Làm chủ Hệ thống Hướng sự kiện với Golang & Kafka: Xây dựng Microservices có khả năng mở rộng

Khóa học nhập môn Pipeline thời gian thực Kafka & Spark dành cho người mới bắt đầu. Khóa học trọn gói để nắm vững từ khái niệm cốt lõi đến kiến trúc.

Học tập một cách hệ thống về cấu trúc bên trong và nguyên lý hoạt động của Apache Kafka, công nghệ cốt lõi trong truyền phát dữ liệu thời gian thực. Từ những khái niệm cơ bản đến xây dựng cụm (cluster), phát triển client và ứng dụng vào microservices, bạn sẽ tiếp thu mọi kiến thức và bí quyết cần thiết trong thực tế để trang bị năng lực vận hành Kafka một cách ổn định.

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.

Tìm hiểu thông qua thực hành thực hành quy trình chuyển đổi hệ thống nguyên khối cũ hiện có sang kiến ​​trúc vi dịch vụ. Bạn cũng có thể nhận được đánh giá mã từ những người chia sẻ kiến ​​thức tối đa hai lần!

Thông qua các giải thích lý thuyết chuyên sâu về Kafka Connect và đào tạo thực tế chi tiết ở cấp độ có thể sử dụng ngay tại hiện trường, chúng tôi sẽ phát triển bạn thành chuyên gia về tích hợp dữ liệu dựa trên Kafka Connect và xây dựng đường truyền dữ liệu cần thiết trong lĩnh vực này. .

Bài giảng này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu cách sử dụng ksqlDB và các cơ chế cốt lõi của nó thông qua các bài tập khác nhau. Sau khi hoàn thành bài giảng, bạn sẽ có thể nhanh chóng và dễ dàng xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu phát trực tuyến theo thời gian thực dựa trên Kafka.

Cùng tìm hiểu các khái niệm cốt lõi và cách xây dựng hạ tầng cho Kafka, Hadoop, Spark, Airflow, thực hành dựa trên Java và Python, cũng như xây dựng pipeline ở cấp độ vận hành trong môi trường AWS.

Tôi giới thiệu bài giảng này cho bất kỳ ai muốn hiểu rõ hơn về một chủ đề nóng trong lĩnh vực DevOps có tên là Khả năng quan sát dựa trên phân tích nhật ký và phân tích tương quan giữa các dịch vụ trong vi dịch vụ.

Dựa trên kinh nghiệm của bản thân khi lần đầu chuyển sang MSA — từng chỉ biết lý thuyết và cảm thấy tuyệt vọng khi triển khai mã nguồn thực tế — tôi đã đúc kết lại để giúp bạn vượt qua sự bế tắc trong logic bù trừ (compensation logic). Thông qua 9 bước mô hình thực chiến và lập trình cùng AI Agent, bạn sẽ được trực tiếp thực hành rollback, từ đó phát triển thành một lập trình viên có khả năng đảm bảo tính nhất quán dữ liệu tuyệt đối trước bất kỳ sự cố hệ thống nào.

Kiến trúc sẽ thay đổi như thế nào khi kết hợp LLM vào backend hiện có? Đây là khóa học nhập môn thiết kế hệ thống, giúp bạn hiểu rõ các thành phần cốt lõi của dịch vụ AI như Model Router, LLM Gateway, Vector DB thay vì chỉ gọi API LLM đơn thuần, từ đó từng bước thiết kế kiến trúc dịch vụ AI có khả năng vận hành thực tế, bao gồm cả RAG và AI Agent. Khóa học được thiết kế dành cho những ai muốn tạo ra dịch vụ AI dựa trên LLM của riêng mình, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt quy trình thiết kế hệ thống.

Học các kiến thức cơ bản/thiết yếu/thực tiễn về Kafka mà nhà phát triển phần mềm cần biết. Sử dụng Spring Boot để kết nối với Kafka và thực hành gửi/nhận tin nhắn phù hợp với nhiều tình huống thực tế khác nhau.

