Google Cloud Platform Archives - Cloud Ace

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Tran Nhu — Wed, 12 Aug 2026 03:22:45 +0000

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Google Cloud vừa công bố một số tính năng trong Gemini Enterprise Agent Platform được áp dụng cho tất cả người dùng từ Agent Runtime đến Agent Identity. Song song, trong bản cập nhật mới nhất tính năng CodeMender – agent bảo mật mã nguồn được quản lý mới nhất của Google Cloud – đã được ra mắt nhằm giúp doanh nghiệp nâng cấp việc quét thụ động sang tự động khắc phục lỗi mã nguồn, đồng thời giảm thiểu rủi ro zero-day. Cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Để các chuỗi quy trình làm việc được tự động hóa dài hạn, doanh nghiệp thường đối mặt với các bài toán phức tạp: từ việc quản lý chuỗi tiếp cận khách hàng tiềm năng, giám sát rủi ro bảo mật trong chuỗi cung ứng, cho đến việc điều phối và khắc phục các sự cố CNTT trên toàn bộ hệ thống hạ tầng. Chính vì vậy, Google Cloud đã mở rộng các tính năng mới trong Gemini Enterprise Agent Platform, nhằm mang lại một nền tảng có khả năng duy trì các tác vụ đa tầng theo thời gian, đồng thời sở hữu bộ nhớ ngữ cảnh lớn, đảm bảo trải nghiệm khách hàng luôn được cá nhân hóa và xuyên suốt.

Agent Memory Bank: Cho phép cá nhân hóa agents với độ trễ thấp thông qua structured schemas, giúp tự động trích xuất và lưu trữ các ngữ cảnh then chốt, đảm bảo hệ thống ghi nhớ chính xác các lựa chọn của khách hàng, các quyết định và lịch sử tương tác. Nhờ vậy, các tác vụ dài hạn luôn được tiếp nối liền mạch mà không làm suy giảm tốc độ xử lý hay đánh mất dữ liệu.
Agent Runtime: Tự động hóa các quy trình suy luận, tác vụ phức tạp với khả năng duy trì hoạt động liên tục lên đến 7 ngày. Cho phép doanh nghiệp ủy quyền hoàn toàn các chuỗi quy trình không đồng bộ (onboarding, chiến dịch bán hàng đa bước), hệ thống các agents sẽ tự đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp thủ công hay lo ngại việc gián đoạn quy trình.

Khi doanh nghiệp mở rộng việc triển khai các agent, bảo mật và quản trị trở thành yêu cầu trọng yếu. Trong môi trường doanh nghiệp, các nguyên tắc bảo mật cần được tích hợp xuyên suốt vòng đời vận hành agent, từ phân quyền truy cập, giám sát hoạt động đến quản lý tập trung. Để đáp ứng yêu cầu này, ba tính năng cốt lõi được Google Cloud giới thiệu

Agent Identity: Hệ thống IAM mới áp dụng nguyên tắc "đặc quyền tối thiểu". Tính năng này giúp ngăn chặn đánh cắp token, quản lý vòng đời định danh tự động và theo dõi kiểm toán chặt chẽ cho mọi hành động.
Agent Gateway: Cổng kiểm soát trung tâm giúp quản trị mọi tương tác của hệ sinh thái. Tích hợp cùng Model Armor, hệ thống tự động bảo vệ dữ liệu khỏi rủi ro rò rỉ, đầu độc công cụ và prompt injection.
Agent Registry: Thư viện quản lý tập trung toàn bộ AI agent của doanh nghiệp. Giải pháp này giúp các đội ngũ dễ dàng tìm kiếm, tái sử dụng agent và hỗ trợ admin kiểm soát tình trạng phân tán hệ thống hiệu quả.

Khi các AI Agents được đưa vào vận hành, doanh nghiệp cần một cơ chế kiểm soát minh bạch đối với các quyết định tự động mà hệ thống thay mặt thực hiện. Khả năng Giám sát (Observability) ghi nhận chính xác những gì AI đã thao tác, và Khả năng Đánh giá (Evaluation) đo lường chất lượng và giá trị thực tế của các thao tác đó. Gemini Enterprise Agent Platform hiện tích hợp toàn diện cả hai năng lực này trên cùng một hệ thống lõi. Điều này đảm bảo tính đồng nhất tuyệt đối: bộ chỉ số được dùng để tinh chỉnh AI trong giai đoạn phát triển cũng chính là tiêu chuẩn để nghiệm thu và đo lường hiệu suất sau khi triển khai thực tế.

Agent Evaluation: Đảm bảo chất lượng vận hành liên tục trong môi trường production. Các hệ thống kiểm định trực tuyến giúp doanh nghiệp chủ động phát hiện và xử lý sớm các rủi ro. Doanh nghiệp có thể linh hoạt sử dụng đa dạng các thước đo đo lường: bộ chỉ số có sẵn, tùy biến chuyên sâu bằng Python, sử dụng chính LLM làm bộ kiểm định. hoặc áp dụng các hệ tiêu chuẩn đánh giá thích ứng được hợp tác phát triển cùng Google DeepMind.
Agent Observability: Cung cấp tầm nhìn chiến lược và toàn diện vào quy trình phân tích logic, mức độ sử dụng công cụ và hiệu suất thực thi của AI. Hệ thống được trang bị năng lực theo dõi chi tiết cùng các trang báo cáo tổng quan theo thời gian thực, hỗ trợ tối đa cho công tác quản trị, tối ưu hóa và kiểm toán hệ thống.

The post Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform appeared first on Cloud Ace.

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Tran Nhu — Thu, 30 Jul 2026 07:31:50 +0000

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Sự bùng nổ của Generative AI đang khiến chi phí điện toán đám mây trở nên khó dự đoán khi ngay cả những câu prompt ngắn cũng có thể tạo ra khối lượng xử lý lớn và phát sinh chi phí đáng kể, trong khi các chỉ số đo lường truyền thống không còn đủ hiệu quả để ước tính ngân sách. Nhằm giúp doanh nghiệp chủ động kiểm soát chi phí mà không cần triển khai các chính sách hay kịch bản quản trị phức tạp, Google Cloud đã bổ sung hai tính năng trên Google Cloud Billing gồm phát hiện sớm bất thường (early anomalies) đối với các dịch vụ AI và giới hạn chi tiêu (spend caps) trên Google Cloud Budgets, hỗ trợ phát hiện sớm rủi ro và áp dụng các giới hạn chi phí trong quá trình phát triển, thử nghiệm và vận hành ứng dụng AI. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Google Cloud đã bổ sung tính năng phát hiện bất thường sớm (Early Cost Anomaly Detection) trong công cụ Anomalies trên Billing Console, giúp tự động phát hiện và cảnh báo các biến động bất thường về chi phí AI hằng ngày trong từng dự án. hác với tính năng Cost Anomaly Detection trước đây, giải pháp mới được thiết kế chuyên biệt cho các workload AI. Tính năng này vận hành trên 3 cơ chế chính:

Mô hình cơ sở động: Tự động phân tích dữ liệu chi phí lịch sử để xây dựng mức chi tiêu dự kiến theo từng dịch vụ, không cần thiết lập ngưỡng cảnh báo thủ công.
Giám sát chi phí sớm: Liên tục theo dõi các tín hiệu chi phí phát sinh trong ngày và phát hiện bất thường trước khi dữ liệu được tổng hợp vào báo cáo thanh toán.
Phân tích nguyên nhân: Khi phát hiện biến động chi phí, hệ thống tự động xác định nguyên nhân và làm nổi bật 3 SKU có mức đóng góp lớn nhất vào sự gia tăng chi phí, giúp doanh nghiệp nhanh chóng xác định nguồn phát sinh và triển khai biện pháp tối ưu.

Một khi xác định được dịch vụ cần kiểm soát chặt chẽ, bước tiếp theo là áp dụng Spend Caps. Đây là tính năng mới của Google Cloud Budgets, cho phép thiết lập giới hạn chi tiêu hằng tháng cho từng dịch vụ trong một dự án. Khi chi phí đạt đến ngưỡng đã cấu hình, hệ thống sẽ tự động hạn chế các hoạt động phát sinh thêm chi phí của dịch vụ đó, tạo một lớp bảo vệ tài chính mà không ảnh hưởng đến các dịch vụ khác trong cùng hạ tầng.

Điểm nổi bật của Spend Caps

Không ảnh hưởng đến dữ liệu và hạ tầng: Dữ liệu và tài nguyên sẽ không bị xóa, và các dịch vụ ngoài phạm vi giới hạn vẫn tiếp tục hoạt động bình thường.
Cảnh báo tự động: Billing Administrators và Project Owners sẽ nhận được thông báo qua email khi mức chi tiêu đạt 50%, 80% và 100% ngân sách.
Khôi phục nhanh: Khi Spend Caps được kích hoạt, việc chặn sử dụng sẽ duy trì cho đến khi admin chủ động gỡ bỏ trực tiếp trên Google Cloud Budgets.

Spend Caps có thể ngăn chặn các khoản chi phí theo nhu cầu, nhưng các khoản phí cam kết cố định như Committed Use Discounts (CUDs) hoặc Provisioned Throughput vẫn tiếp tục được tính theo điều khoản hợp đồng.

Spend Caps được kích hoạt khi nào?

Đối với các dịch vụ AI, Spend Caps được thiết kế để phản ứng gần như theo thời gian thực. Thay vì phải chờ dữ liệu thanh toán được đối soát trong nhiều giờ, hệ thống sẽ kích hoạt giới hạn chỉ trong vài phút sau khi chi phí chạm ngưỡng đã thiết lập. Cơ chế này giúp doanh nghiệp nhanh chóng kiểm soát rủi ro tài chính do các tác vụ AI ngoài dự kiến, chẳng hạn mô hình hoạt động bất thường, vòng lặp vô hạn hoặc truy vấn quy mô lớn làm chi phí tăng đột biến.

Với tư cách là Google Cloud Diamond Partner tại thị trường Việt Nam, Cloud Ace hỗ trợ từ tư vấn, triển khai đến vận hành, mở rộng quy mô các giải pháp đám mây, dữ liệu, bảo mật và các ứng dụng AI. Đăng ký ngay để nhận tư vấn 1-1 và các ưu đãi độc quyền nhé.

The post Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud appeared first on Cloud Ace.

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Tran Nhu — Mon, 27 Jul 2026 06:54:08 +0000

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Việc triển khai thực tế các mô hình AI trong doanh nghiệp đòi hỏi hạ tầng phải đủ khả năng đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng, độ trễ thấp, quản trị dữ liệu theo khu vực và khả năng xử lý ngữ cảnh dài. Claude trên Google Cloud được phát triển nhằm đáp ứng những yêu cầu này. Với sự hợp tác này, Claude cung cấp khả năng suy luận, còn Google Cloud mang đến hạ tầng được quản lý, phạm vi triển khai toàn cầu và nền tảng tuân thủ mà nhiều doanh nghiệp đang sử dụng. Việc triển khai Claude cũng được tích hợp với các dịch vụ Google Cloud như IAM, VPC Service Controls và hệ thống giám sát, giúp đơn giản hóa công tác vận hành hạ tầng AI. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu 4 lợi ích chính của Claude trên Google Cloud nhé.

Claude được triển khai trên hạ tầng của Google Cloud, giúp doanh nghiệp tập trung phát triển ứng dụng thay vì đầu tư xây dựng và vận hành hạ tầng AI. Các tác vụ như phân bổ tài nguyên tính toán, tự động mở rộng, cân bằng tải và cơ chế dự phòng đều được Google Cloud tự động quản lý, giảm đáng kể độ phức tạp trong quá trình triển khai và vận hành các mô hình AI.

Thông qua Model Garden trên Vertex AI, Claude được cung cấp dưới dạng Model-as-a-Service và có thể tích hợp nhanh chóng qua các giao thức điểm cuối REST/JSON tiêu chuẩn trên HTTP/1.1 hoặc HTTP/2. Quá trình triển khai cũng thống nhất với các dịch vụ Google Cloud hiện có, kế thừa các cơ chế quản lý định danh (IAM), VPC controls, cùng hệ thống giám sát thông qua Cloud Logging và Cloud Monitoring. Việc triển khai Claude chỉ yêu cầu vài dòng mã Python thông qua AnthropicVertex, giúp rút ngắn thời gian phát triển ứng dụng AI.

AnthropicVertex hỗ trợ pquản lý bộ nhớ đệm prompt (prompt caching), tích hợp công cụ, xuất dữ liệu có cấu trúc, trả kết quả theo luồng (streaming) và tư duy thích ứng; đồng thời hỗ trợ Vertex AI Batch Prediction cho các suy luận hàng loạt. Toàn bộ quy trình xác thực được vận hành thông qua Application Default Credentials (ADC), đảm bảo mọi lệnh truy vấn đều tự động kế thừa các chính sách IAM và cấu hình VPC của Google Cloud.

Triển khai AI cho người dùng toàn cầu chỉ với một endpoint thường dẫn đến độ trễ cao đối với các yêu cầu ở xa và tạo ra một điểm lỗi duy nhất. Trong khi đó, việc duy trì hạ tầng suy luận AI tại nhiều khu vực để duy trì hiệu năng nhất quán là một bài toán phức tạp đối với phần lớn doanh nghiệp. Để giải quyết bài toán này, Agent Platform cung cấp ba loại endpoint cho Claude:

Global endpoint tự động chuyển yêu cầu đến các khu vực còn đủ năng lực AI compute. Quá trình này thiết lập một cơ chế dự phòng tự động và cân bằng tải theo địa lý mà không yêu cầu thiết lập logic định tuyến phức tạp phía ứng dụng. Phù hợp để tối ưu chi phí vận hành đồng thời duy trì khả năng xử lý ổn định trên quy mô lớn
Regional endpoint (như us-east5 hoặc europe-west1) giới hạn toàn bộ dữ liệu đầu vào, kết quả và quá trình xử lý trong một khu vực địa lý. Phù hợp cho các hệ thống yêu cầu độ trễ cực thấp và bắt buộc tuân thủ các quy định khắt khe về vị trí lưu trữ dữ liệu.
Multi-region endpoint cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu tại Mỹ hoặc EU, mà không phụ thuộc vào một khu vực duy nhất. Đồng thời tự động định tuyến giữa nhiều khu vực để duy trì hoạt động khi xảy ra sự cố hoặc thiếu tài nguyên.

Sơ đồ dưới đây minh họa cách Agent Platform định tuyến lưu lượng từ các ứng dụng đến các cụm Compute AI thông qua ba loại endpoint này.

Đối với các lĩnh vực có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt như tài chính, y tế và public sector, Agent Platform tích hợp sẵn các cơ chế bảo mật và chủ quyền dữ liệu tại lớp suy luận AI – nơi toàn bộ prompt, phản hồi và trạng thái xử lý được truyền và xử lý.

Khi vận hành Claude trên Agent Platform, Claude kế thừa toàn bộ nền tảng bảo mật của Google Cloud, hỗ trợ các tiêu chuẩn như FedRAMP High và HIPAA, đáp ứng yêu cầu triển khai trong các môi trường có mức độ quản lý cao. Bên cạnh đó, VPC Service Controls giúp thiết lập vùng bảo vệ nhằm ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, và IAM quản lý quyền truy cập vào các endpoint của Claude theo cùng chính sách bảo mật áp dụng cho toàn bộ tài nguyên Google Cloud. Hệ thống cũng tích hợp Cloud Logging và Cloud Monitoring để theo dõi gần như real-time các chỉ số như lượng token sử dụng, tỷ lệ lỗi, độ trễ và mức tiêu thụ hạn mức.

Kết hợp với các regional endpoint và multi-region endpoint, Agent Platform giúp doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu lưu trú dữ liệu và tuân thủ quy định, đồng thời triển khai các mô hình AI trong môi trường sản xuất mà không cần đánh giá lại toàn bộ quy trình tuân thủ.

Trong môi trường sản xuất, chi phí và hiệu suất là hai yếu tố quyết định kiến trúc AI. Agent Platform kết hợp năng lực của mô hình Claude với hạ tầng Google Cloud, giúp doanh nghiệp tối ưu toàn bộ ngăn xếp hệ thống trên một nền tảng thống nhất.

Các tính năng của Claude trên Agent Platform: Agent Platform hỗ trợ đầy đủ các tính năng cốt lõi của Claude mà không yêu cầu cấu hình phức tạp:

Prompt caching: Lưu trữ và tái sử dụng các tiền tố chung như system prompt, tài liệu hoặc codebase, giúp giảm tới 80% độ trễ và 90% chi phí.
Streaming responses: Phản hồi theo thời gian thực thông qua Server-Sent Events, cải thiện trải nghiệm cho chatbot và trợ lý lập trình.
Extended and adaptive thinking: Claude tự điều chỉnh mức độ suy luận theo độ phức tạp của tác vụ, đồng thời cho phép kiểm soát chi phí khi xử lý các bài toán lập trình, toán học hoặc phân tích nhiều tài liệu.
Extended context windows: Hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token (trên Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 và các phiên bản mới hơn), phù hợp với phân tích tài liệu lớn, kho mã nguồn và hội thoại dài.

Hạ tầng của Google Cloud: Bên cạnh khả năng của mô hình, Agent Platform còn bổ sung các năng lực ở lớp hạ tầng:

Batch prediction: Xử lý khối lượng lớn tác vụ ngoại tuyến như phân loại tài liệu, kiểm duyệt nội dung hoặc tóm tắt dữ liệu theo cơ chế bất đồng bộ để tối ưu chi phí.
Provisioned throughput: Dành riêng tài nguyên suy luận cho các ứng dụng trọng yếu, giúp duy trì hiệu năng ổn định ngay cả trong thời điểm lưu lượng tăng cao.
Memory management and scheduling: Các yêu cầu xử lý ngữ cảnh dài được quản lý trực tiếp ngay tại lớp hạ tầng, đảm bảo tính liền mạch của hệ thống.

Sự kết hợp giữa các tính năng của Claude và hạ tầng Google Cloud mang đến khả năng tối ưu từ cấp độ mô hình đến hạ tầng, giúp doanh nghiệp triển khai và vận hành AI hiệu quả hơn trên một nền tảng thống nhất.

The post Triển Khai Claude trên Google Cloud appeared first on Cloud Ace.

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant™ Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Tran Nhu — Thu, 23 Jul 2026 04:01:19 +0000

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Theo Gartner® Magic Quadrant 2026, Google Cloud được vinh danh là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI (AI Infrastructure). Khi AI ngày càng trở thành nền tảng tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp, nhu cầu về một hạ tầng có hiệu năng cao, khả năng mở rộng linh hoạt và tối ưu cho các mô hình AI phức tạp cũng trở nên cấp thiết. Sự ghi nhận từ Gartner khẳng định năng lực của Google Cloud trong việc cung cấp nền tảng hạ tầng AI toàn diện, đáp ứng các yêu cầu khắt khe nhất của doanh nghiệp. Vậy đâu là những yếu tố giúp hệ sinh thái Google Cloud AI Infrastructure tạo nên sự khác biệt?

Để vận hành các mô hình AI thế hệ mới, chỉ sức mạnh phần cứng là chưa đủ. Điều quan trọng là sự kết hợp chặt chẽ giữa hạ tầng phần cứng và phần mềm được tối ưu đồng bộ. Một trong những yếu tố giúp Google Cloud được Gartner đánh giá cao là năng lực phát triển vi mạch tùy chỉnh (custom silicon). Thế hệ TPU thứ 8 được thiết kế để giải quyết triệt để những thách thức lớn nhất trong đào tạo và triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp, từ khả năng mở rộng quy mô và điểm nghẽn bộ nhớ:

TPU 8t: được tối ưu cho quá trình huấn luyện mô hình AI, được tích hợp 9.600 chip trong một superpod duy nhất, mang lại hiệu suất gần gấp 3 lần thế hệ trước.
TPU 8i: được phát triển dành cho các tác vụ suy luận (inference) theo thời gian thực. Với 288 GB bộ nhớ băng thông rộng cùng 384 MB SRAM – cao gấp 3 lần thế hệ trước – TPU 8i giúp giảm đáng kể điểm nghẽn bộ nhớ, cho phép mô hình xử lý dữ liệu trực tiếp trên chip với độ trễ thấp hơn.

Bên cạnh hệ sinh thái TPU, Google Cloud cũng hợp tác chiến lược với NVIDIA nhằm mang đến nhiều lựa chọn điện toán tăng tốc cho các khối lượng công việc AI khác nhau. Trong thời gian tới, Google Cloud sẽ là một trong những nền tảng đầu tiên triển khai các hệ thống A5X dựa trên kiến trúc Vera Rubin thế hệ mới của NVIDIA. Đồng thời, GPU được tích hợp sâu vào các dịch vụ AI trên Google Cloud, giúp doanh nghiệp dễ dàng khai thác sức mạnh điện toán với hiệu suất cao mà không phải đầu tư hạ tầng phức tạp.

Khi AI được triển khai ở quy mô lớn, bài toán không chỉ nằm ở hiệu năng mà còn ở khả năng tối ưu chi phí. Theo Gartner, AI Hypercomputer là một trong những lợi thế nổi bật của Google Cloud khi kết hợp chặt chẽ giữa phần cứng, phần mềm và hạ tầng mạng để mang lại hiệu quả đầu tư cao hơn cho các tác vụ huấn luyện và suy luận AI. Những công nghệ nổi bật của AI Hypercomputer gồm:

Hệ thống lưu trữ siêu tốc: Google Cloud Managed Lustre cung cấp băng thông lên tới 10 TB/s, nhanh hơn tới 20 lần so với nhiều nền tảng đám mây khác. Kết hợp với Rapid Buckets đạt 20 triệu IOPS, hệ thống giúp tăng tốc quá trình huấn luyện, lưu checkpoint và khôi phục dữ liệu quy mô lớn.
Virgo Network: Cung cấp hạ tầng kết nối mở rộng băng thông cao, cho phép liên kết hơn 1 triệu TPU hoặc lên đến 960.000 GPU trên nhiều trung tâm dữ liệu thành một cụm huấn luyện duy nhất mà không làm suy giảm hiệu suất. Giải pháp này biến các hạ tầng phân tán toàn cầu thành một siêu máy tính hợp nhất.
GKE Inference Gateway: Hỗ trợ mở rộng quy mô mô hình trong môi trường thực tế với độ trễ gần như bằng không. Việc kết hợp LLM-aware routing, bộ nhớ đệm và khả năng phân phối độc lập của llm-d giúp tăng thông lượng lên tới 40%, đồng thời cắt giảm đến 30% chi phí vận hành.

Trong kỷ nguyên Agentic AI, hạ tầng không thể là một rào cản cứng nhắc mà cần có khả năng tự động thích ứng với nhu cầu doanh nghiệp, từ mở rộng tài nguyên khi khối lượng công việc tăng cao đến thu hẹp khi hệ thống nhàn rỗi, giúp tối ưu cả hiệu suất lẫn chi phí. Hệ thống AI Hypercomputer mang đến các khả năng vượt trội:

Huấn luyện AI quy mô lớn: Kết hợp Cluster Director và Google Kubernetes Engine (GKE) để mở rộng quy mô lên tới 130.000 nodes. Đồng thời, tối ưu đến 97% năng suất thông qua TPU 8t kết hợp với các phần mềm đồng thiết kế cùng Google DeepMind và hệ sinh thái mã nguồn mở.
Triển khai AI agent hiệu quả: GKE Agent Sandbox có khả năng nhận diện các đợt tăng giảm đột biến, cho phép khởi tạo tới 300 sandbox mỗi giây trên mỗi cluster, giúp hệ thống tự động mở rộng hoặc thu hẹp theo nhu cầu, đảm bảo độ trễ thấp và tối ưu chi phí vận hành.
Vận hành nhất quán trên mọi môi trường: Cross-Cloud Network và Cloud WAN giúp doanh nghiệp triển khai AI liền mạch trên môi trường multi-cloud, edge và on-premise. Giải pháp này cung cấp kết nối với độ trễ thấp dựa trên chính sách vận hành trên mạng trục toàn cầu riêng của Google, mang lại kết nối ổn định và hiệu suất cao hơn tới 40% so với định tuyến Internet công cộng.

Xây dựng hạ tầng AI mạnh mẽ, tối ưu chi phí và dễ dàng mở rộng không còn là đặc quyền của các tập đoàn công nghệ. Với AI Hypercomputer cùng khả năng quản trị của Google Kubernetes Engine (GKE), quý doanh nghiệp có thể tăng tốc triển khai và mở rộng các ứng dụng AI trên quy mô lớn, sẵn sàng bứt phá trong kỷ nguyên Agentic AI.

Với tư cách là Google Cloud Diamond Partner, Cloud Ace sở hữu đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, cam kết đồng hành cùng quý doanh nghiệp từ giai đoạn tư vấn, chuyển đổi và triển khai hạ tầng AI an toàn, hiện thực hóa chiến lược vận hành AI linh hoạt ở mọi môi trường, đảm bảo tối ưu chi phí và bám sát mục tiêu kinh doanh.

Liên hệ ngay với Cloud Ace để nhận tư vấn chuyên sâu và xây dựng lộ trình phát triển hạ tầng AI phù hợp với mục tiêu chuyển đổi số của quý doanh nghiệp.

Nhận tư vấn ngay

The post Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant™ Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI appeared first on Cloud Ace.

Thực trạng hạ tầng AI trong kỷ nguyên Agentic AI 2026

Tran Nhu — Wed, 15 Jul 2026 08:03:03 +0000

Thực trạng hạ tầng AI trong kỷ nguyên Agentic AI 2026

Enterprise AI không còn chỉ là chatbot hay trợ lý ảo mà đang chuyển từ trả lời câu hỏi thụ động sang tự động thực hiện công việc, vận hành quy trình và ra quyết định. Sự thay đổi này mở ra nhiều cơ hội mới, nhưng cũng đòi hỏi hạ tầng CNTT của doanh nghiệp phải mạnh mẽ, linh hoạt và có thể đáp ứng các yêu cầu của hệ thống AI Agent. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu thực trạng cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp hiện tại nhé.

AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ phân tích hay tóm tắt thông tin, mà đã trở thành động lực thúc đẩy hành động và tạo ra giá trị kinh doanh. Theo báo cáo từ Google cho biết, 93% các cấp lãnh đạo doanh nghiệp đã công nhận các giá trị mà AI mang lại và đang ứng dụng trên toàn bộ doanh nghiệp của họ. Tuy nhiên, khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế, hạ tầng CNTT truyền thống đang trở thành rào cản lớn. Các hệ thống cũ vốn không được thiết kế để đáp ứng yêu cầu về hiệu năng, khả năng mở rộng và tính tự động cho các AI Agents.

Sự phát triển của AI Agent đã thay đổi cách doanh nghiệp triển khai và vận hành các ứng dụng AI. Chỉ với một câu prompt, AI Agent có thể tự động khởi tạo hàng trăm tác vụ, bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích, truy vấn và thực thi trên nhiều hệ thống khác nhau mà không cần sự can thiệp của con người. Dưới đây là bảng Tỷ lệ ngân sách tiêu thụ cho từng nhóm AI workload:

Hạng mục	Tỷ lệ
Suy luận AI	47%
Huấn luyện mô hình	28%
Tối ưu mô hình	16%
Môi trường nghiên cứu và phát triển	9%

Điều này cho thấy, AI không chỉ hỗ trợ phân tích mà còn có khả năng tự động ra quyết định và thực hiện quy trình nghiệp vụ ở quy mô lớn, đặt ra yêu cầu cao hơn về hiệu năng, khả năng mở rộng và độ ổn định của hạ tầng CNTT. Tuy nhiên, các agents này cần kết nối với các hệ thống ERP, CRM và phải đối mặt với 3 thách thức lớn khi phải tích hợp API với nguồn dữ liệu cũ, thiếu cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng thông lượng cao và thiếu khả năng bảo mật cho quyền truy cập đa hệ thống.

Chính vì vậy, các doanh nghiệp cần có chiến lược chuyển đổi sang sử dụng các nền tảng đám mây được quản lý toàn diện nhằm tập trung quyền kiểm soát, giảm chi phí vận hành và tối ưu nguồn lực để đẩy nhanh quá trình đổi mới công nghệ.

Chiến lược an ninh mạng không còn chỉ là bảo vệ hệ thống mạng, mà phải đảm bảo an toàn cho toàn bộ vòng đời của AI, từ dữ liệu, mô hình đến quá trình huấn luyện và vận hành. Doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ nguồn dữ liệu, mô hình AI và ngăn chặn các rủi ro như rò rỉ dữ liệu, truy cập trái phép hoặc đánh cắp mô hình.

Để đáp ứng tất cả yêu cầu này, nhiều doanh nghiệp đang chuyển hạ tầng từ on-premise sang các nền tảng đám mây được quản lý toàn diện, kết hợp với Secure AI Framework (SAIF) và các công cụ giám sát tích hợp, để có thể xây dựng môi trường AI an toàn ngay từ đầu, đồng thời duy trì khả năng kiểm soát của con người đối với các tác vụ quan trọng. Với Google Cloud, doanh nghiệp có thể triển khai và mở rộng AI một cách an toàn, giảm thiểu rủi ro và đẩy nhanh quá trình đổi mới.

Mô hình Hybrid Cloud đang trở thành lựa chọn tối ưu của doanh nghiệp. Hiện nay, 52% các doanh nghiệp đã triển khai kiến trúc Hybrid Multi-cloud, kết hợp nhiều môi trường đám mây để tối ưu hiệu quả vận hành. Xu hướng này xuất phát từ nhu cầu ngày càng cao về chủ quyền dữ liệu, quy định lưu trữ dữ liệu và tuân thủ pháp lý. Doanh nghiệp cần một hạ tầng đủ linh hoạt để triển khai AI tại môi trường phù hợp, từ Public Cloud cho các tác vụ yêu cầu năng lực tính toán lớn đến hạ tầng on-premise đối với dữ liệu nhạy cảm hoặc các môi trường yêu cầu cách ly.

Việc xử lý mọi tác vụ AI trên một nền tảng đám mây không còn là lựa chọn tối ưu. Thay vào đó, doanh nghiệp đang đẩy mạnh triển khai AI tại biên (Edge AI) để nâng cao hiệu năng, đảm bảo tính liên tục và tối ưu chi phí vận hành.

Lợi ích của Edge AI

Giảm độ trễ:
Các ứng dụng AI yêu cầu phản hồi theo thời gian thực có thể xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị hoặc điểm phát sinh, thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên Cloud.
Đảm bảo hoạt động liên tục:
Hệ thống vẫn có thể vận hành ngay cả khi kết nối Internet bị gián đoạn.
Tối ưu chi phí:
Xử lý dữ liệu tại thiết bị hoặc máy chủ cục bộ giúp giảm lượng dữ liệu truyền lên Cloud, từ đó tiết kiệm chi phí băng thông và tài nguyên tính toán.

Thành công trong kỷ nguyên AI không chỉ phụ thuộc vào việc triển khai, mà còn ở khả năng vận hành AI hiệu quả, an toàn và ở quy mô lớn. Google Cloud giúp đơn giản hóa hạ tầng, giảm gánh nặng quản trị để doanh nghiệp tập trung vào đổi mới và phát triển.

1. Nền tảng AI toàn diện: Xây dựng và triển khai AI trên một nền tảng tích hợp, bao gồm hạ tầng tính toán hiệu năng cao, công cụ phát triển AI, lưu trữ, phân tích dữ liệu và các mô hình AI sẵn sàng đưa vào vận hành.
2. Hạ tầng tối ưu cho AI Agent: Khai thác sức mạnh của AI Hypercomputer với khả năng tối ưu từ phần cứng đến phần mềm, giúp triển khai các tác vụ AI hiệu năng cao, mở rộng linh hoạt và tối ưu chi phí.
3. Thúc đẩy đổi mới với công nghệ AI tiên tiến: Tiếp cận các mô hình AI mới nhất của Google DeepMind cùng hạ tầng đã được kiểm chứng để xây dựng và triển khai AI Agent nhanh chóng, ổn định và đáng tin cậy.
4. Biến bảo mật và quản trị thành lợi thế cạnh tranh: Áp dụng Secure AI Framework (SAIF) cùng các giải pháp như Security Command Center, Model Armor và Wiz để bảo vệ toàn bộ vòng đời AI, tăng cường quản trị và triển khai AI an toàn ở quy mô doanh nghiệp.
5. Linh hoạt với Hybrid Cloud và Multicloud: Triển khai AI trên Public Cloud, On-premises hoặc Edge tùy theo yêu cầu về bảo mật, tuân thủ và hiệu năng. Với Google Distributed Cloud và Cross-Cloud Network, doanh nghiệp có thể quản lý và vận hành AI nhất quán trên mọi môi trường.

Nhận tư vấn ngay

The post Thực trạng hạ tầng AI trong kỷ nguyên Agentic AI 2026 appeared first on Cloud Ace.

[Infographic] Hiện đại hóa hạ tầng với Google Cloud

Tran Nhu — Tue, 14 Jul 2026 03:51:39 +0000

[Infographic] Hiện đại hóa hạ tầng với Google Cloud

Agentic AI đang mở ra kỷ nguyên mới cho các ứng dụng thông minh. Theo Viện McKinsey Global, AI sẽ tự động hóa 30% thời gian làm việc vào năm 2030, trong đó Agentic AI sẽ đóng vai trò chủ đạo trong các tác vụ văn phòng ở thập kỷ tới. Thực tế cho thấy, dữ liệu từ Google Cloud chỉ ra hơn 88% doanh nghiệp tiên phong ứng dụng công nghệ này đã ghi nhận tăng trưởng ROI ấn tượng. Tuy nhiên, để bắt kịp sự chuyển dịch mạnh mẽ này, các doanh nghiệp bắt buộc phải sở hữu một nền tảng hạ tầng công nghệ có tốc độ xử lý tối ưu và khả năng mở rộng linh hoạt. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu các giải pháp của Google Cloud nhé.

Chuyển đổi lên Google Cloud không chỉ là hiện đại hóa hạ tầng mà còn là nền tảng để doanh nghiệp sẵn sàng ứng dụng AI và mang lại giá trị thực tiễn trong các lĩnh vực trọng điểm:

Hiện đại hóa các ứng dụng: Thông qua việc tái kiến trúc ứng dụng, tự động hóa quy trình và áp dụng các kiến trúc cloud-native, doanh nghiệp có thể loại bỏ các hạn chế của hệ thống cũ, tăng tính linh hoạt trong phát triển, rút ngắn thời gian triển khai và tạo nền tảng vững chắc cho đổi mới sáng tạo.
Bảo mật cấp doanh nghiệp: Bảo vệ hệ thống doanh nghiệp với các công nghệ bảo mật của Google Cloud như cơ chế bảo vệ dữ liệu, phát hiện và ứng phó các mối đe dọa theo thời gian thực, etc. Đảm bảo tính sẵn sàng cao, hỗ trợ mở rộng quy mô an toàn, đồng thời đáp ứng các yêu cầu về bảo mật và quản trị trong quá trình chuyển đổi số.
Công cụ và dịch vụ AI/ML toàn diện: Google Cloud cung cấp một hệ sinh thái AI mạnh mẽ với các công cụ như Gemini, Vertex AI và BigQuery ML, giúp rút ngắn chu kỳ phát triển và đẩy nhanh tiến độ đưa các ứng dụng AI ra thị trường.
Tối ưu hóa chi phí và khả năng mở rộng linh hoạt: Google Cloud có khả năng mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên linh hoạt theo khối lượng công việc, giúp doanh nghiệp sử dụng ngân sách hiệu quả hơn và tập trung nguồn lực cho các hoạt động tạo giá trị.
Đảm bảo chủ quyền dữ liệu và tuân thủ quy định: Đáp ứng các yêu cầu về quyền dữ liệu, bảo mật thông tin và tuân thủ các quy định của ngành cũng như pháp luật tại từng quốc gia. Với hạ tầng toàn cầu và các giải pháp quản trị dữ liệu linh hoạt, doanh nghiệp có thể kiểm soát vị trí lưu trữ dữ liệu, duy trì khả năng tuân thủ mà vẫn tận dụng được các công nghệ AI và điện toán đám mây tiên tiến.

Với cương vị là Google Cloud Diamond Partner tại Việt Nam, Cloud Ace sẽ đồng hành cùng quý khách hàng tối ưu hóa cơ sở hạ tầng một cách linh hoạt, hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Với đội ngũ kỹ sư giải pháp giàu kinh nghiệm được Google cấp chứng chỉ, Cloud Ace cam kết hỗ trợ doanh nghiệp chuyển đổi số thành công thông qua dịch vụ chuyên nghiệp theo tiêu chuẩn của Google.

Nhận tư vấn ngay

The post [Infographic] Hiện đại hóa hạ tầng với Google Cloud appeared first on Cloud Ace.

Google AI Threat Defense Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật

Tran Nhu — Tue, 02 Jun 2026 09:22:34 +0000

Google AI Threat Defense
Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật

Hacker đang tận dụng chính AI để tìm và khai thác các lỗ hổng bảo mật với tốc độ chưa từng có, khiến các phương pháp bảo mật thủ công trở nên lỗi thời. Để đối phó với những rủi ro phức tạp này, một công cụ đơn lẻ là không đủ. Doanh nghiệp cần một hệ sinh thái các mô hình kết hợp nhằm rà soát bảo mật đa tầng với khả năng tự động hóa toàn diện: phân tích hệ thống, nhận diện chính xác, vá lỗi nhanh chóng và giám sát liên tục. Đó là lý do Google ra mắt Google AI Threat Defense để ngăn ngừa rủi ro phát sinh. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Google AI Threat Defense không chỉ là một công cụ, mà là sự hội tụ của những công nghệ bảo mật hàng đầu: khả năng suy luận từ Gemini, năng lực phân loại rủi ro theo ngữ cảnh của Wiz, tự động hóa vá lỗi từ CodeMender, cùng kinh nghiệm chống tấn công thực chiến từ Mandiant. Giải pháp kết nối trực tiếp các rủi ro thực tế với khả năng tự động tạo và ưu tiên bản vá lỗi. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chủ động dự đoán hướng tấn công, tập trung vào các mối đe dọa trọng yếu nhất và triển khai bản vá an toàn nhanh hơn tốc độ khai thác của hacker.

Được phát triển từ phương pháp bảo mật nội bộ của Google, AI Threat Defense chuyển đổi toàn diện quy trình quản lý lỗ hổng qua 4 bước:

1. Prepare: Xây dựng nền tảng hạ tầng và thiết lập quy trình phản ứng tự động với tốc độ của máy học.
2. Scan & Prioritize: Ứng dụng AI để phân tích chuyên sâu, ưu tiên các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng nhất và đánh giá tính hợp lệ của toàn bộ hệ thống phòng thủ.
3. Remediate: Tự động hóa quy trình xác minh và tăng tốc độ vá lỗi
4. Monitor: Theo dõi liên tục và phản ứng chủ động theo các kịch bản có sẵn.

Để đối phó với tình trạng số lượng lỗ hổng bảo mật ngày càng gia tăng, các doanh nghiệp cần tập trung vào 3 ưu tiên cốt lõi:

1. Giảm thiểu bề mặt tấn công: Ngăn chặn việc truy cập các tài sản quan trọng từ internet hoặc các đường dẫn không an toàn, bất kể hệ thống đã được cập nhật bản vá hay chưa. Mục tiêu chiến lược là thu hẹp phạm vi rủi ro, loại bỏ các điểm yếu có thể bị lợi dụng, nhằm ngăn chặn thiệt hại.
2. Tối ưu hóa quy trình vá lỗi: Xây dựng quy trình phản ứng nhanh và phân công trách nhiệm rõ ràng. Ưu tiên xử lý các lỗ hổng dựa trên: khả năng tiếp cận, khả năng bị khai thác và mức độ ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
3. Ứng dụng AI để rà soát và dự báo rủi ro toàn diện: Rủi ro bảo mật không chỉ nằm ở lỗi phần mềm, mà còn phát sinh từ cách các hệ thống, dữ liệu và quy trình nghiệp vụ tương tác trong môi trường thực tế. Vì vậy, không chỉ dừng lại ở việc quét mã nguồn, doanh nghiệp cần sử dụng AI để liên tục phân tích toàn diện môi trường thực tế (API, cấu hình, phân quyền...) nhằm xác định chính xác và dự báo kết quả trước khi hacker kịp khai thác. Từ đó đưa ra các quyết định đầu tư bảo mật hiệu quả và kịp thời.

Wiz hiện thực hóa quy trình này thông qua giải pháp AI Threat Defense. Nền tảng liên tục khám phá các ứng dụng, hạ tầng, API, danh tính và môi trường runtime đang được phơi bày, từ đó xây dựng bản đồ rủi ro real-time để giúp các doanh nghiệp giảm thiểu khả năng tiếp cận không cần thiết. Đồng thời, AI Pen-Testing Agent của Wiz mô phỏng các cuộc tấn công nhằm xác định và xác thực những phương thức tấn công phức tạp, bao gồm cả các rủi ro ở ứng dụng và liên quan đến danh tính mà các phương pháp truyền thống thường bỏ sót.

Để xây dựng một chiến lược vững chắc, doanh nghiệp cần triển khai hệ thống rà soát bảo mật đa tầng — từ các bước kiểm tra bề mặt sang phân tích mã nguồn chuyên sâu bằng AI. Dưới đây là phương pháp tiếp cận tối ưu:

Multi-level Scanning: Phòng thủ chiến lược đòi hỏi nhiều cấp độ quét, từ việc kiểm tra bề mặt cho đến phân tích chuyên sâu bằng AI để tìm ra các lỗi logic phức tạp, ranh giới rủi ro, API bị nhiễm và chuỗi các lỗ hổng.
Ưu tiên quét các hệ thống trọng yếu: Việc tập trung quét chuyên sâu bằng các mô hình tiên tiến thường chậm và tốn kém, vì vậy các doanh nghiệp cần ưu tiên quét cho các ứng dụng internet-facing, dịch vụ phục vụ khách hàng, luồng dữ liệu quan trọng, hệ thống xác thực và các dịch vụ đặc quyền.
Tối ưu chi phí với Multi-AI Strategy: Không có một mô hình AI đơn lẻ nào có thể tìm thấy mọi lỗ hổng vì mỗi mô hình có thế mạnh riêng. Chiến lược hiệu quả là sử dụng các mô hình nhẹ, nhanh để quét rộng và liên tục, đồng thời dành các mô hình tiên tiến để phân tích các ứng dụng có rủi ro cao nhất. Điều này giúp tìm ra nhiều loại lỗ hổng nhất với chi phí tối ưu.
Giám sát liên tục theo ngữ cảnh với Wiz: Hệ thống sử dụng nền tảng Wiz để dẫn dắt việc ưu tiên dựa trên ngữ cảnh thực tế. Nhờ đó, các tài sản rủi ro cao nhất được quét sâu một cách liên tục khi rủi ro thay đổ.

Giải pháp AI Threat Defense thực thi chiến lược trên bằng cách triển khai các AI Agent để chủ động dò tìm lỗ hổng chuyên sâu. Nền tảng Gemini Enterprise Agent Platform — nơi thử nghiệm CodeMender — sẽ cung cấp sức mạnh từ nhiều mô hình AI tiên tiến hàng đầu. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp linh hoạt chọn đúng mô hình AI cho từng tác vụ bảo mật, đồng thời vẫn đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn khắt khe về quyền riêng tư, an toàn thông tin và quản trị dữ liệu.

Khi phát hiện lỗ hổng, AI Threat Defense lập tức xác thực và bổ sung ngữ cảnh kiến trúc, vận hành thực tế từ Wiz. Quá trình này biến các cảnh báo thành một bản đồ rủi ro được ưu tiên, tập trung vào các mối đe dọa thực sự. Tầm nhìn toàn diện này giúp doanh nghiệp nắm bắt được các điểm phụ thuộc trong hệ thống, từ đó thực hiện các thay đổi đồng bộ và chính xác.

Để chuyển hóa kết quả phân tích thành hành động, AI Threat Defense tích hợp chuyên môn từ Mandiant nhằm xây dựng các kế hoạch ứng phó. Định hướng chiến lược này giúp doanh nghiệp xử lý các đợt bùng phát sự cố nghiêm trọng, loại bỏ an toàn các sản phẩm cũ và triển khai bản vá tự động bằng AI mà không gây quá tải cho đội ngũ IT.

Để rút ngắn thời gian khắc phục lỗ hổng, AI Threat Defense cung cấp quy trình tự động hóa tốc độ cao, giúp ưu tiên triển khai bản vá mà không gây quá tải cho đội nghũ IT. Nền tảng chủ động đề xuất bản vá lỗi ngay trên IDE/CLI. Tận dụng Gemini, CodeMender kết hợp cùng Antigravity và Wiz để hỗ trợ thay thế mã lỗi, chuyển đổi sang ngôn ngữ an toàn và phân tích điểm phụ thuộc, đồng thời tự động phân loại rủi ro trên toàn hạ tầng.

Mọi bản vá đều được tự động testing trước khi áp dụng. Các thư viện sau đó được gắn thẻ đồng bộ từ mã nguồn đến môi trường production, đảm bảo khả năng truy xuất end-to-end về mô hình AI đã sử dụng và thời gian real-time. Để ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu, việc giám sát toàn diện giúp doanh nghiệp phát hiện nhanh các hệ thống lỗi có nguy cơ tiếp cận dữ liệu quan trọng, từ đó ưu tiên triển khai mã hóa, quản lý định danh và kiểm soát mạng.

AI Threat Defense chuyển đổi quy trình thủ công sang phát hiện và phòng thủ real-time với tốc độ ML, giúp chặn đứng các cuộc tấn công ngay lập tức. Kế thừa chuyên môn thực chiến từ Mandiant, hệ thống thiết lập một khung vận hành nhất quán, giúp phân định rõ trách nhiệm và theo dõi sát sao mọi hiệu quả bảo mật.

Bằng cách triển khai các AI Agents tự chủ và kết hợp với nền tảng SOC của Google Security Operations, doanh nghiệp có thể tự động hóa toàn bộ quá trình truy tìm, phân loại và điều tra sự cố.

Nhận tư vấn ngay

The post Google AI Threat Defense
Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật appeared first on Cloud Ace.

Google Giới Thiệu Deep Research và Deep Research Max

Tran Nhu — Wed, 13 May 2026 03:00:28 +0000

Google Giới Thiệu Deep Research và Deep Research Max

Ra mắt từ tháng 12 thông qua Interactions API, Gemini Deep Research tiếp tục được Google Cloud nâng cấp với hai phiên bản mới là Deep Research và Deep Research Max. Nhờ tích hợp mô hình Gemini 3.1 Pro, nền tảng này không chỉ hỗ trợ nghiên cứu và tổng hợp thông tin mà còn trở thành công cụ phục vụ các quy trình doanh nghiệp. Chỉ với một lệnh gọi API, doanh nghiệp có thể triển khai các quy trình nghiên cứu chuyên sâu, kết hợp dữ liệu từ web mở và nguồn dữ liệu nội bộ để tạo ra các báo cáo phân tích chất lượng cao, đầy đủ trích dẫn. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Kế thừa nền tảng từ phiên bản Gemini Deep Research đầu tiên, Google Cloud đã phát triển thêm 2 agents nhằm đáp ứng đa dạng các yêu cầu cho doanh nghiệp, từ việc hỗ trợ người dùng trực tiếp đến các quy trình nghiên cứu offline quy mô lớn:

Deep Research: Được tối ưu về tốc độ và hiệu quả, agent này thay thế phiên bản preview ra mắt vào tháng 12, giúp giảm độ trễ và chi phí nhưng vẫn nâng cao chất lượng đầu ra. Phù hợp cho các trải nghiệm nghiên cứu tích hợp trực tiếp trên giao diện tương tác.
Deep Research Max: Được thiết kế để mang lại khả năng tổng hợp toàn diện và chất lượng cao nhất, Deep Research Max tận dụng năng lực tính toán mở rộng để liên tục phân tích, tìm kiếm và tinh chỉnh báo cáo cuối cùng. Phù hợp cho các quy trình xử lý nền như tự động tạo báo cáo chuyên sâu cho đội ngũ phân tích.

Deep Research có thể tìm kiếm trên web, các MCP từ xa, tệp được tải lên và kho lưu trữ kết nối — hoặc kết hợp linh hoạt nhiều nguồn dữ liệu — nhằm đáp ứng nhu cầu khai thác dữ liệu phức tạp và chuyên sâu của doanh nghiệp.

Hỗ trợ Model Context Protocol (MCP): Deep Research có thể kết nối an toàn với dữ liệu nội bộ và các nguồn dữ liệu chuyên ngành như tài chính hoặc thị trường thông qua MCP. Khả năng hỗ trợ đa dạng định nghĩa công cụ giúp Deep Research vượt xa vai trò tìm kiếm thông tin, trở thành AI Agent có thể tự động truy xuất và xử lý dữ liệu từ nhiều hệ thống chuyên biệt.
Biểu đồ và infographic tích hợp sẵn: Deep Research không chỉ tạo nội dung văn bản mà còn có thể trực tiếp tạo các biểu đồ và infographic chất lượng cao bằng HTML hoặc Nano Banana, giúp trực quan hóa dữ liệu phức tạp và nâng cao giá trị cho các báo cáo phân tích.

Năng lực của các agents cũng được mở rộng nhằm tăng khả năng kiểm soát và minh bạch trong toàn bộ quá trình nghiên cứu:

Collaborative planning: Cho phép review, định hướng và tinh chỉnh kế hoạch nghiên cứu do AI Agent đề xuất trước khi thực thi, giúp kiểm soát chi tiết phạm vi và hướng nghiên cứu.
Extended tooling: Tích hợp toàn diện bộ công cụ Gemini API. Cho phép vận hành đồng thời Deep Research cùng Google Search, các máy chủ MCP từ xa, URL Context, Code Execution và File Search — hoặc ngắt hoàn toàn kết nối web để chỉ tập trung truy xuất trên các nguồn dữ liệu nội bộ/chuyên biệt.
Multimodal research grounding: Cho phép thiết lập thông tin input bằng sự kết hợp của nhiều định dạng như PDF, CSV, image, audio và video, làm cơ sở dữ liệu vững chắc để các agent triển khai nghiên cứu dựa trên các ngữ cảnh đặc thù.
Real-time streaming: Theo dõi từng bước suy luận của các agents thông qua tóm tắt quá trình xử lý, đồng thời nhận kết quả văn bản và hình ảnh ngay trong lúc AI Agents tạo nội dung, phù hợp cho các trải nghiệm tương tác real-time.

Deep Research Max cung cấp các báo cáo toàn diện, xác thực và chuyên sâu với chi phí cùng hiệu suất tối ưu. So với bản preview được triển khai tháng 12, phiên bản này mở rộng đáng kể phạm vi tra cứu tài liệu, giúp nhận diện chính xác các chi tiết trọng yếu thường bị bỏ sót trước đây.

Trọng tâm phát triển của hệ thống cũng được đặt vào việc tối ưu hóa khả năng thu thập thông tin từ những nguồn đa dạng, kết hợp với quá trình đối chiếu và đánh giá kỹ lưỡng các dữ kiện có tính chất mâu thuẫn. Kết quả đầu ra là một bản báo cáo đa chiều, được tổng hợp từ các nguồn mang tính xác tín cao như hồ sơ của SEC hay các tạp chí khoa học được bình duyệt mở. Bên cạnh đó, thông tin được trình bày một cách có hệ thống, giúp chuyển hóa các tập dữ liệu kỹ thuật phức tạp thành những định dạng mang tính ứng dụng thực tiễn, đáp ứng trực tiếp nhu cầu tiếp nhận của các bên liên quan.

Để bảo đảm công nghệ mang lại hiệu quả thực tiễn, các hoạt động hợp tác đang được triển khai cùng startup và doanh nghiệp trong những lĩnh vực chuyên biệt, yêu cầu độ chính xác cao như tài chính và khoa học sự sống.

Điển hình, quá trình hợp tác với FactSet, S&P Global và PitchBook đang tập trung vào thiết kế máy chủ MCP, giúp khách hàng tích hợp trực tiếp các nguồn dữ liệu tài chính vào quy trình vận hành sử dụng Deep Research. Qua đó, doanh nghiệp có thể tăng tốc quá trình thu thập ngữ cảnh và khai thác dữ liệu chuyên sâu với quy mô lớn, từ đó nâng cao đáng kể năng suất phân tích và ra quyết định.

Nhận tư vấn ngay

The post Google Giới Thiệu Deep Research và Deep Research Max appeared first on Cloud Ace.

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 2)

Tran Nhu — Tue, 28 Apr 2026 07:38:48 +0000

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 2)

Chúng ta đang bước ra khỏi kỷ nguyên Chatbot để tiến vào Kỷ nguyên Agentic. Google Cloud Next ‘26 đã xóa bỏ hoàn toàn ranh giới giữa AI hỗ trợ và AI thực thi. AI không chỉ phản hồi; nó chủ động suy luận và thực hành (reasoning and taking action). Các nhà lãnh đạo hiện đứng trước hai lựa chọn: Đón đầu lực lượng lao động tự trị, hoặc lỡ nhịp trong kỷ nguyên ‘chat’ cũ kỹ. Thay vì hỏi ‘AI biết gì?’, hãy xác định: ‘AI hoàn thành được quy trình nào cho doanh nghiệp?’. Cùng Cloud Ace khám phá những tâm điểm công nghệ tại Google Cloud Next ’26 – hành trình định hình tương lai của Google Cloud.

