Khám phá phần 2 của dự án phân tích thị trường bất động sản Ba Lan: Từ bảng điều khiển Streamlit tĩnh đến dữ liệu được biến đổi bằng dbt, những insights hấp dẫn, và các cải tiến đột phá trong tương lai. Cùng tìm hiểu cách kỹ thuật dữ liệu làm cho thị trường trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn!

Lê Lân

14/07/2025

Chào cả nhà Dev thân mến! 👋 Mình là Hemant Katta đây! Chúng ta không chỉ đang "tiến hóa" 🌱 nữa đâu, mà là đang "tăng tốc" 📈 phi mã vào một kỷ nguyên hoàn toàn mới của ngành kỹ thuật AI 🤖. Năm 2025 không chỉ là một năm bình thường, nó chính là "điểm bùng phát" của công nghệ toàn cầu: các tác nhân AI 🤖 giờ đây hoạt động bán tự chủ trong các hệ thống thực tế, các mô hình AI nhỏ gọn có thể chạy ngay trên thiết bị đầu cuối, và chip silicon thì được "may đo" nhanh hơn 💯 bao giờ hết. Đối với các CTO, Phó chủ tịch Kỹ thuật 🤖, kiến trúc sư cấp cao 📐, hay các nhà sáng lập công nghệ 👨‍💻, việc "đi trước một bước" không còn là lựa chọn nữa, mà là điều bắt buộc! Những công nghệ đang tăng trưởng chóng mặt này 🤖 không chỉ là "chiêu trò PR" đâu, chúng chính là những viên gạch nền tảng để xây dựng thập kỷ tới của phần mềm 👨‍💻, hạ tầng 🏬, và các hệ thống thông minh 🤖. Trong bài viết này 📜, mình sẽ cùng các bạn "mổ xẻ" năm 5️⃣ công nghệ đang bùng nổ và lan truyền như "cháy rừng" 🔥 trong các đội ngũ kỹ thuật 🏛️, phòng lab, và các startup trên toàn thế giới 🌏 — và xem chúng có ý nghĩa gì cho tổ chức của bạn nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_acceleration.png' alt='Công nghệ tăng tốc'> 1️⃣ <b>AI Tự Chủ 🤖: Từ Trợ Lý Sang Kỹ Sư Robot Độc Lập</b> Chúng ta đã vượt xa khái niệm "trợ lý đồng hành" (copilots) rồi! Sự trỗi dậy của AI tự chủ — những hệ thống có khả năng "tư duy" 💭, "lên kế hoạch" 📝, và "thực thi" các nhiệm vụ nhiều bước 📜 — đang thay đổi cách các đội ngũ kỹ thuật xây dựng sản phẩm. 🔧 <b>Chuyện gì đang xảy ra?</b> Các tác nhân AI như AutoGPT, CrewAI, và LangGraph đang dần "tiếp quản" các công việc như viết code microservices, chạy các bài kiểm thử tích hợp, và thậm chí là kích hoạt các quy trình triển khai (deployment workflows). Những hệ thống này giờ đây hoạt động trong các môi trường sandbox an toàn và môi trường tiền sản xuất, "cán đáng" vai trò của những kỹ sư tập sự 🤖 làm việc tự động (autopilot). <b>Tại sao điều này quan trọng?</b> AI tự chủ 🤖 không chỉ giúp tăng năng suất kỹ thuật mà còn đặt ra những câu hỏi 💡 mới mẻ về quản trị, kiểm thử, và giám sát. Tưởng tượng xem, như có một đội quân "kỹ sư robot" mini làm việc không ngừng nghỉ vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/agentic_ai.png' alt='AI tự chủ làm việc như kỹ sư'> 2️⃣ <b>Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ (SLMs): AI Ngay Trên Thiết Bị Của Bạn!</b> Ai cũng nói về GPT-4o, nhưng sự "phá vỡ" thực sự lại đang diễn ra trong không gian các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) mã nguồn mở. 🔧 <b>Chuyện gì đang xảy ra?</b> Các mô hình như Phi-3, Gemma, Mistral, và LLaMA 3 (8B) đang được "nhúng" trực tiếp vào các môi trường cục bộ — không cần gọi lên "đám mây" phiền phức nữa! Chúng đang cung cấp sức mạnh cho mọi thứ, từ các chatbot AI 🤖 riêng tư cho đến các trợ lý di động và tích hợp vào các môi trường phát triển (IDE). <b>Tại sao điều này quan trọng?</b> SLMs chính là tương lai của AI 🤖 tiết kiệm chi phí, bảo mật riêng tư, và hoạt động theo thời gian thực, đặc biệt là trong các môi trường bị giới hạn tài nguyên hoặc có quy định chặt chẽ. Cứ như có một "AI bỏ túi" siêu năng lực vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/slm_at_edge.png' alt='Mô hình ngôn ngữ nhỏ chạy trên thiết bị'> 3️⃣ <b>AI + Mô Phỏng: Phần Mềm 👨‍💻 Là Phòng Thí Nghiệm Mới</b> AI 🤖 không chỉ học từ dữ liệu nữa đâu, giờ nó còn học từ cả những "thế giới ảo" 🌐! 