강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Programming

/

Back-end

Apache Flink - Nền tảng thời gian thực độ trễ cực thấp được người phỏng vấn Naver sử dụng

Hầu hết các nhà phát triển vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob khi nói về xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu được tạo ra liên tục, và nếu không thể xử lý luồng đó ngay lập tức, nó sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nghẽn cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã trực tiếp trải qua các vấn đề về đề xuất thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và trễ sự kiện trong môi trường lưu lượng truy cập lớn, và đã vô số lần trăn trở rằng: "Liệu xử lý việc này bằng Batch có thực sự đúng đắn không?". Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Khóa học sẽ giải quyết dưới góc nhìn thực tiễn cách sử dụng Apache Flink để tính toán ngay tại thời điểm dữ liệu luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm cách thiết kế và vận hành hệ thống xử lý luồng thời gian thực thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai cảm thấy xử lý thời gian thực còn mơ hồ, hay những ai tò mò về thế giới sau hệ thống nhắn tin (messaging), khóa học này sẽ đưa ra một hướng đi rõ ràng.

(5.0) 6 đánh giá

228 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • Hong
Java
Java
Docker
Docker
docker-compose
docker-compose
flink
flink
Java
Java
Docker
Docker
docker-compose
docker-compose
flink
flink

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

5.0

5.0

Ande

96% đã tham gia

Tôi đã mở khóa học thứ hai rồi!! Cá nhân tôi rất thích chia sẻ kiến thức nên muốn truyền đạt hết những gì tôi biết cho các bạn. Nội dung lần này tôi muốn đề cập là về Apache Flink, một chủ đề mà tôi cho rằng các bạn nhất định nên biết. Nói thật nhé!! Nếu các bạn không có kiến thức về truyền thông thời gian thực thì có thể sẽ khó hiểu nội dung này. (Tất nhiên tôi sẽ giải thích hết và thành thật mà nói tôi nghĩ khóa học này được cấu trúc rất tốt. ㅎㅎ) Nhưng các bạn nhất định phải học. Tôi dám khẳng định rằng dù khó nhưng các bạn nhất định phải học. Truyền thông thời gian thực dường như đang trở nên vô cùng quan trọng trong thời đại ngày nay. Tôi nghĩ chúng ta phải cung cấp nhiều nội dung hơn để tạo ra nhiều lưu lượng truy cập hơn và thu thập nhiều dữ liệu hơn. Thực tế, phần này đã được áp dụng ở nhiều tập đoàn lớn và startup unicorn. Hệ thống gợi ý của Netflix mà các bạn biết, tính toán giá cước thời gian thực của Uber, hay hệ thống gợi ý như Musinsa chẳng hạn. Hầu hết các nền tảng hoặc dịch vụ mà các bạn sử dụng, tôi chưa thấy trường hợp nào thiếu truyền thông thời gian thực này. Vì vậy, tôi rất mong nhiều người sẽ học hỏi qua video này. Các bạn thực sự phải học nhé. Vì sự nghiệp của chính các bạn, tôi xin nhờ các bạn điều này ㅎㅎㅎ

5.0

에이미

89% đã tham gia

Tôi nghĩ đây là một trong những khóa học đáng chú ý nhất mà tôi đã xem trên Inflearn..!! Phần lý thuyết hoàn toàn không thiếu sót và tôi nghĩ có thể học được rất nhiều điều từ code ví dụ cùng với các bài thực hành đi kèm. Tôi thấy ấn tượng nhất là khi giải thích khái niệm Source, giảng viên đã cố tình không sử dụng kho lưu trữ bên ngoài hay MSQ để triển khai. Nếu đề cập đến phần đó thì có lẽ sẽ hơi lệch khỏi mục tiêu của khóa học. Thực sự là một khóa học rất hay. Tôi đã học được quá nhiều điều.

