Thursday, 28 June 2018

Trends 8: Một số xu hướng kết hợp: Xe tự lái, Drone, VR/ AR, Industry 4.0

Xu hướng kết hợp: Xe tự lái, Drone, AR VR, Cách mạng công nghiệp Industry 4.0 - nguồn ảnh: internet
Chúng ta đã xem xét 7 xu hướng kỹ thuật số chính, và rõ ràng, danh sách này chưa đầy đủ toàn bộ các xu hướng công nghệ, bởi chúng ta đang chọn theo mức độ ảnh hưởng tới môi trường kinh doanh. Nếu bạn muốn kể hết các xu hướng thì danh sách dài hơn thế nhiều và có thể nhiều xu hướng mới sẽ xuất hiện trong vài năm tới. Trong bài viết này, chúng ta sẽ có cái nhìn rộng hơn về cách các xu hướng kết hợp và bổ sung lẫn nhau.

Xe tự lái 

Xe tự lái (autonomous car) trong chuyển đổi số
Một trong những ứng dụng thu hút nhiều sự chú ý gần đây là xe tự lái (autonomous car). Đây là một ví dụ tuyệt vời về sự kết hợp của nhiều xu hướng: dữ liệu lớn và phân tích nâng cao, internet vạn vật (IOT), điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Các chi tiết thiết kế có thể khác nhau tùy hãng, nhưng hầu hết các hệ thống xe tự lái xe tạo ra và duy trì một bản đồ nội bộ về mọi thứ xung quanh, dựa trên một loạt các cảm biến. Nguyên mẫu tự lái của Uber sử dụng 64 chùm tia laser, cùng với các cảm biến khác để xây dựng bản đồ bên trong. Nguyên mẫu của Google ở các giai đoạn khác nhau sử dụng laser, radar, máy ảnh công suất cao và thậm chí cả sonar (hệ thống định vị dưới nước). Sau đó phần mềm xử lý các đầu vào, vẽ một đường dẫn và gửi hướng dẫn đến bộ truyền động của xe, điều khiển khả năng tăng tốc, phanh và bánh lái. Nếu bạn nhớ tới bài viết về Internet vạn vật (IOT), bạn có thể dễ dàng nhận ra các đặc điểm này chính là IoT, một hệ thống là nhận thức, tự trị và hành động. Điện toán đám mây cho phép liên lạc giữa xe này với các loại xe khác ở các đèn giao thông tiếp theo. Các tín hiệu giao thông này chủ yếu được mã hóa cứng, nhưng AI thu hẹp cho phép đưa ra mô hình phán đoán và phân biệt đối tượng thông minh, tức là, biết sự khác biệt giữa xe đạp với xe máy. Trong khi hầu hết mọi người chỉ cần một vài buổi học lái xe để có thể lái tốt, một chiếc xe tự lái cần hàng ngàn giờ và hàng triệu điểm dữ liệu để "lái" được. Xu hướng xe tự lái rất có thể sẽ biến đổi không chỉ cách chúng ta dùng ô tô, mà cả cách chúng ta làm về vận tải và hậu cần.

Drone (máy bay không người lái)

Drone - máy bay không người lái trong chuyển đổi số
Drone (máy bay không người lái) không dựa trên một công nghệ số duy nhất. DroneGrid chẳng hạn, sử dụng drone để truy cập thông tin chính xác về các vị trí, giúp các công ty xây dựng, nông nghiệp, hay năng lượng mặt trời thay đổi cách thức bảo trì và lập kế hoạch. Drone được trang bị camera có độ phân giải cao và phần mềm thông minh. Nó có thể bay quanh khu nhà máy năng lượng mặt trời. Drone có thể chụp ảnh, rồi xử lý theo lô, để dự đoán những điểm bất thường và trực tiếp triển khai việc khắc phục. 

Thực tế ảo và thực tế tăng cường (Virtual Reality & Augmented Reality)

Thực tế ảo và thực tế tăng cường (Virtual Reality & Augmented Reality) trong Chuyển đổi số
Thực tế ảo (VR - virtual reality) và thực tế tăng cường (AR - augmented reality) là những ví dụ khác về sự kết hợp công nghệ. Khả năng cảm biến, dữ liệu lớn và sức mạnh xử lý mạnh rất cần thiết. Kết hợp xu hướng này có tác động lâu dài chủ yếu tới giải trí tiêu dùng. Tuy nhiên, sự chuyển đổi mạnh mẽ sang AR đã thúc đẩy các ứng dụng kinh doanh mới trong lĩnh vực hậu cần, bảo trì và thiết kế sản phẩm. Công ty Echo Global Logistics chẳng hạn, đã cải thiện vận hành kho hàng qua hệ thống AR. Nhân viên lấy hàng của họ đeo thiết bị AR vào để tìm các tuyến đường phù hợp và chọn đúng mục hiệu quả hơn, từ đó tiết kiệm thời gian và giảm sai sót khi nhấc không đúng kiện hàng xuống 40%. Bạn có thể hình dung tương tự với việc bảo trì các máy móc công nghiệp khổng lồ nếu tuân thủ hướng dẫn AR từng bước. Người bảo trì có thể thấy rõ nơi cần tới, biết được thiết bị hay bộ phận nào bị thiếu, hiểu được nó sẽ lắp ráp với nhau thế nào và chỉ cần làm theo từng bước một. 

Cách mạng công nghiệp 4.0 (Industry 4.0)

Cách mạng công nghiệp 4.0 (Industry 4.0) trong Chuyển đổi số
Cuộc cách mạng công nghiệp thứ tư (The 4th Industrial Revolution) hay ngành công nghiệp 4.0 (industry 4.0) là một xu hướng kết hợp khác. Bạn có thể đã nghe về nó rất nhiều bởi đây cũng là một trọng tâm mà chính phủ Việt Nam quan tâm. Khi ta kết hợp nhiều xu hướng với nhau, ta sẽ thấy một bức tranh đáng ngạc nhiên về các nhà máy sản xuất hiện đại, một hệ thống được tích hợp hoàn toàn, tự động và tối ưu hóa. Ví dụ tại trung tâm đổi mới của BCG (BCG Innovation center), họ có một mô hình nhà máy sản xuất khai trương ở Paris năm 2016, và khi vận hành ở Đức và Trung Quốc, chúng đã cải thiện năng suất 8% so với các nhà máy truyền thống.

Lưu ý cho doanh nghiệp khi quan sát các xu hướng 


Tác động lan tỏa (Spillover effect) khi ứng dụng trong chuyển đổi số
Rõ ràng, không phải tất cả các xu hướng đều quan trọng như nhau với các doanh nghiệp. Netflix có thể không chịu ảnh hưởng lớn bởi cải tiến công nghệ trong sản xuất bồi đắp, nhưng có thể từ AI, hay thậm chí blockchain khi giao dịch các nội dung số. Có hai điểm lưu ý khi lựa chọn và kết hợp các xu hướng có liên quan tới mình. Đầu tiên, hãy xem tác động thứ cấp hay lan tỏa từ các ngành liền kề. Ví dụ, xe tự lái có ảnh hưởng tới ngành xe hơi và công nghệ phần mềm hay các start ups về AI, như Uber và Google. Tuy nhiên, xe tự lái thông minh cũng có thể thay đổi cách chúng ta vận hành trong nhiều ngành truyền thống, như xây dựng hoặc khai thác mỏ. Thứ hai, hãy nghĩ về các xu hướng đó không chỉ là xu hướng mà còn là cơ hội phát triển hay các phương án khám phá để tạo tăng trưởng mới, ngay cả khi bạn là doanh nghiệp trong ngành. Ban đầu, Amazon chuyển lên cloud là do yêu cầu về cơ sở hạ tầng và vận hành trên toàn cầu. Rồi Amazon Web Services ra đời năm 2006, và giờ là doanh nghiệp 12 tỷ đô. 

Nguồn tham khảo 

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share:

Monday, 25 June 2018

Trends 7: Công nghệ Blockchain

Công nghệ blockchain (chuỗi khối) - Nguồn: internet
Trong tất cả các xu hướng chúng ta thảo luận từ trước tới giờ, blockchain có lẽ là công nghệ phức tạp nhất và ít được hiểu đúng nhất, nhưng cũng có khả năng sẽ là một trong những công nghệ có tác động mạnh nhất. Đa số mọi người có ấn tượng xấu bởi nghĩ tới blockchain là nghĩ tới tiền ảo, mà nổi bật là Bitcoin. Xin hãy gác định kiến đó sang một bên để tìm hiểu về nền tảng công nghệ này! 

Ví dụ

Để dễ hơn, chúng ta sẽ lấy một ví dụ không liên quan tới tiền ảo.
Bạn đã bao giờ đi mua nhà hay mua đất chưa nhỉ? Giả sử chúng ta đang tìm mua nhà hay đất ở huyện Hoài Đức, Hà Nội. Ta tìm thấy trên trang hay nhóm bất động sản một bài đăng có kèm mô tả ngắn gọn và hình ảnh lung linh do "chính chủ" đăng. 
Bạn có tin những gì mình xem không? 
Chắc là không. Mình muốn đảm bảo rằng chính chủ ở đây là chủ sở hữu thực sự. Lý tưởng nhất, ta muốn xem hồ sơ khách quan những gì đã xảy ra với ngôi nhà/ mảnh đất: Được cấp sổ khi nào? Dài rộng ra sao? Đất thổ cư hay nông nghiệp? Ai đang sở hữu, còn sống hay đã chết? Đã qua tay những ai? Có đang bị thế chấp sổ đỏ hay tranh chấp gì không? Nếu là nhà thì được xây dựng khi nào? Nếu ở chung cư chắc chắn bạn muốn biết căn đó có đáp ứng các tiêu chuẩn và quy định an toàn phòng cháy chữa cháy không, v.v.
Ví dụ về giao dịch mua bán nhà đất, bất động sản qua trung gian
Theo cách truyền thống, những thông tin này sẽ được lưu trữ trong sổ sách, kế toán. Với ví dụ này là ở Sở tài nguyên môi trường (bạn có thể hỏi ở Ủy ban nhân dân xã/phường). Sổ cái này thường được lưu trữ ở cấp Trung ương hay tỉnh/ thành phố, chịu quyền quản lý theo pháp luật, tức là đơn vị một trung gian bạn có thể tin tưởng được và do đó, tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch mua bán giữa bạn và chủ sở hữu ngôi nhà/ mảnh đất. Cơ quan trung gian này sẽ đảm bảo rằng bạn mua đúng tài sản từ đúng chủ sở hữu. Họ cũng sẽ lưu hồ sơ mua bán của bạn và dùng tới khi sau này cần phải chứng minh quyền sở hữu của bạn. Có thể có độ trễ trong cập nhật vào sổ cái. Cơ quan này sẽ tính phí mỗi khi bạn tham khảo thông tin. 