🔧 <b>Chuyện gì đang xảy ra?</b> Các nền tảng như NVIDIA Omniverse, DeepMind’s SIMA, và Figure AI đang kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các mô phỏng vật lý. Giờ đây, các kỹ sư 🤖 có thể mô phỏng môi trường, huấn luyện robot 🤖, và kiểm thử các kịch bản "ngoại lệ" (edge-case) hoàn toàn trong không gian ảo 👾. <b>Tại sao điều này quan trọng?</b> Sự hội tụ này đang thay đổi cách chúng ta phát triển robot, các hệ thống tự hành, và thậm chí cả các sản phẩm vật lý — giúp rút ngắn đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Giống như bạn có một "sân chơi thử nghiệm" vô hạn mà không tốn kém vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_simulation.png' alt='AI và mô phỏng trong thế giới ảo'> 4️⃣ <b>Chip Tùy Chỉnh & Bộ Tăng Tốc: Sự Thức Tỉnh Của Silicon</b> Kỷ nguyên "độc tôn" của kiến trúc x86 đang dần kết thúc rồi! 🔧 <b>Chuyện gì đang xảy ra?</b> Các nhà cung cấp đám mây lớn và các công ty "AI-first" đang tự xây dựng hoặc áp dụng các chip tùy chỉnh (ví dụ: M3 của Apple, TPU của Google, Trainium của Amazon). Các tiêu chuẩn mở như RISC-V cũng đang được áp dụng rộng rãi cho các thiết bị biên (edge devices) và AI nhúng 🤖. <b>Tại sao điều này quan trọng?</b> Việc kiểm soát "bộ não silicon" của bạn không còn là một điều xa xỉ nữa — nó là "chiến hào" bảo vệ hiệu năng, năng lượng, và tài sản trí tuệ của bạn. Hãy chờ đợi một sự bùng nổ của phần cứng chuyên biệt cho từng lĩnh vực nhé! Cứ như mỗi AI sẽ có một bộ "động cơ" được "may đo" riêng cho mình vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/custom_chips.png' alt='Chip tùy chỉnh và bộ tăng tốc'> 5️⃣ <b>Máy Tính Không Gian: XR Không Còn Là Đồ Chơi Nữa!</b> Công nghệ XR (Thực tế mở rộng) đang dần "trưởng thành" — và nó đang trở nên cực kỳ thiết yếu cho một số ngành công nghiệp cụ thể. 🔧 <b>Chuyện gì đang xảy ra?</b> Với sự ra mắt của Apple Vision Pro và những tiến bộ của Meta Quest 3, máy tính không gian giờ đây đã khả thi cho các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp. Các kỹ sư đang xây dựng nguyên mẫu giao diện người dùng không gian, hợp tác trên các mô hình 3D, và làm việc với các "bản sao kỹ thuật số" (digital twins) theo thời gian thực. <b>Tại sao điều này quan trọng?</b> XR đang định nghĩa lại cách con người tương tác với dữ liệu phức tạp 🗃️ — không phải như một "trò tiêu khiển", mà là một nền tảng nâng cao năng suất thực sự. Tưởng tượng bạn làm việc với dữ liệu như đang "chạm vào" chúng trong không gian 3D vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/spatial_computing.png' alt='Máy tính không gian và XR'> 🧭 <b>Lời Kết 💡: Đặt Cược Đúng Chỗ Vào Tầng Trừu Tượng</b> Thay đổi công nghệ 🤖 là một hằng số — nhưng sự "đột phá" thực sự chỉ xảy ra khi các tầng trừu tượng (abstractions) thay đổi. Từ các tác nhân code tự chủ cho đến silicon tùy chỉnh và giao diện không gian, chúng ta đang bước vào một giai đoạn mà mọi lớp của "ngăn xếp" (stack) công nghệ — từ phần cứng đến cách tương tác — đều đang được viết lại. Đối với các nhà lãnh đạo công nghệ 👨‍💻, câu hỏi không còn là "Có gì mới?" nữa. Mà là "Điều gì là khả thi, có thể mở rộng, và cần thiết về mặt chiến lược?" Hãy đặt cược thật "khôn ngoan" 💡 nhé! Năm 2025 là năm công nghệ không còn tăng trưởng tuyến tính 📈 nữa. Từ AI tự chủ đến LLM sẵn sàng cho thiết bị biên, từ silicon tùy chỉnh đến máy tính không gian — toàn bộ "ngăn xếp kỹ thuật" đang được định nghĩa lại! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q0iap382ab0482rrb9un.png' alt='Tương lai công nghệ và chiến lược kỹ thuật.'>

