Cô đọng. Không hề có lời giới thiệu kiểu "bạn sẽ học được gì", khóa học đi sâu vào thực chiến về những điều cần viết vào CV để người phỏng vấn gật gù.
Tôi đang làm thực tế với vai trò nhà phát triển backend cho dịch vụ thành viên/xác thực, và vì phần lớn làm việc trong môi trường on-premise, trực tiếp xử lý thiết bị và hạ tầng, nên những khóa học có phần "thực hành dựa trên đám mây" thường bị tôi bỏ qua với suy nghĩ "khác với môi trường của mình". Khóa học này cũng có phần xử lý AWS EC2 và RDS bằng Terraform, nhưng lạ lùng là tôi không hề có cảm giác kháng cự.
Đó là nhờ khi giới thiệu Terraform, khóa học đã tập trung đơn giản như một script bash, vào "tại sao lại sử dụng cái này" và "làm thế nào để thu thập các chỉ số cải thiện hiệu suất thông qua nó".
Luồng bài giảng tự nó đã được sắp xếp theo
'Tại sao cần → Cấu hình thế nào → Cần gì để chứng minh bằng số liệu'
nên không chỉ là thực hành hạ tầng đơn thuần, mà còn giúp bạn có thể viết vào CV một dòng như "đã đưa ra phương án cải thiện dựa trên số liệu hiệu suất".
Tôi thực sự đang vận hành hệ thống xác thực trong môi trường on-premise đầy máy chủ vật lý.
Một môi trường mà tất cả mọi thứ đều là vật lý, từ Web01, Web02, ARS, Staging cho đến thiết bị sao lưu DB.
Ngay cả trong môi trường đó, chu trình kiểm thử tải → cải thiện và thiết kế chỉ số Prometheus, Grafana, CloudWatch được giải thích trong khóa học vẫn có thể áp dụng nguyên vẹn.
Đám mây hay on-premise không quan trọng trong khóa học này.
Bài giảng tối ưu hóa Index tuần 3 ban đầu tôi nghĩ chỉ ở mức cơ bản về DB thông thường.
Nhưng nó đã sửa chữa lại cách nhìn để đọc execution plan và truy vết điểm nghẽn.
Ý nghĩa của Covering Index cũng không chỉ dừng ở mức "nghe nói nhanh", mà còn chỉ rõ vị trí của nó trong chiến lược tối ưu tổng thể và việc giảm chi phí I/O.
Tôi cũng từng có kinh nghiệm khi tối ưu API lịch sử xác minh danh tính, chỉ cố gắng giảm độ dài query,
nhưng khi theo dõi bài giảng, tôi đã ngay lập tức nhận ra rằng "đây là trường hợp điều kiện index phạm vi không có tác dụng".
Loại cảm giác đó chỉ có thể có được từ các bài giảng tập trung vào các case thực tế.
Các bài giảng về Transaction, Lock strategy, Code optimization sau này cũng rất đáng mong đợi.
Khóa học này không chỉ truyền đạt kiến thức thực tế đơn thuần.
Đây là khóa học duy nhất hướng dẫn cả "làm thế nào để đưa kinh nghiệm đó vào CV".
Vì vậy, tôi đã thay đổi các mục trước đây chỉ viết qua loa trong CV như "Tự động hóa quy trình xử lý hàng loạt thanh toán và cải thiện hệ thống xử lý thống kê",
để phản ánh cách diễn đạt kết quả định lượng, phương thức cấu trúc tập trung vào giải quyết vấn đề, và luồng thể hiện ý nghĩa của việc chuyển đổi cấu trúc đã học trong khóa học, như sau:
- Hệ thống thống kê dựa trên Oracle procedure + Excel khiến việc xử lý thủ công dữ liệu ROW của 14 triệu giao dịch xác thực cá nhân trung bình mỗi tháng mất hơn 2 giờ, luôn tiềm ẩn nguy cơ xung đột công việc và lỗi do con người.
- Đã xây dựng hệ thống xử lý hàng loạt tự động hóa E2E dựa trên Spring Scheduled + Crontab.
- Ngăn chặn xung đột thực thi song song bằng Crontab và linh hoạt hóa chu kỳ thực thi.
- Tự động hóa tạo báo cáo dựa trên Apache POI + bao gồm gửi email tự động cho quản trị viên.
- Thời gian xử lý giảm từ 2 giờ xuống 15 phút (giảm 88%), duy trì tỷ lệ lỗi thanh toán 0%, tăng tốc độ ra quyết định của các bộ phận liên quan nhờ báo cáo tự động.
Sau đó, tôi đã có tiêu chuẩn để đánh giá cấu trúc nào ổn định, thiết kế nào thuận lợi cho việc bảo trì trong thực tế,
và những tiêu chuẩn này đang nhanh chóng ngấm vào CV và cách tư duy của tôi.
Đó không chỉ là nâng cao kỹ năng đơn thuần mà là sự thay đổi trong khả năng diễn đạt năng lực bằng lời nói.
Đây là khóa học 'giúp tôi có thể nói về những việc tôi đã làm với tư cách một nhà phát triển backend'.
Dù không phải đám mây, không phải công nghệ mới nhất,
Nếu bạn là nhà phát triển muốn thay đổi các câu trong CV của mình, đây là khóa học nhất định phải nghe.
![[NarP Series] Trên tay framework MVC [NarP Part 1]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326624/cover/a47f727f-a67b-476b-9d23-fefb0db9a954?f=avif&w=420)
![[#100.000.000] SQL cơ bản để phân tích dữ liệu강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324566/cover/aa1fac55-6e80-4506-9c92-f32c2b65f93a/sql_basic.png?f=avif&w=420)
![[Phản ánh xu hướng 2025] Hướng dẫn toàn diện tìm việc cho Dev Backend (back-end, dựa trên kinh nghiệm cố vấn)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329984/cover/4c667dbf-3d9f-4ff5-b00e-b467a2b2397d/329984-eng.png?f=avif&w=420)