Vậy khi có công nghệ blockchain, việc mua bán sẽ thay đổi thế nào? 
Giao dịch mua bán nhà đất, bất động sản với công nghệ blockchain
Công nghệ blockchain sẽ ghi lại tất cả các thông tin, hồ sơ về bất động sản mà bạn muốn mua, ở dạng mở và mọi người tham gia đều có thể ghi và truy cập được.

Định nghĩa blockchain

Công nghệ blockchain được định nghĩa là 
an open, distributed ledger that can record transactions between parties efficiently and in a verifiable and permanent way which allows you to trust its information without needing an intermediary authority. 
tạm dịch là 
một sổ cái (bảng kê kế toán) mở, được phân bổ, có thể ghi lại các giao dịch giữa các bên một cách hiệu quả, có thể kiểm chứng và lâu dài, cho phép bạn tin tưởng thông tin trên đó mà không cần một cơ quan trung gian.

Đặc điểm

Có hai đặc điểm làm cho việc ghi chép này khác biệt là tính mở (open) và tính phân bổ (distributed). 

Tính mở

Mở nghĩa là bất cứ ai cũng có thể truy cập, đọc thông tin hay viết giao dịch mới vào đó. Thực tế việc này có thể gây ra vấn đề trong việc duy trì niềm tin vào nội dung sổ cái. Do đó, trong sổ cái, ta cần phải có giao thức để chỉ chấp nhận các giao dịch có ý nghĩa. Ví dụ: bạn chỉ có thể chuyển quyền sở hữu nhà chính bạn sở hữu. Để xác minh việc chuyển giao này, mọi bản ghi hoặc giao dịch được viết trong sổ kế toán bao gồm chữ ký số để nhận dạng duy nhất ai đã viết. 
Khối (block) = một số giao dịch + một số chữ ký
Sự kết hợp của một số giao dịch và một vài chữ ký số được gọi là một khối (block).
Nếu các giao dịch trong khối được cho phép bởi giao thức của sổ cái, khối này sau đó được ký bởi một khóa duy nhất (unique key) để xác nhận các bản ghi. Khi giao dịch tiếp theo được thực hiện, nó sẽ tham chiếu đến khối đầu tiên ngay ở phần đầu của khối thứ hai để đảm bảo rằng thứ tự chuỗi giao dịch được tôn trọng. Sau đó, quá trình xác nhận tương tự bắt đầu lặp đi lặp lại. 
Thông qua quá trình này, ta thấy rõ sự phụ thuộc giữa các bản ghi được tạo ra (khối = block), cái sau chồng lên cái trước, giống như một chuỗi (chain), nên công nghệ này được gọi là blockchain.
Giao dịch thứ 2 lấy tham chiếu từ giao dịch đầu (reference)
Tại bất kỳ thời điểm nào ai đó muốn thay đổi nội dung của một khối, họ cần thay đổi khóa của khối này, sau đó thay đổi khóa của tất cả các khối sau. Nếu bạn làm việc tạo ra khóa cho mỗi khối đủ khó bằng cách sử dụng mật mã, thì việc giả mạo với sổ kế toán này sẽ rất khó khăn, thậm chí không thể. 

Tính phân bổ

Trước hết, động lực cho tính phân bổ này là loại bỏ trung gian. Nếu mọi người đều có một bản sao sổ kế toán/ sổ cái, thì ta đâu cần trung gian lưu trữ nữa. Cũng phải lưu ý một chút là về tính không hiệu quả của việc lưu trữ, bởi thay vì bắt đầu một lần, cơ bản ta sẽ nhân bản sổ cái trong mỗi máy tính. Hãy nhớ lại ba quy luật về tăng trưởng công nghệ để thấy rằng việc này hoàn toàn khả thi. Trong sổ cái có tính phân bổ này, bất cứ khi nào ai đó muốn thêm một bản ghi, họ sẽ cần phải thông báo cho toàn bộ mạng. Tất cả các bản sao của sổ kế toán sau đó được cập nhật cho phù hợp. Trên thực tế, việc này không hề đơn giản. Để xác thực được một giao dịch, các thành viên trong mạng lưới phải cạnh tranh để giải một bài toán ngẫu nhiên khó, đòi hỏi nhiều tính toán. Với mỗi khối, người chiến thắng trong cuộc thi sẽ xác nhận giao dịch, đưa chữ ký vào khối và thêm nó vào chuỗi. Trong cấu trúc này, nếu một người muốn chèn các giao dịch gian lận vào chuỗi, hắn cần có nhiều quyền lực tính toán hơn so tất cả các thành viên còn lại của mạng lưới cộng lại. Đây cũng là lý do tính phân bổ của blockchain thực sự hấp dẫn, bởi nó không chỉ lưu trữ thông tin mà còn tạo ra sự tin tưởng mà không cần bất kỳ trung gian bên thứ ba nào.

Ứng dụng của blockchain

Bitcoin khác với blockchain

Bitcoin

Tính phân bổ của blockchain cũng giải thích tại sao chúng bắt đầu tự nhiên trong ngành tài chính, một hệ thống dựa trên niềm tin vào các định chế của mình. Năm 2008 một người lấy tên là Satoshi Nakamoto đã viết bài báo Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System mô tả một giao thức chuyển tiền mặt kỹ thuật số giữa các cá nhân mà không cần trung gian. Chắc chắn bạn đã nghe về nó rồi, tên nó là BitCoin. Các bạn có quan tâm hẳn cũng đã biết BitCoin tạo được rất nhiều quan tâm từ các nhà đầu tư và công nghệ. Đầu tư vào các khởi nghiệp Blockchain đạt mốc đỉnh đầu tiên trong quý 1/2015 ở mức gần 300 triệu USD. Tuy nhiên, biến động của Bitcoin cũng như các đồng tiền ảo khác (như Ethereum, Litecoin, v.v.) cùng vài sự cố khác đã làm giảm số tiền đầu tư vào nó qua nhiều năm.
Xin nhắc lại là Bitcoin và Blockchain không giống nhau! 
Tuy nhiên, sự nổi lên của Bitcoin cũng thúc đẩy các doanh nhân công nghệ xây dựng các ứng dụng  trên nền tảng công nghệ blockchain.

Các ứng dụng của blockchain

Tổ hợp R3 (R3 consortium)

Hình dung bitcoin dựa trên hàng ngàn máy tính lưu trữ và trao đổi bản sao của sổ cái mở, với một giao thức blockchain cụ thể. Để quản lý các giao dịch bitcoin dễ dàng, bạn cần một chiếc ví điện tử để quản lý các tương tác với sổ kế toán. Ứng dụng này sẽ ghi lại các giao dịch, chẳng hạn anh Minh kiếm được 50 bitcoin mới, hay anh Long trả cho chị Nhung 10 bitcoin. Việc chuyển bitcoin từ anh Long sang cho chị Nhung là việc thêm giao dịch trong sổ kế toán mở. Thông thường, một ngân hàng sẽ tính phí 5% chẳng hạn và mất vài ngày. So sánh ta sẽ thấy ưu việt là giao dịch diễn ra nhanh, hoặc chậm nhất là vài giờ. Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi chính các ngân hàng đã bắt đầu liên doanh tạo ra blockchain của riêng mình. Hơn 200 định chế tài chính (thống kê tháng 4/2018 của R3) đã thành lập tổ hợp R3, để phát triển thứ gọi là hệ điều hành mới cho thị trường tài chính, sử dụng nền tảng sổ kế toán phân phối gọi là Corda. Đây là một động thái điển hình từ những người trong cuộc để bảo vệ lợi thế cạnh tranh của mình bằng cách áp dụng công nghệ, thậm chí định hình chúng.

Theo dõi kim cương, kiểm phiếu

Tương tự như vậy, ta cũng có thể lưu trữ thông tin về kim cương hay phiếu bầu. Bạn có thể phát triển ứng dụng để theo dõi kim cương hay kiểm kết quả bầu cử. Dài hơi hơn, là chuyển đổi sang một xã hội dân chủ - một kế hoạch rất tham vọng.
Tưởng tượng xem nếu quy hoạch Thủ Thiêm, hay các khu vực quy hoạch khác mà mỗi người dân ở đó có thể tạo các block, và giao dịch, thì chắc chắn tính minh bạch, rõ ràng sẽ cao hơn, và không còn ai phải đi lo tìm cái bản đồ thất lạc nữa! 

Đột phá kinh doanh nền tảng (platform business) 

Blockchain cũng có tham vọng tạo đột phá và thay thế một số doanh nghiệp hay mô hình kinh doanh nền tảng - thứ mà chúng ta đều nghĩ là làn sóng đột phá về chuyển đổi số tiếp theo. Ví dụ như Airbnb - mô hình cho thuê phòng/ nhà ngắn hạn đột phá ngành du lịch, khách sạn. Hãy hình dung bây giờ thay vì quảng cáo nhà trên một nền tảng thu tiền qua cắt giảm giá thuê của bạn, bạn đăng chúng trên một sổ kế toán mở Ethereum, với giá thuê và khoảng thời gian. Ethereum là blockchain được phát triển đặc biệt cho phép tạo ra các hợp đồng thông minh. Nó chứa các đoạn code cho phép thực hiện một hành động trên blockchain nếu một số sự kiện xảy ra. Ví dụ: chuyển cho vợ 3 triệu nếu tài khoản của vợ còn dưới 1 triệu. Vì vậy, bạn đăng tin trên Ethereum, ai đó quan tâm, bạn tạo một đơn hàng thông minh, họ chuyển tiền (và đặt cọc), sau đó trả lại đặt cọc sau khi ngôi nhà được trả lại trong tình trạng nguyên vẹn. Tất cả đều được tự động hóa. Không qua trung gian. Mặc dù vậy, ứng dụng này giả định rằng blockchain đã rất phổ cập, một mạng lưới kết nối tất cả những người quan tâm, nhà của họ và có thể cả tài khoản ngân hàng, v.v.

