Các hệ thống AI thường đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán và xử lý dữ liệu lớn, trong khi nhu cầu có thể thay đổi đáng kể theo từng thời điểm. Khi quy mô tăng, doanh nghiệp phải đồng thời đối mặt với áp lực về chi phí, bảo mật, hiệu năng và khả năng theo dõi trạng thái của toàn bộ hệ thống. Theo State of the Cloud 2026 của Flexera, quản lý chi phí cloud và bảo mật tiếp tục nằm trong nhóm thách thức hàng đầu của doanh nghiệp, trong bối cảnh mức độ sử dụng các dịch vụ GenAI trên public cloud tiếp tục gia tăng.
Trong bối cảnh đó, SotaTek mới đây đã bổ sung Amazon Web Services (AWS) Cloud Operations Competency vào hệ thống năng lực cloud của mình, với hai hạng mục Cloud Governance và Monitoring & Observability. Đây cũng là hai nhóm năng lực gắn trực tiếp với bài toán ngày càng rõ nét khi cloud và AI được đưa vào production: doanh nghiệp phải biết tài nguyên đang được sử dụng như thế nào, hệ thống đang hoạt động ra sao và vấn đề phát sinh ở đâu trước khi chúng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.
AI càng đi sâu vào vận hành, cloud càng khó kiểm soát
Khi AI chuyển từ thử nghiệm sang vận hành thực tế, nhu cầu tài nguyên, dữ liệu và lưu lượng có thể biến động nhanh, kéo theo áp lực lớn hơn về chi phí, hiệu năng và độ ổn định. Doanh nghiệp vì thế không chỉ cần mở rộng hạ tầng, mà còn phải biết tài nguyên đang được sử dụng ra sao, điểm nghẽn nằm ở đâu và vấn đề nào có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
NoteX, nền tảng AI do SotaTek phát triển, là một ví dụ. Trước khi hiện đại hóa hạ tầng, hệ thống chạy trên VMware (nền tảng ảo hóa giúp vận hành nhiều máy chủ ảo trên cùng hạ tầng vật lý) và việc mở rộng vẫn phụ thuộc nhiều vào thao tác thủ công. Khi nhu cầu tăng, dịch vụ họp đã tiến gần giới hạn dưới 200 cuộc họp đồng thời, trong khi thay đổi chính sách bản quyền VMware có thể khiến chi phí tăng thêm khoảng 30.000 - 35.000 USD mỗi năm.
SotaTek sau đó chuyển NoteX lên AWS, sử dụng Amazon EKS để hệ thống có thể tự động tăng giảm tài nguyên theo nhu cầu, triển khai ổn định hơn và giám sát tập trung. Nhờ đó, NoteX cải thiện khả năng mở rộng, giảm vận hành thủ công và tránh khoản chi phí bản quyền bổ sung nói trên.
Trường hợp này cho thấy khi hệ thống phát triển về quy mô, vấn đề cloud không chỉ nằm ở việc có đủ hạ tầng, mà ở khả năng quản trị và quan sát hệ thống một cách liên tục.
Quản trị và khả năng quan sát trở thành năng lực cốt lõi
Đây cũng là trọng tâm của hai hạng mục SotaTek được ghi nhận trong AWS Cloud Operations Competency. Cloud Governance tập trung vào quản lý tài nguyên, quyền truy cập, bảo mật và tuân thủ khi môi trường cloud mở rộng. Monitoring & Observability giúp doanh nghiệp theo dõi hạ tầng và ứng dụng, phát hiện vấn đề sớm và xác định nguyên nhân khi hiệu năng hoặc độ ổn định bị ảnh hưởng.
Với các hệ thống AI có nhiều thành phần phụ thuộc lẫn nhau, hai năng lực này giúp doanh nghiệp vừa duy trì khả năng kiểm soát, vừa hiểu hệ thống đang vận hành như thế nào trong thực tế. Đây là yếu tố ngày càng quan trọng khi AI được triển khai ở quy mô lớn hơn.
SotaTek mở rộng năng lực từ triển khai sang vận hành
AWS Cloud Operations Competency bổ sung vào các năng lực cloud SotaTek đã phát triển trước đó. Với vai trò AWS Well-Architected Partner, SotaTek hỗ trợ đánh giá và thiết kế kiến trúc theo các nguyên tắc về bảo mật, độ tin cậy, hiệu năng và khả năng mở rộng. AWS DevOps Services Competency tiếp tục mở rộng năng lực sang phát triển và triển khai phần mềm thông qua tự động hóa, CI/CD và DevSecOps.
Việc bổ sung AWS Cloud Operations Competency mở rộng năng lực sang giai đoạn sau triển khai, tập trung vào quản trị, giám sát và vận hành hệ thống. Qua đó, SotaTek đang hình thành sự kết nối giữa ba giai đoạn quan trọng gồm kiến trúc, phát triển và vận hành, thay vì coi cloud là một dự án kết thúc sau khi hoàn tất quá trình di chuyển hệ thống lên cloud hoặc triển khai hệ thống.
Khi AI tiếp tục được đưa sâu hơn vào các quy trình kinh doanh, môi trường cloud sẽ ngày càng khó dự đoán về nhu cầu tài nguyên, dữ liệu và hiệu năng. Điều đó khiến năng lực vận hành cần được tính đến sớm hơn trong chiến lược cloud, thay vì chỉ được xử lý sau khi hệ thống đã đi vào vận hành thực tế.