Thiết Kế Hệ Thống AI 'Xịn Xò' & Tiết Kiệm Chi Phí: Bí Kíp Từ 'Đầu Bếp' Hạ Tầng Taco Bell

Lê Lân

21/06/2025

Thiết Kế Hệ Thống AI Hiệu Quả: Bí Quyết Tối Ưu Chi Phí và Độ Ổn Định

Mở Đầu

Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, việc xây dựng hệ thống AI không chỉ đòi hỏi sức mạnh tính toán mà còn phải tối ưu chi phí vận hành và tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ. Thiết kế một hệ thống AI “nomadic” hay linh động, tận dụng tài nguyên đám mây một cách hiệu quả là điều mà nhiều doanh nghiệp và cá nhân quan tâm.

Tuy nhiên, không dễ để nhìn thấy rõ ràng cách thức mà các dịch vụ đám mây tối ưu chi phí cho các workload AI, đặc biệt là khi hầu hết các hướng dẫn đều tập trung vào việc sử dụng dịch vụ của nhà cung cấp thay vì tự mình xây dựng hệ thống có thể mở rộng, linh động và chi phí hợp lý.

Bài viết này sẽ cùng bạn tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống AI sản xuất sẵn sàng, giảm thiểu chi phí đắt đỏ, tránh phụ thuộc giữ nhà cung cấp và tận dụng tối đa các thành phần công nghệ cơ bản vốn đã được ngành công nghiệp IT ứng dụng rộng rãi. Hãy cùng khám phá những kiến thức nền tảng, mô hình vận hành, và thậm chí cả ví dụ minh họa về cách “vắt kiệt” cloud computing hiệu quả và bền vững.

Những Nền Tảng Của Mọi Workload

Ba Thành Phần Cốt Lõi: Compute, Network, Storage

Mọi ứng dụng điện toán, từ game, ứng dụng trên iPadOS, API REST cho đến các workload máy chủ đều dựa trên ba thành phần cốt lõi:

Compute (Tính toán): Thực thi mã lệnh và xử lý toán học.

Network (Mạng): Kết nối các máy chủ, thiết bị để truyền dữ liệu.

Storage (Lưu trữ): Ghi nhớ dữ liệu để sử dụng cho những lần tiếp theo.

Mỗi thành phần này cũng phản ánh cách nhà cung cấp dịch vụ đám mây tính phí:

Tính toán theo gigabyte-core-seconds

Mạng tính theo gigabyte truyền ra (egress)

Lưu trữ theo gigabyte được lưu trữ

Chi Phí Mạng: Bẫy Egress Data

Đáng chú ý là chi phí mạng chỉ tính ở phần dữ liệu truyền ra khỏi nền tảng bạn dùng (egress), còn việc nạp dữ liệu vào nền tảng thì thường miễn phí hoặc rẻ hơn rất nhiều. Điều này khiến việc chuyển đổi dữ liệu từ cloud tới hệ thống bên ngoài trở thành một nỗi lo lớn vì tốn kém.

Lợi Ích Khi Sử Dụng Object Storage Không Thu Phí Egress

Ví dụ như Tigris object storage cung cấp dịch vụ lưu trữ không tính phí truyền dữ liệu ra, tạo điều kiện cho:

Chia sẻ và tải dữ liệu trực tiếp, tức thời mà không sợ tốn tiền egress.

Thay vì lưu trữ dữ liệu cục bộ tốn kém (đĩa cứng trên máy chủ), ta có thể “kéo” dữ liệu chỉ khi cần thiết từ storage để giảm thiểu chi phí.

Mô Hình “Nomadic” – Máy Chủ Linh Động Theo Nhu Cầu

Vấn Đề Với Lưu Trữ Cục Bộ Và Khởi Động Nóng

AI inference thường cần bộ nhớ lớn (ví dụ 16GB cho mô hình và engine). Phí lưu trữ trên đám mây nếu để ổ cứng “ngủ yên” thường giúp tăng chi phí vận hành dù máy chủ không hoạt động.

Một giải pháp hiệu quả là khởi động và tắt máy chủ AI theo nhu cầu, chẳng hạn:

Khi cần, mint ra máy chủ GPU giá rẻ trên nền tảng như Vast.ai.

Tải trọng lượng mô hình từ object storage về.

Thực thi inference.

Khi hết việc, tắt máy chủ để không mất tiền phí lưu trữ hay tính toán không cần thiết.

Chu Kỳ Sử Dụng Theo “Đường Cong Sin” Của Người Dùng

Thống kê hoạt động người dùng thường có chu kỳ trong ngày:

8 giờ “cao điểm” ban ngày.

Hoạt động giảm tới gần 0 ban đêm.

Điều này mở ra cơ hội để:

Khởi động các instances theo lịch sử và dự đoán tải.

Trang bị các kỹ thuật kích hoạt “bí mật” giúp phiên bản máy chủ AI có thể được “sưởi ấm” trước khi người dùng thật sự cần.

