Link to original video by Google Cloud APAC

Cloud Technical Series Q4'24 - 6 Dec Day2 English

Tóm tắt ngắn:

• Video trình bày về các chiến lược tối ưu hóa chi phí và bảo mật cho các ứng dụng chạy trên Google Kubernetes Engine (GKE), đặc biệt tập trung vào việc tận dụng sức mạnh của AI.
• Các điểm chính bao gồm: sử dụng các nền tảng container sẵn sàng cho AI (như GKE và Cloud Run), tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng autoscaler, custom metrics, custom compute classes, và bảo mật bằng private clusters, network policies, và admission controllers. Các công nghệ cụ thể được đề cập đến như Vertex AI, Gemini, Model Armor, Apigee, Max Text, và các ví dụ từ các khách hàng như Mercedes-Benz, Spotify, và Jaa.
• Ứng dụng và ý nghĩa: Tăng tốc độ phát triển và triển khai ứng dụng AI, cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm chi phí, nâng cao bảo mật và tuân thủ các quy định.
• Các quy trình và phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm: quá trình tạo và triển khai ứng dụng AI trên GKE, cấu hình autoscaler và custom metrics, cài đặt network policies và admission controllers, và các kỹ thuật tối ưu hóa hình ảnh container.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành nhiều phần, bao gồm:

1. Giới thiệu và tổng quan: Phần này giới thiệu về sự tăng trưởng nhanh chóng của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp và tầm quan trọng của việc xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả và an toàn. Các câu hỏi then chốt được đặt ra là: định nghĩa "tốt hơn" trong thời đại AI, sự sẵn sàng thay đổi để đạt được kết quả mong muốn, và việc bắt đầu từ khả năng kỹ thuật hay kết quả mong muốn. Gartner dự đoán 80% doanh nghiệp sẽ có ứng dụng hỗ trợ AI vào năm 2026.

2. Thách thức trong việc áp dụng AI: Phần này nêu bật những thách thức chính mà các doanh nghiệp gặp phải khi áp dụng AI, bao gồm: thiếu kỹ năng, chất lượng dữ liệu, và lo ngại về bảo mật dữ liệu.

3. Ba nguyên tắc P (Proximity, Platform, Productivity): Google đề xuất ba nguyên tắc để giải quyết các thách thức này: Proximity (tính gần gũi giữa dữ liệu và ứng dụng), Platform (sử dụng các nền tảng tích hợp), và Productivity (nâng cao năng suất của nhà phát triển bằng các công cụ hỗ trợ AI). Ví dụ về khách hàng thành công được đưa ra là WPP và Wayfair.

4. Nền tảng và công cụ của Google Cloud: Phần này giới thiệu về các nền tảng và công cụ của Google Cloud, bao gồm Vertex AI, GKE, và Cloud Run, nhấn mạnh khả năng kết hợp các mô hình AI với các ứng dụng. Ví dụ về Mercedes-Benz sử dụng Google Cloud AI được trình bày. Kiến trúc AI Hypercompute được giải thích.

5. Xây dựng ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm khách hàng: Phần này tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm khách hàng. GKE được giới thiệu như một nền tảng hỗ trợ việc tích hợp các mô hình mở, sử dụng hiệu quả tài nguyên, và triển khai mô hình AI. Spotify chia sẻ kinh nghiệm xây dựng nền tảng Cloud native của họ.

6. Triển khai ứng dụng AI với Jaa: Jaa, một nền tảng dịch vụ nông nghiệp, chia sẻ câu chuyện thành công của họ trong việc sử dụng Google Cloud để xây dựng các ứng dụng AI hỗ trợ nông dân. Họ sử dụng Vertex AI cho Crop Doctor và Gemini cho Jeeves.

7. Cloud Run với hỗ trợ GPU: Phần này giới thiệu về Cloud Run với hỗ trợ GPU, cho phép triển khai nhanh chóng và hiệu quả các ứng dụng AI. L'Oréal chia sẻ kinh nghiệm sử dụng Cloud Run GPU. Hai demo được trình bày: triển khai mô hình Llama 2 trên Cloud Run và tạo một Cloud Run function tương tác với mô hình Llama 2.

8. Bảo mật mô hình Foundation bằng Model Armor và Apigee: Phần này giải thích cách bảo vệ các mô hình Foundation bằng Model Armor để phát hiện các hành vi độc hại và Apigee để quản lý API. Một ví dụ về ứng dụng kiểm tra khách hàng trong ngành ngân hàng được trình bày.

9. Tối ưu hóa chi phí cho workload container: Phần này tập trung vào các chiến lược tối ưu hóa chi phí cho workload container trên GKE, bao gồm autoscaler, custom metrics, custom compute classes. Một demo về custom compute classes được trình bày. Các kỹ thuật tối ưu hóa khác như tối ưu hóa hình ảnh container và tối ưu hóa ứng dụng cũng được đề cập.

10. Phiên hỏi đáp với chuyên gia: Phần này trả lời các câu hỏi của người xem về các chủ đề đã được thảo luận.

11. Kết luận và học tập liên tục: Phần này tóm tắt các điểm chính và giới thiệu các nguồn tài nguyên để tiếp tục học tập, bao gồm Google Cloud Skills Boost, các chứng chỉ và chương trình đào tạo.

Video này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về việc xây dựng, triển khai và bảo mật các ứng dụng AI trên Google Cloud, với trọng tâm là GKE. Các ví dụ thực tế từ các khách hàng và các demo chi tiết giúp người xem hiểu rõ hơn về các công nghệ và phương pháp được đề cập.