Tin Tức CNTT

Các đặc điểm nổi bật của điện toán đám mây

Dùng chung tài nguyên và độc lập vị trí

Các tài nguyên máy tính của nhà cung cấp dịch vụ được dùng chung với mục đích phục vụ cho người dùng dựa theo mô hình multi-tenant. Mô hình này sẽ cho phép tài nguyên vật lý và cả tài nguyên ảo hóa được phân bổ dựa vào nhu cầu của người sử dụng. Như vậy, khi nhu cầu người dùng tăng lên hoặc giảm xuống thì tài nguyên cũng sẽ tăng giảm được tương ứng để đáp ứng nhu cầu cụ thể đó.

Ví dụ với dịch vụ Cloud Server – máy chủ ảo chạy trên hạ tầng ảo hóa điện toán đám mây sẽ do nhà cung cấp đám mây (như BizFly Cloud) sở hữu, người dùng có thể thuê máy chủ ảo và trả tiền cho các tài nguyên như CPU, RAM… theo dung lượng sử dụng tính theo giờ, thay vì phải mua máy chủ vật lý đắt đỏ.

Dịch vụ tự phục vụ theo nhu cầu

Đây là một trong những đặc tính quan trọng và đem lại nhiều giá trị vì người dùng có thể chủ động thiết lập yêu cầu tăng giảm: dung lượng lưu trữ, thời gian sử dụng Server,… nhằm đáp ứng các yêu cầu của hệ thống mà không cần tương tác với nhà cung cấp dịch vụ.

Dễ dàng bảo trì

Các máy chủ có thể được bảo trì dễ dàng và downtime (thời gian không hoạt động) là rất thấp,. Và thậm chí trong một số trường hợp lý tưởng không có downtime. Điện toán đám mây luôn luôn cập nhật và nâng cấp. Các cập nhật tương thích tốt hơn với các thiết bị và hoạt động nhanh hơn trước, các lỗi cũng được khắc phục trong quá trình nâng cấp này.

Khả năng truy cập mạnh mẽ

Người dùng có thể truy cập dữ liệu đám mây hoặc tải dữ liệu lên đám mây từ bất kỳ đâu chỉ với sự trợ giúp của thiết bị và kết nối internet. Truy cập luôn sẵn sàng chỉ cần có kết nối internet.

Tính sẵn sàng

Các khả năng của Đám mây có thể được tùy chỉnh theo nhu cầu sử dụng và đám mây có thể được mở rộng rất nhiều. Nhờ đó người dùng có thể mua thêm dung lượng từ rất ít đến rất nhiều bất cứ khi nào có nhu cầu.

Hệ thống tự động và dịch vụ đo lường

Điện toán đám mây hỗ trợ tự động phân tích dữ liệu và đo lường ở một số cấp độ dịch vụ. Khách hàng có thể được cung cấp các cung cụ theo dõi, kiểm soát và báo cáo việc sử dụng. Điều này giúp minh bạch các giao dịch cho cả bên cung cấp cũng như khách hàng.

Ví dụ với các loại dịch vụ như lưu trữ, dữ liệu, băng thông và tài khoản người dùng sẽ được giới hạn và kích hoạt theo tháng. Việc sử dụng tài nguyên sẽ được kiểm soát, theo dõi và báo cáo nhằm cung cấp dữ liệu sử dụng dịch vụ đến người dùng một cách minh bạch nhất.

Tiết kiệm chi phí đầu tư

Đây được xem là một trong những đặc tính hấp dẫn nhất cloud computing mang lại. Người dùng không cần phải đầu tư cho việc mua các thiết bị phần cứng, phần mềm từ đầu hoặc chỉ phải mua rất ít. Các tài nguyên được cung cấp và truy cập từ xa giúp tiết kiệm các chi phí bảo trì, nâng cấp máy chủ hàng tháng hoặc hàng năm. Các công việc này sẽ do nhà cung cấp dịch vụ đám mây chịu trách nhiệm và bảo đảm, người dùng chỉ cần tập trung cho các công việc vận hành, phát triển quan trọng.

Pay as you go

Trong điện toán đám mây, người dùng chỉ phải trả tiền cho dịch vụ hoặc không gian mà họ đã sử dụng. Không có chi phí ẩn hoặc phụ phí phải trả. Thanh toán theo dung lượng cũng giúp tiết kiệm chi phí tối ưu, tránh lãng phí cho các phần dung lượng không dùng hết so với việc đầu tư thiết bị vật lý từ đầu.

