Cách Explain Plan câu lệnh trong PostgreSQL

🎯 MỤC TIÊU

• Biết câu lệnh truy vấn hoạt động như thế nào

• Biết tại sao SQL chạy chậm

• Biết cách định hướng tối ưu

Sửa bài viết

ELK Stack - 3 anh em siêu nhân trong quản lý logs

Mục lục

• Giới thiệu
• Logging
• ELK Stack
• Luồng hoạt động
• Why ELK Stack?
• Lời kết

Sửa bài viết

Module 12: Đạo đức và rủi ro AI – Kiểm soát nguy cơ, bảo vệ dữ liệu và vận hành AI có trách nhiệm

1. Tổng quan

AI rất mạnh, nhưng nếu không được kiểm soát đúng, có thể gây ra:

• Thiên vị (bias) → Phân biệt đối xử (giới tính, vùng miền...)

• Lạm dụng dữ liệu → Rò rỉ thông tin cá nhân (khách hàng, nhân viên)

• Mất kiểm soát mô hình → Ra quyết định sai, khó giải thích

• Deepfake, giả mạo → Tấn công vào hệ thống bằng hình thức tinh vi

🔍 Mục tiêu: Đảm bảo AI được vận hành minh bạch, an toàn, tuân thủ luật và đạo đức nghề nghiệp.

Sửa bài viết

Module 11: AI + Chatbot nội bộ – Tự động hoá hỗ trợ kỹ thuật và vận hành bằng trợ lý AI

1. Tổng quan

Trong tổ chức lớn có:

• Nhiều quy trình IT (reset mật khẩu, kiểm tra log, xử lý lỗi),

• Nhiều tài liệu nội bộ phân tán,

• Yêu cầu hỗ trợ 24/7 (ngay cả khi nhân sự chưa kịp phản hồi),

👉 Chatbot AI đóng vai trò:

• Trợ lý kỹ thuật nội bộ

• Cổng tra cứu quy trình, tài liệu, lỗi phổ biến

• Hỗ trợ người dùng – đội vận hành – lãnh đạo ra quyết định nhanh hơn

Sửa bài viết

Module 11: AI + Chatbot nội bộ – Tự động hoá hỗ trợ kỹ thuật và vận hành bằng trợ lý AI

1. Tổng quan

Trong tổ chức lớn có:

• Nhiều quy trình IT (reset mật khẩu, kiểm tra log, xử lý lỗi),

• Nhiều tài liệu nội bộ phân tán,

• Yêu cầu hỗ trợ 24/7 (ngay cả khi nhân sự chưa kịp phản hồi),

👉 Chatbot AI đóng vai trò:

• Trợ lý kỹ thuật nội bộ

• Cổng tra cứu quy trình, tài liệu, lỗi phổ biến

• Hỗ trợ người dùng – đội vận hành – lãnh đạo ra quyết định nhanh hơn

Sửa bài viết

Module 10: MLOps và Giám sát AI – Quản lý vòng đời mô hình AI trong môi trường CNTT vận hành 24/7

1. Tổng quan

• Giống như DevOps giúp phần mềm triển khai ổn định, MLOps (Machine Learning Operations) giúp:

  • Tự động triển khai mô hình AI vào hệ thống thật.

  • Theo dõi hiệu suất mô hình sau khi đưa vào hoạt động.

  • Tái huấn luyện khi chất lượng suy giảm.

  • Quản lý phiên bản, rollback khi cần.

🔍 Mục tiêu: Quản lý toàn bộ vòng đời mô hình AI – từ training đến giám sát và cải tiến, nhất là trong môi trường dữ liệu thay đổi liên tục như tính cước, log bảo mật, gian lận, hành vi người dùng.

Sửa bài viết

Module 9: Xây dựng Pipeline AI – Quy trình tự động triển khai AI từ A đến Z

1. Tổng quan

Để AI vận hành bền vững trong môi trường CNTT thực tế (CDR, OCS, log bảo mật, giám sát hệ thống...), bạn cần một pipeline AI – tức là quy trình xử lý toàn diện bao gồm:

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

2. Làm sạch và tiền xử lý (Data Preprocessing)

3. Huấn luyện mô hình (Model Training)

4. Triển khai mô hình (Model Deployment)

5. Giám sát và tối ưu (Monitoring & Retraining)

👉 Pipeline AI giúp bạn:

• Tự động hóa toàn bộ quy trình

• Giảm rủi ro khi triển khai mô hình

• Tái sử dụng và cải tiến liên tục

Sửa bài viết