Big Data là gì? Cách phân tích dữ liệu Big Data qua ví dụ cụ thể

Big Data cho phép xử lý, phân tích và trích xuất giá trị từ lượng dữ liệu lớn đến từ nhiều nguồn khác nhau. Mục đích chính của việc sử dụng Big Data là giúp doanh nghiệp, tổ chức và các cơ quan quản lý tìm ra các mẫu mã và nhận diện được xu hướng, quan điểm và nhu cầu của khách hàng, giúp họ ra quyết định tốt hơn về việc phát triển sản phẩm, dịch vụ và chiến lược kinh doanh. Vậy Big Data là gì? Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng? Ví dụ cụ thể về Big Data.

Big Data là gì?

Big Data (dữ liệu lớn) là sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc được thu thập bởi các tổ chức có thể được khai thác để lấy thông tin và được sử dụng trong  các dự án máy học, mô hình dự đoán và các ứng dụng phân tích nâng cao khác.

Các hệ thống xử lý và lưu trữ Big Data đã trở thành một thành phần phổ biến của kiến trúc quản lý dữ liệu  trong các tổ chức, kết hợp với các công cụ hỗ trợ  sử dụng phân tích Big Data. Big Data thường được đặc trưng bởi ba chữ V:

• khối lượng lớn dữ liệu trong nhiều môi trường;
• sự đa dạng của các loại dữ liệu  thường xuyên được lưu trữ trong các hệ thống dữ liệu lớn; và
• tốc độ mà phần lớn dữ liệu được tạo ra, thu thập và xử lý.

Những đặc điểm này lần đầu tiên được xác định vào năm 2001 bởi Doug Laney, khi đó là nhà phân tích tại công ty tư vấn Meta Group Inc.; Gartner tiếp tục phổ biến chúng sau khi mua lại Meta Group vào năm 2005. Gần đây, một số chữ V khác  đã được thêm vào các mô tả khác nhau về Big Data, bao gồm  tính xác thực, giá trị và tính biến đổi.

Mặc dù Big Data không tương đương với bất kỳ khối lượng dữ liệu cụ thể nào, nhưng việc triển khai Big Data thường liên quan đến terabyte, petabyte và thậm chí cả exabyte dữ liệu được tạo và thu thập theo thời gian.

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng?

Các công ty sử dụng dữ liệu lớn trong hệ thống của họ để cải thiện hoạt động, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, tạo các chiến dịch tiếp thị và thực hiện các hành động khác, cuối cùng, có thể tăng doanh thu và lợi nhuận. Các doanh nghiệp sử dụng nó một cách hiệu quả có lợi thế cạnh tranh tiềm năng so với những doanh nghiệp không sử dụng nó vì họ có thể đưa ra quyết định kinh doanh nhanh hơn và sáng suốt hơn.

Ví dụ: Big Data cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về khách hàng mà các công ty có thể sử dụng để tinh chỉnh hoạt động tiếp thị, quảng cáo và khuyến mãi của họ nhằm tăng mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng. Cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực đều có thể được phân tích để đánh giá sở thích ngày càng tăng của người tiêu dùng hoặc người mua doanh nghiệp, cho phép các doanh nghiệp trở nên đáp ứng tốt hơn với mong muốn và nhu cầu của khách hàng.

Big Data cũng được các nhà nghiên cứu y tế sử dụng để xác định các dấu hiệu bệnh và các yếu tố nguy cơ và bởi các bác sĩ để giúp chẩn đoán bệnh tật và tình trạng y tế ở bệnh nhân. Ngoài ra, sự kết hợp của dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử, các trang mạng xã hội, web và các nguồn khác cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe và cơ quan chính phủ thông tin cập nhật về các mối đe dọa hoặc bùng phát bệnh truyền nhiễm.

