Công nghệ nào đang giải quyết bài toán dữ liệu AI khó nhất cho doanh nghiệp?

[Trương Quang]

Bạn có từng tự hỏi vì sao các doanh nghiệp lớn trên thế giới có thể triển khai AI nhanh như vậy, mặc dù họ đang vận hành những hệ thống cũ chằng chịt? Nếu nhìn kỹ hơn, bạn sẽ thấy một khuynh hướng chung: họ không đập bỏ hệ thống, họ “nâng cấp từng phần” sao cho ít rủi ro nhất. Câu chuyện về Pure Storage, Azure và cách các doanh nghiệp tiếp cận dữ liệu AI cho thấy rất rõ điều này, một điều mà nhiều công ty ở Việt Nam cũng đang lúng túng.

Khi chi phí hiện đại hóa trở thành điểm nghẽn​

Nhiều tổ chức muốn chuyển sang mô hình linh hoạt của điện toán đám mây nhưng lại bị ràng buộc bởi ứng dụng cũ, vốn được xây dựng cho máy ảo và quy trình nội bộ. Việc viết lại chúng tốn thời gian và dễ phát sinh lỗi. Nhưng nếu chỉ “nhấc lên và chuyển lên đám mây”, chi phí lại có thể tăng cao do cách vận hành không thay đổi.

Một số nhà cung cấp đang thử hướng đi khác. Họ cho phép doanh nghiệp đưa máy ảo lên Azure mà không cần chỉnh sửa quá nhiều. Các công ty áp dụng sớm cho biết lợi ích lớn nhất là có thể thử nghiệm đám mây trước khi thực sự đụng đến ứng dụng cũ. Thêm vào đó, chi phí lưu trữ dễ dự đoán hơn nhờ sử dụng công cụ quản lý của Azure. Bài học ở đây là không phải lúc nào cũng cần làm lại mọi thứ, đôi khi chỉ cần chọn đúng lộ trình di chuyển.

Một trong những lý do khiến nhiều lãnh đạo e ngại hiện đại hóa là rủi ro mất dữ liệu. Vì vậy, nhiều tổ chức đang xây dựng hệ thống phục hồi mạnh hơn, trải dài từ trung tâm dữ liệu tại chỗ đến biên và đám mây, kèm theo những lớp bảo vệ như snapshot không thể chỉnh sửa, sao chép dữ liệu và giám sát tốt hơn dấu hiệu bị xâm phạm.

Các tích hợp mới giữa Azure và một số nền tảng lưu trữ cho phép doanh nghiệp quản lý dữ liệu đồng thời trên phần cứng tại chỗ và trên Azure. Điều này đặc biệt quan trọng với những đơn vị phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt hoặc lưu trữ dữ liệu nhạy cảm trong nước. Nhờ đó, họ vẫn tận dụng được công cụ Azure mà không phải đưa toàn bộ dữ liệu ra ngoài.

Muốn làm AI không nhất thiết phải nâng cấp toàn bộ​

Nhiều công ty muốn thử nghiệm AI nhưng không muốn thay đổi hoàn toàn nền tảng dữ liệu. SQL Server 2025 đưa vào tính năng cơ sở dữ liệu vector giúp xây dựng ứng dụng AI ngay trên hệ thống quen thuộc. Một số doanh nghiệp kết hợp SQL Server với mảng lưu trữ hiệu suất cao để tăng thông lượng và giảm kích thước tập dữ liệu dùng cho AI. Điều hấp dẫn là họ có thể chạy thử các khối lượng AI ban đầu mà không cần chuyển sang công nghệ mới.

Nhờ hiệu suất ổn định, các nhóm CNTT cũng dễ mở rộng khi bước vào giai đoạn đào tạo hoặc thử nghiệm mô hình lớn hơn. Đây là một tín hiệu cho thấy sự sẵn sàng cho AI thường bắt đầu từ việc cải thiện nền tảng có sẵn thay vì xây dựng một ngăn xếp hoàn toàn mới.

Nhiều doanh nghiệp ngày nay vận hành song song container và máy ảo. Việc đồng bộ cả hai có thể rất phức tạp, nhất là khi chạy trên nhiều nền tảng đám mây. Một số công ty đã tìm đến các giải pháp quản lý dữ liệu hợp nhất, cho phép Kubernetes vận hành cùng với ứng dụng cũ.

Việc sử dụng Portworx cùng Azure Kubernetes Service và Azure Red Hat OpenShift đang tăng lên, đặc biệt với các nhóm muốn đưa VM vào Kubernetes thông qua KubeVirt mà không phải thay đổi quy trình tự động hóa quen thuộc. Cách làm này giảm việc cấp phát dư thừa và giúp lập kế hoạch năng lực dễ dàng hơn. Với nhiều doanh nghiệp, đây là bước chuẩn bị cần thiết trước khi triển khai các dự án AI quy mô lớn.

Một lộ trình rõ ràng hơn cho hiện đại hóa​

Nhìn vào những ví dụ này có thể thấy một điểm chung quan trọng. Hầu hết doanh nghiệp không chọn hướng thay đổi toàn bộ hệ thống cùng lúc. Họ ưu tiên một lộ trình có thể dự đoán được, an toàn hơn cho dữ liệu và phù hợp với những bước thử nghiệm AI ban đầu. Các công cụ và quan hệ hợp tác xoay quanh Azure đang thúc đẩy tư duy hiện đại hóa theo từng giai đoạn, không phải “lật trang”.

Những công ty chọn đi theo từng bước nhỏ và ổn định, đồng thời chú ý đến chi phí, bảo mật và nhu cầu dữ liệu, thường dễ tiến triển hơn mà không phải đối mặt với rủi ro quá lớn. Đây cũng là con đường mà nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang cân nhắc: không nhất thiết phải thay đổi tất cả, chỉ cần thay đổi đúng phần vào đúng thời điểm. (artificialintelligence)
Đọc chi tiết tại đây: https://www.artificialintelligence-...-azures-role-in-ai-ready-data-for-enterprise/