Backend Interview (v)

Cơ Bản

Giải thích API endpoint là gì?

Một API endpoint là một URL cụ thể đóng vai trò là điểm truy cập vào một dịch vụ hoặc một chức năng cụ thể trong dịch vụ đó.

Thông qua API endpoint, các ứng dụng khách có thể tương tác với máy chủ bằng cách gửi yêu cầu (đôi khi kèm theo dữ liệu dưới dạng payload) và nhận phản hồi từ nó.

Thông thường, mỗi endpoint có thể được ánh xạ tới một chức năng duy nhất bên trong máy chủ.

Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL không?

Cơ sở dữ liệu SQL (hay còn gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ) dựa vào một schema (hoặc cấu trúc) được xác định trước cho dữ liệu của chúng. Khi mô tả một bản ghi hoặc một bảng trong cơ sở dữ liệu, bạn cần chỉ rõ định dạng của nó (tên và các trường).

Trong cơ sở dữ liệu NoSQL, không có schema, vì vậy không có cấu trúc dữ liệu được xác định trước. Bạn có thể có các bộ sưu tập bản ghi mà không bắt buộc phải có cùng cấu trúc, ngay cả khi chúng đại diện cho cùng một khái niệm.

RESTful API là gì và những nguyên tắc cốt lõi của nó là gì?

Để một API được coi là RESTful (tuân theo các nguyên tắc REST), nó cần phải:

Tuân theo kiến trúc client-server (tất cả các dịch vụ dựa trên HTTP đều làm được điều này).
Cung cấp một giao diện thống nhất:
- Có một cách để xác định các tài nguyên thông qua URI (Unique Resource Identification).
- Có một cách để sửa đổi tài nguyên thông qua biểu diễn của chúng.
- Các thông điệp phải tự mô tả, tức là mỗi thông điệp phải cung cấp đủ thông tin để hiểu cách xử lý nó.
- Khách hàng sử dụng API có thể phát hiện các hành động có sẵn cho tài nguyên hiện tại bằng cách sử dụng phản hồi từ máy chủ (được gọi là HATEOAS hoặc Hypermedia as the Engine of Application State).
Phải là stateless, nghĩa là mỗi yêu cầu đến máy chủ phải chứa tất cả thông tin cần thiết để xử lý yêu cầu đó.
Là một hệ thống phân lớp, nghĩa là máy khách và máy chủ không cần kết nối trực tiếp với nhau, có thể có các trung gian, nhưng không ảnh hưởng đến giao tiếp giữa máy khách và máy chủ.
Các tài nguyên có thể được lưu vào bộ nhớ cache bởi máy khách hoặc máy chủ.
Tuỳ chọn: Máy chủ có thể gửi mã đến máy khách để thực thi (được gọi là "Code on Demand").

Bạn có thể mô tả chu kỳ yêu cầu/phản hồi HTTP điển hình không?

Giao thức HTTP được tổ chức rất chặt chẽ và bao gồm một tập hợp các bước được xác định rõ ràng:

Mở kết nối: Máy khách mở một kết nối TCP đến máy chủ. Cổng mặc định là 80 cho HTTP và 443 cho HTTPS (kết nối bảo mật).
Gửi yêu cầu: Máy khách gửi yêu cầu HTTP đến máy chủ, bao gồm:
- Phương thức HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, v.v.).
- URI (định danh tài nguyên duy nhất trên máy chủ).
- Phiên bản HTTP (thường là HTTP/1.1 hoặc HTTP/2).
- Bộ tiêu đề (Headers) cung cấp dữ liệu bổ sung liên quan đến yêu cầu.
- Phần thân (Body) tùy chọn, chứa dữ liệu gửi đi nếu cần.
Xử lý yêu cầu: Máy chủ xử lý yêu cầu và chuẩn bị phản hồi.
Gửi phản hồi HTTP về máy khách: Máy chủ gửi phản hồi HTTP, bao gồm:
- Phiên bản HTTP.
- Mã trạng thái (200 OK, 404 Not Found, v.v.).
- Bộ tiêu đề bổ sung.
- Phần thân tùy chọn, chứa dữ liệu phản hồi.
Đóng kết nối: Thông thường, đây là bước cuối cùng, mặc dù trong các phiên bản HTTP mới hơn, có tùy chọn giữ kết nối mở để tiếp tục gửi yêu cầu và phản hồi.

