13 dự án AWS hàng đầu: Từ cơ bản đến chuyên nghiệp

Hãy luôn nhớ đóng hoặc chấm dứt các tài nguyên bạn sử dụng cho một dự án sau khi hoàn tất. Không để bất kỳ dịch vụ AWS nào chạy liên tục quá vài giờ để tránh phát sinh chi phí ngoài ý muốn.

Dự án AWS cho người mới bắt đầu

Nếu bạn còn khá mới với AWS, các dự án này sẽ giúp bạn khám phá một số chức năng cơ bản và làm quen với thực hành tốt nhất cùng nhiều nội dung khác. 

Bắt đầu với AWS: vai trò IAM và S3

Là người mới với AWS, cách tốt nhất để bắt đầu là làm quen với hệ sinh thái AWS và các dịch vụ của nó. Khóa học giới thiệu về AWS của chúng tôi sẽ đưa bạn qua những kiến thức cơ bản và một vài khái niệm nâng cao.

Hai dịch vụ được dùng thường xuyên nhất mà bất kỳ người mới nào cũng nên nắm vững là IAM và S3.

AWS Identity and Access Management (IAM)

Dịch vụ IAM đi kèm với mọi tài khoản AWS. Thông qua IAM, bạn có thể thêm người dùng mới và kiểm soát quyền truy cập của họ vào các dịch vụ và tài nguyên AWS.

Bạn cần hiểu cách sử dụng IAM và tuân thủ các thực hành bảo mật tốt nhất. Những kỹ năng này rất quan trọng cho các dự án AWS được đề cập trong bài viết này.

Nguồn: AWS

AWS Simple Storage Service (S3)

AWS S3 có lẽ là một trong những dịch vụ phổ biến và được sử dụng nhiều nhất của AWS. Nó cung cấp giải pháp lưu trữ dữ liệu có chi phí cực kỳ hiệu quả và thiết lập vô cùng đơn giản. Amazon cũng cung cấp Elastic File System (EFS) như một giải pháp lưu trữ thay thế. 

Bài hướng dẫn lưu trữ AWS của chúng tôi khám phá các tính năng và lợi ích khác nhau của S3 và EFS.

Nhiều dự án được liệt kê trong bài này sẽ tận dụng S3 như một giải pháp lưu trữ theo cách nào đó, và rất có thể bạn sẽ dùng nó thường xuyên trong sự nghiệp. Hãy ôn lại Amazon S3 là gì, và xem chương về các dịch vụ lưu trữ AWS trong khóa Introduction to AWS của chúng tôi.

1. Lưu trữ website tĩnh trên Amazon S3

Khởi động các dự án trong bài viết này, chúng ta bắt đầu với việc lưu trữ website tĩnh đơn giản. Khuyến khích bạn tự tạo website tĩnh của riêng mình để không chỉ học cách dùng một vài dịch vụ AWS mà còn là cách tuyệt vời để giới thiệu các dự án của bạn, thể hiện kỹ năng AWS trong một portfolio có thể gửi cho nhà tuyển dụng tương lai.

Tài liệu AWS có hướng dẫn rất dễ làm theo về cấu hình website tĩnh bằng tên miền đăng ký với Route 53.

Các dịch vụ AWS dùng trong dự án này:

• Amazon Route 53 để đăng ký tên miền.
• Amazon S3 để lưu nội dung website của bạn.
• CloudFront để tăng tốc website tĩnh.
• Lambda@Edge (một tính năng của CloudFront) cho bảo mật.

2. Triển khai ứng dụng web Python đơn giản với AWS Elastic Beanstalk

Nguồn: AWS

Một trong những cách tốt nhất để học các hoạt động cơ bản của AWS Elastic Beanstalk là triển khai ứng dụng web Python với Flask hoặc Django.

AWS Elastic Beanstalk là dịch vụ tuyệt vời để triển khai ứng dụng web vì bạn có thể tập trung vào mã ứng dụng thay vì lo quản trị hạ tầng. 

Tuy nhiên, bạn vẫn cần học một vài khái niệm then chốt để cấu hình ứng dụng web cho đúng, như biến môi trường, cân bằng tải và tự động mở rộng. Trải nghiệm thực hành này là phần giới thiệu tốt về một số khái niệm và thực hành DevOps chủ chốt.