Lê Lân

12/07/2025

Khám phá Federated Learning (FL) – giải pháp đột phá giúp AI phát triển mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư. Tìm hiểu cách FL hoạt động, những ứng dụng thực tế và tại sao các nhà phát triển nên quan tâm đến công nghệ này.

Lê Lân

09/07/2025

Khám phá hành trình phát triển Reaktiv, thư viện Python đạt 100 sao GitHub và hơn 1.000 lượt cài đặt mỗi tháng. Bài viết chia sẻ những thách thức bất ngờ trong việc truyền đạt giá trị của thư viện, từ lập trình reactive cho frontend đến ứng dụng vào backend và khoa học dữ liệu, cùng với các bài học đắt giá về giao tiếp trong cộng đồng mã nguồn mở.

Lê Lân

07/07/2025

Khám phá cách Microsoft Azure giúp bạn xây dựng, huấn luyện, triển khai và giám sát các mô hình AI/ML một cách dễ dàng và hiệu quả. Tìm hiểu về Azure Machine Learning, Databricks, AKS và các dịch vụ lưu trữ dữ liệu để đưa dự án AI của bạn từ prototype đến sản phẩm thực tế.

Lê Lân

06/07/2025

Khám phá cách xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng trí tuệ nhân tạo (AI) với Python, Streamlit và các thuật toán Machine Learning. Hướng dẫn chi tiết từng bước, từ thu thập dữ liệu đến triển khai giao diện người dùng.

Lê Lân

03/07/2025

Khám phá vì sao việc kết hợp Data Scientist và DevOps Engineer lại là chìa khóa để đưa các dự án AI từ ý tưởng đến triển khai thực tế, tăng tốc đổi mới và tối ưu ROI. Đừng để dự án AI của bạn 'chết yểu'!

Lê Lân

01/07/2025

Khám phá vì sao quy trình ETL truyền thống đang lỗi thời và cách các AI Agent (LangChain, CrewAI) cùng Azure Blobs đang cách mạng hóa đường ống dữ liệu, mang lại hiệu quả tự động và real-time.

Lê Lân

27/06/2025

Tìm hiểu cuộc 'đại chiến' giữa ChatGPT, Gemini, AlphaCode và GitHub Copilot trong việc viết code. Bài viết phân tích khả năng tạo mã, độ chính xác và vấn đề đạo đức của các mô hình AI này một cách dí dỏm, dễ hiểu.

Lê Lân

27/06/2025

Khám phá nghiên cứu về cách xác định AI nào gây lỗi trong các hệ thống đa tác tử. Với độ chính xác chỉ dưới 54%, việc tìm 'thủ phạm' AI khi lỗi xảy ra vẫn là một thách thức lớn, ngay cả với các mô hình AI tiên tiến nhất.

Lê Lân

24/06/2025

Bạn là chuyên gia Data Science và muốn trở thành Kỹ sư AI Ứng dụng? Khám phá lộ trình chi tiết năm 2025: từ nền tảng kỹ thuật phần mềm, stack AI hiện đại, kỹ năng backend/frontend, hạ tầng AI đến tư duy sản phẩm để triển khai AI thực tế.