Dưới đây là một số ví dụ khác về cách các tổ chức sử dụng Big Data:

• Trong ngành năng lượng, Big Data giúp các công ty dầu khí xác định các vị trí khoan tiềm năng và giám sát hoạt động của đường ống; Tương tự như vậy, các tiện ích sử dụng nó để theo dõi lưới điện.
• Các công ty dịch vụ tài chính sử dụng hệ thống Big Data để quản lý rủi ro và phân tích  dữ liệu thị trường theo thời gian thực.
• Các nhà sản xuất và công ty vận tải dựa vào dữ liệu lớn để quản lý chuỗi cung ứng của họ và tối ưu hóa tuyến đường giao hàng.
• Các mục đích sử dụng khác của chính phủ bao gồm ứng phó khẩn cấp, phòng chống tội phạm và các sáng kiến thành phố thông minh.

Ví dụ về Big Data?

Big Data đến từ vô số nguồn - một số ví dụ là hệ thống xử lý giao dịch, cơ sở dữ liệu khách hàng, tài liệu, email, hồ sơ y tế, nhật ký luồng nhấp chuột trên internet, ứng dụng di động và mạng xã hội. Nó cũng bao gồm dữ liệu do máy tạo ra, chẳng hạn như tệp nhật ký mạng và máy chủ và dữ liệu từ các cảm biến trên máy sản xuất, thiết bị công nghiệp và thiết bị internet of things.

Ngoài dữ liệu từ các hệ thống nội bộ, môi trường Big Data thường kết hợp dữ liệu bên ngoài về người tiêu dùng, thị trường tài chính, điều kiện thời tiết và giao thông, địa lý, nghiên cứu khoa học và hơn thế nữa. Hình ảnh, video và tệp âm thanh cũng là dạng Big Data và nhiều ứng dụng Big Data liên quan đến dữ liệu phát trực tuyến được xử lý và thu thập liên tục.

Ví dụ, Sở giao dịch chứng khoán New York là một ví dụ về Big Data tạo ra khoảng một terabyte dữ liệu giao dịch mới mỗi ngày.

Thống kê cho thấy trên 500 terabyte dữ liệu  mới được nhập vào cơ sở dữ liệu của trang mạng xã hội Facebook, mỗi ngày. Dữ liệu này chủ yếu được tạo ra dưới dạng tải lên ảnh và video, trao đổi tin nhắn, đưa nhận xét, v.v.

Một động cơ Phản lực duy nhất  có thể tạo ra hơn 10 terabyte dữ liệu trong 30 phút bay. Với hàng nghìn chuyến bay mỗi ngày, việc tạo ra dữ liệu lên đến nhiều Petabyte.

Chia nhỏ chữ V của Big Data

Khối lượng là đặc điểm được trích dẫn phổ biến nhất của Big Data. Một môi trường Big Data không nhất thiết phải chứa một lượng lớn dữ liệu, nhưng hầu hết đều làm như vậy vì bản chất của dữ liệu được thu thập và lưu trữ trong đó. Dòng nhấp chuột, nhật ký hệ thống và hệ thống xử lý luồng là một trong những nguồn thường tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ liên tục.

Big Data cũng bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm:

• dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như giao dịch và hồ sơ tài chính;
• dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, tài liệu và các tệp đa phương tiện; và
• Dữ liệu bán cấu trúc, chẳng hạn như nhật ký máy chủ web và truyền dữ liệu từ các cảm biến.

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc

Bảng 'Nhân viên' trong cơ sở dữ liệu là một ví dụ về Dữ liệu có cấu trúc

Ví dụ về dữ liệu không có cấu trúc

Kết quả đầu ra do 'Google Tìm kiếm' trả về

Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu cá nhân được lưu trữ trong một tệp XML-

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>

<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>

<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>

<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

Các loại dữ liệu khác nhau có thể cần được lưu trữ và quản lý cùng nhau trong các hệ thống Big Data. Ngoài ra, các ứng dụng Big Data thường bao gồm nhiều bộ dữ liệu có thể không được tích hợp trước. Ví dụ: một dự án phân tích Big Data có thể cố gắng dự báo doanh số bán sản phẩm bằng cách tương quan dữ liệu về doanh số bán hàng, trả lại hàng, đánh giá trực tuyến và các cuộc gọi dịch vụ khách hàng trong quá khứ.