Quản lý trật tự xã hội 

Ví dụ hôm trước xảy ra vụ cướp và 3 hiệp sĩ thiệt mạng ở TP HCM, trong các sáng kiến sử dụng công nghệ để giải quyết, có một anh đã chia sẻ ý tưởng (dù anh làm kinh tế, không biết gì về công nghệ), là quản lý toàn bộ việc mua bán xe máy mới, cũ. Việc áp dụng blockchain theo Huệ là hoàn toàn khả thi và nếu bộ công an hoặc cục đăng kiểm xe cơ giới có thể áp dụng thì sẽ vô cùng hiệu quả. Giả sử trên mỗi xe đều có một mã khóa và thông tin, cùng với thông tin CMT/ hộ chiếu và toàn bộ thông tin giao dịch... sẽ tạo thành 1 khối (block). Sau đó khi có mua bán xe máy cũ, tất cả mọi người sẽ thấy toàn bộ thông tin lịch sử giao dịch của xe đó, và phải có thêm các thông tin mua bán mới, VD: CMT, địa chỉ cư trú, vân tay, chứng minh lịch sử giao dịch trước... Các hiệu cầm đồ, mua sẽ không thể mua xe cũ từ người "không sở hữu" xe (vì họ đăng nhập vào hệ thống là có thể thấy). Như vậy những kẻ trộm cắp không thể "bẻ" được khóa, không thể mua bán khi không chứng minh được giao dịch của mình với xe. Việc này có thể ngăn chặn tiêu thụ xe trộm cắp?
Việc dùng các định dạng khó như vân tay, mống mắt, chữ ký... thậm chí còn tốt hơn cả các mã khóa tự tạo, bởi ít khả năng bị trùng 100%.
Tương tự như vậy với các vấn đề xã hội khác như lừa đảo chiếm đoạt tài sản, bất động sản... Kể cả gương xe ô tô hay trang sức.
Mình có nghe thông tin Bộ công an đã xây dựng xong cơ sở dữ liệu công dân. Hi vọng Bộ sẽ nghiên cứu các ứng dụng công nghệ như Blockchain, big data, biometric... để quản lý hiệu quả. 

Thách thức trong ứng dụng blockchain 

Sự tin tưởng (Trust) - nền tảng và động lực cho blockchain
Khi nói về một mạng lưới như vậy, sự tin tưởng là vô cùng quan trọng. Chúng ta đã thấy blockchain tạo ra niềm tin, nhưng chỉ trong các giao dịch trong mạng. Ta sẽ cần cách khác để đảm bảo thứ gọi là sự tin cậy ngoại vi, tin cậy ở rìa mạng. Có thể là một số hình thức chứng minh danh tính để đảm bảo bạn là người mà bạn nói, hay ngôi nhà trong mạng đó có hiện diện hữu hình trong thế giới thực.
Quy mô tối ưu cho mạng blockchain = cân bằng chi phí giao dịch và chi phí tạo sự tin tưởng
Ông Philips Evan, chuyên gia của BCG, có chia sẻ quan điểm trong bài viết "Thinking outside of the blocks" (suy nghĩ ngoài khối), rằng mạng càng lớn thì càng tốn kém để duy trì sự tin tưởng trong mỗi nút mạng, trong khi mạng càng lớn thì bạn càng hi vọng giao dịch sẽ rẻ hơn. Vì vậy, nếu xem xét hai chi phí này, t sẽ thấy kích thước tối ưu của một mạng blockchain có thể đâu đó ở giữa. Do đó, sẽ không có một blockchain duy nhất cho mọi trường hợp (use case) cùng lúc, mà sẽ là từng nhóm cho từng trường hợp. Tất nhiên, các đặc tính chi tiết của mô hình sẽ được xác định bởi cách blockchain giải đáp các câu hỏi còn vướng như thế nào. Làm thế nào để kiếm tiền từ blockchain? Ai sẽ có được giá trị từ blockchain nhiều hơn, phần ứng dụng hay các giao thức? Khung chính sách quản lý quanh blockchain nên thế nào? Làm sao xử lý các hạn chế năng lực xử lý từ 10 đến 30 giao dịch mỗi giây với hệ thống thẻ thông thường, tới 2500 giao dịch mỗi giây. Đó vẫn là những câu hỏi mở. 
Với Việt Nam, có lẽ tính dân chủ cũng đang là câu hỏi lớn và việc ứng dụng một nền tảng công nghệ làm biến đổi sâu sắc việc công khai, minh bạch sẽ còn vô vàn khó khăn. Ta có thể nhìn thấy bất cứ đơn vị nào tham gia blockchain cũng sẽ nhìn được tất cả các thông tin giao dịch khác trên mạng lưới, do vậy sẽ không có tiền đút lót, hối lộ, sẽ không có chênh lệch khoản tiền môi giới quá cao, nguồn tiền (tính từ khi tham gia vào blockchain) là sạch. Do vậy sẽ khó có cơ hội cho tham nhũng, hối lộ, làm ăn chộp giật... Phải chăng vì vậy vẫn chưa có nhiều ứng dụng blockchain tại Việt Nam?
Theo anh/ chị còn có thách thức nào cho nền tảng này cho doanh nghiệp và xã hội Việt? 

Nguồn tham khảo

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share:

Thursday, 21 June 2018

Trend 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo


Ấn tượng quá - thậm chí là sốc! Mình thấy vậy khi xem video này. Google AI có thể gọi điện thoại và trao đổi như một người thật mà đầu dây bên kia không thể nhận ra!

Bạn có nhớ AI, Artificial Intelligence, bộ phim khoa học viễn tưởng của đạo diễn Steven Spielberg sản xuất năm 2001 không? Bộ phim lấy bối cảnh vào cuối thế kỷ 22, kể về câu chuyện của David, một robot trẻ con được lập trình với khả năng yêu thương. Chúng ta chưa tới thế kỷ 22, nhưng không thể phủ nhận rằng máy móc đang được xây dựng khả năng giống con người, thậm chí trí tuệ nhân tạo (AI) đã được chứng minh là giỏi hơn con người ở nhiều khía cạnh. Năm 1997, Deep Blue - AI do IBM phát triển, đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov. Thuật toán chính được Deep Blue sử dụng rất đơn giản, một biến thể của cách tiếp cận của nhà toán học Claude Chanon năm 1950. Từ một vị trí nhất định, máy tính phân tích các nước đi khả thi. Với mỗi nước đi, nó sẽ phân tích tiếp các phản ứng có thể có từ đối thủ, v.v. Và nó tiếp tục thực hiện các phân tích này cho nhiều vòng tùy thuộc vào tốc độ xử lý và thời gian có. Sau đó, máy tính chỉ đơn giản là chọn nước đi với khả năng thắng cao nhất.

Động lực cho AI phát triển mạnh 

Động lực cho AI: khả năng xử lý, dữ liệu lớn, thuật toán.
AI như Deep Blue có thể cải thiện mạnh mẽ nhờ tăng gấp đôi sức mạnh xử lý và do đó thắng được Kasparov năm 1997, trong khi thua năm 1996. Sự gia tăng theo cấp số nhaan trong khả năng xử lý vượt xa khả năng xử lý tự nhiên của người chơi cờ vua. Tuy nhiên trong mọi trường hợp, chỉ có sức mạnh xử lý thì không đủ để xây dựng AI. Chúng ta cần ít nhất hai thành phần khác. Đầu tiên là cách để nắm bắt và tích lũy các yếu tố đầu vào từ thế giới mà AI tương tác. Thứ hai, cần phải tìm các thuật toán và kỹ thuật phù hợp để xử lý đầu vào này để cho ra kết quả đúng. Điểm cuối này là một việc khó khăn.

Định nghĩa 

AI is a system that is able to exhibit traits of human intelligence like reasoning, learning from experience or interacting with humans in natural language. (BCG)
tạm dịch 
AI là một hệ thống có khả năng thể hiện những đặc điểm của trí tuệ con người như lý luận, học hỏi từ kinh nghiệm hay tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nguồn: BCG
Định nghĩa này có vẻ hơi trực quan, có một chút mơ hồ, chủ yếu là vì những gì chúng ta coi là thông minh thay đổi theo thời gian. Có thông minh không nếu có thể tính căn bậc hai của số pi trong vài phần nghìn giây? Chơi cờ vua như Deep Blue có thông minh không? Nói chuyện được như Siri hay Google assistant thì có coi là thông minh không? Câu trả lời khá chủ quan và có thể hôm nay khác so với 20 năm trước.

Phân loại 

Định nghĩa AI: AI tổng hợp và AI thu hẹp

Để khách quan hơn, chúng ta có thể phân biệt hai loại AI: AI tổng hợp và AI thu hẹp. AI tổng hợp là những gì bạn thấy trong phim, một hệ thống hoàn chỉnh không khác gì con người, biết, có thể học bất cứ điều gì con người biết, có cảm xúc, thậm chí có mục đích trong cuộc sống. AI thu hẹp ít tham vọng hơn. Nó là khi một hệ thống thể hiện những đặc điểm thông minh giống như con người trên một lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể. AlphaGo biết cách chơi game, nhưng không thể viết một công thức bánh. Watson có thể trả lời các câu hỏi kiến ​​thức chung và được đào tạo để phát hiện ung thư, nhưng không thể đưa ra bất cứ bình luận hay cảm xúc gì. Đúng hơn là chưa. Ngày nay chúng ta chưa biết cách xây dựng AI tổng hợp, nhưng đang ngày càng giỏi hơn trong phát triển AI thu hẹp. Điều này là do các phần riêng biệt của AI thu hẹp đã sẵn sàng: đủ sức mạnh xử lý, nhiều dữ liệu có sẵn, và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, là các kỹ thuật và thuật toán phù hợp.
Thuật toán nào cho phép chúng ta phát triển các máy thông minh? Quy trình này không thực sự rõ ràng như vậy. Ví dụ hãy nêu các tiêu chí để phân biệt một con chim trong bức ảnh. Bạn hãy thử viết danh sách này ra? Rất khó phải không? Làm sao ta có thể viết ra một thuật toán có khả năng nhìn vào hàng ngàn bức ảnh chim và suy ra từ đó một vài cách ngầm để nhận ra một con chim. Đôi khi khó mà giải thích được, miễn sao nó nhận ra khi đưa ra bộ ảnh mới. Đây chính là cái chúng ta gọi là máy học/ học máy (machine learning). Một cách phổ biến để viết các thuật toán này lấy cảm hứng từ cách bộ não hoạt động gọi là mạng nơ ron thần kinh. Hiểu theo cách đơn giản, thuật toán sẽ lấy dữ liệu đầu vào, giả sử một tấm ảnh, đưa vào các tế bào thần kinh nhân tạo cùng nhau hoạt động để nhận ra, ví dụ, có một con chim bồ câu trong hình. Mạng nơron là một công nghệ có khả năng nhân rộng. Tạo có thể kết hợp nhiều lớp công nghệ này trong thứ gọi là thuật toán học sâu (deep learning algorithms), và để đạt được các hàm phức tạp hơn. Ví dụ: để ước tính thời gian đến cho hàng triệu lượt đi Uber dựa trên lịch sử giao thông thành phố hoặc đưa ra bản dịch chính xác bằng cách học từ tất cả các trang web có sẵn bằng nhiều ngôn ngữ.
Đây là một lĩnh vực đầy hứa hẹn. Chúng ta không biết liệu có thể đạt tới AI tổng hợp không, nhưng đã đạt đến điểm mà máy móc có thể tương tác thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi họ có thể giải mã khuôn mặt người và hiểu cảm xúc của họ. hoặc một đoạn nhạc. Điều này sẽ ta nhận ra rằng khả năng của AI là rất lớn và không phải tất cả các khả năng kinh doanh ấy đã được khám phá.

