Trong giai đoạn đầu của điện toán đám mây, nhiều doanh nghiệp lựa chọn triển khai toàn bộ hệ thống CNTT trên một nền tảng duy nhất nhằm đơn giản hóa công tác quản trị và tối ưu chi phí đầu tư. Tuy nhiên, khi nhu cầu ứng dụng AI, khai thác dữ liệu và tích hợp hệ thống ngày càng gia tăng, mô hình này dần bộc lộ những hạn chế về khả năng mở rộng. Dữ liệu phân tán trên nhiều môi trường, chi phí cao cùng nguy cơ phụ thuộc vào một nhà cung cấp (Vendor Lock-in) đang trở thành rào cản đối với các chiến lược chuyển đổi số dài hạn.

Trong bối cảnh đó, kiến trúc đa đám mây (Multicloud) đang trở thành xu hướng được nhiều doanh nghiệp lựa chọn. Thay vì tập trung toàn bộ hạ tầng vào một hệ sinh thái duy nhất, doanh nghiệp có thể linh hoạt kết hợp các dịch vụ để tối ưu hiệu năng, chi phí vận hành và khả năng đổi mới.

Xu hướng này cũng mở đường cho sự ra đời của Oracle Multicloud AI – mô hình cho phép các dịch vụ AI và nền tảng dữ liệu của Oracle vận hành trực tiếp trên AWS, Microsoft Azure và Google Cloud. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể khai thác năng lực AI tiên tiến ngay trên hạ tầng hiện có, giảm thiểu nhu cầu di chuyển dữ liệu, đồng thời xây dựng kiến trúc linh hoạt trong môi trường đa đám mây.

I. Kiến trúc Multicloud: Xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên AI doanh nghiệp

Khi AI dần trở thành nền tảng cho các chiến lược chuyển đổi số, hạ tầng CNTT cũng đứng trước yêu cầu thay đổi. Thay vì chỉ đáp ứng nhu cầu lưu trữ và vận hành ứng dụng, hạ tầng ngày nay cần hỗ trợ doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả, mở rộng linh hoạt và sẵn sàng tích hợp các công nghệ AI hiện đại.

Theo các chuyên gia Gimasys, đối với nhiều doanh nghiệp quy mô lớn, đặc biệt là các tổ chức đang trong quá trình mở rộng hoặc chuyển đổi số, việc duy trì toàn bộ hệ thống trên một nền tảng đám mây duy nhất (Single Cloud) không còn là lựa chọn tối ưu. Sự chuyển dịch sang Multicloud xuất phát từ nhiều nhu cầu thực tiễn trong vận hành và phát triển hệ thống.

• Hoạt động M&A: Sau quá trình sáp nhập hoặc mua lại, hạ tầng CNTT của doanh nghiệp thường tồn tại đồng thời trên nhiều nền tảng đám mây. Việc hợp nhất toàn bộ hệ thống về một nhà cung cấp thường đòi hỏi thời gian dài, chi phí lớn và tiềm ẩn nhiều rủi ro cho hoạt động kinh doanh.
• Hệ thống cũ: Nhiều hệ thống nghiệp vụ quan trọng đã được xây dựng trong nhiều năm với kiến trúc đặc thù. Việc di chuyển toàn bộ sang một môi trường mới không chỉ phức tạp mà còn có thể ảnh hưởng đến tính ổn định của hệ thống.
• Yêu cầu tuân thủ: Các quy định về chủ quyền dữ liệu, bảo mật hoặc tiêu chuẩn ngành khiến doanh nghiệp phải triển khai dữ liệu và ứng dụng trên nhiều khu vực hoặc nhiều nền tảng đám mây khác nhau.
• Chiến lược Best-of-Breed: Thay vì phụ thuộc vào một hệ sinh thái duy nhất, nhiều doanh nghiệp lựa chọn kết hợp các dịch vụ tốt nhất của từng nhà cung cấp nhằm tối ưu hiệu năng tính toán, phân tích dữ liệu, AI hoặc bảo mật theo từng nhu cầu cụ thể.

