Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam và trên thế giới ghi nhận tốc độ tăng trưởng liên tục trong những năm gần đây, trở thành phương thức giao thương phổ biến kết nối các thành phần kinh tế. Trong đồ án tốt nghiệp đại học ngành Công nghệ thông tin tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (năm 2023), tác giả Vũ Duy Nguyên đã đặt đề tài "Xây dựng hệ thống sàn thương mại điện tử" trong bối cảnh thực tiễn của thị trường trong nước và quốc tế với các dữ liệu cụ thể:

  • Thực trạng tại Việt Nam: Dẫn báo cáo từ Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM), tổng mức bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ thương mại điện tử năm 2022 đạt 17,8 tỷ USD (tăng 27,6% so với năm 2021) và được dự báo đạt 20,7 tỷ USD vào năm 2023 (tăng 17,3% so với năm 2022). Hiện có khoảng 500 sàn TMĐT đang hoạt động tại Việt Nam, tiêu biểu như Shopee, Tiki, Lazada và Sendo.
  • Thực trạng trên thế giới: Dẫn số liệu từ Statista, tổng doanh thu TMĐT toàn cầu năm 2022 đạt 5,72 nghìn tỷ USD (tăng 10% so với năm 2021) và dự kiến đạt 6,3 nghìn tỷ USD vào năm 2023 (tăng 10% so với năm 2022), dẫn đầu bởi các nền tảng quy mô lớn như Amazon, Alibaba và eBay.

Từ bối cảnh đó, tác giả xác định mục tiêu của đề tài bao gồm ba nội dung chính:

  1. Cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm, dịch vụ cho người mua.
  2. Cho phép người mua thực hiện các giao dịch mua bán trực tuyến một cách dễ dàng, thuận tiện.
  3. Đảm bảo an toàn, bảo mật thông tin cho người mua và người bán.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình vận hành và kiến trúc kỹ thuật của hệ thống sàn thương mại điện tử đa người dùng.
  • Phạm vi nghiên cứu: Hệ thống website sàn TMĐT xây dựng theo mô hình B2C (Business-to-Consumer), trong đó sàn giữ vai trò trung gian công nghệ kết nối ba nhóm chủ thể: người mua (người dùng), người bán (chủ gian hàng) và ban quản trị (quản trị viên hệ thống).
  • Thách thức được xác định: Tác giả chỉ ra ba khó khăn thực tế khi thực hiện đề tài gồm: độ phức tạp trong việc tích hợp nhiều công nghệ mới do tài liệu hướng dẫn chưa đồng bộ; giới hạn thời gian thực hiện của đồ án tốt nghiệp dẫn đến áp lực hoàn thiện sản phẩm; và phạm vi nghiệp vụ lớn đòi hỏi phải tối ưu hóa chi phí và thời gian triển khai thông qua các khung làm việc (framework) và thư viện mã nguồn mở.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ nền tảng

Đồ án thiết lập nền tảng lý thuyết và công nghệ dựa trên các khái niệm kỹ thuật phần mềm web hiện đại:

  • Mô hình giao dịch B2C: Khung vận hành trao đổi thương mại trực tiếp giữa doanh nghiệp/người bán và người tiêu dùng thông qua nền tảng trung gian.
  • Môi trường thực thi JavaScript và Node.js: Ứng dụng JavaScript trên cả máy khách và máy chủ, xử lý luồng sự kiện không đồng bộ nhằm giảm tải tài nguyên băng thông.
  • Kiến trúc NestJS: Framework backend trên nền Node.js hỗ trợ TypeScript, áp dụng mô hình kiến trúc module hóa kết hợp Dependency Injection (DI). Các thành phần cấu trúc cốt lõi bao gồm: Module, Controller, Provider, Middleware, Filter (xử lý ngoại lệ), Guard (xác thực và phân quyền), Interceptor và Exception Handler.
  • Kiến trúc hiển thị NextJS: Framework xây dựng trên thư viện React, kết hợp kỹ thuật kết xuất phía máy chủ (Server-Side Rendering - SSR) và tạo trang tĩnh (Static Site Generation - SSG). Cơ chế này chuyển đổi luồng xử lý từ Client-side Rendering (kết xuất tại trình duyệt) sang tiền kết xuất mã HTML hoàn chỉnh tại máy chủ trước khi gửi về client, giúp tối ưu hóa tốc độ tải trang và hỗ trợ SEO.
  • Cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL và MongoDB: Mô hình lưu trữ dữ liệu dạng tài liệu (document/key-value) linh hoạt, loại bỏ các ràng buộc khóa ngoại cứng nhắc để tối ưu năng lực mở rộng ngang (horizontal scaling) và tốc độ đọc/ghi dữ liệu lớn của sàn TMĐT.

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả kết hợp hai phương pháp nghiên cứu chính:

  • Phương pháp nghiên cứu lý luận: Thu thập, phân tích và tổng hợp tài liệu chuyên ngành, giáo trình công nghệ thông tin và tài liệu kỹ thuật chuẩn về thương mại điện tử, kiến trúc phần mềm hướng dịch vụ và giao thức truyền thông mạng.
  • Phương pháp nghiên cứu thực tiễn: Khảo sát luồng nghiệp vụ thực tế của các sàn TMĐT đang hoạt động tại thị trường Việt Nam; xây dựng môi trường thử nghiệm kỹ thuật (test cases) để đánh giá tính khả thi khi kết nối các dịch vụ đám mây và cổng thanh toán bên thứ ba.

Nguồn dữ liệu

  • Dữ liệu thống kê ngành: Báo cáo thị trường TMĐT Việt Nam năm 2022–2023 từ Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM) và dữ liệu quy mô thị trường toàn cầu từ Statista (2022–2023).
  • Dữ liệu kỹ thuật: Tài liệu đặc tả giao diện lập trình ứng dụng (API Documentation) từ các đơn vị cung cấp dịch vụ bên thứ ba gồm VNPay, Giao Hàng Nhanh (GHN), AlgoliaSearch, Firebase, Google Identity Platform và OpenAI.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo mô hình kiến trúc phân tầng, phân tách rõ ràng giữa giao diện người dùng (Frontend), tầng xử lý logic nghiệp vụ (Backend) và tầng lưu trữ cùng các dịch vụ đám mây độc lập.

Tầng hệ thống Công nghệ / Dịch vụ sử dụng Vai trò chức năng chính
Frontend Next.js (React), TailwindCSS Hiển thị giao diện SSR/SSG, quản lý layout, biểu mẫu DTO và schema dữ liệu giao diện
Backend NestJS (Node.js, TypeScript) Cung cấp RESTful API, xử lý nghiệp vụ thông qua Controller, Provider, Guard, Interceptor
Cơ sở dữ liệu MongoDB Atlas, Redis Lưu trữ tập trung các collection dữ liệu phi quan hệ; Redis hỗ trợ lưu trữ đệm bộ nhớ
Lưu trữ tệp tin AWS S3 Lưu trữ hình ảnh sản phẩm và tài nguyên tĩnh thông qua cấu hình S3 Bucket và IAM API Key
Tìm kiếm AlgoliaSearch (trên nền ElasticSearch) Xử lý chỉ mục và truy vấn dữ liệu sản phẩm tốc độ cao
Xác thực Google OAuth 2.0 (Google API) Đăng ký và đăng nhập nhanh bằng tài khoản Google
Thông báo & Mail Firebase Service, Mail Service (Gmail SMTP) Gửi email kích hoạt tài khoản bằng liên kết xác thực; gửi thông báo trạng thái qua Firebase
Trợ lý ảo OpenAI Assistant API Cung cấp ChatBot tự động hỗ trợ tư vấn thông tin sàn và gợi ý sản phẩm
Vận chuyển Giao Hàng Nhanh (GHN API) Tính toán phí vận chuyển, tạo vận đơn và tra cứu trạng thái đơn hàng
Thanh toán Cổng thanh toán VNPay Xử lý giao dịch thanh toán trực tuyến qua cổng VNPay và quét mã QR

Quá trình triển khai kỹ thuật được thực hiện thông qua công cụ quản lý phiên bản Node.js (NVM), trình quản lý gói Yarn và trình soạn thảo Visual Studio Code. Tầng backend được cấu trúc thành các module chức năng độc lập (Authentication, Product, Order, Shop, User, Category), mỗi module bao gồm đầy đủ tệp điều khiển (controller), tệp dịch vụ (service) và định nghĩa lược đồ thực thể (schema). Cơ sở dữ liệu MongoDB Atlas lưu trữ các bảng dữ liệu (collection) như account, shop, product, order.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG

Chương 1 thiết lập bức tranh tổng thể về đề tài thông qua các nội dung:

  • Phân tích thực trạng thương mại điện tử tại thị trường Việt Nam (tăng trưởng 27,6% năm 2022) và thế giới (doanh thu 5,72 nghìn tỷ USD), điểm tên các nền tảng chi phối thị trường như Shopee, Lazada, Tiki, Amazon, Alibaba.
  • Xác định ba mục tiêu trọng tâm của hệ thống cùng phạm vi phát triển website B2C kết nối trung gian người mua và người bán.
  • Trình bày phương pháp nghiên cứu lý thuyết kết hợp thử nghiệm thực nghiệm.
  • Giới thiệu chi tiết các công nghệ cốt lõi: lịch sử và ưu nhược điểm của ngôn ngữ JavaScript; nguyên lý hoạt động của NestJS (tính module hóa, Dependency Injection, middleware, filter, guard); cơ chế render của NextJS (so sánh mô hình Client-side rendering và Server-side rendering); đặc trưng cơ sở dữ liệu phi quan hệ MongoDB so với SQL; các công cụ hỗ trợ gồm Visual Studio Code và nền tảng đám mây MongoDB Atlas.

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Chương 2 tập trung đặc tả chi tiết các yêu cầu kỹ thuật và mô hình hóa hệ thống bằng ngôn ngữ UML:

  • Phân tích tác nhân: Hệ thống xác định ba tác nhân nội bộ gồm Người dùng (khách hàng), Người bán (chủ gian hàng), Quản trị viên (quản lý vận hành) cùng hai tác nhân dịch vụ ngoại vi là Dịch vụ thanh toán bên thứ ba và Dịch vụ vận chuyển bên thứ ba.
  • Đặc tả yêu cầu chức năng theo từng nhóm tác nhân:
    • Người dùng: Chia thành người dùng ẩn danh (xem/tìm kiếm danh mục, sản phẩm, cửa hàng; đăng ký/đăng nhập) và người dùng đã đăng nhập (quản lý giỏ hàng cá nhân, đặt hàng, thanh toán trực tuyến, gửi yêu cầu mở gian hàng, tương tác với AI ChatBot).
    • Người bán: Đăng nhập, đăng tải sản phẩm mới (kèm thuộc tính, danh mục, hình ảnh, tồn kho), quản lý kho hàng, quản lý vòng đời đơn vị đơn hàng và theo dõi báo cáo doanh thu.
    • Quản trị viên: Quản lý thông tin tài khoản người dùng, xét duyệt và cấp phép yêu cầu mở gian hàng, quản lý danh mục hệ thống, kiểm soát đơn hàng toàn sàn và giám sát tổng doanh thu.
  • Đặc tả Use Case và Sơ đồ tuần tự (Sequence Diagram): Xây dựng biểu đồ Use Case tổng quát và 13 Use Case chi tiết kèm kịch bản xử lý đầy đủ điều kiện tiên quyết, luồng sự kiện và điều kiện ngoại lệ:
    1. Đăng ký thành viên: Người dùng nhập thông tin -> hệ thống gửi link xác thực qua email -> kích hoạt tài khoản (xử lý ngoại lệ trùng lặp username, email, tên hiển thị).
    2. Đăng nhập bằng tài khoản Google: Xác thực ủy quyền danh tính thông qua giao thức Google OAuth 2.0.
    3. Tìm kiếm sản phẩm: Tìm kiếm linh hoạt theo tên, đặc điểm, khoảng giá và đánh giá (rating).
    4. Xem chi tiết sản phẩm: Hiển thị hình ảnh, giá bán, các biến thể lựa chọn, thông tin gian hàng và các đánh giá từ người mua trước.
    5. Xem giỏ hàng: Kiểm tra danh sách sản phẩm theo shop, cập nhật số lượng, địa chỉ giao hàng và tính tổng tiền ước tính.
    6. Thanh toán đơn hàng: Chọn đơn vị vận chuyển, áp dụng mã khuyến mãi, chọn phương thức VNPay -> chuyển hướng sang cổng thanh toán hoặc quét mã QR -> xử lý callback kết quả (ngoại lệ lỗi thanh toán).
    7. Yêu cầu mở gian hàng: Người dùng cung cấp tên gian hàng, địa chỉ lấy hàng và gửi yêu cầu phê duyệt lên ban quản trị.
    8. Người bán thêm sản phẩm: Nhập thông tin, tải ảnh, chọn phân loại, thiết lập giá và số lượng kho; đưa sản phẩm vào trạng thái chờ duyệt.
    9. Người bán quản lý đơn hàng: Theo dõi trạng thái đơn hàng phát sinh tại gian hàng.
    10. Người bán quản lý sản phẩm: Chỉnh sửa, cập nhật trạng thái các mặt hàng đã đăng ký.
    11. Người bán xem thống kê doanh thu: Báo cáo tài chính chi tiết theo mốc thời gian.
    12. Quản trị viên quản lý các shop: Giám sát và điều phối danh sách gian hàng hoạt động.
    13. Quản trị viên phê duyệt yêu cầu mở shop: Kiểm tra thông tin đăng ký gian hàng và ra quyết định phê duyệt.
    14. Quản trị viên quản lý người dùng và đơn hàng: Giám sát thông tin khách hàng và toàn bộ lịch sử đơn hàng trên sàn.
  • Thiết kế dữ liệu: Trình bày Biểu đồ lớp thực thể (Entity Class Diagram) mô tả mối quan hệ giữa các thực thể dữ liệu trong toàn hệ thống.

CHƯƠNG 3. THỰC HIỆN VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG

Chương 3 trình bày các bước hiện thực hóa thiết kế thành phần mềm thực tế:

  • Thiết lập môi trường và tích hợp dịch vụ bên thứ ba:
    • Cài đặt Node.js, công cụ quản lý phiên bản NVM và trình quản lý gói Yarn.
    • Khởi tạo dự án, kết nối cơ sở dữ liệu đám mây MongoDB Atlas (cấu hình Network Access, IP Whitelist, Database Access).
    • Tích hợp dịch vụ lưu trữ AWS S3 (tạo S3 Bucket, cấp quyền và sinh IAM API Key).
    • Cấu hình dự án Google Cloud Platform, kích hoạt Google API và thiết lập giao thức OAuth 2.0 Client ID.
    • Cấu hình dịch vụ gửi Mail Service với mật khẩu ứng dụng Gmail (Application Password) và thiết lập mẫu giao diện email (email templates).
    • Tích hợp dịch vụ tìm kiếm AlgoliaSearch (tạo App, lấy Application ID và Admin API Key).
    • Khởi tạo dự án Firebase Service để sử dụng Firebase Notification cho việc đẩy thông báo thời gian thực.
    • Đăng ký và tích hợp OpenAI Assistant API để xây dựng trợ lý AI ChatBot tương tác trực tiếp với khách hàng.
    • Kết nối API đơn vị vận chuyển Giao Hàng Nhanh (GHN) để tự động hóa khâu xử lý giao vận.
    • Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến VNPay (cấu hình kết nối môi trường thử nghiệm Sandbox, kiến trúc gửi nhận dữ liệu giao dịch).
  • Cấu trúc mã nguồn hệ thống:
    • Backend: Tổ chức thư mục dự án theo cấu trúc module của NestJS; định nghĩa các endpoint API (tiêu biểu như endpoint Login), xây dựng tài liệu hóa API bằng Swagger/Postman.
    • Frontend: Tổ chức cấu trúc thư mục Next.js gồm các trang layout, định nghĩa DTO và schema kiểm thực dữ liệu đầu vào.
    • Cơ sở dữ liệu: Cấu trúc các collection trong MongoDB, minh họa dữ liệu mẫu của collection account.
  • Hiện thực hóa giao diện người dùng: Cung cấp ảnh chụp màn hình kiểm thử giao diện thực tế cho cả ba đối tượng: trang chủ, đăng ký/đăng nhập popup Google, khung chat AI ChatBot, tìm kiếm lọc sản phẩm, trang danh mục, chi tiết sản phẩm, giỏ hàng, đặt hàng, màn hình thanh toán VNPay, kết quả giao dịch, quản lý đơn hàng, xuất hóa đơn điện tử, tra cứu vận đơn GHN; giao diện đăng ký mở shop, quản lý sản phẩm, thêm sản phẩm và báo cáo doanh thu của Người bán; giao diện xét duyệt shop, quản lý danh mục và thống kê hệ thống của Quản trị viên.
  • Hiệu năng và đánh giá: Phân tích hiệu năng vận hành hệ thống, đánh giá mức độ hoàn thành dựa trên các yêu cầu ban đầu và đề xuất phương hướng phát triển.

Kết quả và đóng góp

  • Kết quả đạt được:
    • Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống website sàn thương mại điện tử theo mô hình B2C với ba phân hệ giao diện chuyên biệt: Khách hàng mua sắm, Người bán vận hành gian hàng và Quản trị viên kiểm soát sàn.
    • Tích hợp thành công các dịch vụ công nghệ tiêu chuẩn của ngành TMĐT: cơ chế tìm kiếm nhanh dựa trên AlgoliaSearch; đăng nhập một chạm qua Google OAuth 2.0; trợ lý ảo ChatBot dựa trên OpenAI Assistant API; thanh toán trực tuyến qua cổng VNPay (hỗ trợ chuyển hướng và mã QR); tự động kết nối dịch vụ vận chuyển Giao Hàng Nhanh (GHN); lưu trữ hình ảnh trên đám mây AWS S3; và thông báo đẩy qua Firebase.
    • Thiết kế kiến trúc hệ thống rõ ràng với NestJS ở phía backend và Next.js ở phía frontend, tận dụng cơ chế Server-side Rendering giúp tăng tốc độ tải trang và tính thân thiện với công cụ tìm kiếm.
  • Giải pháp và kiến nghị đề xuất: Tác giả kiến nghị việc áp dụng kiến trúc module hóa kết hợp việc tích hợp các API chuyên dụng bên thứ ba là giải pháp hiệu quả cho các bài toán phát triển nền tảng thương mại điện tử quy mô vừa và nhỏ, giúp rút ngắn thời gian phát triển và giảm thiểu chi phí đầu tư hạ tầng tự xây dựng.
  • Đóng góp theo công bố của tác giả: Đề tài đã xây dựng một giải pháp kỹ thuật tích hợp trọn vẹn từ quy trình đăng ký, tìm kiếm, đặt hàng, xử lý thanh toán thực tế đến điều phối vận chuyển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ChatBot) trong chăm sóc khách hàng trên cùng một nền tảng web thống nhất.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế được ghi nhận:
    • Quá trình tích hợp nhiều công nghệ đám mây và dịch vụ API bên thứ ba gặp khó khăn do một số dịch vụ còn mới, tài liệu hướng dẫn chưa đầy đủ, đòi hỏi nhiều thời gian cấu hình và thử nghiệm để hệ thống hoạt động ổn định.
    • Do áp lực về giới hạn thời gian thực hiện của đồ án tốt nghiệp, một số tính năng trong hệ thống chưa đạt độ hoàn thiện tối đa, vẫn còn các thiếu sót kỹ thuật cần tiếp tục tối ưu hóa.
    • Phạm vi hệ thống lớn (bao gồm nghiệp vụ của cả ba đối tượng người mua, người bán, quản trị viên) khiến việc kiểm thử sâu các kịch bản tải cao và hiệu năng chịu lỗi chưa được triển khai toàn diện.
  • Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp: Dựa trên cấu trúc phần kết của đồ án, hướng đi tiếp theo tập trung vào việc hoàn thiện mã nguồn, tối ưu hóa các module dịch vụ hiện có, nâng cao tính ổn định của các cổng kết nối API và mở rộng thêm các tính năng nâng cao phục vụ trải nghiệm người dùng trên sàn.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thiết thực cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin và Kỹ thuật phần mềm: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình hoàn thiện một đồ án tốt nghiệp phát triển phần mềm, từ khảo sát hiện trạng, phân tích ca sử dụng (Use Case), mô hình hóa UML (kịch bản Use Case, Biểu đồ tuần tự, Biểu đồ lớp thực thể) đến triển khai mã nguồn.
  • Lập trình viên phát triển web fullstack: Cung cấp tài liệu mẫu về việc kết hợp bộ đôi công nghệ NestJS (Backend) và Next.js (Frontend), cấu trúc mã nguồn theo hướng module hóa và xử lý luồng hiển thị kết xuất phía máy chủ (SSR).
  • Người nghiên cứu tích hợp hệ thống phần mềm: Cung cấp các bước chỉ dẫn kỹ thuật cụ thể để kết nối đồng thời nhiều dịch vụ đám mây và cổng dịch vụ phổ biến: AWS S3 (lưu trữ media), Google Cloud (OAuth 2.0), AlgoliaSearch (tìm kiếm), VNPay (thanh toán điện tử), Giao Hàng Nhanh (vận chuyển) và OpenAI Assistant (trợ lý hội thoại AI).

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sàn TMĐT trong đồ án được xây dựng theo mô hình thương mại nào và phục vụ những đối tượng nào? Hệ thống được xây dựng theo mô hình thương mại B2C (Business-to-Consumer), trong đó website đóng vai trò trung gian công nghệ kết nối ba nhóm tác nhân chính: Người mua (người dùng tìm kiếm, đặt hàng, thanh toán), Người bán (đăng tải sản phẩm, quản lý đơn hàng, theo dõi doanh thu) và Quản trị viên (kiểm duyệt gian hàng, quản lý danh mục, người dùng và đơn hàng toàn hệ thống).

2. Đồ án sử dụng giải pháp công nghệ nào để tối ưu hóa tính năng tìm kiếm sản phẩm và hiển thị giao diện? Để tối ưu hóa tốc độ tìm kiếm sản phẩm, hệ thống tích hợp dịch vụ AlgoliaSearch (hoạt động dựa trên nền tảng ElasticSearch), hỗ trợ người dùng lọc nhanh theo tên, đặc điểm, mức giá và điểm đánh giá. Đối với giao diện web, hệ thống sử dụng framework Next.js với cơ chế Server-side Rendering (SSR) và Static Site Generation (SSG), giúp máy chủ tiền kết xuất mã HTML trước khi trả về trình duyệt, gia tăng tốc độ hiển thị và tối ưu hóa SEO.

3. Cơ chế đăng ký tài khoản và bảo mật danh tính người dùng trong hệ thống được thiết kế như thế nào? Hệ thống hỗ trợ hai phương thức xác thực tài khoản:

  • Đăng ký thông thường: Người dùng điền thông tin tài khoản; hệ thống sử dụng Mail Service gửi liên kết xác thực về địa chỉ email người dùng đã đăng ký; tài khoản chỉ được kích hoạt sau khi người dùng nhấn vào đường dẫn xác nhận.
  • Đăng nhập nhanh: Tích hợp giao thức Google OAuth 2.0 thông qua dự án Google API, cho phép xác thực trực tiếp thông qua hồ sơ tài khoản Google của người dùng.

4. Khâu thanh toán và vận chuyển đơn hàng được kết nối với những dịch vụ cụ thể nào? Hệ thống kết nối trực tiếp với hai nhà cung cấp dịch vụ thứ ba chuyên biệt:

  • Thanh toán: Tích hợp cổng thanh toán VNPay, cho phép người mua thực hiện thanh toán trực tuyến qua giao diện cổng thanh toán hoặc quét mã QR VNPay.
  • Vận chuyển: Tích hợp API của dịch vụ Giao Hàng Nhanh (GHN) để hỗ trợ khâu giao vận và cho phép người dùng tra cứu trạng thái lộ trình đơn hàng.

5. Cơ sở dữ liệu và hạ tầng lưu trữ media của hệ thống được triển khai bằng công nghệ gì? Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu phi quan hệ MongoDB lưu trữ trên dịch vụ đám mây MongoDB Atlas để quản lý các tập dữ liệu động (như account, shop, product, order). Các tệp tin hình ảnh sản phẩm và tài nguyên phương tiện được tách biệt khỏi máy chủ ứng dụng và lưu trữ tập trung trên dịch vụ đám mây AWS S3 của Amazon thông qua việc cấu hình S3 Bucket và cấp quyền API IAM.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xây dựng hệ thống sàn thương mại điện tử" của sinh viên Vũ Duy Nguyên tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã giải quyết bài toán phát triển nền tảng giao dịch trực tuyến B2C đa tác nhân trên cơ sở phân tích nghiệp vụ và thiết kế hệ thống rõ ràng. Bằng việc phối hợp hai khung làm việc NestJS và Next.js cùng hệ cơ sở dữ liệu MongoDB Atlas, đồ án đã triển khai hoàn chỉnh một ứng dụng web tích hợp đa dạng các dịch vụ đám mây hiện đại từ thanh toán (VNPay), vận chuyển (GHN), tìm kiếm nhanh (AlgoliaSearch) đến trí tuệ nhân tạo (OpenAI Assistant). Công trình phản ánh đúng tiến trình xây dựng phần mềm thực tế, đáp ứng các yêu cầu đặt ra ban đầu và cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật cao cho sinh viên ngành công nghệ thông tin.