Vận tốc đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra và phải được xử lý và phân tích. Trong nhiều trường hợp, các bộ Big Data được cập nhật trên cơ sở thời gian thực hoặc gần như thời gian thực, thay vì cập nhật hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng được thực hiện trong nhiều kho dữ liệu truyền thống. Quản lý tốc độ dữ liệu cũng rất quan trọng khi phân tích Big Data tiếp tục mở rộng sang máy học và trí tuệ nhân tạo (AI), nơi các quy trình phân tích tự động tìm các mẫu trong dữ liệu và sử dụng chúng để tạo ra thông tin chi tiết.

Một số đặc điểm khác của Big Data

Nhìn xa hơn ba chữ V ban đầu, đây là chi tiết về một số cái khác hiện thường được liên kết với Big Data:

• Tính xác thực đề cập đến mức độ chính xác trong các tập dữ liệu và mức độ đáng tin cậy của chúng. Dữ liệu thô được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau có thể gây ra các vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể khó xác định. Nếu chúng không được khắc phục thông qua  các quy trình làm sạch dữ liệu  , dữ liệu xấu sẽ dẫn đến lỗi phân tích có thể làm suy yếu giá trị của các sáng kiến phân tích kinh doanh. Các nhóm quản lý và phân tích dữ liệu cũng cần đảm bảo rằng họ có đủ dữ liệu chính xác để tạo ra kết quả hợp lệ.
• Một số nhà khoa học dữ liệu  và chuyên gia tư vấn cũng tăng thêm giá trị cho danh sách các đặc điểm của Big Data. Không phải tất cả dữ liệu được thu thập đều có giá trị hoặc lợi ích kinh doanh thực sự. Do đó, các tổ chức cần xác nhận rằng dữ liệu liên quan đến các vấn đề kinh doanh có liên quan trước khi được sử dụng trong các dự án phân tích Big Data.
• Sự thay đổi cũng thường áp dụng cho các tập hợp Big Data, có thể có nhiều ý nghĩa hoặc được định dạng khác nhau trong các nguồn dữ liệu riêng biệt - các yếu tố làm phức tạp thêm việc quản lý  và phân tích Big Data.

Một số người gán nhiều chữ V hơn cho Big Data; Nhiều danh sách khác nhau đã được tạo ra với từ bảy đến 10.

Big Data được lưu trữ và xử lý như thế nào?

Big Data thường được lưu trữ trong kho dữ liệu. Trong khi kho dữ liệu thường được xây dựng  trên cơ sở dữ liệu quan hệ và chỉ chứa dữ liệu có  cấu trúc, hồ dữ liệu có thể hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau và thường dựa trên  các cụm Hadoop,  dịch vụ lưu trữ đối tượng đám mây,  cơ sở dữ liệu NoSQL hoặc các nền tảng Big Data khác.

Nhiều môi trường Big Data kết hợp nhiều hệ thống trong một kiến trúc phân tán; Ví dụ: kho dữ liệu trung tâm có thể được tích hợp với các nền tảng khác, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc kho dữ liệu. Dữ liệu trong các hệ thống Big Data có thể được để ở dạng thô và sau đó được lọc và sắp xếp khi cần thiết cho các mục đích sử dụng phân tích cụ thể. Trong các trường hợp khác, nó được xử lý sơ bộ bằng các  công cụ khai thác dữ liệu và phần mềm chuẩn bị dữ liệu để sẵn sàng cho các ứng dụng được chạy thường xuyên.

Xử lý Big Data đặt ra nhu cầu lớn đối với cơ sở hạ tầng điện toán cơ bản. Sức mạnh tính toán cần thiết thường được cung cấp bởi các hệ thống phân cụm phân phối khối lượng công việc xử lý trên hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ hàng hóa, sử dụng các công nghệ như Hadoop và công cụ xử lý Spark.

