Vì sao Data Engineer cần học Cloud?

• ☁ Hạ tầng linh hoạt: Không cần tự quản lý server vật lý.
• 📈 Dễ mở rộng: Tăng giảm tài nguyên theo nhu cầu.
• 💰 Tối ưu chi phí: Trả tiền theo mức sử dụng (pay-as-you-go).
• 🔗 Tích hợp dễ dàng: Kết nối API, công cụ BI, ML platform.

Cloud giúp Data Engineer triển khai pipeline nhanh hơn, an toàn hơn và đáp ứng yêu cầu realtime của doanh nghiệp.

AWS – Amazon Web Services

AWS là nền tảng cloud lớn nhất thế giới, phổ biến trong doanh nghiệp:

• 🗄 Dịch vụ dữ liệu:
  • S3 (Data Lake), Redshift (Data Warehouse)
  • Glue (ETL), EMR (Hadoop/Spark cluster)
• ⚙️ Điểm mạnh:
  • Hệ sinh thái phong phú, tài liệu đầy đủ
  • Hỗ trợ Big Data, Streaming (Kinesis) rất tốt
• 🔧 Điểm yếu:
  • Cấu hình ban đầu phức tạp, nhiều dịch vụ khó học hết

GCP – Google Cloud Platform

Được yêu thích bởi cộng đồng phân tích dữ liệu nhờ sự đơn giản:

• 🗄 Dịch vụ dữ liệu:
• BigQuery (serverless Data Warehouse)
• Dataflow (ETL/ELT streaming), Pub/Sub (messaging)
• ⚙️ Điểm mạnh:
• BigQuery tối ưu cho phân tích, giá hợp lý
• Tích hợp tốt với AI/ML (Vertex AI)
• 🔧 Điểm yếu:
• Ít dịch vụ hơn AWS, hệ sinh thái chưa đa dạng bằng

Azure – Microsoft Cloud

Phù hợp với doanh nghiệp đang dùng hệ sinh thái Microsoft:

• 🗄 Dịch vụ dữ liệu:
• Azure Synapse (DWH), Data Factory (ETL), Event Hub
• ⚙️ Điểm mạnh:
• Tích hợp mượt với Power BI, Office 365
• Hỗ trợ tốt cho hệ thống doanh nghiệp truyền thống
• 🔧 Điểm yếu:
• Học tài liệu tiếng Anh, giao diện có phần phức tạp

So sánh nhanh

Nên chọn nền tảng nào?

• Nếu bạn muốn học đa dạng dịch vụ, có cơ hội làm cho Big Tech → chọn AWS.
• Nếu bạn tập trung vào phân tích dữ liệu và ML → chọn GCP (BigQuery cực mạnh).
• Nếu bạn làm việc ở doanh nghiệp dùng Power BI/Office → chọn Azure.

💡 Mẹo: Học ít nhất 1 nền tảng để hiểu khái niệm chung (IAM, VPC, ETL, DWH), sau đó có thể chuyển sang nền tảng khác dễ dàng.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com