3. Triển khai cơ sở dữ liệu SQL Server trên Amazon RDS

Buổi workshop Amazon RDS for SQL Server cung cấp hướng dẫn từng bước về Amazon RDS. Bạn sẽ tạo một phiên bản CSDL và học các khái niệm quan trọng liên quan đến sao lưu, bảo mật, mở rộng, tối ưu hóa và giám sát phiên bản CSDL của mình.

Dự án AWS trình độ trung cấp

Các dự án này dạy người mới cách tận dụng dịch vụ đám mây để có giải pháp có thể mở rộng và hiệu quả, đồng thời mang lại trải nghiệm thực tế khi xử lý các tình huống như xử lý ảnh và chatbot tương tác.

4. Xây dựng hệ thống xử lý ảnh không máy chủ (serverless)

Dự án này hướng dẫn bạn tạo quy trình xử lý ảnh không máy chủ bằng AWS Step Functions, AWS Lambda, Amazon DynamoDB và Amazon SNS.

Bằng cách dùng AWS Step Functions để điều phối nhiều dịch vụ, bạn sẽ học cách điều phối và tự động hóa các quy trình phức tạp, một kỹ năng quan trọng cho các giải pháp dựa trên đám mây hiện đại.

Các dịch vụ AWS dùng trong dự án này:

• Amazon Rekognition để xác định xem có khuôn mặt trong ảnh được tải lên hay không.
• AWS CloudFormation cho một mẫu (template) giúp nhanh chóng thiết lập các tài nguyên cần thiết cho dự án
• AWS Step Functions để điều phối quy trình làm việc.
• AWS Lambda để gọi Rekognition.
• Amazon DynamoDB để lưu siêu dữ liệu ảnh.
• Amazon Simple Notification Service (SNS).
• Amazon EventBridge để kích hoạt state machine chạy khi có ảnh mới được tải lên.

Nguồn: AWS

5. Tạo chatbot với AWS Lex

Chatbot đang là chủ đề nóng hiện nay, và AWS Lex giúp việc thiết lập một chatbot với giao diện web trở nên vô cùng đơn giản để tích hợp vào website cá nhân hoặc công ty của bạn.

Nguồn: AWS

AWS cung cấp một dự án mẫu giao diện Amazon Lex giúp bạn có trải nghiệm thực hành thiết lập và sử dụng chatbot. Sử dụng template Amazon CloudFormation còn tăng tốc hơn nữa với mọi tài nguyên cần thiết để tự động xây dựng và cấu hình giao diện chatbot.

Các dịch vụ AWS dùng trong dự án này:

• Amazon Cognito identity pool để tạo thông tin xác thực dùng xác thực các lệnh gọi API Lex từ trình duyệt.
• AWS Lex cho chatbot.
• Amazon CloudFormation cho template.

Dự án AWS nâng cao

Trong phần này, chúng tôi giới thiệu các dự án dựa trên máy học và AI dùng nhiều dịch vụ AWS.

Các dự án này đưa vào những công nghệ và kỹ năng nâng cao, cho phép bạn tạo ra các giải pháp hiện đại, tác động lớn nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng và quy trình kinh doanh.

Dự án máy học với AWS

Amazon Sagemaker là dịch vụ được quản lý toàn phần, linh hoạt và có khả năng mở rộng để xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình học máy trên AWS. Đây là công cụ chúng tôi lựa chọn cho các dự án AWS nâng cao liên quan đến học máy.

Xem giới thiệu về Sagemaker để có cái nhìn tổng quan đầy đủ về dịch vụ này.

6. Triển khai giải pháp phát hiện gian lận bằng học máy hoàn chỉnh với Amazon Sagemaker

Dự án đầu tiên trong phần này là một giải pháp phát hiện gian lận bằng học máy đầu-cuối chuyên sâu được AWS xây dựng.

Dự án sẽ hướng dẫn bạn qua chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai. Bạn sẽ hiểu về toàn bộ quy trình học máy, và cuối cùng sẽ có một hệ thống phát hiện gian lận hoạt động đầy đủ.

Nguồn: AWS

Cần có một số kỹ năng Python cơ bản để theo dự án hiệu quả. Tuy nhiên, mã nguồn được giải thích rõ nên bạn vẫn có thể theo kịp ngay cả khi vẫn đang học Python.

