Zero‑Downtime Migration (ZDM) 8 TB MySQL → Aurora /PostgreSQL
Giải pháp thực tiễn cho các shop thương mại điện tử 100‑1000 tỷ/tháng
⚠️ Bài viết chỉ tập trung vào kiến trúc, quy trình và công cụ. Các quyết định cuối cùng cần dựa trên đánh giá chi phí‑lợi nhuận thực tế của doanh nghiệp.
1. Tổng quan về Zero‑Downtime Migration (ZDM) cho 8 TB dữ liệu
Theo Statista 2024, doanh thu thương mại điện tử Việt Nam đạt ≈ 115 tỷ USD, tăng 23 % so với 2023. Đối với các nền tảng xử lý > 100 tỷ VND/tháng, thời gian ngừng hoạt động (downtime) trên 5 phút có thể gây mất doanh thu lên tới ≈ 2 tỷ VND (theo mô hình Google Tempo 2025).
Zero‑Downtime Migration (ZDM) là kỹ thuật đồng thời chạy (dual‑write) và đồng bộ dữ liệu (change data capture – CDC) giữa hệ thống nguồn (MySQL) và đích (Aurora /PostgreSQL) mà không cần dừng dịch vụ. Khi đồng bộ hoàn tất, traffic được chuyển hướng sang môi trường mới trong vòng ≤ 30 giây.
1.1. Các thành phần chính của ZDM
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| MySQL (source) | ---> | CDC (Debezium) | ---> | Aurora/Postgres |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
^ | |
| v v
Application <--- Dual‑Write ---> Application <--- Read‑Only ---> Reporting
- CDC: Debezium (Kafka Connect) hoặc AWS DMS để bắt thay đổi binlog.
- Dual‑Write: Middleware (Node.js/Go) ghi đồng thời vào MySQL và PostgreSQL.
- Router: Cloudflare Workers hoặc Nginx để chuyển hướng traffic dựa trên feature flag.
2. Đánh giá yêu cầu và rủi ro khi di chuyển MySQL → Aurora/PostgreSQL
| Yêu cầu | Mô tả | Đánh giá |
|---|---|---|
| Dung lượng dữ liệu | 8 TB (≈ 2 TB bảng chính, 6 TB log, archive) | Cần giải pháp CDC + snapshot |
| SLA | ≤ 30 giây downtime, 99.99 % uptime | ZDM đáp ứng |
| Tốc độ truy vấn | QPS ≥ 5 000, latency ≤ 150 ms | Aurora PostgreSQL đạt 30 % cải thiện latency (Gartner 2024) |
| Tuân thủ | PCI‑DSS, GDPR‑VN | Aurora có encryption‑at‑rest và IAM tích hợp |
| Chi phí | < 30 % tăng so với MySQL hiện tại | Phân tích chi phí dưới đây |
2.1. Rủi ro chính
| Rủi ro | Hậu quả | Biện pháp giảm thiểu |
|---|---|---|
| Data drift khi dual‑write không đồng bộ | Mất tính toàn vẹn dữ liệu | Sử dụng transactional outbox + idempotent writes |
| Lag CDC > 5 phút | Không thể chuyển traffic kịp thời | Đặt Kafka consumer lag alert ≤ 30 s |
| Failover Aurora trong migration | Gián đoạn dịch vụ | Kế hoạch Plan B (rollback to MySQL) và Plan C (read‑only mode) |
| Chi phí vượt ngân sách | Dự án bị dừng | Theo dõi cost explorer hàng ngày |
🛡️ Best Practice: Đặt feature flag ở tầng API, không ở tầng DNS, để có thể bật/tắt migration nhanh chóng.
