Thông tin chung về FPT Cloud

Ngày 10 tháng 12 năm 2024, Tập đoàn FPT và SBI Holdings – Tập đoàn dịch vụ tài chính hàng đầu Nhật Bản ký kết Biên bản ghi nhớ hợp tác. Theo đó, SBI Holdings dự kiến đầu tư lên đến 35% cổ phần Công ty TNHH FPT Smart Cloud Japan – Công ty AI, Cloud mới được FPT thành lập tại thị trường Nhật. Dự kiến quá trình thực hiện hợp đồng đầu tư sẽ hoàn tất vào cuối tháng 1 năm 2025. Hợp tác này là bước tiến quan trọng, đánh dấu sự hợp lực giữa hai tập đoàn hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ và tài chính, nhằm phát triển, nhà máy AI (AI Factory) và các giải pháp điện toán đám mây tại thị trường Nhật Bản, góp phần đưa Nhật Bản thành quốc gia AI. [caption id="attachment_56262" align="aligncenter" width="800"] FPT nhập hàng nghìn siêu chip GPU, sẵn sàng vận hành Nhà máy AI đầu tiên của Việt Nam[/caption] Tập đoàn SBI Holdings với kinh nghiệm và mạng lưới rộng lớn trong lĩnh vực tài chính sẽ góp phần thúc đẩy công ty về AI và Cloud của FPT tại Nhật Bản phát triển. FPT tin tưởng vào triển vọng hợp tác giữa hai công ty, kết hợp giữa năng lực công nghệ của FPT và kinh nghiệm của SBI Holdings hứa hẹn tạo ra những giá trị đột phá, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về các dịch vụ điện toán đám mây và giải pháp ứng dụng AI tại Nhật Bản và khu vực. Theo các báo cáo của IDC, dự kiến ​​quy mô thị trường Trí tuệ nhân tạo AI sẽ vượt 130 tỷ USD vào năm 2024 và đạt 1.300 tỷ USD vào năm 2032. Tại Nhật Bản, thị trường AI dự kiến đạt giá trị 5,9 tỷ USD trong năm nay, tăng trưởng 31,2%. Trước đó, Tập đoàn FPT đã công bố xây dựng AI Factory vào tháng 11/2024 và thành lập công ty chuyên mảng AI và Cloud tại Nhật Bản để phát triển hệ sinh thái sản phẩm, giải pháp ứng dụng công nghệ AI và Cloud, hướng đến phát triển AI có chủ quyền và đưa Nhật Bản trở thành quốc gia AI. [caption id="attachment_56263" align="aligncenter" width="800"] Thiết bị NVIDIA dùng trong nhà máy AI của FPT[/caption] Đại diện FPT cho biết, AI Factory cung cấp cho doanh nghiệp các dịch vụ Cloud sử dụng hàng nghìn chip đồ họa NVIDIA Hopper GPU, bộ ứng dụng và khung công nghệ NVIDIA AI Enterprise mới nhất, bao gồm 3 nhóm sản phẩm chính: FPT AI Infrastructure mang tới các dịch vụ đám mây GPU để tăng tốc xây dựng và triển khai các mô hình AI lớn; Nền tảng FPT AI Studio cung cấp các công cụ thông minh, đào tạo và tinh chỉnh chuyên sâu các mô hình AI; FPT AI Inference cho phép triển khai và mở rộng các mô hình này về quy mô và số lượng sử dụng một cách hiệu quả. Về SBI Group Được thành lập vào năm 1999, Tập đoàn SBI là một trong những doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực dịch vụ tài chính trực tuyến tại Nhật Bản. Tập đoàn vận hành các dịch vụ tài chính, cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tiện lợi thông qua Internet, chủ yếu trong các lĩnh vực chứng khoán, ngân hàng và bảo hiểm. Đồng thời, SBI cũng hoạt động trong các lĩnh vực quản lý tài sản, đầu tư khác trên toàn cầu. Về FPT Là tập đoàn công nghệ toàn cầu, FPT tiên phong nghiên cứu phát triển, tư vấn, cung cấp và triển khai các dịch vụ, giải pháp công nghệ cao. AI là một trong những công nghệ mũi nhọn được Tập đoàn FPT đầu tư nghiên cứu và phát triển. FPT đưa AI vào mọi ngóc ngách của cuộc sống và tích hợp vào tất cả các sản phẩm, giải pháp thuộc hệ sinh thái Made by FPT. Tập đoàn bắt tay với NVIDIA, Landing AI, Viện nghiên cứu Mila,… gia nhập liên minh AI do IBM và Meta khởi xướng, hướng tới mục tiêu thúc đẩy nghiên cứu và phát triển AI trong khu vực, cung cấp các giải pháp AI và Cloud trên quy mô toàn cầu. Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết về các giải pháp, dịch vụ của FPT Cloud Hotline: 1900 638 399 Email: [email protected] Support: m.me/fptsmartcloud

Tập đoàn FPT công bố hệ sinh thái đối tác phát triển nhà máy trí tuệ nhân tạo (AI Factory), bắt tay cùng các tập đoàn công nghệ toàn cầu - NVIDIA, SCSK, ASUS, Hewlett Packard Enterprise, VAST Data, và DDN Storage, nỗ lực thúc đẩy phát triển và vận hành Nhà máy AI tại Việt Nam và Nhật Bản trong khuôn khổ sự kiện Techday 2024. FPT và các đối tác cam kết hợp lực về chuyên môn, nguồn lực để khai thác tiềm năng của Nhà máy AI, nghiên cứu phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời thúc đẩy AI có chủ quyền tại Việt Nam và Nhật Bản. Hệ sinh thái đối tác tập trung vào các mục tiêu chính: Thúc đẩy sự phát triển và vận hành nhà máy AI tại Việt Nam và Nhật Bản, đáp ứng mọi tiêu chuẩn quốc tế; Đa dạng hóa danh mục sản phẩm và dịch vụ AI; Nâng cao năng lực công nghệ cho nhân sự; Bảo đảm an toàn và chủ quyền dữ liệu. Tại buổi lễ, FPT cũng chính thức ra mắt Nhà máy AI tại Việt Nam, hỗ trợ các doanh nghiệp và tổ chức phát triển các giải pháp AI đột phá, với mức chi phí dự kiến đầu tư 200 triệu đô. Trước đó, FPT AI Factory đã được giới thiệu tại thị trường Nhật Bản, thể hiện cam kết trong chiến lược phát triển AI có chủ quyền tại quốc gia này. [caption id="attachment_56012" align="aligncenter" width="800"] Chủ tịch Trương Gia Bình, các lãnh đạo cấp cao Tập đoàn FPT và đại diện các tập đoàn công nghệ toàn cầu NVIDIA, SCSK, ASUS, Hewlett Packard Enterprise, VAST Data, và DDN Storage trong lễ công bố[/caption] Ông Trương Gia Bình, Chủ tịch HĐQT Tập đoàn FPT cho biết: "Nhà máy AI là nền tảng chủ chốt cho việc phát triển nền kinh tế con người và tác nhân AI, đại diện cho lực lượng lao động mới của thời đại công nghệ. Thông qua việc mở rộng hợp tác thúc đẩy phát triển FPT AI Factory, chúng tôi sẽ đồng hành và trao quyền cho các tổ chức, doanh nghiệp xuyên suốt quá trình khai phá tiềm lực và sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo, tạo nên những lợi thế cạnh tranh riêng dựa trên tri thức, dữ liệu và văn hóa của mỗi doanh nghiệp và quốc gia. Từng bước, chúng ta sẽ tái định nghĩa và thiết lập mối quan hệ cộng tác khăng khít giữa AI và con người, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh của từng nền kinh tế và thúc đẩy hội nhập quốc tế". Ông Dennis Ang, Giám đốc kinh doanh cấp cao khu vực Châu Á, Úc và New Zealand, NVIDIA - tập đoàn công nghệ giá trị nhất thế