II. Oracle Multicloud AI: Cách tiếp cận mới cho kiến trúc đa đám mây 

Oracle Multicloud AI không chỉ là một tập hợp các dịch vụ AI của Oracle được mở rộng sang nhiều nền tảng đám mây, mà còn là một chiến lược kiến trúc được thiết kế nhằm giúp doanh nghiệp triển khai AI ngay trên hạ tầng dữ liệu hiện có. Thay vì yêu cầu doanh nghiệp di chuyển dữ liệu về Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Oracle đưa các dịch vụ dữ liệu và AI của mình đến nơi dữ liệu doanh nghiệp đang được lưu trữ.

Thông qua Oracle Multicloud AI, doanh nghiệp có thể khai thác toàn bộ năng lực của hệ sinh thái Oracle, bao gồm các dịch vụ AI, cơ sở dữ liệu, nền tảng dữ liệu và các mô hình Generative AI, cho phép triển khai đồng bộ trên AWS, Microsoft Azure hoặc Google Cloud. Các dịch vụ này được tích hợp theo hướng nguyên bản (native), giúp dữ liệu và AI phối hợp vận hành trên cùng một kiến trúc, mà không cần thực hiện các dự án di chuyển dữ liệu quy mô lớn.

Từ góc độ triển khai thực tế, Gimasys đánh giá rằng cách tiếp cận này mang lại nhiều lợi thế cho doanh nghiệp trong quá trình hiện đại hóa hạ tầng CNTT. Dữ liệu vẫn được lưu trữ trên nền tảng hiện hữu, trong khi các mô hình AI của Oracle có thể truy cập và xử lý trực tiếp ngay trong môi trường thống nhất. 

Nhờ đó, doanh nghiệp vừa tận dụng được năng lực AI tiên tiến của Oracle, vừa bảo toàn kiến trúc hệ thống hiện có. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể giảm thiểu đáng kể chi phí truyền dữ liệu, tối ưu thời gian, hiệu suất vận hành và duy trì khả năng quản trị xuyên suốt trên toàn bộ kiến trúc Multicloud.

Đọc thêm: OCI: Đâu là “thời điểm vàng” để doanh nghiệp chuyển dịch hạ tầng lên Oracle Cloud Infrastructure?

Có thể thấy, Oracle đã xây dựng một kiến trúc Multicloud thống nhất, tích hợp toàn diện dữ liệu, AI và các nền tảng đám mây; từ đó, cho phép doanh nghiệp khai thác dữ liệu và triển khai AI hiệu quả cao mà vẫn nâng cao tính bảo mật và năng lực quản trị.  Đây chính là yếu tố tạo nên sự khác biệt của Oracle Multicloud AI trong bối cảnh kiến trúc đa đám mây trở thành xu hướng của doanh nghiệp kỷ nguyên số. 

III. Giá trị nổi bật của Oracle Multicloud AI cho doanh nghiệp 

Mỗi doanh nghiệp sẽ có hiện trạng hạ tầng, chiến lược dữ liệu và mục tiêu ứng dụng AI khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn các dự án AI trong môi trường Multicloud đều gặp những thách thức phổ biến: dữ liệu phân tán, chi phí tích hợp cao, thời gian triển khai kéo dài và khó mở rộng trên quy mô toàn doanh nghiệp.

Theo kinh nghiệm tư vấn của Gimasys, phần lớn các dự án AI thất bại không nằm ở mô hình AI mà ở khả năng kết nối dữ liệu và tích hợp với hạ tầng hiện hữu. Oracle Multicloud AI được thiết kế để giải quyết trực tiếp những bài toán này thông qua kiến trúc tích hợp giữa dữ liệu, AI và hạ tầng đám mây.

1. Xóa bỏ nỗi lo về dữ liệu rời rạc trên nhiều hệ thống

Sau nhiều năm đầu tư vào CNTT hoặc thông qua các hoạt động sáp nhập doanh nghiệp (M&A), không ít doanh nghiệp sở hữu dữ liệu phân tán trên AWS, Microsoft Azure, Google Cloud và các hệ thống tại chỗ (on-premises). Điều này khiến việc xây dựng các mô hình AI thường đòi hỏi quá trình tổng hợp hoặc di chuyển dữ liệu phức tạp trước khi có thể đưa vào phân tích.

Oracle Multicloud AI cho phép các mô hình AI truy cập và xử lý dữ liệu ngay tại môi trường lưu trữ, thay vì yêu cầu tập trung toàn bộ dữ liệu vào một nền tảng duy nhất. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian triển khai, giảm đáng kể chi phí và rủi ro phát sinh từ các dự án dịch chuyển dữ liệu (Data Migration) quy mô lớn.