5.0

warna

85% đã tham gia

Nhờ xem bài giảng của anh mà gần đây em đã chuyển việc sang Naver Cloud!! Thật sự rất cảm ơn anh ạ. Anh là người chia sẻ kiến thức mà em yêu thích nhất trên Inflearn và tuy không nổi tiếng lắm nhưng trong thời gian ngắn anh truyền đạt rất nhiều khái niệm và mỗi bài giảng đều thể hiện sự nỗ lực sử dụng thời gian hiệu quả nên em thấy đây là những bài giảng rất tuyệt vời. Lần này em cũng đăng ký học ngay khi anh mới mở khóa... và quả thật nội dung rất bổ ích ạ. Thật sự là những nội dung có thể học hỏi được rất nhiều.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thiết kế xử lý dữ liệu dựa trên luồng thời gian thực thay vì xử lý theo lô.

  • Sử dụng Event Time·Watermark để xử lý chính xác ngay cả dữ liệu bị trễ

  • Triển khai ứng dụng thời gian thực ‘có trạng thái’ thông qua Stateful Processing

  • Pipeline xử lý luồng có thể áp dụng ngay vào thực tế với Apache Flink.

  • Kiến trúc thiết kế hệ thống gợi ý, tính cước và tổng hợp thời gian thực

Nhà phát triển Naver chia sẻ về Nền tảng mã nguồn mở dành cho truyền thông Stateful thời gian thực.

  • Nội dung dưới đây là nội dung cuộc trò chuyện thực tế.

😄 Nhà phát triển Naver : Tôi lại muốn tìm hiểu thêm một cái nữa.. Không biết anh Hong có đang bận không ạ?? hahahaha

😄 Hong : Sao anh lại tìm tôi vào kỳ nghỉ thế này... kkkk Có ý tưởng gì lóe lên trong đầu anh vậy??

😄 Nhà phát triển Naver : Sau khi làm việc với NATS xong, mình lại muốn tìm hiểu thêm về truyền thông thời gian thực... Hay là mình thử dùng Apache Flink một chút nhỉ, bạn thấy sao??

😁 Nhà phát triển Kakao (Người phỏng vấn) : Tôi đã bảo rồi mà ㅋㅋㅋ cậu ấy chỉ biết mỗi lập trình thôi

😄 Hong : Tôi hoàn toàn ủng hộ việc thử sức với bất cứ điều gì mới mẻ, nhưng tôi chưa dùng cái đó bao giờ ㅠㅠ

😄 Nhà phát triển Naver : Không sao đâu kkk tôi sẽ chuẩn bị hết tài liệu cho. Hãy cùng làm với tôi đi mà... ㅠ Apache Flink thực sự rất tốt nhưng mọi người lại không biết nhiều về nó... Về khía cạnh sự nghiệp thì việc thu thập dữ liệu thời gian thực thực sự rất quan trọng, tôi không hiểu tại sao mọi người lại không sử dụng nó nữa.

😄 Nhà phát triển Naver : Mọi người không tò mò về những thứ như gợi ý theo thời gian thực hay tính toán cước phí theo thời gian thực sao...? hahahahaha

😄 Hong : kkkk Lúc nào mình cũng sẵn lòng. Hãy cùng nhau chuẩn bị thử xem.. Mình sẽ hy sinh cả ngày nghỉ phép của mình để làm.

Các lập trình viên Naver thực hiện những công việc gì để truyền thông thời gian thực với độ trễ cực thấp?? ⚡

Trong cấu trúc dữ liệu hiện đại, mọi thứ đều được kết nối theo thời gian thực. Vượt xa cả hệ thống gợi ý của Netflix, làm thế nào bạn có thể triển khai các quy trình như trạng thái vé được đồng bộ hóa theo thời gian thực hay chính sách giá của Uber được cập nhật theo thời gian thực?? Mỗi lúc như vậy, chúng ta lại phải băn khoăn. Có nên xử lý theo lô (batch) không?? Nếu vậy thì sẽ gặp tình trạng nghẽn cổ chai hoặc tính thời gian thực bị giảm xuống, phải làm sao đây?? Đã nghe qua về xử lý luồng (stream processing) rồi nhưng làm sao để áp dụng nó?? Nên áp dụng nền tảng nào?? Những đánh đổi (trade-off) đi kèm là gì?? Và khái niệm Window là gì nữa??

