Hướng dẫn cách khắc phục lỗi chính tả trên gmail

Với việc kiểm tra lỗi chính tả vô cùng quan trọng khi bạn soạn thảo một văn bản, giúp để lại ấn tượng hơn cho người đọc. Dưới đây Nguyễn Công PC xin chỉ ra các bước đơn giản nhất để kiểm tra lỗi chính tả trong Microsoft Word và Google Docs một cách nhanh chóng!

1. Kiểm tra lỗi chính tả bằng công cụ sẵn có của Microsoft Word

Bước 1: Mở ứng dụng Word trên máy tính của bạn > Chọn File.

Bước 2: Sau đó, chọn More > Options.

Bước 3: Chọn Proofing > Đánh dấu Check spelling as you type > Chọn OK.

Bước 4: Copy (Ctrl + C) đoạn văn bản cần kiểm tra chính tả và dán (Ctrl + V) vào trang Word.

Những từ sai chính tả sẽ được gạch dưới màu đỏ, bạn có thể dễ dàng kiểm tra và chỉnh sửa lại cho đúng.

Tuy nhiên, cách kiểm tra lỗi chính tả tiếng Việt với công cụ sẵn có của Microsoft Word, cũng còn nhiều hạn chế vì nó có thể soát lỗi sai ở một số từ tiếng Việt.

2. Kiểm tra lỗi chính tả bằng Google Tài liệu

Với cách kiểm tra chính tả này, bạn cần phải có kết nối Internet.

Bước 1: Truy cập vào Google Tài liệu. Bạn có thể truy cập nhanh tại đây > Chọn Trống.

Lưu ý: Nếu chưa đăng nhập Gmail, hệ thống sẽ yêu cầu bạn đăng nhập trước khi sử dụng.

Bước 2: Copy (Ctrl + C) đoạn văn cần kiểm tra chính tả và dán (Ctrl + V) vào trang Google Tài liệu.

Những từ sai chính tả sẽ được gạch dưới màu đỏ giống như Word.

Bạn có thể xem gợi ý chỉnh lỗi chính tả trên Google Tài liệu bằng cách nhấn chọn từ bị gạch dưới.

3. Cách tắt kiểm tra lỗi chính tả của Microsoft Word

Để tắt kiểm tra lỗi chính tả của Microsoft Word, bạn thực hiện các bước dưới đây:

Bước 1: Chọn File > More > Options.

Bước 2: Chọn Proofing > Bỏ đánh dấu một hoặc nhiều mục cần thiết.

• Check spelling as you type: Kiểm tra chính tả khi bạn gõ.
• Mark grammar errors as you type: Kiểm tra ngữ pháp khi bạn gõ.
• Frequently confused words: Các từ thường bị nhầm lẫn.
• Check grammar with spelling: Kiểm tra ngữ pháp bằng chính tả.

Sau đó, bạn chọn OK.

4. Cách tắt kiểm tra lỗi chính tả cho một từ của Microsoft Word

Để tắt kiểm tra lỗi chính tả cho một từ, bạn nhấp chuột phải tại từ đó và chọn Add to dictionary. Khi đó, nếu gặp từ này trong các tài liệu khác Word sẽ không gạch chân dưới từ đó nữa.

Nếu bạn muốn tắt gạch chân (kiểm tra lỗi chính tả) một từ tạm thời trong tài liệu này, bạn chỉ cần chọn Ignore All.

Dưới đây là tổng hợp các bước kiểm tra lỗi chính tả mà Nguyễn Công PC muốn hướng dẫn bạn cách kiểm tra lỗi chính tả trong Microsoft Word và Google Docs nhanh chóng cũng như tắt kiểm tra chính tả trên Microsoft Word. Chúc các bạn thực hiện thành công nhé!

Có rất nhiều công cụ giúp bạn sửa lỗi chính tả, tuy nhiên phần trăm chính xác vẫn chưa được cao hoặc phải tốn phí mới có thể kiểm tra được nhiều văn bản.

Giúp người dùng thuận tiện trong việc soạn thảo tài liệu, Google Docs có tính năng kiểm tra chính tả với những từ ngữ gõ sai và hiển thị ngay khung chỉnh sửa với những lỗi sai đó. Chính vì vậy trong bài viết này GCS sẽ hướng dẫn cho các bạn cách phát hiện và sửa lỗi chính tả cực kỳ đơn giản, hoàn toàn miễn phí và có sự chính xác rất cao.

Cách kiểm tra lỗi chính tả trong Google Docs

Đối với những người mới sử dụng Google Docs, bạn nên thiết lập hiển thị gợi ý chính tả. Khi đó các từ bạn nhập thủ công hay những từ bạn sao chép từ các trang khác thì nó sẽ đề xuất các gợi ý chỉnh sửa cho bạn.

Bước 1: Mở một tài liệu trong Google Docs.

Bước 2: Nhấp vào Tool (Công cụ) sau đó chọn Spelling and Grammar (Chính tả và ngữ pháp).

Bước 3: Chọn Show spelling suggestions (Hiển thị gợi ý chính tả). Sau khi bạn chọn các gợi ý lỗi chính tả sau đó sẽ xuất hiện bằng các đường răng cưa màu đỏ được gạch chân dưới từ cần sửa.

Sửa lỗi chính tả từng từ đơn

Đối với văn bản khi bạn nhập thủ công, khi có những từ viết sai chính tả sẽ được đề xuất sửa lỗi ngay sau đó và được đánh dấu bằng đường răng cưa màu đỏ gạch dưới chân từ cần sửa giúp bạn dễ dàng nhận biết.

Lúc này bạn nhấp chuột vào từ đang bị đánh dấu sai, Google Docs sẽ gợi ý các sự lựa chọn cho bạn:

1. Từ gợi ý của Google Docs
2. Hoặc bỏ qua từ gợi ý đó.
3. Tuỳ chọn các phản hồi.
4. Tuỳ chọn khác.

Sửa lỗi chính tả một đoạn văn bản

Đối với một đoạn văn bản lớn, bạn mất quá nhiều thời gian để chỉnh sửa từng từ một. Chính vì vậy, để giúp bạn chỉnh sửa tài liệu nhanh hơn, dưới đây là các bước cụ thể:

Bước 1: Mở một tài liệu trong Google Docs

Bước 2: Nhấp vào Tool (Công cụ) sau đó chọn Spelling and Grammar (Chính tả và ngữ pháp).

Bước 3: Thực hiện các tuỳ chọn:

Thêm, xem và xoá một từ trong từ điển cá nhân của bạn

Bạn có thể bất cứ một từ nào vào từ điển của mình, cho dù từ đó có đúng hay sai chính tả. Đối với chức năng thêm một từ vào từ điển sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều. Có những từ mà nó lặp lại nhiều lần trong Google Docs nhưng gợi ý cho rằng nó là sai chính tả nhưng nó lại hoàn toàn đúng trong ngữ cảnh đó. Chính vì vậy khi bạn thêm từ đó vào từ điển thì nó sẽ được loại bỏ hoàn toàn ra khỏi gợi ý sửa lỗi.

Thêm một từ vào từ điển

Bước 1: Mở một tài liệu trong Google Docs.

Bước 2: Nhấp vào Tool (Công cụ) sau đó chọn Spelling and Grammar (Chính tả và ngữ pháp).

Bước 3: Một hộp gợi ý chỉnh sửa văn bản sẽ xuất hiện ở phía trên bên phải.

Bước 4: Để thêm một từ xuất hiện trong trình kiểm tra chính tả vào từ điển, hãy nhấp vào biểu tượng

Xem và xoá từ trong từ điển cá nhân

Bước 1: Mở một tài liệu trong Google Docs.

Bước 2: Nhấp vào Tool (Công cụ) sau đó chọn Spelling and Grammar (Chính tả và ngữ pháp).

Bước 3: Chọn Personal Dictionary (Từ điển cá nhân)

Bước 4: Thực hiện các tuỳ chọn của bạn:

(1) Thêm một từ nào đó vào từ điển cá nhân sau đó nhấn Add (Thêm)

(2) Nhấp vào biểu tượng

Bài viết gần đây

0 0 Các bình chọn

Đánh giá

Phản hồi nội tuyến

Xem tất cả bình luận

Đăng ký nhận tin tức hằng ngày

Google Kubernetes Engine là gì? Chi phí và Lợi ích của GKE 2024

Trên thị trường ngày nay, các ứng dụng dựa trên container đang trở nên ngày càng phổ biến. Google Kubernetes Engine (GKE) là một dịch vụ quản lý Kubernetes của Google Cloud, mang đến một giải pháp toàn diện cho việc triển khai, cân bằng tải và quản lý ứng dụng dựa trên container. Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây cụ thể Google Kubernetes Engine là gì và những tính năng, lợi ích của dịch vụ này đối với doanh nghiệp ngay.

Google Kubernetes Engine là gì?

Google Kubernetes Engine (GKE) là một dịch vụ của nền tảng Google Cloud, cung cấp một môi trường được quản lý, sẵn sàng sản xuất để triển khai các ứng dụng trong vùng chứa. Khi sử dụng cơ sở hạ tầng của Google, GKE cung cấp các khả năng của Kubernetes, một công nghệ nguồn mở nổi tiếng để tự động hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các ứng dụng được đóng gói dưới dạng dịch vụ được quản lý.

GKE được nhiều người biết đến là dịch vụ Kubernetes được quản lý đầu tiên trên thế giới. Google là nhà phát triển ban đầu của Kubernetes, sau này được tặng cho Cloud Native Computing Foundation (CNCF) và có hồ sơ theo dõi lâu nhất về việc cung cấp các dịch vụ Kubernetes dựa trên đám mây.

Tính năng của Google Kubernetes Engine (GKE)

1. Quản lý GKE

GKE cho phép người dùng tập trung vào việc khởi chạy và vận hành ứng dụng của mình thay vì lo lắng về cơ sở hạ tầng cơ bản bằng cách tự động hóa các bản cập nhật, bản sửa lỗi và khả năng mở rộng.

