Lộ trình Trí tuệ nhân tạo (AI) & Học máy (ML)

Giai đoạn	Lĩnh vực Chính	Công nghệ & Công cụ	Mục tiêu
1. Nền tảng Hạ tầng	Mạng, OS & Ảo hóa	Mạng: TCP/IP, DNS, VPN, VPC Hệ điều hành: Linux (Ubuntu/CentOS) Ảo hóa: Hypervisor, VM	Hiểu cách hạ tầng được xây dựng và quản lý ở mức cơ bản.
2. Điện toán Đám mây	Dịch vụ Cloud cốt lõi	Nhà cung cấp: AWS, Azure, hoặc GCP Dịch vụ: EC2, S3, RDS, IAM Mô hình: IaaS, PaaS, SaaS	Nắm vững cách sử dụng các dịch vụ thiết yếu của một nhà cung cấp đám mây lớn.
3. Vận hành & Tự động hóa	Containers & IaC	Containers: Docker, Kubernetes (EKS, AKS, GKE) IaC: Terraform, CloudFormation CI/CD: GitHub Actions, Jenkins	Tự động hóa việc xây dựng, triển khai và quản lý hạ tầng ứng dụng.
4. Điện toán Biên	Khái niệm & Nền tảng	Khái niệm: Độ trễ thấp, xử lý tại chỗ Ứng dụng: IoT, Smart Cities, AR/VR Nền tảng: KubeEdge, AWS IoT Greengrass	Hiểu tại sao cần xử lý dữ liệu ở biên và các công nghệ liên quan.
5. Tích hợp Cloud-Edge	Kiến trúc Hybrid	Đồng bộ dữ liệu: MQTT, Data Pipelines Quản lý tập trung: Rancher, AWS Outposts Bảo mật: Zero Trust, Secure Gateway	Xây dựng hệ thống kết hợp sức mạnh xử lý của cloud và tốc độ của edge.
6. Chuyên sâu & Tương lai	Serverless, FinOps & AI	Serverless: AWS Lambda, Azure Functions FinOps: Tối ưu chi phí đám mây AI at the Edge: TinyML, TFLite	Đi sâu vào các công nghệ tiên tiến và xu hướng định hình tương lai.

Tư Duy Cốt Lõi

1. Tư duy về Sự co giãn & Phân tán

Thiết kế hệ thống có khả năng tự động mở rộng khi tải tăng và hoạt động ổn định trên nhiều vị trí địa lý khác nhau.

2. Bảo mật là trên hết (Security-First)

Luôn xem xét các khía cạnh bảo mật từ khâu thiết kế, đặc biệt trong môi trường phân tán phức tạp như cloud-edge.

3. Ý thức về Chi phí (Cost-Awareness)

Hiểu rõ cách các dịch vụ tính phí và liên tục tìm cách tối ưu hóa chi phí vận hành trên cả cloud và edge.

4. Tự động hóa mọi thứ

Nếu một tác vụ phải lặp lại nhiều hơn hai lần, hãy tìm cách tự động hóa nó. Đây là chìa khóa để quản lý các hệ thống quy mô lớn.