Blog chia sẻ kiến thức FPT Cloud

1. Giới thiệu Flamingo: Few-shot learning cho các mô hình ngôn ngữ thị giác  Flamingo (tài liệu gốc: [https://arxiv.org/pdf/2204.14198]) là một nhánh của mô hình ngôn ngữ thị giác (VLMs) được xây dựng bởi nhóm các chuyên gia tại Google DeepMind để giải quyết các bài toán về Few-shot learning trong học máy đa phương thức. Mô hình này được xây dựng dựa trên ba tầng lớp quan trọng:  Kết hợp sức mạnh của các mô hình đã huấn luyện sẵn cho xử lý hình ảnh và xử lý ngôn ngữ.  Xử lý linh hoạt chuỗi dữ liệu gồm cả hình ảnh và văn bản xen kẽ.  Dễ dàng nhận hình ảnh hoặc video làm đầu vào.  Sự linh hoạt này giúp Flamingo có thể được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu web quy mô lớn, nơi hình ảnh và văn bản được kết hợp lẫn nhau. Đây chính là yếu tố quan trọng để Flamingo có khả năng học những nhiệm vụ mới chỉ với một vài ví dụ.  Nhờ vậy, bằng cách sử dụng một vài ví dụ mẫu phù hợp với từng tác vụ, một mô hình Flamingo có thể đạt được hiệu năng hàng đầu trong nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh, tạo chú thích (caption) và trả lời câu hỏi trắc nghiệm.  Cách tiếp cận few-shot này thường giúp Flamingo vượt trội hơn cả những mô hình đã được tinh chỉnh bằng lượng dữ liệu nhiều gấp hàng nghìn lần.  2. Flamingo vận hành như thế nào? Flamingo hoạt động thông qua một giao diện đa phương thức, xử lý kết hợp hình ảnh, video và văn bản để tạo ra phản hồi dưới dạng văn bản phù hợp. Thiết kế này giúp Flamingo dễ dàng thích ứng với nhiều tác vụ khác nhau, tương tự như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), vốn sử dụng các gợi ý bằng văn bản để giải quyết nhiều thách thức liên quan đến ngôn ngữ.  Kiến trúc mô hình   OpenFlamingo kết hợp một bộ mã hóa thị giác đã được huấn luyện sẵn với một mô hình ngôn ngữ thông qua các lớp cross-attention. Kiến trúc mô hình được minh họa bên dưới.  Kiến trúc này hoạt động thông qua hai nhánh chính:     a. Nhánh thị giác (bên trái) Nhánh này chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thị giác (hình ảnh) và chuẩn bị cho mô hình ngôn ngữ.  Vision Encoder: Đây là một mô hình đã được huấn luyện sẵn (biểu thị bằng biểu tượng bông tuyết “đóng băng”), có nhiệm vụ trích xuất đặc trưng từ hình ảnh đầu vào. Một điểm quan trọng trong thiết kế là các trọng số của bộ mã hóa này được “đóng băng” và không thay đổi trong quá trình huấn luyện.  Perceiver Resampler: Đầu ra từ bộ mã hóa thị giác sau đó được đưa vào Perceiver Resampler. Thành phần này ánh xạ các đặc trưng thị giác có kích thước thay đổi thành một số lượng nhỏ, cố định các token đầu ra. Mô-đun này được huấn luyện từ đầu (biểu thị bằng màu tím), học cách tạo ra phiên bản rút gọn của dữ liệu hình ảnh. Trong Flamingo, số lượng token hình ảnh đầu ra được đặt là 5.  b. Nhánh ngôn ngữ (bên phải) Nhánh này xử lý văn bản và kết hợp nó với thông tin thị giác để tạo ra đầu ra cuối cùng.  Interleaved Input: Mô hình nhận một chuỗi đầu vào gồm văn bản xen kẽ với các ký hiệu giữ chỗ cho hình ảnh (<image>).  LM Blocks: Nền tảng của nhánh này là một mô hình ngôn ngữ lớn (Language Model – LM) đã được huấn luyện sẵn (ví dụ: Chinchilla). Tương tự như Bộ mã hóa thị giác, các khối LM này cũng được “đóng băng”, nghĩa là tận dụng vốn kiến thức ngôn ngữ khổng lồ mà không cần huấn luyện lại.  Gated XATTN-DENSE: Đây là điểm đổi mới then chốt giúp kết nối hai nhánh. Đây là những mô-đun mới, được huấn luyện từ đầu và chèn vào giữa các khối LM. Khi mô hình gặp một ký hiệu <image> trong dòng văn bản, lớp Gated XATTN-DENSE sẽ thực hiện phép cross-attention, dùng thông tin văn bản làm “truy vấn” để “nhìn vào” các token hình ảnh do Perceiver Resampler sinh ra. Thành phần “gated” là cơ chế kiểm soát mức độ thông tin hình ảnh được phép ảnh hưởng đến quá trình sinh ngôn ngữ, giúp kết hợp linh hoạt hai loại dữ liệu.  Thiết lập tiêu chuẩn mới cho Few-Shot learning  Flamingo đã được kiểm chứng nghiêm ngặt trên 16 tác vụ khác nhau và luôn đạt kết quả tốt hơn so với các mô hình few-shot learning trước đây, ngay cả khi mỗi tác vụ chỉ có bốn ví dụ. Trong một số trường hợp, Flamingo còn cho thấy hiệu năng tốt hơn cả những phương pháp cần tinh chỉnh trên quy mô lớn và sử dụng tập dữ liệu khổng lồ, cho thấy khả năng khái quát hóa rất hiệu quả.  Bằng cách giảm thiểu nhu cầu gắn nhãn dữ liệu quy mô lớn và huấn luyện lại riêng cho từng tác vụ, Flamingo đánh dấu một bước tiến quan trọng về hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ thị giác. Khả năng học nhanh từ số lượng ví dụ hạn chế đưa AI tiến gần hơn đến sự thích ứng tự nhiên như con người, mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn với độ chính xác cao và dễ dàng hơn. 3. Tại sao phải tinh chỉnh Flamingo? Để kiểm chứng hiệu năng của hệ thống H100 mới, chúng tôi tiến hành thử nghiệm khả năng vận hành một mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Trong quá trình đánh giá này, chúng tôi chọn tinh chỉnh một phiên bản Flamingo do cộng đồng phát triển. Dự án này đồng thời phục vụ hai mục tiêu:  System Validation: Chúng tôi sử dụng tác vụ tinh chỉnh này để kiểm thử nghiêm ngặt hạ tầng H100, nhằm đảm bảo nó có thể đáp ứng các yêu cầu tính toán khắt khe trong việc huấn luyện và vận hành một mô hình lớn.  Code Verification: Do mã nguồn gốc của mô hình Flamingo không được công bố rộng rãi, chúng tôi dựa vào phiên bản do cộng đồng phát triển. Quá trình này giúp kiểm chứng xem bản mã nguồn mở đó có tái hiện chính xác và vận hành được mô hình như mô tả trong bài báo nghiên cứu hay không.  Do đó, xin lưu ý rằng trọng tâm của chúng tôi ở đây là khả năng của hệ thống, chứ không phải đánh giá độ chính xác của mô hình.  Trong dự án này, một bản sao Flamingo có tên OpenFlamingo, do ML-Foundation phát triển, đã được sử dụng vì mô hình Flamingo gốc chưa được công bố rộng rãi. Mục tiêu là tinh chỉnh OpenFlamingo trên bộ dữ liệu gốc và đánh giá hiệu năng của nó trong điều kiện kiểm soát.   Những kết quả này giúp xác định tính khả thi của việc triển khai OpenFlamingo trong các ứng dụng thực tiễn, đồng thời tối ưu hóa việc khai thác phần cứng. 4. Flamingo được tinh chỉnh như thế nào? Cài đặt OpenFlamingo  Để cài đặt gói này trong môi trường hiện có, hãy chạy lệnh sau:  [code lang="js"] pip install open-flamingo [/code] Hoặc để tạo một môi trường Conda dành cho việc chạy OpenFlamingo, hãy chạy lệnh sau: [code lang="js"] conda env create -f environment.yml [/code] Để cài đặt các dependencies phục vụ huấn luyện hoặc đánh giá, hãy chạy một trong hai lệnh đầu tiên. Để cài đặt toàn bộ, hãy chạy lệnh thứ ba. [code lang="js"] pip install open-flamingo[training] pip install open-flamingo[eval] pip install open-flamingo[all] [/code] Có ba tệp câu lệnh requirements.txt:  requirements.txt  requirements-training.txt  requirements-eval.txt   Tùy theo mục đích sử dụng, bạn có thể cài đặt bất kỳ gói nào trong số này bằng lệnh: pip install -r <requirements-file.txt>. Tệp base chỉ bao gồm các dependencies cần thiết để chạy mô hình.  Phát triển   Các tác giả mã nguồn mở sử dụng pre-commit hooks để đồng bộ định dạng mã với các kiểm tra trong kho lưu trữ. Để cài đặt pre-commit, hãy chạy lệnh sau:  [code lang="js"] pip install pre-commit [/code] hoặc sử dụng brew cho MacOS:  [code lang="js"] brew install pre-commit  [/code] Kiểm tra phiên bản đã cài đặt với:  [code lang="js"] pre-commit --version  [/code] Sau đó, tại thư mục gốc của kho lưu trữ này, hãy chạy lệnh:  [code lang="js"] pre-commit install  [/code] Sau đó, mỗi lần chúng ta chạy git commit, các kiểm tra sẽ được thực hiện. Nếu các tệp bị định dạng lại bởi các hooks, hãy chạy lại lệnh:  [code lang="js"] git add     [/code] cho các tệp bạn đã thay đổi, và hãy chạy lại lệnh  [code lang="js"] git commit  [/code] Quy trình huấn luyện   Để huấn luyện OpenFlamingo, hãy đảm bảo môi trường của bạn khớp với môi trường của environment.yml.  Xử lý dữ liệu   Mã nguồn sử dụng WebDataset để tải các tệp .tar chứa các chuỗi hình ảnh và văn bản một cách hiệu quả. Chúng tôi khuyến nghị lấy mẫu lại các shard với thay thế trong quá trình huấn luyện bằng cách gắn cờ -- dataset_resampled.  Bộ dữ liệu LAION-2B  LAION-2B chứa 2 tỷ cặp (hình ảnh, văn bản) được trích xuất từ web. Vui lòng sử dụng img2dataset để tải xuống bộ dữ liệu này thành các tệp tar.  Bộ dữ liệu đa phương thức C4 (Multimodal C4 - MMC4)  OpenFlamingo được huấn luyện trên phiên bản đầy đủ của MMC4, bao gồm 103 triệu tài liệu với chuỗi hình ảnh và văn bản xen kẽ. Trong quá trình huấn luyện, chuỗi được cắt ngắn còn 256 token văn bản và 6 hình ảnh mỗi chuỗi. Codebase yêu cầu các tệp .tar chứa các tệp .json, trong đó bao gồm hình ảnh gốc được mã hóa bằng base64.   Các script được cung cấp để chuyển đổi MMC4 sang định dạng này:   (1) Tải xuống các shard MMC4 thành các tệp .zip bằng các script do MMC4 cung cấp (ví dụ: fewer_facesv2.sh).   (2) Tải xuống hình ảnh gốc MMC4 vào một thư mục hình ảnh bằng các script do MMC4 cung cấp (ví dụ: download_images.py).   (3) Chạy scripts/convert_mmc4_to_wds.py để chuyển đổi các mục đã tải xuống thành các tệp định dạng  tar.  Bộ dữ liệu tùy chỉnh  Gần đây có báo cáo rằng các URL tải xuống bộ dữ liệu MMC4 đang gặp một số vấn đề về quyền truy cập. Do đó, chúng tôi đã tạo một script giúp chuẩn bị bộ dữ liệu tùy chỉnh bằng cách chuyển đổi nó sang định dạng của MMC4 (chúng tôi đã sử dụng bộ dữ liệu ADNI làm mục tiêu cho ví dụ này, với dữ liệu hình ảnh base64 mẫu cố định). Bạn có thể sửa đổi script này theo bộ dữ liệu tùy chỉnh của mình:  [code lang="js"] import json import os import tarfile def compress_directory_to_tar(directory_path):     json_files = [f for f in os.listdir(directory_path) if f.endswith('.json')]     os.makedirs('replicate_mmc4', exist_ok=True)     for i in range(0, len(json_files), 20):         batch_files = json_files[i:i+20]         tar_file_path = os.path.join('replicate_mmc4', f"{i//20:09d}.tar")         with tarfile.open(tar_file_path, "w:gz") as tar:             for file in batch_files:                 tar.add(os.path.join(directory_path, file), arcname=file)         print(f"Batch {i//20} compressed to {tar_file_path}") def convert_adni_to_mmc4(input_json_path, output_folder):     # Ensure the output folder exists     os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)     # Load the large JSON file     with open(input_json_path, 'r') as f:         data = json.load(f)     matched_text_index = 0     # Iterate over each item in the list and save it as a separate JSON file     for idx, item in enumerate(data):         # Ensure compatibility with the structure of f9773b9c866145c28fe0b701dde8dfbe.json         # Handle text list:         conversations = item.get("conversations", None)         if conversations is not None:             text_list = []             for conversation in conversations:                 