giới hiện nay: “Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình hình các quốc gia và lĩnh vực. Tận dụng nền tảng AI toàn diện của NVIDIA, FPT đang nỗ lực mở rộng quy mô của nhà máy AI để có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trên toàn cầu.” [caption id="attachment_56013" align="aligncenter" width="800"] Ông Dennis Ang, Giám đốc kinh doanh cấp cao của NVIDIA chia sẻ tại lễ công bố[/caption] Ông Masaki Komine, Giám đốc điều hành, kiêm Giám đốc khối kinh doanh sản phẩm và dịch vụ, Tập đoàn SCSK: “Chúng tôi trân trọng tinh thần đồng sáng tạo và hy vọng xây dựng mối quan hệ hợp tác lâu dài, bền vững với một đối tác nhiệt huyết như FPT, hướng đến mục tiêu chung về cải tiến và đổi mới môi trường số. Chúng tôi mong muốn hai bên sẽ tận dụng cơ sở hạ tầng công nghệ AI tiên tiến cùng kho tàng tri thức tích lũy qua nhiều năm vận hành hệ thống, để giải quyết những thách thức mà khách hàng và xã hội trên toàn cầu đang phải đối mặt, bao gồm cả Nhật Bản và Việt Nam.” Ông Jason Chung, Giám đốc khu vực Đông Á và Đông Dương, ASUS: “Chúng tôi rất vinh dự được hợp tác với FPT và NVIDIA trong dự án tiên phong này, cùng trao quyền cho các doanh nghiệp Việt Nam và Nhật Bản khai thác sức mạnh của AI. Thông qua việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo và hợp tác, chúng tôi đang xây dựng một hệ sinh thái bền vững, đảm bảo rằng không doanh nghiệp nào bị bỏ lại phía sau trong kỷ nguyên AI.” Ông Narinder Kapoor, Phó Chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc điều hành APAC, Hewlett Packard Enterprise: “FPT AI Factory ra mắt đánh dấu một cột mốc quan trọng trong mối quan hệ hợp tác của chúng tôi với FPT và NVIDIA nhằm giúp các doanh nghiệp tại Việt Nam, Nhật Bản và khắp khu vực Châu Á - Thái Bình Dương khai thác toàn bộ tiềm năng của AI. Chúng tôi kỳ vọng sáng kiến này sẽ thúc đẩy việc áp dụng AI và tăng cường chủ quyền dữ liệu và bảo mật, những yếu tố quan trọng đối với các khách hàng của chúng tôi trong thời đại số. Chúng tôi rất vui mừng được hỗ trợ hành trình chuyển đổi này và mong muốn trở thành một phần của sáng kiến hỗ trợ Việt Nam chuyển mình thành một trung tâm đổi mới AI của khu vực.” Ông Sunil Chavan, Phó Chủ tịch khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của VAST Data chia sẻ: “Chúng tôi rất vinh hạnh khi được đồng hành cùng sự kiện ra mắt FPT AI Factory, đây là một bước tiến quan trọng giúp các doanh nghiệp tại Việt Nam và Nhật Bản tái định hình cách họ khai thác sức mạnh trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi mong muốn hỗ trợ FPT tạo dựng hệ sinh thái AI linh hoạt, tuân thủ quy định và đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp hiện nay.” Ông Robert Triendl, Phó Chủ tích cấp cao kiêm Tổng giám đốc, DDN Storage: “Chúng tôi cũng rất vinh dự khi đồng hành cùng FPT, phát triển các dịch vụ điện toán đám mây GPU đột phá. Chúng tôi mong muốn hợp tác chặt chẽ với FPT để xây dựng những giải pháp công nghệ mạnh mẽ cho thị trường Việt Nam, Nhật Bản và trên toàn cầu." FPT AI Factory cung cấp bộ giải pháp thúc đẩy phát triển sản phẩm AI toàn diện Khai thác sức mạnh từ hàng nghìn chip đồ họa và công nghệ tiên tiến nhất của NVIDIA, Nhà máy AI mang tới hạ tầng tính toán hiệu năng cao, giúp các tổ chức, doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình phát triển và đưa các giải pháp AI vào thực tiễn, đồng thời trao quyền quản lý tài nguyên và tiến trình phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và học máy lớn, giúp tiết kiệm tới 45% chi phí. [caption id="attachment_56014" align="aligncenter" width="800"] Ông Lê Hồng Việt - Tổng Giám đốc, FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT chia sẻ về môi trường làm việc của tương lai giữa con người và AI[/caption] FPT AI Factory cung cấp 4 nhóm sản phẩm chính: FPT AI Infrastructure cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây với công nghệ tiên tiến, hiệu suất vượt trội và khả năng mở rộng linh hoạt, đáp ứng nhu cầu phát triển mô hình AI phức tạp. Hệ thống quản lý tập trung tích hợp hàng rào bảo mật cho phép kiểm soát hoàn toàn môi trường điện toán và dữ liệu trong suốt quá trình phát triển AI. FPT AI Studio - nền tảng đơn giản hóa quy trình phát triển AI với bộ công cụ thông minh, giúp doanh nghiệp nghiên cứu, phát triển, và triển khai các mô hình học máy một cách nhanh chóng và an toàn. FPT AI Inference - nền tảng nâng cao năng lực phát triển AI dựa trên các mô hình AI sẵn có, dễ dàng tinh chỉnh và mở rộng về quy mô và số lượng sử dụng cho các ứng dụng triển khai trên hạ tầng AI được NVIDIA chứng nhận của FPT. FPT AI Agents là nền tảng phép nhanh chóng xây dựng và vận hành tác nhân AI (AI Agent) đa ngôn ngữ dựa trên tri thức của doanh nghiệp và các mô hình tối ưu theo từng nghiệp vụ cụ thể như chăm sóc khách hàng, đào tạo doanh nghiệp, vận hành nội bộ… Bên cạnh đó, FPT AI Factory cũng tích hợp hơn 20 sản phẩm AI tạo sinh, sẵn sàng đáp ứng tức thì mọi nhu cầu của doanh nghiệp trong việc nâng cao hiệu suất vận hành, trải nghiệm khách hàng, phát triển nguồn nhân lực, và tối ưu hoá chi phí vận hành. Hiện tại, FPT triển khai chương trình trải nghiệm FPT AI Factory độc quyền dành cho doanh nghiệp Nhật sử dụng hệ sinh thái sản phẩm, dịch vụ AI và Cloud, nhận tín dụng Cloud và tiếp cận sớm các giải pháp cao cấp. Ngoài ra, khách hàng sẽ được các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm trong lĩnh vực AI và Cloud tư vấn chuyên sâu để phát triển giải pháp AI thiết thực và giá trị cao. Tập đoàn FPT là tập đoàn công nghệ toàn cầu có trụ sở tại Việt Nam. FPT hoạt động trong ba lĩnh vực chính: Công nghệ, Viễn thông, và Giáo dục. Xác định AI là công nghệ chiến lược trọng tâm, FPT đã sớm tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm và giải pháp trong hệ sinh thái Made by FPT nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nâng tầm trải nghiệm người dùng. Đồng thời, FPT tích cực mở rộng năng lực AI thông qua việc đầu tư vào nguồn nhân lực, R&D, và phát triển hợp tác với các tổ chức hàng đầu như NVIDIA, Mila, AITOMATIC và Landing AI. Những nỗ lực trên nhằm hiện thực hóa mục tiêu sánh vai với các tập đoàn CNTT tỷ đô hàng đầu thế giới. Đăng ký trải nghiệm FPT AI Factory và nhận ngay những ưu đãi dành riêng cho khách hàng đăng ký sớm tại: https://fptcloud.com/en/product/fpt-ai-factory/

