Back
Key Takeaway
Tối ưu hóa cơ sở hạ tầng dựa trên AI Ops để giảm chi phí vận hành và tăng tốc độ phát triển
Áp dụng AI Ops của AIR DevOps vào vận hành và quản lý cơ sở hạ tầng đám mây (EKS, Aurora RDS) để phân tích nguyên nhân tăng chi phí Cloudwatch và đạt được hiệu quả hóa. Ngoài ra, thông qua hỗ trợ kỹ thuật chủ động, chúng tôi đã rút ngắn thời gian phát triển và triển khai của hệ thống sự kiện cốt lõi.
F&B (S Company)
Client :F&B (S Company)
Industry :Retail / Software
Service Area :Applications & DevOps / Managed Services / Data & AI
Applied Solution :AIR
1. Overview (Nền tảng dự án)
Chương trình khuyến mãi theo mùa của S là một dịch vụ lưu lượng cao điển hình với hàng chục vạn khách hàng truy cập đồng thời mỗi mùa. Trong môi trường Jeus/WebtoB + JSP dựa trên IDC hiện có, rất khó có thể phản ứng linh hoạt với lưu lượng tăng vọt vào lúc 7 giờ sáng, và giới hạn khả năng mở rộng do kiến trúc kế thừa là một thách thức liên tục.
MegazoneCloud đã xây dựng một môi trường cloud-native có thể phản ứng ổn định với lưu lượng tăng vọt thông qua kiến trúc container dựa trên AWS EKS và hiện đại hóa dựa trên React/TypeScript.
2. Challenge (Định nghĩa vấn đề)
- Tập trung lưu lượng cực đoan — Số lượng người dùng tăng vọt trong khoảng 5 phút khi mở đặt chỗ quà tặng (7 giờ sáng), và xử lý dịch vụ ổn định trong khoảng thời gian này là điều cần thiết.
- Giới hạn khả năng mở rộng của môi trường kế thừa — Với phương pháp SSR (Server-Side Rendering) dựa trên On-Premise hiện có, rất khó có thể phản ứng linh hoạt với những thay đổi lưu lượng.
- Yêu cầu chuyển đổi trong thời gian ngắn — Có thách thức về lịch trình là phải nhanh chóng Rebuild mã nguồn JSP chứa framework hiện có thành stack mới nhất.
3. Solution (Giải pháp)
MegazoneCloud đã thực hiện dự án thành công bằng cách kết hợp tối ưu hóa kiến trúc và tự động hóa phát triển dựa trên AI.
- Thiết kế kiến trúc container có khả năng mở rộng
: Chúng tôi đã loại bỏ kết nối trực tiếp cơ sở dữ liệu từ front-end và thiết kế lại cấu trúc để gọi API trực tiếp từ thiết bị khách hàng. Thông qua điều này, chúng tôi đã đạt được một cấu trúc linh hoạt trong đó thông lượng tăng tuyến tính khi chỉ mở rộng container khi lưu lượng tăng.
- Phân tán lưu lượng thông qua chuyển đổi CDN
: Chúng tôi đã chuyển CDN từ IDC hiện có sang AWS CloudFront và tách các tài nguyên tĩnh như CSS/Image/Font để giảm thiểu tải trên máy chủ gốc. Chúng tôi đã tính toán trước dải thông lưu lượng dự kiến và đảm bảo Bandwidth để xây dựng một môi trường vận hành dịch vụ ổn định.
- Hiện đại hóa front-end
: Chúng tôi đã chuyển đổi môi trường JSP phương pháp SSR (Server-Side Rendering) hiện có sang phương pháp CSR (Client-Side Rendering) dựa trên React/TypeScript/Next.js. Thông qua điều này, chúng tôi đã cải thiện hiệu suất front-end và nâng cao trải nghiệm người dùng.
- Tăng tốc độ phát triển bằng cách sử dụng AI Code Assistant
: Sử dụng Cursor và Claude để phân tích cấu trúc mã nguồn hiện có và tự động chuyển đổi mã JSP sang React/TypeScript. Chúng tôi đã đạt được cải thiện năng suất đột phá so với việc chuyển đổi thủ công một lượng lớn mã nguồn kế thừa.
4. Result (Kết quả)
- Năng suất phát triển tăng 200% — Bằng cách sử dụng chuyển đổi mã tự động dựa trên AI, chúng tôi đã rút ngắn công việc yêu cầu 6M/M thành 2M/M.
- Giai đoạn phân tích: 1M/M → 0.5M/M (Phân tích cấu trúc mã nguồn sử dụng Cursor/Claude)
- Giai đoạn thiết kế và chuyển đổi: 5M/M → 1.5M/M (Chuyển đổi tự động một lượng lớn mã nguồn)
- Xử lý 100% lưu lượng cao điểm ổn định — Thông qua tính toán trước dải thông lưu lượng dự kiến và thiết kế mở rộng ngang container, chúng tôi đã xử lý ổn định lưu lượng tăng vọt tại thời điểm mở.
- Tối đa hóa hiệu quả vận hành cơ sở hạ tầng — Chúng tôi đã chuyển đổi môi trường IDC kế thừa sang cloud-native dựa trên AWS EKS, áp dụng CDN CloudFront và triển khai tự động mở rộng để giảm thiểu lãng phí tài nguyên nhàn rỗi và đảm bảo hiệu quả chi phí vận hành.