text_list.append(conversation["value"])         # Check for <image> tag in the first element of conversations list         first_convo = conversations[0]["value"]         if "<image>" in first_convo:             if first_convo.startswith("<image>"):                 matched_text_index = 0             elif first_convo.endswith("<image>"):                 matched_text_index = 1         item["text_list"] = text_list         # Handle image's base64 content:         with open('./sample_base64.txt', 'r') as f:             sample_img_base64_data = f.read()         # Handle image info:         img_info = []         images_list = item.get("image", None)         if images_list is not None:             for img in images_list:                 img_obj = {}                 img_obj["image_name"] = img                 img_obj["raw_url"] = "https://example.com/{}".format(img)                 img_obj["matched_text_index"] = matched_text_index                 img_obj["matched_sim"] = 0.75                 img_obj["image_base64"] = sample_img_base64_data                 img_info.append(img_obj)         # Create similarity_matrix         similarity_matrix = []         for img in img_info:             for _ in range(len(text_list)):                 inner_list = [0] * len(text_list)                 inner_list[matched_text_index] = 1                 similarity_matrix.append(inner_list)         # item["similarity_matrix"] = similarity_matrix         output_item = {             "id": item.get("id", None),             "url": "https://example.com",             "text_list": item.get("text_list", None),             "image_info": img_info,             "similarity_matrix": similarity_matrix,             "could_have_url_duplicate": 0         }         # Save the item as a separate JSON file         output_path = os.path.join(output_folder, f"{idx:05d}.json")         with open(output_path, 'w') as out_f:             json.dump(output_item, out_f) [/code] Các chuỗi do ChatGPT khởi tạo  Một tập con các mô hình của chúng tôi (liệt kê bên dưới) cũng được huấn luyện trên các chuỗi (hình ảnh, văn bản) do ChatGPT tạo thử nghiệm, trong đó hình ảnh được lấy từ LAION. Các shard chứa những chuỗi này có thể tìm thấy tại bảng tính CodaLab này. Họ không thể phân phối hình ảnh gốc trong các shard phát hành; hình ảnh cần được tải trước từ các URL trong các tệp JSON và chuyển sang định dạng base64 trước khi sử dụng dữ liệu này để huấn luyện trong codebase của chúng tôi.  Các mô hình được huấn luyện với các chuỗi do ChatGPT tạo:  OpenFlamingo-4B-vitl-rpj3b  OpenFlamingo-4B-vitl-rpj3b-langinstruct  Lệnh huấn luyện   Một Slurm mẫu được cung cấp trong script huấn luyện trong scripts/. Bạn cũng có thể sửa đổi lệnh sau:  [code lang="js"]  torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 open_flamingo/train/train.py \     --lm_path anas-awadalla/mpt-1b-redpajama-200b \     --tokenizer_path anas-awadalla/mpt-1b-redpajama-200b \     --cross_attn_every_n_layers 1 \     --dataset_resampled \     --batch_size_mmc4 2 \     --train_num_samples_mmc4 1000 \     --workers=4 \     --run_name OpenFlamingo-3B-vitl-mpt1b \     --num_epochs 20 \     --warmup_steps 1875 \     --mmc4_textsim_threshold 0.24 \     --mmc4_shards "modifications/VLM_ADNI_DATA/replicate_mmc4/{000000000..000000040}.tar" \     --report_to_wandb [/code] Mã nguồn của mô hình MPT-1B (base và instruct) không nhận tham số labels và cũng không tính trực tiếp hàm mất mát cross-entropy trong forward(). Chúng tôi khuyến nghị sử dụng một phiên bản các mô hình MPT-1B đã được chỉnh sửa, có thể tìm thấy tại đây.  Huấn luyện phân tán   Theo mặc định, train.py sử dụng Distributed Data Parallel của Pytorch để huấn luyện.   Để sử dụng Fully Sharded Data Parallel (FSDP), hãy gắn cờ --fsdp.   Một số lưu ý về FSDP từ nhóm OpenFlamingo: Chúng tôi khuyến nghị sử dụng cờ --fsdp_use_orig_params df. Nếu --fsdp được bật mà không có cờ này, tất cả embeddings của mô hình ngôn ngữ sẽ được mở khóa trong quá trình huấn luyện. (Ngược lại, hành vi mặc định là chỉ huấn luyện các token <image> và <|endofchunk|> mới được thêm vào.)   Lưu ý: Chúng tôi đã gặp vấn đề khi sử dụng OPT với cờ này. Các mô hình ngôn ngữ khác sẽ tương thích hơn.   Chiến lược đóng gói FSDP hiện tại không cho phép huấn luyện embeddings của mô hình ngôn ngữ sử dụng tied weights (tức là embeddings đầu vào/đầu ra được liên kết). Để huấn luyện các mô hình như vậy với FSDP, embeddings của mô hình ngôn ngữ phải được đóng băng bằng cờ —freeze_lm_embeddings.   Chúng tôi cũng triển khai gradient checkpointing và huấn luyện với mixed precision. Sử dụng lần lượt các cờ —gradient_checkpointing và —precision.  Khởi tạo mô hình OpenFlamingo   OpenFlamingo hỗ trợ các bộ mã hóa thị giác đã được huấn luyện trước từ gói OpenCLIP, bao gồm các mô hình đã được huấn luyện trước của OpenAI. Chúng cũng hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện sẵn từ gói transformers, chẳng hạn như MPT, RedPajama, LLaMA, OPT, GPT-Neo, GPT-J hay các mô hình Pythia [code lang="js"]  from open_flamingo import create_model_and_transforms model, image_processor, tokenizer = create_model_and_transforms(     clip_vision_encoder_path="ViT-L-14",     clip_vision_encoder_pretrained="openai",     lang_encoder_path="anas-awadalla/mpt-1b-redpajama-200b",     tokenizer_path="anas-awadalla/mpt-1b-redpajama-200b",     cross_attn_every_n_layers=1,     cache_dir="PATH/TO/CACHE/DIR" # Defaults to ~/.cache )  [/code] 5. Kết quả đạt được Dưới đây là kết quả được báo cáo từ WandBs của chúng tôi: GPU NVIDIA H100  Hệ thống NVIDIA H100 đã được sử dụng:   Hệ thống được trang bị 8 * GPU NVIDIA H100 80GB HBM3. Tuy nhiên, đối với thiết lập huấn luyện này, chỉ cần 2 GPU với huấn luyện phân tán là hoàn thiện.   Mỗi GPU NVIDIA H100 có 80GB bộ nhớ băng thông cao (HBM3), tạo ra một hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC) hoặc huấn luyện AI.   Các GPU NVIDIA H100 ở trạng thái hiệu suất P0, cho thấy chúng đang ở chế độ hiệu suất cao nhất hiện có.  Các số liệu được báo cáo của mô hình    Dữ liệu huấn luyện cho thấy quá trình đang vận hành tốt, với các hành vi đúng như yêu cầu trên các thông số khác nhau. Đường cong loss giảm mạnh ở giai đoạn đầu rồi dần ổn định, cho thấy mô hình đang đạt kết quả tốt. Learning rate tuân theo lịch trình khởi động tuyến tính (linear warm-up). Đây chính là phương pháp phổ biến để giữ cho giai đoạn huấn luyện ban đầu ổn định.  Thời gian xử lý từng bước (step time) và thời gian tải dữ liệu nhìn chung ổn định, chỉ có một vài đột biến có thể xuất phát từ biến động hệ thống, quá trình lưu checkpoint hoặc độ trễ khi tải dữ liệu. Global step tăng tuyến tính, xác nhận rằng quá trình huấn luyện đang tiến triển ổn định.  Chỉ số samples per second per GPU cũng duy trì mức ổn định, chỉ có một chút sụt giảm nhỏ nhưng không gây ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng tổng thể. Nhìn chung, các chỉ số này cho thấy mô hình huấn luyện hoạt động bình thường, tuy nhiên việc giám sát kỹ hơn những đột biến về thời gian xử lý bước và tải dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa hiệu quả hơn nữa.  Các số liệu được báo cáo của hệ thống  Lỗi bộ nhớ không được sửa của GPU (Trên cùng bên trái): Đường này vẫn ở mức 0, cho thấy không có lỗi bộ nhớ nào chưa được sửa.  Lỗi bộ nhớ đã được sửa của GPU (Trên cùng ở giữa): Biểu đồ cũng thẳng ở mức 0, nghĩa là không có lỗi bộ nhớ đã được sửa.  Tốc độ xung nhịp bộ nhớ GPU (Trên cùng bên phải): Bình thường; tốc độ xung nhịp ổn đỉnh cho thấy không có sự thay đổi tần số động hay giới hạn hiệu năng.  Tốc độ xung nhịp Bộ đa xử lý Streaming (SM) của GPU (Dưới cùng bên trái): Bình thường; tốc độ xung nhịp ổn định cho thấy không có điều tiết nhiệt.  Mức sử dụng điện năng GPU (W) (Dưới cùng ở giữa): Hiển thị dạng chu kỳ, cho thấy mức tiêu thụ điện năng của GPU dao động trong quá trình thực thi tác vụ ⇒ có thể do xử lý theo nhóm, lập lịch công việc hoặc cơ chế quản lý điện năng. Giới hạn điện năng cưỡng bức của GPU (W) (Trên cùng bên trái): Bình thường; điều này cho thấy GPU không vượt quá giới hạn điện năng được xác định trước. Bộ nhớ GPU được phân bổ (Bytes) (Trên cùng ở giữa): Việc phân bổ bộ nhớ vẫn ổn định nhưng đột ngột giảm vào cuối => Sự sụt giảm này là khi quá trình huấn luyện kết thúc.  Bộ nhớ GPU được phân bổ (%) (Trên cùng bên phải): Bình thường, tương tự như Bộ nhớ GPU được phân bổ (Bytes).  Thời gian GPU dành để truy cập bộ nhớ (%) (Dưới cùng bên trái): Tương quan với Mức sử dụng điện năng GPU (W) ở trên.  Nhiệt độ GPU (°C) (Dưới cùng ở giữa): Tương quan với Mức sử dụng điện năng GPU (W) ở trên.  Mức sử dụng GPU (%) (Dưới cùng bên phải): Tương quan với Mức sử dụng điện năng GPU (W) ở trên.

I. Các lỗ hổng bảo mật được công bố trong tháng 08  1. Microsoft công bố các bản vá cho các lỗ hổng bao gồm 107 lỗ hổng, trong đó có 9 lỗ hổng thực thi mã từ xa, 3 lỗ hổng rò rỉ thông tin và 1 lỗ hổng leo thang đặc quyền.  Hôm nay, Microsoft phát hành bản cập nhật Patch Tuesday tháng 8/2025, bao gồm các bản vá bảo mật cho 107 lỗ hổng, trong đó có một lỗ hổng zero-day trong Windows Kerberos đã được công bố công khai.  Đợt cập nhật lần này cũng xử lý 13 lỗ hổng ở mức “Nguy hiểm”, bao gồm 9 lỗ hổng thực thi mã từ xa, 3 lỗ hổng rò rỉ thông tin và 1 lỗ hổng leo thang đặc quyền.  Cụ thể, số lượng lỗ hổng theo từng loại như sau:  44 lỗ hổng leo thang đặc quyền (Elevation of Privilege)  35 lỗ hổng thực thi mã từ xa (Remote Code Execution)  18 lỗ hổng rò rỉ thông tin (Information Disclosure)  4 lỗ hổng từ chối dịch vụ (Denial of Service)  9 lỗ hổng giả mạo (Spoofing)  Theo BleepingComputer, khi thống kê các bản vá trong Patch Tuesday, chỉ tính những bản phát hành vào đúng đợt cập nhật này, không bao gồm các bản vá cho Mariner, Azure và Microsoft Edge đã được phát hành trước đó trong tháng.  Để tìm hiểu chi tiết hơn về các bản cập nhật không liên quan đến bảo mật được phát hành hôm nay, có thể tham khảo các bài viết riêng về bản cập nhật tích lũy Windows 11 KB5063878 & KB5063875, cũng như bản cập nhật tích lũy Windows 10 KB5063709.  Một lỗ hổng zero-day đã được công bố công khai và vá lỗi  Patch Tuesday tháng này khắc phục một lỗ hổng zero-day đã được công bố công khai trong Windows Kerberos. Microsoft định nghĩa lỗ hổng zero-day là lỗ hổng đã bị công bố hoặc đang bị khai thác khi chưa có bản vá chính thức.  Lỗ hổng zero-day được công bố công khai là: CVE-2025-53779 – Lỗ hổng leo thang đặc quyền (Elevation of Privilege) trong Windows Kerberos  Microsoft đã vá một lỗi trong Windows Kerberos cho phép kẻ tấn công đã xác thực có thể giành quyền quản trị viên miền (domain administrator).  “Lỗi relative path traversal trong Windows Kerberos cho phép một kẻ tấn công đã được ủy quyền nâng cao đặc quyền qua mạng,” Microsoft giải thích.  