Trong các lớp thiết kế hệ thống phần mềm do các kỹ sư Thung lũng Silicon giảng dạy, bạn học các nguyên tắc thiết kế và mẫu kiến ​​trúc cho các hệ thống quy mô lớn cũng như cách xây dựng các giải pháp phần mềm ổn định và có thể mở rộng. Ngoài ra, các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất và ứng phó với lỗi được đề cập thông qua các ví dụ thực tế.

[Chiến lược tổ chức kỹ thuật và Lộ trình năng lực cá nhân thông qua 'Tái thiết lập mạng lưới vĩ đại' (The Great Rewiring)] 1. Mở đầu: 'Tái thiết lập mạng lưới vĩ đại (The Great Rewiring)' và sự chuyển dịch mô hình tổ chức Các doanh nghiệp hiện đại đang đối mặt với một bước ngoặt công nghệ chưa từng có, được gọi là giai đoạn đầu của việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) - 'Tái thiết lập mạng lưới vĩ đại (The Great Rewiring)'. Đây được định nghĩa là một nhiệm vụ phức tạp, vượt xa việc áp dụng đơn thuần các công nghệ đơn lẻ hay tự động hóa công việc từng phần, đòi hỏi phải tái cấu trúc căn bản bản thiết kế hệ thống của một tổ chức khổng lồ. Bất chấp việc cung cấp nguồn động lực hiệu suất cao mang tên AI tạo sinh (Generative AI), nhiều tổ chức vẫn đang rơi vào tình trạng trì trệ về cấu trúc, dẫn đến suy giảm hiệu suất và mất ổn định hệ thống. Hiện tượng này được phân tích là do công suất của nguồn động lực đã được tăng cường, nhưng quy trình (Process) và cấu trúc (Structure) để kiểm soát năng lượng đó và chuyển hóa thành kết quả kinh doanh có ý nghĩa lại không được thiết kế lại tương ứng. Khóa học này nhằm đề xuất chiến lược thiết kế kiến trúc chuyên sâu để phát triển tổ chức thành một hệ thống hữu cơ tiên tiến. 2. [Chẩn đoán] Phân tích 3 khiếm khuyết cấu trúc trong giai đoạn áp dụng AI ① Sự thiếu vững chắc của hạ tầng tổ chức (Chassis Collapse) Khi lắp đặt một nguồn động lực hiệu suất cực cao như AI vào một cấu trúc phân cấp dọc cứng nhắc, cấu trúc hiện tại sẽ không thể đáp ứng được khối lượng xử lý thông tin và tốc độ ra quyết định được tăng tốc. Đây là sự rối loạn chức năng tổ chức xảy ra khi hệ thống ra quyết định không tương xứng với tốc độ triển khai công nghệ, cuối cùng có khả năng cao dẫn đến sự sụp đổ vật lý của quyền hạn lãnh đạo và hệ thống quản lý. ② Đánh giá sai ranh giới hiệu suất và giảm độ tin cậy hệ thống (Jagged Frontier) Đây là vấn đề phát sinh khi đưa AI tạo sinh - một cơ chế suy luận xác suất - vào các nhiệm vụ đòi hỏi logic quyết định nghiêm ngặt một cách bừa bãi. Trong các lĩnh vực cần độ chính xác toán học hoặc căn cứ pháp lý, nếu bỏ qua đặc tính xác suất của AI, hiện tượng 'Kích nổ hệ thống (System Knocking)' sẽ xảy ra, khiến độ tin cậy của toàn bộ hệ thống giảm mạnh, gây ra tổn thất tài sản hữu hình và vô hình to lớn cho tổ chức. ③ Bỏ mặc ma sát nhận thức và bất ổn tâm lý (NVH: Noise, Vibration, Harshness) Giống như rung động và tiếng ồn cơ học làm tăng sự mệt mỏi của hệ thống, sự mất an toàn việc làm lan rộng trong tổ chức và các hướng dẫn công việc mơ hồ là những yếu tố đẩy tải lượng nhận thức của nhân viên đến ngưỡng tới hạn. Những tổ chức không kiểm soát được hiện tượng NVH tâm lý (Tiếng ồn, Rung động, Sự khắc nghiệt) này có thể đối mặt với nguy cơ tự hủy hoại nội bộ do sự bất hòa giữa các thành phần, bất chấp việc đã áp dụng hệ thống thông minh. 3. [Năng lực cá nhân] Tiến hóa từ sự tuân thủ thụ động thành Kiến trúc sư chủ quyền Trong kỷ nguyên AI, mỗi cá nhân phải thoát khỏi vị thế 'Con cừu thụ động (Passive Sheep)' phụ thuộc vào công nghệ để trở thành 'Kiến trúc sư hiện sinh', người có khả năng tháo dỡ và tái thiết lập mạng lưới hệ thống. ① Khôi phục chủ quyền trí tuệ và thoát khỏi đạo đức nô lệ (Slave Morality) Hành vi chấp nhận các sản phẩm của AI một cách thiếu phê phán và ủy thác hoàn toàn quá trình phân tích cho máy móc