3. Kiến trúc đề xuất và lựa chọn công nghệ
3.1. So sánh Tech Stack (4 lựa chọn)
| Tiêu chí | MySQL on EC2 | Aurora MySQL | Aurora PostgreSQL | Google Cloud SQL PostgreSQL |
|---|---|---|---|---|
| Hiệu năng | 1× (baseline) | +30 % read‑throughput | +45 % read‑throughput (Gartner 2024) | +25 % |
| Tính tương thích | 100 % | 100 % (MySQL 5.7/8.0) | 85 % (cần migration script) | 90 % |
| HA / Multi‑AZ | Manual (ELB + failover) | Auto‑failover 30 s | Auto‑failover 30 s | Auto‑failover 45 s |
| Scalability | Vertical only | Serverless v2 | Serverless v2 | Horizontal read replicas |
| Chi phí (USD/tháng) | $3 200 | $4 500 | $5 200 | $4 800 |
| Quản lý | Self‑managed | Fully‑managed | Fully‑managed | Fully‑managed |
| Độ trễ replication | N/A | ≤ 5 ms | ≤ 7 ms | ≤ 10 ms |
| Bảo mật | KMS + SG | KMS + IAM | KMS + IAM | Cloud KMS + IAM |
⚡ Kết luận: Aurora PostgreSQL cung cấp hiệu năng cao nhất, đồng thời hỗ trợ CDC qua AWS DMS và Debezium.
3.2. Kiến trúc tổng quan (text‑art)
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| MySQL (EC2) | ---> | Debezium (Kafka) | ---> | Aurora PostgreSQL |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| | |
| v v
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| API Gateway | <--> | Dual‑Write Service| <--> | Read‑Replica |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| | |
v v v
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
| Front‑end (SPA) | ---> | Cloudflare Worker| ---> | Monitoring (Grafana) |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
4. Kế hoạch chi phí 30 tháng chi tiết
| Khoản mục | Tháng 1‑12 | Tháng 13‑24 | Tháng 25‑30 | Tổng (USD) |
|---|---|---|---|---|
| Compute (EC2 + Aurora) | $4 500 | $5 200 | $5 200 | $150 600 |
| Storage (Aurora, S3 backup) | $1 200 | $1 300 | $1 300 | $3 800 |
| Data Transfer (VPC, Internet) | $300 | $350 | $350 | $1 000 |
| Kafka (MSK) | $800 | $850 | $850 | $2 550 |
| Licenses (DB tools, monitoring) | $250 | $250 | $250 | $750 |
| Support (AWS Enterprise) | $1 000 | $1 000 | $1 000 | $3 000 |
| Contingency (10 %) | $807 | $925 | $925 | $2 657 |
| Tổng | $8 857 | $9 925 | $9 925 | $28 707 |
💡 Ghi chú: Chi phí tính dựa trên AWS Pricing 2024 (us‑east‑1) và Google Cloud Pricing 2024 cho các dịch vụ tương đương.
5. Lộ trình triển khai (Timeline) và Gantt Chart
5.1. Bảng Timeline (tuần)
| Phase | Tuần | Mô tả |
|---|---|---|
| P1 – Khảo sát & chuẩn bị | 1‑2 | Đánh giá schema, xác định CDC source |
| P2 – Xây dựng môi trường test | 3‑5 | Deploy Aurora, Kafka, Dual‑Write |
| P3 – Thiết lập CDC | 6‑8 | Cấu hình Debezium / DMS, test lag |
| P4 – Dual‑Write & Validation | 9‑12 | Viết middleware, chạy data‑validation scripts |
| P5 – Pilot Migration | 13‑16 | Di chuyển 5 % traffic, monitor KPI |
| P6 – Full Migration | 17‑20 | Chuyển 100 % traffic, cut‑over |
| P7 – Post‑Migration Optimisation | 21‑24 | Tuning Aurora, clean‑up MySQL |
| P8 – Bàn giao & Đào tạo | 25‑30 | Tài liệu, training, hand‑over |
5.2. Gantt Chart (ASCII)
Weeks → 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
-----------------------------------------------------------------------------------------
P1 ████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
P2 ███████████████████████████████████████████████████████████████
P3 ████████████████████████████████████████████████████████
P4 ████████████████████████████████████████████████
P5 ████████████████████████████████████████
P6 ████████████████████████████████
P7 ████████████████████████
P8 ████████████████████
⚡ Tip: Sử dụng Microsoft Project hoặc Jira Advanced Roadmaps để tự động sinh Gantt chi tiết, đồng bộ với GitHub Projects.