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu có vai trò vô cùng quan trọng trong việc quản lý dữ liệu tại mỗi doanh nghiệp/tổ chức. Chúng được dùng để quản lý dữ liệu theo một cách có trật tự, giúp người dùng có thể thao tác, truy xuất và quản lý dữ liệu có trong CSDL. Để hiểu rõ hơn về hệ thống này, cùng FPT Cloud tìm hiểu trong bài viết dưới đây. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là gì?  Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS -Database Management System) là một hệ thống phần mềm giúp doanh nghiệp tổ chức, quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả. DBMS cung cấp giao diện giữa cơ sở dữ liệu và người dùng hoặc các ứng dụng để thực hiện các thao tác như tạo, truy vấn, sửa đổi và xóa dữ liệu. Một số ứng dụng thực tiễn của DBMS trong doanh nghiệp Quản lý Khách hàng (CRM – Customer Relationship Management): Các hệ thống CRM sử dụng DBMS để lưu trữ thông tin về khách hàng và tương tác của họ với công ty. Ví dụ như Salesforce sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để lưu trữ thông tin khách hàng, lịch sử mua hàng, và dữ liệu liên quan để quản lý mối quan hệ khách hàng hiệu quả. Hệ thống Quản lý Nhân sự (HRMS – Human Resource Management System): Các hệ thống quản lý nhân sự sử dụng DBMS để lưu trữ thông tin về nhân viên, bảng lương, quản lý thời gian làm việc và các dữ liệu nhân sự khác. Ví dụ như SAP ERP HR sử dụng hệ quản trị CSDL để quản lý thông tin nhân viên và quá trình tuyển dụng. Hệ thống Quản lý Sản xuất và Tài nguyên (ERP – Enterprise Resource Planning): Các hệ thống ERP sử dụng DBMS để quản lý dữ liệu về quá trình sản xuất, vận hành kinh doanh, lưu trữ dữ liệu tài chính, và quản lý lô hàng. Ví dụ như Oracle ERP sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để tích hợp các dữ liệu từ các phòng ban khác nhau của công ty. Hệ thống Quản lý Kho (WMS – Warehouse Management System): Các hệ thống quản lý kho sử dụng DBMS để quản lý thông tin về vị trí hàng hóa trong kho, lượng tồn kho, và quản lý điều hành các quá trình nhập xuất hàng hóa. Ví dụ như Manhattan Associates sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để quản lý và tối ưu hóa quá trình kho hàng. Hệ thống Quản lý Tài chính (Financial Management System): Các hệ thống quản lý tài chính sử dụng DBMS để lưu trữ và quản lý dữ liệu tài chính, báo cáo tài chính, và quản lý chi phí. Ví dụ như QuickBooks sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để lưu trữ thông tin tài chính và quản lý kế toán. DBMS hoạt động ra sao? Lưu trữ dữ liệu: DBMS quản lý cách dữ liệu được tổ chức và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Dữ liệu thường được tổ chức dưới dạng bảng, trong đó mỗi bảng có các cột và hàng. Truy xuất dữ liệu: Người dùng có thể truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bằng các truy vấn SQL (Structured Query Language) để lấy thông tin cụ thể hoặc thực hiện tính toán trên dữ liệu. Cập nhật dữ liệu: DBMS cho phép người dùng cập nhật dữ liệu bằng cách thêm mới, sửa đổi hoặc xóa bỏ các bản ghi trong cơ sở dữ liệu. Quản lý bảo mật: DBMS bảo vệ dữ liệu bằng cách thiết lập quyền truy cập, mã hóa dữ liệu và xác thực người dùng. Quản lý hiệu suất: DBMS quản lý tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tổ chức dữ liệu và tối ưu hóa các truy vấn để đảm bảo thời gian phản hồi nhanh nhất. Top 10 hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến #1. MySQL MySQL – Hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện nay Được phát hành lần đầu tiên vào năm 1995 và MySQL đang được phát triển bởi tập đoàn Oracle, có thể nói MySQL là một trong những hệ quản trị cơ sở dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. MySQL được viết bởi ngôn ngữ C/C++ nên có hiệu năng cao, dễ sử dụng, có tính khả chuyển và hỗ trợ nhiều nền tảng hệ điều hành (Windows, Linux, MacOS). MySQL cũng tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Python, NodeJS… MySQL được xây dựng theo kiến trúc Client-Server, bao gồm một máy chủ đa luồng hỗ trợ nhiều máy khách khác nhau. #2. MariaDB Một trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến hiện nay là MariaDB MariaDB thực chất là một nhánh được tách ra từ quá trình phát triển MySQL với mục đích phi thương mại, có nghĩa là nó sẽ hoàn toàn miễn phí cho người sử dụng. Cũng như MySQL thì MariaDB được viết bằng ngôn ngữ C/C++, Perl nhưng được tối ưu khá nhiều về mặt hiệu năng truy vấn dữ liệu. Hiện tại thì MariaDB cũng hỗ trợ hầu hết các hệ điều hành phổ biến như Windows, Linux và MacOS… Nên anh em lập trình không phải lo về vấn đề môi trường để sử dụng MariaDB nha. #3. Oracle Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu đa mô hình do công ty phần mềm thứ 2 thế giới là Oracle xây dựng và phát triển. Tất nhiên là chúng ta phải trả phí để có thể sử dụng được hệ quản trị CSDL này, thậm chí là chi phí khá đắt đối với các hệ thống lớn. Oracle được viết bằng ngôn ngữ C/C++, Assembly nên cũng cho hiệu năng rất cao. Và tất nhiên thì Oracle cũng hỗ trợ hầu hết các nền tảng hệ điều hành hiện nay như Windows, Linux, MacOS Oracle database thường được sử dụng để chạy các công việc liên quan đến xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP), kho dữ liệu (DW) hoặc là hỗn hợp (OLTP và DW). Các bạn có thể mua các gói dịch vụ tại các nhà cung cấp được Oracle ủy quyền. #4. mongoDB mongoDB – Hệ quản trị cở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL) Ở trên thì chúng ta đã đề cập đến 3 kiểu CƠ SỞ DỮ LIỆU CÓ QUAN HỆ, tiếp theo, chúng ta sẽ đến với MongoDB – đây là một hệ quản trị cở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL) Hiện tại thì MongoDB cũng là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, tức là nó miễn phí. Các bạn có thể tham khảo mã nguồn của MongoDB tại đây: https://github.com/mongodb/mongo MongoDB được viết bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như