Từ Kubernetes đến microservice, CI/CD và lưới dịch vụ chỉ trong ba giờ

Tóm tắt các lý thuyết cốt lõi từ Học máy, Học sâu đến AI tạo sinh trong một lần. Và bằng mã Python đơn giản, bạn có thể triển khai đa dạng ứng dụng AI tạo sinh, từ đó dễ dàng trở thành nhà phát triển AI.

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Bạn có muốn sử dụng hiệu quả GitHub Actions trong cuộc sống thực không? Khóa học này giới thiệu các kịch bản CI/CD thực tế, mô-đun hóa và các phương pháp quản lý phiên bản cũng như các phương pháp triển khai trong môi trường đám mây. Hãy cùng nhau tìm hiểu cách sử dụng GitHub Actions thực tế nhất dựa trên kinh nghiệm thực tế nhé!

Bạn sẽ học các lý thuyết cơ bản về Docker và Dockerizing như Motivation, History, Structure, Life Cycle một cách có hệ thống. Quan trọng nhất là bạn sẽ cùng thực hiện 3 bài tập thực hành mã vững chắc để trở thành nhà phát triển tự tin nhất về Docker.

Thông qua bài giảng này, bạn có thể học tập một cách hệ thống các khái niệm cốt lõi như khái niệm cơ bản về Docker Compose, cấu trúc tệp docker-compose.yml, các tùy chọn thường dùng, ví dụ cấu hình ứng dụng đa container và cách sử dụng các lệnh Docker Compose.

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.

Khóa học này giúp bạn tìm hiểu về các nội dung đa dạng, các mẫu thiết kế và kỹ thuật cần thiết cho mẫu thiết kế MSA và chiến lược triển khai để phát triển ứng dụng microservice. Bạn sẽ được học các kiến thức cốt lõi và phương pháp luận thực tiễn cần thiết để chuyển đổi thành công ứng dụng monolithic hiện có sang phương pháp MSA. Bạn cũng sẽ phân tích các mẫu thiết kế đa dạng tạo nên nền tảng của kiến trúc microservice, đồng thời tìm hiểu từng mẫu thiết kế phù hợp với tình huống nào và cách áp dụng chúng.

⚓ Chứng chỉ Kubernetes CKA! 🙇‍♀️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.

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.

Khi làm phát triển backend, sẽ có lúc bạn phải đối mặt với những trăn trở như thế này. Đó là khoảnh khắc bạn cảm nhận được giới hạn của việc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn thuần và cấu trúc CRUD khi dịch vụ mở rộng và lưu lượng truy cập tăng lên. Bản thân tôi cũng đã gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử sai giữa hiệu suất và sự phức tạp của cấu trúc. Câu trả lời mà tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Với cấu trúc đơn giản dựa trên một tệp thực thi duy nhất (single binary), hiệu suất độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, và việc cung cấp vừa đủ các tính năng thiết yếu cho thực tế từ Pub/Sub đến Queue Group, JetStream đã khiến nó trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không phải là một bài giảng liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi đã đối mặt trong công việc, tôi sẽ giải thích thông qua mã nguồn và luồng xử lý về việc tại sao tôi chọn NATS trong những tình huống nào và cách tôi thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người, từ những người mới bắt đầu với hệ thống nhắn tin (messaging system), các nhà phát triển backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến các nhà phát triển cấp cao đang trăn trở về một kiến trúc tốt hơn, có thể hiểu về hệ thống phân tán và tiến thêm một bước trong sự nghiệp.

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.

Khóa học này là phần 3 của loạt khóa học Full Stack, giúp bạn nắm vững công nghệ server hiện đại và công nghệ Docker. Khóa học được thiết kế để bạn có thể thực sự đưa Docker vào bộ kỹ năng công nghệ của mình, thông qua việc kiểm tra tỉ mỉ từng tùy chọn của Docker, học các công nghệ liên quan như Linux cần thiết để hiểu Docker, và xây dựng các dịch vụ phức tạp thực tế.

Đây là khóa học DevOps dựa trên kinh nghiệm thực tế tại Thung lũng Silicon. Khóa học không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà tập trung vào những nội dung có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Bạn sẽ được học cách phát triển bằng AI tạo sinh (Vibe Coding), thiết lập các công cụ CI/CD trong môi trường Kubernetes và chiến lược tối ưu hóa chi phí vận hành về mức 0 đồng. Thông qua dự án thực hành, bạn sẽ nắm vững cách vận hành DB, Redis, S3, và các tác vụ Batch ngay trong Kubernetes để cấu hình môi trường Production mà không phát sinh thêm chi phí, đồng thời xây dựng đường ống tự động hóa (automation pipeline) sử dụng GitHub Webhook và Jenkins.

Thay vì những lý thuyết dài dòng và tẻ nhạt, bạn có thể học từng mục một thông qua các bài tập ngắn và khi thực hiện từng mục một, bạn sẽ sớm có thể trải nghiệm bố cục kiến ​​trúc tổng thể.

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

Xây dựng hệ thống Q&A dựa trên LLM cục bộ với RAG chỉ trong 2 giờ thực hành sử dụng Docker + ollama + framework R2R. (Có thể áp dụng cho hệ thống Q&A nội bộ công ty/in-house, portfolio cá nhân, năng lực nghiệp vụ ứng dụng AI, và cả dịch vụ thương mại)

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.

Tác giả đã trải qua cả việc khởi nghiệp IT một mình và làm doanh nhân cá nhân tạo ra khóa học React+Spring Boot chân thật, giản dị, trực quan và sâu sắc (Docker, AWS, GITHUB-ACTIONS) Chỉ thống nhất thành một khóa học như thế này thôi.

Thông qua bài giảng này, bạn sẽ có thể từng bước tạo một trang web Reddit từ đầu.

Có lẽ bạn đã từng cảm thấy bế tắc khi đang sử dụng Redis nhưng lại không thể giải thích được tại sao phải thiết kế như vậy, hay tại sao mô hình này lại ra đời. Bản thân tôi, thông qua kinh nghiệm làm việc thực tế và vai trò người phỏng vấn, đã luôn xem Redis không chỉ là một bộ nhớ đệm đơn thuần, mà là một thành phần cốt lõi quyết định tính ổn định và khả năng mở rộng của dịch vụ. Khóa học này không bắt bạn phải học thuộc lòng các câu lệnh, mà dựa trên kinh nghiệm của tôi để giải thích việc lựa chọn cấu trúc nào trong môi trường lưu lượng truy cập thực tế cùng những đánh giá về sự đánh đổi (trade-off). Từ đó, giúp bạn tự thiết lập các tiêu chuẩn để có thể tự tin giải thích trong cả công việc thực tế lẫn khi phỏng vấn.

Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.

Sử dụng khung web đại diện của Python, django, chúng tôi sẽ triển khai dịch vụ web được mô phỏng theo thiết kế bố cục dạng thẻ độc đáo của Pinterest.