Từ triển khai đến ứng phó sự cố vận hành - GitOps, khả năng quan sát, tác nhân AI

Từ Docker và Kubernetes đến microservice, CI/CD và lưới dịch vụ, bạn có thể dễ dàng tìm hiểu không chỉ lý thuyết cơ bản mà còn cả cách triển khai ứng dụng thực tế thông qua các ví dụ. Nó chỉ tóm tắt nội dung cốt lõi cần thiết cho việc sử dụng thực tế và cung cấp điểm khởi đầu để tìm hiểu các công nghệ phần tử được đề cập trong bài giảng.

Việc vận hành MongoDB trên Kubernetes không chỉ đơn thuần là đưa nó vào container. Có rất nhiều thứ mà bạn chỉ có thể hiểu rõ khi trực tiếp đối mặt, từ lưu trữ, mạng, quyền hạn cho đến tính khả dụng cao (High Availability). Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình cấu hình và vận hành MongoDB bằng cách sử dụng PSMDB (Percona Server for MongoDB) Operator trong môi trường AWS EKS. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn tự tay tạo ra một cấu hình ở mức độ có thể vận hành thực tế, từ thiết lập cụm (cluster), cấu hình Replica Set cho đến sao lưu (backup) và giám sát (monitoring).

Triển khai đăng nhập Kakao và Google bằng cách sử dụng Spring Boot. Đăng nhập dựa trên mã thông báo JWT sẽ được thực hiện. Cấu hình một màn hình đơn giản thông qua Vue3.

Phát triển Backend cho Đại lý Đặt chỗ Cao cấp 'Hành động Tự trị' sử dụng Spring AI + JPA + MySQL Vượt xa Chatbot để trở thành Đại lý: Tiêu chuẩn của Tool Calling và Kỹ thuật Prompting

Học về các kỹ thuật giao tiếp khác nhau và hiểu được sự khác biệt giữa chúng sẽ giúp bạn phát triển khả năng lựa chọn và triển khai phương thức giao tiếp phù hợp nhất.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, kỹ sư DevOps, kỹ sư đám mây và các chuyên gia IT muốn thành thạo các khái niệm Kubernetes nâng cao được sử dụng trong môi trường sản xuất thực tế. Trong suốt khóa học, học viên sẽ thực hiện các dự án thực hành và các kịch bản triển khai thực tế, học cách xây dựng cơ sở hạ tầng Kubernetes an toàn, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, khóa học này chú trọng vào việc triển khai thực tế, giải quyết vấn đề và các phương pháp hay nhất (best practices) mà các đội ngũ DevOps hiện đại đang áp dụng. Một trong những thách thức lớn nhất mà học viên gặp phải khi học Kubernetes là hiểu cách tất cả các thành phần tương tác với nhau trong một môi trường quy mô lớn. Nhiều người học gặp khó khăn với các chủ đề như quyền RBAC, lưu trữ vĩnh viễn (persistent storage), namespace, chính sách mạng (network policies), StatefulSets, Kustomize và triển khai đám mây an toàn. Khóa học này sẽ giải quyết các vấn đề đó từng bước một thông qua các giải thích rõ ràng, các bài thực hành có hướng dẫn và các ví dụ tương tự như môi trường vận hành thực tế. Học viên sẽ được học từng bước cách cấu hình tài nguyên Kubernetes, bảo mật khối lượng công việc (workloads), quản lý cấu hình ứng dụng, triển khai các ứng dụng stateful như MongoDB và tự động hóa việc triển khai đa môi trường bằng Kustomize. Ngoài ra, khóa học cũng bao gồm cách triển khai ứng dụng trên Google Kubernetes Engine (GKE), cấu hình Ingress, chứng chỉ TLS, giám sát và các chiến lược mở rộng. Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có đủ tự tin để thiết kế, tăng cường bảo mật, triển khai và quản lý các môi trường Kubernetes nâng cao được sử dụng trong quy trình làm việc chuyên nghiệp của DevOps và kỹ thuật đám mây.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách giới thiệu CircuitBreaker một cách nhanh chóng và dễ dàng để tạo ra một dịch vụ không gặp sự cố.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành, giúp bạn không chỉ dừng lại ở việc tạo ra những chatbot trả lời câu hỏi đơn thuần, mà còn học được nguyên lý của AI Agent – những thực thể có khả năng tự nhận thức tình huống, đưa ra phán đoán và trực tiếp điều khiển hệ thống thực tế. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu rõ từng bước, từ sự khác biệt giữa AI Agent và chatbot, đến cấu trúc cốt lõi của Agent Loop bao gồm Sense-Think-Act (Nhận thức - Suy nghĩ - Hành động), quản lý trạng thái, lập kế hoạch và cấu trúc phản hồi. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, bạn sẽ được thiết lập môi trường phát triển trên Windows và Linux, trực tiếp thực hành cấu trúc cơ bản của Kubernetes và các lệnh kubectl. Sau đó, chúng ta sẽ triển khai quy trình AI Agent tự động phát hiện sự cố máy chủ, phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi. Cuối cùng, thông qua việc trực tiếp phân tích mã nguồn Python và logic bên trong của Agent điều khiển Kubernetes, bạn sẽ hiểu được cách AI Agent kết nối và vận hành với hệ thống thực tế như thế nào. Từ những nhà phát triển mới bắt đầu tiếp cận AI Agent cho đến những người muốn thiết kế Multi-Agent điều khiển hệ thống thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn cùng học hỏi về nguyên lý và quy trình triển khai thực chiến của Agent.

