#hybrid-cloud

Hybrid Cloud Infrastructure: A Case for the Future-Proof, Organic Data Center

Các kỹ sư thực địa đề xuất xem hạ tầng siêu hội tụ (HCI) như một "hạ tầng đám mây lai" (hybrid cloud infrastructure) với 5 nguyên tắc thiết kế: mở rộng lưu trữ linh hoạt, hạ tầng định nghĩa bằng phần mềm (SDI) cập nhật OTA, phần cứng không đồng nhất phân tách (CXL, DPUs), cụm tiến hóa thay thế node dần trong 10 năm, và tích hợp gốc với đám mây công cộng (AWS/Azure/GCP) qua Nutanix Clusters. Cisco UCS-X và Nutanix được nêu làm ví dụ điển hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây hỗn hợp hiệu quả, từ kiến trúc phần mềm định dạng đến tối ưu hóa quy trình triển khai, giúp phát triển ứng dụng và giải pháp cloud nhanh chóng, linh hoạt và tương thích với các nền tảng công nghệ hiện đại.

State of AI infrastructure report on hybrid cloud and GDC

Báo cáo về hạ tầng AI cho thấy nhu cầu về kiểm soát dữ liệu (data residency) trong môi trường hybrid cloud ngày càng tăng, và Google Distributed Cloud (GDC) đáp ứng yêu cầu này cho các ngành có quy định nghiêm ngặt.

Một lập trình viên chuyên về AI nên đọc bài này để hiểu cách Google Distributed Cloud (GDC) hỗ trợ các quy định về bảo mật dữ liệu và tuân thủ, giúp xây dựng các mô hình AI an toàn hơn cho các ngành công nghiệp có yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu.

Second-generation AWS Outposts racks now supported in the AWS Asia Pacific (Mumbai) Region

AWS triển khai hỗ trợ giá đỡ thế hệ thứ hai AWS Outposts tại khu vực AWS Asia Pacific (Mumbai).

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp AWS Outposts v2 vào dự án cloud-on-premises của mình, đặc biệt khi cần tối ưu hóa chi phí, bảo mật và độ tin cậy cho ứng dụng chạy trên hạ tầng vật lý ở Mumbai, giúp phát triển ứng dụng đa khu vực hiệu quả hơn.

𝐇𝐲𝐛𝐫𝐢𝐝 𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐖𝐨𝐫𝐤𝐟𝐥𝐨𝐰: 𝐅𝐫𝐨𝐦 𝐎𝐧-𝐏𝐫𝐞𝐦 𝐭𝐨 𝐀𝐖𝐒

Quy trình phát triển hybrid (kết hợp) chuyển từ môi trường on-premise (tại chỗ) sang AWS (Amazon Web Services) bằng cách sử dụng các công cụ và dịch vụ cloud-native.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách chuyển đổi từ ngôn ngữ lập trình trực tiếp sang các công cụ tự động hóa (AWS) để tiết kiệm thời gian, chi phí và nâng cao hiệu suất phát triển phần mềm.

The cluster that runs on our own metal: rebuilding survey processing on hybrid Kubernetes

Hệ thống xử lý khảo sát bằng drone trước đây chạy trên nền tảng tự xây dựng, nay đã được tái thiết kế trên kiến trúc hybrid Kubernetes để tận dụng phần cứng riêng.

Lập trình viên chuyên về cloud và DevOps nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu trên các môi trường hybrid Kubernetes, từ đó giúp cải thiện hiệu năng và kiểm soát chi phí khi kết hợp giữa cloud và on-premise.

Red Hat OpenShift as a Hybrid Engine for GitOps Driven Application Modernization

A practical guide to using Red Hat OpenShift as a unified platform for GitOps-driven application modernization across hybrid and multi-cloud environments. Covers how to design a Git-centric operating model with clear repository structures, namespace tenancy, and environment promotion workflows. Explains building an automation backbone with infrastructure-as-code, GitOps controllers (Argo CD-style), and CI pipelines that separate artifact building from deployment. Addresses multi-cluster management, policy-as-code for security and compliance, and three migration patterns: new services first, strangler pattern, and lift-and-shift with gradual refactoring.

Don’t waste your next cloud outage

Cloud outages at AWS, Azure, and Google Cloud have become increasingly frequent and costly, yet most enterprises remain dangerously dependent on single providers. SLAs offer minimal financial protection, often covering only a fraction of actual damages. Three concrete steps are recommended: audit all cloud dependencies to find hidden single points of failure, implement hybrid architecture with on-premises fallback for mission-critical workloads, and establish disaster recovery testing procedures that specifically simulate cloud provider outages rather than traditional data center failures.

Why private AI is the smarter bet

Enterprise AI deployments are increasingly shifting toward private and on-premises infrastructure, driven by three main forces: unpredictable and rising token-based pricing from public cloud AI providers, security and governance concerns around sensitive data flowing through public APIs, and the growing viability of smaller domain-specific models that perform well on private infrastructure. While public cloud AI remains useful for experimentation and bursting, many organizations are concluding that owning their AI stack is the financially rational long-term choice, despite the added operational complexity.