I. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc xây dựng kiến trúc triển khai liên tục cho các hệ thống vi dịch vụ. Tác giả, Nguyễn Trọng Hiếu, dưới sự hướng dẫn của TS. Võ Đình Hiếu, đã nghiên cứu và phát triển một giải pháp để tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm và triển khai liên tục. Luận văn nhấn mạnh tầm quan trọng của kiến trúc hệ thống hiện đại, đặc biệt là microservices, trong việc đáp ứng nhu cầu phát triển nhanh chóng và hiệu quả. Công nghệ thông tin và quản lý dự án cũng là những yếu tố được đề cập để đảm bảo tính khả thi của giải pháp.
1.1. Mục tiêu của luận văn
Mục tiêu chính của luận văn thạc sĩ là đề xuất một kiến trúc triển khai liên tục phù hợp cho các hệ thống vi dịch vụ. Giải pháp này nhằm tối ưu hóa quy trình tích hợp liên tục (CI) và phân phối liên tục (CD), giúp các nhà phát triển phần mềm triển khai ứng dụng nhanh chóng và ổn định. Luận văn cũng tập trung vào việc tối ưu hóa hệ thống và tự động hóa quy trình, giảm thiểu sự can thiệp thủ công trong quá trình triển khai.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu của luận văn bao gồm các hệ thống vi dịch vụ sử dụng công nghệ container và nền tảng đám mây. Luận văn tập trung vào việc phân tích các yêu cầu hệ thống, thiết kế kiến trúc phần mềm, và đánh giá hiệu quả của các công nghệ triển khai liên tục như Jenkins, Docker, và Kubernetes. Ngoài ra, luận văn cũng đề cập đến các phương pháp luận và quy trình quản lý dự án để đảm bảo tính khả thi của giải pháp.
II. Kiến trúc hệ thống và công nghệ
Luận văn đi sâu vào việc phân tích các kiến trúc hệ thống hiện đại, đặc biệt là kiến trúc vi dịch vụ (microservices). So với kiến trúc một khối (monolith), microservices mang lại nhiều lợi ích như khả năng tích hợp liên tục, phân phối liên tục, và tối ưu hóa hệ thống. Luận văn cũng đề cập đến vai trò của công nghệ container trong việc đóng gói và triển khai các dịch vụ một cách độc lập. Docker và Kubernetes là hai công nghệ chính được sử dụng để quản lý và điều phối các container trong hệ thống.
2.1. Kiến trúc vi dịch vụ
Kiến trúc vi dịch vụ là một trong những trọng tâm của luận văn. Kiến trúc này cho phép chia nhỏ ứng dụng thành các dịch vụ độc lập, giúp việc phát triển phần mềm và triển khai liên tục trở nên linh hoạt hơn. Mỗi dịch vụ có thể được phát triển, kiểm thử và triển khai độc lập, giảm thiểu rủi ro và tăng tốc độ phát hành. Luận văn cũng phân tích các thách thức của kiến trúc vi dịch vụ, bao gồm việc quản lý nhiều dịch vụ và giám sát hệ thống.
2.2. Công nghệ container
Công nghệ container đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các hệ thống vi dịch vụ. Docker là công nghệ chính được sử dụng để đóng gói và triển khai các dịch vụ. Kubernetes được sử dụng để quản lý và điều phối các container, đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của hệ thống. Luận văn cũng đề cập đến các công nghệ hỗ trợ như Elasticsearch, Fluentd, và Kibana để thu thập và phân tích log, giúp giám sát hệ thống hiệu quả hơn.
III. Thiết kế và triển khai hệ thống
Luận văn đề xuất một luồng triển khai liên tục hoàn chỉnh cho các hệ thống vi dịch vụ. Quy trình này bao gồm các bước từ quản lý mã nguồn, tích hợp liên tục, đến phân phối liên tục. Jenkins được sử dụng làm máy chủ CI để tự động hóa quy trình build và kiểm thử. Docker và Kubernetes được sử dụng để đóng gói và triển khai các dịch vụ. Luận văn cũng đề cập đến các giải pháp quản lý cấu hình, thu thập log, và giám sát hệ thống để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của hệ thống.
3.1. Luồng triển khai liên tục
Luận văn đề xuất một luồng triển khai liên tục bao gồm các bước: quản lý mã nguồn (sử dụng Git), tích hợp liên tục (sử dụng Jenkins), đóng gói ứng dụng (sử dụng Docker), và triển khai (sử dụng Kubernetes). Quy trình này giúp tự động hóa toàn bộ quá trình từ khi mã nguồn được cập nhật đến khi ứng dụng được triển khai lên môi trường sản xuất. Tự động hóa quy trình là yếu tố then chốt giúp tăng tốc độ và độ tin cậy của quá trình triển khai.
3.2. Đánh giá hiệu quả
Luận văn đánh giá hiệu quả của giải pháp thông qua việc triển khai một hệ thống vi dịch vụ mẫu. Kết quả cho thấy, giải pháp đề xuất giúp giảm thời gian triển khai, tăng tính ổn định của hệ thống, và cải thiện khả năng giám sát. Các công nghệ như Prometheus và Grafana được sử dụng để giám sát hiệu suất và phát hiện lỗi trong thời gian thực. Luận văn cũng đề xuất các hướng phát triển trong tương lai, bao gồm việc tích hợp thêm các công nghệ AI để tự động hóa quy trình giám sát và sửa lỗi.
