Trong bối cảnh chuyển đổi số tăng tốc, dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá nhất và yếu tố then chốt định hình tương lai công nghệ. Khu vực Đông Nam Á vốn là khu vực năng động về kinh tế và công nghệ, đang đứng trước ngã rẽ quan trọng trong hành trình tiến vào kỷ nguyên điện toán đám mây và Trí tuệ Nhân tạo (AI).
Việt Nam, dù còn non trẻ so với các thị trường phát triển, đang thể hiện tinh thần cầu tiến mạnh mẽ, khao khát ứng dụng các công nghệ mới để bứt phá, song cũng đối mặt với thách thức về an ninh mạng, chi phí hạ tầng và quản lý khối lượng dữ liệu ngày càng lớn.
Xin cảm ơn ông đã tham gia phỏng vấn. Ông đánh giá như thế nào về vị thế của ASEAN trong quá trình chuyển đổi sang mô hình điện toán đám mây và dịch vụ dữ liệu so với Đài Loan (Trung Quốc) hoặc Hàn Quốc?
Các thị trường phát triển như Đài Loan (Trung Quốc) và Hàn Quốc hiện đang dẫn trước phần lớn các nước ASEAN (trừ Singapore) về mức độ ứng dụng điện toán đám mây và dịch vụ dữ liệu. Tuy nhiên, khu vực ASEAN đang tăng trưởng nhanh với quy mô thị trường điện toán đám mây dự kiến đạt 21,78 tỷ USD vào năm 2025 và 43,06 tỷ USD vào năm 2030.
ASEAN là khu vực đa dạng và phân mảnh, mức độ phát triển công nghệ giữa các nước có sự chênh lệch rõ rệt. Singapore hiện đi đầu với mục tiêu trở thành trung tâm kỹ thuật số toàn cầu, trong khi Indonesia phát triển mạnh nhờ thương mại điện tử và hệ sinh thái khởi nghiệp. Thị trường điện toán đám mây Việt Nam còn non trẻ nhưng đang tăng trưởng nhanh, với dòng vốn đầu tư từ cả trong và ngoài nước.
Khi thúc đẩy chuyển đổi số, doanh nghiệp ASEAN cũng đối mặt với thách thức về chủ quyền dữ liệu và an ninh mạng. Sự khác biệt trong quy định chuyển giao dữ liệu xuyên biên giới có thể gây trở ngại cho dịch vụ đa vùng. Vì vậy, các tổ chức cần có khả năng quản lý dữ liệu linh hoạt, tại chỗ, trong môi trường kết hợp hoặc đa đám mây để vừa tuân thủ quy định, vừa tận dụng lợi ích công nghệ.
Theo ông, thách thức lớn nhất tại khu vực Đông Nam Á hiện nay là gì: chi phí hạ tầng, an ninh dữ liệu hay năng lực của đội ngũ CNTT?
Tất cả các yếu tố trên đều quan trọng nhưng an ninh dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu. Khi khu vực "nhảy cóc" qua các giai đoạn công nghệ và triển khai AI, phạm vi tấn công cũng mở rộng, tạo điều kiện cho xâm nhập dữ liệu.
Một trong những hiểu lầm phổ biến là hệ thống phòng thủ phải đủ mạnh để ngăn chặn mọi cuộc tấn công, nhưng điều đó là gần như bất khả thi. Cách tiếp cận thực tế là luôn sẵn sàng khôi phục nhanh chóng và giảm thiểu tác động khi xảy ra sự cố.
Tại NetApp, chúng tôi đưa hạ tầng dữ liệu trở thành phần cốt lõi trong chiến lược bảo mật của doanh nghiệp. Giải pháp NetApp Ransomware Resilience ứng dụng AI để nhận diện sớm các dấu hiệu xâm nhập, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, giúp bảo vệ tuyến phòng thủ cuối cùng là dữ liệu.
Ông đánh giá như thế nào về vai trò của Việt Nam trong quá trình chuyển đổi hạ tầng số của ASEAN?
Việt Nam chưa đạt mức độ chuyển đổi số cao như một số nước khác, nhưng lại thể hiện tinh thần cầu tiến mạnh mẽ. Các doanh nghiệp Việt đón nhận AI, điện toán đám mây và đổi mới sáng tạo với tốc độ ấn tượng. Nhiều tổ chức trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, viễn thông đã ứng dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, nâng cao trải nghiệm người dùng.
Thành công của AI phụ thuộc vào dữ liệu, vì vậy các doanh nghiệp Việt Nam ngày càng chú trọng xây dựng hạ tầng dữ liệu thông minh, quản lý hiệu quả và khai thác tối đa sức mạnh của AI. Điều này khiến Việt Nam trở thành hình mẫu đáng học hỏi cho các thị trường đang phát triển khác trong khu vực.