Lê Lân

24/06/2025

Bạn có đang 'đau đầu' vì các dự án dữ liệu cứ kéo dài? Một chuyên gia với 14 năm kinh nghiệm sẽ bật mí phương pháp giúp tăng tốc độ bàn giao dự án lên 400% mà vẫn đảm bảo chất lượng, giảm sự cố và giữ chân nhân tài. Khám phá bí quyết 'lột xác' quy trình tổ chức, biến những dự án kéo dài hàng tháng thành chỉ 3-4 tuần, cùng những kết quả 'không tưởng' về năng suất và sự hài lòng của đội ngũ.

Lê Lân

18/06/2025

Chán ngán với SQL client chậm chạp? TurboSQL mang đến tốc độ thần tốc, thiết kế tối ưu phím tắt, sắp xếp thông minh và sức mạnh AI để bạn làm việc với dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả. Trải nghiệm ngay phiên bản miễn phí hoặc nâng cấp để bứt phá năng suất!

Lê Lân

15/06/2025

Này bạn ơi, có khi nào bạn nghĩ "xử lý luồng dữ liệu" (stream processing) là một công nghệ mới toe không? Nghe cứ như AI hay Blockchain mới nổi ấy nhỉ? Nhưng mà, sự thật bất ngờ là em nó đã... 23 tuổi rồi đó! Nghe khó tin đúng không? Mình tìm thấy tài liệu học thuật đầu tiên về nó từ tận năm 2002 cơ, chỉ 2 năm trước khi cái tên "MapReduce" làm mưa làm gió trong làng Big Data. Ngay từ những năm 2000, các "ông lớn" tiên phong như StreamBase (giờ thuộc TIBCO) đã mạnh dạn đưa công nghệ này lên tận Phố Wall rồi! Vậy mà, phải đến vài năm gần đây, chúng ta mới thực sự chứng kiến "stream processing" bung lụa, được thương mại hóa rầm rộ trên nền tảng đám mây. Điển hình như RisingWave "chào sân" từ đầu năm 2021, hay Confluent thâu tóm Immerok và "chơi lớn" với Apache Flink từ 2023. Databricks cũng không chịu kém cạnh, tung ra Project Lightspeed, một phiên bản "độ" của Spark Streaming để "so găng" trong cuộc đua dữ liệu luồng này. Chưa kể, cả rừng startup mọc lên như nấm, người thì dựa trên mã nguồn mở, kẻ thì tự tay "đẽo gọt" giải pháp riêng. Giữa một "biển" nhà cung cấp đang "chiến đấu" trong lĩnh vực này, điều mình thấy cực kỳ thú vị là hầu hết họ đều hướng tới cùng một mục tiêu và cách tiếp cận. Trong bài viết này, mình sẽ "bật mí" những dự đoán của mình về các hệ thống xử lý luồng dữ liệu vào năm 2025, dưới góc nhìn "thâm niên" của một kỹ sư "lão làng" nhé! (À, mình xin phép "thú tội" chút: mình có tí liên quan đến RisingWave. Nhưng đừng lo, mình sẽ cố gắng khách quan nhất có thể và chỉ nói chuyện công nghệ thôi, không "PR" đâu nha! Nếu có điều gì mình nói chưa đúng hoặc thiếu sót, cứ thoải mái góp ý cho mình biết với nhé!)<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hllirlz6b3q7jiofce8q.png' alt='Lịch sử phát triển của xử lý luồng và xử lý theo lô.'>### "Nướng" dữ liệu cùng kiến trúc "S3 làm bộ nhớ chính": Bài toán vừa ngon vừa khó nhằn!Bạn có thấy AWS S3 "lên ngôi" như một ông hoàng lưu trữ không? Nó vừa đáng tin cậy, chi phí lại hạt dẻ, cộng thêm "vinh quang" của Snowflake nữa, S3 đã nghiễm nhiên trở thành "viên gạch" nền tảng cho mọi hạ tầng dữ liệu hiện đại rồi. Cứ thế, các hệ thống dữ liệu cứ dần "chuyển mình" sang kiến trúc dùng S3 làm "trái tim", và các startup thì thi nhau "phá đảo" với những hệ thống siêu "cool" chạy hoàn toàn trên S3.Mà này, các hệ thống xử lý luồng (streaming systems) cũng đang "tăm tia" hướng đi này đó! Theo mình biết, RisingWave chính là "người tiên phong" được