Bài viết về Optimization Loop.

Đo đạc, A/B testing, retrain — vòng lặp khép kín đảm bảo hệ thống tốt lên theo từng tháng thay vì hư hao theo thời gian.

Optimization LoopĐo lườngTối ưuThống kê

Trước khi chạy A/B test, tính một con số — với phần lớn website Việt Nam nó lớn hơn lưu lượng cả năm

Muốn biết thử nghiệm A/B của bạn có kết luận được gì không thì không cần chạy mới biết. Có một phép tính làm trong một phút cho ra số lượt truy cập tối thiểu. Với một website 500 khách mỗi ngày, phát hiện được mức cải thiện 10% cần 322 ngày — và thói quen ngó kết quả mỗi ngày đẩy tỷ lệ báo thắng nhầm từ 4% lên 20%.

13/09/202611 phút đọc

Optimization LoopCloudChi phí hạ tầngTối ưu

Khi giá cloud thôi đi xuống: 'chạy trước, tối ưu sau' vừa hết hạn

Ngày 4/1/2026, AWS lặng lẽ tăng 15% giá GPU H200 — chấm dứt hai thập kỷ giá điện toán chỉ đi một chiều xuống. Điều đó không chỉ làm hoá đơn đắt thêm. Nó phá vỡ giả định ngầm đã cứu mọi kiến trúc lãng phí suốt mười lăm năm: cứ chạy đi, giá sẽ rẻ dần.

15/08/202613 phút đọc

Optimization LoopIoTAI & MLOptimization Loop

Công nghệ đứng sau mỗi Pilot Build của KonexForge: một hệ thống 6 lớp, không phải 6 sản phẩm rời rạc

Hầu hết trang dịch vụ liệt kê công nghệ như một bảng thông số — MQTT, Kubernetes, dbt, PyTorch, React, Grafana. Nhưng công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được ghép đúng thành một hệ thống khép kín. Một góc nhìn tổng quan qua 6 lớp KonexForge dùng để xây dựng cho khách hàng, cùng bằng chứng thật từ các dự án đã triển khai.

04/07/20267 phút đọc

Optimization LoopMonitoringAlert PipelineAnomaly DetectionSRE

Thiết kế alert pipeline tránh alert fatigue: từ threshold cứng đến anomaly detection

Hệ thống alert đặt threshold quá nhạy sẽ gửi hàng chục cảnh báo mỗi ngày — team dần bỏ qua, và alert thực sự bị chìm vào noise. Alert đặt quá cao thì phát hiện sự cố khi đã quá muộn. Thiết kế alert pipeline ba tầng: static threshold, dynamic baseline và anomaly detection, kết hợp với routing và escalation policy để cảnh báo đến đúng người vào đúng thời điểm.

20/06/20268 phút đọc

Optimization LoopAI & MLModel MonitoringData DriftMLOps

Model AI trong production suy giảm như thế nào — và cách phát hiện trước khi quá trễ

Sau khi deploy, model AI tiếp tục nhận input và trả kết quả — nhưng thế giới xung quanh nó thay đổi. Data drift và concept drift là hai cơ chế khiến một model từng hoạt động tốt dần mất độ chính xác mà không có lỗi nào được log. Cách phát hiện sớm, thiết kế monitoring pipeline theo ba tầng, và quyết định khi nào retrain thay vì chỉ vá triệu chứng.

17/06/20268 phút đọc

← Xem tất cả bài viết