Tính bảo mật

Cloud Security cũng là một trong những tính năng ưu việt của điện toán đám mây. Băng cách tạo snapshot (ảnh chụp nhanh) dữ liệu lưu trữ, dữ liệu sẽ không bị mất ngay cả khi một trong các máy chủ bị hỏng. Dữ liệu được lưu trữ trong các thiết bị lưu trữ, không thể bị tấn công và sử dụng bởi bất kỳ người nào khác.

Những lợi ích của điện toán đám mây là rõ ràng, điều quan trọng là cần phải tận dụng những lợi thế đó sao cho đúng đắn và hiệu quả. Không chỉ sở hữu sẵn những lợi thế vượt trội của điện toán đám mây, các nhà cung cấp tại Việt Nam còn có thêm những lợi thế về tốc độ kết nối, đường truyền mạng, băng thông, vị trí địa lý gần hơn với hạ tầng máy chủ đặt tại Việt Nam. BizFly Cloud hiện là một trong 5 nhà cung cấp đám mây Việt Nam đáp ứng đầy đủ các tiêu chí, chỉ tiêu kỹ thuật của nền tảng đám mây Việt Nam do Bộ TT&TT đưa ra.

Theo Bizfly Cloud chia sẻ

Với số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi phút, yêu cầu trích xuất thông tin chi tiết hữu ích là điều bắt buộc đối với các doanh nghiệp, giúp họ tìm ra điểm nổi bật trong thị trường rộng lớn. Kỹ sư dữ liệu sẽ thiết lập và lưu trữ dữ liệu để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình khai thác, chuyển đổi dữ liệu và các quy trình khác. Các công ty xây dựng được những chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu thực tế, sáng tạo được những điều mới mẻ sẽ luôn giành chiến thắng trong bối cảnh thương trường như chiến trường hiện nay.

Định nghĩa Data Science (Khoa học dữ liệu)

Vì Data Science là một lĩnh vực có phạm vi rộng nên không có cách nào để xác định chính xác rõ ràng vai trò của một nhà khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực khoa học dữ liệu là gì. Bộ kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu bao gồm các phép đo thống kê, phân tích, kỹ năng lập trình và sự nhạy bén trong kinh doanh. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có một nền tảng vững chắc về toán học hoặc các lĩnh vực khoa học khác và sở hữu bằng tiến sĩ cũng là một khả năng khác biệt. Không có nhà khoa học dữ liệu, thì những giá trị to lớn của dữ liệu lớn sẽ không được khai thác.

Vì vậy ngày nay, tất cả các doanh nghiệp trên thế giới đều đang có nhu cầu rất lớn trong việc chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị cho mình. Do đó, hiểu các khái niệm cơ bản về Khoa học dữ liệu, bạn sẽ trở nên thông thái hơn trong một thế giới định hướng dữ liệu như bây giờ.

Khoa học dữ liệu khiến công việc trở nên dễ dàng hơn?

Vì Data Science không phải là một single domain, nên nó bao gồm nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau để có được những dữ liệu phù hợp và chuyển chúng thành những thông tin chi tiết có giá trị cho doanh nghiệp. Đó là sự kết hợp giữa con người và máy móc. Khi nói đến nghiên cứu, trí tuệ của con người là quan trọng nhất. Nhưng khi nói đến việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, máy móc là tối ưu nhất.

Các công ty khoa học dữ liệu hàng đầu

1. Google

Google là công ty lớn nhất hiện nay đang theo đuổi Data Science và chiêu mộ những nhà khoa học dữ liệu hàng đầu. Hiện nay Google hoạt động trong tất cả các lĩnh vực data scientists, artificial intelligence và machine learning, do đó Google cũng là một trong những tổ chức trả lương cho các nhà khoa học dữ liệu thuộc top cao nhất.

2. Amazon

Amazon là một gã khổng lồ về thương mại điện tử và điện toán đám mây đang chiêu mộ một số lượng lớn các nhà khoa học dữ liệu. Họ cần các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về mindset của khách hàng, tăng cường phạm vi địa lý hoạt động trên cả ecommerce domain và ecommerce domain cho các mục tiêu kinh doanh khác nhau.

3. Visa

Visa là một cổng tài chính trực tuyến cho hầu hết các tổ chức, Visa thực hiện hàng trăm triệu các giao dịch mỗi ngày. Do đó, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu là rất lớn tại Visa, nhằm tạo thêm doanh thu, kiểm tra các giao dịch gian lận, tùy chỉnh các sản phẩm và dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng…

Bạn có thể làm gì với Data Science?

• Đưa ra được những kết luận hoặc tạo ra được những câu hỏi mở.
• Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và nội bộ.
• Triển khai thống kê, học máy và phương pháp phân tích.
• Làm tinh gọn dữ liệu, giúp dữ liệu có thể sẵn sàng cho việc xử lý và phân tích.
• Có cái nhìn đa chiều từ các góc độ khác nhau để xác định các mẫu, quan hệ và xu hướng ẩn mình trong khối lượng dữ liệu khổng lồ đó.
• Sử dụng kết hợp các công cụ thuật toán và công cụ tự động hóa.
• Thiết kế lại quy trình, hệ thống, sử dụng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu.

Ưu điểm của Data Science

• Nhà khoa học dữ liệu giúp các quản lý đưa ra những quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
• Nó trao quyền cho các nhà ra quyết định với khối lượng dữ liệu vững chắc, giúp họ vạch ra một kế hoạch nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh.
• Bạn có thể dự đoán những thách thức và cơ hội mới thông qua sức mạnh của dữ liệu.
• Phát hiện xu hướng và tận dụng nó trước khi cạnh tranh diễn ra.
• Thiết lập các nguyên tắc cho các best practices và các phương pháp đã thử và thử nghiệm.
• Kiểm tra nghiêm ngặt các quyết định cho đến khi đạt được sự hoàn hảo.

Ai là đối tượng thích hợp cho việc học các công nghệ Khoa học Dữ liệu?

Khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở các chuyên gia công nghệ mà các nhà thống kê và kiến trúc sư thông tin cũng có tìm hiểu và tham gia vào lĩnh vực này.

Tuy nhiên Data Science đặc biệt quan trọng với những người thuộc các lĩnh vực sau đây:

• Data Science
• Machine Learning
• Data Mining
• Data visualization
• Business Intelligence
• Big Data
• Business Analysis

Để làm Data Scientist cần những tố chất gì?

Dưới đây là những tố chất cần thiết để trở thành một Data Scientist:

• Kiên nhẫn: Có thể nói đây là một trong những tố chất cần thiết và quan trọng của Data Scientist.
• Giao tiếp tốt: Công việc Data Scientist đòi hỏi cần có kỹ năng giao tiếp rất nhiều như: Giao tiếp team business, giao tiếp team engineer, giải thích insights.
• Luôn tìm hiểu cái mới: Nghề Data Scientist cần nhiều điều mới mẻ, sử dụng những kiến thức liên ngành.

Những kỹ năng cần thiết của Data Scientist:

• Machine learning: Học từ dữ liệu để có thể tạo ra những predictive model.
• Database: Có thể lưu trữ với truy xuất dữ liệu, dễ dàng thực hiện một số tính toán.
• Programming languages: Viết code nhằm áp dụng cho các model đã được học ở trên sản phẩm cụ thể.
• Visualization: Có thể hiểu rõ hơn về các dữ liệu hoặc có thể trình bày được kết quả để phân tích.

Chu trình của Data Scientist

Một chu trình cần có của một Data Scientist sẽ có 3 giai đoạn chính:

Bước 1 chuẩn bị: Ở bước này các dữ liệu cần được thu thập và làm sạch, dữ liệu vẫn còn nhiễu. Bạn cần phải thực hiện các bước để cải thiện được chất lượng chuyển nó sang định dạng máy có thể đọc và hiểu được.

Bước 2 thử nghiệm: Đây là bước thiết lập, các dữ liệu đều được trực quan hóa, những mô hình cũng được tạo ra từ đây. Điều này cũng không làm tốn quá nhiều thời gian.

Bước 3 phân phối: Báo cáo kết quả dưới dạng tài liệu, sau đó bạn có thể trình bày cho quản lý. Khi quản lý đã thông qua thì những quyết định cần thiết sẽ được tải xuống.

Hy vọng rằng những kiến thức Bizfly Cloud đã tổng hợp ở trên sẽ giúp được bạn đọc hiểu được Data Scientist là gì? Hiện nay cơ hội nghề nghiệp của một Data Science là khá cao. Chính vì vậy đừng quên trao dồi kinh nghiệm cũng như kĩ năng cần thiết để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp.

Theo Bizfly Cloud chia sẻ