Theo Microsoft, để khai thác lỗ hổng này, kẻ tấn công cần có quyền nâng cao đối với các thuộc tính dMSA sau:  msds-groupMSAMembership: Thuộc tính này cho phép người dùng sử dụng dMSA.  msds-ManagedAccountPrecededByLink: Kẻ tấn công cần quyền ghi (write access) vào thuộc tính này để chỉ định một người dùng mà dMSA có thể thay mặt hành động.  Microsoft ghi nhận việc phát hiện ra lỗ hổng này thuộc về Yuval Gordon của Akamai, người đã công bố báo cáo kỹ thuật về lỗ hổng vào tháng 5.  Cập nhật gần đây từ các công ty khác Các nhà cung cấp khác đã phát hành bản cập nhật hoặc khuyến cáo bảo mật trong tháng 8/2025 bao gồm:  7-Zip: Phát hành bản vá cho lỗ hổng path traversal có thể dẫn tới thực thi mã từ xa (RCE).  Adobe: Phát hành bản vá khẩn cấp cho các lỗ hổng zero-day trong AEM Forms sau khi xuất hiện PoC.  Cisco: Phát hành bản vá cho WebEx và Identity Services Engine.  Fortinet: Hôm nay phát hành bản vá bảo mật cho nhiều sản phẩm, gồm FortiOS, FortiManager, FortiSandbox và FortiProxy.  Google: Phát hành bản vá bảo mật cho Android, khắc phục hai lỗ hổng Qualcomm đang bị khai thác tích cực.  Microsoft: Cảnh báo về lỗ hổng Microsoft Exchange CVE-2025-53786 có thể bị lợi dụng để chiếm đoạt môi trường đám mây.  Proton: Vá lỗi trong ứng dụng Authenticator mới trên iOS, lỗi này ghi lại dữ liệu bí mật TOTP của người dùng ở dạng văn bản thô.  SAP: Phát hành bản cập nhật bảo mật tháng 7 cho nhiều sản phẩm, bao gồm nhiều lỗ hổng có điểm CVSS 9.9.  Trend Micro: Phát hành công cụ khắc phục tạm thời cho lỗ hổng RCE trong Apex One đang bị khai thác; bản vá đầy đủ sẽ ra mắt sau.  WinRAR: Cuối tháng 7 phát hành bản vá cho lỗ hổng path traversal đang bị khai thác, có thể dẫn tới thực thi mã từ xa.  Dưới đây là danh sách đầy đủ các lỗ hổng đã được giải quyết trong các bản cập nhật Patch Tuesday tháng 8 năm 2025 TagCVE IDCVE TitleSeverityAzure Stack CVE-2025-53793Azure Stack Hub Information Disclosure Vulnerability CriticalAzure Virtual Machines CVE-2025-49707Azure Virtual Machines Spoofing Vulnerability CriticalAzure Virtual Machines CVE-2025-53781Azure Virtual Machines Information Disclosure Vulnerability CriticalGraphics Kernel CVE-2025-50176DirectX Graphics Kernel Remote Code Execution Vulnerability CriticalMicrosoft Graphics Component CVE-2025-50165Windows Graphics Component Remote Code Execution Vulnerability CriticalMicrosoft Office CVE-2025-53740Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability CriticalMicrosoft Office CVE-2025-53731Microsoft Office Remote Code Execution Vulnerability CriticalMicrosoft Office Word CVE-2025-53784Microsoft Word Remote Code Execution Vulnerability CriticalMicrosoft Office Word CVE-2025-53733Microsoft Word Remote Code Execution Vulnerability CriticalRole: Windows Hyper-V CVE-2025-48807Windows Hyper-V Remote Code Execution Vulnerability CriticalWindows GDI+ CVE-2025-53766GDI+ Remote Code Execution Vulnerability CriticalWindows Message Queuing CVE-2025-50177Microsoft Message Queuing (MSMQ) Remote Code Execution Vulnerability CriticalWindows NTLM CVE-2025-53778Windows NTLM Elevation of Privilege Vulnerability Critical Chi tiết về từng loại lỗ hổng và bản vá có thể xem thêm tại Tuesday Patch, paper.   2. Linux công bố các lỗ hổng trong tháng 8  CVE-2025-8941– Linux-PAM pam_namespace symlink Phát hiện lỗ hổng trong linux-pam. Mô-đun pam_namespace có thể xử lý không đúng các đường dẫn do người dùng kiểm soát, cho phép người dùng cục bộ khai thác tấn công symlink và điều kiện tranh chấp (race condition) để leo thang đặc quyền lên root. CVE này cung cấp bản vá “hoàn chỉnh” cho CVE-2025-6020.  CVE-2025-53788– Microsoft Windows Subsystem for Linux toctou Phát hiện lỗ hổng trong Microsoft Windows Subsystem for Linux (phiên bản chưa xác định), được đánh giá ở mức nghiêm trọng. Vấn đề ảnh hưởng đến một khối mã chưa được công bố. Việc xử lý với một đầu vào chưa xác định dẫn đến lỗ hổng toctou (time-of-check to time-of-use). Theo CWE-367, lỗ hổng xảy ra khi sản phẩm kiểm tra trạng thái của một tài nguyên trước khi sử dụng, nhưng trạng thái của tài nguyên có thể thay đổi giữa thời điểm kiểm tra và thời điểm sử dụng, làm cho kết quả kiểm tra trở nên không hợp lệ. Điều này có thể khiến sản phẩm thực hiện các hành động không hợp lệ khi tài nguyên ở trạng thái không mong đợi. Lỗ hổng ảnh hưởng đến tính bảo mật, tính toàn vẹn và tính sẵn sàng.  Lỗ hổng được công bố ngày 12/08/2025 trong Security Update Guide trên website của Microsoft. Khuyến cáo được đăng tải tại msrc.microsoft.com. Lỗ hổng này được định danh CVE-2025-53788. Khai thác được đánh giá là khó, yêu cầu thực hiện tấn công ở mức cục bộ. Hiện chưa có chi tiết kỹ thuật hoặc mã khai thác công khai. Giá trị ước tính của một khai thác có thể dao động từ 5.000 – 25.000 USD (ước tính ngày 12/08/2025).  Cài đặt bản vá có thể loại bỏ hoàn toàn vấn đề này. Biện pháp giảm thiểu đã được công bố ngay sau khi lỗ hổng được tiết lộ.  CVE-2025-26863 – Intel 700 Series Ethernet đến phiên bản 2.28.4 – Lỗi tiêu thụ tài nguyên trong Linux Kernel-Mode Driver Phát hiện lỗ hổng trong Intel 700 Series Ethernet đến phiên bản 2.28.4, được đánh giá ở mức gây vấn đề (problematic). Lỗ hổng ảnh hưởng đến một số quá trình xử lý chưa xác định trong thành phần Linux Kernel-Mode Driver. Việc xử lý với một đầu vào chưa xác định dẫn đến lỗ hổng tiêu thụ tài nguyên. Theo định nghĩa CWE-400, sản phẩm không kiểm soát đúng việc cấp phát và duy trì tài nguyên giới hạn, cho phép tác nhân tấn công ảnh hưởng đến lượng tài nguyên tiêu thụ, cuối cùng dẫn đến cạn kiệt tài nguyên sẵn có. Ảnh hưởng chính là đến tính sẵn sàng (availability).   Mô tả CVE:  Tiêu thụ tài nguyên không kiểm soát trong Linux kernel-mode driver cho một số thiết bị Intel(R) 700 Series Ethernet trước phiên bản 2.28.5 có thể cho phép người dùng đã xác thực gây ra từ chối dịch vụ (DoS).  Khuyến cáo được đăng tải tại intel.com. Lỗ hổng được định danh CVE-2025-26863 kể từ ngày 21/02/2025. Khai thác được đánh giá là dễ, yêu cầu thực hiện tấn công ở mức cục bộ. Hiện chưa có chi tiết kỹ thuật hoặc mã khai thác công khai.  Nâng cấp lên phiên bản 2.28.5 sẽ loại bỏ hoàn toàn lỗ hổng này.  Các mục liên quan đến lỗ hổng có thể được tìm thấy tại VDB-319691, VDB-319692, VDB-319694 và VDB-319703.  CVE-2025-26697 – Intel 700 Series Ethernet đến phiên bản 2.28.4 – Lỗi tiêu thụ tài nguyên trong Linux Kernel-Mode Driver Phát hiện lỗ hổng trong Intel 700 Series Ethernet đến phiên bản 2.28.4, được phân loại ở mức gây vấn đề (problematic). Lỗ hổng ảnh hưởng đến một đoạn mã chưa xác định trong thành phần Linux Kernel-Mode Driver. Việc xử lý với một đầu vào chưa xác định dẫn đến lỗ hổng tiêu thụ tài nguyên. Theo định nghĩa CWE-400, sản phẩm không kiểm soát đúng việc cấp phát và duy trì tài nguyên giới hạn, cho phép tác nhân tấn công ảnh hưởng đến lượng tài nguyên tiêu thụ, cuối cùng dẫn đến cạn kiệt tài nguyên sẵn có. Ảnh hưởng chính là đến tính sẵn sàng (availability).  Mô tả của CVE:  Tiêu thụ tài nguyên không kiểm soát trong Linux kernel-mode driver cho một số thiết bị Intel(R) 700 Series Ethernet trước phiên bản 2.28.5 có thể cho phép người dùng đã xác thực gây ra từ chối dịch vụ (DoS).  Khuyến cáo được đăng tải tại intel.com. Lỗ hổng được định danh CVE-2025-26697 kể từ ngày 21/02/2025. Khai thác được đánh giá là dễ, yêu cầu thực hiện tấn công ở mức cục bộ. Hiện chưa có chi tiết kỹ thuật hoặc mã khai thác công khai.  Nâng cấp lên phiên bản 2.28.5 sẽ loại bỏ hoàn toàn lỗ hổng này.  Các mục liên quan đến lỗ hổng này gồm VDB-319691, VDB-319692, VDB-319696 và VDB-319703.  🔗 Chi tiết về các lỗ hổng có thể xem tại Advisories.  3. VMWare công bố các lỗ hổng trong cuối tháng 7 và đầu tháng 8  CVE-2025-41241 - VMware vCenter – Bản cập nhật vá lỗ hổng từ chối dịch vụ  Phát hiện lỗ hổng trong VMware vCenter Server, Cloud Foundation, Telco Cloud Platform và Telco Cloud Infrastructure (phiên bản chưa xác định), được phân loại ở mức gây vấn đề (problematic). Lỗ hổng ảnh hưởng đến một khối mã chưa xác định. Việc xử lý với một đầu vào chưa xác định dẫn đến lỗ hổng điều kiện bất thường. Theo định nghĩa CWE-754, sản phẩm không kiểm tra hoặc kiểm tra không chính xác các điều kiện bất thường hoặc ngoại lệ, vốn không thường xuyên xảy ra trong quá trình vận hành hàng ngày. Ảnh hưởng chính là đến tính sẵn sàng (availability).  Mô tả của CVE: VMware vCenter chứa lỗ hổng từ chối dịch vụ (DoS). Tác nhân độc hại đã xác thực qua vCenter và có quyền thực hiện API call cho chức năng tùy chỉnh hệ điều hành khách (guest OS customisation) có thể khai thác lỗ hổng này để tạo điều kiện từ chối dịch vụ.  Khuyến cáo được công bố tại support.broadcom.com. Lỗ hổng được định danh CVE-2025-41241 kể từ ngày 16/04/2025. Khai thác được đánh giá là khó, có thể thực hiện từ xa, và yêu cầu xác thực thành công ở nhiều cấp độ. Hiện chưa có chi tiết kỹ thuật hoặc mã khai thác công khai. Giá trị ước tính của một khai thác có thể nằm trong khoảng 0 – 5.000 USD (ước tính ngày 06/08/2025).  Việc nâng cấp sẽ loại bỏ hoàn toàn lỗ hổng này.  🔗 Chi tiết về các bản vá có thể xem tại Advisories  II. Một số sự kiện an ninh mạng đáng chú ý.   1. Mỹ trừng phạt Garantex và Grinex liên quan hơn 100 triệu USD giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp gắn với ransomware  Văn phòng Kiểm soát Tài sản Nước ngoài (OFAC) thuộc Bộ Tài chính Hoa Kỳ ngày 14/8 đã gia hạn lệnh trừng phạt đối với sàn giao dịch tiền mã hóa của Nga Garantex vì đã hỗ trợ các nhóm ransomware và tội phạm mạng khác bằng cách xử lý hơn 100 triệu USD giao dịch liên quan đến hoạt động phi pháp kể từ năm 2019.  Bộ Tài chính cũng áp lệnh trừng phạt với Grinex – được cho là tổ chức kế nhiệm của Garantex – cùng ba giám đốc điều hành của Garantex và sáu công ty liên quan tại Nga và Cộng hòa Kyrgyz, bao gồm:  Sergey Mendeleev (Đồng sáng lập)  Aleksandr Mira Serda (Đồng sáng lập)  Pavel Karavatsky (Đồng sáng lập)  Independent Decentralized Finance Smartbank and Ecosystem (InDeFi Bank)  Exved Old Vector A7 LLC A71 LLC A7 Agent LLC Theo Bộ Tài chính Hoa Kỳ, Garantex từng bị trừng phạt vào tháng 4/2022 do tạo điều kiện cho các giao dịch từ chợ đen và tội phạm mạng như Hydra và Conti. Trang web của Garantex đã bị thu giữ trong chiến dịch truy quét quốc tế vào tháng 3/2025, đồng sáng lập Aleksej Besciokov bị bắt tại Ấn Độ.  Chỉ vài tháng sau, báo cáo của TRM Labs cho thấy Garantex có thể đã đổi tên thành Grinex nhằm lách lệnh trừng phạt, và vẫn tiếp tục xử lý hơn 100 triệu USD giao dịch kể từ đó, trong đó 82% tổng khối lượng liên quan đến các tổ chức bị trừng phạt trên toàn cầu. Các kênh Telegram liên kết với Garantex đã quảng bá Grinex – có giao diện gần như giống hệt – chỉ vài ngày sau khi Garantex bị triệt phá; Grinex được đăng ký tại Kyrgyzstan vào tháng 12/2024.  