Có được loại năng lực xử lý đó một cách hiệu quả về chi phí là một thách thức. Do đó, đám mây là một vị trí phổ biến cho các hệ thống Big Data. Các tổ chức có thể triển khai các hệ thống dựa trên đám mây của riêng họ hoặc sử dụng các dịch vụ Big Data dưới dạng dịch vụ được quản lý  từ các nhà cung cấp đám mây.

Người dùng đám mây có thể mở rộng quy mô số lượng máy chủ cần thiết chỉ đủ lâu để hoàn thành các dự án phân tích Big Data. Doanh nghiệp chỉ trả tiền cho thời gian lưu trữ và điện toán mà doanh nghiệp sử dụng, đồng thời có thể tắt các phiên bản đám mây cho đến khi cần lại.

Cách hoạt động và phân tích tích dữ liệu Big Data

Để có được kết quả hợp lệ và phù hợp từ các ứng dụng phân tích Big Data, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích dữ liệu khác phải hiểu chi tiết về dữ liệu có sẵn và ý thức về những gì họ đang tìm kiếm trong đó. Điều đó làm cho việc chuẩn bị dữ liệu, bao gồm lập hồ sơ, làm sạch, xác nhận và chuyển đổi các tập dữ liệu, trở thành bước đầu tiên quan trọng trong quá trình phân tích.

Khi dữ liệu đã được thu thập và chuẩn bị để phân tích, các ngành khoa học dữ liệu và  phân tích nâng cao khác nhau có thể được áp dụng để chạy các ứng dụng khác nhau, sử dụng các công cụ cung cấp các tính năng và khả năng phân tích Big Data. Những ngành học đó bao gồm học máy  và chi nhánh học sâu,  mô hình dự đoán, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, phân tích phát trực tuyến, khai thác văn bản và hơn thế nữa.

Sử dụng dữ liệu khách hàng làm ví dụ, các nhánh phân tích khác nhau có thể được thực hiện với các bộ Big Data bao gồm:

• Phân tích, so sánh.  Điều này kiểm tra các chỉ số hành vi của khách hàng và mức độ tương tác của khách hàng theo thời gian thực để so sánh các sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu của công ty với các sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu của các đối thủ cạnh tranh.
• Phân tích mạng xã hội.  Điều này phân tích những gì mọi người đang nói trên phương tiện truyền thông xã hội về một doanh nghiệp hoặc sản phẩm, có thể giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và nhắm mục tiêu đối tượng cho các chiến dịch tiếp thị.
• Phân tích marketing.  Điều này cung cấp thông tin có thể được sử dụng để cải thiện các chiến dịch tiếp thị và khuyến mại cho các sản phẩm, dịch vụ và sáng kiến kinh doanh.
• Phân tích cảm xúc.  Tất cả dữ liệu được thu thập về khách hàng có thể được phân tích để tiết lộ cảm nhận của họ về một công ty hoặc thương hiệu, mức độ hài lòng của khách hàng, các vấn đề tiềm ẩn và cách cải thiện dịch vụ khách hàng.

Công nghệ quản lý Big Data

Hadoop, một khung xử lý phân tán mã nguồn mở được phát hành vào năm 2006, ban đầu là trung tâm của hầu hết các kiến trúc Big Data. Sự phát triển của Spark và các công cụ xử lý khác đã đẩy MapReduce, động cơ được tích hợp trong Hadoop, sang một bên. Kết quả là một hệ sinh thái các công nghệ Big Data có thể được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau nhưng thường được triển khai cùng nhau.

Các nền tảng Big Data và các dịch vụ được quản lý do các nhà cung cấp CNTT cung cấp kết hợp nhiều công nghệ đó trong một gói duy nhất, chủ yếu để sử dụng trên đám mây. Hiện tại, điều đó bao gồm các dịch vụ này, được liệt kê theo thứ tự bảng chữ cái:

• Amazon EMR (trước đây là Elastic MapReduce)
• Nền tảng dữ liệu Cloudera
• Google Cloud Dataproc
• HPE Ezmeral Data Fabric (trước đây là MapR Data Platform)
• Microsoft Azure HDInsight

Đối với các tổ chức muốn tự triển khai các hệ thống Big Data, tại chỗ hoặc trên đám mây, các công nghệ có sẵn cho họ ngoài Hadoop và Spark bao gồm các danh mục công cụ sau:

• kho lưu trữ, chẳng hạn như Hadoop Distributed File System (HDFS) và các dịch vụ lưu trữ đối tượng đám mây bao gồm Amazon Simple Storage Service (S3), Google Cloud Storage và Azure Blob Storage;
• các framework quản lý cụm, như Kubernetes, Mesos và YARN, trình quản lý tài nguyên và lập lịch công việc tích hợp của Hadoop, viết tắt của Yet Another Resource Negotiator nhưng thường được biết đến chỉ bằng từ viết tắt;
• các công cụ xử lý luồng, chẳng hạn như Flink, Hudi, Kafka, Samza, Storm và các mô-đun Spark Streaming và Structured Streaming được tích hợp trong Spark;
• Cơ sở dữ liệu NoSQL bao gồm Cassandra, Couchbase, CouchDB, HBase, MarkLogic Data Hub, MongoDB, Neo4j, Redis và nhiều công nghệ khác;
• hồ dữ liệu và nền tảng kho dữ liệu, trong số đó có Amazon Redshift, Delta Lake, Google BigQuery, Kylin và Snowflake; và
• Các công cụ truy vấn SQL, như Drill, Hive, Impala, Presto và Trino.

Thách thức về Big Data

Liên quan đến các vấn đề về khả năng xử lý, việc thiết kế kiến trúc Big Data là một thách thức chung đối với người dùng. Các hệ thống Big Data phải được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của tổ chức, một cam kết DIY yêu cầu các nhóm quản lý dữ liệu và CNTT ghép lại với nhau một bộ công nghệ và công cụ tùy chỉnh.

Việc triển khai và quản lý các hệ thống Big Data cũng đòi hỏi những kỹ năng mới so với những kỹ năng mà các nhà quản trị và nhà phát triển cơ sở dữ liệu tập trung vào phần mềm quan hệ thường sở hữu.

Cả hai vấn đề đó đều có thể được giảm bớt bằng cách sử dụng dịch vụ đám mây được quản lý, nhưng các nhà quản lý CNTT cần theo dõi chặt chẽ việc sử dụng đám mây để đảm bảo chi phí không vượt quá tầm tay. Ngoài ra, việc di chuyển các tập dữ liệu tại chỗ và xử lý khối lượng công việc lên đám mây thường là một quá trình phức tạp.

Những thách thức khác trong việc quản lý các hệ thống Big Data bao gồm  làm cho dữ liệu có thể truy cập được bởi các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong các môi trường phân tán bao gồm sự kết hợp của các nền tảng và kho dữ liệu khác nhau.

Để giúp các nhà phân tích tìm thấy dữ liệu có liên quan, các nhóm quản lý và phân tích dữ liệu đang ngày càng xây dựng danh mục dữ liệu  kết hợp các chức năng quản lý siêu dữ liệu và dòng dữ liệu. Quá trình tích hợp các bộ Big Data  thường cũng phức tạp, đặc biệt là khi sự đa dạng và vận tốc dữ liệu là những yếu tố.

Chìa khóa cho một chiến lược Big Data hiệu quả

Trong một tổ chức, việc phát triển một chiến lược Big Data  đòi hỏi sự hiểu biết về các mục tiêu kinh doanh và dữ liệu hiện có sẵn để sử dụng, cộng với đánh giá về nhu cầu có thêm dữ liệu để giúp đáp ứng các mục tiêu. Các bước tiếp theo cần thực hiện bao gồm:

• ưu tiên các trường hợp sử dụng và ứng dụng theo kế hoạch;
• xác định các hệ thống và công cụ mới cần thiết;
• tạo lộ trình triển khai; và
• đánh giá các kỹ năng nội bộ để xem có cần đào tạo lại hoặc tuyển dụng hay không.

Để đảm bảo rằng các bộ Big Data sạch sẽ, nhất quán và được sử dụng đúng cách, một chương trình quản trị dữ liệu và các quy trình quản lý chất lượng dữ liệu liên quan  cũng phải là ưu tiên hàng đầu. Các phương pháp hay nhất khác để quản lý và phân tích Big Data  bao gồm tập trung vào nhu cầu kinh doanh đối với thông tin về các công nghệ có sẵn và sử dụng trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ khám phá và phân tích dữ liệu.

Thực tiễn và quy định thu thập Big Data

Khi việc thu thập và sử dụng Big Data  đã tăng lên, khả năng lạm dụng dữ liệu cũng tăng theo. Sự phản đối kịch liệt của công chúng về vi phạm dữ liệu và các vi phạm quyền riêng tư cá nhân khác đã khiến Liên minh châu Âu phê duyệt Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR), một luật về quyền riêng tư dữ liệu có hiệu lực vào tháng 2018 năm XNUMX.

GDPR giới hạn các loại dữ liệu mà các tổ chức có thể thu thập và yêu cầu sự đồng ý chọn tham gia từ các cá nhân hoặc tuân thủ các lý do cụ thể khác để thu thập dữ liệu cá nhân. Nó cũng bao gồm một điều khoản về quyền được lãng quên, cho phép cư dân EU yêu cầu các công ty xóa dữ liệu của họ.

Mặc dù không có luật liên bang tương tự ở Hoa Kỳ, Đạo luật Quyền riêng tư của Người tiêu dùng California (CCPA) nhằm mục đích cung cấp cho cư dân California quyền kiểm soát nhiều hơn đối với việc thu thập và sử dụng thông tin cá nhân của họ bởi các công ty kinh doanh trong tiểu bang. CCPA được ký thành luật vào năm 2018 và có hiệu lực vào ngày 1 tháng 1 năm 2020.

Để đảm bảo tuân thủ các luật như vậy, doanh nghiệp cần quản lý cẩn thận quá trình thu thập Big Data. Các biện pháp kiểm soát phải được đưa ra để xác định dữ liệu được quản lý và ngăn chặn nhân viên trái phép truy cập vào dữ liệu đó.

Con người khi quản lý và phân tích dữ liệu lớn

Cuối cùng, giá trị kinh doanh và lợi ích của các sáng kiến Big Data  phụ thuộc vào những người lao động được giao nhiệm vụ quản lý và phân tích dữ liệu. Một số công cụ Big Data cho phép người dùng ít kỹ thuật hơn chạy các ứng dụng phân tích dự đoán hoặc giúp doanh nghiệp triển khai cơ sở hạ tầng phù hợp cho các dự án Big Data, đồng thời giảm thiểu nhu cầu về bí quyết phần cứng và phần mềm phân tán.

Big Data có thể được đối chiếu với dữ liệu nhỏ, một thuật ngữ đôi khi được sử dụng để mô tả các tập dữ liệu có thể dễ dàng sử dụng cho dịch vụ phân tích BI. Một tiên đề thường được trích dẫn là, "dữ liệu lớn dành cho máy móc; dữ liệu nhỏ là dành cho mọi người.

Các tìm kiếm liên quan đến chủ đề “Big Data”

Bài liên quan

• Big data là gì? 5 điều cần biết về big data
• VPS Linux là gì? Cách remote, cách cài directadmin cho VPS Linux
• VPS Windows là gì? Cách tạo VPS Windows, mua VPS giá rẻ ở đâu?
• Chi tiết cách mua và sử dụng VPS Vultr cho người mới
• Cách phân biệt VPS và Cloud Server đơn giản, dễ hiểu
• Cloud VPS là gì? Sử dụng Cloud VPS mang lại lợi ích gì?
• Bảng giá thuê VPS Cloud mới nhất năm 2022
• Phân biệt VPS, Hosting, Server và Cloud Hosting
• VPS OVH là gì? Cách Reset mật khẩu truy cập VPS OVH