Từ Monolith Sang Microservices
Tốc độ phần mềm là lợi thế của bạn. Thích ứng. Thành công.
Thách thức về khả năng mở rộng: Ứng dụng monolith có thể trở thành nút thắt khi các tính năng AI yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán và khả năng mở rộng chuyên biệt.
Tính linh hoạt & tốc độ triển khai: Mã nguồn lớn cản trở việc lặp nhanh và triển khai mô hình/tính năng AI mới, làm chậm thời gian ra thị trường.
Hạn chế của công nghệ: Việc tích hợp nhiều framework và công cụ AI trong một khối monolith chặt chẽ là rất cồng kềnh.
Khả năng chịu lỗi & cô lập sự cố: Lỗi ở một phần monolith có thể khiến toàn bộ ứng dụng AI ngừng hoạt động, ảnh hưởng đến vận hành quan trọng.
Tự chủ nhóm & phát triển song song: Monolith thường gây phụ thuộc giữa các nhóm, trong khi microservices cho phép phát triển và triển khai độc lập các thành phần AI.
Khám phá điều khả thi với kiến trúc phù hợp
Mở rộng độc lập các dịch vụ AI cụ thể như gợi ý, xử lý ngôn ngữ tự nhiên theo nhu cầu.
Tăng tốc vòng đời phát triển cho các tính năng AI mới, cho phép thử nghiệm và triển khai nhanh hơn.
Dùng ngôn ngữ và framework tối ưu cho từng dịch vụ AI, tối ưu hiệu năng và hiệu quả phát triển.
Cô lập sự cố ở từng microservice, tránh sập toàn hệ thống và đảm bảo AI hoạt động liên tục.
Mã nguồn nhỏ, tập trung giúp giản lược gỡ lỗi, kiểm thử và cập nhật
từng thành phần AI.
Di Chuyển Sang Microservices
Kết quả thực tế từ các tổ chức đã chuyển đổi kiến trúc monolith sang giải pháp microservices có khả năng mở rộng.
Triển Khai Nhanh Hơn
Cô Lập Sự Cố Tốt Hơn
Giảm Chi Phí Hạ Tầng
Tăng Năng Suất Dev
Di Chuyển Hơn 1000+ Trang Chỉ Trong 1 Tháng
Cho một nền tảng EdTech hàng đầu.
Thách ThứcMột nền tảng EdTech nổi bật tại Ấn Độ gặp nhiều hạn chế nghiêm trọng với kiến trúc monolith.
Triển khai tính năng chậm làm ảnh hưởng trải nghiệm người dùng
Vấn đề mở rộng cho AI học tập cá nhân hóa vào giờ cao điểm
Chi phí bảo trì cao làm giảm ngân sách đầu tư tăng trưởng
Lượng người dùng tăng đòi hỏi giải pháp linh hoạt hơn
Di chuyển chiến lược từ hệ thống monolith sang kiến trúc microservices, tập trung ban đầu vào các tính năng quan trọng hướng người dùng và gợi ý nội dung do AI dẫn dắt.
Việc di chuyển cho phép phát triển và triển khai song song, giảm mạnh thời gian tái cấu trúc và ra mắt tính năng mới. Tính mô-đun của microservices cũng giúp tối ưu sử dụng tài nguyên, từ đó giảm chi phí vận hành dài hạn.
Doanh nghiệp EdTech có thể lặp nhanh các tính năng AI như đánh giá thích ứng và mô-đun gia sư thông minh, triển khai cập nhật hàng tuần thay vì hàng tháng.
Các dịch vụ cụ thể như mạng phân phối nội dung và công cụ gợi ý AI có thể mở rộng độc lập để xử lý tải cao trong kỳ thi, đảm bảo trải nghiệm mượt mà.