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu cách hiểu các chiến lược triển khai khác nhau và tối đa hóa độ ổn định của dịch vụ bằng cách chọn phương pháp triển khai phù hợp với tình huống của bạn. Bạn cũng có thể nhận được những lời khuyên thiết thực về cách thiết lập cảnh báo Slack và triển khai môi trường vận hành!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đạt được các chứng chỉ Kubernetes được chứng nhận như Quản trị viên Kubernetes được chứng nhận (CKA), Nhà phát triển ứng dụng được chứng nhận Kubernetes (CKAD) và Chuyên gia bảo mật Kubernetes được chứng nhận (CKS).

Khóa học tập trung vào thực hành về kỹ thuật quản lý giao dịch SAGA để duy trì tính nhất quán của dữ liệu trong môi trường phân tán. Bạn sẽ xây dựng 3 microservices bằng Spring Boot và Docker, đồng thời triển khai hai mô hình Orchestration và Choreography với Kafka và MySQL. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế như nguyên lý hoạt động của giao dịch phân tán, thiết kế giao dịch bù (compensating transaction) và xử lý phục hồi sau sự cố.

DevSecOps là gì? Định cấu hình môi trường xây dựng CI và môi trường tự động thực hiện kiểm tra SAST khi xây dựng.

Tìm hiểu cách thiết lập môi trường phát triển ngay từ đầu mà ngay cả một nhân viên văn phòng bình thường cũng có thể dễ dàng hiểu được. Khóa học tập trung vào thực hành và tập trung vào việc giúp sinh viên tìm hiểu các công cụ phát triển khác nhau như Vim, VS Code, Git, Docker và phát triển từ xa. Bạn có thể tìm hiểu cách xây dựng môi trường phát triển hiệu quả bằng cách học từng bước từ cách sử dụng cơ bản của từng công cụ phát triển đến các chức năng nâng cao.

Dịch vụ nhật ký cảm xúc của riêng bạn được tạo bằng SpringAI + React Đây là thời gian cho dự án thứ 4 được thực hiện cùng với Neo + Essential!

Bạn muốn thử triển khai một dự án cá nhân thành dịch vụ thực tế và muốn học về Kubernetes, nhưng các dịch vụ quản lý của AWS / GCP (như EKS, GKE,...) lại quá đắt đỏ. Tuy nhiên, nếu chỉ chạy trên máy tính cá nhân (local) thì rất khó để trải nghiệm các thiết lập mạng hay môi trường triển khai thực tế. Chúng ta sẽ tận dụng gói "Always Free" của Oracle Cloud (OCI) - dịch vụ có ưu đãi miễn phí mạnh mẽ nhất trong số các nền tảng đám mây công cộng hiện nay. Bằng cách cài đặt k3s nhẹ nhàng nhưng mạnh mẽ, bạn sẽ được hướng dẫn trực tiếp xây dựng từ đầu đến cuối một môi trường Kubernetes và máy chủ Linux có khả năng vận hành dịch vụ thực tế với chi phí 0 đồng. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có được sự hiểu biết tổng quan về mạng đám mây, đồng thời sở hữu nền tảng hạ tầng cụm Kubernetes của riêng mình để triển khai và vận hành miễn phí các ứng dụng do chính bạn tạo ra.

Nội dung đề cập đến toàn bộ chu kỳ từ việc bắt đầu xác định nên lưu lại những nhật ký (log) nào cho đến việc thu thập và sử dụng chúng.

⚓ Chứng chỉ Kubernetes CKAD! 🙇‍♀️Bạn vẫn còn đang do dự sao? 🚢Hãy lên con tàu Ilpro! Chúng tôi sẽ dẫn dắt bạn đi theo lộ trình tối ưu nhất.

Tôi thực sự khuyên dùng Spring AI cho các nhà phát triển đang sử dụng Spring Boot và React, cũng như những nhà phát triển đang cân nhắc việc đưa hệ thống AI vào môi trường doanh nghiệp. Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu thư viện đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và cấu trúc bên trong của Spring AI, từ đó nâng cao năng lực áp dụng thực tiễn thông qua việc trực tiếp triển khai các ví dụ thực hành đa dạng. Nội dung được giải thích dựa trên phiên bản Spring AI 1.1.x, đồng thời cung cấp các hướng dẫn hỗ trợ kỹ thuật và định hướng mở rộng liên tục để bạn có thể thích ứng với các bản cập nhật trong tương lai. Ngoài ra, bằng cách tận dụng MCP (Model Context Protocol) để tích hợp ngữ cảnh giữa các domain, liên kết AI trong môi trường phân tán và hiện thực hóa thiết kế kiến trúc AI phù hợp với môi trường doanh nghiệp, chúng tôi sẽ mở rộng giá trị ứng dụng của công nghệ Spring AI lên một tầm cao mới. Với mục tiêu xây dựng hệ thống AI có thể triển khai thực tế trong môi trường doanh nghiệp, đây sẽ là một hướng dẫn tập trung vào thực tiễn, cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.