1️⃣ Spot / Preemptible Instance – Compute giá rẻ, tiết kiệm 60–80% ⚡

💡 Tính năng chính

Các nhà cung cấp cloud cho thuê compute thừa với giá rẻ (ngắn hạn):

• AWS → Spot Instance

• GCP → Preemptible VM

• Azure → Low-Priority VM

Giảm 60–80% so với on-demand, nhưng có thể bị reclaim bất cứ lúc nào.

✅ Ưu điểm

• Batch jobs không cần uptime 24/7 rất phù hợp (ETL nightly, training model, report aggregation).

• Chạy job rẻ hơn nhiều, đặc biệt với workload lớn hoặc định kỳ.

• Có thể kết hợp checkpoint để đảm bảo idempotent.

⚠️ Lưu ý kỹ thuật

• Thiết lập checkpoint mỗi 5–10 phút để tránh mất tiến trình.

• Kết hợp với task retry orchestration (Airflow, Prefect, Dagster).

• Không dùng cho streaming hoặc job yêu cầu SLA nghiêm ngặt.

🧰 Use case thực tế

Một công ty E-commerce chạy ETL 2h mỗi đêm: chuyển 70% worker sang Spot, giữ 30% on-demand làm backup → tiết kiệm ~65% compute cost mà vẫn đảm bảo job hoàn thành đúng giờ.

2️⃣ Auto-Scaling Cluster – Chạy nhanh, dừng gọn 🏗️

💡 Tính năng chính

Tự động tăng/giảm số node trong cluster theo tải công việc:

• AWS EMR → Managed Scaling

• GCP Dataproc → Autoscaling policy

• Azure Synapse / Spark → Auto-pause & scale

✅ Ưu điểm

• Không phải giữ cluster idle → chỉ trả tiền khi job chạy.

• Xử lý peak workload (ví dụ Black Friday, cuối tháng) mà không cần provision trước.

• Kết hợp được với Spot/Preemptible để tăng hiệu quả.

⚠️ Lưu ý kỹ thuật

• Cần thiết kế job granularity tốt → autoscaler phản ứng nhanh.

• Tránh job chạy nền không kết thúc gây cluster “kẹt” mãi.

• Dùng orchestration tool (Airflow/Dagster) để tự tắt cluster sau khi hoàn tất.

🧰 Use case thực tế

Black Friday: log analytics pipeline tăng từ 10 → 100 node chỉ trong 30 phút, xử lý xong 5TB log trong 1h. Sau đó autoscaler đưa cluster về 0 node, không bị tính phí idle 20 tiếng còn lại → tiết kiệm hơn 75% so với giữ cluster cố định.

3️⃣ Storage Tiering – Dữ liệu nóng, lạnh, lưu đúng chỗ 🧊🔥

💡 Tính năng chính

Phân loại dữ liệu theo mức độ truy cập (Hot – Warm – Cold – Archive):

• Hot: truy cập thường xuyên → S3 Standard, GCS Standard, Azure Hot.

• Cold/Archive: ít truy cập → S3 Glacier / Deep Archive, GCP Coldline / Archive, Azure Archive.

✅ Ưu điểm

• Hot = nhanh nhưng đắt, Cold = chậm nhưng rẻ → chọn đúng storage tiết kiệm cực lớn.

• Có thể thiết lập lifecycle policy tự động để chuyển dữ liệu theo tuổi.

⚠️ Lưu ý kỹ thuật

• Cân bằng giữa chi phí truy xuất lại vs chi phí lưu trữ.

• Gắn tag rõ ràng theo dataset để tránh nhầm lẫn.

• Đảm bảo format Parquet/ORC để giảm scan cost khi đọc lại.

🧰 Use case thực tế

Log 7 ngày gần nhất → S3 Standard
Log > 6 tháng → Glacier Deep Archive
=> Tiết kiệm 70% phí lưu trữ, vẫn giữ khả năng restore khi cần audit.

4️⃣ Lời khuyên & Best Practice “chốt bill” 📝

• 🧠 Checkpoint + Retry khi dùng Spot → đảm bảo pipeline không crash giữa chừng.

• ⚙️ Kết hợp autoscaling với scheduler để đảm bảo cluster không idle “qua đêm”.

• 🧊 Lifecycle Policy Storage ngay từ đầu → tránh dọn rác thủ công về sau.

• 📊 Theo dõi Cost Dashboard định kỳ (AWS Cost Explorer, GCP Billing Export → BigQuery, Azure Cost Management) → phát hiện “bill shock” sớm.

• 🧾 Cost per pipeline/table/report: gắn nhãn, đo đạc chi phí granular để tối ưu chính xác, không đoán mò.

📈 KPI nên theo dõi

🧭 Lộ trình triển khai 30–60–90 ngày

30 ngày (Quick wins)

• Bật autoscaling cho cluster ETL.

• Triển khai Spot/Preemptible cho batch nightly.

• Thiết lập lifecycle S3/GCS đơn giản (30 ngày hot → 180 ngày cold).

60 ngày (Stabilize)

• Checkpointing + retry orchestration ổn định.

• Dashboard cost per pipeline/table.

• Alert budget 70/90/100%.

90 ngày (Scale)

• Kết hợp Spot + Autoscaling + Scheduler → cluster “elastic” hoàn toàn.

• Fine-tune storage tiering, Glacier restore policy.

• Review chi phí hàng quý + định kỳ re-architecture nếu dataset tăng nhanh.

📝 Checklist Audit Cost cho Data Pipeline

• ✅ Spot/Preemptible được bật cho tất cả batch job lớn.

• ✅ Có checkpoint & retry orchestration.

• ✅ Cluster có autoscaling & auto-shutdown.

• ✅ Lifecycle storage hot → cold → archive rõ ràng.

• ✅ Cost dashboard theo pipeline/table/report.

• ✅ Budget alert thiết lập 70–90–100%.

• ✅ Review định kỳ hàng quý, cleanup dataset không dùng.

💡 Insight chốt

Một Data Pipeline được tối ưu tốt có thể giảm 40–60% ngân sách cloud, giúp doanh nghiệp scale gọn – chạy nhanh – không đốt tiền. Quan trọng là xây dựng thói quen cost-aware từ đầu chứ không đợi “cháy ví” mới vá 🧯.

📞 0352.433.233

🌐 mcivietnam.com

📺 youtube.com/@HocVienMCI

👥 facebook.com/groups/dataaivn