Bạn sẽ xử lý tải lên tệp trong ứng dụng web như thế nào?

Từ góc độ backend, khi xử lý tải lên tệp, cần xem xét các yếu tố sau:

Xác thực phía máy chủ: Kiểm tra kích thước tệp và loại tệp hợp lệ.
Sử dụng kênh an toàn: Đảm bảo tải lên qua kết nối HTTPS.
Tránh trùng tên: Đổi tên tệp để đảm bảo tên là duy nhất trong hệ thống.
Lưu trữ siêu dữ liệu: Lưu trữ thông tin tệp trong cơ sở dữ liệu để dễ dàng theo dõi và quản lý.

Những loại kiểm thử nào bạn sẽ viết cho một API endpoint mới?

Unit tests: Kiểm thử logic cốt lõi của API, tránh kiểm thử các phương thức riêng tư.
Integration tests: Kiểm thử API endpoint thông qua giao diện công khai.
Load testing / Performance testing: Kiểm thử hiệu suất dưới tải nặng.

Làm thế nào để quản lý phiên làm việc trong ứng dụng web?

Tạo phiên làm việc khi người dùng đăng nhập.
Lưu trữ thông tin phiên trong bộ nhớ hoặc cơ sở dữ liệu.
Gửi ID phiên đến máy khách thông qua cookie.
Máy khách gửi ID phiên trong mỗi yêu cầu.
Máy chủ truy xuất dữ liệu phiên từ ID phiên.
Đóng phiên làm việc khi người dùng đăng xuất hoặc phiên hết hạn.

Bạn tiếp cận việc versioning API trong các dự án như thế nào?

Giữ phiên bản trong URL (ví dụ: /v1/api/users).
Sử dụng tiêu đề tùy chỉnh (api-version).

Làm thế nào để bảo vệ máy chủ khỏi tấn công SQL injection?

Sử dụng Prepared Statements với truy vấn tham số hóa.
Dùng ORM (Object-Relational Mapping).
Thoát dữ liệu đầu vào (escaping special characters).

HTTP là giao thức stateless, điều đó ảnh hưởng đến dịch vụ backend như thế nào?

HTTP không lưu trạng thái, nghĩa là mỗi yêu cầu là độc lập. Điều này buộc backend phải triển khai các giải pháp quản lý trạng thái nếu cần.

Containerization là gì và nó mang lại lợi ích gì cho phát triển backend?

Containerization là phương pháp ảo hóa nhẹ giúp đóng gói ứng dụng và các phụ thuộc của nó. Điều này giúp:

Đảm bảo môi trường nhất quán.
Cô lập và dễ dàng triển khai ứng dụng.
Giảm xung đột giữa các phiên bản phần mềm.

Bạn sẽ thực hiện những biện pháp nào để bảo mật một API mới phát triển?

Xác thực bằng OAuth, JWT, Bearer token, v.v.
Mã hóa dữ liệu bằng HTTPS.
Cấu hình CORS hợp lý.
Thiết lập quyền truy cập mạnh mẽ.

Bạn sẽ mở rộng một ứng dụng backend trong trường hợp tăng đột biến lưu lượng truy cập như thế nào?

Sử dụng cân bằng tải và mở rộng theo chiều ngang bằng cách thêm nhiều phiên bản ứng dụng.

Bạn sử dụng công cụ và kỹ thuật nào để gỡ lỗi ứng dụng backend?

Debugging trên IDE như IntelliJ, Eclipse.
Ghi log.
Dùng công cụ như JProfiler, NewRelic.

Làm thế nào để đảm bảo mã nguồn backend dễ bảo trì?

Tính module hóa.
Tuân thủ quy tắc đặt tên.
Viết comment.
Tái cấu trúc thường xuyên.
Xử lý lỗi nhất quán.
Viết unit test đầy đủ.

Mức trung cấp

Mô tả cách bạn triển khai tìm kiếm toàn văn bản trong cơ sở dữ liệu

Bạn có thể sử dụng chức năng tìm kiếm toàn văn bản gốc của cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL hoặc thậm chí ElasticSearch.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn tự triển khai, các bước sẽ là:

Tiền xử lý dữ liệu văn bản cần tìm kiếm và chuẩn hóa nó bằng cách áp dụng tách từ, stemming và loại bỏ stop words.
Triển khai một chỉ mục ngược, liên kết mỗi từ duy nhất với các bản ghi chứa từ đó.
Tạo giao diện tìm kiếm và chuẩn hóa đầu vào của người dùng theo cùng cách văn bản đã được chuẩn hóa.
Tìm kiếm từng từ trong cơ sở dữ liệu.
Sắp xếp kết quả bằng cách triển khai logic chấm điểm dựa trên nhiều yếu tố như tần suất xuất hiện của từ.

