AWS CLF-02 — Day 3: Ôn tập & Mở rộng kiến thức

1. Phương thức triển khai và vận hành

4 cách tương tác với AWS:

Điểm chốt: Mọi phương thức đều gọi AWS API — chỉ khác lớp trừu tượng bên trên.

Mô hình đám mây — cần phân biệt rõ:

• Hybrid Cloud = kết hợp Public + Private Cloud (cả hai đều là cloud)
• Hybrid Environment = On-premise + AWS (một bên không phải cloud)
• Multi-Cloud = dùng AWS + Azure + GCP đồng thời (tránh vendor lock-in, nhưng phức tạp hơn)

Public vs Private Service trong AWS:

• Public Service (S3, API Gateway): endpoint nằm trên internet public zone — accessible từ bất cứ đâu có internet, nhưng vẫn có IAM kiểm soát authorization
• Private Service (EC2, RDS trong VPC): nằm trong VPC, mặc định isolated hoàn toàn. Muốn ra internet cần IGW; muốn truy cập dịch vụ AWS khác không qua internet cần VPC Endpoint

2. Hạ tầng toàn cầu

Region → AZ → Data Center (từ to đến nhỏ)

• Region: tập hợp ≥ 2 AZ, cách nhau vài chục km. Chọn region dựa trên: latency, compliance, service availability, cost
• AZ: 1 hoặc nhiều data center vật lý, kết nối nhau bằng fiber tốc độ cao < 1ms latency — đủ gần để replication đồng bộ, đủ xa để fault isolation
• Edge Location: không phải AZ — chỉ là PoP (Point of Presence) cho CloudFront CDN và Global Accelerator. Số lượng nhiều hơn Region nhiều lần (~400+ vs ~30+)

Mức độ phục hồi — quan trọng để thiết kế hệ thống:

EBS gắn với 1 AZ — đây là lý do EC2 + EBS cần thiết kế HA cẩn thận.

3. Dịch vụ tính toán

EC2 — cần hiểu rõ storage:

• Instance Store: NVMe gắn trực tiếp vào host vật lý → tốc độ cực nhanh, nhưng ephemeral (mất khi stop/terminate/migrate). Dùng cho buffer, cache, temp data
• EBS: mạng-attached, bền vững, có thể detach/reattach. Dùng cho OS volume và data cần giữ lại

Các loại instance — nhớ theo use case:

• General (M, T): web server, app server bình thường
• Compute (C): encoding, batch processing, gaming
• Memory (R, X): in-memory DB, real-time big data (SAP HANA)
• Storage (I, D): OLTP DB cần IOPS cao, data warehouse on-disk
• Accelerated (P, G, Inf): ML training, video rendering, HPC

Container vs VM vs Serverless:

• VM (EC2): cô lập OS hoàn toàn, overhead lớn, khởi động phút
• Container (ECS/EKS): chia sẻ OS kernel, overhead nhỏ, khởi động giây. ECS = AWS native, EKS = Kubernetes managed
• Lambda: không quản lý server, chạy theo event, tính phí theo 1ms. Giới hạn: timeout 15 phút, memory 10GB, stateless

4. Cơ sở dữ liệu

Phân biệt RDS vs Aurora vs DynamoDB:

Điểm mở rộng quan trọng:

• Multi-AZ = HA (High Availability) — failover tự động, không cải thiện read performance
• Read Replica = scale đọc — không phải HA, replication async (lag nhỏ)
• DAX nằm trước DynamoDB, hoạt động như write-through cache, giảm latency từ ms xuống µs

5. Dịch vụ mạng

VPC — kiến trúc cơ bản:

Internet
    ↓
Internet Gateway (IGW)
    ↓
Public Subnet (có route 0.0.0.0/0 → IGW)
    ↓ (qua NAT Gateway)
Private Subnet (không có route trực tiếp ra internet)

Security Groups vs NACL — hay bị nhầm:

Stateful = SG tự nhớ kết nối, traffic chiều về tự động được phép. Stateless = NACL cần rule cả inbound lẫn outbound tường minh.

Các phương thức kết nối On-premise → AWS:

• VPN: mã hóa qua internet, setup nhanh, latency cao, cost thấp
• Direct Connect: đường vật lý dedicated, latency thấp, ổn định, cost cao, setup lâu (tuần đến tháng)
• VPC Endpoint: không ra internet — Gateway type (S3, DynamoDB miễn phí), Interface type (dùng PrivateLink, có phí)

6. Lưu trữ

3 loại storage — phân biệt theo access pattern:

S3 Storage Classes — tối ưu cost:

• Standard: hay truy cập, không minimum duration
• Intelligent-Tiering: tự động chuyển tầng dựa trên access pattern
• Standard-IA / One Zone-IA: ít truy cập, trả phí retrieval
• Glacier Instant / Flexible / Deep Archive: lưu trữ dài hạn, retrieval từ ms đến 12 giờ

7. AI/ML và Analytics

3 tầng ML — biết để chọn đúng:

• AI Services (Rekognition, Polly, Lex, Comprehend, Translate): gọi API, không cần train model, dùng ngay
• ML Services (SageMaker): full lifecycle — label data, train, tune, deploy, monitor
• Infrastructure (EC2 P/G instances): tự quản lý toàn bộ, dùng TensorFlow/PyTorch thô

Analytics pipeline điển hình:

Data Source → Kinesis (stream) → S3 (data lake)
                                  ↓
                            Glue (ETL/catalog)
                                  ↓
                    Athena (query) / Redshift (OLAP warehouse)

• Kinesis: real-time streaming (log, clickstream, IoT)
• Glue: crawl schema + ETL job
• Athena: serverless SQL trên S3, trả phí theo data scanned
• Redshift: columnar store, petabyte scale, OLAP (không phải OLTP)
• Macie: ML phát hiện PII/sensitive data trong S3 — liên quan bảo mật/compliance

8. Monitoring, Integration, Support

CloudWatch vs X-Ray:

• CloudWatch: metrics, logs, alarms, dashboards — monitoring hạ tầng và ứng dụng
• X-Ray: distributed tracing — theo dõi request đi qua nhiều service (microservices), tìm bottleneck và lỗi

SQS vs SNS — hay ra đề:

Kết hợp SNS → SQS = fan-out pattern: 1 event đẩy vào nhiều queue xử lý độc lập.

Support Plans (tăng dần):

Basic → Developer → Business → Enterprise On-Ramp → Enterprise

• Business trở lên: mới có TAM (Technical Account Manager concept), access AWS Support API, < 1 giờ response cho production down

Tổng kết Day 3 — Các điểm dễ sai trong đề thi

1. Multi-AZ ≠ Read Replica — một cái HA, một cái scale đọc
2. SG stateful, NACL stateless — nhớ chiều traffic
3. Instance Store = ephemeral — mất khi stop
4. EBS = 1 AZ — không tự cross-AZ
5. S3 = Region Resilient — tự replicate qua AZ trong region
6. Hybrid Cloud ≠ Hybrid Environment
7. VPC Endpoint = không qua internet — quan trọng cho security/compliance
8. Edge Location ≠ AZ — chỉ cho CDN/Global Accelerator