Bộ Tài chính Hoa Kỳ cho biết tội phạm mạng đã sử dụng Garantex để rửa tiền từ các chiến dịch ransomware như Conti, Black Basta, LockBit, NetWalker và Phoenix Cryptolocker. Ngay sau chiến dịch truy quét tháng 3/2025, cơ sở hạ tầng và tiền gửi khách hàng của Garantex được chuyển sang Grinex. Đồng thời, Garantex hỗ trợ khách hàng khôi phục tài khoản bằng stablecoin bảo chứng bằng đồng ruble mang tên A7A5 token, do công ty Old Vector tại Kyrgyzstan phát hành (đơn vị tạo token là A7 LLC).  Theo Elliptic, A7A5 đã được sử dụng để chuyển ít nhất 1 tỷ USD mỗi ngày, với tổng giá trị giao dịch đạt 41,2 tỷ USD. Trong vài tháng hoạt động, Grinex ước tính đã xử lý lượng tiền mã hóa lên tới hàng tỷ USD. Ngoài ra, Garantex còn cung cấp dịch vụ tài khoản và trao đổi cho các đối tượng liên quan đến nhóm ransomware Ryuk; Ekaterina Zhdanova – đối tượng bị trừng phạt từ tháng 11/2023 – đã dùng Garantex để đổi hơn 2 triệu USD Bitcoin sang Tether (USDT).  Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ treo thưởng 5 triệu USD cho thông tin dẫn đến việc bắt giữ Serda và 1 triệu USD cho các lãnh đạo chủ chốt khác của Garantex. Công ty A7 cũng đã bị Vương quốc Anh trừng phạt vào tháng 5/2025 và Liên minh châu Âu trừng phạt vào tháng 7/2025.  Theo TRM Labs, kế hoạch ứng phó khẩn cấp dường như đã được Garantex chuẩn bị từ trước nhiều tháng. Việc tích hợp A7A5 vào Grinex là minh chứng mới nhất cho vai trò lâu dài của Garantex trong hoạt động tài chính phi pháp, bao gồm rửa tiền ransomware, giao dịch chợ đen, né tránh lệnh trừng phạt và luân chuyển tiền qua mạng tài chính rủi ro cao ở Nga.  Đợt trừng phạt mới được đưa ra cùng thời điểm Bộ Tư pháp Hoa Kỳ (DoJ) công bố sáu lệnh thu giữ hơn 2,8 triệu USD tiền mã hóa, 70.000 USD tiền mặt và một xe sang. Số tài sản này được xác định là lợi nhuận từ hoạt động ransomware, trong đó một phần đến từ ví tiền mã hóa do Ianis Aleksandrovich Antropenko kiểm soát – người bị cáo buộc sử dụng ransomware Zeppelin để tấn công toàn cầu.  DoJ cho biết số tài sản này đã được rửa tiền thông qua nhiều phương thức, bao gồm dịch vụ trộn tiền mã hóa ChipMixer (bị triệt phá năm 2023), đổi tiền mã hóa sang tiền mặt và gửi tiền mặt theo hình thức chia nhỏ giao dịch (structured deposits). Trong một chiến dịch liên quan, hơn 300 triệu USD tài sản tiền mã hóa gắn với tội phạm mạng và lừa đảo (bao gồm lừa đảo tình cảm “pig butchering”) cũng đã bị phong tỏa.  🔗 Thông tin chi tiết hơn xem thêm tại đây, Dịch vụ sao lưu dữ liệu đám mây - FPT Cloud: Sao lưu và khôi phục dữ liệu tức thời, an toàn và toàn vẹn dữ liệu.  2. Zero Trust + AI: Quyền riêng tư trong kỷ nguyên AI có tính tác nhân  Quyền riêng tư từng được xem là vấn đề về “chu vi bảo vệ”: tường rào và khóa, quyền truy cập và chính sách. Tuy nhiên, trong một thế giới nơi các tác nhân nhân tạo (artificial agents) đang trở thành những thực thể tự chủ — tương tác với dữ liệu, hệ thống và con người mà không cần giám sát liên tục — quyền riêng tư không còn chỉ xoay quanh yếu tố “kiểm soát”, mà chuyển sang “niềm tin”. Và niềm tin, theo định nghĩa, liên quan đến điều gì sẽ xảy ra khi không còn ai theo dõi.  AI có tính tác nhân (Agentic AI) — trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận biết, ra quyết định và hành động thay cho con người — không còn là giả thuyết. Công nghệ này đang định tuyến lưu lượng mạng, đề xuất phương pháp điều trị y tế, quản lý danh mục đầu tư và thương lượng danh tính số trên nhiều nền tảng. Các tác nhân này không chỉ xử lý dữ liệu nhạy cảm — mà còn diễn giải chúng. Chúng đưa ra giả định, hành động dựa trên tín hiệu không đầy đủ, và tự phát triển qua các vòng phản hồi. Về bản chất, chúng xây dựng mô hình nội tại không chỉ về thế giới, mà còn về chính con người.  Một khi tác nhân trở nên thích ứng và bán tự trị, quyền riêng tư không chỉ là “ai được phép truy cập dữ liệu”, mà còn là “tác nhân suy luận điều gì, quyết định chia sẻ hay che giấu thông tin nào, và liệu mục tiêu của chúng có còn phù hợp khi bối cảnh thay đổi”.  Ví dụ: một trợ lý sức khỏe AI ban đầu chỉ khuyến khích uống nhiều nước và ngủ đủ giấc. Theo thời gian, nó bắt đầu sắp xếp lịch hẹn, phân tích giọng nói để phát hiện dấu hiệu trầm cảm, và thậm chí che giấu thông báo mà nó dự đoán sẽ gây căng thẳng. Trong trường hợp này, không chỉ dữ liệu bị chia sẻ, mà quyền kiểm soát “câu chuyện” cũng bị chuyển giao. Quyền riêng tư bị xói mòn không phải do vi phạm bảo mật, mà do sự dịch chuyển tinh vi của quyền lực và mục đích.  Điều này vượt ra ngoài bộ ba kinh điển của bảo mật thông tin — Confidentiality (tính bảo mật), Integrity (tính toàn vẹn) và Availability (tính sẵn sàng). Giờ đây cần bổ sung Authenticity (tính xác thực — liệu tác nhân có thể được xác minh là chính nó không?) và Veracity (tính chân thực — có thể tin tưởng vào diễn giải và biểu đạt của nó không?). Đây không chỉ là thuộc tính kỹ thuật, mà là nền tảng của niềm tin.  Niềm tin trở nên mong manh khi được trung gian hóa bởi trí tuệ nhân tạo. Với con người, mối quan hệ tin cậy như với luật sư hoặc bác sĩ được bảo vệ bởi ranh giới đạo đức, pháp lý và chuẩn mực xã hội. Nhưng với AI, những ranh giới này mờ dần. Liệu AI có thể bị triệu tập ra tòa? Bị kiểm toán? Bị đảo ngược kỹ thuật? Điều gì xảy ra khi chính phủ hoặc tập đoàn yêu cầu truy vấn dữ liệu từ tác nhân?  Hiện chưa tồn tại khái niệm pháp lý tương tự như “đặc quyền thân chủ – AI” (AI-client privilege). Nếu pháp luật xác định điều đó không tồn tại, toàn bộ niềm tin đặt vào tác nhân có thể biến thành sự hối tiếc. Hình dung một thế giới nơi mọi khoảnh khắc riêng tư chia sẻ với AI đều có thể được sử dụng làm chứng cứ pháp lý.  Các khuôn khổ quyền riêng tư hiện tại như GDPR hoặc CCPA được thiết kế cho hệ thống tuyến tính, giao dịch. Ngược lại, AI có tính tác nhân vận hành theo “ngữ cảnh” thay vì chỉ “tính toán”. Nó ghi nhớ những gì người dùng đã quên, suy đoán điều chưa nói, và lấp đầy khoảng trống thông tin — đôi khi hữu ích, đôi khi vượt ngoài giới hạn cần thiết — rồi chia sẻ kết quả đó với các hệ thống hoặc cá nhân ngoài tầm kiểm soát.  Do đó, cần chuyển từ “kiểm soát truy cập” sang “thiết lập ranh giới đạo đức”. Cần xây dựng hệ thống AI có khả năng hiểu mục đích đằng sau quyền riêng tư, chứ không chỉ cơ chế của nó. AI phải có khả năng giải thích lý do hành động (legibility) và hành động phù hợp với giá trị đang thay đổi của người dùng (intentionality), không chỉ dựa trên lịch sử yêu cầu đóng băng tại một thời điểm.  Cũng cần đối mặt với rủi ro mới: điều gì xảy ra nếu tác nhân “phản bội” không phải vì ác ý, mà vì bị lập trình lại bởi động cơ hấp dẫn hơn, hoặc do luật pháp mới thay đổi nghĩa vụ? Khi đó, tác nhân vừa “thuộc về” vừa “không thuộc về” chủ thể sử dụng.  Vì vậy, cần xem “AI có tính tác nhân” như một phạm trù đạo đức và pháp lý cấp một, không chỉ là tính năng sản phẩm hay giao diện. Trong một thế giới nơi tồn tại cả trí tuệ sinh học và trí tuệ nhân tạo, quyền riêng tư không chỉ là bí mật, mà còn là tính đối ứng, sự đồng thuận về mục tiêu, và cơ chế quản trị.  Nếu thất bại, quyền riêng tư sẽ trở thành hình thức “trình diễn” — chỉ là dấu kiểm trong trò chơi giả tạo về quyền lợi. Nếu thành công, sẽ hình thành một thế giới nơi quyền tự chủ của cả con người lẫn máy móc được bảo vệ không bằng giám sát hay đàn áp, mà bằng sự nhất quán về đạo đức.  AI có tính tác nhân buộc xã hội phải đối diện giới hạn của chính sách, ảo tưởng về kiểm soát, và nhu cầu xây dựng một khế ước xã hội mới — đủ mạnh để đứng vững khi các tác nhân biết phản hồi.  🔗 Thông tin chi tiết hơn xem thêm tại đây, Dịch vụ sao lưu dữ liệu đám mây - FPT Cloud: Sao lưu và khôi phục dữ liệu tức thời, an toàn và toàn vẹn dữ liệu.  3. Cảnh báo của Cisco về lỗ hổng CVSS 10.0 trong FMC RADIUS cho phép thực thi mã từ xa  Cisco đã phát hành bản cập nhật bảo mật để xử lý một lỗ hổng nghiêm trọng tối đa trong phần mềm Secure Firewall Management Center (FMC) có thể cho phép kẻ tấn công thực thi mã tùy ý trên các hệ thống bị ảnh hưởng.  Lỗ hổng, được gán mã định danh CVE-2025-20265 (điểm CVSS: 10.0), ảnh hưởng đến triển khai RADIUS subsystem, cho phép kẻ tấn công từ xa, chưa xác thực, chèn lệnh shell tùy ý được thiết bị thực thi.  Cisco cho biết nguyên nhân xuất phát từ việc xử lý không đúng dữ liệu đầu vào của người dùng trong giai đoạn xác thực, dẫn đến việc kẻ tấn công có thể gửi dữ liệu đầu vào được tạo đặc biệt khi nhập thông tin xác thực để xác thực tại RADIUS server đã cấu hình.  "Khai thác thành công có thể cho phép kẻ tấn công thực thi lệnh với mức đặc quyền cao," theo khuyến cáo của Cisco. "Để lỗ hổng này bị khai thác, phần mềm Cisco Secure FMC phải được cấu hình sử dụng xác thực RADIUS cho giao diện quản trị web, quản trị SSH hoặc cả hai."  Lỗ hổng này ảnh hưởng đến Cisco Secure FMC phiên bản 7.0.7 và 7.7.0 nếu tính năng xác thực RADIUS được bật. Không tồn tại biện pháp khắc phục tạm thời ngoài việc áp dụng bản vá do Cisco cung cấp. Lỗ hổng được phát hiện bởi Brandon Sakai (Cisco) trong quá trình kiểm thử bảo mật nội bộ.  Ngoài CVE-2025-20265, Cisco cũng đã khắc phục nhiều lỗ hổng nghiêm trọng cao khác:  CVE-2025-20217 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng từ chối dịch vụ (DoS) trong Snort 3 của Cisco Secure Firewall Threat Defense.  CVE-2025-20222 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS IPv6 over IPsec trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense trên Firepower 2100 Series.  CVE-2025-20224, CVE-2025-20225, CVE-2025-20239 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS IKEv2 trong Cisco IOS, IOS XE, ASA, và Threat Defense.  CVE-2025-20133, CVE-2025-20243 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS Remote Access SSL VPN trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  CVE-2025-20134 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS chứng chỉ SSL/TLS trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  CVE-2025-20136 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS NAT DNS Inspection trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  CVE-2025-20263 (CVSS: 8.6) – Lỗ hổng DoS Web Services trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  CVE-2025-20148 (CVSS: 8.5) – Lỗ hổng chèn HTML trong Cisco Secure Firewall Management Center.  CVE-2025-20251 (CVSS: 8.5) – Lỗ hổng DoS VPN Web Server trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  CVE-2025-20127 (CVSS: 7.7) – Lỗ hổng DoS TLS 1.3 Cipher trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense trên Firepower 3100/4200 Series.  CVE-2025-20244 (CVSS: 7.7) – Lỗ hổng DoS VPN Web Server Remote Access trong Cisco Secure Firewall ASA và Threat Defense.  Hiện chưa ghi nhận việc khai thác các lỗ hổng này ngoài thực tế. Tuy nhiên, với việc thiết bị mạng thường xuyên trở thành mục tiêu tấn công, cần triển khai cập nhật lên phiên bản mới nhất càng sớm càng tốt.  🔗 Thông tin chi tiết hơn xem thêm tại đây, Dịch vụ sao lưu dữ liệu đám mây - FPT Cloud: Sao lưu và khôi phục dữ liệu tức thời, an toàn và toàn vẹn dữ liệu. 