Hiện các doanh nghiệp Việt Nam đang ở giai đoạn nào trong hành trình chuyển đổi từ đầu tư tài sản sang hình thức dịch vụ dữ liệu?
Các doanh nghiệp Việt Nam đang ở nhiều giai đoạn khác nhau giữa đầu tư hạ tầng tại chỗ và sử dụng dịch vụ đám mây hoặc dữ liệu. Lựa chọn này phụ thuộc vào nhu cầu và ưu tiên cụ thể của từng doanh nghiệp, bao gồm yếu tố chi phí, hiệu năng, khả năng mở rộng và bảo mật.
Ngày càng có nhiều công ty tại Việt Nam lựa chọn mô hình đám mây kết hợp để tận dụng ưu điểm của cả hai môi trường, đồng thời đầu tư vào hạ tầng thế hệ mới giúp họ quản lý dữ liệu linh hoạt và liền mạch ở mọi nơi.
Trong bối cảnh biến động và bất định như hiện nay, các doanh nghiệp Việt Nam đã điều chỉnh lại chiến lược và hoạt động nhằm thích ứng với thay đổi của môi trường địa chính trị và kinh tế. Điều quan trọng là chiến lược đầu tư hạ tầng cần được định hướng bởi tầm nhìn dài hạn, thay vì chỉ phản ứng trước các yếu tố ngắn hạn như lãi suất hay chi phí vốn.
Để tận dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần chuyển từ lưu trữ thụ động sang quản trị dữ liệu chủ động, tức là trích xuất và xử lý dữ liệu để khai mở giá trị mới. Điều này đòi hỏi kiến trúc hạ tầng linh hoạt, có khả năng phá vỡ tình trạng phân mảnh dữ liệu và tích hợp chặt chẽ với các lớp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ.
Nhiều doanh nghiệp vẫn lo ngại về việc mất quyền kiểm soát dữ liệu khi sử dụng hạ tầng đám mây. Ông đánh giá thế nào về mối lo này?
Khái niệm "kiểm soát" gồm hai khía cạnh: phân mảnh dữ liệu và bảo mật dữ liệu. Dữ liệu hiện phân tán trên nhiều môi trường khác nhau, gây khó khăn trong tích hợp và bảo vệ. Các tổ chức cần nền tảng dữ liệu vững chắc, hỗ trợ liền mạch từ chuẩn bị đến phân tích theo thời gian thực.
Màn hình giao diện NetApp Ransomware Resilience
Chúng tôi giải quyết vấn đề này với NetApp AFX và NetApp AI Data Engine, tích hợp với nền tảng NVIDIA AI Data Platform, giúp hợp nhất lưu trữ hiệu năng cao và dịch vụ dữ liệu thông minh, tăng tốc khả năng tạo sinh và suy luận AI trên môi trường kết hợp, đồng thời đảm bảo bảo mật và khả năng mở rộng.
Song song đó, NetApp ONTAP (nền tảng được tích hợp sẵn trên các nhà cung cấp đám mây lớn) cùng dịch vụ NetApp Ransomware Resilience giúp bảo vệ và khôi phục nhanh khỏi các cuộc tấn công ransomware, quản lý tập trung, dễ triển khai và không cần chuyên môn bảo mật chuyên sâu.
Với các doanh nghiệp lớn đã đầu tư mạnh vào hạ tầng vật lý, lộ trình hợp lý nào cho việc "kết hợp hóa", cân bằng giữa hạ tầng tự sở hữu và dịch vụ vận hành thuê ngoài thay vì thay đổi đột ngột?
Chuyển sang mô hình đám mây lai không cần thay đổi đột ngột. Quan trọng là xem xét lại phương pháp quản trị dữ liệu. Các hệ thống lưu trữ truyền thống chỉ phù hợp với dữ liệu có cấu trúc (vốn chiếm khoảng 15% tổng dữ liệu ngày nay) dẫn đến kém hiệu quả và chi phí cao trong bối cảnh AI phát triển.
NetApp ONTAP với kiến trúc "zero-copy" có thể giúp giảm chi phí và tăng tốc quy trình dữ liệu cho AI. Bằng cách hợp nhất dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc trong một lớp kết nối duy nhất, doanh nghiệp có thể vận hành theo thời gian thực, đổi mới liền mạch và rút ngắn thời gian khai thác giá trị từ AI mà không cần phá bỏ hệ thống hiện có.
Xin cảm ơn ông đã chia sẻ!