C/C++, Go, JavaScript, Python và cũng hỗ trợ trên hầu hết các nền tảng hệ điều hành (Windows, Linux, MacOS..). Đặc điểm của HỆ QUẢN TRỊ DỮ LIỆU PHI QUAN HỆ là dữ liệu được lưu lại dưới dạng JSON (JavaScript Object Notation) và gần như là các các bản ghi không nhất thiết phải giống nhau về cấu trúc. #5. PostgreSQL Tiếp tục với một hệ quản trị cơ sở dữ liệu có quan hệ mã nguồn mở đó là PostgreSQL. PostgreSQL được phát triển bởi khoa điện toán của trường đại học California tại Berkeley. PostgreSQL mở đầu nhiều khái niệm quan trọng cho các hệ quản trị cơ sở dữ liệu thương mại sau này mới có. Được viết hoàn toàn bằng ngôn ngữ lập trình C nên tốc độ cũng như hiệu năng của PostgreSQL là rất tốt. Đồng thời thì nó cũng hỗ trợ nhiều nền tảng như Windows, Linux, MacOS nên PostgreSQL đang ngày càng trở nên phổ biến hơn. Với ưu điểm hỗ trợ nhiều truy vấn phức tạp thì PostgreSQL cũng đang là một ứng cử viên rất tiềm năng cho các hệ thống lớn sau này. #6. Microsoft SQL Server Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ được xây dựng và phát triển bởi Microsoft, với phiên bản đầu tiên ra đời vào năm 1989 (SQL Server 1.0) đến nay đã là phiên bản SQL Server 2019, và cũng là phiên bản ổn định nhất. Microsoft SQL Server được viết bằng ngôn ngữ C/C++ nên hiệu năng cũng như tốc độ truy vấn rất tốt. Ban đầu thì Microsoft SQL Server chỉ hỗ trợ hệ điều hành Windows, nhưng sau này nó đã được phát triển để hỗ trợ trên hầu hết các nền tảng hệ điều hành Linux và MacOS. Tuy không phải là một hệ quản trị dữ liệu mã nguồn mở, song Microsoft SQL được đánh giá khá cao là “tiền nào của nấy”. #7. Redis Redis (viết tắt của cụm từ REmote DIctionary Server) là một mã nguồn mở được sử dụng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, có thể được sử dụng như một Database, bộ nhớ cache hoặc là một Message Broker. Redis lưu trữ dữ liệu dưới dạng Key-Value, hỗ trợ việc sắp xếp, query, backup dữ liệu lên đĩa cứng để cho phép bạn có thể khôi phục hệ thống khi gặp sự cố. Một vài kiểu dữ liệu trong Redis như String, List, Set, Hash… Có thể nói Redis là một sự lựa chọn tuyệt vời khi cần đến một Server lưu trữ dữ liệu đòi hỏi tính mở rộng cao, chia sẻ nhiều tiến trình, nhiều ứng dụng và nhiều server khác nhau. #8. Elasticsearch Chính xác thì Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm mã nguồn mở. Elasticsearch cung cấp bộ máy tìm kiếm dạng phân tán, có đầy đủ công cụ với giao diện web HTTP hỗ trợ dữ liệu kiểu JSON. Elasticsearch được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java và nó được ra đời vào năm 2016. Hiện tại thì Elasticsearch hỗ trợ hầu hết các hệ điều hành Window, Linux, MacOS #9. Firebase Được xây dựng và phát triển bởi Google, Firebase là một dịch vụ cơ sở dữ liệu dựa trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây. Sự ra đời của Firebase với mục đích hỗ trợ cho các lập trình giảm thiểu thao tác với cơ sở dữ liệu, từ đó tập trung vào việc phát triển ứng dụng hơn. Với hệ thống server mạnh mẽ, sự tiện lợi cũng như việc bảo mật cực tốt đã giúp Firebase trở thành một trong những cái tên được nhiều nhà phát triển lựa chọn để xây dựng các hệ thống lớn. Có thể kể đến một vài ưu điểm của Firebase như sau: Chỉ việc tạo tài khoản và sử dụng. Tốc độ phát triển nhanh. Được hậu thuẫn bởi ông lớn Google. Hỗ trợ các công nghệ mới (Machine Learning (học máy), AI) Khả năng realtime (thời gian thực). Tự động sao lưu vào khôi phục… #10. SQLite SQLite là một hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ nhỏ, nó có đặc điểm là có thể tích hợp vào bên trong các trình ứng dụng khác. SQLite được viết và phát triển bởi D. Richard Hipp sử dụng ngôn ngữ lập trình C, với mục đích không cần yêu cầu quản trị cơ sở dữ liệu mà vẫn có thể vận hành ứng dụng. Chúng ta có thể liên kết SQLite tĩnh hoặc động tới ứng dụng, chỉ khoảng 400KB với cấu hình đầy đủ hoặc 259KB nếu bỏ qua một số tính năng tùy chọn thì SQLite thực sự rất nhẹ để tích hợp vào ứng dụng. Qua bài viết trên, chúng tôi hy vọng người đọc đã nắm được những thông tin khái quát về hệ quản trị cơ sở dữ liệu, từ đó lựa chọn được một hệ thống DBMS phù hợp, giải quyết nhanh chóng bài toán quản lý và khai thác dữ liệu. Doanh nghiệp/tổ chức có nhu cầu tìm hiểu thêm về các dịch vụ dữ liệu, vui lòng để lại thông tin tại đây.

Trong thế giới số hoá, cơ sở dữ liệu hay Database đã trở thành một phần quan trọng đối với việc lưu trữ và quản lý thông tin. Tuy nhiên, không phải ai cũng nắm rõ các thuật ngữ liên quan đến Database, cụ thể là Database Engine. Vậy chính xác Database Engine là gì? Vì sao Database Engine lại quan trọng? Trong bài viết dưới đây,FPT Cloud sẽ giúp bạn khám phá những thông tin cần biết về Database Engine nhé! Database Engine là gì? Database Engine hay hệ thống Quản lý Cơ sở dữ liệu (Database Management System – DBMS) là phần mềm có nhiệm vụ quản lý và tương tác với cơ sở dữ liệu. Chức năng chính của Database Engine là lưu trữ, truy xuất, cập nhật và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Phần mềm này giúp đảm bảo tính nhất quán, bảo mật và hiệu suất của dữ liệu trong hệ thống. Database Engine có khả năng xử lý các yêu cầu truy vấn từ người dùng và ứng dụng, cho phép họ truy cập, tương tác với dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các ngôn ngữ truy vấn như SQL (Structured Query Language) hoặc các giao diện ứng dụng khác. Đồng thời, Database Engine còn quản lý quyền truy cập dữ liệu. Nghĩa là chỉ có những người được ủy quyền mới có thể thực hiện các thao tác trên dữ liệu. Đồng thời, Database Engine cũng giúp tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu để đảm bảo hiệu suất cao, tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu trong các hệ thống thông tin. Vì sao Database Engine lại quan trọng? #1. Lưu trữ dữ liệu Database Engine chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu an toàn, hiệu quả dựa trên mô hình cơ sở dữ liệu mà hệ thống sử dụng. Các dữ liệu có thể được lưu trữ dưới dạng bảng, tài liệu hoặc các kiểu dữ liệu phức tạp khác. Chức năng này đảm bảo dữ liệu được tổ chức và lưu trữ một cách