Vừa qua, FPT đã phát hiện và xử lý thành công 03 cuộc tấn công DDoS có băng thông ở quy mô lớn, với tổng lưu lượng độc hại bị ngăn chặn lên tới 1.3 TB, giúp FSEL - nền tảng giáo dục trực tuyến hàng đầu Việt Nam - duy trì hoạt động ổn định và liên tục ngay cả trong thời điểm cao tải.   Tấn công DDoS - Mối nguy hiểm cận kề của hệ thống giáo dục trực tuyến  Trong những năm gần đây, các cuộc tấn công DDoS đang gia tăng mạnh mẽ cả về số lượng lẫn mức độ tinh vi, trở thành một trong những mối đe dọa an ninh mạng nghiêm trọng trong kỷ nguyên số. Với chi phí thấp, dễ triển khai và khả năng gây gián đoạn tức thời, DDoS ngày càng được tin tặc sử dụng như công cụ phá hoại phổ biến, đặc biệt nhắm vào các lĩnh vực hoạt động trên nền tảng trực tuyến - trong đó có giáo dục. Sau đại dịch, học trực tuyến bùng nổ, kéo theo nhu cầu truy cập tăng mạnh và yêu cầu hệ thống phải vận hành ổn định 24/7. Trong bối cảnh đó, chỉ vài phút gián đoạn do tấn công cũng đủ ảnh hưởng tới trải nghiệm hàng nghìn thậm chí hàng triệu người dùng, gây tổn hại đến uy tín, thương hiệu của đơn vị vận hành.  FSEL - một trong những nền tảng học trực tuyến quy mô hàng đầu tại Việt Nam - hiện đang phục vụ hàng trăm nghìn học viên trên toàn quốc, bao gồm cả người đi làm, học sinh phổ thông và sinh viên đại học. Trong đó, riêng chiến dịch “Tháng tự học” do Sở GD&ĐT Hà Nội và FSEL triển khai ghi nhận hàng triệu lượt truy cập, cho thấy quy mô sử dụng rộng lớn và mức độ phụ thuộc cao vào nền tảng công nghệ. Với khối lượng dữ liệu lớn và tần suất sử dụng liên tục, FSEL trở thành mục tiêu lý tưởng cho các cuộc tấn công DDoS có chủ đích.  Trong tháng 02 vừa qua, FSEL đã hứng chịu liên tiếp 03 cuộc tấn công DDoS có tổ chức. Trong đó, một đợt tấn công đã đạt đỉnh lưu lượng lên tới 38,7 Gbps, với tổng dung lượng traffic độc hại bị ngăn chặn lên tới 911,8 GB - đủ để gây ra tình trạng quá tải tài nguyên mạng, sập hệ thống dịch vụ nếu không được phát hiện và xử lý kịp thời. Hậu quả tiềm ẩn không chỉ dừng ở việc mất khả năng truy cập hệ thống, mà còn có thể dẫn đến gián đoạn các hoạt động học tập trên diện rộng, thất thoát dữ liệu, và suy giảm nghiêm trọng mức độ tin cậy của người dùng đối với nền tảng.  FPT DDoS Protection - Lá chắn công nghệ mạnh mẽ, bảo vệ toàn diện hệ thống giáo dục số  Ngay sau khi phát hiện những dấu hiệu bất thường trong lưu lượng truy cập vào nền tảng học trực tuyến FSEL, FPT DDoS Protection đã được kích hoạt, triển khai quy trình phát hiện và ngăn chặn tấn công theo thời gian thực, đảm bảo duy trì tính sẵn sàng và ổn định của dịch vụ trong suốt thời gian xảy ra sự cố.  Đứng trước các đợt lưu lượng đột biến, phân tán trên nhiều giao thức (TCP, UDP, ICMP...), hệ thống bảo vệ của FPT DDoS Protection đã chủ động chuyển toàn bộ traffic qua các bộ lọc phân tích hành vi theo thời gian thực. Các hình thức tấn công phổ biến như TCP/UDP flood, SYN flood, ICMP flood, carpet bombing đều được phát hiện và ngăn chặn tự động. Đồng thời, hệ thống cũng kích hoạt các cơ chế nâng cao để loại bỏ các kiểu tấn công tinh vi hơn như NXDOMAIN water torture, các gói tin phân mảnh lỗi, UDP bombs... Nhờ đó, hệ thống đảm bảo chỉ cho phép lưu lượng hợp lệ đi vào nền tảng ứng dụng, duy trì hiệu suất và tính sẵn sàng cao trong suốt thời gian tấn công.  Theo anh Nguyễn Đức Toàn - SOC Engineer, Phòng vận hành và triển khai bảo mật, FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT “Điểm khác biệt của FPT DDoS Protection chính là khả năng kết hợp giữa AI và signature để phát hiện các tấn công mới (zero-day) và policy tùy biến theo BPF để xử lý các hình thức phản xạ phức tạp như DNS/NTP/CLDAP amplification.”.    Trong trường hợp của FSEL, hệ thống đã phát hiện và xử lý một cuộc tấn công với lưu lượng đỉnh điểm lên tới 38,7 Gbps - vượt xa ngưỡng chịu tải của hạ tầng thông thường, bằng cách áp dụng đồng thời nhiều biện pháp từ chặn IP độc, lọc botnet, định tuyến traffic bất thường bằng BGP RTBH và xử lý lưu lượng vượt tuyến qua Cloud Mitigation giúp đảm bảo hệ thống không bị nghẽn băng thông, không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.  Trước thời điểm xảy ra tấn công, dịch vụ FPT DDoS Protection đã thực hiện giám sát liên tục 24/7 và phân tích hành vi truy cập thực tế của người dùng trên nền tảng học trực tuyến FSEL. Nhờ ứng dụng cơ chế học máy (machine learning) kết hợp với kỹ thuật tạo hồ sơ hành vi người dùng (behavioral profiling), hệ thống có khả năng phân biệt chính xác giữa lưu lượng truy cập hợp lệ và các luồng traffic bất thường, từ đó thiết lập ngưỡng cảnh báo động và thông minh. Chính nhờ năng lực theo dõi chủ động từ sớm, hệ thống đã có thể kích hoạt phản ứng gần như tức thời ngay khi chiến dịch tấn công được phát động.  Đồng thời, các cảnh báo kỹ thuật chi tiết được gửi trực tiếp tới đội ngũ vận hành của FSEL, giúp khách hàng luôn nắm bắt tình hình trong thời gian thực và phối hợp chặt chẽ cùng FPT trong quá trình ứng phó và giám sát.  Nhờ quy trình phòng thủ được thiết kế từ sớm, kết hợp với công nghệ phản ứng đa tầng và khả năng tùy biến linh hoạt các quy tắc bảo vệ, toàn bộ hạ tầng của FSEL vẫn duy trì hoạt động ổn định trong suốt thời gian bị tấn công. Người dùng cuối không gặp bất kỳ gián đoạn nào trong quá trình truy cập, học tập hoặc kiểm tra – yếu tố đặc biệt quan trọng với một nền tảng giáo dục đang phục vụ hàng chục nghìn học viên đồng thời.  Việc các nền tảng giáo dục trực tuyến như FSEL trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công DDoS quy mô lớn là một “hồi chuông cảnh báo” không chỉ đối với ngành giáo dục, mà còn đối với mọi doanh nghiệp đang thực hiện chuyển đổi số. Khi dữ liệu, trải nghiệm người dùng và uy tín thương hiệu đều phụ thuộc vào hạ tầng trực tuyến, thì việc đầu tư vào một hệ thống phòng vệ chủ động, có khả năng phản ứng thời gian thực, là yếu tố sống còn.  Với quy trình phản ứng được tự động hóa 100%, năng lực giám sát 24/7, cùng công nghệ AI kết hợp hành vi thông minh, FPT DDoS Protection đã chứng minh vai trò như một "hệ miễn dịch số": luôn theo sát hệ thống, học hỏi hành vi, dự đoán rủi ro, và hành động trước khi các cuộc tấn công diễn ra. Đây không chỉ là một giải pháp kỹ thuật, mà là lớp giáp chiến lược cho bất kỳ doanh nghiệp số nào muốn vận hành an toàn, tăng tốc bền vững và bảo vệ giá trị lõi của mình trong kỷ nguyên số.  Xem thêm các dịch vụ của FPT Cloud dành cho doanh nghiệp tại: https://fptcloud.com/   

Là nền tảng học tiếng Anh tương tác ứng dụng AI, FSEL ra đời với sứ mệnh mang đến cơ hội học tập ngoại ngữ chất lượng cao cho hàng triệu học sinh Việt. Với mức chi phí hợp lý, kho học liệu đa dạng và khả năng tiếp cận linh hoạt, FSEL đã nhanh chóng phát triển, mở rộng đến hàng nghìn người dùng trên toàn quốc. Vậy chiến lược nào đã giúp FSEL vươn lên trên thị trường EdTech Việt Nam đang tăng trưởng bùng nổ?  Hạ tầng công nghệ - Bài toán sống còn với một nền tảng EdTech quy mô lớn  “Tháng tự học" là chương trình do FSEL phối hợp cùng các Sở Giáo dục và Đào tạo triển khai với mong muốn thu hẹp khoảng cách về chất lượng dạy, học ngoại ngữ giữa các trường học khu vực thành phố và nông thôn. Trong tuần đầu tiên của "Tháng tự học" tại Thành phố Hà Nội, hệ thống FSEL ghi nhận khoảng 415.000 học sinh lựa chọn khóa học, nhiều thời điểm số lượng học cùng lúc trên hệ thống lên đến hơn 300.000. “Đây là một con số ấn tượng, thể hiện sự hưởng ứng mạnh mẽ của giáo viên và học sinh trong toàn thành phố", đại diện FSEL khẳng định.  [caption id="attachment_65528" align="aligncenter" width="820"] FSEL được phát triển bởi những chuyên gia hàng đầu trong mỗi lĩnh vực từ giáo dục đến công nghệ tại. Nguồn ảnh: Báo Nhân dân[/caption] Quy mô tăng nhanh kéo theo những thách thức lớn về hệ thống và vận hành của FSEL khi phải liên tục xử lý lưu lượng truy cập gia tăng đột biến. “Đối tượng học sinh của FSEL chủ yếu từ 11-18 tuổi dẫn đến thời gian tham gia Tháng tự học thường xuyên diễn ra vào buổi tối hoặc cuối tuần đã tạo nên khó khăn cho FSEL khi lượng truy cập vào cùng một thời điểm rất lớn, khiến performance hệ thống phải chịu tải nặng", ông Nguyễn Thành Chung - Trưởng phòng phần mềm FSEL chia sẻ. Với đặc thù các bài học có thời lượng lâu, thời gian truy cập kéo dài khiến hệ thống của FSEL không chỉ cần ổn định ở thời điểm truy cập cao điểm, mà còn phải duy trì hiệu suất liên tục trong suốt phiên học. Ngoài ra, việc xử lý đồng thời hàng trăm nghìn lượt tương tác, từ xem video, làm bài tập đến chấm điểm tự động đã tạo ra áp lực lớn cho toàn bộ kiến trúc hạ tầng hệ thống. Không chỉ là bài toán hiệu suất, bảo mật cũng là vấn đề FSEL ưu tiên hàng đầu. Với hàng triệu học sinh truy cập và lượng dữ liệu cá nhân tăng nhanh qua từng chiến dịch, nền tảng thường xuyên phải đối mặt với các cuộc tấn công tinh vi từ bên ngoài, đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật phải chủ động nghiên cứu và triển khai các dịch vụ bảo mật đa lớp nhằm đảm bảo hệ thống vận hành an toàn tuyệt đối. Mở rộng quy mô học tập bằng giải pháp Cloud "may đo" từ FPT Trước yêu cầu ngày càng cao về hiệu suất hệ thống, khả năng mở rộng nhanh và đảm bảo an toàn thông tin khi vận hành nền tảng học trực tuyến quy mô lớn, FSEL đã hợp tác với FPT để triển khai các dịch vụ điện toán đám mây FPT Cloud, nhằm giải quyết triệt để các thách thức hiện tại, đồng thời tạo nền tảng công nghệ vững chắc cho giai đoạn tăng trưởng tiếp theo. FPT Load Balancing tích hợp FPT Kubernetes Engine sử dụng hạ tầng FPT Cloud Server giúp FSEL tối ưu hiệu quả phân phối và xử lý tải hệ thống trong các giai đoạn cao điểm. Khi lượng truy cập tăng đột biến, cụm máy chủ ảo linh hoạt mở rộng tài nguyên theo nhu cầu, đồng thời tự động điều hướng lưu lượng đến các cụm máy chủ khác nhau để đảm bảo tốc độ truy cập mượt mà. Nhờ đó, nền tảng vẫn duy trì tốc độ truy cập ổn định ngay cả khi số lượng người học tăng gấp nhiều lần so với ngày thường, giúp đảm bảo trải nghiệm học tập nhất quán, liên tục mà vẫn đảm bảo bài toán về tối ưu chi phí vận hành. Đối với bài toán bảo mật, FSEL đã lựa chọn giải pháp FPT Security với 2 dịch vụ chính: FPT Next-Gen Firewall và FPT DDoS Protection - đóng vai trò như hai lớp bảo vệ chủ lực giúp FSEL vận hành an toàn ở quy mô lớn. FPT Next-Gen Firewall hoạt động như tường lửa thông minh, chủ động phát hiện và ngăn chặn sớm các lỗ hổng bảo mật phổ biến, truy cập trái phép hay bot độc hại, qua đó bảo vệ lớp ứng dụng học tập, nội dung bài giảng và dữ liệu cá nhân của học sinh theo chuẩn bảo mật