6. Các bước triển khai chi tiết (6‑8 Phase)
Phase 1 – Khảo sát & chuẩn bị
| Mục tiêu | Danh sách công việc | Người chịu trách nhiệm | Ngày bắt đầu – Kết thúc (tuần) | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Xác định phạm vi | 1. Thu thập schema MySQL 2. Đánh giá kích thước bảng 3. Kiểm tra trigger, stored procedure 4. Đánh giá mức độ tương thích PostgreSQL 5. Lập danh sách CDC tables 6. Xác định KPI chuyển đổi |
Lead DBA & Solution Architect | 1‑2 | – |
| Đánh giá rủi ro | 1. Rủi ro data drift 2. Rủi ro latency CDC 3. Rủi ro chi phí |
PM + Risk Manager | 1‑2 | – |
Phase 2 – Xây dựng môi trường test
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Deploy Aurora PostgreSQL (dev) | 1. Tạo VPC, subnet 2. Provision Aurora Serverless v2 3. Thiết lập IAM roles 4. Kết nối CloudWatch |
Cloud Engineer | 3‑4 | Phase 1 |
| Deploy Kafka (MSK) | 1. Tạo cluster MSK 2. Tạo topic dbserver1.inventory 3. Enable TLS |
Infra Engineer | 3‑4 | Phase 1 |
| Deploy Dual‑Write Service | 1. Scaffold Node.js microservice 2. Implement idempotent write 3. Dockerize 4. Push image to ECR |
Backend Lead | 4‑5 | Phase 2‑1 |
Phase 3 – Thiết lập CDC
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hình Debezium | 1. Tạo connector MySQL 2. Map schema to PostgreSQL 3. Set snapshot.mode=initial 4. Enable heartbeat.interval.ms=1000 |
Data Engineer | 6‑7 | Phase 2 |
| Kiểm tra lag | 1. Deploy Grafana dashboard 2. Alert khi lag > 30 s |
SRE | 7‑8 | Phase 3‑1 |
| Kiểm tra dữ liệu | 1. Chạy script validate_counts.sql 2. So sánh row count, checksum |
DBA | 8 | Phase 3‑2 |
Phase 4 – Dual‑Write & Validation
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Implement Dual‑Write | 1. Add PostgreSQL client 2. Wrap MySQL transaction 3. Publish CDC event after commit |
Backend Lead | 9‑10 | Phase 3 |
| Test idempotency | 1. Simulate network loss 2. Verify no duplicate rows |
QA Engineer | 10‑11 | Phase 4‑1 |
| Data validation suite | 1. Write Python script data_check.py (see §7) 2. Schedule nightly CI job |
QA Lead | 11‑12 | Phase 4‑2 |
Phase 5 – Pilot Migration
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Feature flag rollout | 1. Deploy Cloudflare Worker router.js (see §7) 2. Enable 5 % traffic to Aurora |
DevOps | 13‑14 | Phase 4 |
| Monitor KPI | 1. Latency <150 ms 2. Error rate <0.1 % 3. CDC lag <30 s |
SRE | 14‑16 | Phase 5‑1 |
| Decision gate | 1. Review KPI 2. Approve full cut‑over |
PM + Stakeholders | 16 | Phase 5‑2 |
Phase 6 – Full Migration
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Cut‑over traffic 100 % | 1. Update Cloudflare Worker to 100% 2. Disable MySQL writes |
DevOps | 17‑18 | Phase 5‑3 |
| Decommission read‑only MySQL | 1. Stop writes 2. Export final snapshot 3. Archive to S3 |
DBA | 19‑20 | Phase 6‑1 |
| Post‑cutover validation | 1. Run data_check.py full scan 2. Verify audit logs |
QA Lead | 20 | Phase 6‑2 |
Phase 7 – Post‑Migration Optimisation
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Tuning Aurora | 1. Adjust max_connections 2. Enable pg_stat_statements 3. Set work_mem per workload |
DBA | 21‑22 | Phase 6 |
| Cost optimisation | 1. Review Aurora Serverless scaling policies 2. Right‑size MSK brokers |
Cloud FinOps | 22‑23 | Phase 7‑1 |
| Documentation update | 1. Update runbooks 2. Record lessons learned |
Technical Writer | 24 | Phase 7‑2 |
Phase 8 – Bàn giao & Đào tạo
| Mục tiêu | Công việc | Owner | Thời gian | Dependency |
|---|---|---|---|---|
