1️⃣ Serverless là gì và tại sao quan trọng?

🔹 Khái niệm:
Serverless là mô hình triển khai ứng dụng/dịch vụ mà người dùng không cần quản lý máy chủ vật lý hay cluster. Thay vào đó, nhà cung cấp cloud (AWS, GCP, Azure) chịu trách nhiệm vận hành, auto-scaling, phân bổ tài nguyên, và tính phí theo mức sử dụng thực tế.

• Không còn provisioning server thủ công.

• Không cần quản trị hệ điều hành, patch bảo mật.

• Không lo server idle gây lãng phí.

🔹 Lợi ích nổi bật:

• Tiết kiệm chi phí: Chỉ trả tiền khi function chạy → phù hợp cho workload biến động.

• Tự động scale: Khi workload tăng/giảm, serverless function tự scale theo nhu cầu.

• Nhanh chóng triển khai: Code → Deploy pipeline chỉ trong vài phút.

• Tập trung vào logic dữ liệu: Data Engineer chỉ cần viết function xử lý mà không phải quản trị hạ tầng.

🔹 Ví dụ phổ biến:

• AWS Lambda – biểu tượng của serverless.

• Google Cloud Functions – phù hợp cho integration nhanh.

• Azure Functions – tích hợp sâu với ecosystem của Microsoft.

2️⃣ Triển khai ETL/ELT với Serverless

Data pipeline truyền thống thường dựa vào cluster Spark, Hadoop hoặc Airflow workers. Nhưng với serverless, pipeline có thể được “bẻ nhỏ” thành các function chạy độc lập.

🔹 Extract & Load serverless:

• Dùng AWS Lambda / GCP Functions để thu thập dữ liệu từ API, IoT sensor, log files.

• Data được push vào S3, BigQuery, Snowflake ngay lập tức.

🔹 Transform serverless:

• Thay vì phải spin up cluster, ta có thể tận dụng BigQuery (GCP), Snowflake, Databricks serverless để xử lý trực tiếp trên cloud.

• Transform steps chạy khi có trigger, đảm bảo hiệu quả và nhanh chóng.

🔹 Tối ưu chi phí:

• Với serverless, không tồn tại “server idle”.

• Tính phí theo thời gian chạy function và lượng dữ liệu xử lý → giảm 40–60% chi phí so với cluster truyền thống cho workload không liên tục.

3️⃣ Serverless cho dữ liệu realtime

Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của serverless là realtime data processing.

🔹 Streaming pipelines:

• Tích hợp với Kafka, AWS Kinesis, GCP Pub/Sub → xử lý event stream theo thời gian thực.

• Serverless function được trigger ngay khi có event, không cần duy trì cluster cố định.

🔹 Scaling tự động:

• Nếu lượng event tăng gấp 10 lần (ví dụ Black Friday của e-commerce), serverless function sẽ tự scale hàng nghìn instance để xử lý, không làm gián đoạn pipeline.

🔹 Use case điển hình:

• Ngân hàng: Phát hiện giao dịch gian lận realtime.

• E-commerce: Cập nhật tồn kho realtime để tránh overselling.

• Digital Marketing: Phân tích clickstream người dùng để gợi ý sản phẩm ngay tức thì.

4️⃣ Lời khuyên & Best Practice khi triển khai

Mặc dù serverless rất mạnh, không phải pipeline nào cũng nên áp dụng.

🔹 Chọn đúng hạ tầng:

• Nếu workload là batch siêu lớn (hàng trăm TB dữ liệu), cluster Spark/Databricks vẫn hiệu quả hơn serverless.

• Serverless phù hợp cho event-driven, micro batch, realtime pipelines.

🔹 Kết hợp orchestration tools:

• Dùng Airflow, Prefect, Dagster để quản lý DAG, trigger function, theo dõi dependencies.

• Giúp pipeline minh bạch, dễ debug, dễ retry.

🔹 Data Quality Check:

• Kết hợp kiểm tra chất lượng dữ liệu (validation, schema check) ngay trong function.

• Hoặc tích hợp Great Expectations, dbt tests downstream để đảm bảo dữ liệu sạch.

🔹 Tận dụng Cloud-native tools:

• AWS Glue, BigQuery, Snowflake, Delta Lake – đã được thiết kế để hoạt động tốt với serverless.

• Tránh reinvent-the-wheel, hãy khai thác ecosystem có sẵn của cloud provider.

💡 Insight

Serverless không đơn giản là “không có server”, mà là chuyển dịch tư duy trong Data Engineering:

• Từ vận hành nặng nề → sang tập trung logic dữ liệu.

• Từ chi phí cố định (fixed cost) → sang chi phí linh hoạt (pay-per-use).

• Từ batch truyền thống → sang xử lý realtime và event-driven.

Đây chính là hướng đi tất yếu để Data Engineer giảm thời gian vận hành, tối ưu chi phí, và tăng tốc ra quyết định từ dữ liệu.

📌 MCI Academy Tip

Trong khóa Data Engineering Advanced, học viên sẽ được thực hành:

• Xây dựng ETL/ELT pipeline serverless trên AWS/GCP/Azure.

• Kết nối Lambda / Cloud Functions với S3, BigQuery, Snowflake.

• Triển khai realtime streaming pipeline với Kafka/Kinesis/PubSub.

• Giám sát performance, tự động alert & retry.

• Thực hiện data quality check chuẩn industry ngay trong pipeline.

👉 Sau khóa học, bạn có thể tự tin triển khai pipeline chuẩn industry hoàn toàn trên cloud, mà không cần lo về vận hành hạ tầng.

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