Bạn đã từng nghe đến các vị trí như Cloud Cost Optimization Engineer (Kỹ sư tối ưu hóa chi phí đám mây), Hybrid Network Engineer (Kỹ sư mạng kết hợp hay Multi-Cloud Specialist (Chuyên gia đa đám mây) chưa? Thật vậy, với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của điện toán đám mây, bức tranh nghề nghiệp lại càng đa dạng và cạnh tranh, các chức năng và vai trò mới dần xuất hiện, đòi hỏi nhiều kỹ năng về công nghệ thông tin. Để trang bị cho các kỹ sư điện toán đám mây trên hành trình chinh phục mục tiêu nghề nghiệp của mình, cùng CloudAZ khám phá ở bài viết này, cùng làm rõ các yêu cầu về kỹ năng và gợi ý các phương hướng phát triển cho thế hệ điện toán đám mây tương lai từ Google Cloud.

Bắt đầu với việc tìm hiểu sự phát triển của Cloud

Điều quan trọng là bạn cần hiểu điện toán đám mây ngày nay trông như thế nào và nó sẽ hướng tới đâu trong thập kỷ tới. Điều này sẽ giúp bạn lập kế hoạch một lộ trình rõ ràng cho sự nghiệp kỹ sư đám mây của mình.

Các kỹ sư Google Cloud chia sẻ rằng môi trường đám mây hiện tại bao gồm 3 khối xây dựng: compute, storage và networking. Trên hết là các lớp như cơ sở dữ liệu (databases) và dịch vụ nền tảng ứng dụng (application platform services). Hầu hết các vai trò công việc hiện tại đều tập trung vào việc hiện đại hóa ứng dụng, di chuyển workloads để tận dụng tối đa đám mây. Tuy nhiên, điều này sẽ ổn định theo thời gian và các kiến trúc đám mây gốc (native cloud) sẽ trở thành tiêu chuẩn. Điều này dẫn chúng ta đến nhu cầu về các vị trí công việc mới.

Bốn trụ cột chính của thế hệ tiếp theo của điện toán đám mây

Trước khi xem xét các vai trò công việc thực tế trong những năm tới, trước tiên hãy xác định bốn trụ cột chính được dự đoán sẽ là thế hệ tiếp theo của điện toán đám mây.

1. Điện toán hiện đại (Modern Compute) – Điện toán ngày nay được xác định bởi các vitual machines (máy ảo) và virtualization (ảo hóa). Tương lai của điện toán sẽ được xác định bởi các container, Kubernetes và serverless. Điều này có nghĩa là xây dựng các ứng dụng có khả năng tổng hợp, tách rời, hoạt động cùng nhau để mang lại chức năng mong muốn.
2. Công cụ cơ sở dữ liệu Polyglot (Polyglot Database Engines) – Công cụ cơ sở dữ liệu sẽ mở rộng toàn bộ đám mây và có nhiều giao thức, giống như ngày nay và dự đoán tương lai. Điều này về cơ bản thay đổi cách chúng ta nhìn vào cơ sở dữ liệu.
3. AI/ML – Điều này sẽ thay đổi đáng kể cách phân phối cơ sở hạ tầng để làm cho đám mây trở nên tiết kiệm và hiệu quả hơn. Xác định cơ sở hạ tầng để chuẩn bị dữ liệu và cho các nhiệm vụ AI/ML khác sẽ là loại vai trò mới cần thiết.
4. Đa đám mây (Multi-cloud) và đám mây kết hợp (Hybrid cloud) (hay còn gọi là siêu đám mây) – Các đám mây đang kết hợp để bao gồm các datacenter, với tính toán tiến gần hơn đến dữ liệu cho kiến trúc đa đám mây và đám mây kết hợp. Chúng ta thấy Kubernetes ở vị trí người điều khiển để làm cho tất cả những điều này hoạt động.

Những vị trí mới được kỳ vọng

Do sự phát triển của đám mây, các loại vai trò công việc cần thiết cũng sẽ phát triển phù hợp với bốn trụ cột ở trên. Đó là System Admins, Network Admins, và Storage Admins chuyển sang thành CloudOps, DevSecOps, hay DevOps Engineers.

• Cloud-native Ops – Vị trí này yêu cầu nắm được cách cung cấp cụm Kubernetes, bảo mật workloads và runtimes cũng như các chức năng khác cho cơ sở hạ tầng cụm của bạn. Kubernetes không chỉ trong đám mây mà còn trong các đám mây kết hợp và thậm chí ở biên.
• Edge-native Ops – Biên (Edge) sẽ được cung cấp bởi Kubernetes và các containers. Kiến trúc cạnh ở khắp mọi nơi, từ máy bay và tàu, đến xe lửa và ô tô. Không chỉ giao thông, các doanh nghiệp còn có nhiều địa điểm như nhà hàng và bệnh viện, v.v. Các chuyên gia tập trung vào việc quản lý cơ sở hạ tầng cạnh sẽ rất quan trọng. Lưu ý: AI/ML cũng sẽ cần phải xảy ra ở biên.
• AI/ML Ops – DataOps, ModelOps và MLOps theo nhóm – các nhà khoa học dữ liệu cần chăm sóc cơ sở hạ tầng và đây là một lĩnh vực rất thú vị để tham gia.
• Multi-cloud Architects – Hôm nay chúng ta thấy Cloud Solution Architects, nhưng tương lai sẽ mở rộng trên đa đám mây. Những Kiến trúc sư đa đám mây (Multi-Cloud Architecture) mới này sẽ chọn từ rất nhiều đám mây để tạo ra giải pháp tốt nhất. Các chuyên gia về đám mây lai có thể thu hẹp khoảng cách giữa trung tâm dữ liệu và đám mây công cộng cũng sẽ có nhu cầu cao.

Thu hẹp khoảng cách kỹ năng

Bây giờ bạn có thể tự hỏi làm thế nào bạn có thể theo kịp những xu hướng này trong sự nghiệp của bạn. Gần đây, Google Cloud đã phát hành một số công cụ mới để giúp bạn học những kỹ năng này và để thực hiện những công việc này dễ dàng hơn.

Trong danh mục Multi-cloud, Google Cloud khởi chạy Anthos để phân tích và quản lý khối lượng công việc trên các đám mây và tại chỗ. Các nguồn tham khảo về Anthos được Google Cloud đề xuất:

https://cloud.google.com/anthos

https://cloud.google.com/anthos#section-1

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/60?catalog_rank

Trong không gian AI/ML, xem Vertex AI nếu bạn chưa quen với chuyên ngành này, hoặc nếu bạn đã có trình độ cao trong lĩnh vực này, xem các công cụ để xây dựng quy trình và mở rộng quy mô triển khai Machine Learning. Thêm vào đó, đào tạo và triển khai mô hình Bộ hồi quy TensorFlow tùy chỉnh để dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng trong 90 minute lab này (yêu cầu credit).

AlloyDB – vừa được công bố gần đây – là một dịch vụ cơ sở dữ liệu tương thích với PostgreSQL được quản lý hoàn toàn. Xem video dài 4 phút này để tìm hiểu cách mở rộng ứng dụng của bạn tới hàng triệu người dùng và thử sức mình trong 90 minute self-paced lab này (yêu cầu credit) để thực hiện các tác vụ chính bằng cách sử dụng AlloyDB.

Và một điều nữa rất quan trọng được Google Cloud khuyến nghị các kỹ sư Cloud cần lưu ý: Container và Kubernetes sẽ thống trị thế giới cơ sở hạ tầng! Đây là Linux mới và nó cần thiết để quản lý một cụm sản xuất. Đầu tư vào đào tạo Kubernetes vì đây là hệ điều hành mới dành cho đám mây, biên và trung tâm dữ liệu.

Đào tạo để giúp bạn bắt đầu

Google Cloud Skills Boost là một khóa đào tạo và chứng nhận Google Cloud bao gồm nhiều tài nguyên để giúp bạn trong hành trình học tập trên đám mây của mình. Dưới đây là một số buổi đào tạo được đề xuất dựa trên các xu hướng và vai trò công việc ở trên.

Các phòng thí nghiệm miễn phí này được định dạng thực hành, mỗi bài mất từ 30-45 phút để hoàn thành:

• Chuyến tham quan Phòng thí nghiệm thực hành của Google
• BigQuery: Bắt đầu Qwik – Dòng lệnh (Command Line)
• Bắt đầu với BigQuery và Machine Learning

Dưới đây là một số bài giảng yêu cầu credit:

• Giới thiệu về ML: Xử lý ngôn ngữ
• Baseline: Data, ML, AI
• DevOps Essentials
• Quản lý Kubernetes trong Google Cloud
• Tối ưu hóa chi phí cho Google Kubernetes Engine

Các lộ trình học tập được thiết kế để hướng dẫn bạn thông qua một bộ sưu tập các khóa học, phòng thí nghiệm và huy hiệu kỹ năng (skill badges) theo yêu cầu được chọn lọc thủ công để giúp bạn có được trải nghiệm thực tế bằng cách sử dụng công nghệ Google Cloud. Chúng sẽ giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng cho các vai trò mà chúng tôi thấy sẽ trở nên quan trọng trong 10 năm tới trên đám mây đa/kết hợp, AI/ML và biên.

• Bắt đầu với Lộ trình học tập của Google Cloud
• Lộ trình học tập kiến trúc lai và đa đám mây
• Con đường học tập của kỹ sư máy học

Bạn đã sẵn sàng để được Google Cloud Certified? Điều này đánh đổi về thời gian, công sức học tập, nhưng nó cũng mang lại lợi ích lớn cho khả năng tiếp thị vai trò đám mây của bạn. Ngoài ra, các kỹ sư Cloud có thể truy cập trang Google Cloud Skills Boost để học các khóa học của Google Cloud và chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ Google Cloud Certified.

Đọc thêm các bài viết về Google Cloud Platform của CloudAZ tại đây