Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Điện toán đám mây (Cloud Computing) ra đời từ ý tưởng chuyển dịch toàn bộ dữ liệu, phần mềm và năng lực tính toán lên môi trường mạng Internet. Trong mô hình này, mọi tài nguyên công nghệ thông tin đều được chuẩn hóa và phân phối dưới dạng các dịch vụ trực tuyến. Người dùng cá nhân cũng như các tổ chức có thể tiếp cận, vận hành hạ tầng công nghệ từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây mà không đòi hỏi chuyên môn sâu về phần cứng vật lý hay phải gánh vác chi phí xây dựng, duy trì trung tâm dữ liệu cục bộ.

Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển của thương mại điện tử, các doanh nghiệp—đặc biệt là nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs)—thường gặp hạn chế lớn về nguồn vốn và nhân lực để đầu tư cho cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin truyền thống. Việc ứng dụng các mô hình điện toán đám mây trở thành giải pháp kỹ thuật giúp tối ưu hóa chi phí đầu tư ban đầu, linh hoạt mở rộng quy mô và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Đề tài "Nghiên cứu và triển khai ứng dụng Web trên hạ tầng Private Cloud, IaaS, PaaS" do sinh viên Đỗ Nguyễn Tiến Đạt (MSSV: 21050060) và Đỗ Công Danh (MSSV: 21050074), lớp 21TH01, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Bình Dương thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên Dương Anh Tuấn (tháng 6 năm 2023), tập trung giải quyết các nhiệm vụ nghiên cứu sau:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết tổng quan về điện toán đám mây: khái niệm, nguyên lý vận hành, ưu nhược điểm và phân loại các mô hình dịch vụ cơ bản (IaaS, PaaS, SaaS) cùng mô hình triển khai Private Cloud.
  2. Thiết lập và cấu hình môi trường Private Cloud cục bộ thông qua nền tảng ảo hóa để triển khai ứng dụng web.
  3. Hiện thực hóa giải pháp triển khai ứng dụng web trên hạ tầng Public Cloud thông qua dịch vụ IaaS (máy chủ ảo Windows Server 2019 và Ubuntu Linux trên Microsoft Azure).
  4. Hiện thực hóa giải pháp triển khai ứng dụng web trên nền tảng PaaS (Microsoft Azure App Service) theo hai phương thức: Publish code trực tiếp (kết hợp Deployment Slots) và đóng gói container qua Docker kết hợp Azure Container Registry (ACR).
  5. Thiết lập và cấu hình cơ chế tự động mở rộng tài nguyên (Autoscaling) trên cả hai mô hình dịch vụ IaaS và PaaS.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là các mô hình dịch vụ điện toán đám mây (Private Cloud, IaaS, PaaS) và quy trình triển khai, vận hành ứng dụng web. Phạm vi thực nghiệm được thực hiện trên môi trường ảo hóa máy trạm cục bộ và hạ tầng đám mây Microsoft Azure (gói Azure for Students) trong mốc thời gian tháng 6 năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình dịch vụ

Nghiên cứu dựa trên khung lý thuyết chuẩn về điện toán đám mây với 7 nguyên lý vận hành cốt lõi:

  • Quản lý cơ sở hạ tầng: Nhà cung cấp dịch vụ xây dựng, duy trì hệ thống máy chủ, mạng, lưu trữ phân tán tại các trung tâm dữ liệu toàn cầu.
  • Ảo hóa (Virtualization): Chuyển đổi tài nguyên phần cứng vật lý thành các máy chủ ảo, mạng ảo, phân vùng lưu trữ ảo nhằm tối ưu hóa hiệu suất chia sẻ tài nguyên.
  • Cung cấp dịch vụ: Phân phối tài nguyên linh hoạt theo nhu cầu người dùng dưới các hình thức IaaS, PaaS hoặc SaaS.
  • Quản lý tài nguyên: Người dùng theo dõi, cấp phát, mở rộng hoặc giải phóng tài nguyên thông qua cổng thông tin quản trị hoặc công cụ dòng lệnh.
  • Truy cập từ xa: Khả năng kiểm soát và kết nối đến tài nguyên từ bất kỳ vị trí địa lý nào thông qua kết nối Internet.
  • Bảo mật và an ninh: Áp dụng các chính sách kiểm soát truy cập, mã hóa dữ liệu, cô lập môi trường ảo hóa và giám sát hệ thống liên tục.
  • Thanh toán dựa trên sử dụng (Pay-as-you-go): Tính toán chi phí căn cứ chính xác theo dung lượng và thời gian tiêu thụ tài nguyên thực tế.
Mô hình dịch vụ Định nghĩa Phân định trách nhiệm Ví dụ điển hình trong văn bản
IaaS (Infrastructure as a Service) Cung cấp hạ tầng cơ sở gồm năng lực tính toán, máy chủ ảo, không gian lưu trữ và mạng. Người dùng quản lý hệ điều hành, runtime, ứng dụng và dữ liệu; nhà cung cấp quản lý phần cứng và hạ tầng ảo hóa. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
PaaS (Platform as a Service) Cung cấp toàn bộ nền tảng phát triển, thực thi và quản lý ứng dụng mà không cần cấu hình hạ tầng bên dưới. Người dùng quản lý mã nguồn và logic ứng dụng; nhà cung cấp quản lý hạ tầng, hệ điều hành, web server, runtime và database. Heroku, Google App Engine, Microsoft Azure App Service
SaaS (Software as a Service) Cung cấp phần mềm hoàn chỉnh chạy trực tiếp trên nền tảng đám mây, truy cập qua giao diện web/ứng dụng. Nhà cung cấp quản lý toàn bộ hệ thống từ hạ tầng, nền tảng đến mã nguồn ứng dụng; người dùng chỉ sử dụng tính năng. Salesforce, Dropbox, Google Workspace
Private Cloud (On-Premise) Mô hình đám mây riêng được xây dựng, vận hành và quản lý hoàn toàn bên trong hạ tầng nội bộ của tổ chức. Tổ chức tự kiểm soát và quản lý toàn diện từ phần cứng, bảo mật vật lý đến các dịch vụ ứng dụng nội bộ. Triển khai cục bộ trên máy chủ trung tâm dữ liệu nội bộ

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp lý thuyết: Thu thập, đối chiếu và tổng hợp tài liệu chuyên ngành về kiến trúc đám mây, các chuẩn dịch vụ IaaS, PaaS, SaaS, container hóa (Docker) và điều phối container (K8S - Kubernetes).
  • Phương pháp thực nghiệm kỹ thuật: Thiết lập môi trường ảo hóa, tạo lập máy chủ ảo trên đám mây công cộng (Microsoft Azure), biên dịch mã nguồn, đóng gói ứng dụng web (OnlineShopping, Weatherforcast), cấu hình web server (IIS, Nginx), thiết lập hệ thống định tuyến, chứng thực bảo mật và kiểm thử khả năng đáp ứng tải thông qua cơ chế Autoscaling.

Nguồn dữ liệu và công cụ phần mềm hỗ trợ

  • Phần mềm ảo hóa & Hệ điều hành: VMware Workstation Pro, Windows Server 2019 Data Center, Ubuntu Linux (bản 20.04).
  • Nền tảng Cloud & Dịch vụ quản trị: Microsoft Azure Portal, Azure Virtual Machines, Azure App Service, Azure Container Registry (ACR).
  • Công cụ phát triển & Đóng gói: Visual Studio Code, Docker Engine, PuTTY, PuTTY Key Generator.
  • Web Server: Internet Information Services (IIS) trên Windows, Nginx trên Linux.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống thực nghiệm được xây dựng qua 4 kịch bản kỹ thuật độc lập tương ứng với các mô hình triển khai:

[Môi trường triển khai ứng dụng Web]

1. Triển khai Web trên hạ tầng Private Cloud (On-Premise)

  • Chuẩn bị môi trường: Thiết lập máy ảo trên phần mềm VMware Workstation Pro, cài đặt hệ điều hành Windows Server 2019 Data Center.
  • Cấu hình Web Server: Kích hoạt dịch vụ Internet Information Services (IIS) bằng công cụ Add Roles and Features Wizard trên giao diện Server Manager.
  • Triển khai mã nguồn: Đưa bộ mã nguồn ứng dụng web mẫu (SampleWeb-master / OnlineShopping) vào phân vùng đĩa cứng C:\SampleWeb-master.
  • Cấu hình IIS Manager: Khởi tạo Website mới trong IIS Manager, liên kết đường dẫn vật lý (Physical path) tới thư mục chứa mã nguồn, gán cổng dịch vụ (Port 80), thiết lập quyền truy cập và kiểm tra kết nối cục bộ qua địa chỉ http://localhost cũng như từ các thiết bị khác cùng mạng nội bộ.

2. Triển khai Web trên hạ tầng IaaS (Microsoft Azure)

  • Kịch bản máy chủ ảo Windows Server 2019 DataCenter:
    • Khởi tạo tài nguyên Virtual Machine trên Azure Portal với cấu hình Standard_DS1_v2 (1 vCPU, 3.5 GiB RAM) thuộc nhóm tài nguyên định danh sinh viên.
    • Tải tệp cấu hình Remote Desktop Protocol (.rdp) từ cổng kết nối Azure, thực hiện xác thực người dùng quản trị và truy cập giao diện desktop từ xa.
    • Cài đặt IIS Web Server thông qua Server Manager, tạo site mới liên kết thư mục mã nguồn và mở cổng mạng (Inbound port rules) để cho phép truy cập từ Internet thông qua Public IP.
  • Kịch bản máy chủ ảo Ubuntu Linux 20.04:
    • Tạo máy ảo Ubuntu Server trên Azure, sử dụng công cụ PuTTY Key Generator để sinh cặp khóa SSH (Public/Private key), nhúng Public Key vào tiến trình cấp phát máy ảo.
    • Sử dụng PuTTY kết nối từ xa tới Public IP máy chủ qua giao thức SSH (Port 22) với tệp khóa .ppk.
    • Cài đặt dịch vụ Nginx, cấu hình Virtual Host trong tệp /etc/nginx/sites-available/default trỏ Document Root về thư mục chứa mã nguồn /var/www/html, tiến hành khởi động lại Nginx service để nhận cấu hình.
  • Cấu hình Autoscaling trên IaaS:
    • Khởi tạo nhóm máy chủ (Server Group / Virtual Machine Scale Set).
    • Đặt ngưỡng số lượng máy chủ tối thiểu (Minimum instances) và tối đa (Maximum instances).
    • Thiết lập điều kiện kích hoạt cảnh báo (Scale triggers) dựa trên chỉ số tải phần cứng như CPU utilization hoặc lưu lượng mạng, định nghĩa hành động mở rộng (Scale out) khi vượt ngưỡng và thu hẹp (Scale in) khi tải giảm.

3. Triển khai Web trên nền tảng PaaS (Microsoft Azure App Service)

  • Phương thức Publish Code trực tiếp:
    • Khởi tạo dịch vụ Azure Web App (tên tài nguyên: 21050060-bdushopping / 21050060-onlineshopping) gắn với App Service Plan.
    • Cấu hình Deployment Center với phương thức triển khai mã nguồn qua Local Git hoặc FTPS credentials.
    • Thiết lập môi trường phụ Deployment Slots (ví dụ: slot staging), tiến hành tải mã nguồn kiểm thử độc lập trước khi thực hiện thao tác tráo đổi môi trường (Swap) sang môi trường chính thức (Production slot).
    • Thiết lập cấu hình co giãn tự động Autoscale setting (chế độ Scale based on a metric) trên App Service Plan.
  • Phương thức Docker Container:
    • Mở bộ mã nguồn ứng dụng Weatherforcast trên Visual Studio Code, soạn thảo tệp Dockerfile mô tả môi trường thực thi (.NET Core runtime, build layers).
    • Thực thi lệnh đóng gói container cục bộ: 
      docker build -t <tên_container> .
    • Tạo dịch vụ lưu trữ Azure Container Registry (ACR) trên Azure Portal. Thực hiện đăng nhập, gắn nhãn định danh và đẩy image lên registry: 
      docker login <dia_chi_ACR> -u <tên_người_dùng> -p <mật_khẩu>
docker tag <tên_container> <dia_chi_ACR>/<tên_container>:<phiên_bản>
docker push <dia_chi_ACR>/<tên_container>:<phiên_bản>
    • Khởi tạo Web App for Containers trên Azure, cấu hình nguồn lấy image trực tiếp từ ACR (danhnon.azurecr.io / image version chỉ định).
    • Giám sát nhật ký hoạt động (Log stream), thiết lập URL truy cập công khai (shopweb8888.azurewebsites.net) và cài đặt các tham số tự động tăng giảm số lượng container instances theo tải thực tế.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Trình bày khái quát tổng quan về điện toán đám mây

Chương I tập trung làm rõ bản chất lý thuyết, cơ chế hoạt động và cấu trúc phân tầng dịch vụ của công nghệ điện toán đám mây:

  • Khái niệm và nguyên lý: Định nghĩa mô hình cung cấp tài nguyên điện toán qua Internet thay cho máy chủ vật lý tại chỗ. Phân tích chi tiết 7 khía cạnh vận hành (quản lý hạ tầng, ảo hóa, phân phối dịch vụ, quản lý tài nguyên, truy cập từ xa, bảo mật an ninh và thanh toán theo mức sử dụng).
  • Phân tích ưu điểm: Tổng hợp 11 giá trị cốt lõi bao gồm khả năng mở rộng linh hoạt, tiết kiệm chi phí vốn (CapEx) và chi phí vận hành (OpEx), truy cập mọi nơi, độ tin cậy và tính sẵn sàng cao, tích hợp chuẩn hóa, chịu tải tự động, cập nhật dễ dàng, tối ưu môi trường thử nghiệm, bảo mật dữ liệu, hỗ trợ đa nền tảng và góp phần bảo vệ môi trường nhờ giảm rác thải điện tử.
  • Phân loại mô hình dịch vụ và triển khai:
    • Private Cloud (On-Premise): Đánh giá các điểm mạnh về quyền kiểm soát tuyệt đối, nâng cao tính an toàn thông tin và tuân thủ quy định nội bộ, song chỉ rõ rào cản về vốn đầu tư thiết bị ban đầu lớn.
    • IaaS: Phân tích tính năng cung cấp hạ tầng máy chủ ảo, lưu trữ, mạng từ các nhà cung cấp lớn; chỉ ra yêu cầu chuyên môn kỹ thuật cao về quản trị hệ điều hành, mạng và bảo mật đối với người vận hành.
    • PaaS: Phân tích môi trường phát triển toàn diện giúp tăng tốc chu kỳ phát hành phần mềm nhưng có nhược điểm phụ thuộc vào kiến trúc nhà cung cấp (vendor lock-in) và giới hạn khả năng tùy biến sâu.
    • SaaS: Phân tích mô hình phân phối ứng dụng trực tuyến trọn gói không đòi hỏi bảo trì cục bộ, kèm các lưu ý về độ ổn định kết nối Internet và quyền riêng tư dữ liệu.
  • Bảng đối chiếu tổng hợp: Hệ thống hóa định nghĩa và các nền tảng đại diện cho 3 mô hình IaaS, PaaS và SaaS.

Chương II: Hiện thực hóa giải pháp triển khai ứng dụng trên Cloud

Chương II trình bày toàn bộ quy trình thực nghiệm kỹ thuật có minh họa từng bước:

  • Giới thiệu giải pháp Azure Cloud Services: Giới thiệu hệ sinh thái điện toán đám mây Microsoft Azure, các phân hệ quản lý tài nguyên (Resource Groups), dịch vụ máy chủ ảo (Virtual Machines), dịch vụ nền tảng ứng dụng (App Service) và kho lưu trữ container (ACR).
  • Hiện thực hóa Private Cloud: Hướng dẫn từng bước từ việc cài đặt Windows Server 2019 Data Center trên máy ảo VMware Workstation Pro, kích hoạt dịch vụ IIS thông qua công cụ Add Roles and Features, đưa mã nguồn web vào thư mục gốc, cấu hình site và kiểm tra khả năng phân phối nội dung trên mạng nội bộ.
  • Hiện thực hóa IaaS trên Azure:
    • Thiết lập VM Windows Server 2019 cấu hình Standard_DS1_v2, kết nối RDP, cấu hình IIS Manager tương tự môi trường Private Cloud.
    • Thiết lập VM Linux Ubuntu 20.04, tạo và xác thực khóa SSH bằng PuTTY, cài đặt và hiệu chỉnh Virtual Host trên Nginx để phân phối ứng dụng web.
    • Cấu hình nhóm máy chủ và thiết lập các tham số đo lường tải để kích hoạt quy trình Autoscaling (Scale out / Scale in).
  • Hiện thực hóa PaaS trên Azure:
    • Quy trình Publish Code: Khởi tạo Azure App Service, đẩy mã nguồn qua Local Git/FTPS, sử dụng tính năng Deployment Slots (staging sang production) nhằm giảm thiểu thời gian gián đoạn dịch vụ, cấu hình quy tắc Autoscale dựa trên chỉ số tải.
    • Quy trình Docker Container: Soạn thảo Dockerfile cho ứng dụng Weatherforcast, thực thi các lệnh docker build, docker tag, docker push để lưu trữ image lên Azure Container Registry, cấu hình App Service lấy image tự động từ ACR, hoàn thiện triển khai và thiết lập tự động co giãn container.

Chương III: Kết luận, kiến nghị

Chương III tổng kết toàn bộ nội dung nghiên cứu và đánh giá mức độ hoàn thành:

  • Đánh giá kết quả so với yêu cầu: Đồ án đã hiện thực hóa đầy đủ các kịch bản triển khai ứng dụng web trên cả 3 mô hình (Private Cloud, IaaS, PaaS), chứng minh được ưu thế và hạn chế thực tế của từng giải pháp trong môi trường vận hành cụ thể.
  • Đề xuất hướng phát triển: Đưa ra định hướng mở rộng nghiên cứu sang các công nghệ điều phối container phức tạp hơn và tối ưu hóa bảo mật hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  1. Triển khai thành công môi trường Private Cloud trên nền tảng ảo hóa VMware Workstation Pro chạy Windows Server 2019 Data Center, cấu hình dịch vụ IIS phân phối ứng dụng web ổn định qua cổng 80 trong mạng nội bộ.
  2. Thiết lập hoàn chỉnh 02 máy chủ ảo IaaS trên nền tảng Microsoft Azure:
    • Máy chủ Windows Server 2019 DataCenter (gói cấu hình Standard_DS1_v2: 1 vCPU, 3.5 GiB RAM), quản trị qua RDP và vận hành web server IIS.
    • Máy chủ Linux Ubuntu 20.04, quản trị qua kết nối SSH bảo mật bằng cặp khóa PuTTY, vận hành web server Nginx với cấu hình Virtual Host tại /etc/nginx/sites-available/default.
  3. Triển khai ứng dụng web trên dịch vụ PaaS (Azure App Service) bằng 2 giải pháp:
    • Cơ chế Publish Code qua Local Git/FTPS kết hợp kỹ thuật phân tách môi trường Deployment Slots (staging / production swap).
    • Cơ chế đóng gói container Docker đa tầng cho ứng dụng Weatherforcast, liên kết lưu trữ và phân phối tự động thông qua Azure Container Registry (ACR).
  4. Thiết lập thành công chính sách co giãn tài nguyên tự động (Autoscaling) dựa trên ngưỡng đo lường tải thực tế cho cả hệ thống máy chủ IaaS và dịch vụ PaaS App Service Plan.

Đóng góp của đề tài

  • Xây dựng tài liệu hướng dẫn kỹ thuật chi tiết, có kèm các bước cấu hình thực tế về quy trình đưa ứng dụng web từ môi trường phát triển cục bộ lên các hạ tầng đám mây khác nhau.
  • Cung cấp dữ liệu thực nghiệm trực quan giúp người học và quản trị viên hệ thống so sánh được mức độ phức tạp trong cấu hình, khả năng can thiệp hệ thống và mức độ tiện lợi giữa mô hình tự quản lý (Private Cloud/IaaS) và mô hình được quản lý hoàn toàn (PaaS).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Các bài toán triển khai thực nghiệm chủ yếu dừng lại ở các ứng dụng web mẫu mang tính thử nghiệm (OnlineShopping, SampleWeb-master, Weatherforcast), chưa tích hợp các hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán phức tạp có khối lượng giao dịch lớn.
  • Hạ tầng triển khai trên Microsoft Azure sử dụng gói tài khoản học tập (Azure for Students), dẫn đến một số giới hạn về mặt tài nguyên phần cứng (vCPU, RAM giới hạn ở gói cấu hình Standard_DS1_v2) và các tính năng mở rộng quy mô nâng cao.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nghiên cứu ứng dụng công nghệ điều phối container quy mô lớn Kubernetes (K8S) để quản lý cụm microservices phức tạp trên hạ tầng đám mây.
  • Tích hợp các giải pháp an ninh thông tin nâng cao, quản lý định danh và chứng chỉ số tự động (SSL/TLS), thiết lập hệ thống tường lửa ứng dụng web (WAF) và giám sát bảo mật chuyên sâu trên nền tảng Cloud.
  • Nghiên cứu mô hình đám mây lai (Hybrid Cloud) kết hợp giữa Private Cloud nội bộ và Public Cloud nhằm tối ưu hóa chi phí và tính tuân thủ dữ liệu cho doanh nghiệp.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo thực tế cho:

  • Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Mạng máy tính và Truyền thông dữ liệu: Phục vụ trực tiếp cho các môn học như Điện toán đám mây, Quản trị hệ thống mạng, Phát triển ứng dụng web và DevOps.
  • Kỹ sư phát triển phần mềm và Quản trị viên hệ thống mới bắt đầu: Nắm bắt quy trình cấu hình web server (IIS, Nginx), quy trình làm việc với Docker (build, tag, push), cách thức cấu hình máy chủ ảo Azure VM và cách tận dụng nền tảng PaaS Azure App Service cùng Azure Container Registry (ACR) để tự động hóa triển khai ứng dụng.

Câu hỏi thường gặp

1. Đồ án đã sử dụng những hệ điều hành và web server nào để triển khai ứng dụng trong mô hình Private Cloud và IaaS?

Trong mô hình Private Cloud (trên VMware) và IaaS (trên Azure), đồ án sử dụng hệ điều hành Windows Server 2019 Data Center kết hợp web server Internet Information Services (IIS). Ngoài ra, trong mô hình IaaS trên Azure, đồ án còn triển khai thêm máy chủ ảo chạy hệ điều hành Ubuntu Linux (bản 20.04) kết hợp web server Nginx.

2. Hai phương thức triển khai ứng dụng lên nền tảng PaaS (Azure App Service) trong đồ án được thực hiện như thế nào?

Phương thức thứ nhất là Publish Code trực tiếp, đưa mã nguồn ứng dụng lên App Service thông qua Local Git/FTPS kết hợp sử dụng Deployment Slots để kiểm thử trên slot staging trước khi hoán đổi (swap) sang môi trường chính thức. Phương thức thứ hai là Docker Container, trong đó mã nguồn ứng dụng (Weatherforcast) được viết tệp Dockerfile, đóng gói thành container image bằng lệnh docker build, đẩy lên kho lưu trữ Azure Container Registry (ACR) bằng docker push, sau đó cấu hình Azure Web App for Containers kéo image về thực thi.

3. Quy trình cấu hình kết nối từ xa tới các máy chủ ảo Azure trong đồ án được tiến hành bằng công cụ gì?

Đối với máy chủ ảo Windows Server 2019, đồ án sử dụng tệp kết nối Remote Desktop Protocol (RDP) tải từ Azure Portal để truy cập giao diện đồ họa. Đối với máy chủ ảo Ubuntu Linux, đồ án sử dụng công cụ PuTTY Key Generator để tạo khóa xác thực SSH và dùng phần mềm PuTTY để kết nối dòng lệnh qua cổng 22.

4. Cơ chế Autoscaling được thiết lập dựa trên các nguyên tắc nào trong đồ án?

Cơ chế Autoscaling được thiết lập bằng cách xác định số lượng máy chủ/bản sao tối thiểu và tối đa, đồng thời định nghĩa các quy tắc đo lường (metric rules) như mức tiêu thụ CPU, băng thông mạng hoặc số lượng yêu cầu đồng thời. Khi tải thực tế vượt qua ngưỡng thiết lập, hệ thống sẽ thực hiện hành động mở rộng (scale out - thêm máy chủ/bản sao) và khi tải giảm xuống dưới ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ thu hẹp (scale in - giảm số lượng máy chủ/bản sao).

5. Sự khác biệt cốt lõi giữa ba mô hình IaaS, PaaS và SaaS được tổng kết trong đồ án là gì?

IaaS cung cấp hạ tầng phần cứng ảo hóa (máy chủ, mạng, lưu trữ), người dùng tự quản lý hệ điều hành và ứng dụng. PaaS cung cấp sẵn môi trường phát triển và thực thi (runtime, cơ sở dữ liệu, web server), người dùng chỉ tập trung viết và đẩy mã nguồn. SaaS cung cấp phần mềm hoàn chỉnh chạy trên Internet, người dùng chỉ việc sử dụng qua giao diện ứng dụng mà không cần quản lý mã nguồn hay hạ tầng.

Kết luận

Đồ án "Nghiên cứu và triển khai ứng dụng Web trên hạ tầng Private Cloud, IaaS, PaaS" của sinh viên Đỗ Nguyễn Tiến Đạt và Đỗ Công Danh đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu đề ra về mặt lý thuyết và thực nghiệm kỹ thuật. Nghiên cứu đã hệ thống hóa các khái niệm, cơ chế vận hành và phân loại chuẩn của điện toán đám mây, đồng thời xây dựng quy trình triển khai ứng dụng web chi tiết trên cả hạ tầng ảo hóa cục bộ lẫn nền tảng đám mây Microsoft Azure. Kết quả thực nghiệm với các công nghệ IIS, Nginx, Docker, ACR và Azure App Service là nguồn tư liệu thực hành giá trị cho sinh viên và kỹ sư công nghệ thông tin trong việc lựa chọn và ứng dụng giải pháp điện toán đám mây phù hợp.