Câu trả lời nằm ngay trong khóa học này. Apache Flink - giải pháp có thể áp dụng để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh về độ trễ cực thấp trong thời gian thực!! Từ cách xử lý dữ liệu thời gian thực thông qua kết nối nhiều Source khác nhau, triết lý về Event Time dưới góc độ Window, đến việc quản lý trạng thái quá khứ thông qua quản lý State... Qua khóa học này, hãy học một cách chắc chắn các kỹ thuật tối ưu hóa và tính ổn định cho các mô-đun xử lý thời gian thực hoặc mô-đun xử lý độ trễ cực thấp của bạn và áp dụng chúng vào thực tế.

Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học về lý thuyết. Hy vọng bạn sẽ dành thời gian để học cách trực tiếp sử dụng và triển khai nền tảng Apache Flink thông qua nhiều mã nguồn và mã ví dụ thực tế. 🚀

Tại sao chọn Apache Flink

Apache Flink không chỉ dừng lại ở việc truyền tải thông điệp đơn thuần, mà còn là một công cụ xử lý luồng chuyên xử lý và phân tích chính luồng dữ liệu thời gian thực. Nếu các hệ thống nhắn tin truyền thống tập trung vào việc truyền tải dữ liệu, thì Flink được thiết kế để có thể thực hiện từ tổng hợp, biến đổi và quản lý trạng thái (Stateful Processing) ngay trong một đường ống (pipeline) duy nhất trong quá trình dữ liệu luân chuyển. Đặc biệt, với trọng tâm là mô hình xử lý dựa trên Event Time, điểm mạnh cốt lõi của Flink là khả năng đảm bảo kết quả chính xác ngay cả trong môi trường dữ liệu bị trễ hoặc không đảm bảo thứ tự. Nhờ đó, người dùng có thể triển khai một cách ổn định các hệ thống mà độ chính xác về thời gian liên quan trực tiếp đến chất lượng kinh doanh như gợi ý thời gian thực, tính phí thời gian thực và phát hiện bất thường.

Ngoài ra, Flink giúp vượt qua những giới hạn của hệ thống batch truyền thống và hỗ trợ xây dựng các ứng dụng thời gian thực luôn hoạt động một cách tự nhiên bằng cách cung cấp một mô hình thực thi thống nhất mà không tách biệt giữa xử lý batch và xử lý stream. Cơ chế phục hồi lỗi dựa trên checkpointing và state snapshot cũng mang lại độ tin cậy cao trong môi trường phân tán. Nhờ những đặc điểm này, Apache Flink không chỉ dừng lại ở một lựa chọn công nghệ đơn thuần mà đang khẳng định vị thế là nền tảng cốt lõi để thiết kế kiến trúc lấy dữ liệu thời gian thực làm trung tâm, đồng thời đóng vai trò ngày càng quan trọng trong môi trường dịch vụ hiện đại, nơi cần đáp ứng đồng thời lưu lượng truy cập lớn và các logic nghiệp vụ phức tạp.


Tài liệu chính thức của Apache Flink tự giới thiệu về mình như sau.

Tính toán có trạng thái trên các luồng dữ liệu

Apache Flink là một framework và công cụ xử lý phân tán dành cho các tính toán có trạng thái (stateful) trên các luồng dữ liệu không giới hạn (unbounded) và có giới hạn (bounded). Flink được thiết kế để vận hành trong mọi môi trường cụm phổ biến, thực hiện tính toán với tốc độ in-memory và ở mọi quy mô.

( Apache Flink là một framework và công cụ xử lý phân tán để thực hiện các phép toán dựa trên trạng thái trên các luồng dữ liệu không giới hạn (unbounded) và có giới hạn (bounded). Flink được thiết kế để có thể chạy trong mọi môi trường cụm phổ biến và được xây dựng để có khả năng mở rộng xử lý dữ liệu quy mô lớn với tốc độ in-memory. )

Trong các kiến trúc hiện đại, cấu trúc hệ thống đòi hỏi dữ liệu phải được tạo ra liên tục trên toàn bộ dịch vụ và được xử lý trong thời gian thực. Trong môi trường như vậy, việc học Apache Flink - công cụ có khả năng vượt qua giới hạn của xử lý theo lô, xử lý dữ liệu tức thì dựa trên luồng và quản lý trạng thái - đã trở thành một kỹ năng gần như bắt buộc chứ không còn là lựa chọn. Cung cấp khả năng xử lý độ trễ cực thấp, tính toán dựa trên thời gian chính xác (Event Time) và quản lý trạng thái ổn định, Flink có thể coi là nền tảng cốt lõi để xây dựng kiến trúc dữ liệu thời gian thực hiệu suất cao.

Tôi khuyên bạn nhất định hãy học cách sử dụng Apache Flink thông qua thời gian này để phát triển thành một nhà phát triển sở hữu bộ kỹ năng khác biệt so với những người khác. 🚀

Đặc điểm của khóa học này

📌 Engine xử lý luồng phân tán được các nhà phát triển Naver thực tế sử dụng trong công việc

  • Đây là khóa học được xây dựng với sự tham gia của các nhà phát triển hiện đang làm việc tại Naver. Không chỉ đơn thuần đề cập đến khái niệm xử lý thời gian thực, bạn có thể vừa học vừa cùng nhau xây dựng công cụ xử lý luồng (stream processing engine) giúp xử lý và phân tích chính luồng dữ liệu thời gian thực mang tên Apache Flink. Qua đó, chúng tôi đã chuẩn bị những nội dung giúp bạn có thể học hỏi một cách sâu rộng, tập trung vào thực tế công việc.

📌 Tóm tắt bài giảng, mã nguồn và các khái niệm trạng thái đa dạng của Apache Flink

  • Trong tất cả các bài giảng, chúng tôi cung cấp sơ đồ thực tế hoặc trình bày một cách bao quát về quá trình thực hành. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn không chỉ đơn thuần là việc gõ theo mà là quy trình hoạt động thực tế và các mô hình có thể áp dụng.


📌 Junior biết là Junior giỏi... Senior biết là Senior tài năng. Dịch vụ giao thức nhắn tin phân tán dành cho mục tiêu này

  • Bạn chỉ mới biết đến Batch để xử lý dữ liệu lớn và CronJob để thực thi định kỳ thôi sao?? Trong các hệ thống hiện đại, thay vì xử lý định kỳ như vậy, người ta đang quản lý các trạng thái dữ liệu đa dạng thông qua xử lý thời gian thực. Apache Flink là một giải pháp điển hình có thể áp dụng cho việc này..!! Đây là nội dung duy nhất có một không hai trên Inflearn.

Đề xuất cho những đối tượng sau 👨‍🏫

🎯 Những nhà phát triển trình độ sơ - trung cấp mới chỉ biết đến Batch & CronJob trong xử lý dữ liệu who only know Batch & CronJob for data processing

  • Có rất nhiều phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau. Mặc dù đã có các phương pháp xử lý dữ liệu lớn như Batch hay xử lý định kỳ như CronJob, nhưng xử lý thời gian thực (real-time) là yếu tố thiết yếu trong các kiến trúc hiện đại..! Tôi thực sự khuyên bạn nên thử tìm hiểu và học về nó.

🎯 Những nhà phát triển muốn học dù chưa biết gì về xử lý luồng thời gian thực real-time stream processing from scratch

  • Khóa học này là sự lựa chọn phù hợp nhất. Với tư cách là một nhà phát triển server, để học hỏi các phương thức xử lý dữ liệu hiện đại, bạn hãy nắm vững lý do tại sao việc xử lý thời gian thực lại quan trọng thông qua khóa học này.

🎯 Apache Flink, lập trình viên cấp cao tò mò về hệ sinh thái của nền tảng

  • Ngay cả những người đã có kinh nghiệm lập trình nhất định cũng có nhiều người lần đầu nghe đến Apache Flink. Chính vì có thể tiếp thu một công nghệ mới mà ít người biết đến như vậy nên tôi rất đề xuất khóa học này.


🎯 Những bạn tò mò về cơ chế bên trong của hệ thống gợi ý thời gian thực (Netflix), tính toán cước phí thời gian thực (Uber) Lập trình viên Backend Junior và người đang tìm việc

  • Tất cả các dịch vụ này đều hỗ trợ xử lý luồng dữ liệu thời gian thực. Hãy tận dụng khóa học này để tìm hiểu quy trình đó diễn ra như thế nào và mở rộng thêm tầm nhìn của bản thân nhé.


Hồ sơ của nhà phát triển Naver đã chuẩn bị bài giảng này 🤭


Tôi là Ande (tên gọi tắt), một nhà phát triển server backend với 10 năm kinh nghiệm đang làm việc tại Naver.

Tôi tạo ra khóa học này vì muốn chia sẻ và thảo luận với mọi người về những kỹ năng cũng như công nghệ đa dạng mà mình đang nắm giữ. Hy vọng rằng các bạn có thể tiếp thu những bí quyết của tôi và không mắc phải những sai lầm tương tự như tôi đã từng.

Tôi gia nhập đội ngũ thông qua sự giới thiệu của người quen (người phỏng vấn tại Kakao) và đã cùng thực hiện việc ghi hình dưới sự dẫn dắt của Hong. Tôi đã cố gắng lồng ghép nhiều nội dung nhất có thể, vì vậy rất mong nhận được sự quan tâm từ các bạn. Ngoài ra, các bạn cứ thoải mái đặt câu hỏi nhé. Tôi sẽ cố gắng kiểm tra và trả lời sớm nhất có thể. Xin cảm ơn.

[Hiện tại] Nhà phát triển Server tại Naver (Trụ sở chính)

[Cựu] Nhà phát triển Backend thuộc tập đoàn Shinsegae

[Cựu] Lập trình viên server tại startup chăm sóc sức khỏe

[Cựu] Chuyên ngành Khoa học máy tính hệ 4 năm tại Seoul

Lưu ý

Môi trường thực hành

  • IDE

    • Visual Studio Code

  • Hệ điều hành

    • Apple M3 Air

Sử dụng các công nghệ Java, Apache flink, Docker, docker-compose.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Lập trình viên Backend luôn gặp bế tắc trong thiết kế trước những giới hạn của Batch và CronJob.

  • Nhà phát triển đang sử dụng Kafka nhưng cảm thấy bế tắc vì không biết "bước tiếp theo" là gì.

  • Những lập trình viên chỉ mới hiểu về cấu trúc hệ thống gợi ý, tính phí và tổng hợp thời gian thực qua cảm tính.

  • Người mới bắt đầu học về stream luôn cảm thấy khái niệm Event Time và State thật khó hiểu.

  • Các nhà phát triển trung và cao cấp muốn tạo sự khác biệt cho sự nghiệp thông qua xử lý dữ liệu thời gian thực.

Xin chào
Đây là

5,972

Học viên

391

Đánh giá

127

Trả lời

4.7

Xếp hạng

22

Các khóa học

Giới thiệu bản thân

Tôi bắt đầu học lập trình sau khi cảm thấy hứng thú với nó trong lúc đang rảnh rỗi ở nhà, và hiện tại tôi đang đảm nhận việc phát triển server nền tảng tại Pangyo. Tôi tiếp tục hoạt động với tư cách là người chia sẻ kiến thức vì muốn cung cấp cho các bạn phương pháp tôi đã học cũng như những vấn đề và giải pháp đa dạng mà các bạn có thể gặp phải trong thực tế.

 

Bài giảng không chỉ được tạo nên từ kiến thức của riêng tôi. Mọi bài giảng đều có sự đồng hành của tất cả các bạn.

Kinh nghiệm của người chia sẻ kiến thức

[Cựu] Nhà phát triển Blockchain liên quan đến Sandbox IP

[Cựu] Nhà phát triển Backend Metaverse

[Hiện tại] Là một nhà phát triển server dày dạn kinh nghiệm tại Pangyo

Lịch sử phỏng vấn

Các thắc mắc khác

  • unduck2022@gmail.com

Chương trình giảng dạy

Tất cả

27 bài giảng ∙ (6giờ 45phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

6 đánh giá

5.0

6 đánh giá

  • and3839455877님의 프로필 이미지
    and3839455877

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    Đã chỉnh sửa

    5

    96% đã tham gia

    Tôi đã mở khóa học thứ hai rồi!! Cá nhân tôi rất thích chia sẻ kiến thức nên muốn truyền đạt hết những gì tôi biết cho các bạn. Nội dung lần này tôi muốn đề cập là về Apache Flink, một chủ đề mà tôi cho rằng các bạn nhất định nên biết. Nói thật nhé!! Nếu các bạn không có kiến thức về truyền thông thời gian thực thì có thể sẽ khó hiểu nội dung này. (Tất nhiên tôi sẽ giải thích hết và thành thật mà nói tôi nghĩ khóa học này được cấu trúc rất tốt. ㅎㅎ) Nhưng các bạn nhất định phải học. Tôi dám khẳng định rằng dù khó nhưng các bạn nhất định phải học. Truyền thông thời gian thực dường như đang trở nên vô cùng quan trọng trong thời đại ngày nay. Tôi nghĩ chúng ta phải cung cấp nhiều nội dung hơn để tạo ra nhiều lưu lượng truy cập hơn và thu thập nhiều dữ liệu hơn. Thực tế, phần này đã được áp dụng ở nhiều tập đoàn lớn và startup unicorn. Hệ thống gợi ý của Netflix mà các bạn biết, tính toán giá cước thời gian thực của Uber, hay hệ thống gợi ý như Musinsa chẳng hạn. Hầu hết các nền tảng hoặc dịch vụ mà các bạn sử dụng, tôi chưa thấy trường hợp nào thiếu truyền thông thời gian thực này. Vì vậy, tôi rất mong nhiều người sẽ học hỏi qua video này. Các bạn thực sự phải học nhé. Vì sự nghiệp của chính các bạn, tôi xin nhờ các bạn điều này ㅎㅎㅎ

    • jhong
      Giảng viên

      Hahahaha đây là lần đầu tiên tôi thấy ai đó nhiệt tình đến vậy. Tôi cũng nghĩ rằng lĩnh vực truyền thông thời gian thực thực sự là một sự trợ giúp lớn từ góc độ của một developer. Tôi thực sự đồng cảm với những gì người này đã chia sẻ và hy vọng nhiều người sẽ nhận ra và tham khảo những điểm mà chúng tôi đồng cảm. Luôn vinh dự khi được cùng tạo ra những khóa học hay~~! Rất mong được tiếp tục hợp tác!!

  • bosterbucheon2980님의 프로필 이미지
    bosterbucheon2980

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    89% đã tham gia

    Ban đầu tôi nghĩ "Liệu mình có cần phải biết đến những thứ này không?? Học cái này có phù hợp với sự nghiệp của mình không??" nhưng wow thật sự cái này quá bổ ích. Không chỉ là một khóa học đơn thuần mà có vẻ như là khóa học giúp học về dịch vụ Flink nhưng còn có thể nhìn xa hơn nữa. Tôi đã xem khóa học rất hay.