7. Xây dựng hệ thống gợi ý trong Amazon Sagemaker

Với dự án này, bạn sẽ huấn luyện và triển khai hệ thống gợi ý sử dụng dữ liệu xếp hạng của khách hàng trên Amazon Sagemaker.

Dự án giới thiệu các khái niệm nền tảng dùng để xây dựng hệ thống gợi ý. Bạn sẽ có trải nghiệm thực hành với các khái niệm học sâu và SageMaker cho huấn luyện và triển khai mô hình ở quy mô lớn.

Hệ thống gợi ý được sử dụng rộng rãi trong thương mại điện tử, phát trực tuyến nội dung và các lĩnh vực khác, khiến dự án này rất thực tiễn và mang đến ngữ cảnh đời thực cho các kỹ năng đã học.

8. Xây dựng pipeline phân loại ảnh với Amazon Sagemaker và dữ liệu MXNet

Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng pipeline phân loại ảnh với Amazon Sagemaker.

Dự án này sẽ giới thiệu bạn với phân loại ảnh, một tác vụ nền tảng trong thị giác máy tính. Tuy nhiên, nhờ dùng Amazon Sagemaker để gánh phần nặng, bạn có thể tập trung vào hiểu quy trình và các khái niệm chính mà không cần lo xây dựng mô hình tùy chỉnh của riêng mình.

Dự án AI với AWS

Phần thứ hai của các dự án nâng cao tập trung vào các giải pháp dựa trên AI. Generative AI, mô hình ngôn ngữ lớn và ChatGPT hiện đang chiếm lĩnh thị trường AI, là thời điểm tốt để rèn giũa kỹ năng AI của bạn.

Khi tiếp cận các dự án này, hãy ghi nhớ góc nhìn ngành mà chúng tôi đã thảo luận trên podcast DataFramed:

Amazon Bedrock là dịch vụ không máy chủ, được quản lý toàn phần cho phép bạn thử nghiệm và triển khai giải pháp generative AI một cách dễ dàng và an toàn.

Xem workshop Amazon Bedrock này để tìm hiểu tổng quan về Bedrock và cách nó hoạt động.

9. Xây dựng RAG đa phương thức bằng foundation models và AWS

Trong dự án đầu tiên này, bạn sẽ xây dựng RAG đa phương thức bằng foundation models được lưu trữ trên Amazon Bedrock và Amazon Sagemaker.

Mục tiêu là trích xuất thông tin theo ngữ cảnh từ bảng, biểu đồ và văn bản trong các bộ slide (như Microsoft PowerPoint, chẳng hạn). Đây là lúc RAG đa phương thức đặc biệt hữu ích—khi bạn có dữ liệu ở các định dạng khác nhau (như ảnh hoặc văn bản) và cần trích xuất insight từ đó.

Bằng cách làm việc với foundation models trên Amazon Bedrock và SageMaker, bạn có thể trải nghiệm trực tiếp các công cụ AI tiên tiến. Biết cách tận dụng AI để thực hiện trích xuất và phân tích dữ liệu phức tạp là kỹ năng rất giá trị trong nhiều ngành và ứng dụng.

10. Xây dựng trợ lý LLM có tính tác tử (agentic) trên AWS

Trong dự án này, bạn sẽ xây dựng trợ lý LLM có tính tác tử trên AWS sử dụng Bedrock, Lambda, Cognito, Aurora và S3.

Đây là một dự án chuyên sâu mang lại trải nghiệm thực tế với kiến trúc ba tầng mở rộng. Nó cũng mô phỏng chân thực cách một giải pháp dựa trên AI được phát triển và triển khai trên nền tảng đám mây.

Dự án cũng bao quát các khía cạnh quan trọng về xác thực người dùng với Cognito và quản lý dữ liệu với Aurora và S3, mang lại hiểu biết toàn diện về phát triển ứng dụng an toàn và hiệu quả.

Nguồn: AWS

Dự án AWS DevOps

DevOps bao gồm năm lĩnh vực hoặc thực hành chính:

• Tích hợp liên tục và phân phối liên tục
• Microservices
• Hạ tầng dưới dạng mã
• Giám sát và ghi log
• Giao tiếp và cộng tác

AWS cung cấp các dịch vụ đáp ứng tất cả các lĩnh vực này, khiến nó là lựa chọn tốt để học và thành thạo nếu bạn muốn xây dựng sự nghiệp trong DevOps. Trong phần này, chúng tôi giới thiệu các dự án bao quát ba lĩnh vực trên bằng các dịch vụ AWS.

