Trung tâm dữ liệu thời AI: Quản trị thông minh quyết định hiệu quả đầu tư

Việt Nam đang đẩy mạnh phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), công nghiệp bán dẫn và hạ tầng trung tâm dữ liệu, kéo theo nhu cầu đầu tư rất lớn vào các hệ thống CNTT có khả năng vận hành liên tục 24/7.

Theo ông Phạm Huân - Giám đốc kỹ thuật khu vực của ManageEngine, nếu vẫn sử dụng các phương thức quản trị truyền thống, doanh nghiệp sẽ khó đáp ứng yêu cầu của những hạ tầng công nghệ thế hệ mới.

AI và trung tâm dữ liệu đòi hỏi cách quản trị hoàn toàn mới

- Hạ tầng phục vụ AI, vi mạch bán dẫn và trung tâm dữ liệu có độ phức tạp cực kỳ cao và yêu cầu vận hành liên tục không gián đoạn (zero downtime). Theo ông, các công cụ quản trị CNTT truyền thống tại Việt Nam có đang bộc lộ những “điểm nghẽn” nào?

Ông Phạm Huân: Việt Nam đang đứng trước bước ngoặt lịch sử khi Chính phủ quyết liệt thúc đẩy các chiến lược quốc gia về công nghiệp bán dẫn, trí tuệ nhân tạo (AI) và phát triển hạ tầng dữ liệu. Những siêu hạ tầng này vận hành trong những điều kiện cực kỳ khắc nghiệt: mật độ năng lượng đồ sộ, khối lượng dữ liệu khổng lồ phát sinh mỗi giây và trên hết là áp lực duy trì sự ổn định tuyệt đối. Trong bối cảnh đó, các công cụ quản trị CNTT truyền thống đang bộc lộ những nút thắt cụ thể như:

Một là, mô hình quản trị mang tính thụ động. Các công cụ cũ hoạt động theo cơ chế thiết lập ngưỡng tĩnh, tức là hệ thống chỉ phát cảnh báo sau khi sự cố đã xảy ra và vượt ngưỡng cài đặt sẵn. Với hạ tầng AI sử dụng các bộ xử lý hiệu năng cao hoặc các GPU thế hệ mới, mức tiêu thụ điện và tỏa nhiệt là cực kỳ lớn, có thể tăng gấp 10 lần chỉ trong vài giây khi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nếu hệ thống đợi đến khi chạm ngưỡng mới cảnh báo, thì hạ tầng có thể đã sập do quá nhiệt hoặc mất nguồn hoàn toàn.

Thứ hai, hệ thống công cụ bị phân mảnh. Các đội ngũ vận hành hiện phải phụ thuộc vào nhiều công cụ giám sát rời rạc. Khi một sự cố xảy ra, hệ thống sẽ kích hoạt hàng ngàn cảnh báo độc lập cùng lúc, tạo ra một “cơn bão cảnh báo”. Việc thiếu một giao diện quản trị tập trung, toàn diện khiến các kỹ sư mất đi “thời điểm vàng” để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và khôi phục hệ thống.

Ngoài ra một nút thắt thiếu năng lực dự báo bằng AI. Các công cụ truyền thống chỉ lưu dữ liệu tĩnh mà không cập nhật theo thời gian thực. Do đó, doanh nghiệp không thể dự báo được xu hướng cạn kiệt tài nguyên (chẳng hạn như dung lượng lưu trữ, vòng đời của thiết bị làm mát) hoặc tự động phát hiện các hành vi bất thường trước khi chúng leo thang thành sự cố nghiêm trọng.

Để giải quyết bài toán này, các doanh nghiệp Việt Nam cần dịch chuyển từ mô hình giám sát truyền thống sang các giải pháp ứng dụng AI toàn diện cho vận hành CNTT (AIOps) hoặc giải pháp quản trị hạ tầng trung tâm dữ liệu (DCIM). Sự chuyển dịch này giúp nâng cao hiệu suất vận hành thông qua việc phân tích dữ liệu thời gian thực để dự báo và ngăn chặn nguy cơ dừng hệ thống từ trước khi nó kịp tác động đến người dùng cuối.

Đồng thời, doanh nghiệp có thể tận dụng năng lực của AI nhờ các mô hình học máy tự động phát hiện bất thường. Quan trọng nhất, giải pháp này tự động hóa quy trình ứng phó sự cố ngay từ đầu, lập tức kích hoạt các kịch bản xử lý định sẵn để cô lập lỗi và giải quyết các vấn đề vận hành tự động mà không cần chờ đợi sự can thiệp thủ công vốn có độ trễ cao.

- Đầu tư vào hạ tầng AI và bán dẫn đòi hỏi nguồn vốn cực lớn. Theo ông, các doanh nghiệp Việt Nam nên bắt đầu từ đâu để tối ưu hóa chi phí vận hành ngay từ giai đoạn đầu?