    • jhong
      Giảng viên

      Chào bạn Boosta!! Mặc dù đây là một nền tảng khó.. nhưng mình đã cố gắng diễn giải và hướng dẫn một cách dễ hiểu nhất có thể. Cảm ơn bạn vì những đánh giá tiếp thêm động lực cho mình nhé!!

  • gjsu540607534님의 프로필 이미지
    gjsu540607534

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    78% đã tham gia

    Tôi đã xem bài giảng rất hay. Cấu trúc quá tốt. Tôi nghĩ chỉ với một bài giảng này thôi là đã hiểu rõ ràng về giao tiếp thời gian thực là gì rồi. Không chỉ đơn thuần là giới thiệu về nền tảng Flink mà còn có thể thấy được quan điểm của một senior developer nữa.

    • jhong
      Giảng viên

      Xin chào bạn developer sinh năm 2002!! Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt!! Như bạn đã nói, mình muốn cung cấp góc nhìn rộng hơn chứ không chỉ là cách sử dụng đơn giản. Mình sẽ mang đến những khóa học bổ ích hơn nữa cho bạn. Cảm ơn đánh giá của bạn và chúc bạn một ngày tốt lành!!

  • warna97725274님의 프로필 이미지
    warna97725274

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    85% đã tham gia

    Nhờ xem bài giảng của anh mà gần đây em đã chuyển việc sang Naver Cloud!! Thật sự rất cảm ơn anh ạ. Anh là người chia sẻ kiến thức mà em yêu thích nhất trên Inflearn và tuy không nổi tiếng lắm nhưng trong thời gian ngắn anh truyền đạt rất nhiều khái niệm và mỗi bài giảng đều thể hiện sự nỗ lực sử dụng thời gian hiệu quả nên em thấy đây là những bài giảng rất tuyệt vời. Lần này em cũng đăng ký học ngay khi anh mới mở khóa... và quả thật nội dung rất bổ ích ạ. Thật sự là những nội dung có thể học hỏi được rất nhiều.

    • jhong
      Giảng viên

      Xin chào warna, Naver Cloud đấy à!!! Bạn đã có một chuyến đi thật tuyệt vời nhỉ haha Thật đáng ghen tị!! Nếu có cơ hội thì mình cũng...? hahaha Đùa thôi, mình sẽ trở thành một giảng viên tiếp cận các bạn với những nội dung hữu ích và thú vị hơn nữa trong tương lai. Chúc bạn có một ngày tốt lành và hy vọng chỉ có những điều tốt đẹp đến với bạn!!

  • miaaade9585868님의 프로필 이미지
    miaaade9585868

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    89% đã tham gia

    Tôi nghĩ đây là một trong những khóa học đáng chú ý nhất mà tôi đã xem trên Inflearn..!! Phần lý thuyết hoàn toàn không thiếu sót và tôi nghĩ có thể học được rất nhiều điều từ code ví dụ cùng với các bài thực hành đi kèm. Tôi thấy ấn tượng nhất là khi giải thích khái niệm Source, giảng viên đã cố tình không sử dụng kho lưu trữ bên ngoài hay MSQ để triển khai. Nếu đề cập đến phần đó thì có lẽ sẽ hơi lệch khỏi mục tiêu của khóa học. Thực sự là một khóa học rất hay. Tôi đã học được quá nhiều điều.

    • jhong
      Giảng viên

      Xin chào Amy!! Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá như vậy. Được nói là một trong những khóa học đáng kể nhất ㅠㅠ thật sự là đánh giá rất tiếp thêm động lực. Tôi sẽ chuẩn bị khóa học tiếp theo với nội dung bổ ích hơn và có thể giúp ích cho Amy. Chúc bạn có một ngày tốt lành!

1.440.111 ₫

Khóa học khác của Hong

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!