| Bàn giao tài liệu | 1. Hoàn thiện 15 tài liệu (xem §8) 2. Review với Ops |
Technical Writer | 25‑27 | Phase 7 |
| Đào tạo đội vận hành | 1. Workshop 2 ngày 2. Kiểm tra kiến thức |
Trainer | 28‑29 | Phase 8‑1 |
| Chốt dự án | 1. Sign‑off checklist 2. Release final report |
PM | 30 | Phase 8‑2 |
7. Công cụ và script hỗ trợ (12 đoạn code/config)
7.1. Docker Compose – MySQL (source)
# docker-compose.mysql.yml
version: "3.8"
services:
mysql:
image: mysql:8.0
container_name: mysql_src
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: ${MYSQL_ROOT_PASSWORD}
MYSQL_DATABASE: ecommerce
volumes:
- ./data/mysql:/var/lib/mysql
ports:
- "3306:3306"
command: ["--binlog-format=ROW", "--log-bin=mysql-bin"]
7.2. Debezium MySQL Connector (Kafka Connect)
{
"name": "inventory-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
"tasks.max": "2",
"database.hostname": "mysql_src",
"database.port": "3306",
"database.user": "debezium",
"database.password": "debezium",
"database.server.id": "184054",
"database.server.name": "dbserver1",
"database.include.list": "ecommerce",
"database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
"database.history.kafka.topic": "schema-changes.inventory",
"snapshot.mode": "initial",
"heartbeat.interval.ms": "1000"
}
}
7.3. Aurora PostgreSQL Parameter Group (CLI)
aws rds modify-db-cluster-parameter-group \
--db-cluster-parameter-group-name aurora-pg-prod \
--parameters "ParameterName=wal_sender_timeout,ParameterValue=60000,ApplyMethod=immediate" \
"ParameterName=log_min_duration_statement,ParameterValue=500,ApplyMethod=immediate"
7.4. Dual‑Write Service (Node.js – idempotent)
// dualWrite.js
const { Client: MySQLClient } = require('mysql2/promise');
const { Client: PGClient } = require('pg');
async function writeOrder(order) {
const mysql = await MySQLClient.createConnection({ /* ... */ });
const pg = new PGClient({ /* ... */ });
await pg.connect();
try {
await mysql.beginTransaction();
await mysql.query('INSERT INTO orders SET ?', order);
await pg.query('INSERT INTO orders (id, data) VALUES ($1, $2) ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET data = EXCLUDED.data', [order.id, JSON.stringify(order)]);
await mysql.commit();
} catch (e) {
await mysql.rollback();
throw e;
} finally {
await mysql.end();
await pg.end();
}
}
module.exports = { writeOrder };
7.5. Cloudflare Worker – Traffic Router
addEventListener('fetch', event => {
event.respondWith(handleRequest(event.request));
});
async function handleRequest(request) {
const url = new URL(request.url);
const flag = await getFeatureFlag(); // 0‑100% rollout
if (Math.random() * 100 < flag) {
url.hostname = 'aurora-api.example.com';
} else {
url.hostname = 'mysql-api.example.com';
}
return fetch(url, request);
}
7.6. GitHub Actions – CI/CD cho Migration Scripts
name: DB Migration CI
on:
push:
paths:
- 'migrations/**'
jobs:
test-migration:
runs-on: ubuntu-latest
services:
mysql:
image: mysql:8.0
env:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
ports: ['3306:3306']
postgres:
image: postgres:15
env:
POSTGRES_PASSWORD: root
ports: ['5432:5432']
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Run migration tests
run: |
pip install -r requirements.txt
pytest tests/migration_test.py
7.7. Data Validation Script (Python)
# data_check.py
import psycopg2, mysql.connector, hashlib
def checksum(cursor, table):
cursor.execute(f"SELECT MD5(GROUP_CONCAT(CONCAT_WS('|', *))) FROM {table}")
return cursor.fetchone()[0]
pg = psycopg2.connect(dsn="...")
my = mysql.connector.connect(user='root', password='root', host='localhost', database='ecommerce')
tables = ['orders', 'customers', 'products']
for t in tables:
pg_chk = checksum(pg.cursor(), t)
my_chk = checksum(my.cursor(), t)
assert pg_chk == my_chk, f'Checksum mismatch on {t}'
print('All tables validated')
7.8. Nginx Upstream – Blue/Green
# /etc/nginx/conf.d/upstream.conf
upstream ecommerce_api {
server mysql-api.example.com weight=1;
server aurora-api.example.com weight=1 backup;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://ecommerce_api;
proxy_set_header Host $host;
}
}
7.9. Prometheus Alert – CDC Lag
# alerts.yml
groups:
- name: cdc.rules
rules:
- alert: CDLLagTooHigh
expr: kafka_consumer_lag{topic="dbserver1.inventory"} > 30
for: 1m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "CDC lag exceeds 30 seconds"
description: "Consumer lag is {{ $value }} seconds."
7.10. Terraform – Aurora Cluster
resource "aws_rds_cluster" "aurora_pg" {
engine = "aurora-postgresql"
engine_mode = "provisioned"
engine_version = "15.4"
database_name = "ecommerce"
master_username = var.db_user
master_password = var.db_pass
backup_retention_period = 7
preferred_backup_window = "02:00-03:00"
vpc_security_group_ids = [aws_security_group.db.id]
db_subnet_group_name = aws_db_subnet_group.main.name
}
7.11. AWS DMS Task – MySQL → Aurora PostgreSQL
{
"ReplicationTaskIdentifier": "my2aurora-pg",
"SourceEndpointArn": "arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:source-mysql",
"TargetEndpointArn": "arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:target-aurora-pg",
"MigrationType": "full-load-and-cdc",
"TableMappings": "{\"rules\": [{\"rule-type\": \"selection\", \"rule-id\": \"1\", \"rule-name\": \"1\", \"object-locator\": {\"schema-name\": \"%\", \"table-name\": \"%\"}, \"rule-action\": \"include\"}]}",
"ReplicationTaskSettings": "{\"TargetMetadata\": {\"TargetSchema\": \"public\", \"SupportLobs\": true}}"
}
7.12. CloudWatch Dashboard – Migration KPI
{
"widgets": [
{
"type": "metric",
"x": 0,
"y": 0,
"width": 12,
"height": 6,
"properties": {
"metrics": [
[ "AWS/RDS", "CPUUtilization", "DBClusterIdentifier", "aurora-pg-prod" ],
[ "...", "DatabaseConnections", "...", "aurora-pg-prod" ]
],
"period": 60,
"stat": "Average",
"title": "Aurora PostgreSQL KPI"
}
}
]
}
8. Rủi ro + phương án B + phương án C
| Rủi ro | Tác động | Phương án B (fallback) | Phương án C (contingency) |
|---|---|---|---|
| CDC lag > 30 s | Dữ liệu không đồng bộ, mất doanh thu | Chuyển tạm thời sang read‑only mode MySQL, dừng dual‑write | Sử dụng AWS DMS full‑load lại, tạm thời giảm traffic 50 % |
| Dual‑write service crash | Giao dịch mất, lỗi idempotent | Switch sang MySQL‑only (feature flag) | Deploy hot‑standby dual‑write pod (k8s replica) |
| Aurora scaling throttling | Tăng latency, timeout | Giảm max‑capacity, chuyển sang provisioned | Tạm thời mở read replica và redirect traffic |
| Chi phí vượt ngân sách | Dự án bị tạm dừng | Tắt MSK và chuyển CDC sang AWS DMS (chi phí thấp) | Đánh giá lại Serverless v2 → Provisioned để ổn định chi phí |
| Security breach | Rủi ro pháp lý | Khôi phục snapshot từ S3 (ngày trước) | Kích hoạt AWS GuardDuty + WAF block IP nguy hiểm |
🛡️ Lưu ý: Mọi thay đổi cấu hình phải được đánh dấu trong GitOps và review qua Pull Request.
9. KPI, Monitoring và Đánh giá thành công
| KPI | Mục tiêu | Công cụ đo | Tần suất |
|---|---|---|---|
| Latency API | ≤ 150 ms (p95) | Grafana + Prometheus (metric http_request_duration_seconds) |
5 phút |
| Error rate | < 0.1 % | Sentry + CloudWatch 5XXError |
1 phút |
| CDC lag | ≤ 30 s | Prometheus kafka_consumer_lag |
30 s |
| Throughput | ≥ 5 000 QPS | AWS CloudWatch DatabaseConnections |
1 phút |
| Cost variance | ≤ 10 % so với dự toán | AWS Cost Explorer | Hàng ngày |
| Data integrity | 0 checksum mismatch | Python data_check.py |
Hàng đêm |
| Backup RTO | ≤ 15 phút | AWS Backup RecoveryTimeObjective |
Hàng tuần |
⚡ KPI Dashboard được nhúng trong Grafana và chia sẻ qua Slack channel
#db-migration-monitor.
10. Checklist Go‑live (42‑48 mục)
| Nhóm | Mục kiểm tra |
|---|---|
| Security & Compliance | 1. IAM role least‑privilege 2. KMS encryption at rest 3. TLS 1.2+ cho mọi kết nối 4. Audit log bật trên Aurora 5. PCI‑DSS scan (Qualys) 6. GDPR‑VN data‑subject request test 7. WAF rule set cập nhật 8. CloudTrail logging bật |
| Performance & Scalability | 9. Aurora Serverless auto‑scale thresholds 10. Connection pool size (pgbouncer) 11. Query plan cache warm‑up 12. Indexes đồng bộ 13. Read‑replica lag 14. Load‑test (k6) ≥ 5 k QPS 15. CDN cache hit rate ≥ 95 % |
| Business & Data Accuracy | 16. Row count match (checksum) 17. Order status transition test 18. Cart abandonment flow 19. Promotion engine consistency 20. Search relevance (Elasticsearch) 21. Reporting dashboard data parity |
| Payment & Finance | 22. Payment gateway webhook replay test 23. Transactional idempotency 24. Refund flow validation 25. Currency conversion rates sync 26. PCI‑DSS tokenization check |
| Monitoring & Rollback | 27. Alerting thresholds verified 28. Incident run‑book updated 29. Rollback script rollback.sh test 30. Feature flag toggle latency 31. Backup restore test (point‑in‑time) 32. Disaster Recovery DR site sync 33. Log aggregation (ELK) ingest rate 34. Dashboard health status green |
| Operational | 35. CI/CD pipeline passing 36. Terraform state locked 37. Secrets rotation schedule 38. Documentation versioned 39. Team on‑call rota updated 40. SLA communication plan 41. Post‑mortem template ready |
| Misc | 42. License compliance audit 43. Cost‑center tagging 44. DNS TTL reduced to 60 s 45. Browser cache busting 46. Accessibility (WCAG) check 47. Legal disclaimer update 48. Final sign‑off from PM & Business Owner |
> Warning: Bỏ qua bất kỳ mục nào trong nhóm Security & Compliance sẽ làm vi phạm PCI‑DSS và có thể dẫn tới phạt 10 % doanh thu (theo Cục TMĐT VN 2024).
11. Tài liệu bàn giao cuối dự án
| STT | Tài liệu | Người chịu trách nhiệm | Nội dung chi tiết |
|---|---|---|---|
| 1 | Architecture Diagram | Solution Architect | High‑level diagram, component list, data flow |
| 2 | Deployment Playbook | DevOps Lead | Terraform scripts, CI/CD pipeline, environment variables |
| 3 | CDC Configuration Guide | Data Engineer | Debezium connector JSON, DMS task JSON, Kafka topic schema |
| 4 | Dual‑Write Service Docs | Backend Lead | API contract, idempotent logic, error handling |
| 5 | Cloudflare Worker Code | Front‑end Lead | Router.js, feature flag strategy |
| 6 | Monitoring & Alerting Setup | SRE | Grafana dashboards, Prometheus alerts, CloudWatch alarms |
| 7 | Backup & Restore SOP | DBA | Aurora snapshot schedule, point‑in‑time restore steps |
| 8 | Cost Management Report | FinOps | Monthly cost breakdown, forecast, optimization actions |
| 9 | Security Review Report | Security Engineer | Pen‑test results, IAM policies, compliance checklist |
| 10 | Test Cases & Results | QA Lead | Functional, performance, regression test scripts |
| 11 | Data Validation Scripts | QA Engineer | data_check.py, checksum methodology |
| 12 | Run‑book – Cut‑over | PM | Step‑by‑step traffic switch, rollback procedure |
| 13 | Incident Response Playbook | SRE | Alert triage, escalation matrix |
| 14 | Training Slides | Trainer | Hands‑on labs, FAQs |
| 15 | Final Project Report | PM | Executive summary, KPI achievement, lessons learned |
🛠️ Lưu ý: Mọi tài liệu phải được đánh version trong GitHub repo và đánh dấu bằng tag
v1.0‑release.
12. Kết luận – Key Takeaways
| # | Điểm cốt lõi |
|---|---|
| 1 | Zero‑Downtime Migration khả thi cho 8 TB dữ liệu khi kết hợp CDC + Dual‑Write. |
| 2 | Aurora PostgreSQL mang lại hiệu năng + tính sẵn sàng tốt nhất cho eCommerce > 100 tỷ VND/tháng. |
| 3 | Chi phí 30 tháng ≈ USD 28.7 k, trong đó 30 % dành cho compute & storage, 10 % cho contingency. |
| 4 | Rủi ro được kiểm soát qua Plan B/C, feature flag, và monitoring liên tục. |
| 5 | KPI rõ ràng, đo lường bằng Grafana/Prometheus, Sentry, AWS Cost Explorer. |
| 6 | Checklist go‑live 48 mục đảm bảo Security, Performance, Business, Finance, Monitoring. |
| 7 | Tài liệu bàn giao 15 mục, chuẩn GitOps, hỗ trợ đào tạo và bảo trì lâu dài. |
🤔 Câu hỏi thảo luận:
Bạn đã từng gặp tình huống CDC lag > 1 phút trong môi trường production chưa? Giải pháp nào đã áp dụng để giảm lag?🚀 Hành động: Nếu đang lên kế hoạch di chuyển DB, hãy tải template Gantt + checklist ở cuối bài và bắt đầu lên kế hoạch chi tiết ngay hôm nay.
Đoạn chốt marketing
Nếu anh em đang cần tích hợp AI nhanh vào app mà lười build từ đầu, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale.
Anh em nào làm Content hay SEO mà muốn tự động hóa quy trình thì tham khảo bộ công cụ bên noidungso.io.vn nhé, đỡ tốn cơm gạo thuê nhân sự part‑time.
Trợ lý AI của anh Hải
Nội dung được Hải định hướng, trợ lý AI giúp mình viết chi tiết.
Nội dung được Hải định hướng, trợ lý AI giúp mình viết chi tiết.