tối ưu, an toàn. #2. Truy xuất dữ liệu Database Engine có khả năng truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Người dùng cũng như các ứng dụng có thể truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ SQL. Chức năng này cho phép người dùng truy cập dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và nhận được kết quả theo yêu cầu của mình. #3. Bảo mật dữ liệu Một trong những chức năng quan trọng của Database Engine là bảo mật dữ liệu. Như đã đề cập, phần mềm này quản lý quyền truy cập đến dữ liệu, đảm bảo chỉ những người được ủy quyền có thể truy cập và thực hiện các thao tác trên dữ liệu. Tính năng bảo mật dữ liệu bao gồm: kiểm soát quyền, mã hóa dữ liệu và theo dõi hoạt động truy cập. #4. Đảm bảo tính nhất quán Database Engine đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chung. Nhờ đó, các giao dịch được thực hiện đồng thời sẽ không xảy ra xung đột dữ liệu. Với chức năng này, người dùng có thể quản lý quá trình đồng bộ hoá dữ liệu, đảm bảo cơ sở dữ liệu luôn ở trạng thái “chính xác” và được bảo toàn. Một số thành phần chính của Database Engine Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Database Engine) là sự kết hợp của nhiều thành phần quan trọng nhằm cung cấp một môi trường quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Dưới đây là các thành phần không thể thiếu của Database Engine. Storage Engine (Công cụ Lưu trữ) Đây là một thành phần quan trọng của Database Engine có nhiệm vụ quản lý việc lưu trữ dữ liệu. Công cụ lưu trữ phải tương tác với các tệp ở hệ điều hành và sử dụng các thành phần bổ sung để lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả. Metadata Catalog (Danh mục Siêu dữ liệu) Thành phần này còn được gọi là system catalog hoặc database dictionary, lưu trữ thông tin về các đối tượng cơ sở dữ liệu. Sau khi các đối tượng cơ sở dữ liệu được tạo, Database Engine sẽ ghi chúng trong Metadata Catalog. Nhìn chung, Metadata Catalog có khả năng cung cấp thông tin cho phần mềm để thực hiện các hoạt động. Database Access Language (Ngôn ngữ Truy cập Cơ sở dữ liệu) Database Engine cung cấp một API để truy cập, sửa đổi, bảo mật dữ liệu và tạo đối tượng cơ sở dữ liệu. Thông qua các ngôn ngữ truy cập cơ sở dữ liệu, người dùng có thể tương tác với cơ sở dữ liệu dễ dàng hơn. Và SQL chính là một ngôn ngữ phổ biến sử dụng trong Database Engine. Optimization Engine (Công cụ Tối ưu hóa) Database Engine cung cấp công cụ tối ưu hóa để phân tích yêu cầu của ngôn ngữ truy cập cơ sở dữ liệu. Đồng thời, các công cụ này còn biến những ngôn ngữ truy cập cơ sở dữ liệu thành các lệnh truy cập dữ liệu hiệu quả. Nhờ đó, hiệu suất truy cập dữ liệu sẽ được cải thiện. Query Processor (Bộ xử lý Truy vấn) Sau khi truy vấn được tạo, Database Engine tiếp tục cung cấp một bộ xử lý truy vấn để thực hiện và trả về kết quả. Bộ xử lý truy vấn đảm bảo quá trình truy vấn được thực thi đúng cách và cho ra kết quả chính xác nhất. Lock Manager (Trình Quản lý Khóa) Lock Manager quản lý quá trình truy cập dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán. Tính công cụ này còn hạn chế tình trạng nhiều người dùng sửa đổi cùng dữ liệu trong một thời điểm. Log Manager (Trình Quản lý Nhật ký) Database Engine ghi lại những thay đổi được thực hiện với cơ sở dữ liệu trong nhật ký (log). Trình quản lý nhật ký đảm bảo các thay đổi này được ghi một cách chính xác và an toàn để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Data Utility (Các Tiện ích Dữ liệu) Database Engine cung cấp nhiều tiện ích để quản lý và kiểm soát hoạt động của cơ sở dữ liệu, bao gồm: sắp xếp dữ liệu, chạy chương trình, sao lưu, sao chép, phục hồi và nhiều chức năng khác. Các Database Engine phổ biến RDBMS (Relational Database Management System) RDBMS thường được gọi là SQL RDBMS, phù hợp với mọi nhu cầu sử dụng. Dữ liệu được trình bày dưới dạng các hàng trong bảng với một lược đồ cố định. Hiện nay, một số sản phẩm RDBMS Tier-1 có giá thành khá đắt, không phù hợp với ngân sách của nhiều doanh nghiệp. Vì vậy, nếu muốn sử dụng một DBMS có giá thành thấp nhưng vẫn đảm bảo chất lượng, bạn có thể cân nhắc sử dụng PostgreSQL. NoSQL DBMS NoSQL DBMS phù hợp cho các cấu trúc dữ liệu linh hoạt và có thể phát triển theo thời gian. Loại Database Engine này sử dụng nhiều mô hình dữ liệu khác nhau như: cơ sở dữ liệu tài liệu, cơ sở dữ liệu đồ thị, lưu trữ key-value và cơ sở dữ liệu cột rộng. Mỗi loại NoSQL có sự khác biệt đáng kể do sử dụng những mô hình dữ liệu khác nhau. NewSQL DBMS NewSQL là một DBMS thế hệ mới tập trung vào việc nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng tương tự như NoSQL. Điều đặc biệt là NewSQL vẫn hỗ trợ ACID cho các giao dịch. Không những thế, DBMS này còn giúp cải thiện hiệu suất, đảm bảo tính đơn nhất, nhất quán, độc lập và độ chịu rủi ro tốt. IMDBMS (In-Memory Database Management System) IMDBMS sử dụng bộ nhớ chính để lưu trữ, quản lý và thực hiện các thao tác dữ liệu. Điểm mạnh của IMDBMS là thời gian phản hồi nhanh và hiệu suất tốt hơn, nhưng có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. CDBMS (Columnar Database Management System) CDBMS lưu trữ dữ liệu trong các bảng và tập trung chủ yếu vào các cột. Tính năng này giúp truy cập dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Đặc biệt, CDBMS phù hợp cho các kho dữ liệu với nhiều mục dữ liệu tương tự. Multimodel DBMS Multimodel DBMS hỗ trợ nhiều mô hình cơ sở dữ liệu để người dùng lựa chọn. Người dùng có thể chọn mô hình thích hợp nhất cho ứng dụng của họ mà không cần chuyển đổi sang một DBMS khác. Cloud DBMS Cloud DBMS là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu được triển khai và truy cập thông qua đám mây. Hiện tại, Microsoft Azure, Google Cloud và AWS là những nền tảng chính cho phép triển khai cơ sở dữ liệu đám mây. Nhìn chung, Database Engine là một phần quan trọng trong quá trình quản lý dữ liệu. Hy vọng những thông tin từ bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn Database Engine là gì cũng như vai trò của hệ thống này trong lĩnh vực công nghệ số. Tìm hiểu thêm về các dịch vụ Database Engine của FPT tại đây.

Với hành trình hơn 10 năm đáng nhớ, FPT Techday đã trở thành ngày hội công nghệ hấp dẫn, là niềm mong đợi của cộng đồng yêu công nghệ. FPT Techday 2024 với chủ đề “Future Now” (Tương lai ở đây) vào 13 - 14/11 tại Thisky Hall, số 10 Mai Chí Thọ, TP HCM. Sự kiện dự kiến thu hút khoảng 10.000 người tham dự, 30 nhân vật danh tiếng trong đa lĩnh vực tại Việt Nam và trên toàn cầu, 500 lãnh đạo doanh nghiệp lớn của thế giới cùng loạt sản phẩm, giải pháp công nghệ của tương lai. FPT Techday 2024 sẽ mang đến những câu chuyện, những trải nghiệm thực tế về một kỷ nguyên mới, nơi mà Trí tuệ nhân tạo (AI), bán dẫn, công nghệ ô tô, chuyển đổi số và chuyển đổi xanh sẽ dẫn dắt và tạo nên những bước phát triển đột phá đưa Việt Nam bứt phá, vươn mình vượt bậc. Trong suốt 36 năm phát triển, Tập đoàn FPT luôn tiên phong trong sáng tạo đổi mới, nỗ lực khai phá sức mạnh công nghệ để cùng đối tác, người tiêu dùng định hình tương lai trong kỷ nguyên mới. FPT Techday 2024 - Bắt nhịp tiên phong, mở rộng tầm nhìn Future Now - Hiện thực hóa tương lai ngay trong khoảnh khắc này là thông điệp mà FPT Techday 2024 mong muốn truyền tải tới hàng ngàn người trực tiếp tham dự Diễn đàn cũng như truyền cảm hứng cho cộng đồng doanh nghiệp, các tổ chức, cá nhân tại Việt Nam và trên thế giới ứng dụng những công nghệ mới trong công việc, cuộc sống, học tập, chăm sóc sức khỏe… AI, bán dẫn, công nghệ ô tô, chuyển đổi số, chuyển đổi xanh, Internet vạn vật (IoT), dữ liệu lớn, điện toán đám mây cùng nhiều công nghệ mới khác đang trở thành những công cụ sản xuất quan trọng trong nhiều ngành, nhiều lĩnh vực tạo ra những biến đổi sâu sắc và hình thành phương thức sản xuất mới tiên tiến, hiện đại - phương thức sản xuất số. FPT Techday 2024 - Trải nghiệm tương lai từ công nghệ hàng đầu Với hơn 20 sản phẩm công nghệ của Tập đoàn và sản phẩm FPT đồng phát triển với các đối tác được trình diễn tại khu vực triển lãm quy mô lên tới 5.000m2, FPT Techday 2024 mang đến trải nghiệm tương lai mới mẻ, khác biệt. Bên cạnh đó, Tập đoàn cũng sẽ công bố những sản phẩm, giải pháp công nghệ mới - những trợ thủ đắc lực trong công việc và cuộc sống. 6 phân khu triển lãm những công nghệ hàng đầu AI, Bán dẫn, Công nghệ ô tô, Chuyển đổi số, Chuyển đổi xanh và Công dân số tại FPT Techday 2024 tượng trưng cho tinh thần Future Now: Tận tâm - Linh hoạt - Sáng tạo - Hạnh phúc. Khách tham quan triển lãm sẽ tận hưởng cảm giác được chăm sóc, được thấu hiểu, được trải nghiệm đa dạng theo nhu cầu riêng cũng như tiếp cận những cơ hội mới để phát triển. Từng trải nghiệm tại khu vực triển lãm phản ánh chân thực và sinh động bức tranh toàn cảnh nơi công nghệ phục vụ mọi khía cạnh của đời sống từ công việc đến học tập, giải trí, chăm sóc sức khỏe để cùng bước vào kỷ nguyên mới, nơi mà Trí tuệ nhân tạo, Bán dẫn, Công nghệ ô tô, Chuyển đổi số và Chuyển đổi xanh sẽ dẫn dắt và tạo nên những giá trị mới cho các công dân số. FPT Techday là Diễn đàn công nghệ thường niên do Tập đoàn FPT tổ chức từ năm 2013, thu hút hàng nghìn cá nhân, doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực tham dự. Sau một thập kỷ, FPT Techday đã tạo nên một thương hiệu mang tính biểu tượng về sự hội tụ của xu hướng Kinh doanh và Công nghệ mới, những giải pháp, nền tảng công nghệ có tính ứng dụng cao, đồng thời cung cấp những bài học, kinh nghiệm và giải pháp thực tiễn đến từ các chuyên gia tư vấn, chuyên gia công nghệ đầu ngành trong và ngoài nước. Thông qua chuỗi sự kiện, FPT mong muốn mang đến cho người tham dự những góc nhìn đột phá và tiên phong về cách thức công nghệ có thể thay đổi, kiến tạo nên một thế giới mới, tốt đẹp và thân thiện với con người, hỗ trợ và giúp con người khai mở những tiềm năng vốn có. ĐĂNG KÝ THAM GIA SỰ KIỆN TẠI ĐÂY

Sáng ngày 08/10/2024 vừa qua, FPT Smart Cloud và Cục Phát triển Doanh nghiệp - Bộ Kế hoạch và Đầu tư đã ký kết Thỏa thuận hợp tác về “Thúc đẩy chuyển đổi số doanh nghiệp nhỏ và vừa trong khuôn khổ chương trình hỗ trợ doanh nghiệp Chuyển đổi số giai đoạn 2021 – 2025”. Trong khuôn khổ chương trình, FPT Smart Cloud đã tiến hành trao tặng gói hỗ trợ chuyển đổi trị giá 5 tỷ đồng cho 1.000 doanh nghiệp Việt. Lễ kí kết đánh dấu sự hợp tác chặt chẽ giữa Cơ quan Nhà nước và các doanh nghiệp lớn nhằm thúc đẩy chuyển đổi số cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa giai đoạn 2024 – 2025. Thông qua việc truyền thông, hỗ trợ, triển khai giải pháp công nghệ và các hoạt động nghiệp vụ về chuyển đổi số, chương trình giúp nâng cao năng lực, hiệu quả hoạt động điều hành, sản xuất kinh doanh, tạo lợi thế cạnh tranh và các giá trị mới cho doanh nghiệp, thúc đẩy chuyển đổi số doanh nghiệp góp phần phát triển kinh tế số trên toàn quốc. Thông qua việc kí kết hợp tác với Cục Phát triển Doanh nghiệp, FPT Smart Cloud cam kết sẽ là đơn vị đồng hành, mở ra cơ hội số hóa toàn diện cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam bằng công nghệ AI & Cloud tiên tiến, cùng sự hỗ trợ từ các chuyên gia công nghệ đầu ngành, giàu kinh nghiệm. [caption id="attachment_53630" align="aligncenter" width="800"] FPT Smart Cloud cam kết sẽ là đơn vị đồng hành, mở ra cơ hội số hóa toàn diện cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam[/caption] Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết về các giải pháp, dịch vụ của FPT Cloud Hotline: 1900 638 399 Email: [email protected] Support: m.me/fptsmartcloud

Trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) cũng như trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) là hai phương pháp xử lý dữ liệu để phân tích. Các tổ chức lớn có hàng trăm (hoặc thậm chí hàng ngàn) nguồn dữ liệu từ mọi khía cạnh trong hoạt động của họ – ví dụ như các ứng dụng, cảm biến, cơ sở hạ tầng CNTT và các đối tác bên thứ ba. Họ phải lọc, sắp xếp và làm sạch khối lượng dữ liệu lớn này để biến chúng trở lên hữu ích cho phân tích và nghiệp vụ thông minh. Trong bài viết này FPT Cloud chia sẻ thêm những điểm tương đồng và khác biệt giữa 2 phương pháp trong quá trình xử lý dữ liệu. ETL là gì? ETL là tên viết tắt của Trích xuất, chuyển đổi, và tải (Extract, Transform, Load). Trong quá trình này, một công cụ ETL trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn RDBMS khác nhau sau đó chuyển đổi dữ liệu như áp dụng các biến đổi dữ liệu ( tính toán, nối chuỗi v.v. ) và sau đó tải dữ liệu vào hệ thống Data Warehouse. ETL là những luồng từ “nguồn” tới ”đích”. Trong quá trình ETL, engine chuyển đổi sẽ xử lý mọi thay đổi dữ liệu. ELT là gì? ELT là một phương pháp khác để tiếp cận công cụ chuyển động dữ liệu. Thay vì chuyển đổi dữ liệu trước khi viết, ELT cho phép “hệ thống đích” chuyển đổi trước. Dữ liệu đầu tiên được sao chép vào “đích” và sau đó được chuyển đổi tại đó. ELT thường được sử dụng với các database No-SQL như Hadoop, Data Appliance hoặc Cloud Installation. Các quy trình ELT và ETL khác nhau như thế nào? Tiếp theo, chúng tôi phác thảo các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) và trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT). Bạn cũng có thể đọc một số thông tin nền tảng lịch sử. Quy trình ETL ETL bao gồm ba bước: Bạn trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau Bạn sử dụng một máy chủ xử lý thứ cấp để chuyển đổi dữ liệu Bạn tải dữ liệu đó vào cơ sở dữ liệu mục tiêu Giai đoạn chuyển đổi giúp đảm bảo cơ sở dữ liệu mục tiêu tuân thủ các yêu cầu về cấu trúc. Bạn chỉ di chuyển dữ liệu khi dữ liệu đã được chuyển đổi và sẵn sàng. Quy trình ELT Đây là ba bước của ELT: Bạn trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau Bạn tải dữ liệu ở trạng thái tự nhiên vào một kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu Bạn chuyển đổi dữ liệu nếu cần thiết trong khi ở hệ thống mục tiêu Với ELT, tất cả các quá trình làm sạch, chuyển đổi và bổ sung dữ liệu diễn ra trong kho dữ liệu. Bạn có thể tương tác và chuyển đổi dữ liệu thô nhiều lần nếu cần. Sự khác nhau giữa ETL và ELT ETL và ELT khác nhau ở những điểm sau: ETLELT1. Quy trìnhDữ liệu được chuyển đổi từ server staging sau đó được transfer tới Data warehouse DBDữ liệu vẫn còn trong DB của Data warehouse2. Code UsageĐược sử dụng cho:-Những biến đổi chuyên sâu về tính toán-Lượng data nhỏĐược sử dụng cho lượng data rất lớn3. Biến đổi dữ liệuCác biến đổi được thực hiện trong ETL server/stagingCác biến đổi được thực hiện bên trong “hệ thống đích”4. Thời gian loadDữ liệu trước tiên được load vào staging sau đó mới load vào “đích”. Cần nhiều thời gianDữ liệu được load vào “đích” chỉ 1 lần sau đó mới biến đổi. Nhanh hơn5. Thời gian biến đổiQuá trình ETL bắt buộc cần quá trình “Tranform” hoàn tất. Khi kích thước dữ liệu tăng lên, thời gian chuyển đổi cũng tăng theo.. Trong quá trình ELT, tốc độ không bao giờ phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu.6. Thời gian bảo trìNhu cầu bảo trì là rất cao vì cần phải chọn dữ liệu để load và transformNhu cầu bảo trì là rất thấp vì dữ liệu luôn có sẵn7. Độ phức tạp khi bắt đầuỞ giai đoạn đầu thực hiện rất dễ dàngĐể thực hiện quá trình ELT, cần phải có những kiến thức rất sâu về các tools và kĩ năng chuyên môn8. Hỗ trợ Data warehouse?Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premise, quan hệ và có cấu trúcĐược sử dụng cho cơ sở hạ tầng cloud có thể support các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc9. Hỗ trợ Data LakeKhông supportCho phép sử dụng Data Lake với dữ liệu phi cấu trúc10. Độ phức tạpQuá trình ETL chỉ load những dữ liệu quan trọng, như đã được xác định trước từ thời điểm designQuá trình này bao gồm tất cả quá trình phát triển từ output-backward và load những dữ liệu liên quan11. Chi phíChi phí rất cao cho các doanh nghiệp vừa và nhỏChi phí đầu vào thấp khi sử dụng các phần mềm online làm Services Platforms12. LookupsTrong quá trình ETL, cả 2 bảng Facts và Dimensions cần có sẵn trong StagingTất cả dữ liệu đều sẽ có sẵn vì Extract và Load được thực hiện chỉ trong 1 hành động13. AggregationsĐộ phức tạp tăng lên với dữ liệu thêm vào trong datasetSức mạnh của target platform có thể xử lí một lượng dữ liệu đáng kể 1 cách nhanh chóng14. Tính toánGhi đè lên cột đang có hoặc cần cắm cờ và đẩy sang “đích”Dễ dàng thêm cột đã được tính toán vào bảng hiện có.15. MaturityETL đã được sử dụng trong hơn 2 thập kỷ. Nó có bộ tài liệu tốt và dễ dàng để thực hànhKhái niệm tương đối mới và khá phức tạp để triển khai16. HardwareHầu hết các tools đều có yêu cầu về hardware riêng biệt, tương đối đắt tiềnChi phí cho phần cứng hệ thống điện toán đám mây không phải là vấn đề to tát17. Hỗ trợ dữ liệu phí cấu trúcChủ yếu hỗ trợ dữ liệu quan hệ cấu trúcCó hỗ trợ sẵn cho dữ liệu phi cấu trúc So sánh về thời điểm nên sử dụng ETL hay ELT Trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) là lựa chọn tiêu chuẩn cho các phân tích hiện đại. Tuy nhiên, bạn có thể cân nhắc trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) trong các tình huống sau đây. Cơ sở dữ liệu cũ Đôi khi, bạn sẽ hưởng lợi nhiều hơn khi sử dụng ETL để tích hợp với cơ sở dữ liệu cũ hoặc các nguồn dữ liệu của bên thứ ba có các định dạng dữ liệu đã xác định trước. Bạn chỉ phải chuyển đổi và tải dữ liệu một lần vào hệ thống của bạn. Sau khi chuyển đổi, bạn có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn cho tất cả các phân tích trong tương lai. Thử nghiệm Trong các tổ chức lớn, các kỹ sư dữ liệu tiến hành các thử nghiệm – ví dụ như khám phá các nguồn dữ liệu ẩn để phân tích và thử những ý tưởng mới để trả lời các truy vấn về hoạt động kinh doanh. ETL rất hữu ích trong các thử nghiệm dữ liệu để hiểu cơ sở dữ liệu và tính hữu dụng của cơ sở dữ liệu trong một tình huống cụ thể. Phân tích phức tạp ETL và ELT có thể được sử dụng cùng nhau cho các phân tích phức tạp sử dụng nhiều định dạng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu có thể thiết lập quy trình ETL từ một số nguồn và sử dụng ELT với phần còn lại. Điều này cải thiện hiệu quả phân tích và tăng hiệu năng của ứng dụng trong một số trường hợp. Ứng dụng IoT Các ứng dụng Internet vạn vật (IoT) sử dụng luồng dữ liệu cảm biến thường hưởng lợi từ ETL thay vì ELT. Ví dụ: dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến cho ETL tại biên: Bạn muốn nhận dữ liệu từ các giao thức khác nhau và chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng dữ liệu chuẩn để sử dụng trong khối lượng công việc trên đám mây Bạn muốn lọc dữ liệu tần suất cao, thực hiện các hàm tính trung bình trên các tập dữ liệu lớn, sau đó tải các giá trị đã tính trung bình hoặc đã lọc với tốc độ chậm hơn Bạn muốn tính giá trị từ các nguồn dữ liệu khác nhau trên thiết bị cục bộ và gửi các giá trị đã lọc tới backend của đám mây Bạn muốn làm sạch, chống trùng lặp hoặc điền vào các thành phần dữ liệu chuỗi thời gian bị thiếu Tổng quan lại: ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load trong khi ELT là viết tắt của Extract, Load, Transform. Trước tiên, ETL load data vào staging server sau đó mới mới sang “đích” trong khi ELT load thẳng dữ liệu vào trực tiếp “đích”. Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premises, dữ liệu có cấu trúc và quan hệ trong khi ELT được sử dụng cho các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trên hệ thống đám mây mở rộng. ETL chủ yếu được sử dụng cho một lượng nhỏ dữ liệu trong khi ELT được sử dụng cho lượng dữ liệu lớn. ETL không cung cấp hỗ trợ Lake Data trong khi ELT cung cấp hỗ trợ Lake Data. ETL rất dễ thực hiện trong khi ELT yêu cầu các kỹ năng thích hợp để thực hiện và duy trì. Giải bài toán dữ liệu hiệu quả cho tổ chức Việt với nền tảng toàn diện FPT Cloud Data Platform FPT Cloud Data Platform  là một giải pháp công nghệ toàn diện được triển khai trên cơ sở hạ tầng đám mây để quản lý, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Đây là một môi trường tích hợp cho phép các doanh nghiệp dễ dàng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và truy cập từ bất kỳ đâu. FPT Cloud Data Platform có khả năng bao quát các bài toán lớn về dữ liệu của các cơ quan, tổ chức với 4 giải pháp chính từ: Kết nối và tổng hợp dữ liệu nhiều nguồn; Lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu; Khai phá và trực quan hóa dữ liệu. Nhờ khả năng cho phép kết nối dữ liệu từ đa nguồn mà không cần phụ thuộc đơn vị quản lý nguồn dữ liệu gốc, không làm gián đoạn vận hành hệ thống hiện tại, FPT Cloud Data Platform giúp các tổ chức duy trì kết nối, liên thông CSDL dùng chung và cung cấp dịch vụ tới các cấp liên tục, hiệu quả.  Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết và dùng thử giải pháp FPT Cloud Data Platform Tại đây Hotline: 1900 638 399 Email: [email protected] Support: m.me/fptsmartcloud

Data platform trong thời đại số ngày nay đã nổi lên như một giải pháp toàn diện hỗ trợ kết nối, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả. Hãy cùng FPT Cloud khám phá sâu hơn về tầm quan trọng và ưu điểm của data platform trong bài viết sau nhé. Data platform là gì? Nền tảng dữ liệu cho phép quản lý dữ liệu toàn diện trong toàn bộ môi trường của bạn, bao gồm các vấn đề quan trọng đối với doanh nghiệp như bảo mật và khả năng giám sát. Và nó còn hơn cả một nền tảng kinh doanh thông minh. Vậy, một nền tảng dữ liệu bao gồm những gì? Bạn có thể nghĩ về nó như có nhiều lớp chức năng, tất cả đều kết hợp lại để cải thiện quá trình ra quyết định cho toàn bộ tổ chức. Bạn có thể phân loại các chức năng của nền tảng dữ liệu thành các danh mục như sau: Lưu trữ dữ liệu - Data  Storage Tiếp nhận dữ liệu - Data Ingestion Biến đổi dữ liệu (như chuẩn hóa và ETL) – Data Transformation Dữ liệu kinh doanh – business Intelligence Khả năng quan sát dữ liệu – Data Observability Khi dữ liệu của bạn chuyển đổi từ việc lưu trữ cơ bản đến các lớp cao hơn trong Data Platform, giá trị thông tin và nội dung của dữ liệu sẽ tăng nhiều hơn và giúp ích nhiều hơn cho doanh nghiệp Ưu điểm của data platform là gì? Trong 20 năm gần đây, các đơn vị cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin đã không ngừng nghiên cứu và phát triển giải pháp để đối phó với "cơn bão" dữ liệu mà nhiều doanh nghiệp đang đối mặt. Công nghệ đám mây (Cloud) đã nổi lên như một tiêu chuẩn trong thời đại mới, cho phép xử lý hàng loạt dữ liệu một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, đa số doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn khi tích hợp công nghệ này. Vấn đề silo dữ liệu (nhóm dữ liệu được phép truy cập bởi một phần nhỏ, không liên kết với phần còn lại của tổ chức) thường gây ra những vấn đề như không thể mở rộng, dữ liệu trùng lặp, lỗi thời và bảo mật không chặt chẽ. Nền tảng dữ liệu hiện đại được phát triển để giải quyết những thách thức này bằng cách kết hợp các công nghệ tương tác, mở rộng và có thể thay thế, nhằm cung cấp giải pháp toàn diện cho doanh nghiệp tối ưu nhất giá trị mà dữ liệu mang lại. Nền tảng dữ liệu (Data Platform) mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho các tổ chức. Bao gồm: Quản lý dữ liệu tập trung: Tạo ra một kho dữ liệu tập trung giúp dễ dàng quản lý, lưu trữ và truy cập dữ liệu từ một nơi duy nhất, giảm thiểu sự phân tán dữ liệu và cải thiện tính nhất quán của dữ liệu. Bảo mật và tuân thủ: Cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu, quản lý quyền truy cập và giám sát bảo mật, đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ và tuân thủ các quy định pháp lý. Tích hợp dữ liệu dễ dàng: Hỗ trợ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tổ chức có cái nhìn toàn diện về dữ liệu và dễ dàng kết hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau. Khả năng mở rộng: Dễ dàng mở rộng để xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất, từ đó hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp. Cải thiện quyết định kinh doanh: Cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng cách tối ưu hóa tài nguyên và sử dụng các mô hình chi phí linh hoạt như trả tiền theo thực tế sử dụng (PayG). Tự động hóa quy trình dữ liệu: Tự động hóa các quy trình thu thập, biến đổi và tải dữ liệu (ETL), giúp giảm thiểu lỗi thủ công và tăng hiệu quả hoạt động. Khả năng phân tích nâng cao: Hỗ trợ các công cụ và công nghệ phân tích dữ liệu nâng cao như học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI), giúp khai thác giá trị tối đa từ dữ liệu. Hỗ trợ ra quyết định trong thời gian thực: Cung cấp khả năng xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các thay đổi và cơ hội kinh doanh. Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó cung cấp các dịch vụ và sản phẩm phù hợp, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Tóm lại, data platform không chỉ là một công cụ quản lý dữ liệu mà còn tạo ra nền tảng cho sự đổi mới và sáng tạo trong tương lai. Việc xây dựng và phát triển một hệ thống data platform hiệu quả là cần thiết để các tổ chức và doanh nghiệp phát triển bền vững. Giải bài toán dữ liệu hiệu quả cho tổ chức Việt với nền tảng toàn diện FPT Cloud Data Platform Qua kinh nghiệm triển khai các dự án số hóa, xử lý và khai thác dữ liệu lớn cho hàng ngàn tổ chức, doanh nghiệp trong và ngoài nước, cùng đội ngũ chuyên gia, kỹ sư đầu ngành trong lĩnh vực Big Data, FPT Cloud đã phát triển thành công nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện FPT Cloud Data Platform. Đây là giải pháp xử lý và khai thác dữ liệu chuyên biệt, với tính chất linh hoạt "bespoke" có thể dễ dàng tùy chỉnh linh hoạt với đặc thù riêng của từng doanh nghiệp Ứng dụng các công nghệ xử lý dữ liệu lớn tiên tiến như AI, Machine Learning, Deep Learning, đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn và chất lượng như ISO/IEC 27001:2013, ISO 27018, PCI DSS,... FPT Cloud Data Platform hỗ trợ tối ưu cho các cơ quan, tổ chức trong việc xây dựng các kho dữ liệu, khai thác dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn với tốc độ - độ chính xác - bảo mật cao. FPT Cloud Data Platform  là một giải pháp công nghệ toàn diện được triển khai trên cơ sở hạ tầng đám mây để quản lý, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Đây là một môi trường tích hợp cho phép các doanh nghiệp dễ dàng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và truy cập từ bất kỳ đâu. FPT Cloud Data Platform có khả năng bao quát các bài toán lớn về dữ liệu của các cơ quan, tổ chức với 4 giải pháp chính từ: Kết nối và tổng hợp dữ liệu nhiều nguồn; Lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu; Khai phá và trực quan hóa dữ liệu. Nhờ khả năng cho phép kết nối dữ liệu từ đa nguồn mà không cần phụ thuộc đơn vị quản lý nguồn dữ liệu gốc, không làm gián đoạn vận hành hệ thống hiện tại, FPT Cloud Data Platform giúp các tổ chức duy trì kết nối, liên thông CSDL dùng chung và cung cấp dịch vụ tới các cấp liên tục, hiệu quả.  Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết và dùng thử giải pháp FPT Cloud Data Platform Tại đây Hotline: 1900 638 399 Email: [email protected] Support: m.me/fptsmartcloud