Ông Phạm Huân: Chi phí đầu tư cho hạ tầng trung tâm dữ liệu, AI và bán dẫn là vô cùng đắt đỏ. Theo báo cáo của Gartner năm 2026, trong tổng chi tiêu cho CNTT trong năm 2026, chi tiêu toàn cầu dành cho các hệ thống trung tâm dữ liệu ghi nhận mức tăng trưởng mạnh mẽ nhất, đạt 55,8% so với năm trước, trong khi chi tiêu cho AI dự kiến sẽ tăng gấp đôi theo năm. Phản ánh đà tăng này, làn sóng đầu tư và ứng dụng AI tại Việt Nam cũng tăng tốc mạnh mẽ, với nguồn vốn đổ vào các doanh nghiệp AI trong nước đã tăng gấp 8 lần chỉ trong vòng một năm, từ 10 triệu USD năm 2023 lên 80 triệu USD năm 2024.

Tuy nhiên, những yêu cầu khắt khe về mặt công nghệ của AI đã đẩy chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu tại Việt Nam vượt ngưỡng 7 triệu USD cho mỗi megawatt (MW). Dù con số này vẫn thấp hơn mức chi phí đắt đỏ tại Nhật Bản (trên 19 triệu USD/MW), nhưng một khoản đầu tư ở quy mô như vậy vẫn là một gánh nặng tài chính khổng lồ, khiến nhiều doanh nghiệp trong nước gặp khó khăn trong việc tự cấp vốn và duy trì các hạ tầng công nghệ cao một cách độc lập.

Để tối ưu hóa chi phí vận hành ngay từ đầu, các doanh nghiệp Việt Nam không nhất thiết phải xây dựng mọi thứ lại từ con số không. Thay vào đó, họ nên bắt đầu bằng chiến lược tối ưu hóa nguồn lực sẵn có, kết hợp với mô hình kiến trúc lai.

Điều này đồng nghĩa với việc, thay vì đổ dòng vốn khổng lồ vào phần cứng vật lý đắt đỏ, các công ty có thể tận dụng hạ tầng điện toán đám mây hoặc các mô hình hybrid để triển khai thử nghiệm ở quy mô nhỏ, từ đó giảm thiểu tối đa chi phí đầu tư ban đầu.

Bước tiếp theo là tập trung hiện đại hóa hệ thống quản trị vận hành CNTT (ITOM). Khi sở hữu một giải pháp giám sát toàn diện, doanh nghiệp sẽ có được cái nhìn tường tận về hiệu suất thực tế của từng cụm máy chủ, lưu lượng mạng cũng như mức độ tiêu thụ tài nguyên của các mô hình AI. Điều này giúp ngăn chặn tình trạng lãng phí tài nguyên, dự báo chính xác nhu cầu mở rộng và tự động hóa các tác vụ vận hành lặp đi lặp lại.

Bằng cách chuyển dịch từ tư duy mua sắm phần cứng sang quản trị thông minh, các doanh nghiệp Việt Nam có thể đảm bảo mỗi đồng vốn đầu tư vào AI và bán dẫn đều mang lại hiệu suất tối đa, đồng thời tạo dựng một nền móng vững chắc cho việc mở rộng quy mô trong tương lai.

Bảo mật, tự động hóa và AI sẽ quyết định năng lực cạnh tranh

- Trước bối cảnh các mối đe dọa từ gián điệp mạng ngày càng gia tăng, làm thế nào để các trung tâm dữ liệu tại Việt Nam có thể bảo mật và kiểm soát quyền truy cập đặc quyền của các kỹ sư vận hành từ xa mà không làm ảnh hưởng đến tính linh hoạt?

Ông Phạm Huân: Các trung tâm dữ liệu tại Việt Nam cần chuyển dịch từ mô hình bảo mật dựa trên lòng tin truyền thống sang Zero Trust. Để bảo vệ các tài khoản đặc quyền của kỹ sư vận hành từ xa mà không ảnh hưởng đến tính linh hoạt, giải pháp cốt lõi là triển khai hệ thống quản trị truy cập đặc quyền (PAM) thế hệ mới. Hệ thống này cho phép quản trị viên cấp quyền vừa đủ và đúng thời điểm, đảm bảo các kỹ sư chỉ có quyền hạn trong thời gian thực hiện tác vụ và quyền này sẽ tự động bị thu hồi ngay sau khi công việc hoàn thành.

Song song đó, tất cả các phiên truy cập từ xa phải được mã hóa, giám sát và ghi lại theo thời gian thực để kịp thời phát hiện và tự động ngắt các hành vi bất thường nhờ AI. Bằng cách tích hợp thêm tính năng xác thực nhiều yếu tố (MFA) theo ngữ cảnh, chẳng hạn như vị trí địa lý, thời gian và thiết bị truy cập, doanh nghiệp có thể tuân thủ nghiêm ngặt Luật An ninh mạng Việt Nam vừa có hiệu lực vào tháng này. Đây là khung pháp lý bắt buộc các hệ thống thông tin quan trọng phải giám sát an ninh mạng liên tục, lưu trữ nhật ký hệ thống và ứng phó sự cố ngay lập tức. Việc triển khai các chốt kiểm soát tự động này sẽ tạo ra một “hành lang số” liền mạch, cho phép các kỹ sư kết nối và xử lý sự cố nhanh chóng mọi lúc mọi nơi mà không làm lộ các thông tin quản trị tối cao.