cao nhất. FPT DDoS Protection giúp tăng cường bảo vệ hạ tầng mạng, giúp nền tảng chống chịu hiệu quả trước các cuộc tấn công DDoS quy mô lớn từ bên ngoài. Trong quá trình triển khai chương trình “Tháng tự học”, FPT phối hợp cùng FSEL phát hiện và ngăn chặn thành công 03 cuộc tấn công DDoS nhắm vào hệ thống FSEL với lần tấn công băng thông lớn nhất lên đến 38.7 Gbps. [caption id="attachment_65529" align="alignnone" width="1184"] Ông Nguyễn Đại Phúc - Giám đốc Công nghệ FSEL. Ảnh: FPT Smart Cloud[/caption] Ứng dụng những công nghệ điện toán đám mây tiên tiến, FSEL đã ghi nhận sự cải thiện rõ rệt về độ ổn định hệ thống, giảm thiểu sự cố kỹ thuật, giữ vững tốc độ truy cập ngay cả khi mở rộng quy mô đến hàng triệu người dùng. “Với nhà cung cấp như FPT, nền tảng điện toán đám mây FPT Cloud giúp FSEL có thể cung cấp tài nguyên nhanh chóng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Không phải lo về cập nhật, bảo hành hay an toàn hệ thống vì Cloud đã bao trùm tất cả” ông Nguyễn Đại Phúc - Giám đốc Công nghệ FSEL chia sẻ. Hợp tác cùng FPT không chỉ giúp FSEL giải quyết bài toán hạ tầng tức thời, mà còn mở ra một nền tảng công nghệ linh hoạt, an toàn để tăng tốc dài hạn. Trong thời gian tới, FSEL đặt mục tiêu tiếp tục mở rộng quy mô gấp 5-10 lần để phục vụ hàng triệu học sinh trên cả nước. Hành trình chuyển đổi số của FSEL không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà còn là cam kết kiến tạo cơ hội học ngoại ngữ bình đẳng - nơi bất kỳ học sinh nào, ở bất kỳ đâu, cũng có thể tiếp cận tri thức theo cách chủ động, linh hoạt và hiện đại nhất. Xem thêm các dịch vụ của FPT Cloud dành cho doanh nghiệp tại: https://fptcloud.com/

Cloud Desktop (Virtual Desktop) là máy tính ảo được xây dựng dựa trên công nghệ điện toán đám mây (cloud computing) dành cho doanh nghiệp, cho phép người dùng truy cập và sử dụng làm việc từ xa thông qua internet mà không phụ thuộc vào phần cứng cục bộ (local hardware). Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ khái niệm Cloud Desktop là gì? Lợi ích và hạn chế đối với doanh nghiệp, so sánh với máy tính truyền thống và tham khảo Cloud Desktop Service tại FPT Cloud. 1. Cloud Desktop là gì? Cloud Desktop, Virtual Desktop hay Máy tính ảo, là một dịch vụ ảo hóa máy tính dựa trên công nghệ điện toán đám mây cho phép người dùng truy cập hệ thống từ mọi nơi, trên mọi thiết bị có Internet nhằm tối ưu chi phí và vận hành. Giải pháp này hỗ trợ triển khai nhanh, dễ mở rộng hoặc thu hẹp quy mô, đồng thời tăng cường bảo mật nhờ lưu trữ và quản lý tập trung. PC Cloud (Cloud Desktop) mang đến môi trường làm việc hiện đại đáp ứng đầy đủ nhu cầu làm việc của doanh nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi số, thay thế hiệu quả cho máy tính truyền thống. [caption id="attachment_65427" align="aligncenter" width="800"] Cloud Desktop (Máy tính ảo) là gì?[/caption] Cloud Desktop còn được xem như một dạng máy tính để bàn dưới dạng dịch vụ (Desktop as a Service - DaaS). Người dùng có thể khai thác tài nguyên từ bất kỳ thiết bị thông minh nào như máy tính, điện thoại, máy tính bảng,...với các tính năng nổi bật gồm:  Truy cập hệ thống từ xa: Giúp kết nối và làm việc dễ dàng trên máy tính ảo mọi lúc mọi nơi. Khởi chạy ứng dụng và hệ điều hành từ xa: Virtual Desktop không cần sử dụng phần cứng chuyên dụng mà vẫn có thể chạy đầy đủ chức năng. Tự động sao lưu và khắc phục sự cố: Dữ liệu lưu trên máy tính ảo luôn được bảo vệ giúp giảm thiểu rủi ro mất mát. Tùy chỉnh cấu hình phần cứng linh hoạt: Bạn hoàn toàn có thể nâng cấp hoặc điều chỉnh các thông số của cloud desktop theo nhu cầu sử dụng. 2. Lợi ích quan trọng của Cloud Desktop đối với doanh nghiệp là gì? Lợi ích Cloud Desktop mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp: Giúp tiết kiệm chi phí Tăng tính linh hoạt Đảm bảo bảo mật dữ liệu Mở rộng/thu hẹp tài nguyên [caption id="attachment_65428" align="aligncenter" width="800"] Cloud Desktop (Virtual Desktop) mang lại những lợi ích gì cho doanh nghiệp?[/caption] 2.1. Giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí PC Cloud giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí đầu tư và vận hành so với máy tính truyền thống. Thay vì phải mua sắm phần cứng, bảo trì thường xuyên và nâng cấp linh kiện thì doanh nghiệp chỉ cần trả phí dịch vụ dựa vào nhu cầu sử dụng thực tế. 2.2. Tăng tính linh hoạt Cloud Desktop giúp người dùng có thể truy cập vào môi trường làm việc mọi lúc, mọi nơi chỉ cần được kết nối internet. Virtual Desktop là giải pháp làm việc từ xa hiệu quả hoặc mô hình làm việc kết hợp Hybrid (văn phòng - tại nhà). 2.3. Bảo mật cao Máy tính ảo lưu trữ dữ liệu tập trung trên nền tảng đám mây và được bảo vệ bằng mã hóa, sao lưu tự động và các bản cập nhật được bảo mật thường xuyên. Ngay cả khi truy cập từ nhiều thiết bị khác nhau thì dữ liệu cũng không lưu trên thiết bị cục bộ nên giúp giảm thiểu nguy cơ các mối đe dọa và rủi ro an ninh mạng so với máy tính truyền thống. 2.4. Mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên nhanh chóng, dễ dàng Sử dụng Cloud Desktop doanh nghiệp có thể nhanh chóng mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên chỉ với vài thao tác. Việc tạo tài khoản mới cho nhân sự và nâng cấp dung lượng lưu trữ hay thay đổi cấu hình máy tính ảo cực kỳ linh hoạt và tức thời. Tất cả các thao tác quản lý trên một admin portal (giao diện quản trị tập trung) giúp tối ưu quản trị thiết bị và vận hành hiệu quả. 3. Hạn chế của Cloud Desktop (Virtual Desktop) đối với các doanh nghiệp Coud desktop vẫn có một số hạn chế: Phụ thuộc hoàn toàn vào mạng internet Chi phí duy trì cao Bị giới hạn một số tác vụ nặng [caption id="attachment_65429" align="aligncenter" width="800"] Hạn chế của Virtual Desktop (Cloud Desktop) là gì?[/caption] 3.1. Phụ thuộc vào kết nối internet Máy tính ảo yêu cầu các thiết bị hoạt động phải có kết nối với mạng internet. Nếu như đường truyền yếu hoặc gián đoạn sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc. Trong khi đó máy tính truyền thống vẫn có thể hoạt động bình thường khi không có kết nối internet (trừ các tác vụ cần truy cập dữ liệu online). 3.2. Chi phí vận hành và duy trì dịch vụ máy tính ảo cao So với máy tính truyền thống chi phí đầu tư ban đầu của PC Cloud thấp hơn, nhưng để sử dụng máy tính ảo thì doanh nghiệp cần trả phí thuê dịch vụ theo tháng hoặc năm. Chi phí có thể tăng lên khi người dùng cần thêm tài nguyên hoặc dung lượng lưu trữ dữ liệu lớn hơn. 3.3. Bị giới hạn một số tác vụ nặng Một số ứng dụng hoặc phần mềm có thể không hoạt động được trên Cloud Desktop do hạn chế về phần cứng hoặc hệ điều hành. Những tác vụ như yêu cầu xử lý đồ họa cao: Render 3D, dựng phim 4K,…có thể bị hạn chế, mà những máy tính truyền thống cấu hình cao sẽ xử lý được. 4. So sánh Cloud Desktop (Máy tính ảo) và Máy tính truyền thông Yếu tố so sánh Máy tính ảo (Cloud Desktop) Máy tính truyền thống Chi phí đầu tư ban đầu Thấp, không cần mua phần cứng đắt tiền, chỉ trả phí thuê theo nhu cầu. Cao, phải mua trọn bộ phần cứng và phần mềm. Tính linh hoạt trong truy cập Cao, truy cập từ mọi nơi, mọi thiết bị có Internet. Thấp, phụ thuộc vào vị trí đặt máy và phần cứng cục bộ. Khả năng mở rộng/thu hẹp Linh hoạt, mở rộng hoặc thu hẹp cấu hình, dung lượng ngay lập tức qua admin portal. Hạn chế, phải mua/bán phần cứng mới, tốn thời gian lắp đặt. Bảo mật dữ liệu Tốt, Lưu trữ tập trung trên đám mây, có mã hóa và sao lưu tự động; phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ. Trung bình, Dữ liệu lưu tại máy, doanh nghiệp tự quản lý; rủi ro mất cắp hoặc hỏng thiết bị. Quản trị và bảo trì Dễ dàng, Quản lý tập trung qua admin portal, bảo trì và nâng cấp nhanh chóng từ xa. Khó khăn, Cần kỹ thuật viên bảo trì trực tiếp từng máy; nâng cấp mất thời gian. Chi phí duy trì Trả phí định kỳ (hàng tháng/năm); có thể cao hơn về lâu dài với doanh nghiệp quy mô lớn. Chi phí bảo trì, nâng cấp phần cứng; khấu hao thiết bị theo thời gian. Hiệu suất xử lý Phụ thuộc cấu hình máy ảo và băng thông Internet; có thể hạn chế với tác vụ đồ họa nặng. Xử lý trực tiếp trên phần cứng; hiệu suất ổn định với cấu hình cao. Khả năng hoạt động khi không kết nối có mạng Không hoạt động được khi mất kết nối Internet. Vẫn hoạt động offline với dữ liệu và phần mềm cài đặt sẵn.   [caption id="attachment_65430" align="aligncenter" width="800"] Sự khác biệt giữa Máy tính ảo (Cloud Desktop) và Máy tính truyền thống là gì?[/caption] 5. Cloud Desktop - Dịch vụ máy tính ảo hiệu năng cao dựa trên công nghệ điện toán đám mây dành cho doanh nghiệp FPT Cloud Desktop (FCD) là dịch vụ máy tính ảo cho doanh nghiệp của FPT Cloud phát triển, mang đến môi trường làm việc hiện đại, linh hoạt và bảo mật cao nhằm thay thế hiệu quả cho máy tính truyền thống. [caption id="attachment_63010" align="aligncenter" width="1908"] Giải pháp FPT Cloud Desktop (Virtual Desktop) dành cho doanh nghiệp[/caption] FCD có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp cùng các dịch vụ đám mây khác của FPT Cloud để xây dựng hạ tầng CNTT số hoàn chỉnh như: Giải pháp xử lý hạ tầng mạnh mẽ và khôi phục dữ liệu nhanh chóng (Cloud Server, Dịch vụ backup dữ liệu và Disaster Recovery), Giải pháp bảo mật (Security Solutions), Giải pháp quản lý thiết bị đầu cuối (Endpoint Management), Giải pháp lưu trữ dữ liệu đám mây (Cloud Data Storage), Giải pháp quản lý truy cập (Access Management) và Giải pháp giám sát và phân tích (Monitoring & Analytics). Lợi thế sản phẩm Cloud Desktop Service tại FPT Cloud:  Bảo mật toàn diện dữ liệu trên các trung tâm dữ liệu an toàn và chính sách bảo mật chặt chẽ, đảm bảo dữ liệu doanh nghiệp an toàn tuyệt đối. Tiết kiệm chi phí đầu tư thiết bị vật lý ban đầu và chi trả tài nguyên phù hợp nhu cầu sử dụng tránh lãng phí. Cấp phát nhanh chóng và quản lý dễ dàng trong việc mở rộng/thu hẹp, nâng cấp các máy desktop theo nhu cầu cụ thể. Đồng thời tối ưu hóa quản trị thiết bị và vận hành trên admin portal. Hỗ trợ 24/7/365 từ đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, kỹ thuật cao. Các tình huống ứng dụng Cloud Desktop phù hợp với nhiều mô hình và nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp: Dự án ngắn hạn, nhân sự linh động: Nhanh chóng cấp phát máy ảo cho nhân viên dự án, thu hồi khi kết thúc. [caption id="attachment_62739" align="aligncenter" width="1200"] Dịch vụ Cloud Desktop đáp ứng tốt được các dự ngán ngắn, linh hoạt cần triển khai nhanh chóng[/caption] Startup & đội nhóm phân tán: Tối ưu chi phí, đảm bảo kết nối và cộng tác từ xa. Ngành yêu cầu bảo mật cao: Tài chính, y tế, luật, TMĐT... cần kiểm soát chặt dữ liệu và hạn chế rủi ro rò rỉ. Giá thuê Cloud Desktop theo tháng sẽ phụ thuộc vào cấu hình, dung lượng và số lượng người dùng. Để nhận báo giá và tư vấn giải pháp máy tính ảo vui lòng để lại thông tin liên hệ tại đây để được đội ngũ nhân viên FPT Cloud tư vấn sản phẩm chi tiết và hỗ trợ tận tình. Lấy Code