Độc Quyền Và Phụ Thuộc: Hiểu Về “Vendor Lock-in”

Chi Phí Và Ảnh Hưởng Khi Bị Khóa Vào Một Nhà Cung Cấp

Ngành công nghiệp đám mây thường miễn phí nhập dữ liệu nhưng phí rất cao khi bạn muốn xuất hoặc di chuyển dữ liệu đi nơi khác. Điều này khiến 대부분 công ty “mắc kẹt” với nhà cung cấp hiện tại do chi phí di chuyển dữ liệu quá lớn.

Ví dụ: Để di chuyển 3 petabytes dữ liệu, số tiền có thể khiến việc chuyển đổi trở nên bất khả thi.

Tác Động Với AI Workloads

AI workloads càng tốn kém hơn cho nhà cung cấp; vì vậy họ càng cố gắng giữ chân khách hàng, thậm chí dựa vào các mô hình AI không thể dễ dàng thay thế (ví dụ do đã “đóng cứng” trong prompt).

Chiến lược chọn phụ thuộc một cách có tính toán là cực kỳ quan trọng. Đừng để hệ thống AI của bạn bị khóa chặt trong mô hình hoặc nền tảng đám mây của nhà cung cấp.

Chiến Lược Xây Dựng Hệ Thống AI Linh Hoạt, Tối Ưu Chi Phí

Dùng Các Thành Phần Cơ Bản, Chuẩn Mực Được Công Nhận

Giao thức HTTP với các schema rõ ràng: làm chuẩn kết nối giữa các thành phần.

DNS để xác định dịch vụ đích: giúp dễ dàng thay đổi nơi đặt tài nguyên.

Lưu trữ bằng Postgres hoặc Object Storage: đơn giản, bền bỉ và hiệu quả.

Khởi động động (mint) worker mới khi cần, và tắt (slay) khi không còn việc.

Mô Hình “Taco Bell Infrastructure”

Dựng hệ thống bằng những cấu phần đơn giản, phổ biến, giống như Taco Bell tạo ra nhiều món ăn từ 8 nguyên liệu cơ bản.

Giảm tối đa sự phụ thuộc, dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp dịch vụ mà không bị kẹt.

Pass-by-Reference (Tham Chiếu Qua Storage)

Thay vì truyền toàn bộ dữ liệu giữa các thành phần, hệ thống lưu trữ giữ dữ liệu và chỉ truyền về ID, reference để gọi dữ liệu khi cần. Điều này làm giảm tải và chi phí đáng kể.

Minh Họa Cách Hoạt Động: Mô Hình Proxy Linh Động Động Đoán GPU

Quy Trình

Client gửi yêu cầu inference đến HTTP API.

Proxy kiểm tra worker instance có sẵn hay chưa.

Nếu chưa có, proxy mint (khởi động) một instance máy chủ GPU rẻ nhất qua Vast.ai.

Instance tải mô hình từ object storage miễn phí egress.

Instance phục vụ inference.

Sau 5 phút không hoạt động, instance tự động bị slay (tắt) để tiết kiệm chi phí.

Điều này cho phép hệ thống không cần tiền lưu trữ hoặc chạy máy chủ khi không cần thiết, giảm chi phí thừa và tiết kiệm tài nguyên.

Mã Giả (Proxy Scale-to-Zero đơn giản bằng Go)

func (s *ScaleToZeroProxy) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    if !s.ready {
        s.mintInstance(r.Context())
        // Đồng thời chờ instance sẵn sàng
    }
    // Truyền request đến instance GPU
    s.proxyRequest(w, r)
    s.lastUsed = time.Now()
}

Kết Luận

Thiết kế một hệ thống AI linh động và hiệu quả cần tận dụng 3 yếu tố cốt lõi: compute, network, storage cùng với một lớp điều phối xử lý thông minh để đáp ứng được nhu cầu tăng giảm tải theo thời gian thực.

Áp dụng triết lý “Taco Bell infrastructure” - tức là xây dựng từ những thành phần cơ bản và phổ biến, đơn giản nhưng hiệu quả - giúp giảm thiểu chi phí, tránh lock-in, và tạo ra hệ thống AI bền vững trong dài hạn.

Chỉ cần nhớ rằng việc giữ cho các tài nguyên linh động, dễ khởi động và dừng bất cứ lúc nào cùng với bảo đảm chi phí truyền dữ liệu là tối thiểu, bạn sẽ sở hữu được một hệ thống AI “nomadic” linh hoạt, sẵn sàng đáp ứng mọi nhu cầu.

Tham Khảo

Tigris Data Blog - How to build nomadic AI workloads without vendor lock-in

EU Data Act - Impacts on Cloud Storage Providers

Ars Technica - Investigations on ChatGPT Behavior

Apple Research Paper on LLM Performance - https://arxiv.org/pdf/2410.05229.pdf

Vast.ai Documentation - https://vast.ai/docs

Twitch Stream Playlist: PrincessXen Friday Streams