sử dụng trong việc phân tích các tập dữ liệu lớn, có cấu trúc.Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của DataprocDataproc là một dịch vụ rất tốt của Google Cloud, cho phép thực thi khối lượng công việc từ Spark và Apache Hadoop. Mặc dù Dataproc có thể giữ các phiên bản của nó không trạng thái, nhưng vẫn nên tích hợp Apache Hive vào Cloud Dataproc bằng cách sử dụng dữ liệu Hive trong bộ lưu trữ đám mây và kho lưu trữ Hive Meta trong MySQL thay vì Cloud SQL.

Sử dụng phiên bản chính xác của hình ảnh tùy chỉnh

Hình ảnh tùy chỉnh được sử dụng khi hệ điều hành và các thành phần Big Data được nhóm lại với nhau bằng các phiên bản hình ảnh. Chúng được sử dụng trong quy trình cung cấp cụm Dataproc. Tất cả các thành phần Hệ điều hành, Google Cloud và Big Data đều có thể được kết hợp bằng cách sử dụng các phiên bản hình ảnh để tạo thành một gói duy nhất. Sau đó, toàn bộ gói sẽ được cài đặt trên cụm của bạn mà không bị chia thành các phần nhỏ hơn.Do đó, bạn nên sử dụng hình ảnh tùy chỉnh nếu bạn có các phần phụ thuộc cụ thể, chẳng hạn như thư viện Python mà bạn muốn chuyển sang cụm.Lưu ý rằng hình ảnh phải được tạo từ hình ảnh mới nhất nằm trong phần phụ mà bạn dự định sử dụng.

Nhận lệnh của các thủ tục khởi tạo

Nắm quyền quản lý các hoạt động khởi động là một trong những ứng dụng thực tế hay nhất của Google Cloud Dataproc. Mục tiêu của các hoạt động này là cho phép tùy chỉnh Cloud Dataproc với một số cách triển khai phong phú.Sau khi tạo cụm Dataproc, bạn có thể muốn xem xét việc xác định tập lệnh và các hoạt động thực thi. Khi cụm được cấu hình đầy đủ, các tập lệnh này sẽ được chạy trên từng nút riêng lẻ. Do đó, tốt nhất bạn nên tìm kiếm các hoạt động khởi tạo từ một vị trí mà bạn có thể kiểm soát chúng để phù hợp với yêu cầu riêng của mình.

Lời kết

Qua nội dung trên GCS Vietnam mong rằng bạn đọc đã hiểu rõ hơn về Cloud Dataproc là gì. Với những lợi ích vượt trội như tăng tốc thời gian đưa vào sản xuất, giảm chi phí, tăng cường bảo mật, khả năng mở rộng, khả năng hợp tác và khả năng đổi mới, Cloud Dataproc là một lựa chọn phù hợp cho mọi doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả. Hãy liên hệ qua LiveChat ngay từ hôm nay để nhận được ưu đãi hấp dẫn khi đăng ký dịch vụ của Google Cloud.
Scroll to Top