xây dựng từ gốc với S3 làm lớp lưu trữ chính. Dự án này "khởi động" từ năm 2021, và sau 4 năm "ăn ngủ" cùng những bản cập nhật, nó đã "lột xác" ngoạn mục luôn. Gần đây, Alibaba cũng "nhá hàng" kế hoạch giới thiệu kiến trúc tách biệt lưu trữ và tính toán (storage-compute separation) trong Flink 2.0, dựa trên kinh nghiệm "xương máu" nội bộ của họ. Nghe thì có vẻ dễ, nhưng áp dụng cái "tách biệt" này cho xử lý luồng lại là một bài toán kỹ thuật "khó nhằn" độc đáo đấy!Khác với các hệ thống xử lý theo lô (batch processing) kiểu Snowflake, mấy anh chàng xử lý luồng lại "sinh ra đã có trạng thái" (stateful). Tức là, chúng cần phải "ghi nhớ" và liên tục truy cập vào các "trạng thái" nội bộ để tính toán "liên tục" (incremental computation). Việc "đẩy" những trạng thái này lên S3 nghe thì "ngon ơ" lắm đúng không? Chi phí lưu trữ S3 thì rẻ hơn bộ nhớ cục bộ và đĩa cứng, khả năng mở rộng thì vô biên, cực kỳ hấp dẫn để xử lý mấy cái phép toán "khủng" như join mà hay "gây lỗi tràn bộ nhớ" (out-of-memory errors). Nhưng mà, đời đâu như là mơ!Trở ngại lớn nhất chính là "bác" S3 chậm hơn "bố" thời gian truy cập cục bộ "hàng tá" lần! Dù "bá đạo" về độ bền và khả năng mở rộng, nhưng cái độ trễ này lại là "tử huyệt" với các tác vụ xử lý luồng yêu cầu độ trễ thấp. Chưa kể, việc "qua lại" S3 thường xuyên có thể "ngốn" một khoản chi phí truy cập không hề nhỏ, làm "tan biến" hết cái lợi về chi phí mà chúng ta "tưởng bở" ban đầu. Để mọi thứ thêm "khoai", việc "cải thiện" hiệu suất khi dùng S3 thường đòi hỏi những chiến lược bộ nhớ đệm (caching strategies) cực kỳ "nhức não". Nếu không tối ưu tốt, mấy tác vụ "thực chiến" có thể "đứng hình" và chi phí thì "đội lên trời" đó nha!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l2oi5xyn0ywlwc8k9tit.png' alt='Khi bị lỗi bộ nhớ đệm, hệ thống phải lấy dữ liệu từ S3, gây thêm độ trễ 200–300ms.'><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a1ngtkhfd8ttf7k4xokm.png' alt='Bảng giá dịch vụ AWS S3.'>Đến năm 2025, mình tin chắc nhiều hệ thống xử lý luồng sẽ "đưa" S3 làm nền tảng kiến trúc. Tuy nhiên, để "xây" được một hệ thống hiệu quả trên S3 thì cần "đầu tư" kỹ thuật "khủng khiếp" lắm. Các kỹ thuật như mô hình lưu trữ lai (hybrid storage models) – kiểu như dữ liệu "nóng" thì để bộ nhớ cục bộ, dữ liệu "lạnh" thì gửi S3 – và các cơ chế bộ nhớ đệm "xịn sò" sẽ trở thành "chìa khóa" thành công. Sự chuyển dịch sang tách biệt lưu trữ và tính toán là một "bước ngoặt" lớn cho xử lý luồng, nhưng để "hiện thực hóa" tiềm năng của nó thì phải giải quyết triệt để mấy vụ hiệu suất và chi phí đã!### "Giành giật" miếng bánh của Kafka: Cuộc chiến "kẻ tám lạng, người nửa cân"Cứ nhắc đến xử lý sự kiện theo luồng là y như rằng anh chàng Kafka sẽ "nhảy bổ" vào cuộc trò chuyện, đúng không? Kafka "nổi như cồn" như một tiêu chuẩn "bất di bất dịch" cho event streaming, được sử dụng rộng rãi như một "đường ống" dữ liệu để chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Nhưng mà này, Kafka không phải "cánh chim đầu đàn" duy nhất trong việc "chuyên chở" dữ liệu đâu nhé! Các "cao thủ" khác như Fivetran, Airbyte hay những dịch vụ SaaS khác cũng cung cấp những công cụ "dễ như ăn kẹo" để nạp dữ liệu, mở ra thêm