Từ các startup đến những tập đoàn hàng đầu thế giới, làn sóng AI đang từng bước thay đổi cách chúng ta kiến tạo, vận hành và phát triển. NVIDIA và các đối tác đang không ngừng mở rộng mạng lưới nhà máy AI trên toàn cầu và trong tương lai không xa, đây sẽ trở thành nền tảng không thể thiếu để doanh nghiệp duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh.  Thời đại AI làm chủ cuộc chơi: Nhà máy AI mở đường cho tương lai trí tuệ  AI không còn là công nghệ của tương lai , nó đang hiện diện trong mọi mặt đời sống hiện đại ngày nay. Từ cách chúng ta học tập, làm việc đến cách doanh nghiệp vận hành và phát triển, trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành nền tảng không thể thiếu. Ngày nay, thay vì gõ từ khóa tìm kiếm, nhiều bạn trẻ đã quen với việc trò chuyện trực tiếp cùng trợ lý AI. Các công ty như Amazon dùng AI để điều phối hàng triệu đơn hàng mỗi ngày với tốc độ cực nhanh. Tesla thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ thực tế mỗi ngày để cải tiến công nghệ lái xe tự động. Thậm chí, nhiều chính phủ cũng bắt đầu sử dụng AI như một “trợ lý đồng hành” để nâng cao hiệu quả phục vụ người dân và xây dựng chính sách.  AI đang dần thấm vào mọi sản phẩm, mọi quyết định, và từng trải nghiệm của khách hàng. Với các tổ chức được xây dựng dựa trên nền tảng AI ngay từ đầu, trí tuệ nhân tạo không chỉ cần thông minh mà còn phải luôn sẵn sàng hoạt động, tạo ra giá trị mới và dễ dàng mở rộng theo nhu cầu. Để đáp ứng điều đó, chúng ta cần một hạ tầng công nghệ hoàn toàn mới, được thiết kế riêng cho kỷ nguyên AI. Đây chính là động lực cho sự ra đời của nhà máy AI - nơi không chỉ lưu trữ dữ liệu, mà là "nhà máy sản xuất trí tuệ", nơi AI được tạo ra, huấn luyện và triển khai với quy mô lớn, sẵn sàng phục vụ liên tục cho các sản phẩm, dịch vụ và hoạt động vận hành thông minh.  Từ Trung tâm Dữ liệu đến Nhà máy AI  Các trung tâm dữ liệu truyền thống được xây dựng cho mục đích điện toán chung, có thể xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau với độ linh hoạt nhất định. Tuy nhiên, trong nền kinh tế vận hành bằng AI ngày nay, tốc độ, quy mô và tính chuyên biệt mới là yếu tố then chốt. Các doanh nghiệp và chính phủ không thể tiếp tục chờ đợi hàng tháng để những sáng kiến AI rời rạc mang lại kết quả. Thay vào đó, họ cần những hệ thống có quy mô công nghiệp, có khả năng xử lý toàn bộ vòng đời AI, từ thu thập dữ liệu, đào tạo, tinh chỉnh đến suy luận khối lượng lớn theo thời gian thực.  Nhà máy AI được thiết kế có chủ đích để đáp ứng chính xác nhu cầu đó. Từ dữ liệu chưa qua xử lý, các nhà máy AI tạo ra tri thức có thể áp dụng ngay vào thực tế với chi phí hợp lý. Trong mô hình này, những dữ liệu không còn là sản phẩm phụ mà trở thành sản phẩm cốt lõi.  Hiệu quả của một Nhà máy AI được đánh giá qua số lượng AI token mà nó có thể xử lý, qua đó cho thấy khả năng suy luận và dự đoán để đưa ra quyết định, thúc đẩy tự động hóa và mang lại giá trị thực tế.  Nhà máy AI: Hạ tầng chiến lược cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo  Trên toàn cầu, chính phủ và doanh nghiệp đang tăng tốc đầu tư vào các Nhà máy AI như một phần của hạ tầng chiến lược, nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đẩy mạnh đổi mới sáng tạo và nâng cao hiệu suất vận hành.  Tại châu Âu, Liên doanh Điện toán Hiệu năng cao (European High Performance Computing Joint Undertaking) vừa công bố kế hoạch xây dựng 7 nhà máy AI, phối hợp cùng 17 quốc gia thành viên EU. Đây là một bước đi quan trọng trong hành trình kiến tạo hạ tầng AI quy mô lớn cho toàn khu vực.  Đây không phải là câu chuyện của riêng một quốc gia mà là xu hướng chung trên toàn thế giới, với các khoản đầu tư vào Nhà máy AI nhằm bắt kịp cuộc đua công nghệ và nâng cao năng lực cạnh tranh.  Ấn Độ: Yotta Data Services hợp tác với NVIDIA để ra mắt nền tảng Shakti Cloud – phổ cập khả năng tiếp cận GPU hiệu năng cao, kết hợp phần mềm NVIDIA AI Enterprise và nhiều công cụ mã nguồn mở.  Nhật Bản: Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như GMO Internet, Highreso, KDDI, Rutilea và SAKURA Internet đang đầu tư mạnh vào hạ tầng AI của NVIDIA để chuyển đổi các lĩnh vực then chốt như robotics, ô tô, y tế và viễn thông.  Na Uy: Tập đoàn Telenor đã khởi động một Nhà máy AI ứng dụng công nghệ NVIDIA, hướng tới mục tiêu thúc đẩy AI toàn khu vực Bắc Âu – với trọng tâm là phát triển bền vững và nâng cao kỹ năng số cho lực lượng lao động.  Nhà máy AI đang từng bước trở thành một phần không thể thiếu trong hạ tầng số của các quốc gia hiện đại, giữ vai trò chiến lược trong tăng trưởng kinh tế, đổi mới công nghệ và nâng cao năng lực cạnh tranh toàn cầu.  Bên trong một Nhà máy AI: Nơi trí tuệ được “sản xuất”  Cốt lõi mỗi nhà máy AI là sự kết hợp hài hòa giữa ba yếu tố then chốt: các mô hình nền tảng (foundation models), nguồn dữ liệu từ khách hàng, và một hệ sinh thái công cụ AI mạnh mẽ. Tất cả những thành phần này được tích hợp trong một môi trường được thiết kế chuyên biệt, nơi các mô hình có thể được tinh chỉnh, thử nghiệm và tối ưu hóa để sẵn sàng triển khai vào thực tế.  Khi các mô hình bắt đầu đi vào vận hành, chúng tạo ra một vòng lặp học tập, liên tục cập nhật từ dữ liệu mới, cải thiện hiệu suất qua từng vòng phản hồi, và phát triển theo thời gian. Quy trình này tạo nên một “vòng quay dữ liệu” (data flywheel), cho phép tổ chức khai phá những cấp độ AI ngày càng thông minh hơn, từ đó nâng cao khả năng thích ứng, độ chính xác và mở rộng quy mô, góp phần thúc đẩy tăng trưởng cho toàn doanh nghiệp.  Source: NVIDIA  FPT AI Factory: Nhà máy AI tiên phong tại Việt Nam, đối tác tin cậy tại Nhật Bản  Trong làn sóng chuyển đổi sang AI đang diễn ra trên toàn cầu, FPT AI Factory đang từng bước khẳng định vai trò tiên phong tại khu vực. Đây là nhà máy AI đầu tiên của Việt Nam, đồng thời cũng là đối tác hạ tầng đáng tin cậy của các doanh nghiệp hàng đầu tại Nhật Bản, góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số một cách thông minh và hiệu quả hơn. Ra đời từ mối quan hệ hợp tác chiến lược với NVIDIA, FPT AI Factory được thiết kế chuyên biệt để giúp doanh nghiệp ứng dụng AI một cách toàn diện và hiệu quả vào hoạt động vận hành, ra quyết định và đổi mới sáng tạo. FPT AI Factory cung cấp một môi trường tối ưu cho toàn bộ quá trình phát triển AI – từ xây dựng mô hình, huấn luyện, tinh chỉnh đến triển khai và giám sát. FPT AI Factory là sự kết hợp giữa sức mạnh công nghệ của NVIDIA và kinh nghiệm triển khai AI thực tế của FPT, từ đó tạo nên một hạ tầng vững chắc, tối ưu cho hiệu năng, khả năng mở rộng và tính bền vững. Đây chính là bệ phóng giúp các tổ chức triển khai AI nhanh chóng và hiệu quả ở quy mô lớn.   FPT AI Factory được thiết kế như một dây chuyền sản xuất hiện đại dành riêng cho AI – nơi mọi công đoạn, từ phát triển đến triển khai, đều được tối ưu hóa để đưa AI vào ứng dụng thực tế ở quy mô lớn. Nền tảng này cung cấp đầy đủ các thành phần cần thiết để doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận và vận hành AI hiệu quả, bao gồm: FPT AI Infrastructure: Hạ tầng tính toán hiệu năng cao, được xây dựng trên nền tảng GPU NVIDIA H100/H200 tiên tiến, sẵn sàng xử lý mọi khối lượng công việc AI chuyên sâu – từ huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đến AI đa phương thức với hiệu suất vượt trội và tối ưu năng lượng FPT AI Studio: Bộ công cụ toàn diện cho việc phát triển mô hình AI thế hệ mới, hỗ trợ huấn luyện, tinh chỉnh và thử nghiệm nhanh. FPT AI Studio giúp rút ngắn chu trình phát triển, giảm chi phí và tăng tốc đưa AI vào ứng dụng thực tế FPT AI Inference: Nền tảng triển khai AI linh hoạt và hiệu quả, tối ưu hóa cho độ trễ thấp, khả năng mở rộng và chi phí hợp lý. Phù hợp với các ứng dụng AI đòi hỏi khả năng phục vụ ổn định ở quy mô lớn và đảm bảo SLA khắt khe FPT AI Agents: Nền tảng GenAI cho phép doanh nghiệp xây dựng các trợ lý ảo thông minh, có thể giao tiếp đa ngôn ngữ, xử lý đa tác vụ và tích hợp linh hoạt vào quy trình nghiệp vụ. Các trợ lý AI này được thiết kế để tương tác tự nhiên như con người và dễ dàng tùy biến theo từng mục tiêu sử dụng.  Ảnh: FPT Smart Cloud  Bên cạnh đó, FPT AI Factory còn tích hợp hơn 20 sản phẩm GenAI sẵn sàng triển khai, hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng AI vào thực tiễn một cách dễ dàng, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc và tối ưu hóa chi phí vận hành.  Được trang bị hàng nghìn siêu chip NVIDIA H100 & H200 cùng nền tảng phần mềm NVIDIA AI Enterprise mới nhất, FPT AI Factory hỗ trợ doanh nghiệp rút ngắn thời gian phát triển và triển khai các giải pháp AI tiên tiến, đồng thời tinh tối ưu tổng chi phí vận hành. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đổi mới nhanh hơn và mở rộng quy mô hiệu quả hơn. Kiến tạo tương lai doanh nghiệp thông minh cùng Nhà máy AI  Trí tuệ nhân tạo ngày nay không còn chỉ là một giải pháp công nghệ tiên tiến, mà đang trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp thay đổi cách vận hành, nâng cao hiệu quả và tăng sức cạnh tranh trên quy mô quốc gia. Trên toàn thế giới, các nhà máy AI đang dần hình thành như một phần của hạ tầng chiến lược, cho phép tổ chức xây dựng, triển khai và mở rộng các hệ thống thông minh một cách nhanh chóng. Không chỉ là tài sản công nghệ, đây còn là động lực thúc đẩy năng suất và tăng trưởng bền vững trong dài hạn.  FPT AI Factory đánh dấu bước đi đầu tiên của Việt Nam trong việc tham gia vào làn sóng về phát triển hạ tầng AI. Nền tảng này được xây dựng để đáp ứng linh hoạt nhu cầu của doanh nghiệp , từ triển khai tại chỗ (on-premises), trên nền tảng đám mây cho đến mô hình kết hợp. FPT AI Factory giúp đơn giản hóa toàn bộ quá trình ứng dụng AI, từ xây dựng mô hình đến triển khai và mở rộng. Với các khoản đầu tư chiến lược tại cả Việt Nam và Nhật Bản, FPT đang góp phần xây dựng một tương lai, nơi AI không còn là công nghệ xa vời, mà trở thành phần lõi trong mọi hoạt động kinh doanh, sản xuất và điều hành, sẵn sàng cho một kỷ nguyên phát triển mới do trí tuệ nhân tạo dẫn dắt. 

