1️⃣ Kiến trúc Event-Driven – Dữ liệu chảy khi sự kiện tới

• Tính năng chính:
  Producer (ứng dụng, database, sensor, user action) phát sinh sự kiện → Message Broker tiếp nhận & lưu tạm → Consumer xử lý ngay khi nhận được.

• Ưu điểm:

  • Độ trễ cực thấp (latency ~ms–s thay vì phút/giờ).

  • Tách rời hệ thống (decoupling): Producer không cần biết Consumer là ai.

  • Scale theo topic/partition, dễ dàng mở rộng khi lưu lượng tăng.

• Ví dụ Use case:

  • Realtime analytics hành vi người dùng trên e-commerce.

  • Cảnh báo gian lận (fraud detection) trong ngân hàng.

  • Cập nhật dashboard KPI tức thì cho team kinh doanh.

  • Kích hoạt workflow tự động: ví dụ user đăng ký → gửi email welcome ngay.

2️⃣ Message Layer – Kafka / Pub/Sub làm “xương sống”

• Tính năng chính:

  • Topic / Partition: chia dữ liệu thành dòng riêng biệt để song song hóa xử lý.

  • Retention: giữ log trong X ngày/tuần để consumer có thể đọc lại.

  • Consumer group & offset: track trạng thái đọc của từng consumer.

• Ưu điểm:

  • Xử lý hàng triệu event/giây.

  • Replication để đảm bảo fault tolerance.

  • Mở rộng ngang (scale out) dễ dàng.

• Ví dụ Use case:

  • Thu thập log web/app (clickstream).

  • CDC (Change Data Capture) từ DB qua Debezium → đẩy sang topic Kafka.

  • Làm nguồn dữ liệu đầu vào cho nhiều downstream system: data lake, data warehouse, streaming engine.

3️⃣ Stream Processing – Flink/Spark để tính toán realtime

• Tính năng chính:

  • Windowing: tumbling, sliding, session windows để tổng hợp dữ liệu theo thời gian.

  • Stateful processing: nhớ trạng thái giữa các event để xử lý phức tạp.

  • Watermark & late data: xử lý dữ liệu tới muộn hoặc không theo thứ tự.

  • Exactly-once semantics: tránh trùng lặp hoặc bỏ sót.

• Ưu điểm:

  • Tính metric theo phút/giờ thay vì ngày/tuần.

  • Join nhiều stream/dataset để ra insight tức thì.

  • Phát hiện anomaly (giao dịch bất thường, spike traffic).

• Ví dụ Use case:

  • Realtime KPI dashboard (doanh thu phút, DAU, MAU).

  • Alert “cảnh báo trễ chuyến bay” trong 5 phút đầu tiên khi có dữ liệu sensor.

  • Cập nhật bảng materialized view để BI tool (Power BI, Superset) đọc ngay.

4️⃣ Lời khuyên & Best Practice khi triển khai

• Thiết kế schema chuẩn:

  • Dùng Schema Registry (Avro, Protobuf) để quản lý version, backward/forward compatibility.

• Đảm bảo idempotency:

  • Gán key chuẩn, dedup logic để tránh ghi trùng khi retry.

• Chất lượng & độ tin cậy:

  • Dùng Dead-letter Queue (DLQ) cho event lỗi.

  • Monitoring consumer lag để phát hiện khi downstream bị chậm.

  • Backpressure control để tránh “nghẽn cổ chai”.

• Quản trị chi phí & hiệu năng:

  • Chọn retention hợp lý (không giữ log quá lâu).

  • Partition theo business key (user_id, order_id) để dễ query & phân tích.

  • Bật compression (Snappy, LZ4) để giảm storage/network cost.

💡 Insight

Event-driven pipeline + stream processing = insight từ phút sang giây.
Nếu batch chỉ phù hợp cho báo cáo cuối ngày, thì event-driven giúp doanh nghiệp:

• Bắt kịp sự kiện khi nó diễn ra.

• Giảm thiểu rủi ro (fraud, lỗi hệ thống).

• Tự động hóa hàng loạt workflow mà con người không thể xử lý nhanh như vậy.

📞 Hotline: 0352.433.233

📧 Email: cskh@mcivietnam.com