lựa chọn cho các kỹ sư chúng ta.Mặc dù Kafka "lừng lẫy", nhưng khả năng tính toán của nó lại khá... khiêm tốn. Điều này "tạo đất" cho các hệ thống xử lý luồng phải "xắn tay áo" vào xử lý biến đổi dữ liệu theo thời gian thực, bao gồm các phép join (ghép dữ liệu), aggregation (tổng hợp), filtering (lọc), và projection (chọn trường). Thách thức "đau đầu" phát sinh khi chúng ta phải quản lý hai hệ thống riêng biệt: một để nạp dữ liệu và một để xử lý luồng. Việc "nuôi" một "thiết lập đôi" như vậy cực kỳ tốn tài nguyên, làm tăng độ phức tạp trong phát triển và chi phí vận hành.Để "đáp trả" sự kém hiệu quả này, các hệ thống xử lý luồng đang ngày càng "thông minh" hơn, tích hợp luôn khả năng nạp dữ liệu vào bên trong. Đáng chú ý, những cái tên đình đám như RisingWave, Apache Flink, và Apache Spark Streaming giờ đây đã hỗ trợ trực tiếp việc "đọc" dữ liệu CDC (Change Data Capture – tạm hiểu là ghi nhận mọi thay đổi của dữ liệu) từ các nguồn gốc như Postgres, MySQL, và MongoDB. Điều này "khai tử" sự cần thiết của Kafka như một bên trung gian, giúp giảm thiểu chi phí kiến trúc và "tinh gọn" quy trình làm việc.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q8gccfqfgqe27a8a47ww.png' alt='Các hệ thống xử lý luồng hiện đại cho phép kết nối trực tiếp với cả hệ thống thượng nguồn và hạ nguồn.'>Hướng tới năm 2025, liệu các hệ thống xử lý luồng có "đánh trực diện" với các nền tảng event streaming như Kafka không? Câu trả lời ngắn gọn là: không hẳn đâu! Dù sẽ có sự chồng lấn về chức năng, nhưng các hệ thống xử lý luồng khó có thể "soán ngôi" Kafka hoàn toàn. Vì sao ư? Vì Kafka có "muôn vàn" trường hợp sử dụng đa dạng – nhiều trong số đó vượt xa những gì các hệ thống xử lý luồng được thiết kế để xử lý – điều này đảm bảo vị thế "không thể thay thế" của nó trong hệ sinh thái dữ liệu.### "Ôm ấp" Data Lake: Xu hướng "cực hot" của năm!Không cần phải bàn cãi nữa, 2024 chắc chắn là "năm của Data Lake" rồi! Databricks đã tạo ra một làn sóng cực lớn khi thâu tóm Tabular, công ty "cha đẻ" của Iceberg, cho thấy một sự "ủng hộ" mạnh mẽ vào tiềm năng của Iceberg. Cùng lúc đó, Snowflake cũng giới thiệu Polaris, "hàng hiệu" catalog dựa trên Iceberg của riêng họ. Các "ông lớn" trong giới công cụ truy vấn như Starburst và Dremio cũng đã "gật đầu" hỗ trợ Polaris, báo hiệu một sự chuyển dịch sang các tiêu chuẩn thống nhất.Để không bị "hụt hơi" trong làng kỹ thuật dữ liệu hiện đại, hầu như tất cả các nhà cung cấp streaming data đều đã "nhanh chân" công bố tích hợp với Iceberg. Ví dụ, Confluent đã "trình làng" Tableflow, một sản phẩm cho phép "đổ" trực tiếp dữ liệu Kafka vào định dạng Iceberg. Tương tự, Redpanda cũng đã ra mắt một dịch vụ y chang để "chuyển" dữ liệu vào các data lake. Ursa Engine của StreamNative cũng là một ví dụ "ngon lành" cho xu hướng "lên ngôi" này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zfczonbbt1isxmvz25bd.png' alt='Hệ sinh thái Iceberg.'