Tác động kinh doanh và xã hội

Đầu tư cho AI tăng >50%/ năm
Đây là lý do hầu hết nếu không muốn nói là tất cả các ông lớn công nghệ đều đầu tư mạnh vàovào AI, như Google mua lại AI startup DeepMind năm 2014 với giá 400 triệu USD. Microsoft Ventures đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI, Agolo và Bonsai. Amazon thậm chí xây dựng đơn vị Amazon AI của riêng mình mang tên Amazon Echo. Đây không chỉ là trò chơi dành cho những người khổng lồ công nghệ. Đầu tư toàn cầu vào AI đã tăng từ 0,6 triệu đô la năm 2012 lên khoảng 5 tỷ năm 2016 và ước tính đạt 12,5 tỷ đô la trong năm 2017. Tức là tăng hơn 50%/ năm. Sự tăng trưởng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục tới năm 2020 khi doanh thu sẽ gần 50 tỷ USD.
Hơn 60% các nhà điều hành trong một cuộc khảo sát chung của MIT và BCG tin rằng AI sẽ có tác động lớn đến các doanh nghiệp trong 5 năm tới đi đầu là các ngành như viễn thông và dịch vụ tài chính. Điều này có ý nghĩa gì đối với các doanh nghiệp? Nếu bạn là chủ doanh nghiệp và bạn không sử dụng AI, đã đến lúc bắt đầu thử nghiệm và hiểu được các ứng dụng tiềm năng cho mình. Làm thế nào? Chúng ta đã phân tách AI thành ba yếu tố cơ bản: khả năng xử lý, thuật toán học và dữ liệu đầu vào. Hãy nhìn từng thứ một. Khả năng xử lý: Công suất máy tính ngày càng rẻ hơn. Trừ khi bạn đang trong một ngành rất chuyên sâu, bạn sẽ không phải cạnh tranh và có thể sử dụng cloud (điện toán đám mây) theo cơ chế trả theo mức sử dụng. Thuật toán cũng là một lĩnh vực nghiên cứu sinh động và yếu tố thách thức lớn nhất ở đây là tìm ra tài năng phù hợp để theo kịp các tiến bộ này. Đó không chỉ là khoa học dữ liệu hay tài năng học máy, mà còn là việc nâng cấp toàn bộ lực lượng lao động để làm việc trong môi trường hỗ trợ AI. Cuối cùng, dữ liệu đào tạo. Đây là thứ thường tạo ra lợi thế cạnh tranh và bí kíp kinh doanh, là tài sản doanh nghiệp cần giữ. Hãy nhớ rằng không có thuật toán nào có thể bù đắp cho dữ liệu bị thiếu hoặc chất lượng thấp. Hãy nhớ quy tắc rất đơn giản về AI: rác vào, rác ra.
Trí tuệ nhân tạo và máy học

Thách thức 

Hãy lấy một ví dụ: một chiếc xe tự lái có hai sự lựa chọn hành động. Một là đâm chết 1 người đi bộ, và hai là 5 người.Theo bạn nó nên chọn phương án nào? Có thể bạn cảm thấy sẽ "đỡ tệ" hơn nếu xe chọn hi sinh 1 người để "cứu" 4 người?
Nếu giờ người chết không phải là một người đi bộ bình thường mà là chủ của chiếc xe. Bạn chọn phương án nào?
Bạn có sẵn sàng bỏ tiền mua chiếc xe này không?
Đó cũng là thách thức rất lớn với AI, đó là khi chúng ta không thể hiểu rõ các lựa chọn AI tạo ra, hay trong hầu hết các trường hợp là không chắc. Thuật toán AI tinh vi nhất giống như các hộp đen, học hỏi từ kinh nghiệm để đưa ra lựa chọn, nhưng không ai có thể xác định rõ ràng biến đầu vào nào hay trải nghiệm quá khứ nào dẫn đến lựa chọn nào. Điều này đôi khi ảnh hưởng về mặt đạo đức, lương tâm và có thể rất nghiêm trọng.
Ví dụ, năm 2015, một nghiên cứu đã chứng minh rằng các thuật toán AI có thể phát triển các thành kiến ​​phân biệt đối xử dựa trên chủng tộc hoặc giới tính. Ví dụ: nếu bạn tạo thuật toán để lọc hồ sơ ứng viên phù hợp cho vị trí công việc nhất định, lập trình viên hay y tá chẳng hạn, và dữ liệu đầu vào là các hồ sơ ứng viên cùng kết quả lựa chọn trong 3-5 năm qua, bạn có thể "lặp lại" các thành kiến về giới hay với một số nhóm thiểu số, rồi trong việc chi trả lương, thưởng, chính sách đãi ngộ, v.v. Tưởng tượng xem nếu các tòa án Việt sau nhiều năm nữa xét xử sử dụng dữ liệu đầu vào, hẳn sẽ còn nhiều vụ ấu dâm được "giảm án" từ tù 3 năm xuống "treo 18 tháng"?  Trong những tình huống đó, ta có thể xử lý bằng cách tăng cường hiểu biết hoặc kiểm soát tốt hơn thuật toán AI. Chính quyền hay đơn vị liên quan có thể cần phải thay đổi chính sách, quy định. 

Nguồn tham khảo

Share:

Monday, 18 June 2018

Trend 5: Cyber security: An ninh mạng

An ninh mạng trong chuyển đổi số
Máy tính hay doanh nghiệp của bạn đã từng bị tấn công hay nhiễm vi-rút chưa? Ai từng trải qua hẳn đều biết nó không chỉ phiền toái mà còn tốn tiền và mất thời gian. Nếu bạn nghĩ chưa bị, bạn có dám chắc không? Nạn nhân của tội phạm mạng không loại trừ ai: cá nhân, công ty, tổ chức công và thậm chí cả chính phủ, với họ, hậu quả thậm chí có thể nghiêm trọng hơn. 
Vào mùa xuân năm 2017, một chương trình được gọi là WannaCry thâm nhập vào các công ty và tổ chức tại 150 quốc gia, khóa truy cập vào các tập tin trên các máy tính bị nhiễm và yêu cầu người dùng phải trả một số tiền nhất định để có được khóa mở. Đây là một phần mềm khổng lồ. Một trong số nạn nhân của Wannacry là NHS (Dịch vụ Y tế Quốc gia Anh). Với nhiều bệnh nhân Anh, điều này nghĩa là việc tham vấn hoặc phẫu thuật của họ đã bị hủy và họ được gửi trả về nhà. Trên quy mô lớn hơn, thiệt hại kinh tế từ cuộc tấn công mạng này ước tính khoảng 4 tỷ đô la Mỹ. Đây chỉ là một ví dụ rõ nhất về tấn công an ninh mạng. 

Định nghĩa 

An ninh mạng (cyber security): 
the state of being protected against the criminal or unauthorized use of electronic data, or the measures taken to achieve this.
tạm dịch 
trạng thái được bảo vệ chống lại tội phạm hay việc sử dụng không được phép các dữ liệu điện tử, hoặc các biện pháp được triển khai để đạt được điều này.