Bạn sẽ tiếp cận xử lý hàng loạt trong ứng dụng backend nặng dữ liệu như thế nào?

Lựa chọn tốt nhất là sử dụng một framework xử lý hàng loạt như Hadoop hoặc Spark. Chúng đã được chuẩn bị sẵn để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ song song.

Bạn có thể giải thích về hàng đợi tin nhắn trong hệ thống phân tán và lợi ích của nó không?

Hàng đợi tin nhắn

Hàng đợi tin nhắn trong hệ thống phân tán có thể đóng vai trò là thành phần cốt lõi của kiến trúc phản ứng. Mỗi dịch vụ có thể kích hoạt và lắng nghe sự kiện từ hàng đợi. Khi sự kiện đến, các dịch vụ có thể phản hồi mà không cần phải liên tục kiểm tra các dịch vụ khác để nhận phản hồi.

Bạn sẽ sử dụng những chiến lược nào để quản lý kết nối cơ sở dữ liệu trong trường hợp tải cao?

Trong trường hợp tải cao, có một số cách giúp cải thiện hiệu suất kết nối cơ sở dữ liệu:

Sử dụng connection pool để tái sử dụng kết nối, giảm thời gian thiết lập mới.
Cân bằng tải các truy vấn giữa một nhóm cơ sở dữ liệu giúp phân bổ tải đều.
Tối ưu hóa truy vấn có thể giảm thời gian sử dụng mỗi kết nối, tối ưu tài nguyên.

Bạn sẽ thiết lập pipeline CI/CD cho dịch vụ backend như thế nào?

Các yếu tố cần cân nhắc khi thiết lập pipeline CI/CD:

Dùng kiểm soát phiên bản làm trình kích hoạt (Git, GitHub, GitLab, v.v.).
Chọn nền tảng CI/CD phù hợp như GitHub Actions, GitLab CI/CD, CircleCI.
Tích hợp kiểm thử tự động vào pipeline.
Triển khai tự động chỉ khi tất cả kiểm thử thành công.
Sử dụng kho lưu trữ artifact như JFrog Artifactory hoặc Nexus Repository.
Xây dựng chiến lược rollback nếu triển khai gặp lỗi.

Bạn có thể mô tả chiến lược caching phân tán cho ứng dụng có tính sẵn sàng cao?

Trong trường hợp này, cần xem xét:

Triển khai cụm máy chủ cache với cơ chế phân mảnh dữ liệu để phân bổ đều.
Thêm cơ chế nhân bản cache để có khả năng chịu lỗi.
Cơ chế vô hiệu hóa cache để tránh dữ liệu bị lỗi thời.

Bạn có thể sử dụng phương pháp nào để quản lý tác vụ nền trong ứng dụng?

Có nhiều cách tùy vào công nghệ sử dụng:

Dùng hàng đợi tác vụ như RabbitMQ hoặc Amazon SQS.
Dùng framework xử lý tác vụ nền như Celery (Python) hoặc Sidekiq (Ruby).
Dùng cron jobs nếu phù hợp.
Nếu ngôn ngữ lập trình hỗ trợ, có thể sử dụng threads hoặc workers.

Làm thế nào để xử lý mã hóa và giải mã dữ liệu trong ứng dụng tập trung vào quyền riêng tư?

Phân biệt giữa dữ liệu ở trạng thái nghỉ (lưu trữ) và dữ liệu đang truyền (giao tiếp):

Dữ liệu đang truyền: Đảm bảo sử dụng kênh bảo mật như HTTPS.
Dữ liệu ở trạng thái nghỉ: Sử dụng thuật toán mã hóa mạnh như AES, RSA, ECC, và lưu trữ khóa an toàn trong KMS.

Webhook là gì và bạn đã triển khai chúng như thế nào trong các dự án trước đây?