>Khi nói đến các hệ thống xử lý luồng, việc hỗ trợ Iceberg có vẻ "muôn hình vạn trạng" giữa các nhà cung cấp. Databricks, "người quản lý" Spark Streaming, thì tập trung vào Delta Lake. Apache Flink, chịu ảnh hưởng lớn từ những đóng góp của Alibaba, lại "lăng xê" Paimon, một giải pháp "thay thế" cho Iceberg. Còn RisingWave thì sao? Họ lại "chơi lớn" khi hoàn toàn "đặt cược" vào Iceberg. Thay vì chỉ "chung thủy" với một định dạng bảng duy nhất, RisingWave còn tham vọng hỗ trợ nhiều dịch vụ catalog khác nhau, bao gồm AWS Glue Catalog, Polaris, và Unity Catalog nữa cơ!Tuy nhiên, sự "kết duyên" giữa streaming data và data lake không chỉ dừng lại ở việc nạp dữ liệu đâu nhé. Có một nhu cầu ngày càng "nóng hổi" về tính toán gia tăng (incremental computation – kiểu như chỉ tính toán phần dữ liệu mới hoặc thay đổi thôi ấy) trên data lake, mà bạn có thể thấy qua tính năng Delta Live Tables của Databricks. Điều thú vị là, vì Iceberg vẫn chưa hỗ trợ đầy đủ CDC (Change Data Capture), nên hiện tại chưa có hệ thống nào cung cấp khả năng tính toán gia tăng "mượt mà" trên Iceberg. Mặc dù vậy, cái "khoảng trống" này có thể sẽ sớm được lấp đầy thôi – "bản nháp" Iceberg spec v3 đang "lấp ló" ở chân trời rồi, và cuộc cạnh tranh trong không gian này mới chỉ đang "nóng" lên mà thôi!### Tối ưu hóa khả năng "phục vụ" truy vấn: "Tất cả trong Một" là chân ái!Nếu bạn đã "ngụp lặn" trong mảng xử lý luồng dữ liệu một thời gian, chắc hẳn bạn có nhận ra một xu hướng "rõ như ban ngày" không? Đó là: hầu hết các hệ thống xử lý luồng giờ đây đều "tự tay" xây dựng công cụ lưu trữ riêng của mình. Ví dụ, RisingWave không chỉ là một hệ thống xử lý luồng mà còn là một cơ sở dữ liệu streaming với khả năng lưu trữ và "phục vụ" dữ liệu được tích hợp sẵn. Tương tự, Flink gần đây đã giới thiệu Fluss và Paimon để "nâng cấp" khả năng phục vụ. Delta Live Tables của Databricks, dù được xây dựng trên Spark Streaming, cũng cho phép người dùng trực tiếp "truy vấn" dữ liệu, làm nổi bật một xu hướng lớn hơn trong ngành.Vậy tại sao tất cả các hệ thống xử lý luồng này lại "đổ xô" vào việc tích hợp cả lưu trữ và phục vụ? Câu trả lời nằm ở "chìa khóa vàng": đơn giản hóa kiến trúc! Theo truyền thống, các hệ thống xử lý luồng chỉ lo phần xử lý dữ liệu, còn mấy vụ lưu trữ và phục vụ thì lại "để riêng" cho các hệ thống khác. Tuy nhiên, việc "nuôi nấng" nhiều hệ thống cho cùng một ứng dụng sẽ tạo ra một "gánh nặng" vận hành đáng kể, làm tăng cả độ phức tạp lẫn chi phí.Bằng cách hợp nhất các "khâu" nạp dữ liệu, xử lý và phục vụ vào một hệ thống duy nhất, các nền tảng xử lý luồng giúp dữ liệu "chảy" mượt mà hơn, giảm gánh nặng bảo trì và "thúc đẩy" thời gian phát triển ứng dụng. Giờ đây, các nhà phát triển có thể xây dựng và triển khai ứng dụng chỉ trong vài tháng thay vì nhiều năm! Sự thay đổi này cũng giải quyết một "điểm đau" quan trọng: chi phí và độ phức tạp khi phải quản lý quá nhiều "bộ phận rời rạc" trong một hệ thống. Khi một nền tảng duy nhất "ôm trọn" việc nạp dữ liệu, xử lý trạng thái và phục vụ thời gian thực, chúng ta sẽ "gặt hái" được vô vàn lợi ích: hiệu quả cải thiện, độ trễ thấp hơn và chi phí giảm đáng kể. Kết quả là, các hệ thống xử lý luồng hiện đại đang "chào đón" cách tiếp cận toàn diện này để cung cấp khả năng lưu trữ và phục vụ mạnh mẽ, song hành với sức mạnh xử lý của chúng.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qon8452d0qdn5gvedec8.png' alt='Mọi người thích xử lý ít bộ phận hơn—lý tưởng nhất là chỉ một!'