Phân loại tấn công 

Các loại tấn công mạng (cyber attacks). Nguồn: BCG
Có nhiều cách kẻ tấn công sử dụng để truy cập tới máy tính và máy chủ. Chúng ta sẽ nhìn lại một số dạng phổ biến nhất. Dạng tấn công công nghệ tương đối thấp được gọi là lừa đảo (phishing), là một email giả mạo, tin nhắn văn bản hay trang web được tạo, trông giống như từ nguồn hợp pháp. Một số có mục đích thu thập thông tin, nên sẽ yêu cầu bạn nhập chi tiết thẻ tín dụng hoặc xác nhận mật khẩu. Mình hay được "kẻ tự nhận là cán bộ Standard Chartered" gửi email xin số tài khoản để họ chuyển tiền thừa kế của ai đó từ Anh, Mỹ, v.v. Một số có thể sẽ cài đặt phần mềm độc trên máy tính của bạn khi mở tệp đính kèm hoặc nhấp chuột vào đường dẫn. Rồi cũng hay có bạn bè kêu chuyển tiền vì anh/ chị ấy đi du lịch nước ngoài bị mất ví. Rồi email giả danh trường, hội, nhóm, đồng nghiệp, sếp... nhờ bạn trợ giúp. Mình chẳng bao giờ bị lừa vậy đâu phải không? Đừng quá chắc chắn! Một nghiên cứu từ một trường đại học ở Đức phát hiện rằng thực tế 78% người được kiểm tra nhận thức được nguy cơ từ một email không xác định. Tuy nhiên, 45% người tham gia vẫn sẽ nhấp vào liên kết trong email này. Thú vị là khi được yêu cầu, chỉ một nửa trong số đó xác nhận rằng họ đã nhấn vào link. 
Loại tấn công thứ hai là mã độc (malware). Đó là một phần mềm được tải xuống từ email lừa đảo, nhấp vào liên kết từ trang web quảng cáo hoặc thậm chí trực tiếp từ USB. Những phần mềm như vậy được thiết kế để truy cập trái phép vào hệ thống của bạn. Nó có thể thay đổi, xóa hoặc lấy cắp thông tin từ thiết bị của bạn. Nó cũng có khả năng lây lan cho những người dùng khác trên mạng gia đình hoặc công ty bạn. Có nhiều phân loại nhỏ hơn trong mã độc: vi rút, phần mềm gián điệp hoặc phần mềm độc như WannaCry. Rõ ràng chúng không chỉ gây hại cho cá nhân mà còn có khả năng ảnh hưởng đến các công ty có dữ liệu có giá trị cần bảo vệ. 
Loại thứ ba được biết với tên DDoS, từ viết tắt của distributed denial of service (Tấn công từ chối dịch vụ). Trong cuộc tấn công này, một máy chủ trở thành mục tiêu của một số lượng lớn các yêu cầu với mục tiêu cuối cùng là đánh sập nó. Nó khiến bất kỳ trang web nào được lưu trữ trên máy chủ đó hay bất kỳ hệ thống nào dựa vào nó không thể hoạt động nữa. Đây là một dạng tấn công tương đối phức tạp hơn vì hacker cần có quyền truy cập vào nhiều thiết bị bị nhiễm sau đó gửi yêu cầu đồng thời tới máy chủ mục tiêu. Quay lại một chút bài viết về IoT, chúng ta thấy số lượng các thiết bị được kết nối ngày càng tăng và rất nhiều trong số đó không được bảo vệ đủ tốt. Mạng lưới của Starhub - nhà mạng lớn thứ 2 của Singapore tháng 10/2016. Nó hoàn toàn có thể gây hại cho một quốc gia. 
Một loại khác là Brute Force hay Brute Force Attack là hình thức thử mật khẩu đúng sai. Hacker sử dụng phần mềm tự động thử đăng nhập username và password phổ biến nhằm đăng nhập trái phép vào các tài khoản. Không chỉ thế, các chương trình tương tự có thể được sử dụng để chiếm các thông điệp được mã hóa hay dữ liệu tài chính. 
Loại tấn công cuối cùng là sự vi phạm vật lý rõ ràng nhất (physical breach). Hiểu đơn giản như một kẻ xâm nhập trong giờ nghỉ trưa, ngồi trên máy tính đã mở khóa, cài đặt phần mềm độc hại, đánh cắp dữ liệu hoặc gửi email, sau đó bỏ đi. Tuy đơn giản nhưng cực kỳ nguy hiểm!

Xu hướng và động lực 

Kết luận nhất quán trên các báo cáo được công bố trong vài năm qua là các cuộc tấn công đang gia tăng về số lượng. Dell ước tính số lượng phần mềm độc hại tấn công gần gấp đôi trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến 2016. Symantec đã phát hiện ra rằng số lần tấn công vào honeypot của họ tăng 80% trong năm 2016. Các cuộc tấn công ngày càng nhắm mục tiêu đến các thiết bị cuối thay vì máy chủ, như máy tính xách tay, điện thoại di động hoặc các thiết bị được kết nối IoT. 
Động lực cho các vụ tấn công mạng: tài chính, gián điệp, cho vui.
Vậy ngành nào bị tấn công nhiều nhất? Tất cả các ngành đều có thể là mục tiêu, và ngành dịch vụ tài chính và khu vực công thường bị nhắm tới nhiều nhất. Chắc cũng phải có gì đó thúc đẩy những kẻ tấn công? Một báo cáo của Verizon đề cập: 70-80% kẻ tấn công là do lợi ích tài chính, 10-20% là hành vi gián điệp, chỉ một phần rất nhỏ (<5%) là ngẫu hứng, cho vui.

Tác động kinh doanh và xã hội 

Hy vọng tới giờ, bạn nhận ra là trường hợp tốt nhất, cuộc tấn công mạng gây ra chút phiền nhiễu. Đa số các trường hợp xấu còn lại, và xấu nhất, nó hoàn toàn có thể phá vỡ cách thức hoạt động hàng ngày của các chính phủ, công ty, tổ chức. An ninh mạng được ước tính là vấn đề tốn kém khoảng 50 tỷ đô. Con số này dự đoán có thể tăng lên 6 nghìn tỷ đô la vào năm 2021. 

An ninh mạng, vấn đề 6 nghìn tỷ đô năm 2021
Không ngạc nhiên khi các công ty đầu tư ngày càng nhiều tiền vào các giải pháp an ninh mạng. Thị trường bảo mật CNTT (IT security) đang tăng trưởng ở mức 10% mỗi năm. Nhưng vẫn không theo kịp với số lượng các mối đe dọa tăng gần gấp đôi mỗi năm. Lại một lần nữa, ta thấy sự không phù hợp điển hình giữa sự tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ và sự tăng trưởng tuyến tính trong phản ứng của mình. Các doanh nghiệp luôn đánh giá thấp những rủi ro. Nhiều tập đoàn nghĩ rằng "chúng tôi chẳng có dữ liệu có giá trị cao nào để thu hút tin tặc", hay "bọn anh không phụ thuộc nhiều vào CNTT, cũng không kết nối internet mấy", hoặc "Ôi còn bao thứ ngoài kia cần đầu tư em ơi, đầu tư cái này như là mua bảo hiểm ấy, giờ bọn anh không có cần đâu". 
Xin chia sẻ ví dụ của Stuxnet, một phần mềm độc hại được thiết kế để truy cập máy tính trong nhà máy hạt nhân. Nó có khả năng tái tạo chính nó trong bất kỳ thiết bị nào mà nó lây nhiễm và bất kỳ thiết bị nào được kết nối với nó. Các nhà máy hạt nhân có hệ thống khá tốt. Nhưng rồi vào một ngày đẹp trời năm 2010, một số nhân viên sẽ rút thanh USB của mình khỏi máy tính ở nhà bị nhiễm và sử dụng bên trong nhà máy. Phần mềm độc hại sau đó truy cập vào hệ thống SCADA và xâm nhập vào tính năng quá trình làm giàu uranium, phá hỏng chương trình hạt nhân của Iran. 
Ví dụ này cũng cho thấy một trong những khía cạnh bị quên lãng của an ninh mạng. Đây không phải là một thất bại công nghệ thuần túy. Chúng ta có thể giả định an toàn rằng nhà máy hạt nhân có một phần mềm bảo mật tinh vi tại chỗ. Nhưng có lẽ họ đã không tính đến trường hợp một nhân viên sử dụng thanh USB sai chỗ.

Thách thức và giải pháp
An ninh bảo mật không chỉ là vấn đề công nghệ

Và đây là quan sát rút ra trong suốt các ngành. Dù CNTT chỉ đóng góp 28% vào các vụ tấn công và gây tổn thất dữ liệu, nhiều tổ chức sẽ tập trung vào nó và bỏ bê phần người và nhiều thứ khác, như quy trình, tổ chức, nhân sự... Rất nhiều anh chị lãnh đạo trong nhiều tổ chức và thành viên hội đồng quản trị vẫn tin rằng an ninh mạng là một vấn đề của CNTT. 
Giải quyết một cách bền vững rủi ro an ninh mạng đòi hỏi một cách tiếp cận toàn tổ chức, thậm chí có thể là cả hệ sinh thái rộng hơn. Hội đồng quản trị và quản lý cấp cao cần phải nhận thức được rủi ro và chuẩn bị cho nó, bởi đây không phải là câu hỏi có hay không, mà là khi nào công ty mình sẽ trở thành mục tiêu cho tội phạm mạng.

Nguồn

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share:

Friday, 15 June 2018

Trends 4: Additive Manufacturing/ 3D printing: in 3D và ngành sản xuất bồi đắp

Sản xuất bồi đắp/ in 3D trong Chuyển đổi số
Bạn đã nghe tới sản xuất bồi đắp/ sản xuất đắp dần (additive manufacturing) chưa? Nghe có vẻ hơi lạ phải không? Một thuật ngữ quen hơn nhé? In 3D hay 3D printing. Bản chất hai thuật ngữ này giống nhau. Sản xuất bồi đắp được áp dụng khi nói về ngành công nghiệp có sử dụng in 3D. 
Chỉ trong vài năm, xu hướng này đã chuyển từ phòng thí nghiệm sang thực hành rất nhanh chóng. Không giống như hầu hết các xu hướng khác mà chúng ta đã thảo luận, nó có hiệu ứng rất hữu hình với thế giới vật chất và là một xu hướng chắc chắn. Đó là về việc tạo ra các sản phẩm vật lý thực sự mà bạn có thể nhìn thấy và chạm vào. Quả thực, đây là xu hướng mà bạn phải "thực mục sở thị" thì mới thấy và hình dung được hết tác động của nó.

Định nghĩa 

3D printing is the action or process of making a physical object from a three-dimensional digital model, typically by laying down many thin layers of a material in succession.
tạm dịch là: 
Sản xuất bồi đắp hay in 3D là hành động hay quá trình tạo ra một vật thể vật lý từ một mô hình kỹ thuật số ba chiều, thường bằng cách chồng nhiều lớp vật liệu mỏng liên tiếp nhau.

Ví dụ

Năm 2014, các bác sĩ phẫu thuật ở xứ Wales, bệnh viện Morriston Hospital đã sử dụng máy in 3D để tái tạo xương mặt cho anh Stephen Power, 29 tuổi, một người đàn ông bị thương trong một tai nạn giao thông. Anh được coi là trường hợp thử nghiệm đầu tiên mà in 3D được ứng dụng trong y học. Năm 2015, Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) lần đầu tiên đã chấp thuận thuốc Spritam sản xuất với công nghệ in 3D, được dùng để giảm co giật cho bệnh nhân động kinh.
Bạn có thích danh họa Vincent van Gogh không? Cả chuyện ông cắt tai mình trong mỗi cơn quẫn trí? Năm 2015, nghệ sĩ Diemut Strebe đã tạo ra bản sao tai trái của Vincent van Gogh "sống", bởi nó không in bằng nhựa, mà là những tế bào sống từ mô do cháu trai của Van Gogh cung cấp.
Năm 2016, công ty xây dựng ở Trung Quốc HuaShang Tengda đã in toàn bộ một ngôi nhà hai tầng ở Bắc Kinh bằng công nghệ in 3D. Họ dựng móng, sau đó phủ bê tông bằng máy in 3D khổng lồ. Chỉ mất 45 ngày từ đầu đến cuối, trong khi các phương pháp xây dựng truyền thống thường mất vài tháng.
Tháng 2/2016, tại một hội chợ ở Đức, người ta đã in 3D với nguyên liệu là sôcôla, bột cookie và kem để tạo ra nhiều chiếc bánh và đồ trang trí có hình thù bắt mắt.
Nghệ sĩ Laurent Bernadac đã trình diễn với cây đàn violin 3Dvarius in 3D bằng nhựa trong suốt tại Paris năm 2015. Nhạc cụ được dựa trên một mẫu violin Stradivarius, sau đó thiết kế được sửa đổi để tạo âm thanh và âm lượng tốt nhất.
Năm 2017, Reebok tuyên bố sẽ in 3D dòng giày tiếp theo bằng với nguyên liệu là chất lỏng và trong năm 2018 mới cam kết sẽ triển khai rộng hơn công nghệ sản xuất này.
Và rất nhiều ví dụ khác phủ khắp các ngành: công nghiệp, thực phẩm, tiêu dùng, thời trang, vận chuyển, y tế, v.v. thậm chí cả an ninh quốc phòng, sản xuất vũ khí.