Webhook là HTTP callback do người dùng định nghĩa, được kích hoạt khi một sự kiện xảy ra. Các bước triển khai:

Xác định sự kiện nào sẽ kích hoạt webhook.
Tạo endpoint xử lý yêu cầu HTTP tương ứng.
Đảm bảo bảo mật bằng cách xác thực yêu cầu webhook.

Chỉ thu thập dữ liệu cần thiết và có sự đồng ý của người dùng.
Bảo mật dữ liệu cả khi truyền và lưu trữ.
Cung cấp quyền cho người dùng để đọc, chỉnh sửa hoặc xóa dữ liệu của họ.

Làm thế nào để xử lý các tiến trình chạy lâu trong yêu cầu web?

Giải pháp tốt nhất là kiến trúc phản ứng:

Chuyển yêu cầu thành thông báo trong hàng đợi tin nhắn.
Trả về phản hồi ngay lập tức cho client.
Client có thể lắng nghe sự kiện hoàn thành để nhận kết quả.

Làm thế nào để triển khai rate limiting bảo vệ API khỏi lạm dụng?

Xác định giới hạn số lượng yêu cầu (theo giây, phút, ngày).
Chọn chiến lược rate limiting (fixed window, sliding log, token bucket, v.v.).
Lưu trữ bộ đếm yêu cầu trong một hệ thống nhanh như Redis.
Phản hồi mã trạng thái 429 (Too Many Requests) khi vượt quá giới hạn.

Làm thế nào để giám sát hiệu suất ứng dụng backend?

Sử dụng APM (Application Performance Management) như New Relic, AppDynamics hoặc Dynatrace để theo dõi hiệu suất.

Microservices là gì và làm thế nào để tách một monolith thành microservices?

Xác định ranh giới logic trong monolith.
Tách dữ liệu và dịch vụ theo từng phần độc lập.
Triển khai từng phần như một microservice riêng.
Di chuyển dần dần, cho đến khi không cần monolith nữa.

Làm thế nào để quản lý các phụ thuộc API trong hệ thống backend?

Sử dụng versioning API để đảm bảo các hệ thống sử dụng đúng phiên bản, tránh lỗi do cập nhật.

Giải thích về nhất quán cuối cùng (eventual consistency) trong hệ thống backend

Nhất quán cuối cùng đảm bảo rằng dữ liệu trong hệ thống phân tán sẽ trở nên nhất quán theo thời gian, thay vì ngay lập tức.

Reverse proxy là gì và lợi ích của nó trong phát triển backend?

Reverse proxy giúp:

Cân bằng tải giữa các máy chủ backend.
Bảo mật, ẩn vị trí backend.
Lưu trữ cache, giảm tải server.
Chuyển hướng linh hoạt mà không ảnh hưởng đến URL công khai.

Làm thế nào để quản lý session state trong môi trường cân bằng tải?

Sticky sessions: Gán phiên người dùng vào một server cố định.
Lưu session vào kho tập trung như Redis để mọi server truy cập được.

Cấp độ Nâng cao

Cơ sở dữ liệu sao chép là gì và nó có thể được sử dụng để chịu lỗi như thế nào?

Sao chép cơ sở dữ liệu là việc sao chép dữ liệu giữa nhiều phiên bản của cùng một cơ sở dữ liệu. Thông thường, sẽ có một cơ sở dữ liệu là "master" phục vụ tất cả các client, trong khi các "slave" chỉ nhận cập nhật dữ liệu khi dữ liệu thay đổi hoặc được thêm mới.

Hai ứng dụng chính trong khả năng chịu lỗi:

Cơ sở dữ liệu cluster có thể chịu lỗi từ server master bằng cách thăng cấp một trong các slave thành master mà không làm mất dữ liệu.
Slave có thể được dùng làm server chỉ đọc, giúp giảm tải đọc dữ liệu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của cơ sở dữ liệu.

Chiến lược triển khai xanh-lam trong dịch vụ backend

Chiến lược xanh-lam bao gồm hai môi trường sản xuất giống hệt nhau, một môi trường đang phục vụ luồng truy cập thật trong khi môi trường kia được chuẩn bị cập nhật hoặc đang chờ để dùng làm bản sao lưu.

Bạn có thể giải thích các mô hình nhất quán trong cơ sở dữ liệu phân tán không? (VD: Định lý CAP)

Định lý CAP

Định lý CAP chỉ ra rằng cơ sở dữ liệu phân tán không thể đảm bảo đồng thời hơn hai trong ba tính chất sau:

Nhất quán dữ liệu (Consistency): Mọi lần truy vấn sẽ luôn nhận được kết quả mới nhất từ thao tác ghi.
Sẵn có (Availability): Mọi yêu cầu sẽ nhận được phản hồi.
Chịu lỗi phân vùng (Partition Tolerance): Hệ thống vẫn hoạt động khi có sự cố mạng.

VD: Hệ thống vẫn đảm bảo nhất quán và sẵn có thì không thể chịu được lỗi phân vùng.

Quản lý di chuyển lược đồ schema trong môi trường CD

Hai yếu tố quan trọng:

Theo dõi schema trong hệ thống quản lý phiên bản.
Dùng các công cụ tự động như Flyway hoặc Liquibase.

Các chiến lược xử lý tính idempotent trong thiết kế REST API

Sử dụng các HTTP verb có tính idempotent tự nhiên như GET, PUT, DELETE.
Áp dụng logic dựa trên key để tránh lặp lại thao tác.

Mô tả việc triển khai giải pháp Single Sign-On (SSO)

Các bước cần thiết để triển khai SSO ở mức cao:

Chọn một nhà cung cấp danh tính (Identity Provider) như Okta hoặc Keycloak.
Mỗi ứng dụng sẽ tích hợp với nhà cung cấp danh tính bằng một giao thức SSO tiêu chuẩn như SAML, OpenID hoặc giao thức khác.
Khi người dùng truy cập lần đầu, ứng dụng sẽ kết nối với nhà cung cấp danh tính và xác thực người dùng, nhận lại một access token.
Trong các lần truy cập tiếp theo, ứng dụng sẽ xác thực token thông qua nhà cung cấp danh tính.

Giải thích cách phát triển hệ thống backend để xử lý luồng dữ liệu IoT

Luồng dữ liệu IoT

Một kiến trúc xử lý và thu thập dữ liệu thời gian thực sẽ cần các thành phần sau:

Sử dụng một dịch vụ thu thập dữ liệu có khả năng mở rộng như Kafka hoặc AWS Kinesis, tương thích với các giao thức IoT tiêu chuẩn như MQTT hoặc CoAP.
Xử lý dữ liệu thông qua các công cụ xử lý thời gian thực như Apache Flink hoặc Spark Streaming.
Lưu trữ dữ liệu trong một hệ thống có khả năng mở rộng, ưu tiên các hệ thống tương thích với dữ liệu chuỗi thời gian như InfluxDB.

Kiến trúc backend hỗ trợ đồng bộ dữ liệu thời gian thực giữa các thiết bị

Để hỗ trợ đồng bộ dữ liệu thời gian thực, cần thiết lập kênh giao tiếp ổn định và giải quyết xung đột dữ liệu khi nhiều thiết bị thay đổi cùng một bản ghi.

Kênh giao tiếp

Sử dụng kết nối socket hai chiều để trao đổi dữ liệu thời gian thực.
Sử dụng mô hình pub/sub để phân phối dữ liệu hiệu quả giữa các thiết bị, có thể dùng Redis hoặc Kafka.

Giải quyết xung đột dữ liệu

Sử dụng thuật toán Biến đổi Hoạt động (Operational Transformation - OT) hoặc Kiểu dữ liệu sao chép không xung đột (CRDTs).

Lợi ích và hạn chế của kiến trúc microservices trong hệ thống backend

Lợi ích:

Khả năng mở rộng: Các microservices có thể mở rộng độc lập.
Linh hoạt công nghệ: Có thể sử dụng công nghệ khác nhau cho từng microservice.
Triển khai nhanh chóng: Microservices có thể được triển khai độc lập, giúp tăng tốc độ phát hành.

Hạn chế:

Kiến trúc phức tạp: Có thể trở nên khó quản lý khi hệ thống mở rộng.
Gỡ lỗi khó khăn: Việc theo dõi luồng dữ liệu qua nhiều dịch vụ có thể gây khó khăn.
Chi phí giao tiếp cao: So với kiến trúc monolithic, giao tiếp giữa các microservices có thể phức tạp.