Nhiều doanh nghiệp Việt đang đầu tư mạnh cho hạ tầng dữ liệu, nhưng lại gặp khó khăn khi khai thác hiệu quả thông tin phục vụ điều hành. Nguyên nhân không nằm ở dữ liệu, mà là công cụ. Một giải pháp BI phù hợp, như FPT Data Suite, không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn tạo ra sự thay đổi lớn trong cách ra quyết định của từng phòng ban. Vậy đâu là lời giải để mọi phòng ban đều có thể khai thác dữ liệu một cách chủ động, trực quan và hiệu quả? Câu trả lời nằm ở việc sở hữu một nền tảng BI tối ưu cho người dùng cuối. Khi dữ liệu có nhưng không thể sử dụng hiệu quả Dữ liệu được xem là “nguồn nhiên liệu” để doanh nghiệp bứt phá trong thời kỳ chuyển đổi số. Tuy nhiên, không ít công ty đầu tư hàng trăm triệu đến hàng tỷ đồng để xây dựng hệ thống lưu trữ, kết nối và phân tích dữ liệu – nhưng rồi lại rơi vào thế bị động: dữ liệu tồn tại, nhưng không thể dùng được. Vấn đề lớn nhất nằm ở bước cuối cùng, khi dữ liệu cần được “trình bày” một cách trực quan để phục vụ người dùng cuối. Các công cụ BI (Business Intelligence) được triển khai với kỳ vọng tạo ra những dashboard phân tích mạnh mẽ, nhưng lại thường chỉ phù hợp với nhóm kỹ thuật hoặc chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên sâu. Trong khi đó, đội ngũ vận hành, kế toán, marketing, những người cần dữ liệu để ra quyết định hằng ngày, lại không thể sử dụng hiệu quả. Không ít doanh nghiệp gặp khó khăn khi các phòng ban phải chờ IT dựng báo cáo, chỉnh biểu đồ, xuất dữ liệu… khiến thời gian phản hồi kéo dài, chi phí tăng cao, và đội ngũ công nghệ luôn trong trạng thái quá tải. Thực tế cho thấy, nhiều công cụ BI hiện nay vẫn mang tính “showcase” nhiều hơn là giải pháp thực chiến cho nhu cầu nội tại của doanh nghiệp. Từ lúng túng với dữ liệu đến nền tảng vận hành chủ động Một doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất và phân phối quy mô lớn tại Việt Nam từng rơi vào tình trạng “nghẽn” dữ liệu dù đã đầu tư hệ thống hiện đại với các công cụ BI phổ biến. Với hàng trăm điểm bán và hệ thống khách hàng đa tầng, doanh nghiệp này cần xử lý và phân tích hàng triệu dòng dữ liệu mỗi ngày. Tuy nhiên, hiệu suất hệ thống không đáp ứng kịp tốc độ tăng trưởng vận hành. ETL mất tới 60 phút mỗi lần chạy, hàng trăm người dùng truy cập đồng thời khiến nền tảng liên tục rơi vào tình trạng quá tải. Các báo cáo BI mất thời gian chỉnh sửa, không đủ trực quan để sử dụng ngay, và các phòng ban gần như phải phụ thuộc hoàn toàn vào IT để dựng báo cáo, xuất dữ liệu hoặc truy vấn theo nhu cầu riêng. Sau quá trình rà soát, doanh nghiệp quyết định chuyển đổi sang bộ đôi giải pháp FPT Data Warehouse và FPT Data Suite do FPT Smart Cloud phát triển. Thay vì tiếp tục duy trì nền tảng cũ vốn tiêu tốn hàng nghìn đô la vận hành mỗi tháng nhưng không hiệu quả, họ tái cấu trúc toàn bộ mô hình dữ liệu theo chuẩn OLAP, chuẩn hóa báo cáo theo kiến trúc Kimball, và triển khai công cụ BI thân thiện, linh hoạt với người dùng không chuyên. Kết quả chỉ sau vài tuần: thời gian xử lý dữ liệu giảm xuống còn 5–10 phút, các phòng ban như kế toán, marketing có thể tự thao tác xây dựng báo cáo qua giao diện kéo – thả, không cần can thiệp kỹ thuật. Các báo cáo vận hành, kinh doanh, tài chính được cập nhật theo thời gian thực, giúp ban điều hành có cái nhìn toàn cảnh và hành động nhanh hơn với dữ liệu đáng tin cậy. FPT Data Suite không chỉ là một sản phẩm công nghệ. Đây là kết quả của quá trình nghiên cứu hành vi người dùng và thực tiễn vận hành tại hàng trăm doanh nghiệp trong nước, nơi mà không phải ai cũng là chuyên gia dữ liệu. Thay vì yêu cầu người dùng viết câu lệnh truy vấn hay dựng cấu trúc biểu đồ từ đầu, FPT Data Suite cho phép thao tác trực quan như kéo – thả, lựa chọn mẫu có sẵn, kết nối tự động với các nguồn dữ liệu quen thuộc như Excel, kế toán, CRM hay ERP. Các phòng ban có thể tự thiết kế dashboard phù hợp với nhu cầu – từ theo dõi dòng tiền, hiệu suất bán hàng, công nợ, tồn kho đến phân tích hiệu quả truyền thông. Điểm khác biệt của FPT Data Suite còn nằm ở khả năng tích hợp và triển khai nhanh chóng. Giao diện tiếng Việt thân thiện, tài liệu hướng dẫn rõ ràng, đội ngũ triển khai sát nhu cầu, giúp doanh nghiệp nhanh chóng làm chủ hệ thống và tạo ra giá trị thực sự từ dữ liệu. Trong hành trình chuyển đổi số, dữ liệu không thể là đặc quyền của riêng đội công nghệ. Khi mọi phòng ban đều có thể tiếp cận dữ liệu đúng lúc – đúng nhu cầu, doanh nghiệp sẽ vận hành nhanh hơn, ra quyết định chính xác hơn và thích nghi tốt hơn trước biến động. FPT Data Suite đóng vai trò như cầu nối giúp dữ liệu trở thành năng lực tổ chức, chứ không chỉ là tập hợp con số. Với nhiều doanh nghiệp đang sử dụng hệ thống cũ, không hiệu quả hoặc không thân thiện, việc chuyển đổi sang nền tảng BI mới, hiện đại, dễ dùng và phù hợp văn hóa vận hành, không chỉ là lựa chọn kỹ thuật, mà là một quyết định chiến lược. Trải nghiệm miễn phí sản phẩm FPT Data Suite ngay tại: https://fptsmartcloud.vn/Free-Trial-FPT-Data-Suite

5 ảnh hưởng vị trí thuê cloud server đến hiệu suất dịch vụ thuê máy chủ cloud (máy chủ đám mây ảo) là: Độ trễ truy cập (Latency) Tốc độ truyền tải và băng thông quốc tế  Khả năng tuân thủ luật pháp và quy định pháp lý Khả năng mở rộng, tính sẵn sàng (Availability) Chi phí thuê server ảo 1. Độ trễ mạng và truy cập (Latency) [caption id="attachment_65315" align="aligncenter" width="800"] Ảnh hưởng của vị trí thuê máy chủ cloud đến hiệu suất của hệ thống hạ tầng đám mây[/caption] Độ trễ (Latency) là khoảng thời gian từ khi một yêu cầu được gửi đi cho đến khi nhận được phản hồi. Vị trí thuê cloud server ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản hồi và trải nghiệm của người dùng khi truy cập ứng dụng, website hay hệ thống được lưu trữ trên cloud server.  Khoảng cách địa lý giữ người dùng và máy chủ cloud càng xa thì độ trễ càng lớn, bởi vì tín hiệu mạng phải đi qua nhiều điểm trung gian, dễ bị tắc nghẽn, mất tín hiệu hoặc đứt cáp quang biển. Hơn nữa một vài khu vực hạ tầng mạng quốc tế kém phát triển hoặc bị kiểm soát nghiêm ngặt về lưu lượng cũng khiến độ trễ tăng cao. Để đảm bảo hiệu suất và trải nghiệm của người thì các cá nhân, doanh nghiệp nên ưu tiên thuê máy chủ cloud có vị trí đặt gần người dùng, có hệ thống phân phối nội dung (CDN) để rút ngắn thời gian truyền dẫn dữ liệu. 2. Tốc độ truyền tải dữ liệu và Băng thông quốc tế Tốc độ truyền tải dữ liệu phụ thuộc vào chất lượng tuyến cáp quốc tế từ vị trí đặt máy chủ đến người dùng truy cập. Nếu vị trí thuê server cloud được đặt tại các trung tâm dữ liệu (Datacenter) có kết nối quốc tế mạnh như Singapore, Mỹ, Tokyo, Frankfurt,...thì khả năng truyền dữ liệu nhanh hơn nhờ băng thông lớn và ít bị tắc nghẽn hơn. Ngược lại những máy chủ cloud đặt tại nơi có kết nối quốc tế yếu hoặc bị giới hạn bởi nhà mạng địa phương thì dữ liệu truyền chậm, dễ bị nghẽn vào giờ cao điểm. Cá nhân và doanh nghiệp nên ưu tiên chọn nhà cung cấp dịch vụ cho thuê cloud server có Data Center đặt tại quốc gia hoặc khu vực có tuyến cáp quang mạnh như Việt Nam. Nếu cần phục vụ người dùng toàn cầu thì nên chọn vị trí đặt máy chủ quốc tế tại Singapore, Nhật bản, Mỹ, Hồng Kông,... 3. Khả năng tuân thủ pháp lý Việc lựa chọn vị trí đặt máy chủ cloud đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tuân thủ pháp lý, quy định quản lý bảo mật dữ liệu tại từng quốc gia giúp doanh nghiệp hoạt động hợp pháp bền vững và xây dựng lòng tin từ khách hàng. Đặc biệt trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, tài chính, y tế, thương mại điện tử hay giáo dục thì việc đảm bảo dữ liệu được lưu trữ và xử lý theo đúng pháp luật là bắt buộc. Doanh nghiệp cần xem xét quy định pháp lý tại nơi đặt máy chủ và tại quốc gia mà doanh nghiệp đang hoạt động.  Đồng thời chọn nhà cung cấp dịch vụ thuê server ảo tuân thủ đầy đủ các tiêu chuẩn bảo mật và pháp lý như: ISO/IEC 27001, SOC 2, GDPR, HIPAA,...Đối với doanh nghiệp đa quốc gia, nên sử dụng Multi-region cloud (đám mây đa vùng) - mô hình triển khai dịch vụ cloud sử dụng nhiều  Data Center đặt nhiều khu vực địa lý khác nhau để dễ dàng phân tách dữ liệu theo yêu cầu từng khu vực. 4. Khả năng mở rộng và tính sẵn sàng của hệ thống máy chủ đám mây [caption id="attachment_65314" align="aligncenter" width="800"] Khả năng mở rộng và tính sẵn sàng đáp ứng của hệ thống thuê server cloud (máy chủ đám mây ảo[/caption] Khả năng mở rộng và tính sẵn sàng của hệ thống máy chủ cloud là hai yếu tố cốt lõi trong hạ tầng điện toán đám mây giúp hệ thống hoạt động ổn định, không bị gián đoạn và dễ dàng tương thích với lưu lượng truy cập tăng cao. Việc chọn vị trí thuê cloud server ảnh hưởng lớn đến hai yếu tố này. Về khả năng mở rộng, không phải trung tâm dữ liệu nào cũng hỗ trợ mở rộng linh hoạt, có thể bị hạn chế về tài nguyên khó mở rộng hệ thống. Nên chọn những vị trí đặt máy chủ tại khu vực trung tâm hạ tầng như Việt Nam và một số hạ tầng lớn quốc tế tại Singapore, Tokyo, California, Frankfurt… Tính sẵn sàng phụ thuộc vào khả năng dự phòng theo vùng, các nhà cung cấp lớn thường chia hạ tầng thành nhiều vùng (zones) trong cùng khu vực. Nên chọn vị trí đặt server có đầy đủ vùng dữ liệu được hỗ trợ bởi các nhà cung cấp uy tín (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure...), hệ thống máy chủ cloud có thể tự động sao lưu, chuyển đổi khi có sự cố để tăng tính sẵn sàng. Ngược lại, nếu vị trí đặt máy chủ ở vị trí chỉ có 1 zones hoặc hạ tầng yếu thì khi xảy ra sự cố như mất điện, cháy, thiên tai, bảo trì,...sẽ không có vùng thay thế dễ bị downtime (ngừng hoạt động tạm thời) gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng và hoạt động kinh doanh. 5. Chi phí thuê server cloud [caption id="attachment_65313" align="aligncenter" width="800"] Chi phí và giá thuê server là yếu tố quan trọng mà doanh nghiệp cần xem xét và cân nhắc khi thuê máy chủ cloud[/caption] Vị trí đặt máy chủ là yếu tố quan trọng quyết định đến giá thuê server, bởi mỗi khu vực địa lý sẽ có mức đầu tư hạ tầng, nhân lực, năng lượng và thuế phí khác nhau. Giá thuê cloud server tại khu vực Bắc Mỹ, Tây Âu hay Nhật Bản sẽ cao hơn so với khu vực Đông Nam Á như Singapore, Việt Nam. Nếu bạn đang cần thuê server cloud tại khu vực phía Bắc thì nên chọn những đơn vị có Datacenter được đặt tại Thành Phố Hà Nội như FPT Cloud để đảm bảo có được hiệu suất cao và chi phí thuê cạnh tranh. Một số quốc gia đánh thuế cao đối với dịch vụ lưu trữ dữ liệu hoặc có những quy định pháp lý khắt khe nên chi phí triển khai thuê server cloud sẽ cao hơn. Ngoài ra, nếu đặt máy chủ tại quốc gia có tuyến cáp quang quốc tế đắt đỏ hoặc bị hạn chế kết nối, chi phí băng thông cao dẫn đến giá thuê máy cloud server cao. Doanh nghiệp cần so sánh giá theo từng vùng của nhà cung cấp, nếu phục vụ khách hàng trong nước hãy thuê server cloud tại Việt Nam để tối ưu chi phí và hiệu suất truy cập. 6. Dịch vụ cho thuê máy chủ cloud giá tốt Hà Nội ở đâu? Bạn đang tìm kiếm dịch vụ cho thuê cloud server Hà Nội với chất lượng ổn định, hạ tầng hiện đại và chi phí hợp lý, FPT Cloud là một trong những đơn vị tiên phong trong lĩnh vực điện toán đám mây tại Việt Nam và là lựa chọn hàng đầu cho doanh nghiệp hiện nay. Lợi thế khi thuê máy chủ cloud Hà Nội tại FPT Cloud:  Data Center đặt tại Hà Nội đạt chuẩn Uptime Tier III: Đảm bảo ổn định, an toàn và khả năng hoạt động liên tục với thời gian uptime lên đến 99,99%. Ngoài ra, hạ tầng server còn được tích hợp giải pháp backup services, disaster recovery và object storage. Hiệu suất vượt trội, độ trễ thấp: Khi thuê server cloud tại Hà Nội thì hệ thống sẽ vận hành nhanh chóng, mượt mà. Hạ tầng mạnh mẽ, bảo mật cao: Thuê server ảo Hà Nội, máy chủ được vận hành trên nền tảng hạ tầng hiện đại, công nghệ ảo hóa tiên tiến, backup tự động, chống tấn công DDos, tường lửa đa lớp và phân quyền truy cập an toàn. Đội ngũ kỹ thuật FPT Cloud túc trực 24/7/365: Luôn sẵn sàng hỗ trợ nhanh chóng, đảm bảo hệ thống vận hành liên tục và không gián đoạn. Giá thuê cạnh tranh, tối ưu: Với nhiều gói thuê linh hoạt phù hợp với mọi quy mô nhu cầu doanh nghiệp từ nhỏ, vừa đến lớn. [caption id="attachment_65311" align="aligncenter" width="1349"] Các gói dịch vụ STANDARD cho thuê cloud server giá tốt tại Hà Nội dành cho doanh nghiệp của FPT Cloud[/caption]   [caption id="attachment_65312" align="alignnone" width="1545"] Dịch vụ cho thuê máy chủ cloud tại Hà Nội có Performance cao dành cho các tổ chức, doanh nghiệp có nhu cầu chuyên biệt[/caption] Vị trí thuê cloud server ảnh hưởng trực tiếp đến độ trễ truy cập, tốc độ truyền tải, độ ổn định, pháp lý và chi phí. Do vậy, các cá nhân và doanh nghiệp nên lựa chọn đơn vị uy tín có Data Center đặt tại trung tâm các thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh như FPT Cloud để đạt hiệu suất cao, độ tin cậy và chi phí tối ưu. Liên hệ ngay FPT Cloud để được tư vấn và báo giá chi tiết dịch vụ cho thuê máy chủ cloud tại Phường Cầu Giấy, Thành Phố Hà Nội! Lấy Code