Triển khai agentic AI trong môi trường multi cloud: Bài học từ một thử nghiệm thực tế

"Multi cloud" (môi trường kết hợp nhiều nền tảng đám mây công cộng trong một hệ thống) đang ngày càng trở thành lựa chọn chiến lược cho các tổ chức muốn tối ưu hiệu suất, chi phí và khả năng phục hồi. Trong bối cảnh này, agentic AI – hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng ra quyết định và thực thi nhiệm vụ một cách tự chủ – được thử nghiệm nhằm đánh giá tính khả thi khi vận hành trên các nền tảng multi cloud.

Một thử nghiệm gần đây được thực hiện với mục tiêu thiết kế và kiểm chứng một kiến trúc agentic AI hoạt động hoàn toàn tự động trên nhiều nhà cung cấp cloud công cộng. Đây không chỉ là một bài kiểm tra kỹ thuật, mà còn là bước đi cần thiết để xây dựng bộ thực tiễn tốt nhất phục vụ triển khai thực tế trong tương lai, đồng thời giúp làm rõ giới hạn hiện tại của công nghệ multi cloud và các chiến lược thiết kế phù hợp

Mục tiêu và yêu cầu hệ thống

Agentic AI yêu cầu hệ thống có khả năng tự điều hướng và phân phối khối lượng công việc (workload) một cách thông minh. Để đạt được điều đó, hệ thống phải thường xuyên phân tích các yếu tố thời gian thực như hiệu suất xử lý, chi phí tài nguyên, mức độ sẵn có của hạ tầng, độ trễ và thông lượng mạng. Từ đó, hệ thống cần đưa ra quyết định phân bổ workload tới nền tảng phù hợp nhất. Mục tiêu là tối ưu ba yếu tố cốt lõi: khả năng mở rộng (scalability), tính chống lỗi (fault tolerance) và hiệu quả vận hành (operational efficiency).

Kiến trúc hệ thống và các lớp chức năng

Hệ thống được xây dựng theo mô hình phân lớp. Lớp trung tâm là lớp ra quyết định, sử dụng các mô hình AI mô-đun để đánh giá độ trễ, chi phí, tốc độ truyền tải và mức độ sẵn sàng tài nguyên. Dựa trên kết quả phân tích, hệ thống sẽ ưu tiên và định tuyến tác vụ đến môi trường phù hợp nhất, đồng thời phát hiện các sự cố như nghẽn cổ chai hay lỗi dịch vụ để kịp thời xử lý. Toàn bộ workload được đóng gói dưới dạng container để đảm bảo khả năng di động giữa các môi trường.

Lớp điều phối có nhiệm vụ triển khai và theo dõi việc thực hiện các workload này. Lớp này phối hợp chặt chẽ với AI core để tự động mở rộng tài nguyên khi có biến động về tải, đồng thời điều chỉnh chiến lược phân bổ dựa trên dữ liệu quan sát thu thập được.

Lớp giao tiếp đảm bảo khả năng kết nối giữa các thành phần phân tán đang hoạt động trên các nền tảng cloud khác nhau. Việc đồng bộ dữ liệu và duy trì tính nhất quán được thực hiện thông qua các cơ chế lưu trữ phân tán linh hoạt – kết hợp giữa đồng bộ thời gian thực, cơ chế cache và nhân bản dữ liệu.

Cuối cùng, lớp quan sát đóng vai trò thu thập dữ liệu hiệu suất, sự cố và chi phí vận hành. Thông tin này được đưa ngược trở lại lớp AI để cải thiện các quyết định phân bổ trong tương lai, tạo nên một hệ thống học hỏi liên tục.

Một ví dụ điển hình trong thử nghiệm này là việc hệ thống phát hiện một cụm máy chủ gặp sự cố ở một nhà cung cấp cloud. Hệ thống đã tự động chuyển toàn bộ các tác vụ đang xử lý sang nền tảng khác mà không mất trạng thái hay dữ liệu, nhờ vào cơ chế lưu trữ phân tán và khả năng đồng bộ hóa linh hoạt. Đồng thời, lớp điều phối nhận diện được mức độ tải mới phát sinh và kích hoạt quá trình autoscaling tại nền tảng thay thế.

Quy trình triển khai và kiểm thử

Hệ thống được triển khai trên nhiều nhà cung cấp cloud công cộng với cách tiếp cận "Infrastructure-as-Code" để đảm bảo khả năng tái tạo và quản lý hạ tầng hiệu quả. Các bước gồm thiết lập mạng ảo, hệ thống container (chẳng hạn như Kubernetes), các giải pháp lưu trữ phân tán và cấu hình kết nối liên nền tảng thông qua các tunnel bảo mật hoặc kết nối peering độ trễ thấp.