Cơ chế hoạt động 

Khác biệt giữa sản xuất bồi đắp với sản xuất ruyền thống
Khác với sản xuất truyền thống, còn được gọi là sản xuất trừ, hình dạng được cắt ra khỏi khối vật liệu lớn. Sản xuất đắp dần gồm ba giai đoạn. Đầu tiên, một mẫu kỹ thuật số của đối tượng được vẽ, tạo ra bằng phần mềm thiết kế, hay qua các mẫu chia sẻ trên mạng (như trang Thingiverse), hoặc được quét (3D scanner). Thứ hai, các mô hình thiết kế số được cắt thành nhiều lớp nhỏ khoảng 100 micromet mỗi lớp. Thứ ba, mô hình thái lát được chuyển tới máy in 3D để "in" ra vật thể ba chiều qua việc bồi đắp dần thêm các lớp vật liệu liên tục chồng lên nhau. Vật liệu có thể là nhựa, gốm sứ, kim loại, thậm chí cả tế bào sống. 
Để dễ hình dung hơn nữa, mời các bạn xem video này hoặc tìm trên Youtube nhé: 

Tăng trưởng và động lực

Dù vẫn là một công nghệ mới nổi, in 3D đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng mạnh mẽ trong vài năm qua. Kể từ năm 2012, các công ty tư nhân đã đầu tư hơn 1 tỷ USD vào các cơ sở R&D liên quan đến sản xuất bồi đắp, các trung tâm thực hành và sản xuất thí điểm. Năm 2015, thị trường in 3D ước đạt 5 tỷ USD và dự kiến ​​sẽ tăng gấp ba lần năm 2020 và đạt 350 tỷ USD năm 2035.

Lợi ích của sản xuất bồi đắp so với sản xuất truyền thống
Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi sự tiến bộ đa công nghệ làm cho việc in 3D ngày càng trở nên phổ biến hơn. Đầu tiên, giá cả máy in 3D ngày càng phải chăng hơn. Cách đây vài năm giá khoảng 5.000 đô thì giờ bạn có thể mua một chiếc với giá 500 đô. Trong vài năm tới, giá có thể còn xuống nữa và việc có máy in 3D trong nhà chắc không còn xa lạ. Tương tự, vật liệu in cần thiết cũng ngày càng rẻ và đa dạng hơn. Hơn nữa, các máy in 3D mới có thể in sản phẩm trong vài phút thay vì hàng giờ, tức là nhanh hơn từ 25 đến 100 lần so với các máy in trước đó. 

Tác động kinh doanh 

Giám đốc điều hành (CEO) của GE, Jeff Immelt, khẳng định sản xuất bồi đắp là một phần quan trọng trong sự chuyển đổi số của GE. Họ đã đầu tư mạnh vào R&D nội bộ và bỏ tiền mua các nhà cung cấp công nghệ này. Năm 2017, họ đã thành công trong việc in 3D 50% các bộ phận của động cơ máy bay, giúp chúng nhẹ hơn 40% và rẻ hơn 60%.
Có nhiều lợi ích trong sản xuất bồi đắp/ in 3D, không chỉ với GE mà còn cho các doanh nghiệp trong ngành sản xuất, và đặc biệt hữu ích với các doanh nghiệp Việt. Sản xuất bồi đắp không yêu cầu phải thiết lập chi phí trước triển khai việc sản xuất, giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn về sản lượng, thời gian và thậm chí cả địa điểm/ nhà máy. In 3D cũng chính xác hơn nhiều phương pháp truyền thống trong việc xây dựng các sự vật phức tạp. In 3D tạo ra ít chất thải hơn vì vật thể không cần phải đựng trong một khối vật liệu như trong sản xuất truyền thống. Từ đó, các công ty có thể cân nhắc các cơ hội khác nhau để phát triển quy trình sản xuất hiện tại của mình. Đầu tiên là giai đoạn tạo khuôn mẫu, cần thực hiện bằng tay để điều chỉnh toàn bộ dây chuyền sản xuất. Rõ ràng, nó tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc, trong khi in 3D không cần làm tay hay gián đoạn. Sản xuất bồi đắp cho phép khả năng cá nhân hóa.

Thách thức 

Theo phân tích, sản xuất bồi đắp sẽ không thay thế hoàn toàn các quy trình kiểm thử thông thường, đặc biệt là cho sản xuất đại trà, khối lượng lớn. Tại sao? Lợi thế quan trọng của sản xuất bồi đắp là chi phí thiết lập bằng không. Với sản xuất đại trà khối lượng lớn thì chi phí ban đầu không đáng kể. Nếu không có yêu cầu cá nhân hóa thì hiệu quả hay tính kinh tế của quy mô của một nhà máy lớn vẫn sẽ tốt cho nền kinh tế. Tuy nhiên, đối với nhiều ngành công nghiệp, sản xuất bồi đắp sẽ có tác động sâu sắc đến toàn bộ chuỗi giá trị.
Sản xuất bồi đắp sẽ không thay thế toàn bộ sản xuất truyền thống
Giả sử như một công ty bảo dưỡng máy bay tên là Airmac có hoạt động trên khắp APAC và có một nhà kho, ví dụ ở Singapore, nơi lưu trữ các bộ phận, chẳng hạn như động cơ GE. Họ nhập khẩu 100% các bộ phận khác từ từ các nhà máy của Mỹ, lưu trữ, sau đó phân phối theo yêu cầu cho khách hàng châu Á. Tác động đối với Airmac và GE sẽ thế nào nếu các bộ phận đó có thể được in 3D? Với Airmac, có hợp lý hợp lý nếu họ bắt đầu bản sao mỗi phần hoặc toàn bộ với máy in 3D? GE có nên tiếp tục sản xuất và bán các bộ phận hay nên đóng cửa nhà máy và cấp bản quyền cho các mô hình, thiết kế in 3D? Và vì vậy, thay vì là tập đoàn sản xuất thì GE sẽ chuyển mô hình kinh doanh sang cường quốc thiết kế? Nếu việc đó xảy ra, làm thế nào GE có thể đảm bảo những thiết kế này sẽ không được công bố, tải về hay chia sẻ cho bất cứ ai?
Chắc rằng các câu hỏi đó sẽ dần được trả lời khi quá trình sản xuất bồi đắp được hoàn thiện và áp dụng rộng rãi hơn. Điều ta có thể dám chắc là công nghệ này sẽ có tác động rộng hơn đến thế giới của chúng ta. Ví dụ, năm 2013, Cody Wilson đã xuất bản một thiết kế chi tiết để in 3D một khẩu súng. Bản in màu xanh lam này hiện có thể có trên internet ở đâu đó. Chúng ta có thể tranh luận đây là vấn đề nhất thời hay dài hạn, nhưng kết cục là gì? Ta có máy in 3D cá nhân, ai đó có thể tải xuống tệp của Cody Wilson từ Internet và chỉ cần in ra thành một khẩu súng ở bất kỳ nơi nào, bất cứ lúc nào. Nếu thay súng trong ví dụ trên bằng bất kỳ sản phẩm vật lý nào, ta sẽ vẫn thấy rằng rất nhiều câu hỏi và thách thức từ quy định, kiểm soát biên giới, bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và thậm chí là thuế.

Xu hướng công nghệ này Việt Nam 

Khoảng 2014-2015, trong sự kiện Gartner Predicts hàng năm tại Hà Nội, khi xu hướng về in 3D được nhắc đến, không ai trong số khoảng 50-60 lãnh đạo cấp cao về công nghệ có mặt trong hội nghị tin vào xu hướng này, hoặc khẳng định Việt Nam phải chờ ít là 5-10 năm nữa. Có lẽ chính vì vậy, mình chưa tìm thấy nhiều ứng dụng hay case study tại Việt Nam.
Mình thì thấy xu hướng này thực sự là một thứ mà chính phủ và doanh nghiệp nên nghiên cứu khi nói về Cách mạng công nghiệp 4.0, vì
  • Xu hướng là chắc chắn và đã xảy ra ở rất nhiều nước. Nếu nói về "đi tắt đón đầu" thì xu hướng này ta nên đón. 
  • Việt Nam cũng khá mạnh về sản xuất gia công (ngành dệt may chẳng hạn) và các ngành nguyên liệu đầu vào cho sản xuất (khoáng sản, kim loại, nhựa...). Nếu xu hướng thế giới là như vậy và không làm gì thì cũng sớm tới ngày bao nhiêu nhân công trong các nhà máy mất việc. 
  • Dân số của Việt Nam khá đông, trẻ và cũng đang rất chuộng tiêu dùng, sẵn sàng chi trả thậm chí vay để tiêu dùng nên ngành sản xuất vẫn còn nhiều tiềm năng, đặc biệt nếu có những yếu tố cá nhân hóa cho người Việt.
  • Chi phí, giá thành và các lợi ích kinh tế, xã hội đem lại là cực kỳ rõ rệt cho một nước thu nhập trung bình và đang cố thoát nghèo như Việt Nam. 
  • Các công ty công nghệ và dân làm công nghệ, thiết kế công nghiệp, nghệ thuật ở Việt Nam cũng nhiều. Được cái học toán và logic giỏi, thông minh nên mình có thế mạnh nếu đây là ngành được quan tâm.
  • Còn quá nhiều thị trường "chợ đen" như ghép thận, ghép tạng, mô phôi, v.v. mà giải pháp in 3D có thể giúp "giảm nghèo cùng cực" và giảm gánh nặng cho bảo hiểm y tế/ bảo hiểm xã hội/ quỹ hỗ trợ người nghèo bệnh tật. Hôm trước mình đọc về xóm chạy thận Lê Thanh Nghị mà cũng rớt nước mắt.
Một vài suy nghĩ có thể chưa tỏ tường xin đề xuất
  • Tạo dựng một cộng đồng quan tâm về in 3D/ sản xuất bồi đắp hoặc maker nói chung.
  • Các công ty công nghệ, khởi nghiệp trong mảng này có thể nghiên cứu thêm một số mô hình trên thế giới và chia sẻ các ví dụ thực tiễn ứng dụng, tổng hợp cho Hội đồng khoa học công nghệ quốc gia và các doanh nghiệp quan tâm. POC. 
  • Các trung tâm, viện nghiên cứu, phòng KHCN, các tập đoàn công nghệ... nên có trong lab thí nghiệm để thử nghiệm, POC và đầu tư thử một số máy in 3D, phần mềm 3D modeling (và máy scan 3D nếu có). Cái này quả tình phải "thực mục sở thị".
  • Các trường đại học, dạy nghề như ĐH Bách khoa, công nghệ, FPT, ĐH Mỹ thuật công nghiệp... nên có đào tạo về mảng này, như 3D modeling, 3D design, v.v. 
  • Các doanh nghiệp sản xuất, hàng tiêu dùng, thời trang, dệt may... nghiên cứu tác động của xu hướng này tới mô hình kinh doanh và quy trình sản xuất hiện tại, tính toán thử phương án chi phí, có một số thử nghiệm, đặc biệt khi cần sản xuất cho các thị trường khác nhau cần customized, như Hòa Phát, Hoa Sen, Sunhouse, May 10, v.v.
  • Các tập đoàn xây dựng, cầu đường, bất động sản (Vingroup, Sun Group, Sông Đà, Vinaconex, Tân Hoàng Minh...) thử nghiệm xây nhà 3D cho đỡ tai nạn chết người, bụi bặm, lật hết các đường lên. Lúc vỡ đường ống nước hay có trục trặc gì đó thì in vù một cái, đỡ bắt bà con khô héo cả tuần... 
  • Các doanh nghiệp nguyên liệu đầu vào (nhựa, titan, kim loại, xi măng, cát, sỏi...) xem xét lại thị trường và có lộ trình chuyển đổi danh mục sản phẩm dịch vụ cho phù hợp. 
  • Bộ quốc phòng, quân đội, công an và Viettel nghiên cứu phương án sản xuất thiết bị, vũ khí... bằng in 3D. 
  • Bộ y tế, bộ LĐTBXH, các trung tâm mô phôi, ĐH Y.... nghiên cứu phương án in mô, tạng... thay thế cho bệnh nhân với công nghệ 3D. 
  • Các bộ ngành khác vào cuộc trong việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ, và hỗ trợ cộng đồng về hành lang pháp lý, cơ chế chính sách. 
Xin mời cao kiến và chia sẻ thêm từ các anh chị!

Nguồn tham khảo và các bài viết hay

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share:

Tuesday, 12 June 2018

Trend 3: IoT (Internet of Things): Internet vạn vật

IoT (internet vạn vật) trong chuyển đổi số

Hãy nhìn xung quanh. Bạn thấy có bao nhiêu thiết bị được kết nối với internet? Điện thoại di động, máy tính, TV của bạn, đồng hồ, có thể cả xe hơi hay tủ lạnh nữa. Ngày càng có nhiều thiết bị được kết nối với Internet và với nhau. Giờ đây chúng ta có thể dùng điện thoại để theo dõi hầu như toàn bộ ngôi nhà của mình: nhiệt độ, khả năng bị trộm, ánh sáng, v.v. từ bất cứ nơi nào và ngay lập tức. Thậm chí các đồ đạc cũng có thể giao tiếp với nhau và tự động điều chỉnh. Bên ngoài, mọi thứ cũng trở nên kết nối: đèn giao thông, hệ thống đo điện, nước. Sự kết nối này đang được sử dụng rất nhiều trong công nghiệp, giao thông, sản xuất và trên mặt của cuộc sống. 

Định nghĩa 

Điều gì đằng sau những kết nối đó? Internet of Things là gì? Đó là một mạng lưới các vật được kết nối, có thể tạo ra một hệ thống nhận thức, tự quản lý và hành động.
Ví dụ như một chiếc xe tự lái. Chúng phân tích các dữ liệu đầu vào do mọi bộ phận trên xe có kết nối internet, định vị GPS và camera, từ đó giúp xe "nhận thức" môi trường xung quanh, biết được vị trí của mình trên bản đồ, giao tiếp với các xe khác qua một máy chủ trung tâm, kiểm tra các điều kiện giao thông trên tuyến đường. Chúng tự quyết định sẽ rẽ trái hay phải, tới đâu, khi nào tiếp, và từ đó chuyển tải thành các lệnh cho động cơ, phanh, v.v. để xe chạy. Hệ thống này nói chung khá phức tạp với nhiều thành phần tương tác với nhau.
3 lớp tương tác trong IOT: Sự vật, nền tảng, dịch vụ
Đơn giản hóa một chút nhé? Hãy tưởng tượng có ba lớp khác nhau tương tác với nhau mọi lúc. Lớp đầu tiên là đối tượng, sự vật được kết nối. Rada, camera, thiết bị định vị, đồng hồ, phanh, tay ga, v.v. tất cả đều tương tác với nền tảng trung tâm có thể tổng hợp dữ liệu và quyết định sẽ làm gì với dữ liệu đó. Đó là lớp thứ hai. Mặt khác, ở lớp thứ ba, một vài dịch vụ có thể hiểu dữ liệu được tổng hợp bởi nền tảng và chuyển nó thành hành động. Giữa các lớp, dữ liệu liên tục được trao đổi bằng cách sử dụng mạng, có thể là Wi-Fi, vệ tinh, mạng cố định hay di động.

Động lực

Dữ liệu từ đó sẽ được xử lý, truyền tải và lưu trữ. Nghe quen quá phải không? Công nghệ cần thiết cho mỗi hoạt động này ngày càng ổn định, rẻ hơn, tiêu thụ ít năng lượng và đem lại năng suất cao hơn. Đó là động lực cho ngày càng nhiều thiết bị được kết nối, và từ đó thúc đẩy IoT trong những năm gần đây và thời gian tới. 

Số lượng các sự vật kết nối được dự báo ​​sẽ tăng 30%/năm tới năm 2025. Điều này có nghĩa là vào năm 2020, chúng ta sẽ có từ 50 đến 75 tỷ đối tượng kết nối. Nghĩa là, sẽ có khoảng 7-10 thiết bị/ người. Nó sẽ đem lại sự gia tăng tổng chi tiêu khoảng 250 tỷ đô la xuyên suốt các ngành. Tất cả các ông lớn trong mảng công nghệ đều đã cung cấp các giải pháp IoT, và cả các đơn vị truyền thống, như các nhà cung cấp dịch vụ tiện ích, nhà mạng. 

Tác động kinh doanh và các bài toán sử dụng

Vậy điều gì thúc đẩy việc áp dụng IoT? 

BCG đã thực hiện một nghiên cứu thú vị xuất bản tháng 1/2017 mang tên "Winning in IoT: It’s All About the Business Processes" (mình có đưa link bên dưới để các bạn đọc). 
Phát hiện đầu tiên của họ là tăng trưởng IoT được thúc đẩy bởi các kịch bản ứng dụng (use case scenarios) chứ không theo ngành. Nhiều áp dụng không chỉ cải thiện từng bước các vận hành hiện tại mà còn tạo ra các sản phẩm sáng tạo hay thậm chí các mô hình kinh doanh chưa thể thực hiện trước đây.
Điều tuyệt vời hơn nữa là nhóm nghiên cứu đã xác định một loạt các trường hợp sử dụng IoT và chọn ra 10 ứng dụng từ một danh sách dài theo mức độ tiềm năng, được đầu tư cao nhất và thời gian dưới 5 năm. 
Ten use cases will drive IoT growth through 2020. Nguồn: BCG
Chúng ta hãy xem xét ba ứng dụng trong số đó nhé. Nếu bạn từng học tập hay làm việc ở châu Âu hoặc Bắc Mỹ, bạn có thể biết việc sản xuất điện chịu nhiều áp lực trong những giai đoạn cao điểm như mùa đông. Các thiết bị thông minh có thể đồng bộ với mạng lưới và tìm ra thời điểm thích hợp để vận hành, tùy theo tổng cung và cầu. Hay ngành điện, nước có đồng hồ thông minh để theo dõi và tối ưu hóa mức tiêu thụ điện, nước của mình. SP Group, đơn vị quản lý tiêu thụ điện, nước, rác của Singapore cũng gửi tới các lời khuyên về tiết kiệm điện nước dựa trên phân tích dữ liệu tiêu thụ của từng hộ gia đình, hàng xóm và toàn quốc. Họ ước tính nếu các hệ thống điều hòa tổng tự động tắt khi không có người trong các văn phòng, tiết kiệm điện năng có thể tới 40%. Các ứng dụng khác là quản lý đội xe, theo dõi, kiểm kê tự động, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa sản xuất và kết nối ve tự lái. Các bệnh viên, y tá có thể theo dõi bệnh nhân từ xa có thể mất nhiều thời gian hơn để được triển khai rộng rãi. Hẳn bạn cũng thấy danh sách khá dài và đa dạng phải không? Và sẽ còn nhiều điều hay ho nữa trong vòng 5-10 năm tới. 
Bạn cũng có thể thấy chúng không phân bổ đều giữa các ngành. 50% đầu tư vào IoT dự kiến ​​được tạo ra bởi 3 ngành chính: Sản xuất rời rạc (Discrete Manufacturing, hay sản xuất đơn, là ngành sản xuất dựa trên lệnh sản xuất), giao thông hậu cần (transportation & logistics), tiện ích (utility, điện, nước, ga...). 
Nhìn chung, IoT vẫn đang ở giai đoạn đầu của sự trưởng thành. Nhiều đơn vị vẫn đang cố gắng áp dụng và giành chiến thắng trong cuộc chiến nền tảng. Các câu hỏi chính mà các công ty cần vấn là khả năng hoạt động (operability). Nền tảng họ đang sử dụng ngày nay có thể tương tác với những người khác trong tương lai không? Nhiều dự báo cũng cho thấy cuộc chiến IoT sẽ chỉ còn lại rất ít đơn vị cung cấp nền tảng. Hiện năm 2017 thống kê có khoảng hơn 400. Thực tế chỉ là một số ít trong đó tồn tại. Họ sẽ cần liên kết một cộng đồng lớn các các lập trình viên AI với các ứng dụng xung quanh. 
Nếu anh chị đang tìm kiếm nền tảng dữ liệu để ứng dụng? Hãy bắt đầu với một kiến trúc theo mô-đun và các API dễ sử dụng, có thể chuẩn bị cho công ty tích hợp với các hệ sinh thái IoT trong tương lai cũng như ứng dụng của các nhà cung cấp dịch vụ khác.