Ngoài ra, GKE có khả năng tự động sửa chữa, đảm bảo rằng ứng dụng của bạn có đủ tài nguyên trong cụm (cluster) trong trường hợp một nút bị lỗi. Hơn nữa, GKE cung cấp các bản cập nhật tự động. Nói cách khác, nó sẽ đảm bảo rằng các cụm của bạn đang chạy phiên bản Kubernetes mới nhất, cho phép người dùng truy cập vào các tính năng và bản cập nhật bảo mật mới nhất. Các nhóm phát triển và vận hành có thể tối ưu hóa quá trình làm việc chỉ bằng cách sử dụng khả năng này.

2. Quản lý cụm nâng cao

Với GKE, người dùng có toàn quyền kiểm soát các cụm Kubernetes của mình. Bạn có thể dễ dàng tạo, định cấu hình và quản lý các cụm của mình từ Google Cloud Console hoặc sử dụng API GKE.

Quản lý cụm của GKE cũng bao gồm tích hợp tính năng Ghi nhật ký đám mây và Giám sát đám mây của Google. Những công cụ này cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về hiệu suất và tình trạng của ứng dụng, giúp bạn nhanh chóng xác định và giải quyết vấn đề.

Khả năng quản lý cụm của Google Kubernetes Engine cũng mở rộng sang bảo mật và tuân thủ. Với GKE, người dùng có thể thực thi kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC), sử dụng mạng riêng của Google và tận dụng các chứng nhận tuân thủ của Google Cloud.

3. Tính năng tự động mở rộng

Bằng việc sử dụng tính năng mở rộng tự động của Google Kubernetes Engine, các ứng dụng của người dùng có thể dễ dàng chịu được khối lượng công việc thay đổi nhờ khả năng mở rộng tự động của GKE. Bạn có thể tự động thay đổi kích thước cụm theo nhu cầu khối lượng công việc của mình bằng Bộ chia tỷ lệ tự động cụm được kiểm soát hoàn toàn của GKE. Điều này ngụ ý rằng ứng dụng của bạn có thể điều chỉnh theo nhu cầu tăng đột biến và giảm nhu cầu, cho phép bạn tối đa hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên và cắt giảm chi phí.

Hơn nữa, Google Kubernetes Engine chịu trách nhiệm về chức năng Tự động điều chỉnh Pod dọc của Kubernetes, chức năng này tự động sửa đổi CPU và dung lượng bộ nhớ của bộ chứa người dùng phù hợp với nhu cầu của chúng. Vì nó loại bỏ nhu cầu điều chỉnh thủ công và đảm bảo rằng ứng dụng của doanh nghiệp luôn có tài nguyên cần thiết để hoạt động tốt nhất nên tính năng này đặc biệt hữu ích cho khối lượng công việc có nhu cầu tài nguyên không mong muốn.

4. Hỗ trợ đa cụm

Với Google Kubernetes Engine, bạn có thể quản lý nhiều cụm trên nhiều vùng và thậm chí nhiều đám mây từ một mặt phẳng điều khiển duy nhất. Tính năng này cung cấp cho người dùng phạm vi phủ sóng toàn cầu, tính sẵn sàng cao và tính linh hoạt để chạy các ứng dụng ở nơi chúng phù hợp nhất với doanh nghiệp.

Google Kubernetes Engine cũng đơn giản hóa việc quản lý môi trường nhiều cụm. Với nền tảng Anthos của GKE, người dùng doanh nghiệp có thể quản lý tất cả các cụm của mình, bao gồm cả các cụm được triển khai tại chỗ hoặc trên các đám mây khác, từ một giao diện duy nhất. Điều này giúp tăng cường khả năng hiển thị và kiểm soát trên toàn bộ cơ sở hạ tầng kết hợp của bạn.

5. Công cụ dành cho nhà phát triển tích hợp

Cuối cùng, GKE cung cấp một loạt các công cụ tích hợp dành cho nhà phát triển, bao gồm:

• Cloud Code: Cung cấp các tiện ích mở rộng cho các IDE (Integrated Development Environment) phổ biến như Visual Studio Code và IntelliJ, cung cấp môi trường phát triển thoải mái và hiệu quả để xây dựng các ứng dụng Kubernetes.
• Cloud Build: Nền tảng CI/CD được quản lý hoàn toàn, tự động hóa quá trình xây dựng và triển khai, giúp bạn phân phối mã chất lượng cao nhanh hơn.
• Kho lưu trữ nguồn đám mây: Dịch vụ kho lưu trữ Git riêng hoạt động với Cloud Build để kích hoạt các bản dựng, thử nghiệm và triển khai.

6. Chế độ hoạt động kép

GKE cung cấp hai chế độ hoạt động dựa trên mức độ linh hoạt và khả năng kiểm soát mong muốn. GKE cung cấp trải nghiệm hoàn toàn tự động khi ở chế độ tự động điều khiển, xử lý tất cả các hoạt động và cơ sở hạ tầng của cụm. Tuy nhiên, quản trị viên cụm có toàn quyền kiểm soát việc quản lý cụm và nút theo cách thông thường. Mặc dù mô hình vận hành tiêu chuẩn giúp giảm chi tiêu lãng phí và cho phép linh hoạt về cấu hình nhưng nó cũng làm tăng thêm chi phí vận hành liên quan đến quản lý cụm.

7. Ứng dụng Kubernetes dựng sẵn

GKE cung cấp một thư viện với các mẫu và ứng dụng dựng sẵn để hỗ trợ việc cung cấp và quản lý nhanh chóng môi trường Kubernetes. Đây là các ứng dụng nguồn mở cấp doanh nghiệp được Google phát triển để tăng tốc độ phát triển với việc cấp phép đơn giản, thanh toán tổng hợp và tính di động.

Google Kubernetes Engine (GKE) hoạt động như thế nào?

Google Kubernetes Engine (GKE) hoạt động theo mô hình tập trung. Điều này có nghĩa là GKE cung cấp cơ sở hạ tầng và dịch vụ cần thiết để triển khai và quản lý các ứng dụng dựa trên container, nhưng các doanh nghiệp và tổ chức vẫn giữ quyền sở hữu và quản lý mã ứng dụng của mình.

GKE hoạt động theo các bước sau:

• Tạo cụm: Trước tiên, các doanh nghiệp và tổ chức cần tạo một cụm GKE. Cụm GKE là một tập hợp các máy ảo (VM) được kết nối với nhau và được quản lý bởi Kubernetes.
• Tạo ứng dụng: Sau khi tạo cụm, các doanh nghiệp và tổ chức có thể tạo ứng dụng dựa trên container. Các ứng dụng dựa trên container được đóng gói thành các tập tin và thư viện, cùng với các môi trường chạy cần thiết.
• Triển khai ứng dụng: Sau khi tạo ứng dụng, các doanh nghiệp và tổ chức có thể triển khai ứng dụng lên cụm GKE. Kubernetes sẽ tự động quản lý các container ứng dụng, đảm bảo rằng các ứng dụng luôn hoạt động và sẵn sàng phục vụ người dùng.

1. Tạo cụm

Để tạo cụm GKE, các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng giao diện người dùng Google Cloud Platform (GCP) hoặc sử dụng API GKE. Khi tạo cụm, các doanh nghiệp và tổ chức cần cung cấp các thông tin sau:

• Tên cụm: Tên của cụm GKE.
• Vùng: Vùng mà cụm sẽ được triển khai.
• Trình quản lý mạng: Trình quản lý mạng mà cụm sẽ sử dụng.
• Trình quản lý lưu trữ: Trình quản lý lưu trữ mà cụm sẽ sử dụng.
• Kích thước cụm: Số lượng máy ảo trong cụm.
• Phiên bản Kubernetes: Phiên bản Kubernetes mà cụm sẽ sử dụng.

2. Tạo ứng dụng

Để tạo ứng dụng dựa trên container, các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng các công cụ và khung công tác khác nhau, chẳng hạn như Docker, Kubernetes, Helm,...

Khi tạo ứng dụng, các doanh nghiệp và tổ chức cần cung cấp các thông tin sau:

• Tên ứng dụng: Tên của ứng dụng.
• Tệp Dockerfile: Tệp Dockerfile mô tả cách tạo container ứng dụng.
• Tệp Kubernetes Deployment: Tệp Kubernetes Deployment mô tả cách triển khai container ứng dụng lên cụm GKE.

3. Triển khai ứng dụng

Để triển khai ứng dụng lên cụm GKE, các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng giao diện người dùng GCP hoặc sử dụng API GKE.

Sau khi triển khai ứng dụng, Kubernetes sẽ tự động quản lý các container ứng dụng, đảm bảo rằng các ứng dụng luôn hoạt động và sẵn sàng phục vụ người dùng.

Lợi ích của Google Kubernetes Engine (GKE) đối với doanh nghiệp

Bên trên đã chia sẻ chi tiết về Google Kubernetes Engine là gì? Vậy thì ở phần này chúng tôi sẽ chia sẻ một số lợi ích quan trọng GKE đối với doanh nghiệp, bao gồm như:

1. Quyền truy cập sớm vào các bản phát hành và nâng cấp cho Kubernetes

Với tư cách là nhà phát triển chính và người khởi tạo dự án Kubernetes, Google tích hợp các bản nâng cấp Kubernetes gần đây nhất với kiến trúc mạnh mẽ của Google Cloud để tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai và quản trị cụm ngay lập tức.

2. Tăng hiệu suất và tính linh hoạt

Đối với các bản cài đặt trong vùng chứa, Google Cloud Marketplace cung cấp các mẫu và ứng dụng nguồn mở, sẵn sàng cho doanh nghiệp. Các ứng dụng cấp doanh nghiệp này sử dụng các tính năng được Google hỗ trợ như kết nối mạng, kiểm soát quyền truy cập và cấp phép, giúp giảm thời gian và công sức để phát triển ứng dụng.

3. Quản lý lượng công việc dễ dàng bằng Hybrid Cloud

GKE tận dụng nền tảng ứng dụng được quản lý tự động của Google Anthos để cho phép quản lý khối lượng công việc nhất quán trên đám mây và hệ thống On-premise. Về cơ bản, Anthos được thiết kế để sử dụng nhóm - là quá trình phân tách logic và chuẩn hóa các cụm Kubernetes cũng như các tài nguyên cơ bản - để cho phép điều phối cụm kết hợp.

4. Hoạt động hợp lý với các kênh phát hành

Kubernetes phát hành các bản cập nhật nhanh để giới thiệu các tính năng mới, cung cấp các bản nâng cấp bảo mật và khắc phục các sự cố đã biết. GKE tự động hóa việc tiếp nhận các bản cập nhật này thông qua các kênh phát hành theo lịch trình để quản lý tự động các phiên bản Kubernetes.

GKE gồm có ba kênh phát hành:

• Nhanh chóng: Nhận bản phát hành Kubernetes mới nhất và sử dụng các tính năng GKE mới nhất ngay khi chúng đạt trạng thái sẵn có chung.
• Thông thường: Cân bằng tính ổn định và tính khả dụng bằng cách áp dụng các bản phát hành mới sau 2–3 tháng.
• Ổn định: Ưu tiên tính ổn định hơn chức năng mới, áp dụng các tính năng sau ngày phát hành thông thường từ 2–3 tháng, cho phép có thêm thời gian xác thực.

5. Chi phí sở hữu và bảo trì thấp

Google tính phí cố định cho các cụm GKE tùy thuộc vào số lượng nút trong cụm. Các cụm GKE tiêu chuẩn có ít hơn ba nút sẽ được miễn phí, trong khi cụm gồm nhiều hơn ba nút có giá khởi điểm là 0,10 USD mỗi giờ. Ngoài ra, Google cũng có chế độ lái tự động thực thi việc thanh toán theo từng nhóm để đảm bảo các tổ chức chỉ bị tính phí cho các yêu cầu tài nguyên, loại bỏ chi phí liên quan đến dung lượng chưa được phân bổ, chi phí hoạt động của hệ điều hành và các thành phần hệ thống.

6. Dễ dàng triển khai và sử dụng

GKE cho phép quản trị viên triển khai các cụm, cung cấp tài nguyên và kích hoạt các chức năng quan trọng của cụm bằng quy trình làm việc dựa trên nhấp chuột. Chế độ lái tự động đơn giản hóa hơn nữa các hoạt động của cụm bằng cách loại bỏ cấu hình thủ công và giám sát để quản lý toàn bộ cơ sở hạ tầng của cụm.

Tăng cường bảo mật với Google Kubernetes Engine

Bảo mật là ưu tiên hàng đầu trong GKE và có một số cơ chế bảo mật có sẵn, gồm có:

1. Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò tích hợp (RBAC)

Bạn có thể kiểm soát ai có quyền truy cập vào tài nguyên nào trong GKE bằng cách sử dụng RBAC. Nó thực hiện điều này bằng cách phân loại người dùng thành các vai trò và cấp cho những vai trò này khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Bằng cách này, bạn có thể đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể truy cập được một số tài nguyên nhất định.

2. Cụm riêng tư

Bằng cách đảm bảo rằng các nút trong cụm riêng tư của GKE chỉ có địa chỉ IP nội bộ, chúng sẽ cải thiện tính bảo mật. Điều này cho thấy rằng mặc dù họ không trực tuyến nhưng họ vẫn có thể sử dụng Internet để nhận các bản cập nhật họ cần.

3. Chính sách mạng

Bạn có thể kiểm soát cách các nhóm giao tiếp với nhau và với các điểm cuối mạng khác bằng cách sử dụng các quy tắc mạng trong GKE. Bạn có thể cách ly nhóm của mình và bảo vệ chúng khỏi lưu lượng truy cập trái phép bằng cách thiết lập các quy tắc mạng.

4. Quét lỗ hổng

Một thành phần bảo mật thiết yếu khác là tính năng quét lỗ hổng của GKE. Nó kiểm tra hình ảnh vùng chứa để tìm lỗi bảo mật và cung cấp cho bạn báo cáo kỹ lưỡng về mọi vấn đề bảo mật có thể xảy ra. Bằng cách này, bạn có thể giảm bớt những lỗ hổng này trước khi chúng gây ra sự cố. Chức năng này được bao gồm trong Trang tổng quan về trạng thái bảo mật của Google và có thể phải trả thêm phí.

Ứng dụng của Google Kubernetes Engine (GKE)

Những trường hợp ứng dụng phổ biến của Google Kubernetes Engine (GKE) trong doanh nghiệp gồm có:

• Các ứng dụng đồ họa và đa phương tiện: Vì các ứng dụng phát trực tuyến dựa vào mức sử dụng tài nguyên cao, nên quản trị viên cụm có thể tạo các nhóm nút được trang bị GPU để đạt được đường cơ sở có độ tính toán cao để xử lý hình ảnh, chuyển mã video và nhận dạng hình ảnh để xử lý đa phương tiện dựa trên đám mây.
• Đường dẫn dữ liệu đám mây: Tính linh hoạt và tích hợp sâu của GKE cho phép triển khai các thành phần khác nhau trong đường dẫn máy học. Quản trị viên có thể tận dụng quy trình Kube Flow để mở rộng mô hình TensorFlow ML trên GKE, cho phép quản lý quy trình dữ liệu dựa trên đám mây.
• Cụm GCP kết hợp và Kubernetes on-prem: Các tổ chức có thể sử dụng Google Anthos để điều phối các cụm Kubernetes trong GKE và On-prem để quản lý vùng chứa kết hợp.

Chi phí dịch vụ Google Kubernetes Engine (GKE)

Đối với GKE Standard Edition, mức giá được tính dựa trên các phiên bản Google Cloud được sử dụng trong cụm của doanh nghiệp, chi phí lưu trữ và kết nối mạng liên quan cũng như khoản phí bổ sung 0,10 USD mỗi cụm mỗi giờ để chạy mặt phẳng điều khiển.

Ví dụ: nếu bạn chạy một cụm có ba phiên bản n1-standard-1 ở khu vực us-east-4 trong một tháng thì tổng chi phí của bạn sẽ vào khoảng 117 USD, cộng thêm 7,30 USD cho mặt phẳng điều khiển.

Ngoài ra còn có hai phiên bản khác của Google Kubernetes Engine (GKE):

• GKE Enterprise Edition: Bao gồm các tính năng của Standard Edition cùng nhiều nhóm và nhiều cụm, với tính năng bảo mật nâng cao, lưới dịch vụ và trải nghiệm bảng điều khiển được phát triển nhiều tính năng hơn. Có giá 0,0083 USD mỗi vCPU mỗi giờ.
• GKE Autopilot Mode: Phí cố định là 0,10 USD mỗi giờ cho mỗi cụm, kèm theo khoản phí dành cho CPU, bộ nhớ và tài nguyên lưu trữ tạm thời được sử dụng bởi mỗi nhóm người dùng chạy trong cụm của mình.

Giá của Google Cloud có thể thay đổi; để biết thêm chi tiết và giá cả cập nhật, hãy xem trang giá chính thức. Google cung cấp công cụ tính giá mà bạn có thể sử dụng để ước tính chi phí của mình.

Ngoài ra, các bạn có thể liên hệ GCS Technology Company Vietnam - Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam để biết thêm mức giá ưu đãi hấp dẫn của dịch vụ Google Kubernetes Engine (GKE). Ngoài ra, khi đăng ký với GCSVN, quý doanh nghiệp còn được cung cấp những dịch vụ mở rộng, hỗ trợ khách hàng trong quá trình sử dụng, bảo hành dịch vụ tận tình bởi đội ngũ chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyển đổi số.

Lời kết

Như vậy, qua bài viết này, GCS Vietnbam mong rằng người dùng đã hiểu thêm về Google Kubernetes Engine là gì cũng như các tính năng, cách thức hoạt động của dịch vụ này. Nếu có bất kỳ thắc mắc gì về dịch vụ Google Kubernetes Engine nói riêng và dịch vụ Google Cloud nói chung, quý doanh nghiệp có thể liên hệ trực tiếp qua Live Chat để được đội ngũ tư vấn hỗ trợ và cung cấp thêm thông tin chi tiết ngay.

On-premise là gì? Sự khác biệt giữa On-premise và Cloud 2024

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển như hiện nay, việc sử dụng phần mềm để hỗ trợ cho các hoạt động của doanh nghiệp là điều không thể thiếu. Có hai mô hình triển khai phần mềm phổ biến hiện nay là On-premise và Cloud. Bài viết này sẽ đi sâu vào giới thiệu về On-premise là gì, bao gồm các khái niệm, ưu điểm, nhược điểm và so sánh sự khác biệt giữa On-premise và Cloud Software để doanh nghiệp có thể có sự lựa chọn hợp lý.

On-premise là gì?

Mô hình On-premise là một mô hình triển khai phần mềm, trong đó phần mềm được cài đặt và chạy trên các máy chủ tại cơ sở của doanh nghiệp. Doanh nghiệp sẽ phải chịu trách nhiệm về việc mua, cài đặt, bảo trì và vận hành phần mềm và cơ sở hạ tầng của mình. On-premise đôi khi được gọi là “on-prem” hoặc “on-premise”.

Vì họ có thể truy cập dữ liệu về mặt vật lý nên nhân viên CNTT có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với phần cứng máy chủ và thiết lập dữ liệu, bảo mật và quản trị với On-premise. Điều này có nghĩa chỉ các nhóm nội bộ của doanh nghiệp mới có thể truy cập dữ liệu và thông tin quan trọng mà không bên thứ ba nào có thể truy cập từ xa.

Cloud Based là gì?

Cloud Based là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các ứng dụng, phần mềm hoặc dữ liệu được lưu trữ và truy cập từ đám mây. Đám mây là một mạng lưới máy chủ được kết nối với nhau thông qua Internet. Điều này có nghĩa là người dùng có thể truy cập và sử dụng phần mềm từ bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet, bất kể vị trí hoặc loại thiết bị.

Cloud Based được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, ví dụ:

• Doanh nghiệp: Cloud Based được sử dụng để triển khai các ứng dụng doanh nghiệp, chẳng hạn như ứng dụng CRM, ERP,...
• Giáo dục: Cloud Based được sử dụng để cung cấp các dịch vụ giáo dục trực tuyến, chẳng hạn như đào tạo trực tuyến, học trực tuyến,...
• Y tế: Cloud Based được sử dụng để cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa, chẳng hạn như tư vấn y tế trực tuyến, chẩn đoán bệnh từ xa,...
• Giải trí: Cloud Based được sử dụng để cung cấp các dịch vụ giải trí trực tuyến, chẳng hạn như xem phim, nghe nhạc, chơi game,...

Cloud Based là một xu hướng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ. Với những lợi ích mà Cloud Based mang lại, đây là một giải pháp công nghệ đáng để các doanh nghiệp và tổ chức cân nhắc triển khai.

Đối tượng sử dụng On-premise

Để hiểu được bộ về On-premise là gì, chúng ta cần đi sâu vào việc ai hay đối tượng nào sẽ sử dụng On-premise lâu dài. Đối với các công ty trong các ngành trên thế giới hiện nay đều đang được quản lý chặt chẽ và cần sự bảo mật tại chỗ cao. Hay cũng phải kể đến các công ty cần tuân thủ các tiêu chuẩn cụ thể và nghiêm ngặt những nội quy riêng biệt thì họ rất cần sử dụng On-premise cho doanh nghiệp mình. Vậy đối tượng sẽ bao gồm như sau:

• Các tổ chức thu thập và lưu trữ dữ liệu của khách hàng từ Liên minh Châu Âu (EU).
• Các bệnh viện và nhiều nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe rất cần tuân thủ nghiêm ngặt các yêu cầu của Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp bảo hiểm y tế (HIPAA).
• Các công ty công nghệ phải tuân thủ các quy định của Khuôn khổ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (National Institute of Standards and Technology Framework - NIST)
• Những nhà cung cấp thẻ tín dụng phải tuân theo Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI-DSS).
• Ngoài ra, đối tượng phù hợp nhất để sử dụng mô hình on-premise là các tổ chức cần lưu trữ dữ liệu quan trọng có độ bảo mật cao.

So sánh On-premise và Cloud Based

Người dùng có các nhu cầu, quy mô doanh nghiệp khác nhau sẽ chọn giữa phần mềm On-premise và phần mềm đám mây sao cho hợp lý. Dưới đây là bảng so sánh một số yếu tố mà quý doanh nghiệp có thể xem xét để lựa chọn chính xác hơn như sau:

Bảng ưu điểm, hạn chế của dịch vụ On-premise

Các tiêu chí của Dịch vụ On-premise Thuận lợi Hạn chế Chi phí Chi phí dài hạn thấp hơn : Chi phí bảo trì hàng năm và phí cấp phép một lần thấp hơn so với việc thanh toán các chi phí định kỳ liên quan đến phần mềm đám mây. Yêu cầu đầu tư vốn đáng kể cho phần cứng và cơ sở hạ tầng : Người dùng phần mềm tại chỗ phải giải quyết các chi phí liên tục liên quan đến không gian, máy chủ và thiết bị khác cũng như mức tiêu thụ điện năng. Quản lý người dùng và thiết bị Kiểm soát hoàn toàn người dùng : Môi trường tại chỗ cho phép người dùng kiểm soát và quản lý tài sản hoàn toàn. Điều đó đặc biệt hữu ích cho những người làm việc trong các ngành được quản lý chặt chẽ, nơi mà quyền riêng tư là mối quan tâm hàng đầu. Yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật chuyên biệt : Công ty cần phải yêu cầu nhân viên hỗ trợ CNTT chuyên biệt vì người dùng có toàn quyền kiểm soát và quản lý tất cả tài sản. Bảo mật Cho phép thực hiện các chính sách và quy trình bảo mật của riêng mình : Các ngành xử lý thông tin có độ nhạy cảm cao thường thích sử dụng phần mềm on-premise vì nó mang lại cho họ nhiều quyền kiểm soát hơn đối với vấn đề bảo mật. Yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật chuyên dụng : cần có nhóm hỗ trợ CNTT nội bộ để người dùng có thể thực hiện các chính sách bảo mật theo nhu cầu riêng. Quyền truy cập của người dùng Không cần kết nối Internet : Có thể truy cập phần mềm on-premise ngay cả khi không có kết nối Internet. Điều đó làm cho mô hình này hữu ích ở những khu vực không có kết nối Internet đáng tin cậy. Nhiều người dùng cũng có thể truy cập hệ thống cùng lúc mà không ảnh hưởng đến tốc độ. Không thể truy cập khi đang di chuyển : Hệ thống On-premise phải được truy cập trong khu vực lân cận văn phòng hoặc khu vực của người dùng. Truy cập từ xa có thể khá phức tạp khi người dùng muốn thiết lập chế độ này.

Bảng ưu điểm, hạn chế của dịch vụ Cloud Based

Các tiêu chí của dịch vụ Cloud Thuận lợi Hạn chế Chi phí Không yêu cầu chi phí vốn : Phần mềm đám mây chỉ yêu cầu người dùng trả tiền cho cơ sở hạ tầng họ sử dụng, không bao gồm chi phí bảo trì. Có thể đắt hơn theo thời gian : Khi chi phí đăng ký định kỳ được tích lũy, hệ thống đám mây có thể có giá cao hơn phần mềm On-premise. Quản lý người dùng và thiết bị Có thể được ủy quyền cho nhà cung cấp : Nhà cung cấp có thể thực hiện cập nhật và sao lưu phần mềm, do đó người dùng không cần đội ngũ CNTT nội bộ chuyên dụng. Nhà cung cấp có toàn quyền kiểm soát : Người dùng điện toán đám mây thường giải quyết các vấn đề liên quan đến trách nhiệm. Ví dụ: đã có trường hợp người dùng không truy cập được tài khoản và các dữ liệu của mình vì nhà cung cấp có khóa mã hóa. Bảo mật Hầu hết các dịch vụ cung cấp phần mềm đám mây đều có khả năng bảo mật mạnh mẽ : Một số nhà cung cấp có các giao thức bảo mật rất phức tạp. Bảo mật người dùng chỉ tốt khi đó là của nhà cung cấp : Không phải tất cả các nhà cung cấp đám mây đều cung cấp khả năng bảo vệ tuyệt vời. Sau khi bị tấn công, tất cả dữ liệu trong cơ sở hạ tầng của họ đều có nguy cơ bị đánh cắp hoặc rò rỉ. Quyền truy cập của người dùng Cho phép người dùng truy cập trực tuyến : người dùng có thể truy cập hệ thống và dữ liệu ở bất cứ đâu miễn là nơi đó có mạng internet. Điều này sẽ thuận tiện hơn cho người dùng khi cần phải làm việc từ xa và không thể có mặt ở văn phòng công ty Hạn chế trong việc truy cập ngoại tuyến : Hầu hết các dịch vụ đám mây đều cần kết nối mạng Internet mạnh mẽ. Truy cập ngoại tuyến chỉ áp dụng trên các trình soạn thảo hoặc bảng tính, ngoài ra người dùng cần cài đặt chế độ ngoại tuyến trước khi sử dụng.

Nên lựa chọn dịch vụ On-premise hay Cloud Based?

Xét về mọi lợi ích và hạn chế đã được đề cập bên trên, chúng ta có thể thấy rằng mỗi mô hình đều có những lợi ích và hạn chế riêng của nó. Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMBs) có nguồn lực và nhân viên hạn chế, việc thuê một bộ phận CNTT chuyên quản lý toàn bộ trung tâm dữ liệu On-premise nội bộ sẽ khá tốn chi phí. Tuy nhiên, cách tiếp cận ưu tiên đám mây (Cloud-based) có thể không thực tế trong các doanh nghiệp chuyên biệt, nơi cần có các giải pháp kiểm soát tốt hơn hoặc được xây dựng tùy chỉnh.

Dù vậy, hiện nay, trong thời đại kỹ thuật số phát triển, các nhân sự trong doanh nghiệp thường xuyên phải lưu trữ lượng lớn dữ liệu đồng thời phải làm xử lý nhiều đầu việc cùng lúc. Những lúc như vậy, những thuật toán AI hay tự động hóa của công nghệ điện toán đám mây (Google Cloud) sẽ trở nên thật sự hữu ích khi có thể giúp chúng ta phân tích báo cáo, thu thập số liệu, lưu trữ và bảo mật thông tin mà không phải lo sẽ bị đánh cắp.

Dịch vụ Google Cloud uy tín tại GCS Technology Company Vietnam

Quý doanh nghiệp có thể tham khảo các dịch vụ đám mây của Google Cloud tại GCS Technology Company Vietnam - Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam. Tại đây, khách hàng sẽ được tư vấn, phân tích kỹ về mô hình, quy mô doanh nghiệp đang triển khai, từ đó GCS Vietnam sẽ đưa ra giải pháp dịch vụ đám mây thích hợp để người dùng có thể tiết kiệm chi phí cũng như tận dụng được hết các tính năng thực sự cần thiết.

Ngoải ra, quý khách hàng sẽ được hỗ trợ 24/7 bởi đội ngũ chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm trong việc khắc phục những vấn đề liên quan đến dịch vụ Google. Hãy đăng ký dịch vụ Google Cloud ngay từ hôm nay để nhận được mức giá ưu đãi hấp dẫn!

Tổng kết

Qua bài viết này, GCS Vietnam đã cung cấp các thông tin về On-premise là gì, cũng như sự khác biệt giữa On-premise và Cloud Based. GCS Vietnam mong rằng quý doanh nghiệp sẽ có được những sự lựa chọn phù hợp với công ty mình sau khi đọc xong bài viết này. Nếu có thêm bất kỳ câu hỏi nào về nội dung này bạn có thể liên hệ ngay với GCS Vietnam ngay bằng cách nhắn tin tại Livechat ở dưới bài viết này.

Vertex AI là gì? Đôi nét về tính năng, lợi ích trong Doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng trở nên phổ biến và có tác động sâu sắc đến mọi khía cạnh của cuộc sống. Vì vậy, Google Cloud đã triển khai dịch vụ Vertex AI là một nền tảng máy học được quản lý của Google Cloud giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI. Ngoài ra, còn cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ toàn diện giúp doanh nghiệp giải quyết tất cả các khía cạnh của vòng đời của AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Vertex AI là gì và cách thức hoạt động của nó.

Vertex AI là gì?

Vertex AI là một nền tảng Machine Learning dựa trên đám mây do Google Cloud phát triển, cung cấp quy trình làm việc toàn diện để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học. Đây là giải pháp toàn diện bao gồm toàn bộ quy trình học máy từ chuẩn bị dữ liệu và phát triển mô hình đến triển khai và giám sát. Vertex AI kết hợp tất cả những tính năng này để các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ thuật ML và kỹ thuật dữ liệu có thể có một bộ công cụ chung trong suốt quy trình làm việc ML.

Tính năng của Vertex AI

Sau khi tìm hiểu Vertex AI là gì, chúng ta cùng đi sâu vào tìm hiểu các tính năng sẽ gồm có những gì được chia sẻ ở nội dung bên dưới như sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu hợp nhất ở một địa điểm

Bộ dữ liệu được quản lý của Vertex AI có thể giúp doanh nghiệp chuẩn bị dữ liệu trước khi đào tạo. Người dùng có thể nhập dữ liệu vào Tập dữ liệu được quản lý, làm sạch và gắn nhãn trực tiếp từ bảng điều khiển hoặc sử dụng API. Tùy thuộc vào số lượng dữ liệu của doanh nghiệp, người dùng có thể sử dụng sổ ghi chép Dataproc Serverless Spark hoặc Vertex AI Workbench để điều tra dữ liệu đó.

2. Các lựa chọn đào tạo mô hình cho chuyên gia

Ở đây có 2 lựa chọn là AutoML hoặc Custom. AutoML là tùy chọn tốt nhất cho người dùng mới làm quen vì nó cho phép người dùng đào tạo các mô hình dựa trên dữ liệu mà không cần viết bất kỳ mã nào. Ngoài ra, nó hỗ trợ các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu dạng bảng. Với AutoML, Vertex AI sẽ xử lý việc tìm ra mô hình tốt nhất cho nhiệm vụ cụ thể.Tùy chọn Tùy chỉnh là khung ML ưa thích dành cho các chuyên gia và nó cho phép họ kiểm soát nhiều hơn kiến trúc của mô hình. Vì vậy, nếu bạn muốn tự tạo kiến trúc và viết mã đào tạo thì đây là lựa chọn dành cho bạn.Đào tạo tùy chỉnh cho phép bạn sử dụng hình ảnh vùng chứa dựng sẵn (PyTorch, Tensorflow hoặc XGboost) hoặc tạo hình ảnh vùng chứa tùy chỉnh để chuẩn bị cho ứng dụng đào tạo. Sau đó, bạn có thể định cấu hình tài nguyên điện toán để chạy công việc đào tạo của mô hình tùy chỉnh của mình.

3. Đánh giá mô hình để nâng cao chức năng

Tính năng Explainable AI của Vertex AI cho phép bạn đánh giá các mô hình học máy của mình và hiểu các tín hiệu thúc đẩy hoạt động của chúng. Vertex AI cung cấp cho người dùng một số chỉ số để đánh giá mức độ thành công của mô hình, bao gồm ngưỡng tin cậy, khả năng thu hồi, độ chính xác, v.v. Bằng cách sử dụng thông tin này, bạn có thể tăng hiệu suất của mô hình và loại bỏ lỗi.

4. Dự đoán các mô hình

Để phục vụ các mô hình dự đoán của bạn, Vertex AI cho phép bạn tạo các điểm cuối để triển khai. Một mô hình có thể có nhiều điểm cuối và nó sẽ mở rộng quy mô tùy thuộc vào lưu lượng truy cập, miễn là bạn định cấu hình tài nguyên điện toán.Điểm hay nhất về việc phân phát mô hình bằng Vertex AI là bạn có thể nhập một mô hình đã được đào tạo ở nơi khác và phân phát mô hình đó trên Vertex AI. Mô hình ML được triển khai trên Vertex AI có thể đưa ra các dự đoán trực tuyến (dự đoán HTTP) và dự đoán hàng loạt – dựa trên dữ liệu trong Cloud Storage.

5. Tích hợp với Generative AI

Sự tích hợp của Vertex AI với Generative AI cho phép người dùng truy cập vào các mô hình nền tảng Generative AI của Google. Có rất nhiều mô hình nền tảng có sẵn trên Vertex AI như mã, hình ảnh, văn bản và trò chuyện cũng như các mô hình nhúng văn bản. Chúng được nhóm lại tùy thuộc vào nội dung mà chúng được thiết kế để tạo.

Chi phí của dịch vụ Vertex AI

Chi phí dịch vụ Vertex AI được tính theo các yếu tố sau:- Số lượng tài nguyên sử dụng- Lưu lượng truy cập- Thời gian sử dụng: Sẽ tính phí dựa trên thời gian sử dụng tài nguyên.- Loại dịch vụ: Hiện đang cung cấp nhiều loại dịch vụ khác nhau, mỗi loại có mức phí khác nhau.

Công cụMô tảGiá của Google CloudGCS VietnamGenerative AITạo hình ảnh bằng AI: dựa trên chi phí đào tạo riêng, đầu vào ký tự hoặc đầu vào hình ảnh.Từ 0.0001 USDLiên hệ tư vấnTrò chuyện, nhắn tin và viết mã: dựa trên mỗi 1.000 ký tự đầu vào (dấu nhắc) và mỗi 1.000 ký tự đầu ra (câu trả lời).Từ 0.0001 USD/ ký tựLiên hệ tư vấnCác mô hình AutoMLĐào tạo, triển khai và dự đoán dữ liệu hình ảnh: dựa trên việc đào tạo là để nhận dạng hay phân loại đối tượng và mất bao lâu để đào tạo một nút hàng giờ, điều này cho biết mức tiêu thụ tài nguyên.Từ 1.375 USDLiên hệ tư vấnĐào tạo và dự đoán dữ liệu video: Dựa trên giá mỗi giờ của nút và phân loại, theo dõi đối tượng hoặc nhận dạng hành động.Từ 0.462 USDLiên hệ tư vấnĐào tạo và dự đoán với dữ liệu dạng bảng: Dựa trên giá mỗi giờ nút và phân loại/hồi quy hoặc dự báo. Liên hệ với bộ phận bán hàng để biết thông tin chi tiết về mức giảm giá và dự đoán chi phíLiên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnTải lên dữ liệu văn bản, đào tạo, triển khai, dự đoán: Dựa trên mức phí đào tạo và dự đoán theo giờ, các trang tải lên dữ liệu cũ (chỉ PDF) cũng như các bản ghi văn bản và trang để dự đoán.Từ 0.05 USDLiên hệ tư vấnCustom-trained modelsĐào tạo mô hình tùy chỉnh theo nhu cầu: Dựa trên loại máy được sử dụng mỗi giờ, khu vực và bất kỳ máy gia tốc nào được sử dụng. Dịch vụ này được ước tính thông qua doanh số bán hàng hoặc công cụ tính giá của nhà cung cấp.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnVertex AI notebooksTài nguyên Compute và Storage: Dựa trên mức giá tương tự như Compute Engine và Cloud StorageTùy vào từng sản phẩmLiên hệ tư vấnPhí quản lý: Ngoài việc sử dụng tài nguyên ở trên, phí quản lý còn được áp dụng dựa trên khu vực, phiên bản, sổ ghi chép và sổ ghi chép được sử dụng.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnVertex AI PipelinesChi phí thực hiện và các chi phí khác: dựa trên chi phí thực hiện, nguồn lực cần thiết và bất kỳ khoản phí dịch vụ bổ sung nào.Từ 0.03 USDLiên hệ tư vấnVertex AI Vector SearchChi phí xây dựng và phục vụ: dựa trên số lượng dữ liệu bạn có, số lượng nút bạn sử dụng và QPS (câu hỏi mỗi giây) mong muốn.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấn

Quy trình của Vertex AI

Để người dùng có thể hiểu hơn về Vertex AI là gì, sau đây GCS Vietnam sẽ mô tả mô hình vận hành một cách tóm tắt như sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu

Bước đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và được đánh dấu.

• Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ các lỗi và nhiễu khỏi dữ liệu. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Xóa các bản ghi trùng lặp, Sửa các lỗi chính tả và ngữ pháp, Loại bỏ các dữ liệu không liên quan

• Chuẩn hóa dữ liệu

Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Điều này giúp cho mô hình AI dễ dàng hiểu và xử lý dữ liệu.

• Đánh dấu dữ liệu

Đánh dấu dữ liệu là quá trình chỉ định cho mô hình AI biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Gán nhãn cho các hình ảnh, Gán nhãn cho các đoạn văn bản, Gán nhãn cho các loại dữ liệu khácVí dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu mua hàng của khách hàng để xây dựng một mô hình dự đoán rủi ro. Dữ liệu cần được làm sạch để loại bỏ các lỗi và chuẩn hóa để đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Dữ liệu cũng cần được đánh dấu để chỉ định cho mô hình biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Ví dụ, dữ liệu mua hàng có thể được đánh dấu để chỉ định sản phẩm nào đã được mua, giá của sản phẩm và ngày mua.

2. Xây dựng mô hình

Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, bước tiếp theo là xây dựng mô hình AI. Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng.

• Lựa chọn mô hình AI

Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số loại mô hình AI phổ biến bao gồm:Mô hình hồi quy (Regression model): Dùng để dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.Mô hình phân loại (Classification model): Dùng để phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau.Mô hình nhận dạng (Identification model): Dùng để nhận dạng các đối tượng trong dữ liệu.Mô hình tổng hợp (Synthetic model): Dùng để tạo văn bản, hình ảnh hoặc các dạng dữ liệu khác.

• Xây dựng mô hình

Sau khi đã lựa chọn loại mô hình AI phù hợp, bạn có thể bắt đầu xây dựng mô hình. Quá trình xây dựng mô hình có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.Ví dụ: Một doanh nghiệp bảo hiểm có thể sử dụng một mô hình hồi quy để dự đoán rủi ro của khách hàng. Mô hình này sẽ học hỏi từ dữ liệu lịch sử của khách hàng để xác định các yếu tố liên quan đến rủi ro.

3. Đào tạo mô hình

Bước tiếp theo là đào tạo mô hình AI. Mô hình sẽ được cung cấp dữ liệu và được yêu cầu học cách tạo ra các kết quả chính xác. Quá trình đào tạo mô hình AI có thể mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào kích thước của dữ liệu và loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.Ví dụ: Mô hình hồi quy của doanh nghiệp bảo hiểm sẽ được cung cấp dữ liệu lịch sử của khách hàng, bao gồm thông tin về tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, lịch sử sức khỏe và lịch sử thanh toán phí bảo hiểm. Mô hình sẽ học cách sử dụng các thông tin này để dự đoán rủi ro của khách hàng.

4. Triển khai mô hình

Sau khi mô hình đã được đào tạo, nó có thể được triển khai. Mô hình sẽ được đưa vào sản xuất và được sử dụng để đưa ra các quyết định.

5. Giám sát mô hình

Mô hình AI cần được giám sát để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả. Quá trình giám sát mô hình bao gồm các nhiệm vụ sau:

• Theo dõi hiệu suất của mô hình
• Xác định các lỗi hoặc sai lệch trong mô hình
• Thực hiện các hành động cần thiết để cải thiện mô hình

Ví dụ: Doanh nghiệp bảo hiểm sẽ giám sát mô hình hồi quy của mình để đảm bảo rằng nó vẫn dự đoán chính xác rủi ro của khách hàng. Nếu mô hình không chính xác, công ty có thể cần phải đào tạo lại mô hình hoặc sử dụng một mô hình khác.

Lợi ích chính của Vertex AI đối với doanh nghiệp

Vertex AI là một lựa chọn mạnh mẽ và có khả năng thích ứng cho các hoạt động học máy và trí tuệ nhân tạo (MLOps). Dưới đây là một số lợi ích cụ thể mà người tiêu dùng có thể sử dụng:

Nền tảng duy nhất cho tất cả các ứng dụng AI và ML

Tất cả tài nguyên trí tuệ nhân tạo và Machine Learning của Google được kết hợp trên một nền tảng với Vertex AI. Điều này ngụ ý rằng tất cả các quy trình công việc về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và học máy đều có thể được đồng bộ hóa bằng một bộ công cụ duy nhất.Một nền tảng cho tất cả các hoạt động Machine Learning sẽ giúp cắt giảm chi phí và gánh nặng về chi phí. Ngoài ra, nó sẽ tạo điều kiện làm việc nhóm chặt chẽ hơn giữa các nhóm khoa học dữ liệu của doanh nghiệp.

Cơ sở hạ tầng được quản lý đầy đủ

Học máy có xu hướng cực kỳ tốn nhiều tài nguyên, đòi hỏi đầu tư vốn đáng kể vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Vertex AI cho phép bạn mở rộng quy mô tài nguyên phù hợp với nhu cầu, tính phí theo mức sử dụng. Trong khi chờ đợi, Google vẫn chịu trách nhiệm đảm bảo nền tảng được quản lý, duy trì và tối ưu hóa, giảm khối lượng công việc cho nhóm cơ sở hạ tầng của riêng bạn.

MLOps luôn sẵn sàng

Khi trí tuệ nhân tạo trở thành nền tảng cho hoạt động điện toán chiến lược, các quy trình vận hành nội bộ của người dùng sẽ cần phát triển để cải thiện tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống Machine Learning. Theo Google, các công cụ MLOps on Vertex AI sẽ “giúp doanh nghiệp cộng tác giữa các nhóm AI và cải thiện mô hình thông qua giám sát mô hình, dự đoán, cảnh báo, chẩn đoán và giải thích về các hành động”. Hay nói một cách đơn giản, MLOps sẽ giúp hoạt động của doanh nghiệp hiệu quả hơn.

Hỗ trợ nguồn mở

Nhiều doanh nghiệp đã có sẵn các mô hình AI đang hoạt động, thường được xây dựng trên các khung Nguồn mở như PyTorch và TensorFlow. Vertex AI hỗ trợ những điều này và các khung Nguồn mở khác, khiến nó trở thành nền tảng mục tiêu lý tưởng cho bất kỳ tổ chức nào muốn chuyển mô hình của họ lên đám mây.

Giảm chi phí và thời gian

Một trong những lợi ích chính của Vertex AI đó là giúp doanh nghiệp giảm chi phí và thời gian cần thiết để phát triển các mô hình AI. Vertex AI cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí phần cứng và phần mềm. Ngoài ra, còn cung cấp các công cụ tự động hóa giúp doanh nghiệp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ như chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai mô hình.

Tăng cường hiệu quả

Vertex AI giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, cải thiện khả năng ra quyết định và thúc đẩy đổi mới. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu và đào tạo mô hình. Ngoài ra, dịch vụ này cung cấp các mô hình AI được đào tạo sẵn và các dịch vụ phân tích giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng ra quyết định.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Không chỉ có vậy, Vertex AI giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa hơn. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các thông tin này để tạo ra các trải nghiệm được cá nhân hóa hơn.

Một số lưu ý khi triển khai Vertex AI

Trước khi áp dụng các mô hình, tính năng của Vertex AI vào việc triển khai trong doanh nghiệp, người dùng cần lưu ý những điều sau:

• Chọn đúng loại mô hình Vertex AI: Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng. Doanh nghiệp cần lựa chọn loại mô hình AI phù hợp với nhu cầu của mình.
• Chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng: Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất đối với việc xây dựng mô hình AI. Doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng để đảm bảo rằng mô hình hoạt động hiệu quả.
• Đào tạo mô hình với đủ dữ liệu: Quá trình đào tạo mô hình Vertex AI có thể mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào kích thước của dữ liệu. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng mô hình được đào tạo với đủ dữ liệu để đạt được hiệu quả mong muốn.
• Giám sát mô hình thường xuyên: Mô hình Vertex AI cần được giám sát thường xuyên để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp cần thực hiện các hành động cần thiết để cải thiện mô hình nếu cần thiết.

Một số FAQs về dịch vụ Vertex AI

1. Vertex AI có cung cấp dịch vụ miễn phí không?

Có nhưng hạn chế. Vertex AI cung cấp một số dịch vụ miễn phí, chẳng hạn như dịch vụ máy chủ mini. Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ miễn phí để giảm chi phí.

1. Vertex AI phù hợp với đối tượng khách hàng nào?

Vertex AI phù hợp với mọi doanh nghiệp đang muốn sử dụng học máy để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình. Ngoài ra, dịch vụ này có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, từ doanh nghiệp nhỏ đến doanh nghiệp lớn.

1. Để sử dụng Vertex AI thì người dùng cần có những yêu cầu gì?

Để sử dụng Vertex AI, doanh nghiệp cần có tài khoản Google Cloud Platform và thêm những kiến thức cơ bản về học máy.

1. Vertex AI có chế độ bảo mật tốt không?

Có, vì được được xây dựng dựa trên các nguyên tắc bảo mật của Google. Vì vậy, dịch vụ này sử dụng các công nghệ bảo mật tiên tiến để bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp.

1. Dịch vụ Vertex AI có được hỗ trợ không?

Có. Dịch vụ này luôn luôn được hỗ trợ bởi đội ngũ kỹ sư và chuyên gia của Google. Doanh nghiệp có thể liên hệ với bộ phận hỗ trợ của Google để được trợ giúp. Bên cạnh đó, để thuận tiện hơn trong việc trao đổi trực tiếp cũng như được tư vấn kỹ càng, doanh nghiệp có thể liên hệ các đối tác ủy quyền bởi Google Cloud tại Việt Nam để nhận được những giải đáp tận tình.

Lời kết

Tóm lại, Vertex AI lý tưởng cho các tổ chức muốn hợp nhất các nhóm AI và MLOps trong một nền tảng cũng như cung cấp cho doanh nghiệp một bộ công cụ chung cho công việc. Khi làm như vậy, sự tích hợp này có thể giúp các tổ chức tạo ra các mô hình Machine Learning an toàn, hiệu quả, chính xác và nhanh hơn. Nếu đang cần hỗ trợ tư vấn về dịch vụ của Google Cloud hãy để lại thông tin doanh nghiệp của bạn ở Livechat bên dưới để được đội ngũ CSKH cung cấp các nội dung cần thiết sớm nhất.

Data Analytics là gì? Tổng quan về Cloud Smart Analytics 2024

Data Analytics hay còn được gọi là phân tích dữ liệu ngày càng trở nên có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt, để xử lý nguồn dữ liệu lớn một cách nhanh chóng nhờ bộ công cụ tích hợp có khả năng đa nhiệm, doanh nghiệp hãy tham khảo thêm Google Cloud Analytics. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp những thông tin bổ ích, đưa ra khái niệm Data Analytics là gì và những tính năng của Google Cloud Analytics sẽ giúp ích cho doanh nghiệp như thế nào. Cùng GCS Vietnam khám phá ngay.

Tổng quan về Data Analytics của Google Cloud

Data Analytics là gì?

Data Analytics là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học hoạt động trên dữ liệu thô cho con người sử dụng.

Trong đó, Data Analytics bao gồm một loạt các hình thức phân tích dữ liệu riêng biệt. Để có được thông tin chi tiết có thể áp dụng nhằm cải tiến, kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể được áp dụng cho bất kỳ loại thông tin nào. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể hiển thị các phép đo và mẫu mà nếu không sẽ bị khối lượng thông tin che khuất. Khi đó, hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp hoặc hệ thống có thể được tăng lên bằng cách sử dụng thông tin này để tối ưu hóa các quy trình.

Ví dụ: các công ty sản xuất thường xuyên ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho các máy khác nhau. Sau đó, họ đánh giá dữ liệu để lên lịch khối lượng công việc hiệu quả hơn, cho phép máy móc hoạt động gần đúng công suất.

Data Analytics có khả năng làm được nhiều việc hơn là chỉ xác định các nút thắt trong sản xuất. Để tạo lịch khuyến khích người chơi giúp hầu hết người chơi tiếp tục tham gia vào trò chơi, các doanh nghiệp trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu. Nhiều phân tích dữ liệu tương tự được các nhà cung cấp nội dung sử dụng để lôi kéo bạn nhấp vào, xem hoặc sắp xếp lại tài liệu để có được một lượt xem hoặc nhấp chuột khác.

Google Cloud Smart Analytics là gì?

Google Cloud Smart Analytics là một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả có thể hỗ trợ các tổ chức công ty đạt được mục tiêu và nâng cao hiệu quả hoạt động trong tương lai. Các giải pháp phân tích đám mây hỗ trợ bạn tìm kiếm mô hình, dự báo kết quả và thu thập thông tin chi tiết về thông tin kinh doanh (BI), giống như phân tích dữ liệu tại chỗ.

Tuy nhiên nó vượt xa những giới hạn đó khi cho phép bạn làm việc với khối lượng lớn dữ liệu kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng thuật toán và điện toán đám mây. Cụ thể, mô hình Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là hai lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) thường được liên kết với loại nghiên cứu này.

Nhiều tính năng được cung cấp bởi Data Analytics truyền thống cũng có trong Google Cloud Smart Analytics. Tuy nhiên, phân tích đám mây cung cấp các bộ phận để cho phép phát triển, triển khai, tăng trưởng và giám sát phân tích dữ liệu trên đám mây trên cơ sở hạ tầng của bên ngoài - trái ngược với việc lưu trữ mọi thứ tại chỗ.

Kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây (Cloud Enterprise Data Warehouses), data lakes, BI theo yêu cầu và phân tích dữ liệu marketing (Marketing Analytics) là một vài ví dụ về giải pháp Google Cloud Smart Analytics.

Cách thức hoạt động của Google Cloud Analytics

Tương tự như các dạng điện toán đám mây khác, Google Cloud Analytics cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ trong đám mây công cộng hoặc riêng tư cùng với các tài nguyên đám mây có thể mở rộng. Các dịch vụ và giải pháp có sẵn với mức giá trả theo mức sử dụng hoặc theo gói đăng ký, tùy thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp

Thông thường, ứng dụng hoặc dịch vụ được quản lý và duy trì bởi nhà cung cấp Google Cloud Analytics, giúp bạn có thể tập trung nhiều hơn vào việc tạo ra thông tin chi tiết thay vì lo lắng về khả năng mở rộng, hiệu suất hoặc độ tin cậy. Quá trình phân tích dữ liệu có thể hoàn toàn dựa trên đám mây hoặc có thể được kết hợp, với một số phần nhất định chuyển sang đám mây để tiết kiệm chi phí hoặc tăng hiệu suất và phần còn lại vẫn được duy trì tại chỗ của máy chủ.

Ví dụ: Để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu doanh nghiệp được thu thập từ các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như nguồn dữ liệu tại chỗ và trên nền tảng đám mây cũng như các ứng dụng kinh doanh, bạn có thể sử dụng kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây. Từ đó, bạn có thể thực hiện nhiều trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các giải pháp phân tích đám mây, bao gồm học máyc báo cáo đám mây, phân tích phát trực tuyến, phân tích dự đoán cũng như nhúng phân tích và trang tổng quan vào các hệ thống và ứng dụng khác.

Tính năng của Google Cloud Smart Analytics

Nếu ít nhất một hoặc nhiều thành phần thiết yếu của quy trình phân tích dữ liệu của bạn được lưu trữ trên đám mây thì bạn đang sử dụng phân tích đám mây. Các thành phần này bao gồm nguồn dữ liệu, mô hình dữ liệu, xử lý dữ liệu, khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu và mô hình phân tích, như Gartner đã mô tả trước đây.

Sau đây là các đặc điểm và khả năng phân tích đám mây sau đây khi đánh giá các công cụ và giải pháp cung cấp một hoặc nhiều tính năng sau:

• Nguồn dữ liệu (Data sources): Khả năng thu thập và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm nền tảng truyền thông xã hội, ứng dụng di động, trang web, hệ thống ERP và CRM, v.v. Tích hợp dữ liệu theo thời gian thực, cho phép bạn kết hợp dữ liệu hàng loạt, truyền phát, phi cấu trúc và có cấu trúc mà không gây ra nhiều sự phức tạp, là một trong những lợi ích chính của Google Cloud Smart Analytics
• Mô hình dữ liệu (Data models): Mô hình dữ liệu dựa trên đám mây thiết lập mối quan hệ giữa các mục dữ liệu và cấu trúc của dữ liệu. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây phải cung cấp các giải pháp phân tích đám mây với các mô hình dữ liệu tương ứng với dữ liệu và nhu cầu kinh doanh cụ thể của công ty bạn.
• Xử lý dữ liệu (Data processing): Để rút ngắn thời gian phân tích và đưa ra thông tin chi tiết, phân tích đám mây phải có ứng dụng xử lý dữ liệu và khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ chảy vào từ nhiều nguồn khác nhau.
• Tính năng xử lý (Computing power): Để tiếp thu, sắp xếp, xử lý, lưu trữ và phân tích thông tin lớn trên quy mô lớn trong phân tích đám mây, việc xử lý dữ liệu cần một lượng lớn sức mạnh xử lý thô. Việc sử dụng các dịch vụ đám mây công cộng giúp có thể xử lý và truyền dữ liệu nhanh chóng mà không phải lo lắng về việc mở rộng dung lượng hoặc các vấn đề cung cấp khác.
• Lưu trữ kho dữ liệu (Storage and warehousing): Google Cloud Smart Analytics thường cung cấp giải pháp cho một số vấn đề liên quan đến việc bảo trì và lưu trữ kho dữ liệu. Giải pháp phân tích đám mây lý tưởng nhất là cung cấp bộ lưu trữ đám mây tiết kiệm chi phí bên cạnh các dịch vụ bổ sung, chẳng hạn như kho dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy cập, chia sẻ và phân phối dữ liệu đơn giản trên nhiều nền tảng.
• Mô hình phân tích (Analytics models): Để nâng cao khả năng dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực, phân tích đám mây sẽ cho phép bạn tạo các mô hình của riêng mình và sử dụng các mô hình AI/ML, phân tích nâng cao được tạo sẵn.

Các dịch vụ và giải pháp trong Google Cloud Smart Analytics

Sau khi đã tìm hiểu Data Analytics là gì, chúng ta cùng tiếp tục đi vào các dịch vụ và giải pháp tiêu biểu mà Google Cloud cung cấp cho doanh nghiệp nhằm hỗ trợ và nâng cao năng suất cho công việc xử lý nguồn dữ liệu lớn.

1. BigQuery

BigQuery là kho dữ liệu cấp doanh nghiệp hỗ trợ tìm kiếm SQL nhanh chóng bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng của Google. Các tập dữ liệu lớn có thể được chuyển sang BigQuery và nền tảng này sẽ quản lý khối lượng công việc. Khách hàng của BigQuery vẫn chịu trách nhiệm về việc ai có quyền truy cập vào dự án và dữ liệu, đồng thời họ có thể cấp hoặc giới hạn quyền truy cập của người dùng dựa trên yêu cầu kinh doanh.

BigQuery ML

Với BigQuery ML, bạn có thể tạo và triển khai các mô hình machine learning ngay trong BigQuery bằng SQL thông thường. BigQuery ML cho phép các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu nhanh chóng xây dựng các mô hình học máy từ dữ liệu có cấu trúc bán cấu trúc hoặc quy mô hành tinh. Khi sử dụng Nền tảng Cloud AI, bạn có thể sử dụng các mô hình của mình để dự đoán trực tuyến hoặc xuất chúng để sử dụng sau này.

BigQuery BI Engine

Đối với BigQuery, dịch vụ BigQuery BI Engine cung cấp khả năng phân tích trong bộ nhớ rất nhanh. Với thời gian phản hồi truy vấn dưới giây và tính đồng thời cao, dịch vụ này cho phép người dùng phân tích một cách tương tác các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

Connected Sheets

Nếu không sử dụng SQL, bạn có thể kiểm tra hàng tỷ hàng dữ liệu BigQuery theo thời gian thực bằng Connected Sheets. Thông tin được lưu trữ trong Google Sheets, nơi bạn có thể sử dụng các công cụ quen thuộc như bảng tổng hợp, biểu đồ và công thức. Connected Sheets giúp việc sử dụng dữ liệu lớn để thu được thông tin chi tiết trở nên đơn giản.

Data QnA

Data QnA cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên được thiết kế để phân tích ở quy mô petabyte trên BigQuery và các nguồn dữ liệu liên kết. QnA dữ liệu có thể được tích hợp với các công nghệ có sẵn, chẳng hạn như giải pháp BI, chatbot, Google Trang tính và các ứng dụng có sẵn. Người dùng có trình độ chuyên môn khác nhau có thể khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên của con người sau khi bạn đã tích hợp với Data QnA. Công cụ này thường được sử dụng để tăng cường tính khả dụng và năng suất của dữ liệu.

BigQuery Omni

Giải pháp BigQuery Omni cung cấp các phân tích trên nhiều đám mây được kiểm soát hoàn toàn và có khả năng thích ứng. Omni cho phép người dùng kiểm tra dữ liệu từ nhiều cài đặt đám mây. Với giao diện của BigQuery, bạn có thể sử dụng SQL để trả lời nhanh các câu hỏi và phân phối chúng trên các tập dữ liệu.

2. Looker

Looker là một nền tảng phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh cho phép các tổ chức kiểm tra dữ liệu và thu thập thông tin chuyên sâu về hoạt động.

BigQuery cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các nguồn của bên thứ ba như Amazon S3, Microsoft Azure và các nguồn khác, cũng như từ ERP doanh nghiệp, CRM, SAP và các hệ thống khác. Nó cũng có thể nhập dữ liệu từ Google Cloud Storage và Google Cloud SQL. Sau khi dữ liệu có trong BigQuery, người dùng có thể phân tích dữ liệu đó bằng các truy vấn giống SQL và sử dụng Looker hoặc các giải pháp BI của bên thứ ba khác để trực quan hóa kết quả tìm thấy.

3. Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub là dịch vụ nhắn tin để trao đổi dữ liệu sự kiện giữa các ứng dụng và dịch vụ. Bằng cách tách rời người gửi và người nhận, nó cho phép liên lạc an toàn và có tính sẵn sàng cao giữa các ứng dụng được viết độc lập. Google Cloud Pub/Sub cung cấp tin nhắn có độ trễ thấp/bền và thường được các nhà phát triển sử dụng để triển khai quy trình làm việc không đồng bộ, phân phối thông báo sự kiện và truyền dữ liệu từ nhiều quy trình hoặc thiết bị khác nhau.

Pub/Sub gửi dữ liệu đến bảng BigQuery thông qua API. Bảng BigQuery nhận được tin nhắn theo đợt. Sau đó API sẽ đưa ra phản hồi OK sau khi hành động ghi được hoàn thành thành công.

4. Analytics Hub

Với khuôn khổ bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ, Analytics Hub là nền tảng trao đổi dữ liệu cho phép bạn chia sẻ dữ liệu và thông tin chi tiết một cách rộng rãi trên khắp doanh nghiệp. Bạn có thể tìm và sử dụng thư viện dữ liệu do các nhà cung cấp dữ liệu khác nhau tập hợp bằng cách sử dụng Analytics Hub. Ngoài ra, các tập dữ liệu từ Google cũng được bao gồm trong gói dữ liệu này.

5. Cloud Composer

Với Cloud Composer - giải pháp điều phối quy trình công việc hiệu quả, bạn có thể lập kế hoạch, tổ chức, giám sát và kiểm soát các quy trình quy trình làm việc kết nối các trung tâm dữ liệu tại chỗ và đám mây.

Cloud Composer chạy trên ngôn ngữ lập trình Python và dựa trên dự án nguồn mở Apache Airflow nổi tiếng. Bạn có thể tận dụng tất cả các tính năng của Apache Airflow mà không cần bất kỳ công việc cài đặt hoặc quản trị nào bằng cách chuyển sang Cloud Composer từ một phiên bản cục bộ.

6. Dataflow

Phân tích phát trực tuyến hoàn toàn được kiểm soát bởi Dataflow. Để cắt giảm chi phí, độ trễ và thời gian xử lý, dịch vụ này tận dụng khả năng xử lý hàng loạt và tự động điều chỉnh quy mô. Sau đây là các đặc điểm nổi bật của Dataflow

• Streaming Engine: sử dụng công cụ này để cải thiện độ trễ dữ liệu và tự động điều chỉnh quy mô. Công cụ này tách điện toán khỏi bộ lưu trữ trạng thái, di chuyển các thành phần thực thi quy trình vào Dataflow.
• Dataflow SQL: tính năng này cho phép bạn sử dụng Google Sheets và các giải pháp BI khác để xây dựng trang tổng quan thời gian thực. Để xây dựng các đường dẫn Dataflow phát trực tuyến này, bạn cần sử dụng SQL trong giao diện người dùng web của BigQuery.
• Tự động điều chỉnh quy mô: bạn có thể sử dụng tính năng này để tự động điều chỉnh quy mô. Sau khi được bật, Dataflow sẽ tự động chọn số lượng phiên bản worker khi chạy từng công việc.

7. Dataprep

Trifacta đã tạo Cloud Dataprep. Nó cung cấp các khả năng dữ liệu nhận thức cho phép làm sạch, chuẩn bị và khám phá cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để được trình bày một cách trực quan. Dịch vụ này có thể được sử dụng để trực quan hóa phân tích, học máy và báo cáo. Vì Cloud Dataprep có khả năng mở rộng và không cần máy chủ nên nó loại bỏ yêu cầu triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng. Không yêu cầu viết mã, việc chuyển đổi dữ liệu được dự đoán và đề xuất cho mọi đầu vào của người dùng.

8. Dataproc

Dịch vụ Dataproc giúp việc triển khai cụm Apache Spark và Hadoop dễ dàng hơn bằng cách cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý hoàn toàn. Bạn có thể sử dụng Dataproc để tối ưu hóa các nguồn dữ liệu của mình, tiết kiệm chi phí và đảm bảo tính sẵn sàng cao bằng cách chọn các tài nguyên cần thiết cho từng nút cụm và sử dụng tính năng tự động điều chỉnh quy mô.

9. Stream Analytics

Thu thập, xử lý và đánh giá các luồng sự kiện theo thời gian thực. Các giải pháp phân tích luồng từ Google Cloud cải thiện khả năng truy cập, khả năng sử dụng và tổ chức dữ liệu ngay từ thời điểm tạo. Nó cho phép bạn truyền thẳng hàng triệu sự kiện mỗi giây vào kho dữ liệu của mình hoặc nhập và phân tích hàng trăm triệu sự kiện mỗi giây từ thiết bị hoặc ứng dụng.

10. Marketing Analytics

Bạn có thể sử dụng dịch vụ này để áp dụng công nghệ machine learning từ Google Cloud cho tất cả dữ liệu của mình. Sau đó, bạn sẽ có thể dự báo kết quả kinh doanh và marketing, vạch ra toàn bộ trải nghiệm của khách hàng và hiểu biết toàn diện về hành vi của người tiêu dùng. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng những hiểu biết sâu sắc để mang đến cho khách hàng những trải nghiệm cá nhân hóa.

11. Data Catalog

Bạn có thể phát triển hệ thống quản lý siêu dữ liệu được quản lý hoàn toàn này để đáp ứng nhu cầu của mình với tư cách là một doanh nghiệp. Với kiến trúc không có máy chủ và giao diện người dùng đơn giản, Danh mục dữ liệu cung cấp khả năng tìm kiếm có tổ chức tinh vi. Sản phẩm được tích hợp tích hợp DLP đám mây, giúp việc quản trị dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

Lợi ích của Google Cloud Smart Analytics trong doanh nghiệp

Bộ các giải pháp và dịch vụ có tên Google Cloud Smart Analytics hỗ trợ các công ty thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Khi biết về Data Analytics là gì? thì cùng tìm hiểu Google Cloud Smart Analytics cung cấp cho doanh nghiệp một số lợi ích, cụ thể như:

• Tiết kiệm chi phí

Google Cloud Smart Analytics cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu với mức giá hợp lý. Điều này làm giảm chi phí phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp.

• Thông tin tổng hợp

Việc có được một bức tranh thống nhất trở nên đơn giản hơn nhờ phân tích đám mây, tập hợp tất cả các nguồn dữ liệu đa dạng của bạn từ nhiều hệ thống kinh doanh vào một vị trí.

• Khả năng mở rộng quy mô

Sử dụng tài nguyên điện toán theo yêu cầu, cho phép bạn tăng hoặc giảm dung lượng lưu trữ hoặc phân tích để cung cấp khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng và đẩy nhanh quá trình đưa ra quyết định tốt hơn.

• Đơn giản để tiếp cận

Để cho phép các chuyên gia dữ liệu và người dùng doanh nghiệp khác phân tích và thu được những hiểu biết sâu sắc mà không cần kiến thức chuyên môn, phần lớn các hệ thống phân tích đám mây cung cấp khả năng tự phục vụ và truy cập dữ liệu đơn giản.

• Hỗ trợ công việc kết hợp

Nhân viên, đối tác và người tiêu dùng có thể dễ dàng truy cập dữ liệu chi tiết hơn từ bất kỳ vị trí nào và trên bất kỳ thiết bị nào nhờ phân tích dựa trên đám mây. Chia sẻ tệp và báo cáo tức thời thúc đẩy tinh thần đồng đội tốt hơn và tạo điều kiện hợp tác trong thời gian thực.

• Giảm chi phí

Chi phí mua, vận hành, bảo trì và mở rộng hệ thống phân tích tại chỗ khá cao. Bạn có thể cài đặt chính xác lượng xử lý và lưu trữ phù hợp bằng cách sử dụng Cloud Data Analytics và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn cần. Trong trường hợp nhu cầu của bạn thay đổi, bạn cũng có thể tự động tăng hoặc giảm quy mô.

Dưới đây là một số trường hợp cụ thể về cách các công ty có thể áp dụng các tính năng của Google Cloud Smart Analytics:

- Các công ty bán lẻ thường phân tích dữ liệu liên quan đến hành vi mua sắm của khách hàng bằng Google Cloud Smart Analytics. Từ đó, các dự liệu được công ty này có thể ứng dụng vào các sáng kiến tiếp thị và dịch vụ mới của mình để phù hợp với nhu cầu mong muốn của nhóm khách hàng nào đó.

- Các tổ chức ngân hàng sử dụng Google Cloud Smart Analytics để phân tích dữ liệu giao dịch tài chính. Từ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất. Sau đó, các doanh nghiệp có thể xác định các giao dịch bất thường và ngăn chặn gian lận tài chính.

Lời kết

Như vậy, bài viết này đã đi vào phân tích Data Analytics là gì cũng như tìm hiểu thêm Google Cloud Smart Analytics sẽ giúp ích như thế nào cho doanh nghiệp. Việc phân tích một lượng lớn dữ liệu khổng lồ sẽ là một thách thức đối với nhân viên các bộ phận nếu không sử dụng bộ công cụ xử lý dữ liệu của Google Cloud Platform. Nếu có nhu cầu về dịch vụ Google Cloud Platform và cần sự hỗ trợ tư vấn từ đội ngũ chuyên gia của GCS Technology Company Vietnam - một trong những đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud, các bạn có thể nhắn tin trực tiếp qua Livechat ở ngay dưới bài viết này.