Phần lõi AI được huấn luyện trên dữ liệu mô phỏng nhằm đảm bảo khả năng ra quyết định linh hoạt và đáng tin cậy. AI được triển khai dưới dạng dịch vụ nhẹ, không trạng thái (stateless) giúp hệ thống dễ dàng cập nhật hoặc mở rộng theo nhu cầu.

Lớp điều phối được tích hợp sâu với AI, cho phép hệ thống phản ứng nhanh khi có biến động. Khi tải tăng cao hoặc một cụm máy chủ gặp sự cố, workload có thể tự động chuyển sang nền tảng khác mà không làm mất trạng thái. Các kịch bản kiểm thử chịu tải được mô phỏng với nhiều cấp độ, bao gồm lỗi từng phần và sự cố toàn hệ thống. Một số độ trễ phát sinh trong quá trình chuyển đổi đã được phát hiện và giải quyết bằng cách cải thiện cơ chế ưu tiên tác vụ.

Một trong những kịch bản kiểm thử quan trọng là mô phỏng việc một dịch vụ tính toán cần khởi chạy đồng thời từ ba khu vực địa lý khác nhau. Hệ thống đã sử dụng AI để đánh giá độ trễ mạng và chi phí ước tính tại từng vị trí, sau đó chọn hai cloud có hiệu suất tối ưu nhất tại thời điểm đó để thực thi tác vụ song song. Kết quả cho thấy thời gian phản hồi được cải thiện rõ rệt so với phương án chỉ sử dụng một nền tảng duy nhất.

Các thách thức gặp phải và giải pháp

Một số thách thức nổi bật được ghi nhận trong quá trình triển khai bao gồm:

Thứ nhất, kết nối giữa các cloud không chỉ đòi hỏi độ trễ thấp mà còn yêu cầu bảo mật và tính tương thích cao. Việc thiết lập các overlay network kết hợp với tunnel mã hóa đã cải thiện đáng kể độ ổn định và tốc độ truyền dữ liệu.

Thứ hai, việc theo dõi chi phí giữa các nền tảng cloud khác nhau là một thách thức lớn do cách tính phí và đơn vị đo khác nhau. Việc tích hợp API từ từng nền tảng để thu thập dữ liệu chi phí theo thời gian thực, sau đó hợp nhất lên một bảng điều khiển trung tâm, đã giúp AI đưa ra quyết định có cân nhắc đến yếu tố ngân sách.

Thứ ba, sự khác biệt trong cơ chế vận hành – đặc biệt là hệ thống lưu trữ – gây ra nhiều sai lệch trong cách đồng bộ và truy xuất dữ liệu. Điều này được giải quyết bằng cách áp dụng mô hình lưu trữ lai và lớp trừu tượng hóa để đồng nhất hành vi giữa các cloud.

Cuối cùng, tốc độ phản ứng của các nền tảng cloud đối với việc autoscaling là không đồng đều. Một số nhà cung cấp mất nhiều thời gian hơn để mở rộng tài nguyên khi gặp tải đột biến. Tối ưu giới hạn tài nguyên và cải tiến logic điều phối giúp cải thiện rõ rệt độ phản hồi.

Bài học rút ra và khuyến nghị

Thử nghiệm xác nhận rằng triển khai agentic AI trên môi trường multi cloud là hoàn toàn khả thi về mặt kỹ thuật, đồng thời mở ra nhiều triển vọng ứng dụng trong các hệ thống AI phân tán, AI biên (edge computing) và tích hợp hybrid cloud.

Tuy nhiên, chi phí vẫn là yếu tố cần cân nhắc nghiêm túc. Trong nhiều trường hợp, các khoản phí ẩn – đặc biệt là phí truyền dữ liệu (egress), sử dụng tài nguyên và các chi phí phụ trợ – có thể khiến tổng chi phí vận hành vượt quá mức ngân sách kỳ vọng. Điều này khiến một số tổ chức nghiêng về lựa chọn hạ tầng tại chỗ (on-premises), cloud riêng hoặc dịch vụ quản lý (managed service) như các giải pháp thay thế.

Với những tiến bộ hiện tại, công nghệ đã sẵn sàng để triển khai mô hình agentic AI đa nền tảng. Tuy nhiên, để mô hình này trở nên phổ biến, vẫn cần nhiều cải tiến về tiêu chuẩn kỹ thuật, công cụ triển khai thống nhất và chiến lược kiểm soát chi phí.

Kết luận: Multi cloud cho agentic AI không phải là lựa chọn phù hợp với mọi doanh nghiệp. Nhưng với những tổ chức đã có nền tảng công nghệ vững vàng và định hướng rõ ràng, đây có thể là một bước đi chiến lược hướng tới hệ thống AI linh hoạt, tự vận hành và tối ưu hóa theo thời gian.