Quy trình triển khai cho tất cả các dịch vụ trên DataVero được thực hiện theo các bước chung như sau:

Đăng ký và khởi tạo tài khoản

Khách hàng đăng ký và khởi tạo tài khoản để sử dụng các dịch vụ của DataVero theo hướng dẫn tại Register and Login.

Người dùng có thể tạo thêm các tài khoản thứ cấp (IAM Members) và phân quyền sử dụng để dễ dàng quản lý dịch vụ và tài nguyên.
Xem hướng dẫn chi tiết tại IAM.

Kích hoạt dịch vụ

Tại Home hoặc thanh Menu, người dùng chọn dịch vụ muốn sử dụng.

Đối với dịch vụ miễn phí / dùng thử

• Nhấn nút "Enable" trên màn hình để kích hoạt ngay.
• Sau khi kích hoạt, người dùng có thể sử dụng dịch vụ trong dự án và phạm vi hạn mức được cấp.

Đối với dịch vụ trả phí

• Liên hệ Sales để tạo yêu cầu dùng thử hoặc triển khai tính phí.
• Admin (Kỹ thuật DataVero) nhận yêu cầu từ Sales và kích hoạt dịch vụ theo gói cước của dự án và hạn mức khách hàng đã đăng ký.
• Sau khi kích hoạt, khách hàng có thể sử dụng dịch vụ.

Lưu ý: Chỉ tài khoản có quyền quản trị mới được phép thực hiện thao tác kích hoạt dịch vụ.

Cấu hình và Thiết lập dịch vụ

Đây là bước then chốt để xây dựng và đưa dữ liệu, mô hình AI vào vận hành thực tế.

Chuẩn bị và Quản lý Dữ liệu (Data Catalog)

Trước khi phát triển mô hình AI, người dùng cần tổ chức, quản lý và quản trị dữ liệu tại menu Data.

Thiết lập nguồn dữ liệu

• Tạo Connection: Kết nối tới các nguồn dữ liệu như Database, Data Warehouse hoặc Object Storage.
• Tạo External Location: Liên kết vùng lưu trữ dữ liệu bên ngoài với nền tảng để phục vụ việc quản lý và truy cập dữ liệu tập trung.
• Kiểm tra kết nối: Xác thực khả năng truy cập và quyền sử dụng trước khi đưa dữ liệu vào hệ thống.

Tổ chức dữ liệu

Dữ liệu được quản lý theo cấu trúc phân cấp:

Catalog
 └── Schema
      └── Table
      └── Fileset

• Catalog: Không gian dữ liệu cấp cao nhất, dùng để phân tách dữ liệu theo tổ chức, dự án hoặc đơn vị nghiệp vụ.
• Schema: Nhóm các bảng dữ liệu có cùng mục đích hoặc lĩnh vực nghiệp vụ.
• Table: Đối tượng lưu trữ dữ liệu phục vụ phân tích, báo cáo và huấn luyện mô hình.
• Fileset: Tập hợp các tệp dữ liệu được quản lý và truy cập thông qua Catalog, phù hợp với dữ liệu dạng file.

Quản lý dữ liệu

• Tạo, chỉnh sửa và xóa Catalog.
• Tạo, chỉnh sửa và xóa Schema.
• Tạo, chỉnh sửa và xóa Table.
• Tạo và quản lý Fileset.
• Tìm kiếm và khám phá dữ liệu thông qua Metadata.
• Theo dõi thông tin sở hữu và lịch sử thay đổi của dữ liệu.

Quản trị và bảo mật dữ liệu

• Phân quyền truy cập: Cấp quyền theo người dùng hoặc nhóm người dùng trên Catalog, Schema hoặc Table.
• Kế thừa quyền: Quyền truy cập có thể được kế thừa theo cấu trúc dữ liệu.
• Quản lý Ownership: Chuyển giao quyền sở hữu và quản lý dữ liệu khi có thay đổi về nhân sự hoặc đơn vị phụ trách.

Lưu ý: Dữ liệu được quản trị tập trung trong Catalog sẽ là nguồn đầu vào cho Notebook, Pipeline và các quy trình AI/ML trên nền tảng.

Phát triển và Thử nghiệm (Notebook & MLFlow)

• Khởi tạo Notebook: Tạo môi trường lập trình tại menu Notebook.
• Ghi chép thí nghiệm: Sử dụng MLFlow để theo dõi, so sánh và tự động lưu trữ các thông số huấn luyện (metrics/params).
• Đăng ký mô hình: Lưu trữ phiên bản mô hình hoàn thiện vào Model Registry.

Triển khai Serving Endpoint (Hạ tầng triển khai)

Tại menu Model Serving, người dùng tạo điểm cuối dịch vụ từ hai nguồn:

• Từ Registry: Sử dụng các mô hình tự huấn luyện lưu trong hệ thống.
• Từ Provider bên ngoài: Triển khai nhanh từ các kho mô hình phổ biến (như Hugging Face).
• Bảo mật: Tạo/gán Access Key để xác thực quyền sở hữu và bảo vệ Endpoint nội bộ.

AI Gateway (Cổng kết nối tập trung)

Tại menu AI Gateway, thực hiện quản lý truy cập tập trung và bảo mật đa lớp:

• Tích hợp Endpoint: Gắn các Serving Endpoint đã hoạt động vào Gateway.
• Kết nối Provider trực tiếp: Tạo mô hình bằng cách kết nối trực tiếp với các nhà cung cấp AI khác (như OpenAI, Gemini,...) để quản lý API ngoài tập trung tại một nơi.
• Cấp khóa ảo Virtual Key: Tạo Virtual Key tại Gateway để cấp cho ứng dụng khách.
  • Lưu ý: Một Virtual Key có thể gán cho nhiều AI Gateways khác nhau nhằm tối ưu hóa việc quản lý.

Vận hành và xử lý khi có lỗi

Giám sát hoạt động

Người dùng có thể theo dõi và giám sát tình trạng hoạt động của các dịch vụ thông qua DataVero.

Xử lý khi có lỗi

Khi phát sinh vấn đề trong quá trình vận hành, thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Ghi nhận và liên hệ hỗ trợ

Liên hệ đội ngũ hỗ trợ DataVero qua:

• Email tư vấn dịch vụ:
• Email hỗ trợ kỹ thuật:
• Hotline:

Bước 2: Tiếp nhận và xử lý yêu cầu

• Đội ngũ vận hành DataVero tiếp nhận và xử lý yêu cầu.
• Thông báo lịch phản hồi qua email cá nhân.
• Người dùng theo dõi trạng thái xử lý qua trang quản lý ticket của DataVero.
• Các yêu cầu bổ sung hoặc thắc mắc sẽ được phản hồi trực tiếp trên ticket.

Bước 3: Hoàn tất và xác nhận

• Đội ngũ DataVero xác nhận đã xử lý xong với khách hàng.
• Ghi nhận thông tin lỗi để phục vụ theo dõi và cải thiện hệ thống.