>Nhìn về phía trước, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ tiếp tục có những đổi mới "bùng nổ" trong không gian này khi các hệ thống phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng "khủng" về khả năng mở rộng, hiệu suất và sự đơn giản trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Sự "ồn ào" của AI: Và stream processing sẽ "kiếm ăn" thế nào?AI đã trở thành "ngôi sao sáng" trong gần như mọi cuộc trò chuyện công nghệ, và dĩ nhiên, các hệ thống xử lý luồng cũng không thể "đứng ngoài cuộc chơi" này rồi! Nhiều hệ thống event streaming và dữ liệu đang ráo riết phát triển các tính năng để giữ vững "thế thượng phong" trong bối cảnh AI "ngập tràn" này. Một mô hình đang "nổi như cồn" là: nạp trực tiếp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó dùng các dịch vụ nhúng (embedding services – tạm hiểu là biến dữ liệu thô thành các vector số) để chuyển đổi dữ liệu, và cuối cùng dùng các cơ sở dữ liệu vector để "kích hoạt" tìm kiếm vector. Xu hướng này "hot" đến mức ngay cả AWS giờ đây cũng đã có giải pháp hỗ trợ quy trình làm việc này luôn rồi!Nhu cầu về những khả năng "siêu việt" như vậy là rất rõ ràng. Ví dụ điển hình là Kaito, một trong những công ty tiền điện tử "hot" nhất, đang nạp dữ liệu thời gian thực "khủng khiếp" từ X (tức là Twitter cũ đó), thực hiện phân tích cảm xúc, và tạo ra những thông tin "đắt giá" giúp các nhà giao dịch đưa ra quyết định nhanh hơn, tất cả đều nhờ RisingWave. Việc phân tích cảm xúc này được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Tuy nhiên, một hạn chế "chí mạng" của LLMs hiện nay là độ trễ của chúng, thường phải 100-200ms mới phản hồi. Điều này khiến chúng không "hợp cạ" cho các lĩnh vực cực kỳ nhạy cảm về độ trễ như nhắm mục tiêu quảng cáo hay đề xuất sản phẩm, nơi mà các mô hình ML truyền thống vẫn đang "thống trị".<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ze9kmb61jum45shxs79j.png' alt='Phân tích cảm xúc thời gian thực trong Kaito.'>Vậy, AI thời gian thực sẽ trông như thế nào trong tương lai? Với những bước tiến "vượt bậc" của LLMs, ngày càng nhiều nhà phát triển đang tìm cách tích hợp các "cơ chế" dựa trên AI vào ứng dụng của họ. Kỹ thuật tính năng thời gian thực (real-time feature engineering – kiểu như tạo ra các đặc trưng dữ liệu ngay lập tức để AI dùng ấy) sẽ vẫn là nền tảng của những nỗ lực này, cho phép các ứng dụng xử lý và hành động trên dữ liệu một cách linh hoạt. Sự "bắt tay" giữa AI và xử lý luồng vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó đã sẵn sàng để định hình làn sóng đổi mới "khủng khiếp" tiếp theo trong các ứng dụng dữ liệu thời gian thực.### Kết luận: 2025 – Năm của Lakehouse và AI!Nếu phải tóm tắt xu hướng của các hệ thống xử lý luồng vào năm 2025 chỉ trong hai từ, thì đó sẽ là: **Lakehouse** và **AI**. Rõ ràng là mọi hệ thống xử lý luồng lớn đều đang "đổ dồn" về Iceberg và tích cực "khám phá" vai trò của mình trong việc tích hợp AI. Những công ty nào nhanh chóng "bắt nhịp" được với những xu hướng "nóng hổi" này sẽ không chỉ giữ vững được vị thế cạnh tranh mà còn phát triển "thần tốc" trong thế giới ứng dụng dữ liệu thời gian thực, chuyên sâu về dữ liệu, ngày càng mở rộng này.

Lê Lân

14/06/2025