11. Xây dựng ứng dụng fullstack bằng ECS, Terraform và CodePipeline

Dự án này minh họa cách sử dụng các dịch vụ AWS để tạo kiến trúc vững chắc nhằm triển khai ứng dụng full-stack.

Nó làm nổi bật lợi ích của việc dùng dịch vụ container được quản lý và Hạ tầng dưới dạng Mã (IaC) để triển khai ứng dụng hiệu quả, đáng tin cậy.

Bạn sẽ có trải nghiệm thực hành với các dịch vụ AWS chủ chốt như ECS cho quản lý container, Terraform cho Hạ tầng dưới dạng Mã và CodePipeline cho CI/CD, trang bị cho bạn những kỹ năng đám mây thiết yếu.

Bằng cách tích hợp pipeline tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD), dự án này cũng giới thiệu các thực hành DevOps hiện đại. Bạn sẽ học cách triển khai ứng dụng đáng tin cậy và hiệu quả hơn. Những kỹ năng này rất quan trọng để duy trì quy trình làm việc trơn tru và tự động trong môi trường sản xuất.

Nguồn: AWS

12. Xây dựng hệ thống báo cáo cảnh báo CloudWatch tự động

Dự án này hướng dẫn bạn tạo hệ thống báo cáo cảnh báo CloudWatch tự động tạo báo cáo hàng ngày về các cảnh báo Amazon CloudWatch đã kích hoạt trong một vùng AWS xác định. Báo cáo, được tạo bởi hàm AWS Lambda kích hoạt bởi Amazon EventBridge, được lưu dưới dạng tệp CSV trong bucket S3 và gửi email qua Amazon SES.

Dự án này giới thiệu bạn với việc tự động hóa tác vụ bằng các dịch vụ AWS như Lambda, EventBridge và SES. Nó cho thấy cách tinh gọn quy trình giám sát và báo cáo, vốn là khía cạnh quan trọng của DevOps.

Nó cũng minh họa cách tích hợp nhiều dịch vụ AWS (Lambda, S3, SES) để tạo một giải pháp thống nhất, dạy bạn tầm quan trọng của điều phối dịch vụ trong môi trường đám mây.

Nguồn: AWS

13. Xây dựng ứng dụng web đóng gói bằng container với Amazon ECS và AWS Fargate

Dự án này bao gồm xây dựng và triển khai một ứng dụng web đóng gói bằng container bằng Amazon ECS và Fargate. Ứng dụng hiển thị ảnh mèo hoặc chó ngẫu nhiên dựa trên lựa chọn của người dùng.

Bạn sẽ có trải nghiệm thực hành với việc đóng gói bằng Docker và điều phối bằng Amazon ECS và Fargate.

AWS Fargate là công cụ DevOps thiết yếu để quản lý và chạy container mà không cần cung cấp, cấu hình hoặc mở rộng các cụm máy ảo.

Dự án cũng đề cập đến kiểm thử tải, dạy bạn cách đánh giá và đảm bảo khả năng mở rộng và độ tin cậy của ứng dụng web dưới các điều kiện lưu lượng khác nhau.

Nguồn: AWS

Kết luận

Bài viết này giới thiệu một loạt dự án AWS được thiết kế để nâng cao kỹ năng ở mọi cấp độ. Bài nhấn mạnh tầm quan trọng của các dự án thực hành nhằm tích lũy kinh nghiệm và thành thạo các dịch vụ AWS, điều thiết yếu cho nhiều vai trò công nghệ.

Dù bạn đang hướng tới sự nghiệp trong công nghệ đám mây hay đơn giản là muốn nâng cao kỹ năng AWS, các dự án được trình bày trong bài cung cấp cơ hội học hỏi giá trị.

Để xây dựng sự nghiệp vững chắc với AWS, hãy bắt đầu bằng cách đăng ký khóa Introduction to AWS và sau đó tiến tới lấy chứng chỉ. Để tham khảo cơ hội nghề nghiệp và mức lương cho vị trí AWS cloud practitioner, hãy xem bài hướng dẫn chi tiết tiếp theo của chúng tôi!