sẽ dẫn đến 'Thuê ngoài nhận thức (Cognitive Offloading)', gây ra sự thoái hóa của Mạng lưới kiểm soát điều hành (Executive Control Network). Cần có sự thức tỉnh với tư cách là một 'Chủ thể có chủ quyền (Sovereign)', người từ chối vị trí 'con cừu ngoan ngoãn' an phận với sự tiện lợi của công nghệ, và có thể biểu lộ sự phẫn nộ mang tính phê phán đối với những bất cập của hệ thống và nợ công nghệ. ② Thiết kế 'Ma sát có ý thức' để đảm bảo tính dẻo dai nhận thức Mỗi cá nhân cần kháng cự lại những câu trả lời trơn tru mà AI cung cấp và thiết kế 'Ma sát nhận thức (Cognitive Friction)' có ý thức vào quy trình làm việc. Bằng cách sử dụng AI không chỉ như một máy tạo đáp án đơn thuần mà như một đối tác đối kháng để kích thích và làm sâu sắc thêm tư duy con người, chúng ta phải duy trì tính dẻo dai thần kinh của não bộ và tăng cường sức mạnh trí tuệ. ③ Năng lực chỉ huy AI: Kiến trúc Prompt S.E.E.D Vượt ra ngoài những câu hỏi đơn giản, năng lực thiết kế giao diện logic mà AI có thể xử lý là điều thiết yếu. Khung S.E.E.D: Cấu trúc hóa một cách hệ thống các yếu tố Tình huống (Situation), Kết quả mong đợi (Expectation), Cấu trúc kỹ thuật (Engineering Structure), và Dữ liệu căn cứ (Data) để bồi dưỡng năng lực như một 'Giám đốc (Director)' điều khiển AI một cách chính xác. 4. [Phương pháp luận] Chiến lược đổi mới tổ chức thông qua xây dựng hệ thống truyền động nhận thức ① Thiết kế kiến trúc động cơ kép (Cognitive Powertrain) Tối ưu hóa hệ thống bằng cách tách biệt rõ ràng (Decoupling) các quy trình nhận thức của tổ chức thành mô hình dự đoán và mô hình tạo sinh. AI dự đoán (Predictive AI): Đảm trách các hệ thống logic chính xác và công việc phân tích định lượng để đảm bảo tính ổn định của hệ thống. AI tạo sinh (Generative AI): Đảm trách việc tổng hợp sáng tạo và tạo ra bối cảnh để cung cấp động lực đổi mới. ② Giao thức cộng tác thông minh dựa trên kỹ thuật độ tin cậy (Golden Pattern) Hệ thống hóa quá trình cộng tác giữa con người và AI để kiểm soát rủi ro ảo giác (Hallucination). Tối ưu hóa quy trình nối tiếp: Thiết lập quy trình làm việc tiêu chuẩn từ xử lý thông tin của AI tạo sinh, đến lọc logic của con người, và cuối cùng là đầu ra tái tối ưu hóa. Năng lực người gác cổng (Gatekeeper) lấy con người làm trung tâm: Con người giữ vị trí chủ quyền để chỉ đạo hướng đi của hệ thống và thực hiện các quyết định cuối cùng nhằm duy trì tính nhất quán kỹ thuật. ③ Áp dụng kỹ thuật phần mềm hành vi (Behavioral Software Engineering) Cần có một cách tiếp cận kỹ thuật để cả lãnh đạo và nhân viên có thể chủ động giảm thiểu sự kháng cự về mặt cảm xúc và tải lượng nhận thức. Thiết kế chiến lược cho Độ trễ đạo đức (Ethical Latency): Chèn các bước xem xét có ý thức để cuộc đua tốc độ áp dụng công nghệ không dẫn đến sự phá sản về đạo đức. Vòng phản hồi minh bạch: Cấy ghép cơ chế phản hồi để giảm thiểu chi phí tin tưởng lẫn nhau, từ đó tối đa hóa tính minh bạch trong vận hành tổ chức. 5. Kết luận: Đảm bảo năng lực cạnh tranh tương lai thông qua kiến trúc chủ quyền Khóa học chuyên sâu này tránh những cuộc thảo luận trừu tượng, thay vào đó truyền tải những hiểu biết kỹ thuật trong suốt 40 năm điều phối các hệ thống khổng lồ, được chuyển đổi sang ngôn ngữ kinh doanh của kỷ nguyên AI. Bạn sẽ chọn ở lại như một 'con cừu ngoan ngoãn' dần thoái hóa do chìm đắm trong quán tính cấu trúc và sự tiện lợi công nghệ, hay trở thành một 'Kiến trúc sư hiện sinh' thấu hiểu ảo ảnh của hệ thống và chủ động tái thiết lập mạng lưới? Để có thể kiểm soát hoàn toàn nguồn động lực mạnh mẽ mang tên AI và thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững của tổ chức, chúng tôi sẽ giúp bạn thiết kế lại kiến trúc của tổ chức và cá nhân thông qua mối quan hệ đối tác nhận thức chính xác.

