Truyền thống: giám sát hệ thống dựa trên ngưỡng (CPU > 80%, RAM > 90%) → dễ quá tải cảnh báo, bỏ sót lỗi tiềm ẩn.
Với AI, hệ thống có thể:
Học mô hình hoạt động bình thường, phát hiện bất thường (Anomaly Detection).
Dự báo lỗi sắp xảy ra (predictive alerting).
Tự động phân loại cảnh báo, giảm cảnh báo giả.
🔍 Mục tiêu: Giảm sự cố hệ thống, tăng thời gian phản hồi, tối ưu vận hành.
AI chỉ hiệu quả nếu được "nuôi" bằng dữ liệu đúng, đủ, sạch và có cấu trúc. Trong quản trị hệ thống CNTT viễn thông, bạn sẽ làm việc với:
Log hệ thống (Firewall, SIEM, PAM…)
Bản ghi tính cước (CDR)
Số liệu giám sát hệ thống (CPU, traffic, session...)
Dữ liệu người dùng, gói cước, sự kiện mạng
👉 Từ đó, AI có thể học để: phát hiện bất thường, đề xuất cảnh báo, phát hiện gian lận, hoặc tự động tạo báo cáo.
AI có thể hỗ trợ người quản lý hệ thống CNTT ở 3 nhóm công việc văn phòng quan trọng:
Soạn thảo: Báo cáo, email, quy trình, đề xuất kỹ thuật.
Phân tích: Log, tài liệu kỹ thuật, văn bản dài.
Tổ chức: Lập kế hoạch, checklist, theo dõi công việc.
Việc áp dụng đúng sẽ giúp giảm 50–70% thời gian làm việc với giấy tờ, văn bản kỹ thuật hoặc báo cáo.
Prompt Engineering là kỹ thuật soạn thảo câu lệnh đầu vào (prompt) để AI hiểu đúng ý người dùng và phản hồi chính xác, đầy đủ, hữu ích.
Với các AI như ChatGPT, hiệu quả trả lời phụ thuộc tới 70–80% vào cách bạn hỏi.
Prompt tốt = tiết kiệm thời gian, tăng hiệu suất, giảm sai sót khi xử lý thông tin.
AI (Artificial Intelligence) là công nghệ cho phép máy móc học và thực hiện các nhiệm vụ như con người: phân tích dữ liệu, xử lý ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh, đưa ra quyết định.
Các nhóm chính:
Machine Learning (ML): học từ dữ liệu
Deep Learning (DL): học sâu qua mạng nơron
NLP: xử lý ngôn ngữ
GenAI: tạo nội dung mới (như ChatGPT, Midjourney...)
Trong DB2 (IBM Db2 Database), hai lệnh REORG và RUNSTATS đóng vai trò rất quan trọng trong việc duy trì hiệu năng và ổn định hệ thống. Chúng phục vụ cho tối ưu hóa truy vấn, quản lý bộ nhớ, và cải thiện kế hoạch thực thi của optimizer.