Cách tiếp cận kiểm tra tải (load testing) cho API backend

Xác định mục tiêu và thiết lập môi trường thử nghiệm tương tự sản xuất.
Thiết kế và triển khai bài kiểm tra bằng các công cụ như JMeter, LoadRunner.
Tăng dần tải và theo dõi hiệu suất hệ thống.
Tối ưu hóa API backend, lặp lại quá trình kiểm tra cho đến khi đạt kết quả mong muốn.

Chiến lược xóa bộ nhớ cache phía server

Các yếu tố quan trọng trong chiến lược này:

Giới hạn dung lượng bộ nhớ cache để kích hoạt xóa khi vượt quá giới hạn.
Chiến lược giám sát để điều chỉnh chiến lược xóa cache nếu cần.
Cơ chế làm mất hiệu lực cache.
Chính sách xóa cache phổ biến:
- LRU (Ít được sử dụng gần đây nhất): Xóa các mục ít được truy cập gần nhất.
- LFU (Ít được sử dụng nhất): Xóa các mục được truy cập ít nhất.
- FIFO (Vào trước ra trước): Xóa theo thứ tự thêm vào.
- Ngẫu nhiên: Chọn ngẫu nhiên mục để xóa.
- TTL (Thời gian sống): Xóa mục sau một khoảng thời gian nhất định.

Correlation ID là gì và cách sử dụng để theo dõi yêu cầu giữa các dịch vụ

Correlation ID là một định danh duy nhất được thêm vào yêu cầu trong kiến trúc phân tán để theo dõi luồng dữ liệu.

Điều này giúp dễ dàng hiểu được hành trình của từng yêu cầu, hỗ trợ gỡ lỗi và phát hiện vấn đề hiệu suất.

So sánh khóa lạc quan (Optimistic Locking) và khóa bi quan (Pessimistic Locking)

Khóa lạc quan:

Giả định xung đột dữ liệu hiếm khi xảy ra.
Cho phép truy cập dữ liệu đồng thời.
Kiểm tra xung đột trước khi xác nhận thay đổi.
Phù hợp với hệ thống có tần suất đọc cao, ghi thấp.

Khóa bi quan:

Giả định xung đột xảy ra thường xuyên.
Khóa dữ liệu, ngăn truy cập đồng thời.
Giữ khóa trong suốt giao dịch.
Phù hợp với hệ thống có tần suất ghi cao hoặc yêu cầu toàn vẹn dữ liệu cao.

Các phương pháp ngăn chặn deadlock trong giao dịch cơ sở dữ liệu

Một số phương pháp phổ biến:

Sắp xếp thứ tự khóa: Đảm bảo các khóa được lấy theo một thứ tự nhất quán để tránh vòng lặp chờ.
Thiết lập timeout: Hủy các giao dịch chạy lâu để tránh deadlock.
Sử dụng kiểm soát đồng thời lạc quan: Tránh giữ khóa quá lâu.

Bảo mật giao tiếp giữa các dịch vụ trong kiến trúc microservices

Một số phương pháp bảo mật:

Sử dụng kênh mã hóa như TLS để ngăn chặn tấn công man-in-the-middle.
Sử dụng API Gateway để quản lý và xác thực luồng dữ liệu.
Thực thi xác thực và phân quyền để đảm bảo chỉ có các microservices hợp lệ giao tiếp với nhau và chỉ truy cập dữ liệu cần thiết.

Kỹ thuật phát hiện và ngăn chặn dữ liệu bất thường trong hệ thống lớn

Các kỹ thuật phổ biến:

Xác thực dữ liệu: Định nghĩa schema và ràng buộc để ngăn dữ liệu không hợp lệ.
Phiên bản hóa dữ liệu: Dễ dàng hoàn nguyên khi có lỗi dữ liệu.
Thực thi kiểm soát chất lượng dữ liệu: Xác thực thông tin đầu vào, gắn cờ dữ liệu nghi ngờ.

Xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu toàn cầu với tính khả dụng cao

Các yếu tố quan trọng:

Môi trường đa vùng: Sử dụng các dịch vụ đám mây như AWS, Azure để đảm bảo khả dụng ngay cả khi có sự cố mạng.
Sao chép dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được nhân bản giữa các máy chủ để tránh mất mát khi có sự cố.
Cân bằng tải: Điều phối lưu lượng truy cập giữa các vùng để giảm độ trễ.
Quản trị dữ liệu: Đảm bảo quyền truy cập phù hợp và tuân thủ quy định dữ liệu như GDPR.