2. Hạn chế tình trạng “đập đi xây lại từ đầu” 

Nhiều doanh nghiệp mong muốn khai thác Generative AI để nâng cao năng suất làm việc hoặc phát triển các ứng dụng thông minh, nhưng lại e ngại việc phải tái kiến trúc toàn bộ hệ thống dữ liệu và các ứng dụng đang vận hành.

Với Oracle Multicloud AI, doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình Generative AI của Oracle ngay trên hạ tầng AWS, Microsoft Azure hoặc Google Cloud sẵn có. Dữ liệu vẫn được quản lý theo kiến trúc hiện hữu, trong khi các mô hình AI được tích hợp trực tiếp để hỗ trợ tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, xây dựng trợ lý AI hoặc tự động hóa các quy trình nghiệp vụ mà không làm gián đoạn hoạt động của hệ thống.

3. Rút ngắn thời gian ứng dụng AI vào vận hành thực tiễn

Trong nhiều dự án AI, phần lớn thời gian không nằm ở việc xây dựng mô hình mà ở quá trình chuẩn bị dữ liệu, đồng bộ hạ tầng và tích hợp giữa các nền tảng. Oracle Multicloud AI giúp đơn giản hóa quy trình này thông qua kiến trúc tích hợp nguyên bản giữa Oracle và các nền tảng đám mây hàng đầu. 

Nhờ dữ liệu luôn sẵn sàng để AI khai thác trên môi trường hiện hữu, đội ngũ kỹ thuật có thể tập trung phát triển và ứng dụng giải pháp, thay vì mất nhiều thời gian cho các tác vụ tích hợp thủ công hoặc di chuyển dữ liệu. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả thời gian đưa các ứng dụng AI vào vận hành thực tế; từ đó chuyển hóa thành giá trị kinh doanh thực tiễn. 

4. Theo đuổi chiến lược Best-of-Breed nhanh chóng

Xu hướng Multicloud không chỉ giúp tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất mà còn cho phép doanh nghiệp lựa chọn dịch vụ tối ưu của từng nền tảng cho mỗi nhu cầu cụ thể.

Oracle Multicloud AI hỗ trợ hiện thực hóa chiến lược này bằng cách kết hợp thế mạnh của (1) Oracle Database trong quản trị dữ liệu, (2) Oracle AI Services trong phát triển AI, (3) AWS trong năng lực tính toán, (4) Google Cloud trong phân tích dữ liệu và (5) Microsoft Azure trong quản trị danh tính hoặc môi trường làm việc. Đáng chú ý, mỗi nền tảng tiếp tục phát huy lợi thế riêng nhưng vẫn vận hành trên một kiến trúc thống nhất, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả đầu tư và duy trì khả năng mở rộng lâu dài.

IV. Gimasys đồng hành cùng doanh nghiệp triển khai Oracle Multicloud AI

Việc triển khai Oracle Multicloud AI không chỉ là tích hợp thêm một dịch vụ AI, mà còn là quá trình thiết kế kiến trúc phù hợp với hiện trạng hạ tầng, chiến lược dữ liệu và mục tiêu phát triển của từng doanh nghiệp. 

Mỗi doanh nghiệp sẽ có những yêu cầu khác nhau về nền tảng đám mây, mô hình quản trị dữ liệu, mức độ sẵn sàng của hệ thống cũng như lộ trình ứng dụng AI.

Với kinh nghiệm triển khai các giải pháp Multi Cloud, Data và AI cho doanh nghiệp tại Việt Nam, Gimasys đồng hành cùng khách hàng trong toàn bộ quá trình xây dựng kiến trúc Oracle Multicloud AI như:

• Đánh giá hiện trạng hạ tầng và mức độ sẵn sàng của kiến trúc Multicloud.
• Tư vấn kiến trúc Oracle Multicloud AI phù hợp với chiến lược dữ liệu và mục tiêu kinh doanh.
• Thiết kế mô hình tích hợp giữa Oracle, AWS, Microsoft Azure và Google Cloud.
• Đồng hành triển khai, tối ưu hiệu năng, bảo mật và quản trị trong suốt vòng đời hệ thống.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm, Gimasys tự hào là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội.

Liên hệ Gimasys để được tư vấn giải pháp Oracle Multicloud AI phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp!