Để tối ưu bộ máy vận hành cho doanh nghiệp, việc tích hợp AI vào cơ sở dữ liệu sẽ mang đến nhiều lợi ích. Quan trọng hơn hết, nếu chúng được đào tạo để kết nối đa môi trường làm việc thì sẽ giúp cho những doanh nghiệp tối ưu hơn về chi phí vận hành.
Để triển khai thành công và gia tăng khả năng mở rộng hệ thống AI trên quy mô lớn, chắc chắn các doanh nghiệp cần phải xây dựng một cơ sở hạ tầng vững chắc. Trong đó, các tiêu chí cần có là phải đảm bảo được tốc độ xử lý nhiều tác vụ song song, độ trễ thấp, GPU cần phải được kết nối với nhau để đào tạo AI ở một level phức tạp hơn. Bài viết hôm nay sẽ giải thích rõ tại sao những tính năng mới trong Azure Data và AI sẽ là lựa chọn tối ưu nhất cho các yêu cầu này.
Mục lục
Khi quản lý hệ thống, nếu muốn phát triển được khả năng vận hành hay mở rộng quy mô, việc người quản trị cần làm là thường xuyên đánh giá lại bộ máy của mình.
Từ việc xem lại cách sử dụng tài nguyên, kinh doanh như thế nào, các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI để tạo ra những bước tiến tiếp theo cho mô hình phát triển.
Hiện nay, những ý tưởng tối ưu cho việc vận hành và phát triển trong mọi lĩnh vực đều có thể xuất hiện bất cứ lúc nào.
Tuy nhiên, những ý tưởng đó rất khó được hiện thực hóa khi nó không được hỗ trợ bởi những công cụ như AI. Các cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp muốn phát triển hệ thống AI theo quy mô lớn cần phải có đủ phương tiện với khả năng xử lý nhanh chóng và song song nhiều tác vụ.
Để giải quyết được những nhu cầu này, OpenAI, Meta và một số công ty khác trên thế giới cũng đã lựa chọn Azure là nền tảng cơ sở trong hệ thống AI của họ. Việc kết hợp cơ sở hạ tầng của AI đối với các dữ liệu vào một môi trường tự động hóa sẽ giúp cho nhiều công đoạn xây dựng mô hình quản lý trở nên đơn giản hơn.
Cụ thể, Azure Machine Learning sẽ giúp tăng tốc thời gian để hoàn thành giai đoạn máy học nhanh hơn với MLOps (industry-leading machine learning operations). Đồng thời, Azure Machine Learning còn có khả năng tương thích với các nguồn mở hay những công cụ tích hợp để hỗ trợ bảo vệ quyền riêng tư, an ninh và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
>>> Xem thêm: So sánh Microsoft Edge vs Google Chrome
Công nghệ AI phát triển được đến đâu thì phần quan trọng nhất chính là dữ liệu mà nó nhận được. Hay nói cách khác dữ liệu chính là nhiên liệu chính để vận hành và cải tiến công nghệ này.
Hiệu suất làm việc của AI phụ thuộc vào nguồn nhiên liệu mà nó nhận được. Bên cạnh đó còn có một vài sự hỗ trợ từ các tính năng được tích hợp của AI đến những nguồn dữ liệu cần thiết.
Khi đó, mọi người sẽ thấy rằng các giải pháp đám mây sẽ là lựa chọn để xây dựng cơ sở dữ liệu với mục đích chạy các mô hình AI ở một quy mô lớn.
Mô hình này không chỉ yêu cầu việc lưu trữ dữ liệu cực lớn mà còn có cả dữ liệu về vận hành, phân tích và các giải pháp quản trị hoạt động của chúng cùng lúc theo yêu cầu thiết kế.
Để đáp ứng được những mục tiêu trên, Microsoft hiện đang giúp các công ty như: T-Mobile, BP, Amadeus khắc phục được sự phức tạp trong quá trình phân mảng và chuyển dữ liệu sang một kho lưu trữ mới hiện đại hơn.
Ngoài ra, việc tối ưu chi phí sẽ giúp cho doanh nghiệp xây dựng sự đổi mới cho hệ thống AI một cách hiệu quả hơn. Khi tận dụng đúng nền tảng của Microsoft sẽ mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp khả năng tích hợp dữ liệu linh hoạt hơn, tốn ít thời gian hơn từ đó có thể tập trung vào việc tạo ra giá trị.
Mỗi mô hình vận hành sẽ có nhu cầu về quản lý dữ liệu cũng khác nhau. Việc này phụ thuộc vào doanh nghiệp đang đóng vai trò gì để giải quyết vấn đề cho khách hàng của mình.
Đối với mỗi hành trình chuyển đổi số, những dữ liệu cần được thu thập, lưu trữ, quản lý và sử dụng cũng sẽ khác nhau. Riêng đối với các doanh nghiệp lưu trữ tại chỗ hoặc trên hệ thống đám mây có nhu cầu quản lý trên một môi trường thống nhất, Azure Arc đã mở rộng tính năng để khách hàng giải quyết vấn đề này.
Ví dụ: Microsoft đã cung cấp nền tảng Cloud với Azure Arc, Azure Synapse và Power BI. Khi đó, từ một môi trường, người dùng có thể kết hợp vừa mở khóa thông tin chi tiết về dữ liệu vừa cấp quyền kiểm soát trên toàn bộ kho dữ liệu của họ. Như vậy sẽ tiết kiệm được thời gian và cả tài nguyên.
Đối với các doanh nghiệp có nhu cầu “trả phí theo mức sử dụng” thì Azure Arc vẫn có hỗ trợ. Đây là hình thức tối ưu chi phí cho những khách hàng SQL Server hoạt động theo mô hình on-premises.
Khi đó, giá trị thanh toán sẽ được đo lường dựa trên đồng hồ thể hiện mức tiêu thụ của doanh nghiệp.
Azure Arc có thể giúp các doanh nghiệp chuẩn đoán được các sự cố tiềm ẩn bằng cách tối ưu hóa bảo mật SQL Server hoạt động theo hình thức on-premises và multi-cloud.
>>> Xem thêm: Cách tạo và triển khai tài nguyên Azure OpenAI Service
Một trong những thách thức đối với các doanh nghiệp khi chuyển dữ liệu sang hệ thống đám mây đó là không biết bắt đầu từ đâu. Để giải quyết vấn đề này, Azure Migrate có thể giúp cho những người quản trị đánh giá được kế hoạch và cả chi phí cho việc chuyển giao dữ liệu.
Azure Migrate Business sẽ giúp quản trị viên xây dựng một bản đề xuất. Từ đó các doanh nghiệp có thể đánh giá được giá trị từ Azure SQL.
Trong đó quan trọng nhất chính là Azure Migrate có khả năng phân tích chi phí của hệ thống lưu trữ tại chỗ so với việc chuyển sang Azure hàng năm. Bảng phân tích sẽ đưa ra các thông tin chi tiết về dòng tiền và xác định khối lượng công việc trên hệ thống đám mây.
Ngoài ra, Azure sẽ giúp xác định nhanh chóng những phương án tốt nhất cho việc di chuyển dữ liệu bao gồm cả các phiên bản SQL và hệ điều hành Windows.
Microsoft Purview có khả năng bảo vệ thích ứng khi tận dụng công nghệ máy học nhằm quản lý các rủi ro nội bộ. Từ đó hệ thống có thể hiểu được cách người dùng tương tác với dữ liệu.
Đối với cách hoạt động trên của Microsoft Purview, hệ thống sẽ xác định được các dấu hiệu dẫn đến những sự cố về bảo mật có thể xảy ra. Tiếp theo, hệ thống sẽ tự động điều chỉnh các biện pháp kiểm soát và ngăn ngừa DLP (Data Loss Prevention) tương ứng với sự cố đã được phát hiện.
Khả năng bảo vệ thích ứng này của Microsoft Purview là một tính năng linh hoạt nhằm đảm bảo các hoạt động chia sẻ dữ liệu của người dùng được an toàn hơn.
Máy học là một phần không thể thiếu của bất kỳ công nghệ AI nào hiện nay. Bên cạnh đó, những thách thức như quản trị dữ liệu, bảo mật vẫn luôn là một vấn đề đối với các doanh nghiệp có ý định triển khai xây dựng mô hình AI.
Đứng trước những yêu cầu này, phương pháp tiếp cận MLOps của Azure cùng với quy trình, nền tảng chính là lựa chọn giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề trên. Đây cũng là lý do mà Microsoft trong thời gian vừa qua đã trở thành công ty dẫn đầu lĩnh vực cung cấp nền tảng phần mềm AI trên toàn cầu.
Hiện nay các loại dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video ngày càng phổ biến thì việc phân tích các loại nội dung này của AI cũng gặp khó khăn. Trong khi đó, Microsoft có một vị thế thuận lợi để giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề này khi tận dụng sức mạnh của “thị giác máy tính”.
Khi đó quá trình máy học và khả năng phân tích dữ liệu của AI lên các loại nội dung này sẽ được cải thiện đáng kể về năng suất, chất lượng và hiệu quả.
Microsoft đã công bố bảng điều khiển AI trong AI Toolbox. Đây sẽ là bộ công cụ giúp các doanh nghiệp triển khai hệ thống AI của riêng mình.
Microsoft sẽ công khai mã nguồn mở trên Github hoặc cũng có thể cho phép truy cập trực tiếp thông qua nền tảng Azure Machine Learning (AML). Người dùng có thể tham khảo thêm những hướng dẫn về cách sử dụng bảng điều khiển AI và toàn bộ quá trình thực hiện cụ thể như thế nào từ Microsoft.
Dưới đây là phần tóm tắt về hai khả năng quan trọng nhất của AI Toolbox, đó là thư viện AI và trình theo dõi AI.
Người dùng có thể so sánh hiệu suất thông qua nhiều lần lặp lại của các mô hình để đánh giá và lựa chọn phương án phù hợp nhất cho mình.
Azure Machine Learning cung cấp cho các doanh nghiệp khả năng tích hợp liền mạch qua từng bước của mỗi quy trình thu thập dữ liệu. Nhờ vào đó, các sản phẩm AI của doanh nghiệp sẽ được cải thiện tốt hơn về quy trình máy học. Sau đây là một vài điểm cải tiến của Azure Machine Learning:
Ví dụ: Azure Machine Learning sẽ sử dụng danh tính đã được cập nhật trước đó để xác thực và đưa ra quyết định cho phép người dùng truy cập hay không.
Quản trị viên cũng có thể kiểm soát yếu tố này thông qua việc cập nhật dữ liệu trên tài khoản lưu trữ, thư mục hoặc tệp người dùng cụ thể. Đồng thời cũng có thể theo dõi được các yêu cầu truy cập của người dùng khi họ đăng nhập vào hệ thống.
Những bài viết liên quan:
Những khả năng mà Azure Data có thể mang lại trong việc triển khai các mô hình AI đã được trình bày trong bài viết sẽ giúp hệ thống giải quyết được nhiều vấn đề.
Các doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về sản phẩm hoặc nhận tư vấn từ chuyên gia FPT Smart Cloud về việc lựa chọn giải pháp của Microsoft Azure phù hợp cho hệ thống.
Nếu các doanh nghiệp cần biết thêm thông tin chi tiết về sản phẩm, dịch vụ của FPT Smart Cloud có thể thông qua những cách liên hệ sau:
FPT Smart Cloud – Nhà cung giải pháp và tư vấn hàng đầu về Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.