Bạn có thể nhanh chóng trải nghiệm quá trình triển khai dịch vụ thương mại điện tử mẫu lên AWS và liên tục cải thiện thành một môi trường vững chắc và hiệu quả hơn.

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.

Vượt ra ngoài những kiến thức cơ bản như thiết kế API, triển khai CRUD và xác thực JWT để tiến đến thiết kế kiến trúc Backend! Đây là khóa học nhập môn thiết kế hệ thống giúp bạn tạo ra 'kiến trúc Backend của riêng mình', để bạn có thể tự tin nói về kinh nghiệm thiết kế trong các buổi phỏng vấn.

IntelliJ IDEA Conf 2025 là hội nghị trực tuyến được tổ chức hàng năm bởi JetBrains, cung cấp các phiên hữu ích dành cho các nhà phát triển Java và Kotlin. Hội nghị đề cập đến nhiều chủ đề đa dạng như tích hợp AI, Spring Boot, Gradle, Kafka, quản lý cơ sở dữ liệu, đồng thời cũng chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về tích hợp đám mây, lập trình bảo mật, nâng cao hiệu suất của nhà phát triển và các kỹ thuật phát triển nâng cao. Hội nghị này không chỉ dành cho các nhà phát triển chuyên nghiệp mà cả những nhà phát triển mới bắt đầu cũng có thể tham gia, mang đến cơ hội tiếp cận công nghệ mới nhất cùng với các mẹo năng suất giúp viết code chất lượng cao một cách nhanh chóng hơn.

Đây là khóa học giúp bạn thành thạo Kotlin thông qua máy chủ thanh toán ảo.