GIẢI PHÁP

Nền tảng Data

Xây dựng nền tảng dữ liệu tin cậy cho ứng dụng, phân tích và AI.

TRỌNG TÂM KỸ THUẬT

01Kiến trúc dữ liệu vận hành
02Hiện đại hóa nền tảng dữ liệu
03Tìm kiếm và truy xuất vector
04Tích hợp dữ liệu và độ tin cậy

BỐI CẢNH HỆ THỐNG

TitanBases thiết kế nền tảng dữ liệu vận hành dựa trên mô hình truy cập ứng dụng, yêu cầu nhất quán, quy mô và ràng buộc production. Kiến trúc dữ liệu được xem là một phần của hệ thống ứng dụng, kết nối workload vận hành, tìm kiếm, phân tích và AI thay vì tồn tại như một lớp lưu trữ tách biệt.

Trao đổi về nội dung này

CHÚNG TÔI XÂY DỰNG GÌ

TitanBases xây dựng nền tảng dữ liệu vận hành hỗ trợ ứng dụng hiện đại, workload thời gian thực và hệ thống có AI, đồng thời vẫn có khả năng mở rộng, tin cậy và thiết thực để vận hành.

Nền tảng dữ liệu vận hành

Nền tảng dữ liệu cho ứng dụng cần schema linh hoạt, nhất quán giao dịch, khả năng mở rộng và tính sẵn sàng liên tục.

Kiến trúc dữ liệu ứng dụng

Mô hình dữ liệu, mô hình truy cập và dịch vụ phù hợp với hành vi ứng dụng, yêu cầu hiệu năng và ràng buộc vận hành.

Tìm kiếm và truy xuất vector

Kiến trúc tìm kiếm, truy xuất vector và truy cập tri thức cho workload ứng dụng, đề xuất và AI.

Hiện đại hóa dữ liệu

Lộ trình di chuyển từ database legacy hoặc dịch vụ dữ liệu phân mảnh sang nền tảng được quản lý, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho production.

Tích hợp dữ liệu

Interface, API và luồng sự kiện kết nối hệ thống vận hành, dịch vụ phân tích và ứng dụng AI.

CÁCH TIẾP CẬN KỸ THUẬT

Cách chúng tôi triển khai Nền tảng Data

Chúng tôi bắt đầu từ hành vi workload và mô hình truy cập dữ liệu, sau đó thiết kế nền tảng mục tiêu, di chuyển và tích hợp theo các giai đoạn có kiểm soát, kiểm chứng hiệu năng và khả năng phục hồi, đồng thời thiết lập mô hình vận hành để cải tiến liên tục.

Đánh giá workload

Tìm hiểu hành vi ứng dụng, mô hình dữ liệu, mô hình truy cập, yêu cầu nhất quán, quy mô và ràng buộc vận hành.

Mô hình hóa dữ liệu

Xác định cấu trúc dữ liệu, quan hệ, chiến lược index và mô hình truy cập phù hợp với workload.

Thiết kế nền tảng

Lựa chọn kiến trúc nền tảng, topology triển khai, mô hình availability và ranh giới tích hợp.

Di chuyển & Tích hợp

Di chuyển dữ liệu và kết nối ứng dụng thông qua các giai đoạn di chuyển, đồng bộ và tích hợp có kiểm soát.

Kiểm chứng

Kiểm thử hiệu năng, khả năng mở rộng, phục hồi, nhất quán và mức độ sẵn sàng vận hành theo yêu cầu workload.

Vận hành & Tối ưu

Giám sát hành vi nền tảng, cải thiện dung lượng và hiệu năng, đồng thời phát triển kiến trúc dữ liệu khi workload thay đổi.

CÁC TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG PHỔ BIẾN

Nơi chúng tôi áp dụng kỹ thuật Data

TitanBases áp dụng kỹ thuật Data cho hiện đại hóa ứng dụng, hệ thống thời gian thực, tìm kiếm và workload AI, nơi dữ liệu vận hành cần duy trì độ tin cậy và khả năng truy cập ở quy mô production.

Hiện đại hóa MongoDB Atlas

Hiện đại hóa môi trường database tự quản lý hoặc legacy bằng nền tảng dữ liệu vận hành được quản lý và mô hình triển khai sẵn sàng cho production.

Di chuyển database vận hành

Di chuyển dữ liệu ứng dụng giữa các nền tảng trong khi duy trì tính liên tục, toàn vẹn và chuyển đổi có kiểm soát.

Dữ liệu ứng dụng quy mô lớn

Thiết kế kiến trúc dữ liệu cho ứng dụng có throughput, người dùng, tenant và dung lượng dữ liệu ngày càng tăng.

Tìm kiếm vector

Xây dựng kiến trúc truy xuất vector cho matching danh tính, đề xuất, tìm kiếm ngữ nghĩa và ứng dụng có AI.

Dữ liệu ứng dụng thời gian thực

Hỗ trợ workload phụ thuộc vào trạng thái vận hành thay đổi liên tục và truy cập độ trễ thấp.

Nền tảng dữ liệu cho RAG

Chuẩn bị dữ liệu vận hành và dữ liệu tri thức cho retrieval-augmented generation và hệ thống AI doanh nghiệp.

Dữ liệu SaaS multi-tenant

Thiết kế mô hình dữ liệu nhận biết tenant và các pattern nền tảng cho sản phẩm phần mềm có khả năng mở rộng.

Khả năng phục hồi và availability dữ liệu

Cải thiện replication, phục hồi, availability và mức độ sẵn sàng vận hành cho workload dữ liệu quan trọng.

CÂU CHUYỆN KHÁCH HÀNG

Kỹ thuật trong vận hành thực tế.

CASE STUDY

MCredit

Benchmarking MongoDB Atlas Vector Search cho khử trùng lặp eKYC với 10 triệu vector

Xem Case Study →

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Bối cảnh kỹ thuật bổ sung.

MongoDB Atlas Vector Search ở quy mô 10 triệu vector

engineering insight

MongoDB Atlas Vector Search cho khử trùng lặp eKYC quy mô lớn: Bài học từ POC 10 triệu vector

Đối sánh danh tính quy mô lớn cần nhiều hơn một hệ thống vector search nhanh. Góc nhìn kỹ thuật này phân tích latency, throughput, recall, hành vi index và đánh đổi của quantization khi đánh giá MongoDB Atlas Vector Search cho workload eKYC 10 triệu vector.

Đọc bài viết →

CÙNG KIẾN TẠO BƯỚC TIẾP THEO

Trao đổi với đối tác kỹ thuật.

Trao đổi với chuyên gia