Khi doanh nghiệp chuyển mình từ các mô hình Generative AI phản hồi thụ động sang các Agents tự chủ biết tư duy và hành động, những kiến trúc dữ liệu cũ bắt đầu lộ rõ những khiếm khuyết chí mạng. Chúng gây đứt gãy trong quản trị, làm nghèo nàn ngữ cảnh (context) và đẩy chi phí vận hành lên mức không thể kiểm soát.

Để phá vỡ rào cản này, Google Cloud chính thức trình làng The Agentic Data Cloud tại sự kiện Next ‘26. Kiến trúc AI-native này tái định nghĩa hoàn toàn nền tảng dữ liệu doanh nghiệp: từ một kho lưu trữ tĩnh lặng thành một “cỗ máy suy luận” đầy năng động. Đây chính là bước nhảy vọt chiến lược từ “System of Intelligence” (hệ thống thông minh hỗ trợ con người) sang “System of Action” (hệ thống hành động vận hành ở quy mô agent). Dưới đây là những đột phá định hình sức mạnh của The Agentic Data Cloud:

Ngữ cảnh (Context) chính là chìa khóa tạo nên trí tuệ cho AI. Để chấm dứt tình trạng các agent phải “đoán mò” dữ liệu, Google nâng tầm Dataplex Universal Catalog thành Knowledge Catalog. Đây là trung tâm chỉ huy giúp phân tích và suy luận ý nghĩa kinh doanh trên toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu, vận hành dựa trên ba trụ cột cốt lõi:

Aggregation (Tập hợp): Knowledge Catalog hợp nhất ngữ cảnh từ Google Cloud đến các nền tảng bên thứ ba như Palantir, Salesforce Data360, SAP, ServiceNow và Workday. Công cụ LookML Agent tự động kiến tạo các semantic models từ tài liệu chiến lược, kết hợp cùng BigQuery measures để nhúng thẳng logic kinh doanh vào nền tảng dữ liệu.
Continuous enrichment (Làm giàu dữ liệu liên tục): Hệ thống chủ động phân tích cách doanh nghiệp vận hành dữ liệu thay vì chỉ lưu trữ đơn thuần. Tính năng Smart Storage ngay lập tức gắn thẻ và làm giàu dữ liệu phi cấu trúc (như hình ảnh, PDF) ngay khi chúng cập bến Google Cloud Storage. Đồng thời, Gemini tự động thiết lập các schemas còn thiếu và lập bản đồ các mối quan hệ phức tạp.
Search and retrieval (Tìm kiếm và truy xuất): Tận dụng sức mạnh của Google Search, Knowledge Catalog triển khai kiến trúc tìm kiếm hybrid. Cơ chế access-control-aware search đảm bảo các agent chỉ truy xuất và hành động trong phạm vi quyền hạn cho phép, duy trì tính bảo mật tuyệt đối.

Nhờ sự hỗ trợ từ hệ thống này, Deep Research Agent có thể giải quyết các bài toán kinh doanh hóc búa kèm trích dẫn nguồn chính xác, giúp doanh nghiệp cắt giảm hàng tuần làm việc thủ công.

Thay vì tiêu tốn thời gian viết pipeline thủ công, các Data Practitioners giờ đây tập trung điều phối “intent-driven engineering” (lập trình dựa trên mục tiêu). Để hiện thực hóa tầm nhìn này, Google Cloud mang đến những vũ khí chiến lược:

Google Cloud Data Agent Kit: Bộ công cụ này “đổ bộ” trực tiếp vào các môi trường phát triển quen thuộc như VS Code, Gemini CLI, Codex và Claude Code. Hệ sinh thái này sở hữu những agent quyền năng: Data Engineering Agent chuyên trách xây dựng pipeline, Data Science Agent tự động hóa vòng đời mô hình và Database Observability Agent đảm nhận vai trò chẩn đoán, khắc phục lỗi hạ tầng xuyên suốt 24/7.
Model Context Protocol (MCP): Thiết lập một giao diện bảo mật chuẩn hóa, trao quyền cho mọi agent khám phá và khai thác dữ liệu nhất quán trên BigQuery, Spanner, AlloyDB, Cloud SQL và Looker MCP.
Conversational Analytics: Google tích hợp khả năng phân tích thông qua đối thoại trực tiếp trên toàn bộ danh mục lưu trữ từ BigQuery đến AlloyDB. Giờ đây, người dùng chỉ cần “chat” với dữ liệu để nhận về thông tin chuyên sâu theo thời gian thực, xóa bỏ hoàn toàn rào cản truy xuất truyền thống.

Các agent chỉ thực sự tự chủ khi thoát khỏi sự kìm kẹp của những “bức tường dữ liệu độc quyền” (proprietary walled garden) và vượt qua rào cản độ trễ đa đám mây. Để giải phóng sức mạnh này, Google mang đến những giải pháp kết nối không giới hạn:

Kết nối vô hình: Sự giao thoa giữa Cross-Cloud Interconnect (CCI) và Apache Iceberg REST Catalog cho phép các agent khai thác dữ liệu trên AWS hay Azure (sắp ra mắt) với độ trễ cực thấp. Trải nghiệm này mượt mà như thể dữ liệu đang nằm tại Google Cloud, đồng thời loại bỏ hoàn toàn gánh nặng chi phí egress (phí chuyển dữ liệu ra ngoài) khổng lồ.
Bi-directional federation: Google chính thức chấm dứt kỷ nguyên của các catalog độc quyền. Giờ đây, các engine chủ động truy xuất trực tiếp từ Databricks Unity Catalog trên Amazon S3, Snowflake Polaris, và AWS Glue Data Catalog.
Spanner Omni: Đưa engine quyền năng của Spanner vận hành tại bất cứ đâu – từ đa đám mây, on-premises cho đến chiếc laptop cá nhân của bạn.
Lakehouse federation for AlloyDB: Cơ chế đồng bộ hóa zero-ETL trao quyền cho các agent truy cập tức thời vào kho dữ liệu lịch sử phân tích sâu rộng ngay trong quá trình xử lý giao dịch vận hành.

Vận hành ở quy mô AI Agent đòi hỏi một nguồn lực xử lý khổng lồ. Để giải bài toán này, Google Cloud tung ra 4 đột phá về hiệu năng, thiết lập những cột mốc mới cho ngành dữ liệu:

Lightning Engine for Apache Spark: Nâng tầm hiệu suất trên giá thành (price-performance) gấp 2 lần so với các giải pháp độc quyền hiện nay trên thị trường.
Managed Lustre: Chạm ngưỡng băng thông 10 terabytes/giây, duy trì luồng dữ liệu liên tục và thần tốc cho những mô hình AI khắt khe nhất.
Bigtable in-memory tier: Phá vỡ rào cản về tốc độ với độ trễ đọc (read latency) dưới một phần nghìn giây. Cải tiến này giúp các ứng dụng thời gian thực vận hành mượt mà và loại bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc vào các lớp caching phụ phức tạp.
BigQuery fluid scaling: Tự động điều chỉnh tài nguyên tức thì theo nhịp hoạt động của agent. Khả năng co giãn linh hoạt này giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực và cắt giảm trung bình 34% chi phí vận hành.

Việc trao quyền cho AI truy cập dữ liệu nhạy cảm và thực thi chuỗi tác vụ tự động mở ra những giá trị khổng lồ, nhưng đồng thời cũng nới rộng bề mặt tấn công trước các tin tặc. Kẻ xấu hiện đang vũ khí hóa AI để nâng cấp tốc độ, quy mô và độ tinh vi của các cuộc tấn công lên một tầm cao mới. Nhằm hóa giải thách thức này, Google Cloud chính thức công bố tầm nhìn Protecting the Agentic Enterprise tại sự kiện Next ‘26. Tầm nhìn này xác lập một nền tảng phòng thủ AI-native toàn diện, bảo vệ doanh nghiệp chặt chẽ từ mã nguồn (code), hạ tầng đám mây cho đến môi trường thực thi (runtime).

Dưới đây là những đột phá bảo mật quan trọng nhất, định hình lại tiêu chuẩn an toàn trong kỷ nguyên AI mới:

Trước những cuộc tấn công chớp nhoáng ở “tốc độ máy” (machine speed), đội ngũ bảo mật cần một cộng sự AI sát cánh đúng nghĩa. Google chính thức tiếp thêm sức mạnh cho Google Security Operations bằng bộ ba agents đột phá:

Threat Hunting agent: Chủ động truy quét (proactively hunt) các mẫu hình tấn công mới và hành vi ẩn mình tinh vi – những lỗ hổng mà các hàng rào truyền thống thường xuyên bỏ lỡ.
Detection Engineering agent: Tự động hóa quá trình thiết lập các quy tắc phát hiện (detection rules), chuyển hóa những tác vụ thủ công rườm rà thành một quy trình khoa học và chính xác tuyệt đối.
Third-Party Context agent: Tăng cường chiều sâu cho quy trình vận hành bằng cách tự động cung cấp dữ liệu ngữ cảnh từ đa dạng các nguồn bên thứ ba.

Song song đó, Google tích hợp Dark Web Intelligence vào trực tiếp Google Threat Intelligence. Với khả năng phân tích hàng triệu sự kiện mỗi ngày và độ chính xác chạm mức 98%, hệ thống chủ động chắt lọc và phát đi cảnh báo về những mối đe dọa thực sự nguy cấp đối với tổ chức.

Thương vụ sáp nhập Wiz vào Google Cloud chính thức “hái quả ngọt”, thiết lập một tiêu chuẩn mới về an toàn thông tin. Nền tảng Wiz AI-Application Protection Platform (AI-APP) giờ đây chủ động bảo vệ mọi lớp của ứng dụng AI, mang đến khả năng hiển thị xuyên thấu và đánh giá rủi ro tức thời theo thời gian thực. Những điểm nhấn đáng chú ý bao gồm:

Mở rộng độ phủ: Wiz hiện thực hóa khả năng bảo mật đa đám mây, hỗ trợ cấu hình an toàn cho các môi trường phát triển AI hàng đầu như AWS Agentcore, Gemini Enterprise Agent Platform, Microsoft Azure Copilot Studio và Salesforce Agentforce.
Quét sạch “Shadow AI”: Tính năng AI-BOM (AI-Bill of Materials) động của Wiz tự động kiểm kê mọi framework, model và IDE extension trên toàn hệ thống. Giải pháp này giúp doanh nghiệp ngay lập tức nhận diện và chặn đứng các plugin chưa cấp phép đang ngầm can thiệp vào mã nguồn.
Bộ ba Wiz Agents AI: Wiz trình làng đội ngũ agent chuyên biệt: Wiz Red Agent mô phỏng tin tặc để liên tục săn tìm lỗ hổng web/API; Wiz Blue Agent đảm nhận đánh giá mức độ nghiêm trọng và điều tra cảnh báo; trong khi Wiz Green Agent đóng vai trò kỹ sư bảo mật, trực tiếp hướng dẫn quy trình remediation chi tiết theo từng bước.
Bảo mật mã nguồn AI (Secure AI-generated code): Các inline AI hooks tích hợp trực diện vào IDE, cho phép hệ thống quét mã và prompt ngay khi khởi tạo, đảm bảo an toàn tuyệt đối trước khi kỹ sư thực hiện lệnh commit.

Khi các agent bắt đầu vận hành độc lập, năng lực quản trị trở thành ưu tiên sống còn. Gemini Enterprise Agent Platform thiết lập các cơ chế kiểm soát tích hợp sâu, đảm bảo sự an toàn tuyệt đối mà không kìm hãm tính linh hoạt của hệ thống:

Agent Identity: Hệ thống cấp định danh mã hóa duy nhất cho từng agent, cho phép doanh nghiệp quản lý quyền truy cập và xác thực nhất quán ở quy mô khổng lồ.
Agent Gateway: Đóng vai trò “trạm kiểm soát không lưu” chiến lược, điều phối toàn bộ lưu lượng giao tiếp giữa agent với agent (A2A) và giữa agent với công cụ (MCP).
Model Armor: Google tích hợp trực tiếp lớp bảo vệ runtime này vào Agent Gateway, Agent Runtime, Langchain và Firebase. Model Armor chủ động vô hiệu hóa mọi hiểm họa từ prompt injections, tool poisoning đến rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, giải phóng nhà phát triển khỏi áp lực phải điều chỉnh cấu trúc mã nguồn.

Khi các AI agents trực tiếp thực hiện giao dịch và mua sắm, lằn ranh giữa bot độc hại, người thật và agent hợp lệ trở nên mong manh hơn bao giờ hết. Để làm chủ cuộc chơi này, Google Cloud nâng tầm công nghệ reCAPTCHA thành Google Cloud Fraud Defense – lá chắn thông minh giúp doanh nghiệp định danh chính xác mọi thực thể:

Agentic activity measurement & Policy engine: Hệ thống chủ động đo lường, phân loại lưu lượng agentic và áp dụng các chính sách tinh chỉnh linh hoạt dựa trên thang điểm rủi ro thực tế.
AI-resistant challenge: Google thiết lập cơ chế xác thực chống lại AI thông qua mã QR, buộc con người phải trực tiếp tham gia (human-in-the-loop) để xác nhận các hành vi đáng ngờ, đảm bảo tính xác thực tuyệt đối.

Ngay tại cấp độ trình duyệt, Chrome Enterprise cũng tăng cường lớp bảo vệ với tính năng AI-aware extension threat detections, giúp giám sát và nhận diện sớm các tiện ích mở rộng có hành vi agentic bất thường. Đồng thời, hệ thống shadow AI reporting chủ động phát lệnh cảnh báo khi nhân viên sử dụng các công cụ AI nằm ngoài danh mục phê duyệt của doanh nghiệp.

Google Cloud nâng tầm hạ tầng bảo mật lõi bằng những cải tiến vượt bậc, sẵn sàng đối đầu với các thách thức công nghệ phức tạp nhất:

Data Security: Mở rộng quyền năng Confidential Computing sang các máy ảo G4 VMs (vận hành bởi NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell) và C4 Confidential VMs (sử dụng Intel TDX). Hệ thống Cloud KMS cũng tiên phong hỗ trợ kiến trúc mã hóa hậu lượng tử (Post-quantum cryptography - PQC) thông qua tính năng Quantum Safe Key Imports, đảm bảo an toàn dữ liệu trước kỷ nguyên máy tính lượng tử.
Network Security: Cloud NGFW chuẩn bị tích hợp advanced malware sandbox (vận hành bởi Palo Alto Networks) nhằm chặn đứng 99% các phần mềm độc hại chưa từng xuất hiện. Song song đó, Cloud Armor kết hợp các managed rules từ Thales Imperva để cản phá hiệu quả các cuộc tấn công Layer 7 và lỗ hổng zero-day CVEs.
Security Command Center (SCC): SCC sớm sở hữu khả năng hiển thị runtime xuyên thấu, giúp hệ thống tự động truy quét và bóc tách các shadow AI (unmanaged agentic workloads) đang vận hành ẩn dật trên Cloud Run hay GKE.

The post Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 2) appeared first on Cloud Ace.

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 1)

Tran Nhu — Fri, 24 Apr 2026 04:01:33 +0000

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 1)

Chúng ta đang bước ra khỏi kỷ nguyên Chatbot để tiến vào Kỷ nguyên Agentic. Google Cloud Next ‘26 đã xóa bỏ hoàn toàn ranh giới giữa AI hỗ trợ và AI thực thi. AI không chỉ phản hồi; nó chủ động suy luận và thực hành (reasoning and taking action). Các nhà lãnh đạo hiện đứng trước hai lựa chọn: Đón đầu lực lượng lao động tự trị, hoặc lỡ nhịp trong kỷ nguyên ‘chat’ cũ kỹ. Thay vì hỏi ‘AI biết gì?’, hãy xác định: ‘AI hoàn thành được quy trình nào cho doanh nghiệp?’. Cùng Cloud Ace khám phá những tâm điểm công nghệ tại Google Cloud Next ’26 – hành trình định hình tương lai của Google Cloud.

Tâm điểm của sự kiện lần này chính là Gemini Enterprise Agent Platform – nền tảng thế hệ mới thay thế hoàn toàn Vertex AI. Google mang đến một “điểm đến duy nhất” giúp doanh nghiệp phát triển, mở rộng, quản trị và tối ưu hóa các Agents một cách toàn diện. Hệ sinh thái này vận hành dựa trên 4 trụ cột sức mạnh:

Build (Xây dựng): Nền tảng hợp nhất Agent Studio (giao diện kéo thả low-code) và Agent Development Kit (ADK) bản nâng cấp. Với kiến trúc graph-based, các kỹ sư giờ đây dễ dàng kiến tạo mạng lưới sub-agents phối hợp nhịp nhàng để giải quyết những bài toán hóc búa. Đặc biệt, khả năng multimodal streaming cho âm thanh và video trực tiếp giúp các tương tác trở nên mượt mà và chân thực hơn bao giờ hết.
Scale (Mở rộng): Agent Runtime mới đẩy tốc độ khởi động hệ thống lên mức cực đại (dưới một giây). Đáng chú ý, bộ đôi Memory Bank và Memory Profiles giúp các agent sở hữu khả năng “ghi nhớ” dài hạn, duy trì ngữ cảnh cá nhân hóa xuyên suốt nhiều tháng. Doanh nghiệp cũng có thể vận hành các Long-running agents tự chủ hoàn toàn trong nhiều ngày nội tại các môi trường sandbox an toàn.

Govern (Quản trị): Google thiết lập tiêu chuẩn bảo mật tuyệt đối thông qua hệ thống kiểm soát trung tâm. Agent Identity cấp ID mã hóa riêng biệt để theo dõi quyền hạn chặt chẽ; Agent Registry quản lý kho thư viện nội bộ; trong khi Agent Gateway đóng vai trò “trạm kiểm soát không lưu”, kết hợp cùng Model Armor để chặn đứng mọi rủi ro từ prompt injection đến rò rỉ dữ liệu. Ngoài ra, Agent Anomaly Detection liên tục giám sát và phát hiện các hành vi bất thường theo thời gian thực.
Optimize (Tối ưu hóa): Để đảm bảo tính chính xác, bộ giả lập Agent Simulation cho phép doanh nghiệp đưa agent vào các kịch bản tương tác thực tế để kiểm thử. Song song đó, Agent Observability cung cấp cái nhìn xuyên thấu, giúp quản trị viên truy xuất toàn bộ lộ trình đưa ra quyết định của AI ngay tại thời điểm thực thi.

Để vận hành thế hệ agent mới này, Agent Platform cung cấp cho doanh nghiệp đặc quyền truy cập vào các mô hình hàng đầu thông qua Model Garden:

Gemini 3.1 Pro: Mô hình tiên tiến nhất được tối ưu hóa cho điều phối quy trình phức tạp.
Gemini 3.1 Flash Image (còn gọi là Nano Banana 2): Đột phá trong việc tạo tài sản hình ảnh và giao diện độ phân giải cao.
Lyria 3: Mô hình tạo âm thanh và âm nhạc chuẩn chuyên nghiệp.
Hỗ trợ đa dạng: Cung cấp cả mô hình mở như Gemma 4 và các mô hình của đối tác như bộ ba Claude Opus 4.7, Sonnet, Haiku từ Anthropic.

Không chỉ giới hạn trong phòng kỹ thuật, Gemini Enterprise đưa sức mạnh AI đến từng bàn làm việc thông qua ứng dụng Gemini Enterprise app. Đây là “cánh cửa” bảo mật giúp nhân viên khai phá trí tuệ nhân tạo dựa trên nền tảng dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp. Những nâng cấp đột phá bao gồm:

Agent Designer & Skills: Xóa bỏ rào cản kỹ thuật, cho phép bất kỳ ai cũng có thể kiến tạo agent bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua giao diện trực quan. Với Skills, người dùng dễ dàng “đóng gói” các quy trình lặp lại thành phím tắt và kích hoạt tức thì chỉ bằng lệnh “@”.
Inbox: Đóng vai trò là trung tâm điều khiển (command center) hiện đại. Tại đây, nhân viên trực tiếp quản lý, giám sát và thực hiện quyền can thiệp (human-in-the-loop) vào lộ trình thực thi của các agent, đặc biệt là các agent vận hành dài hạn.
Projects & Canvas: Projects thiết lập không gian cộng tác chuyên sâu, nơi con người và AI cùng phối hợp làm việc với bộ nhớ ngữ cảnh riêng biệt cho từng dự án. Trong khi đó, Canvas đưa trình chỉnh sửa tương tác vào thẳng Google Docs và Slides, hỗ trợ khả năng tương tác chéo và xuất file sang định dạng Microsoft 365 một cách mượt mà.

Cuộc dịch chuyển từ AI hội thoại (Chat) sang hệ thống Agentic AI buộc hạ tầng nền tảng phải thực hiện một bước nhảy vọt. Trong thực tế mới, một câu lệnh đơn giản có thể kích hoạt cả mạng lưới sub-agent cùng phối hợp, suy luận và hành động tức thời. Để tối ưu hóa chi phí và triệt tiêu độ trễ, Google Cloud trình làng bản cập nhật toàn diện cho AI Hypercomputer – hệ thống siêu máy tính hợp nhất từ silicon, phần mềm mở, mạng lưới đến lưu trữ, sẵn sàng gánh vác mọi tác vụ phức tạp của Kỷ nguyên Agentic.

Dưới đây là những đột phá mới nhất của AI Hypercomputer tại sự kiện Next ‘26:

Google mở rộng danh mục chip chuyên dụng, đảm bảo môi trường vận hành tối ưu cho mọi bài toán AI:

TPU 8t (Tối ưu cho Huấn luyện): Vi xử lý thế hệ thứ 8 bứt phá hiệu năng gấp 3 lần so với tiền nhiệm. Cấu trúc của TPU 8t cho phép tích hợp 9.600 chip vào một superpod duy nhất, giải phóng sức mạnh tính toán 121 exaflops cùng 2 petabytes bộ nhớ dùng chung qua kết nối ICI (Inter-Chip Interconnect). Sức mạnh này rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình từ hàng tháng xuống chỉ còn vài tuần.
TPU 8i (Tối ưu cho Suy luận - Inference): Google thiết kế hệ thống này với độ trễ cực thấp nhằm phục vụ mạng lưới agent và các mô hình Mixture of Experts (MoE). TPU 8i nâng dung lượng SRAM trên chip gấp 3 lần (384 MB) và tăng HBM lên 288 GB, giúp lưu trữ trọn vẹn KV Caches ngay trên silicon. Với công cụ Collectives Acceleration Engine (CAE) chuyên dụng, TPU 8i giảm độ trễ tới 5 lần, đồng thời tối ưu hiệu suất trên giá thành thêm 80%.
Hỗ trợ NVIDIA GPUs thế hệ mới: AI Hypercomputer hiện thực hóa sức mạnh của các máy chủ bare metal A5X, trở thành một trong những hệ thống tiên phong triển khai nền tảng GPU Vera Rubin NVL72 mới nhất từ NVIDIA.
CPU linh hoạt với Axion và x86: Bên cạnh GPU/TPU, agent AI đòi hỏi sức mạnh CPU để xử lý các logic phức tạp, gọi công cụ (tool-calls) và vận hành vòng lặp phản hồi. Dòng máy ảo N4A chạy chip Axion (kiến trúc Arm tùy chỉnh của Google) mang lại hiệu suất trên giá thành tốt hơn 30% cho các ứng dụng agentic so với các giải pháp đối thủ.

Khi hạ tầng mạng truyền thống chạm ngưỡng giới hạn trước bài toán kết nối các cụm siêu máy chủ, Google chính thức trình làng Virgo Network. Đây là kiến trúc mạng phẳng (flat), đa mặt phẳng (multi-planar) hoàn toàn mới, thiết kế chuyên biệt để khai phóng sức mạnh tối đa cho AI:

Quy mô chưa từng có: Virgo Network sở hữu khả năng kết nối 134.000 chip TPU 8t thành một mạng lưới (fabric) duy nhất, cung cấp băng thông không chặn (non-blocking) lên tới 47 Petabits/giây. Nền tảng này đồng thời hỗ trợ kết nối quy mô lớn lên đến 960.000 GPU NVIDIA.
Biến hạ tầng toàn cầu thành một siêu máy tính khổng lồ: Thông qua sự kết hợp giữa Virgo Network và hệ thống Jupiter, Google kết nối hơn 1 triệu chip TPU trải rộng trên nhiều trung tâm dữ liệu khác nhau vào một cụm huấn luyện duy nhất, xóa nhòa khoảng cách địa lý.
Độ trễ cực thấp & Độ tin cậy tuyệt đối: Kiến trúc này tăng gấp 4 lần băng thông trên mỗi bộ tăng tốc và cắt giảm 40% độ trễ. Song song đó, cơ chế phát hiện tắc nghẽn và cô lập lỗi ngay tại cấp độ phần cứng giúp bảo vệ toàn vẹn tiến trình huấn luyện trước mọi rủi ro gián đoạn.

Sức mạnh tính toán khổng lồ sẽ trở nên vô nghĩa nếu hệ thống lưu trữ không cung cấp dữ liệu đủ nhanh. Google Cloud đã ra mắt các công nghệ lưu trữ đột phá:

Cloud Storage Rapid: Biến lưu trữ đối tượng (object storage) truyền thống thành cơ sở hạ tầng hiệu năng cực cao. Tính năng Rapid Bucket tận dụng hệ thống Colossus để mang lại băng thông hơn 15 TB/giây và độ trễ dưới một phần nghìn giây, giúp lưu điểm chuẩn (checkpoint) nhanh hơn 3,2 lần và khôi phục nhanh hơn 5 lần. Rapid Cache cung cấp thông lượng đọc lên đến 2,5 TB/giây để hỗ trợ tải mô hình suy luận nhanh chóng.
Google Cloud Managed Lustre cải tiến: Đạt băng thông lên tới 10 TB/giây (tăng 10 lần so với năm ngoái). Đáng chú ý là nó hỗ trợ tính năng TPUDirect và RDMA, cho phép dữ liệu đi thẳng vào các bộ tăng tốc (accelerators) mà không cần đi qua máy chủ lưu trữ (host), giúp tốc độ phản hồi của agent gần như ngay lập tức.
Smart Storage (Lưu trữ Thông minh): Tự động gắn thẻ, trích xuất thực thể và tạo ngữ cảnh (metadata) cho các tệp phi cấu trúc ngay khi chúng được lưu trữ. Điều này cho phép các agent AI truy xuất ngữ cảnh và suy luận dựa trên dữ liệu doanh nghiệp mà không cần xây dựng hệ thống tìm kiếm riêng.

Google Cloud nâng tầm tốc độ triển khai và khả năng điều phối agent thông qua các bản cập nhật chiến lược trên Kubernetes Engine (GKE) và hệ sinh thái phần mềm mở:

GKE Hypercluster: Bước đột phá này cho phép một control plane GKE duy nhất quản lý tới 1 triệu chip trên 256.000 nodes tại nhiều regions khác nhau. GKE Hypercluster chính thức biến hạ tầng phân tán thành một kho dự trữ năng lực tính toán hợp nhất và khổng lồ cho doanh nghiệp.
GKE Agent Sandbox: Thiết lập môi trường thực thi biệt lập với tốc độ xử lý thần tốc cho các agent AI. Hệ thống sở hữu khả năng khởi chạy đồng thời 300 sandbox mỗi giây với độ trễ dưới một giây, cho phép các agent thực thi mã code không xác định một cách an toàn mà không gây tắc nghẽn quy trình.
GKE Inference Gateway: Tích hợp trí tuệ nhân tạo để tự động điều phối lưu lượng, thay thế các phỏng đoán thủ công bằng tính năng Predictive Latency Boost. Gateway này tự động định tuyến dựa trên nhận thức năng lực (capacity-aware) theo thời gian thực, giúp cắt giảm tới 70% độ trễ cung cấp token đầu tiên (TTFT).
Cam kết mã nguồn mở: AI Hypercomputer hiện hỗ trợ gốc cho PyTorch (thông qua TorchTPU), cho phép vận hành các mô hình trên TPU nguyên bản với đầy đủ tính năng như Eager Mode. Đồng thời, nền tảng tối ưu hóa hoàn toàn cho JAX và vLLM, mang lại sự linh hoạt tuyệt đối cho cộng đồng nhà phát triển.

The post Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 1) appeared first on Cloud Ace.

Google Cloud Platform Archives - Cloud Ace

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Tăng tốc tự động hóa Agent với khả năng ghi nhớ dài hạn

Tăng cường bảo mật và quản trị tập trung hoạt động của Agent

Nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa các quyết định agents

Tin tức liên quan

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

1. Phát hiện sớm bất thường (Early Anomalies) trên các dịch vụ AI

2. Giới hạn chi tiêu trên Google Cloud

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Hạ tầng được quản lý toàn diện với Claude trên Google Cloud

Khả năng mở rộng toàn cầu với độ trễ ổn định và cơ chế chuyển đổi dự phòng tích hợp

Tăng cường bảo mật và chủ quyền dữ liệu

Tối ưu hóa chi phí và hiệu suất ở quy mô lớn

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant™ Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Google Cloud Là Doanh Nghiệp Dẫn Đầu Trong Bảng xếp hạng Gartner® Magic Quadrant Năm 2026 Về Cơ Sở Hạ Tầng AI

Nền tảng hạ tầng vận hành Gemini

AI Hypercomputer: Tối ưu hiệu suất và chi phí cho hạ tầng AI

Vận hành AI linh hoạt ở mọi quy mô

Xây dựng cơ sở hạ tầng AI với Cloud Ace và Google Cloud

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Thực trạng hạ tầng AI trong kỷ nguyên Agentic AI 2026

Thực trạng hạ tầng AI trong kỷ nguyên Agentic AI 2026

Agentic AI và các yêu cầu về thiết lập tiêu chuẩn cơ sở hạ tầng mới

Quản trị và bảo mật Agentic AI

Hybrid Multicloud là tiêu chuẩn mới cho việc triển khai AI

Google Cloud Platform Giải pháp hạ tầng toàn diện trong kỷ nguyên AI Agent

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

[Infographic] Hiện đại hóa hạ tầng với Google Cloud

[Infographic] Hiện đại hóa hạ tầng với Google Cloud

Chuyển Đổi và Hiện Đại Hóa Hạ Tầng Với Google Cloud

Tại sao nên chọn Google Cloud?

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Google AI Threat Defense Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật

Google AI Threat Defense Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật

Giới thiệu Google AI Threat Defense

Prepare: Xây dựng nền tảng xử lý rủi ro vững chắc

Scan and prioritize: Phân tích chuyên sâu bằng AI và ưu tiên các lỗ hổng nghiêm trọng

Remediate: Tự động hóa quy trình xác minh và tăng tốc độ vá lỗi

Monitor: Theo dõi liên tục và phản ứng chủ động theo các kịch bản có sẵn

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Google Giới Thiệu Deep Research và Deep Research Max

Google Giới Thiệu Deep Research và Deep Research Max

Các loại cấu hình Research

Khai thác các dữ liệu chuyên sâu và khả năng trực quan hóa

Thúc đẩy hiệu quả kinh doanh với năng lực phân tích chuyên sâu

Tin tức liên quan

Những cập nhật mới về Gemini Enterprise Agent Platform

Giải Pháp Kiểm Soát Chi Phí Cho Google Cloud

Triển Khai Claude trên Google Cloud

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 2)

Google Cloud Next 26′: Tầm Nhìn Về Agentic Enterprise (Phần 2)

Agentic Data Cloud

1. Knowledge Catalog: Biến dữ liệu thành “Tri thức có khả năng suy luận”

Google Cloud Platform
Giải pháp hạ tầng toàn diện trong kỷ nguyên AI Agent

Google AI Threat Defense
Tái định nghĩa quản trị rủi ro bảo mật