- Trong bối cảnh “cơn khát” nhân tài ngành bán dẫn và AI tại Việt Nam được dự báo sẽ còn tiếp diễn, việc ứng dụng tự động hóa thông minh trong quản trị CNTT sẽ giúp các doanh nghiệp giải quyết bài toán thiếu hụt nhân sự trước mắt như thế nào?

Ông Phạm Huân: Trước làn sóng khan hiếm nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực bán dẫn và AI tại Việt Nam, với mức thiếu hụt ước tính lên đến gần 200.000 nhân sự công nghệ cao tính đến năm 2026, việc áp dụng tự động hóa thông minh (AIOps) chính là chìa khóa giúp các doanh nghiệp giải tỏa áp lực thiếu hụt nhân sự trong ngắn hạn nhờ tối ưu hóa nguồn lực sẵn có.

Dù quốc gia đang đặt mục tiêu quyết liệt là đào tạo 50.000 kỹ sư bán dẫn và chuyên gia AI đến năm 2030, áp lực vận hành trước mắt đối với các doanh nghiệp vẫn cực kỳ gay gắt. Thay vì phải duy trì một đội ngũ kỹ sư vận hành khổng lồ túc trực 24/7 để xử lý các tác vụ thủ công, hệ thống tự động hóa thông minh có thể tự động lọc và giảm tải tới 90% cảnh báo thừa, đồng thời tự chủ giải quyết các sự cố lặp đi lặp lại ở cấp độ cơ bản. Điều này giúp giảm bớt áp lực quá tải, ngăn ngừa tình trạng kiệt sức cho đội ngũ CNTT hiện tại, đồng thời dịch chuyển vai trò của họ từ việc “chạy theo chữa cháy” sang tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược hơn.

Bằng cách số hóa kiến thức vận hành thành các kịch bản phản ứng tự động, doanh nghiệp có thể duy trì tính liên tục và sự ổn định không gián đoạn cho các hạ tầng phức tạp mà không bị phụ thuộc quá lớn vào số lượng nhân sự. Khi hệ thống xảy ra lỗi, các chatbot AI hoặc kịch bản tự động sẽ ngay lập tức phân tích và khắc phục sự cố dựa trên quy trình thiết lập sẵn mà không cần con người can thiệp. Đây là giải pháp hiệu quả để hóa giải áp lực vận hành trong thời gian chờ đợi nguồn nhân lực dài hạn đang được bồi đắp từ các chương trình đào tạo quốc gia.

- Nhìn về tương lai, khi AI, điện toán đám mây và các trung tâm dữ liệu tiếp tục bùng nổ, theo ông, các doanh nghiệp Việt Nam cần thay đổi tư duy quản trị hạ tầng như thế nào để vừa đảm bảo bảo mật vững chắc, vừa không làm chậm tốc độ chuyển đổi số?

Ông Phạm Huân: Các doanh nghiệp Việt Nam cần chuyển đổi tư duy từ quản trị thụ động và phòng thủ nghiêm ngặt sang quản trị chủ động và xây dựng năng lực thích ứng số. Thay vì coi bảo mật là rào cản hay “chiếc phanh” làm chậm tốc độ phát triển, doanh nghiệp phải tích hợp an toàn thông tin ngay từ giai đoạn thiết kế hạ tầng. Điều này bao gồm việc chuyển đổi sang Zero Trust, giúp tự động nhận diện và giảm thiểu rủi ro theo thời gian thực mà không làm ảnh hưởng đến trải nghiệm vận hành của đội ngũ CNTT.

Song song đó, việc thay thế các công cụ giám sát rời rạc bằng một nền tảng quản trị tập trung ứng dụng AI (AIOps) sẽ mang lại cho doanh nghiệp năng lực giám sát toàn diện. Nhờ đó, họ có thể chủ động dự báo rủi ro và tự động hóa quy trình ứng phó trước khi sự cố kịp xảy ra. Tư duy đổi mới này vừa bảo vệ tính toàn vẹn của các siêu hạ tầng phức tạp, vừa đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các chỉ thị của Chính phủ về an ninh mạng.

Đặc biệt, sự hợp nhất này còn hỗ trợ trực tiếp cho các chính sách phát triển kinh tế xanh của quốc gia. Bằng cách loại bỏ các hạ tầng dư thừa và tối ưu hóa hiệu suất của máy chủ, AIOps giúp giảm đáng kể lượng điện năng tiêu thụ và dấu chân carbon của các trung tâm dữ liệu. Do đó, cách tiếp cận này không chỉ giúp doanh nghiệp đạt chuẩn tuân thủ, mà còn tạo ra một bệ phóng hạ tầng linh hoạt và vững chắc, cho phép họ đẩy nhanh tốc độ thử nghiệm và triển khai các sáng kiến số mới mà không phải lo ngại về rủi ro hệ thống ngừng hoạt động.

Trân trọng cảm ơn ông!