Nguồn tham khảo 

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share:

Thursday, 7 June 2018

Trend 2: Cloud: Điện toán đám mây

Cloud - Điện toán đám mây trong Chuyển đổi số


Động cơ chuyển dịch lên cloud

Bạn có đang lưu trữ dữ liệu trên iCloud, Dropbox, Google Drive, One Drive, v.v.? Nếu có thì hẳn bạn không xa lạ gì với Cloud (điện toán đám mây)!
Hãy lấy ví dụ: bạn muốn chỉnh sửa ảnh, chạy một số phân tích hoặc sửa một số đoạn code. Bạn sẽ muốn xử lý chúng trên máy tính của mình hay gửi chúng đến một "siêu máy tính", để chúng được xử lý trong thời gian rất ngắn, rồi nhận lại kết quả? Câu trả lời có thể là "Tùy". Có thể phụ thuộc vào tốc độ tải lên, tải xuống, vào khả năng xử lý máy tính của mình, của siêu máy tính, và chi phí phải bỏ ra. Về mặt kinh tế, công nghệ kỹ thuật số sẽ giúp bạn xử lý ngày càng nhiều thông tin qua siêu máy tính hay Cloud. Hãy nhớ lại trong bài Tư duy chuyển đổi số với tốc độ tăng trưởng của công nghệ, tăng trưởng theo cấp số nhân của sức mạnh xử lý và tốc độ truyền thông đã làm mọi thứ nhanh hơn, cả máy tính của bạn, siêu máy tính và kết nối giữa cả hai. Đầu tư vào sức mạnh xử lý tiên tiến có xu hướng đổ vào siêu máy tính nhiều hơn rất nhiều so với thiết bị cá nhân. Hơn nữa, tốc độ truyền thông tin tăng gấp đôi và khả năng xử lý tăng lên gần tương tự. Điều này nghĩa là hiệu quả hơn nếu bạn bỏ chút thời gian truyền tải dữ liệu để tiết kiệm thời gian xử lý khổng lồ bằng cách sử dụng siêu máy tính. Đây là cơ sở cho sự chuyển dịch sang điện toán đám mây.
Về doanh thu, thị trường dịch vụ đám mây dự kiến ​​sẽ tăng trưởng 19% mỗi năm cho đến năm 2020, nghĩa là gần như tăng gấp đôi từ năm 2016 đến năm 2020, khi trị giá dự kiến sẽ hơn 150 tỷ đô.

Định nghĩa và phân loại 

Theo từ điển, cloud (computing) hay điện toán đám mây là
a network of remote servers hosted on the Internet and used to store, manage, and process data in place of local servers or personal computers.
tạm dịch
một mạng các máy chủ từ xa được lưu trữ trên Internet và được sử dụng để lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu thay cho máy chủ cục bộ hoặc máy tính cá nhân.
Dịch vụ đám mây gồm những loại nào? 

4 lớp điện toán đám mây (cloud): IaaS, PaaS, SaaS và BPaaS
BCG phân biệt thành 4 lớp dịch vụ đám mây khác nhau tùy thuộc vào mức độ can thiệp kỹ thuật từ khách hàng. Hãy cùng lấy ví dụ để minh họa cho bốn lớp này. Chị Linh vừa mở cửa hàng trực tuyến bán thiết bị karate như võ phục, thắt lưng, găng tay. Chị không cần phải sở hữu máy chủ để lưu trữ tất cả các dữ liệu, hình ảnh, mô tả sản phẩm, v.v. mà có thể thuê ngoài máy chủ này từ các nhà cung cấp như Amazon Web Services (AWS). Đó là lớp đầu tiên gọi là IaaS (Infrastructure as a service, tức Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ). Chị Linh vẫn cần xây dựng các thứ khác trên website một mình. Chí ít thì chị có thể an tâm về cơ sở hạ tầng, bảo mật dữ liệu và phòng tránh rủi ro bị mất. Lớp thứ hai được gọi là PaaS (Platform as a service, tức Nền tảng như một dịch vụ). Giả sử như các khách hàng của chị Linh chủ yếu xem và mua đồ qua di động và chị quyết định xây dựng một ứng dụng (mobile app). Chị chọn Google App Engine để xây dựng các ứng dụng để lưu trữ code, quản lý cơ sở dữ liệu và thậm chí cung cấp một số phân tích về mức độ sử dụng ứng dụng. Lớp tiếp theo là phần mềm như một dịch vụ, SaaS (Software as a service). Để quản lý lượng khách tăng mạnh, chị Linh có thể mua một phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) trên nền tảng web như Salesforce chẳng hạn. Dữ liệu khách hàng được quản lý tập trung, tổng hợp thành trang tổng quan giúp chị có quyết định tốt hơn. Lớp cuối cùng gọi là Quy trình nghiệp vụ như một dịch vụ (BPaaS, Business Process as a service). Ví dụ, khi công việc kinh doanh của chị Linh tốt lên và chị thuê thêm nhiều nhân viên, chị có thể thuê ngoài hoàn toàn quy trình quản lý biên chế, bao gồm việc trả lương, hồ sơ lý lịch, hợp đồng lao động, thanh toán lương, v.v.
Việc lựa chọn sử dụng loại nào phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh và lợi ích từ việc chuyển dịch sang điện toán đám mây.

Tác động kinh doanh, lợi ích của cloud (điện toán đám mây)

Các lợi ích từ điện toán đám mây (cloud): Giảm chi phí, hiệu quả, mức độ linh hoạt
Có ba lợi ích chung nổi bật cho các doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ điện toán đám mây (cloud): tính hiệu quả, sự linh hoạt và giảm chi phí. Trước hết là tính hiệu quả. Dịch vụ điện toán đám mây có cơ chế khôi phục sau thảm họa đáng tin cậy mà nhiều doanh nghiệp quên hoặc đầu tư chưa đủ. Điện toán đám mây cũng cho phép việc có được công suất tối đa, điều mà việc tự phát triển không đạt được. Thứ hai là tính linh hoạt. Không chỉ bởi việc thiếp lập khá đơn giản, nhanh chóng mà cả việc nhân rộng khi doanh nghiệp phát triển, việc nâng cấp dễ dàng và có thể dự đoán được. Lợi ích thứ ba là giảm chi phí. Trước hết, nó có thể giảm các khoản đầu tư trả trước, chi phí vốn (CAPEX), và đặc biệt quan trọng khi không chắc chắn về tính cần thiết trong tương lai. Việc chọn mô hình trả tiền theo mức độ sử dụng có thể giúp giảm nguy cơ đầu tư quá mức khi bắt đầu. Ngoài ra, dịch vụ đám mây có thể giảm tổng chi phí sở hữu phần cứng hoặc phần mềm và nhân sự cần thiết để vận hành. Chúng ta thấy nhiều đơn vị quên yếu tố bảo trì hay chi phí nâng cấp khi so sánh các phương án. Một nghiên cứu chỉ ra rằng đối với một công ty điển hình, điện toán đám mây giúp giảm chi tiêu đáng kể, giúp tiết kiệm từ 20 đến 50% chi phí CNTT.

Thách thức và lưu ý khi chuyển đổi lên cloud

Một công ty cần lưu ý điều gì khi sử dụng điện toán đám mây? Chúng ta đã nói về sự cần thiết phải nhìn vào bài toán kinh tế và chú ý đến tổng chi phí sở hữu trước khi chuyển dịch lên cloud mây. Dưới góc nhìn công nghệ, thì khả năng hyperscale* (tạm dịch là mở rộng siêu nhanh) là chìa khóa cho thành công. Hyperscale là một kiến ​​trúc có thể mở rộng một cách thích hợp khi nhu cầu tăng lên.Việc này đòi hỏi phải tính toán cẩn thận. Tại sao? Ví dụ, một doanh nghiệp viễn thông đã bắt đầu thuê ngoài hệ thống quản lý quan hệ khách hàng. Họ chọn một dịch vụ tiên tiến, được cá nhân hóa kỹ lưỡng. Khi công ty này mua lại một doanh nghiệp khác, họ cần mở rộng giải pháp nhanh chóng để thêm cửa hàng mới, nhưng họ nhận ra rằng việc tăng quy mô đám mây khá tốn kém và mất nhiều thời gian do việc điều chỉnh tuỳ biến. Việc này gây ra nhiều vấn đề nghiêm trọng và sự chậm trễ trong tích hợp sau sáp nhập. Đó là lý do tại sao các giải pháp có khả năng nhân rộng nhanh (hyperscaled) chiếm 20% thị trường trung tâm dữ liệu, và đang phổ biến hơn.

Trên Facebook group IT Leader Club, các anh chị cũng đã nêu ra rất nhiều thách thức khác cho việc triển khai cloud tại Việt Nam, như:

  • Không chứng minh được hiệu quả với Business Leader
  • Kinh nghiệm, hướng dẫn để khai thác nền tảng Cloud
  • Khó xin ngân sách
  • Đứt cable (cá mập cắn)
  • Đối tác tại Việt Nam không đủ mạnh
  • Đường truyền Internet không ổn định
  • Không có các khóa đào tạo chuyên sâu tại VN
  • Bảng cân đối tài sản cố định không đẹp.

Theo các anh chị, còn có thách thức, khó khăn nào nữa cho việc triển khai cloud tại Việt Nam nói chung, và tại doanh nghiệp của các anh chị nói chung? 

Nguồn tham khảo 

Chuỗi bài về xu hướng công nghệ

Share: