Note: Đây chỉ là những chủ đề gợi ý, bạn có thể dựa vào để tự phát triển, chỉnh sửa theo mong muốn

1. Multi-Region Active-Active Web Application

• Giới thiệu: Xây dựng ứng dụng web có tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi trên nhiều region.

• Tech stack: Amazon EC2, Amazon RDS Multi-AZ, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon Route 53, AWS Global Accelerator

• Đề bài: Thiết kế và triển khai ứng dụng web có khả năng xử lý lưu lượng truy cập toàn cầu, duy trì tính nhất quán dữ liệu trên các region, và tự động chuyển đổi dự phòng khi có sự cố.

• Gợi ý: Sử dụng Route 53 với routing policy phù hợp, thiết lập database replication giữa các region, triển khai caching layer với DynamoDB Accelerator.

2. Serverless Data Processing Pipeline

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu serverless có khả năng mở rộng cao.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế pipeline thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, xử lý realtime, lưu trữ dài hạn và cung cấp khả năng phân tích.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis cho ingestion, Lambda cho xử lý realtime, S3 cho lưu trữ, Glue cho ETL, Athena và QuickSight cho phân tích.

3. Containerized Microservices Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng microservices sử dụng containers với khả năng tự động scale và tự phục hồi.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Fargate, Amazon ECR, AWS App Mesh, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép phát triển, triển khai và quản lý các microservices một cách hiệu quả.

• Gợi ý: Sử dụng EKS với Fargate cho orchestration, App Mesh cho service mesh, CloudWatch cho monitoring và logging.

4. Automated Multi-Account Security Audit System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống tự động kiểm tra và báo cáo về tình trạng bảo mật trên nhiều tài khoản AWS.

• Tech stack: AWS Organizations, AWS Config, AWS Security Hub, Amazon EventBridge, AWS Lambda, Amazon S3

• Đề bài: Thiết kế hệ thống có khả năng tự động phát hiện và báo cáo các vấn đề bảo mật trên tất cả tài khoản trong tổ chức.

• Gợi ý: Sử dụng Organizations để quản lý tài khoản, Config và Security Hub để kiểm tra compliance, EventBridge và Lambda để tự động hóa quy trình.

5. Global Data Lake for Machine Learning Workloads

• Giới thiệu: Xây dựng data lake toàn cầu hỗ trợ các workload machine learning với khả năng mở rộng cao.

• Tech stack: Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon SageMaker, AWS Lake Formation, Amazon EMR

• Đề bài: Thiết kế kiến trúc data lake có thể lưu trữ và xử lý petabyte dữ liệu, hỗ trợ truy vấn ad-hoc và training các mô hình ML phức tạp, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quản lý dữ liệu trên nhiều khu vực địa lý.

• Gợi ý: Sử dụng S3 để lưu trữ dữ liệu với các lớp storage khác nhau, Glue để catalog và ETL, Athena cho truy vấn ad-hoc, SageMaker để train và deploy mô hình ML, Lake Formation để quản lý quyền truy cập, và EMR cho xử lý dữ liệu lớn.

6. AI-Powered Customer Service Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng dịch vụ khách hàng sử dụng AI với khả năng xử lý đa ngôn ngữ.

• Tech stack: Amazon Lex, Amazon Kendra, Amazon Translate, Amazon Comprehend, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Connect

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng xử lý các yêu cầu của khách hàng bằng nhiều ngôn ngữ, tự động trả lời các câu hỏi thường gặp, và chuyển tiếp các vấn đề phức tạp cho nhân viên hỗ trợ. Nền tảng cần đảm bảo khả năng mở rộng để xử lý hàng triệu cuộc hội thoại mỗi ngày và tích hợp với các hệ thống CRM hiện có.

• Gợi ý: Sử dụng Lex cho chatbot, Kendra cho tìm kiếm thông tin, Translate và Comprehend cho xử lý đa ngôn ngữ, Lambda để orchestrate các services, DynamoDB để lưu trữ thông tin khách hàng, và Connect để tích hợp với hệ thống call center.

7. Multi-Region Machine Learning Model Deployment Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng để phát triển, triển khai và quản lý các mô hình machine learning trên nhiều khu vực.

• Tech stack: Amazon SageMaker, Amazon EKS, AWS Lambda, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon S3, AWS Step Functions, AWS CodePipeline

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng MLOps cho phép data scientists phát triển mô hình, triển khai trên nhiều khu vực, với khả năng quản lý version, monitoring, và tự động re-training. Nền tảng cần đảm bảo tính nhất quán của mô hình trên các khu vực, khả năng chịu lỗi khu vực, và tối ưu độ trễ cho người dùng toàn cầu.

• Gợi ý: Sử dụng SageMaker cho ML workflow, EKS để orchestrate inference workloads, Lambda cho serverless processing, DynamoDB Global Tables cho metadata storage, S3 cho model storage, Step Functions để điều phối ML pipeline, CodePipeline cho CI/CD.

8. Serverless Real-time Analytics for Multi-region E-commerce Platform

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống phân tích real-time serverless cho nền tảng e-commerce đa khu vực.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, AWS Global Accelerator

• Đề bài: Thiết kế hệ thống có khả năng xử lý và phân tích hàng triệu sự kiện mỗi giây từ các giao dịch e-commerce trên nhiều khu vực, cung cấp insights real-time về doanh số, hành vi người dùng, và xu hướng sản phẩm. Hệ thống cần đảm bảo tính nhất quán dữ liệu, khả năng chịu lỗi khu vực, và tuân thủ các quy định về dữ liệu cụ thể theo từng khu vực.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis cho stream processing, Lambda cho xử lý serverless, DynamoDB Global Tables cho lưu trữ dữ liệu đa khu vực, Redshift cho data warehousing, QuickSight cho visualizations, Global Accelerator cho routing traffic.

9. Containerized Microservices Platform with Service Mesh

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng microservices sử dụng containers với service mesh cho observability và traffic management.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App Mesh, AWS X-Ray, Amazon CloudWatch, AWS CodePipeline, Amazon ECR, AWS Lambda

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép phát triển, triển khai và quản lý các microservices containerized với khả năng auto-scaling, service discovery, và advanced traffic routing. Nền tảng cần cung cấp observability sâu, bảo mật mạng zero-trust, và CI/CD pipeline tự động.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để orchestrate containers, App Mesh cho service mesh functionality, X-Ray và CloudWatch cho observability, CodePipeline cho CI/CD, ECR để lưu trữ container images, Lambda để trigger deployments và xử lý events.

10. Multi-account Data Science Environment with Automated Compliance

• Giới thiệu: Xây dựng môi trường data science trên nhiều tài khoản AWS với khả năng tự động đảm bảo tuân thủ.

• Tech stack: Amazon SageMaker, AWS Organizations, AWS Control Tower, AWS Service Catalog, AWS Config, AWS Lambda, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai môi trường cho phép data scientists làm việc trên nhiều projects và datasets khác nhau, với khả năng tự động provisioning tài nguyên, đảm bảo tuân thủ các chính sách bảo mật và quản lý chi phí. Môi trường cần hỗ trợ collaboration, version control cho mô hình và datasets, và tự động detect/remediate các vi phạm compliance.

• Gợi ý: Sử dụng SageMaker cho ML development, Organizations và Control Tower để quản lý multi-account, Service Catalog để cung cấp self-service provisioning, Config và Lambda để tự động kiểm tra và remediate compliance, CloudWatch để monitoring.

11. Serverless Data Lake and AI-powered Analytics Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng data lake serverless với khả năng phân tích nâng cao sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon S3, AWS Lake Formation, Amazon Athena, Amazon Comprehend, Amazon Forecast, AWS Glue, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép ingestion, storage, và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nền tảng cần hỗ trợ xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, tự động categorize và extract insights từ dữ liệu text, và cung cấp khả năng dự báo. Đảm bảo quản lý quyền truy cập chi tiết và tuân thủ các quy định về dữ liệu.

• Gợi ý: Sử dụng S3 cho data lake storage, Lake Formation để quản lý quyền truy cập, Athena cho serverless queries, Comprehend để phân tích text, Forecast cho time-series forecasting, Glue cho ETL jobs, QuickSight cho visualizations.

12. Secure Multi-Region API Gateway with Global Acceleration

• Giới thiệu: Xây dựng API Gateway đa khu vực với bảo mật nâng cao và tối ưu hóa độ trễ toàn cầu.

• Tech stack: Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon DynamoDB Global Tables, AWS WAF, AWS Global Accelerator, AWS Certificate Manager, AWS CloudHSM

• Đề bài: Thiết kế và triển khai API Gateway có khả năng xử lý hàng triệu requests mỗi giây, đảm bảo độ trễ thấp cho người dùng toàn cầu, và cung cấp bảo mật cao cấp. Hệ thống cần hỗ trợ authentication/authorization, chống DDoS, và đảm bảo tính nhất quán dữ liệu trên các khu vực.

• Gợi ý: Sử dụng API Gateway để expose APIs, Lambda cho business logic, DynamoDB Global Tables cho dữ liệu đa khu vực, WAF để bảo vệ chống tấn công, Global Accelerator để tối ưu routing, ACM cho SSL/TLS, CloudHSM cho quản lý khóa bảo mật.

13. Multi-Account DevSecOps Pipeline for Containerized Applications

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline DevSecOps trên nhiều tài khoản AWS cho các ứng dụng containerized.

• Tech stack: AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, Amazon ECR, Amazon EKS, AWS Security Hub, Amazon Inspector, AWS Config, AWS Organizations

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline CI/CD tự động hóa việc build, test, scan bảo mật, và triển khai các ứng dụng containerized trên nhiều môi trường (dev, staging, prod) trong các tài khoản AWS riêng biệt. Pipeline cần đảm bảo tuân thủ các chính sách bảo mật, quản lý cấu hình, và cung cấp khả năng rollback tự động.

• Gợi ý: Sử dụng CodePipeline cho orchestration, CodeBuild cho build và test, ECR để lưu trữ container images, EKS cho Kubernetes cluster, Security Hub và Inspector cho security scanning, Config cho compliance checking, Organizations để quản lý multi-account.

14. Serverless Data Transformation and ETL Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng serverless cho data transformation và ETL với khả năng mở rộng cao.

• Tech stack: AWS Glue, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Athena, AWS Step Functions, Amazon EventBridge, AWS Lake Formation

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép xử lý và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, hỗ trợ cả batch và streaming processing. Nền tảng cần cung cấp khả năng orchestrate các jobs phức tạp, xử lý lỗi tự động, và đảm bảo data lineage và governance.

• Gợi ý: Sử dụng Glue cho ETL jobs, Lambda cho custom transformations, S3 cho data storage, Athena cho ad-hoc queries, Step Functions để orchestrate complex workflows, EventBridge để trigger jobs, Lake Formation cho data governance.

15. AI-Powered Fraud Detection System for Financial Transactions

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận sử dụng AI cho các giao dịch tài chính.

• Tech stack: Amazon SageMaker, Amazon Kinesis Data Analytics, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon SNS, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây, sử dụng machine learning để phát hiện các patterns bất thường và gian lận tiềm ẩn. Hệ thống cần hoạt động real-time, có khả năng tự học và cập nhật mô hình, và tích hợp với các hệ thống cảnh báo.

• Gợi ý: Sử dụng SageMaker để train và deploy ML models, Kinesis Data Analytics cho real-time processing, Lambda cho serverless logic, DynamoDB để lưu trữ transaction data, SNS cho alerting, CloudWatch cho monitoring và logging.

16. Serverless AI-powered Content Moderation System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống kiểm duyệt nội dung sử dụng AI với kiến trúc serverless.

• Tech stack: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon SQS, Amazon DynamoDB, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng tự động kiểm duyệt hình ảnh, video và văn bản được tải lên bởi người dùng. Hệ thống cần xử lý hàng triệu nội dung mỗi ngày, hoạt động real-time, có khả năng mở rộng tự động, và cung cấp dashboard để quản trị viên xem xét các trường hợp cần kiểm duyệt thủ công.

• Gợi ý: Sử dụng Rekognition cho image/video analysis, Comprehend cho text analysis, Lambda cho xử lý serverless, S3 để lưu trữ nội dung, SQS để quản lý hàng đợi công việc, DynamoDB để lưu trữ metadata và kết quả, CloudWatch cho monitoring và alerting.

17. Multi-Region Disaster Recovery Solution with Automated Failover

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp disaster recovery đa khu vực với khả năng failover tự động.

• Tech stack: Amazon EC2 Auto Scaling, Amazon RDS Multi-AZ, AWS Database Migration Service, Amazon Route 53, AWS Lambda, Amazon CloudWatch, AWS Systems Manager

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp DR có khả năng tự động chuyển đổi sang khu vực dự phòng khi có sự cố, đảm bảo RPO và RTO tối thiểu. Giải pháp cần hỗ trợ database replication, automated failover testing, và cung cấp khả năng rollback khi cần thiết.

• Gợi ý: Sử dụng EC2 Auto Scaling cho compute layer, RDS Multi-AZ cho database high availability, DMS cho database replication, Route 53 cho DNS failover, Lambda để tự động hóa failover process, CloudWatch cho monitoring, Systems Manager cho automated DR drills.

18. Serverless Data Streaming and Real-time Analytics Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng xử lý dữ liệu streaming và phân tích real-time serverless.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Analytics, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon OpenSearch Service, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng ingestion, xử lý và phân tích hàng triệu events mỗi giây từ nhiều nguồn dữ liệu. Nền tảng cần hỗ trợ xử lý real-time, tính toán các metrics phức tạp, và cung cấp khả năng visualize kết quả theo thời gian thực.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho data ingestion, Kinesis Data Analytics cho real-time processing, Lambda cho custom processing, DynamoDB để lưu trữ kết quả, OpenSearch Service cho indexing và search, QuickSight cho real-time dashboards.

19. Secure Containerized Microservices with Zero Trust Network

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc microservices containerized với mô hình bảo mật Zero Trust.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App Mesh, AWS Certificate Manager, AWS Secrets Manager, Amazon GuardDuty, AWS Security Hub, AWS WAF

• Đề bài: Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices đảm bảo nguyên tắc "never trust, always verify" cho mọi request. Kiến trúc cần hỗ trợ mTLS giữa các services, quản lý secrets an toàn, detection các mối đe dọa bảo mật, và cung cấp visibility đầy đủ vào traffic giữa các services.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để orchestrate containers, App Mesh để implement service mesh với mTLS, ACM để quản lý certificates, Secrets Manager để quản lý secrets, GuardDuty và Security Hub cho threat detection, WAF để bảo vệ APIs.

20. Serverless ETL and Data Lake Formation for Multiple Data Sources

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp ETL serverless và data lake formation cho nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

• Tech stack: AWS Glue, Amazon S3, AWS Lake Formation, Amazon Athena, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Step Functions

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp có khả năng thu thập, chuyển đổi và load dữ liệu từ nhiều nguồn (databases, APIs, file-based) vào data lake. Giải pháp cần hỗ trợ data cataloging tự động, data quality checks, và cung cấp khả năng query ad-hoc trên toàn bộ data lake.

• Gợi ý: Sử dụng Glue cho ETL jobs và data cataloging, S3 cho data lake storage, Lake Formation để quản lý quyền truy cập, Athena cho serverless queries, Lambda cho custom transformations, EventBridge để trigger jobs, Step Functions để orchestrate complex ETL workflows.

21. Secure Multi-Account Data Sharing and Governance Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng chia sẻ và quản trị dữ liệu an toàn trên nhiều tài khoản AWS.

• Tech stack: AWS Lake Formation, AWS RAM (Resource Access Manager), AWS KMS, Amazon Athena, AWS Glue, Amazon S3, AWS Organizations

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép chia sẻ dữ liệu an toàn giữa các bộ phận trong tổ chức, đồng thời duy trì kiểm soát truy cập chi tiết và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu. Nền tảng cần hỗ trợ data lineage, audit logging, và cung cấp khả năng phân tích dữ liệu phân tán.

• Gợi ý: Sử dụng Lake Formation để quản lý quyền truy cập dữ liệu, RAM để chia sẻ tài nguyên giữa các tài khoản, KMS cho mã hóa, Athena cho truy vấn phân tán, Glue để catalog dữ liệu, S3 để lưu trữ, và Organizations để quản lý chính sách trên nhiều tài khoản.

22. Serverless Event-Driven Microservices Architecture

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc microservices serverless event-driven.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon EventBridge, AWS Step Functions, Amazon DynamoDB, Amazon SNS, Amazon SQS

• Đề bài: Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices sử dụng các dịch vụ serverless, với khả năng xử lý hàng triệu events mỗi giờ. Kiến trúc cần hỗ trợ loose coupling giữa các services, có khả năng scale tự động, và cung cấp observability đầy đủ.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda cho business logic, API Gateway để expose APIs, EventBridge để route events, Step Functions để orchestrate complex workflows, DynamoDB cho data storage, SNS và SQS cho asynchronous communication.

23. Hybrid Cloud Data Processing and Analytics Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng xử lý và phân tích dữ liệu trên môi trường hybrid cloud.

• Tech stack: Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, AWS Direct Connect, AWS Storage Gateway

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép xử lý và phân tích dữ liệu từ cả on-premises và cloud sources. Nền tảng cần hỗ trợ big data processing, data warehousing, và cung cấp khả năng visualize kết quả. Đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ khi di chuyển dữ liệu giữa on-premises và cloud.

• Gợi ý: Sử dụng EMR cho big data processing, Glue cho ETL, Redshift cho data warehousing, QuickSight cho visualizations, Direct Connect cho kết nối bảo mật tốc độ cao, Storage Gateway để tích hợp storage on-premises với cloud.

24. Global Multi-Region Serverless Application with Latency-Based Routing

• Giới thiệu: Xây dựng ứng dụng serverless đa khu vực với khả năng routing dựa trên độ trễ.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator, Amazon Route 53

• Đề bài: Thiết kế và triển khai ứng dụng serverless có khả năng phục vụ người dùng toàn cầu với độ trễ thấp nhất. Ứng dụng cần hỗ trợ auto-scaling, đảm bảo tính nhất quán dữ liệu trên các khu vực, và có khả năng chịu lỗi khu vực.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda để triển khai business logic, API Gateway để expose APIs, DynamoDB Global Tables cho dữ liệu đa khu vực, CloudFront cho caching, Global Accelerator để tối ưu network performance, Route 53 với latency-based routing.

25. Multi-Region Data Analytics and Business Intelligence Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu và business intelligence đa khu vực.

• Tech stack: Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS Glue, Amazon QuickSight, Amazon S3, AWS Lambda, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn trên nhiều khu vực địa lý. Nền tảng cần hỗ trợ data warehousing, ad-hoc queries, ETL tự động, và cung cấp dashboards tương tác. Đảm bảo hiệu suất cao và tuân thủ các quy định về dữ liệu cụ thể theo từng khu vực.

• Gợi ý: Sử dụng Redshift cho data warehousing, Athena cho ad-hoc queries, Glue cho ETL và data cataloging, QuickSight cho visualizations và dashboards, S3 cho data lake storage, Lambda cho custom processing, CloudWatch cho monitoring và alerting.

26. Serverless Streaming Data Processing Pipeline with Machine Learning

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu streaming serverless tích hợp với machine learning.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon SageMaker, Amazon DynamoDB, Amazon CloudWatch, AWS Step Functions

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng xử lý và phân tích hàng triệu records dữ liệu streaming mỗi phút, sử dụng machine learning để phát hiện anomalies và dự đoán trends. Pipeline cần hỗ trợ real-time processing, có khả năng tự động cập nhật mô hình ML, và cung cấp alerting system.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho data ingestion, Lambda cho stream processing, SageMaker để train và deploy ML models, DynamoDB để lưu trữ kết quả, CloudWatch cho monitoring và alerting, Step Functions để orchestrate ML training workflow.

27. Multi-Account AWS Cost Optimization and Governance Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng quản lý và tối ưu hóa chi phí AWS trên nhiều tài khoản.

• Tech stack: AWS Organizations, AWS Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Trusted Advisor, AWS Lambda, Amazon SNS, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng theo dõi, phân tích và tối ưu hóa chi phí AWS trên toàn bộ tổ chức. Nền tảng cần hỗ trợ tạo budget tự động, cảnh báo vượt ngưỡng chi phí, đề xuất tối ưu hóa, và cung cấp dashboards cho việc visualization chi phí.

• Gợi ý: Sử dụng Organizations để quản lý multi-account, Cost Explorer và Budgets cho theo dõi và kiểm soát chi phí, Trusted Advisor cho cost optimization recommendations, Lambda để tự động hóa tasks, SNS cho alerting, QuickSight cho cost dashboards.

28. Containerized Machine Learning Model Deployment Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng để triển khai và quản lý các mô hình machine learning containerized.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Fargate, Amazon ECR, AWS Lambda, Amazon API Gateway, AWS Step Functions, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép data scientists dễ dàng đóng gói, triển khai và quản lý các mô hình ML trong containers. Nền tảng cần hỗ trợ auto-scaling, A/B testing, model versioning, và monitoring hiệu suất mô hình.

• Gợi ý: Sử dụng EKS với Fargate để run ML containers, ECR để lưu trữ container images, Lambda và API Gateway để create inference APIs, Step Functions để orchestrate deployment workflow, CloudWatch cho monitoring và logging.

29. Serverless Content Management and Delivery Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng quản lý và phân phối nội dung serverless.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon S3, Amazon CloudFront, Amazon DynamoDB, AWS AppSync, Amazon Cognito, AWS Amplify

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép người dùng tạo, quản lý và phân phối nội dung đa phương tiện. Nền tảng cần hỗ trợ content versioning, CDN integration, real-time updates, và cung cấp APIs GraphQL cho frontend applications.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda cho backend logic, S3 để lưu trữ nội dung, CloudFront cho CDN, DynamoDB để lưu trữ metadata, AppSync để cung cấp GraphQL API, Cognito cho authentication, Amplify để phát triển và host frontend.

30. Multi-Account Security Compliance and Audit Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng đảm bảo tuân thủ bảo mật và kiểm toán trên nhiều tài khoản AWS.

• Tech stack: AWS Security Hub, AWS Config, Amazon GuardDuty, AWS IAM Access Analyzer, AWS CloudTrail, Amazon EventBridge, AWS Lambda

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động kiểm tra, báo cáo và remediate các vấn đề về bảo mật và compliance trên toàn bộ tài khoản trong tổ chức. Nền tảng cần hỗ trợ custom security policies, real-time alerting, và tích hợp với các công cụ SIEM bên ngoài.

• Gợi ý: Sử dụng Security Hub để tập trung quản lý bảo mật, Config để assess resource configurations, GuardDuty cho threat detection, IAM Access Analyzer để phân tích quyền truy cập, CloudTrail cho audit logging, EventBridge để trigger automated remediation, Lambda để thực hiện custom remediation actions.

31. Serverless Data Lake and Analytics Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng data lake và analytics serverless.

• Tech stack: Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum, Amazon QuickSight, AWS Lambda, Amazon Cognito

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép lưu trữ, xử lý và phân tích petabyte dữ liệu từ nhiều nguồn. Nền tảng cần hỗ trợ data cataloging tự động, ETL jobs, ad-hoc queries, và cung cấp self-service analytics cho business users.

• Gợi ý: Sử dụng S3 cho data lake storage, Glue cho data cataloging và ETL, Athena cho serverless SQL queries, Redshift Spectrum cho phân tích dữ liệu lớn, QuickSight cho visualizations, Lambda cho custom processing, Cognito cho user authentication.

32. Containerized Microservices Platform with Service Mesh and Observability

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng microservices containerized với service mesh và khả năng observability cao.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App Mesh, AWS X-Ray, Amazon CloudWatch, AWS Distro for OpenTelemetry, Prometheus, Grafana

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép phát triển, triển khai và quản lý các microservices containerized với khả năng observability cao, traffic management nâng cao, và bảo mật service-to-service. Nền tảng cần hỗ trợ distributed tracing, metrics collection, và centralized logging.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để orchestrate containers, App Mesh cho service mesh functionality, X-Ray và CloudWatch cho distributed tracing và logging, AWS Distro for OpenTelemetry để collect và export telemetry data, Prometheus và Grafana cho advanced monitoring và alerting.

33. Serverless Event-Driven Data Processing Pipeline

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu serverless event-driven.

• Tech stack: Amazon S3, AWS Lambda, Amazon SQS, Amazon SNS, AWS Step Functions, Amazon EventBridge, Amazon DynamoDB

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng xử lý hàng triệu files mỗi ngày, với các bước xử lý phức tạp và phụ thuộc lẫn nhau. Pipeline cần hỗ trợ error handling, retries, và cung cấp visibility vào trạng thái của mỗi file trong quá trình xử lý.

• Gợi ý: Sử dụng S3 để trigger events khi có file mới, Lambda cho serverless processing, SQS cho decoupling và buffering, SNS cho fanout, Step Functions để orchestrate complex workflows, EventBridge để route custom events, DynamoDB để track processing state.

34. Multi-Region Active-Active Application Architecture

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc ứng dụng active-active trên nhiều region.

• Tech stack: Amazon EC2 Auto Scaling, Amazon Aurora Global Database, Amazon DynamoDB Global Tables, AWS Global Accelerator, Amazon CloudFront, AWS Lambda@Edge

• Đề bài: Thiết kế và triển khai ứng dụng có khả năng chạy đồng thời trên nhiều region AWS, đảm bảo high availability và disaster recovery. Ứng dụng cần hỗ trợ low-latency access cho người dùng toàn cầu, đồng bộ dữ liệu real-time giữa các region, và có khả năng tự động chuyển đổi khi có sự cố.

• Gợi ý: Sử dụng EC2 Auto Scaling cho compute layer, Aurora Global Database và DynamoDB Global Tables cho multi-region data replication, Global Accelerator để route traffic, CloudFront cho content delivery, Lambda@Edge cho geo-based customization.

35. Serverless AI-Powered Document Processing Pipeline

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý tài liệu serverless sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Textract, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition, AWS Step Functions, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon OpenSearch Service

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng tự động xử lý hàng nghìn tài liệu mỗi giờ, bao gồm OCR, entity extraction, classification, và indexing. Pipeline cần hỗ trợ nhiều loại tài liệu khác nhau và cung cấp khả năng tìm kiếm full-text trên nội dung đã xử lý.

• Gợi ý: Sử dụng Textract cho OCR, Comprehend cho NLP tasks, Rekognition cho image analysis, Step Functions để orchestrate workflow, Lambda cho custom processing, S3 để lưu trữ tài liệu, OpenSearch Service cho full-text search.

36. Scalable Real-Time Bidding Platform for Ad Tech

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng real-time bidding cho ngành công nghiệp quảng cáo.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon ElastiCache, Amazon DynamoDB, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng xử lý hàng trăm nghìn bid requests mỗi giây với độ trễ dưới 100ms. Nền tảng cần hỗ trợ real-time analytics, dynamic pricing based on machine learning models, và cung cấp APIs cho các DSPs (Demand-Side Platforms) và SSPs (Supply-Side Platforms).

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho ingestion, Lambda cho bid processing, ElastiCache để caching user profiles và bid data, DynamoDB cho real-time data storage, CloudFront và Global Accelerator để giảm độ trễ.

37. Serverless Multi-Tenant SaaS Application Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng ứng dụng SaaS multi-tenant sử dụng kiến trúc serverless.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Cognito, Amazon DynamoDB, AWS AppSync, AWS Step Functions, Amazon EventBridge

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép phát triển và vận hành các ứng dụng SaaS multi-tenant. Nền tảng cần hỗ trợ tenant isolation, dynamic scaling, metering và billing, và cung cấp khả năng customization cho từng tenant.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda cho business logic, API Gateway cho RESTful APIs, Cognito cho authentication, DynamoDB với partition key strategy cho data isolation, AppSync cho GraphQL APIs, Step Functions cho complex workflows, EventBridge cho inter-service communication.

38. Hybrid Cloud Data Migration and Synchronization Solution

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp migration và đồng bộ hóa dữ liệu giữa on-premises và cloud.

• Tech stack: AWS Database Migration Service, AWS DataSync, Amazon S3, Amazon EFS, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Storage Gateway

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp cho phép di chuyển và đồng bộ hóa dữ liệu từ các nguồn on-premises (databases, file systems) lên AWS một cách liên tục và an toàn. Giải pháp cần hỗ trợ incremental synchronization, data validation, và cung cấp visibility vào quá trình migration.

• Gợi ý: Sử dụng DMS cho database migration, DataSync cho file transfer, S3 và EFS cho cloud storage, Lambda cho custom transformations, EventBridge để trigger sync jobs, Storage Gateway để tích hợp với on-premises systems.

39. Serverless Machine Learning Model Training and Deployment Pipeline

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline serverless để train và triển khai mô hình machine learning.

• Tech stack: Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon S3, AWS Step Functions, Amazon ECR, Amazon API Gateway, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline tự động hóa quá trình train, evaluate, và deploy các mô hình machine learning. Pipeline cần hỗ trợ version control cho mô hình và data, A/B testing, và monitoring hiệu suất mô hình trong production.

• Gợi ý: Sử dụng SageMaker cho model training và hosting, Lambda để trigger và điều phối các bước trong pipeline, S3 để lưu trữ data và model artifacts, Step Functions để orchestrate end-to-end workflow, ECR để lưu trữ custom training và inference code, API Gateway để expose model endpoints, CloudWatch để monitor model performance.

40. Multi-Region, Multi-Account AWS Infrastructure as Code Solution

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp Infrastructure as Code (IaC) cho môi trường AWS đa region và đa account.

• Tech stack: AWS CloudFormation, AWS CDK, AWS Organizations, AWS Config, AWS Systems Manager, GitHub Actions

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp cho phép quản lý và triển khai infrastructure trên nhiều region và account AWS thông qua code. Giải pháp cần hỗ trợ version control, automated testing, approval workflows, và compliance checking cho infrastructure changes.

• Gợi ý: Sử dụng CloudFormation hoặc CDK để define infrastructure, Organizations để manage multi-account setup, Config để ensure compliance, Systems Manager để automate cross-account actions, GitHub Actions để implement CI/CD pipeline cho IaC.

41. Serverless Event-Driven Microservices with CQRS and Event Sourcing

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc microservices serverless sử dụng patterns CQRS và Event Sourcing.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon EventBridge, AWS Step Functions, Amazon ElastiCache

• Đề bài: Thiết kế và triển khai kiến trúc microservices sử dụng Command Query Responsibility Segregation (CQRS) và Event Sourcing để đảm bảo scalability và consistency. Kiến trúc cần hỗ trợ eventual consistency, event replay, và cung cấp khả năng query hiệu quả.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda cho command và query handlers, DynamoDB để lưu trữ events và view models, Kinesis Data Streams cho event streaming, EventBridge để route events, Step Functions để manage sagas, ElastiCache để caching read models.

42. AI-Powered Content Moderation and Analysis Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng kiểm duyệt và phân tích nội dung sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Transcribe, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon SQS, Amazon DynamoDB, Amazon OpenSearch Service

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động kiểm duyệt và phân tích nội dung đa phương tiện (hình ảnh, video, audio, text) theo thời gian thực. Nền tảng cần hỗ trợ custom moderation rules, content tagging, sentiment analysis, và cung cấp APIs cho integration.

• Gợi ý: Sử dụng Rekognition cho image/video analysis, Comprehend cho text analysis, Transcribe cho speech-to-text, Lambda cho custom processing, S3 để lưu trữ content, SQS để manage processing queue, DynamoDB để lưu trữ metadata, OpenSearch Service cho full-text search và analytics.

43. Scalable Real-Time Analytics Platform for Gaming

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng phân tích real-time cho ngành công nghiệp game.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Analytics, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon OpenSearch Service

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng thu thập và phân tích hàng triệu events từ game mỗi giây, cung cấp insights real-time về player behavior, game performance, và monetization. Nền tảng cần hỗ trợ real-time leaderboards, anomaly detection, và long-term trend analysis.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho data ingestion, Kinesis Data Analytics cho real-time processing, Lambda cho custom analytics, DynamoDB để lưu trữ real-time data, Redshift cho data warehousing, QuickSight cho visualizations, OpenSearch Service cho log analytics và search.

44. Serverless Global Content Distribution Network

• Giới thiệu: Xây dựng mạng phân phối nội dung toàn cầu sử dụng kiến trúc serverless.

• Tech stack: Amazon CloudFront, AWS Lambda@Edge, Amazon S3, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon Route 53, AWS WAF

• Đề bài: Thiết kế và triển khai CDN có khả năng phân phối nội dung động và tĩnh trên quy mô toàn cầu với độ trễ thấp. Hệ thống cần hỗ trợ personalization dựa trên location, A/B testing, và bảo vệ chống DDoS.

• Gợi ý: Sử dụng CloudFront làm CDN chính, Lambda@Edge để customize content delivery, S3 để lưu trữ static content, DynamoDB Global Tables cho distributed data storage, Route 53 cho DNS management, WAF để bảo vệ chống các cuộc tấn công web.

45. Multi-Region Serverless Backend for Mobile and Web Applications

• Giới thiệu: Xây dựng backend serverless đa khu vực cho ứng dụng mobile và web.

• Tech stack: AWS AppSync, Amazon DynamoDB Global Tables, AWS Lambda, Amazon Cognito, Amazon S3, AWS Global Accelerator

• Đề bài: Thiết kế và triển khai backend serverless có khả năng phục vụ người dùng toàn cầu với độ trễ thấp. Backend cần hỗ trợ real-time data synchronization, offline capabilities, và cung cấp APIs GraphQL.

• Gợi ý: Sử dụng AppSync để cung cấp GraphQL APIs, DynamoDB Global Tables cho data storage đa khu vực, Lambda cho business logic, Cognito cho user authentication, S3 để lưu trữ user-generated content, Global Accelerator để optimize network performance.

46. AI-Driven Customer Insights and Personalization Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng phân tích khách hàng và cá nhân hóa sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Personalize, Amazon Comprehend, Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, AWS Lambda

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng phân tích hành vi khách hàng, tạo ra các recommendations cá nhân hóa, và cung cấp insights cho marketing teams. Nền tảng cần hỗ trợ real-time personalization, sentiment analysis, và customer segmentation.

• Gợi ý: Sử dụng Personalize cho recommendation engines, Comprehend cho sentiment analysis, SageMaker để train custom ML models, Glue cho ETL jobs, Redshift cho data warehousing, QuickSight cho business intelligence, Lambda để integrate các services.

47. Multi-Account AWS Security and Compliance Automation Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng tự động hóa bảo mật và tuân thủ cho môi trường AWS đa tài khoản.

• Tech stack: AWS Organizations, AWS Config, AWS Security Hub, Amazon GuardDuty, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Systems Manager

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động kiểm tra, báo cáo và khắc phục các vấn đề về bảo mật và tuân thủ trên toàn bộ tài khoản trong tổ chức. Nền tảng cần hỗ trợ custom compliance rules, real-time alerting, và automated remediation.

• Gợi ý: Sử dụng Organizations để manage multi-account setup, Config để assess resource configurations, Security Hub để centralize security findings, GuardDuty cho threat detection, Lambda để automate remediation tasks, EventBridge để trigger workflows, Systems Manager để execute actions across accounts.

48. AI-Powered Knowledge Base and Intelligent Search Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng knowledge base và tìm kiếm thông minh sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Bedrock, Amazon Kendra, Amazon OpenSearch Service, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động xây dựng và duy trì knowledge base từ nhiều nguồn dữ liệu, cung cấp khả năng tìm kiếm thông minh và trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh. Nền tảng cần hỗ trợ multi-language, semantic search, và có khả năng tự cập nhật kiến thức.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để tạo và fine-tune large language models cho việc xây dựng knowledge base, Kendra cho intelligent search, OpenSearch Service để index và search data, Lambda để xử lý queries, S3 để lưu trữ documents, DynamoDB để lưu metadata.

49. Serverless Natural Language Processing Pipeline for Text Analytics

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý ngôn ngữ tự nhiên serverless cho phân tích văn bản.

• Tech stack: Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon SQS, Amazon Athena, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng xử lý và phân tích hàng triệu documents văn bản mỗi ngày. Pipeline cần hỗ trợ entity recognition, sentiment analysis, topic modeling, và text summarization.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để tạo custom NLP models, Comprehend cho pre-built NLP tasks, Lambda để orchestrate processing steps, S3 để lưu trữ input và output, SQS để manage processing queue, Athena để query processed data, QuickSight để visualize insights.

50. AI-Driven Customer Service Automation Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng tự động hóa dịch vụ khách hàng sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Bedrock, Amazon Lex, Amazon Connect, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Comprehend

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động xử lý các yêu cầu của khách hàng thông qua chatbot và voice interfaces. Nền tảng cần hỗ trợ natural language understanding, context-aware responses, và seamless handover to human agents when necessary.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để create và customize large language models cho complex conversations, Lex để build chatbots, Connect cho voice interactions, Lambda để handle business logic, DynamoDB để store conversation history, Comprehend để analyze customer sentiment.

51. Intelligent Document Processing and Analysis System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống xử lý và phân tích tài liệu thông minh.

• Tech stack: Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Comprehend, AWS Step Functions, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Athena

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng tự động xử lý, phân tích và trích xuất thông tin từ nhiều loại tài liệu khác nhau (ví dụ: hóa đơn, hợp đồng, báo cáo). Hệ thống cần hỗ trợ OCR, named entity recognition, document classification, và tạo ra các insights từ nội dung tài liệu.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để train models cho document understanding, Textract cho OCR và data extraction, Comprehend cho NLP tasks, Step Functions để orchestrate processing workflow, Lambda cho custom logic, S3 để lưu trữ documents, Athena để query extracted data.

52. Multi-Modal AI Content Generation Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng tạo nội dung đa phương thức sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Bedrock, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway, Amazon CloudFront

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động tạo nội dung đa phương thức (text, image, audio) dựa trên input của người dùng. Nền tảng cần hỗ trợ style transfer, content personalization, và có khả năng tích hợp với các ứng dụng khác thông qua APIs.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để access và fine-tune các models cho text và image generation, Lambda để handle requests và orchestrate generation process, S3 để lưu trữ generated content, DynamoDB để manage metadata và user preferences, API Gateway để expose APIs, CloudFront để deliver content.

53. Secure Multi-Region Data Processing Pipeline with AI Insights

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline xử lý dữ liệu đa khu vực với khả năng phân tích AI và đảm bảo bảo mật cao.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon S3, AWS KMS, AWS IAM, Amazon Athena, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng thu thập, xử lý dữ liệu từ nhiều khu vực, áp dụng AI để phân tích insights, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ quy định về dữ liệu. Pipeline cần hỗ trợ encryption in-transit và at-rest, fine-grained access control, và audit logging.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho data ingestion, Lambda để xử lý dữ liệu, Bedrock để áp dụng AI models, S3 cho data lake với encryption, KMS để quản lý keys, IAM để control access, Athena cho ad-hoc queries, QuickSight để visualize insights.

54. Serverless Event-Driven Architecture with AI-Enhanced Decision Making

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc serverless event-driven với khả năng ra quyết định được tăng cường bởi AI.

• Tech stack: Amazon EventBridge, AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon DynamoDB, AWS Step Functions, Amazon SNS, AWS X-Ray

• Đề bài: Thiết kế và triển khai kiến trúc có khả năng xử lý hàng triệu sự kiện mỗi giờ, sử dụng AI để phân tích và đưa ra quyết định tự động. Kiến trúc cần đảm bảo loose coupling, scalability, và observability cao.

• Gợi ý: Sử dụng EventBridge để route events, Lambda để xử lý events, Bedrock để áp dụng AI cho decision making, DynamoDB để lưu trữ state, Step Functions để orchestrate complex workflows, SNS để notify về decisions, X-Ray để tracing.

55. AI-Powered Compliance Monitoring and Reporting System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống giám sát và báo cáo tuân thủ sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Bedrock, AWS Config, Amazon Macie, Amazon GuardDuty, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon QuickSight

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng tự động theo dõi, phân tích và báo cáo về tình trạng tuân thủ trên toàn bộ tài khoản AWS. Hệ thống cần sử dụng AI để phát hiện các patterns bất thường, dự đoán potential compliance issues, và tự động tạo báo cáo.

• Gợi ý: Sử dụng Bedrock để train models cho anomaly detection và predictive analytics, Config để assess resource configurations, Macie cho data privacy, GuardDuty cho threat detection, Lambda để xử lý và phân tích dữ liệu, S3 để lưu trữ logs và reports, Redshift cho data warehousing, QuickSight để tạo dashboards.

56. Hybrid Cloud Data Analytics Platform with AI Capabilities

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu hybrid cloud với khả năng AI.

• Tech stack: Amazon Redshift, AWS Glue, Amazon S3, Amazon Athena, Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, AWS Direct Connect, AWS Storage Gateway

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép tổ chức phân tích dữ liệu từ cả on-premises và cloud sources, áp dụng AI để tạo ra insights. Nền tảng cần đảm bảo data security, support for data governance, và khả năng scale để xử lý petabyte dữ liệu.

• Gợi ý: Sử dụng Redshift cho data warehousing, Glue cho ETL, S3 cho data lake, Athena cho serverless queries, SageMaker và Bedrock để train và deploy AI models, Direct Connect cho secure connectivity, Storage Gateway để integrate on-premises data.

57. Serverless Multi-Tenant SaaS Application with AI Features

• Giới thiệu: Xây dựng ứng dụng SaaS multi-tenant serverless với tích hợp AI.

• Tech stack: AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Cognito, Amazon DynamoDB, Amazon Bedrock, AWS AppSync, AWS WAF

• Đề bài: Thiết kế và triển khai ứng dụng SaaS có khả năng phục vụ hàng nghìn tenants, với các tính năng AI được cá nhân hóa cho từng tenant. Ứng dụng cần đảm bảo tenant isolation, auto-scaling, và cost allocation.

• Gợi ý: Sử dụng Lambda cho business logic, API Gateway cho RESTful APIs, Cognito cho authentication, DynamoDB với partition key strategy cho data isolation, Bedrock để provide AI capabilities, AppSync cho GraphQL APIs, WAF để protect against web attacks.

58. Serverless Data Lake with AI-Driven Data Catalog

• Giới thiệu: Xây dựng data lake serverless với khả năng tự động catalog sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon S3, AWS Lake Formation, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Bedrock, AWS Lambda, Amazon Cognito

• Đề bài: Thiết kế và triển khai data lake có khả năng tự động phân loại, gắn tag, và catalog dữ liệu sử dụng AI. Hệ thống cần hỗ trợ fine-grained access control, data lineage tracking, và cung cấp khả năng search và discovery hiệu quả.

• Gợi ý: Sử dụng S3 cho data storage, Lake Formation để manage permissions, Glue để crawl và catalog data, Athena cho serverless queries, Bedrock để train models cho data classification và tagging, Lambda để automate catalog processes, Cognito cho user authentication.

59. AI-Enhanced Disaster Recovery and Business Continuity Solution

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp disaster recovery và business continuity được tăng cường bởi AI.

• Tech stack: Amazon EC2 Auto Scaling, Amazon RDS, AWS Database Migration Service, Amazon Route 53, AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp DR có khả năng dự đoán và phản ứng với các sự cố tiềm ẩn sử dụng AI. Giải pháp cần hỗ trợ automated failover, intelligent load balancing, và self-healing capabilities.

• Gợi ý: Sử dụng EC2 Auto Scaling và RDS Multi-AZ cho high availability, DMS cho database replication, Route 53 cho DNS failover, Lambda để automate DR processes, Bedrock để train models cho predictive analytics và anomaly detection, CloudWatch cho monitoring.

60. Serverless MLOps Platform with Continuous Integration and Deployment

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng MLOps serverless với CI/CD cho mô hình machine learning.

• Tech stack: Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon ECR, AWS CodePipeline, Amazon S3, Amazon CloudWatch, Amazon Bedrock

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép data scientists phát triển, train, và deploy models ML với quy trình CI/CD tự động. Nền tảng cần hỗ trợ version control cho models và data, A/B testing, và monitoring hiệu suất model trong production.

• Gợi ý: Sử dụng SageMaker cho model development và hosting, Lambda để trigger và điều phối các bước trong pipeline, Step Functions để orchestrate ML workflows, ECR để store Docker images, CodePipeline cho CI/CD, S3 để lưu trữ data và model artifacts, CloudWatch để monitor model performance, Bedrock để augment custom models với pre-trained models.

61. AI-Powered Security Information and Event Management (SIEM) System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống SIEM sử dụng AI để phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa bảo mật.

• Tech stack: Amazon OpenSearch Service, Amazon Kinesis Data Firehose, AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon GuardDuty, AWS Security Hub, Amazon EventBridge

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống SIEM có khả năng thu thập, phân tích logs và events từ nhiều nguồn, sử dụng AI để phát hiện anomalies và potential threats. Hệ thống cần hỗ trợ real-time alerting, automated incident response, và threat intelligence integration.

• Gợi ý: Sử dụng OpenSearch Service để index và search logs, Kinesis Data Firehose để stream logs, Lambda để xử lý và enrich data, Bedrock để train models cho anomaly detection, GuardDuty và Security Hub để integrate với AWS security services, EventBridge để trigger automated responses.

62. Serverless Real-time Analytics Platform with AI-Driven Insights

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng phân tích real-time serverless với khả năng tạo insights sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Timestream, Amazon QuickSight, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng ingestion, xử lý và phân tích hàng triệu events mỗi giây, sử dụng AI để tạo ra insights và dự đoán trends. Nền tảng cần hỗ trợ real-time dashboards, anomaly detection, và khả năng scale tự động.

• Gợi ý: Sử dụng Kinesis Data Streams cho data ingestion, Lambda để xử lý streaming data, DynamoDB để lưu trữ processed data, Timestream cho time series data, QuickSight cho visualizations, Bedrock và SageMaker để train và deploy AI models cho predictive analytics và anomaly detection.

63. Multi-Region, AI-Enhanced Content Delivery Network

• Giới thiệu: Xây dựng CDN đa khu vực với khả năng tối ưu hóa và cá nhân hóa nội dung sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon CloudFront, AWS Lambda@Edge, Amazon S3, Amazon DynamoDB Global Tables, Amazon Bedrock, AWS WAF

• Đề bài: Thiết kế và triển khai CDN có khả năng phân phối nội dung động và tĩnh trên quy mô toàn cầu, sử dụng AI để tối ưu hóa caching, cá nhân hóa nội dung, và phát hiện/ngăn chặn các mối đe dọa bảo mật.

• Gợi ý: Sử dụng CloudFront cho content delivery, Lambda@Edge để xử lý requests tại edge, S3 để lưu trữ static content, DynamoDB Global Tables cho distributed data storage, Bedrock để train models cho content optimization và personalization, WAF để protect against web attacks.

64. AI-Powered Multi-Account Governance and Compliance Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng quản trị và tuân thủ đa tài khoản sử dụng AI.

• Tech stack: AWS Organizations, AWS Config, AWS Security Hub, Amazon GuardDuty, AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon Bedrock

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động kiểm tra, báo cáo và khắc phục các vấn đề về quản trị và tuân thủ trên toàn bộ tài khoản trong tổ chức. Nền tảng cần sử dụng AI để phát hiện anomalies, dự đoán potential compliance issues, và đề xuất best practices.

• Gợi ý: Sử dụng Organizations để manage multi-account setup, Config để assess resource configurations, Security Hub để centralize security findings, GuardDuty cho threat detection, Lambda để automate remediation tasks, EventBridge để trigger workflows, Bedrock để train models cho anomaly detection và predictive compliance.

65. Serverless Data Integration and ETL Platform with AI-Enhanced Data Quality

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng tích hợp và ETL dữ liệu serverless với khả năng đảm bảo chất lượng dữ liệu được tăng cường bởi AI.

• Tech stack: AWS Glue, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Athena, AWS Step Functions, Amazon Bedrock, Amazon DynamoDB

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, thực hiện transformations phức tạp, và sử dụng AI để detect và correct data quality issues. Nền tảng cần hỗ trợ data lineage tracking, error handling, và schema evolution.

• Gợi ý: Sử dụng Glue cho ETL jobs, Lambda cho custom transformations, S3 để lưu trữ data, Athena cho ad-hoc queries, Step Functions để orchestrate complex workflows, Bedrock để train models cho data quality assessment, DynamoDB để track metadata và job status.

66. AI-Driven Hybrid Cloud Application Modernization Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng hiện đại hóa ứng dụng hybrid cloud sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App2Container, AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Aurora, Amazon Bedrock, AWS Application Discovery Service

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng phân tích các ứng dụng legacy, đề xuất và thực hiện chiến lược hiện đại hóa (refactor, replatform, or lift-and-shift) sử dụng AI. Nền tảng cần hỗ trợ containerization, serverless transformation, và database migration.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run containerized apps, App2Container để containerize legacy apps, Lambda và API Gateway cho serverless components, Aurora cho modern database, Bedrock để train models cho application analysis và modernization recommendations, Application Discovery Service để gather information về on-premises apps.

67. Multi-Region Containerized Microservices Platform with AI-Powered Auto-scaling

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng microservices containerized đa khu vực với khả năng tự động scale sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Fargate, AWS App Mesh, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator, Amazon Bedrock, Prometheus, Grafana

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng microservices có khả năng chạy trên nhiều khu vực, sử dụng AI để dự đoán nhu cầu traffic và tự động scale. Nền tảng cần hỗ trợ service discovery, load balancing, và observability cao.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để orchestrate containers, Fargate cho serverless container execution, App Mesh cho service mesh, CloudFront và Global Accelerator cho global traffic routing, Bedrock để train models cho predictive auto-scaling, Prometheus và Grafana cho monitoring.

68. Serverless AI Model Serving Platform with Container Support

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng serving mô hình AI serverless có hỗ trợ containers.

• Tech stack: Amazon ECS, AWS Fargate, AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon ECR, AWS Step Functions, Amazon Bedrock

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng cho phép data scientists dễ dàng triển khai và phục vụ các mô hình ML, hỗ trợ cả serverless functions và containers. Nền tảng cần cung cấp auto-scaling, A/B testing, và model performance monitoring.

• Gợi ý: Sử dụng ECS với Fargate để run containerized models, Lambda cho lightweight model serving, API Gateway để expose model endpoints, ECR để store container images, Step Functions để orchestrate ML pipelines, Bedrock để augment custom models với pre-trained models.

69. Hybrid AI-Powered ETL and Data Processing Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng ETL và xử lý dữ liệu hybrid sử dụng AI.

• Tech stack: Amazon ECS Anywhere, AWS Glue, Amazon S3, Amazon Redshift, AWS DMS, Amazon Bedrock, AWS Outposts (optional)

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng xử lý và transform dữ liệu từ cả on-premises và cloud sources, sử dụng AI để optimize data flows và detect anomalies. Nền tảng cần hỗ trợ data quality checks, schema evolution, và secure data transfer.

• Gợi ý: Sử dụng ECS Anywhere để run containers on-premises, Glue cho ETL jobs, S3 cho data lake, Redshift cho data warehousing, DMS cho database migration, Bedrock để train models cho data flow optimization và anomaly detection.

70. Multi-Account Container Security and Compliance Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng bảo mật và tuân thủ cho containers trên nhiều tài khoản AWS.

• Tech stack: Amazon EKS, Amazon ECR, AWS Security Hub, Amazon Inspector, AWS Config, AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon Bedrock

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng quản lý bảo mật và tuân thủ cho workloads containerized trên nhiều tài khoản AWS. Nền tảng cần hỗ trợ image scanning, runtime security, network policy enforcement, và sử dụng AI để phát hiện và respond to security threats.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, ECR với image scanning, Security Hub để centralize security findings, Inspector cho vulnerability assessment, Config để enforce compliance rules, Lambda và EventBridge để automate security responses, Bedrock để train models cho advanced threat detection.

71. Multi-Region Kubernetes Network Security Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng bảo mật mạng cho Kubernetes trên nhiều khu vực.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Network Firewall, AWS Transit Gateway, Calico, AWS WAF, AWS CloudHSM

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng bảo mật mạng cho các cluster Kubernetes chạy trên nhiều khu vực AWS. Nền tảng cần hỗ trợ micro-segmentation, encrypted cross-region communication, DDoS protection, và integration với hardware security modules.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, Network Firewall cho north-south traffic protection, Transit Gateway cho inter-region connectivity, Calico cho network policies và micro-segmentation, WAF để protect các ingress points, CloudHSM cho key management.

72. Serverless Container Orchestration and Auto-scaling Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng orchestration và auto-scaling cho containers serverless.

• Tech stack: AWS Fargate, Amazon ECS, Application Auto Scaling, AWS App Mesh, Amazon CloudWatch, AWS X-Ray

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng tự động orchestrate và scale các containers dựa trên multiple metrics và custom rules. Nền tảng cần hỗ trợ blue/green deployments, circuit breaking, và distributed tracing.

• Gợi ý: Sử dụng Fargate cho serverless container execution, ECS cho container orchestration, Application Auto Scaling để define scaling policies, App Mesh cho service mesh capabilities, CloudWatch cho monitoring và triggering auto-scaling, X-Ray cho distributed tracing.

73. Zero Trust Network Architecture for Hybrid Cloud

• Giới thiệu: Xây dựng kiến trúc mạng Zero Trust cho môi trường hybrid cloud.

• Tech stack: AWS Transit Gateway, AWS Client VPN, AWS Network Firewall, AWS RAM, AWS IAM, AWS Systems Manager, AWS Security Hub

• Đề bài: Thiết kế và triển khai kiến trúc mạng Zero Trust kết nối môi trường on-premises với AWS cloud. Kiến trúc cần hỗ trợ micro-segmentation, just-in-time access, continuous authentication/authorization, và end-to-end encryption.

• Gợi ý: Sử dụng Transit Gateway cho network connectivity, Client VPN cho secure remote access, Network Firewall cho traffic inspection, RAM để share resources securely, IAM cho fine-grained access control, Systems Manager cho secure automation, Security Hub để centralize security monitoring.

74. Multi-Account Container Compliance and Governance Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng tuân thủ và quản trị cho containers trên nhiều tài khoản AWS.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Organizations, AWS Config, AWS CloudTrail, Amazon ECR, AWS Security Hub, Open Policy Agent

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng enforce và audit compliance policies cho workloads containerized trên nhiều tài khoản AWS. Nền tảng cần hỗ trợ policy-as-code, continuous compliance checking, và automated remediation.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, Organizations để manage multi-account setup, Config để define và check compliance rules, CloudTrail cho audit logging, ECR với scanning để ensure container security, Security Hub để aggregate findings, Open Policy Agent để implement custom policies.

75. High-Performance Computing (HPC) Container Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng container cho workloads High-Performance Computing.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Batch, Amazon FSx for Lustre, AWS ParallelCluster, Amazon EC2 Spot Instances, AWS Step Functions

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng container có khả năng chạy các workloads HPC phức tạp, hỗ trợ job scheduling, high-throughput file systems, và cost optimization thông qua sử dụng spot instances.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, Batch cho job scheduling, FSx for Lustre cho high-performance file system, ParallelCluster để simplify cluster management, EC2 Spot Instances để optimize costs, Step Functions để orchestrate complex HPC workflows.

76. Automated Multi-Region Patch Management and Compliance System

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống quản lý bản vá và tuân thủ tự động cho môi trường đa khu vực.

• Tech stack: AWS Systems Manager, AWS Organizations, Amazon EC2, Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Config

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng tự động quản lý bản vá cho cả EC2 instances và container workloads trên nhiều khu vực và tài khoản AWS. Hệ thống cần hỗ trợ custom patching schedules, compliance reporting, và rollback capabilities.

• Gợi ý: Sử dụng SSM Patch Manager để automate patching, Organizations để manage multi-account setup, SSM Automation để orchestrate patching workflows, Lambda và EventBridge để trigger patching jobs, Config để track patch compliance.

77. Secure Bastion-less Remote Access Solution

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp remote access an toàn không cần bastion hosts.

• Tech stack: AWS Systems Manager Session Manager, AWS IAM, AWS KMS, Amazon CloudWatch Logs, AWS CloudTrail, Amazon S3

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp cho phép engineers truy cập và quản lý EC2 instances và container hosts mà không cần public IPs hoặc bastion hosts. Giải pháp cần hỗ trợ fine-grained access control, session logging, và auditing.

• Gợi ý: Sử dụng SSM Session Manager cho secure shell access, IAM để control permissions, KMS để encrypt session data, CloudWatch Logs và S3 để store session logs, CloudTrail để audit access.

78. Centralized Configuration Management for Hybrid Environments

• Giới thiệu: Xây dựng hệ thống quản lý cấu hình tập trung cho môi trường hybrid.

• Tech stack: AWS Systems Manager, AWS OpsWorks, AWS AppConfig, AWS Lambda, Amazon S3, AWS Direct Connect, AWS Transit Gateway

• Đề bài: Thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng quản lý cấu hình cho cả resources trong AWS và on-premises. Hệ thống cần hỗ trợ version control cho configurations, automated deployments, và rollback capabilities.

• Gợi ý: Sử dụng SSM Parameter Store để store configurations, OpsWorks để manage application stacks, AppConfig để deploy configurations, Lambda để automate configuration updates, S3 để store configuration files, Direct Connect và Transit Gateway để secure connectivity với on-premises.

79. Container Fleet Management and Orchestration Platform

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng quản lý và orchestrate fleet containers.

• Tech stack: Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Systems Manager, AWS Fargate, Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, AWS App Mesh

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng có khả năng quản lý và orchestrate fleets of containers chạy trên cả ECS và EKS. Nền tảng cần hỗ trợ centralized management, automated deployments, health monitoring, và distributed tracing.

• Gợi ý: Sử dụng ECS và EKS để run containers, SSM để manage và configure container hosts, Fargate cho serverless container execution, CloudWatch để monitor container health, X-Ray cho distributed tracing, App Mesh cho service mesh capabilities.

80. Automated Disaster Recovery for Multi-Region Applications

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp disaster recovery tự động cho ứng dụng đa khu vực.

• Tech stack: AWS Systems Manager, Amazon Route 53, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Backup, Amazon S3, AWS CloudFormation

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp DR có khả năng tự động failover và failback cho ứng dụng chạy trên nhiều khu vực AWS. Giải pháp cần hỗ trợ automated health checks, data replication, và infrastructure-as-code cho DR environments.

• Gợi ý: Sử dụng SSM Automation để orchestrate DR workflows, Route 53 cho DNS failover, Lambda và EventBridge để trigger DR processes, AWS Backup để manage cross-region backups, S3 cho data replication, CloudFormation để define DR infrastructure as code.

81. Hybrid Cloud Disaster Recovery Solution with Continuous Replication

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp disaster recovery cho môi trường hybrid cloud với khả năng replication liên tục.

• Tech stack: AWS Elastic Disaster Recovery (DRS), AWS Direct Connect, AWS Transit Gateway, Amazon Route 53, AWS Systems Manager, AWS CloudFormation

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp DR có khả năng replicate workloads từ on-premises đến AWS một cách liên tục, với failover và failback tự động. Giải pháp cần hỗ trợ non-disruptive testing, point-in-time recovery, và automated recovery orchestration.

• Gợi ý: Sử dụng DRS để replicate on-premises servers to AWS, Direct Connect cho secure, dedicated connectivity, Transit Gateway cho network routing, Route 53 cho DNS failover, Systems Manager để automate recovery processes, CloudFormation để define và manage DR infrastructure.

82. Multi-Region Container Networking Platform with Advanced Security

• Giới thiệu: Xây dựng nền tảng networking cho containers trên nhiều region với tính năng bảo mật nâng cao.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App Mesh, AWS Transit Gateway, AWS Network Firewall, AWS WAF, Amazon GuardDuty, AWS Security Hub

• Đề bài: Thiết kế và triển khai nền tảng networking cho Kubernetes clusters chạy trên nhiều region AWS. Nền tảng cần hỗ trợ service mesh capabilities, encrypted cross-region communication, intrusion detection, và centralized security monitoring.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, App Mesh cho service mesh, Transit Gateway cho inter-region connectivity, Network Firewall để protect north-south traffic, WAF để protect against web attacks, GuardDuty cho threat detection, Security Hub để centralize security findings.

83. Serverless Event-Driven Container Deployment Pipeline

• Giới thiệu: Xây dựng pipeline triển khai container serverless và event-driven.

• Tech stack: AWS Fargate, Amazon ECR, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS Systems Manager Parameter Store

• Đề bài: Thiết kế và triển khai pipeline có khả năng tự động build, test, và deploy containers dựa trên các events (ví dụ: code commits, scheduled jobs). Pipeline cần hỗ trợ blue/green deployments, automated rollbacks, và secret management.

• Gợi ý: Sử dụng Fargate để run containers, ECR để store container images, Lambda để handle events và trigger deployments, EventBridge để route events, CodePipeline và CodeBuild để orchestrate CI/CD, Systems Manager Parameter Store để manage secrets và configurations.

84. Zero Trust Network Access for Container Workloads

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp Zero Trust Network Access cho workloads container.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS App Mesh, AWS IAM, AWS Certificate Manager, AWS Private Link, AWS Network Firewall, Amazon CloudWatch

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp Zero Trust cho các ứng dụng containerized, đảm bảo mọi network connection đều được authenticate, authorize, và encrypt. Giải pháp cần hỗ trợ fine-grained access control, service-to-service authentication, và continuous monitoring.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, App Mesh với mTLS cho service-to-service communication, IAM để manage identities và permissions, ACM để manage certificates, PrivateLink cho secure service connectivity, Network Firewall để inspect traffic, CloudWatch để monitor network activities.

85. Automated Disaster Recovery for Stateful Container Applications

• Giới thiệu: Xây dựng giải pháp disaster recovery tự động cho các ứng dụng container có state.

• Tech stack: Amazon EKS, AWS Elastic Disaster Recovery (DRS), Amazon EFS, Amazon Aurora Global Database, AWS Systems Manager, AWS Lambda, Amazon Route 53

• Đề bài: Thiết kế và triển khai giải pháp DR có khả năng replicate và recover stateful container applications across regions. Giải pháp cần hỗ trợ continuous data replication, automated failover và failback, và non-disruptive DR testing.

• Gợi ý: Sử dụng EKS để run Kubernetes clusters, DRS để replicate EKS node data, EFS với cross-region replication cho persistent storage, Aurora Global Database cho database replication, Systems Manager và Lambda để automate DR processes, Route 53 cho DNS failover.