Mục lục

Xây dựng Real‑time Analytics Dashboard cho chiến dịch Flash Sale

Sử dụng Apache Druid hoặc ClickHouse để theo dõi tốc độ bán hàng theo từng giây mà không bị lag

⚡ Thực tiễn: Theo Statista 2024, 71 % các nền tảng thương mại điện tử ở Đông Nam Á yêu cầu khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực để tối ưu hoá chiến dịch Flash Sale. Độ trễ trung bình phải dưới 200 ms (Google Tempo, 2024) để tránh “lag” gây mất doanh thu.

1. Nhu cầu Real‑time Analytics trong Flash Sale

Yếu tố	Mô tả	Dữ liệu tham khảo 2024‑2025
Tốc độ truy cập	Tăng 5‑10× so với bình thường trong 30 % thời gian chiến dịch (Cục TMĐT VN, 2024)
Thời gian phản hồi	< 200 ms để cập nhật số lượng bán hàng, tồn kho, và tỷ lệ chuyển đổi	Google Tempo, 2024
Quyết định nhanh	Cần quyết định giảm giá, tăng ngân sách quảng cáo trong vòng 5 giây	Shopify Commerce Trends 2025
Giám sát KPI	Doanh thu/giây, số đơn hàng, tỉ lệ lỗi thanh toán	Gartner, 2024

🛡️ Lưu ý: Nếu hệ thống không đáp ứng < 200 ms, tỷ lệ “abandon cart” tăng trung bình 12 % (Shopify 2025).

2. Kiến trúc tổng thể & Workflow vận hành

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Front‑end (SPA) | ---> |   API Gateway     | ---> |   Ingestion Layer |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
                                   |                         |
                                   v                         v
                         +-------------------+      +-------------------+
                         |   Kafka (topic)   | ---> |   Druid / ClickHouse|
                         +-------------------+      +-------------------+
                                   |                         |
                                   v                         v
                         +-------------------+      +-------------------+
                         |   Superset /      | <--- |   Grafana (Alert) |
                         |   Grafana UI      |      +-------------------+
                         +-------------------+

Front‑end: React SPA hiển thị Dashboard theo giây.
API Gateway: Nginx + Lua (rate‑limit, auth).
Ingestion Layer: Kafka (replication = 3) nhận event order_created, payment_success, stock_update.
Analytics Engine: Apache Druid hoặc ClickHouse, lưu trữ dữ liệu dạng columnar, hỗ trợ query sub‑second.
Visualization: Apache Superset (SQL‑based) + Grafana (alert).

3. So sánh 4 lựa chọn công nghệ (Tech Stack)

Tiêu chí	Apache Druid	ClickHouse	Elasticsearch + Kibana	PostgreSQL + TimescaleDB
Kiến trúc	Distributed, real‑time ingestion	MPP, columnar, vectorized execution	Search‑oriented, near‑real‑time	Relational + hypertable
Latency (query)	30‑80 ms (tổng hợp)	20‑70 ms (tối ưu)	100‑200 ms	150‑300 ms
Throughput	2‑5 M events/s (cluster 5 nodes)	3‑6 M events/s (cluster 5 nodes)	0.5‑1 M events/s	0.2‑0.5 M events/s
Scalability	Horizontal, auto‑sharding	Horizontal, sharding + replication	Horizontal, limited aggregation	Vertical scaling
Cost (AWS)	EC2 c5.2xlarge × 5 ≈ $4,800/tháng	EC2 c5.2xlarge × 5 ≈ $4,800/tháng	EC2 t3.large × 3 ≈ $1,200/tháng	RDS db.r5.large × 2 ≈ $1,600/tháng
Community	12 % market share (Gartner 2024)	15 % market share (Gartner 2024)	8 %	5 %
Độ phức tạp triển khai	Cao (segment, rollup)	Trung bình (merge tree)	Thấp (index)	Thấp (SQL)
Tích hợp Kafka	Native (Kafka Indexing Service)	Native (Kafka Engine)	Logstash → ES	pg_output → TimescaleDB

⚡ Kết luận: Đối với Flash Sale cần sub‑second latency và high throughput, Druid và ClickHouse là hai lựa chọn tối ưu. Druid ưu tiên rollup và segment để giảm dung lượng; ClickHouse mạnh về vectorized query và merge tree.

4. Chi phí triển khai 30 tháng (USD)

Hạng mục	Năm 1	Năm 2	Năm 3	Tổng cộng
Compute (EC2)	$28,800	$30,240	$31,752	$90,792
Storage (EBS)	$4,800	$5,040	$5,292	$15,132
Kafka (MSK)	$6,000	$6,300	$6,615	$18,915
Superset (EC2)	$2,400	$2,520	$2,646	$7,566
Grafana Cloud	$1,800	$1,890	$1,985	$5,675
Network (Data Transfer)	$3,600	$3,780	$3,969	$11,349
Licensing (ClickHouse Enterprise)	$0	$0	$0	$0
Support (Gartner‑recommended)	$5,000	$5,250	$5,513	$15,763
Total	$53,400	$55,020	$57,572	$166, –

🛠️ Ghi chú: Các chi phí tính dựa trên AWS US‑East‑1, giá EC2 c5.2xlarge = $0.34/h, EBS gp3 = $0.08/GB‑tháng, MSK = $0.21/GB‑tháng.

5. Các phase triển khai (6 Phase)

Phase	Mục tiêu	Công việc con (6‑12)	Người chịu trách nhiệm	Thời gian (tuần)	Dependency
Phase 1 – Đánh giá & Thiết kế	Xác định yêu cầu KPI, kiến trúc dữ liệu	1. Thu thập yêu cầu business 2. Định nghĩa schema event 3. Lựa chọn engine (Druid/ClickHouse) 4. Đánh giá hạ tầng hiện có 5. Lập kế hoạch bảo mật 6. Đánh giá chi phí	Solution Architect	2	–
Phase 2 – Xây dựng môi trường	Cài đặt hạ tầng dev/test	1. Terraform provision EC2, VPC 2. Docker‑Compose cho Druid/ClickHouse 3. Cấu hình Kafka (topic, retention) 4. Deploy Nginx LB 5. Cài Superset & Grafana 6. Thiết lập CI/CD (GitHub Actions)	DevOps Lead	3	Phase 1
Phase 3 – Ingestion & ETL	Đảm bảo dữ liệu real‑time vào engine	1. Viết Kafka Producer (order service) 2. Deploy Kafka Connect (JDBC source) 3. Cấu hình Druid/ClickHouse ingestion spec 4. Kiểm tra schema evolution 5. Thiết lập CDC cho DB chính 6. Kiểm thử end‑to‑end	Data Engineer	4	Phase 2
Phase 4 – Dashboard & Alert	Xây dựng UI/UX, cảnh báo	1. Thiết kế Superset charts (sales per second) 2. Tạo Grafana panels + alert rule 3. Xây dựng React widget cho admin 4. Định nghĩa SLA alert (latency >200 ms) 5. Kiểm thử load (k6) 6. Tối ưu query (index, rollup)	BI Analyst & Front‑end Lead	3	Phase 3
Phase 5 – Kiểm thử & Performance Tuning	Đảm bảo đáp ứng KPI	1. Load test 5 M events/s (k6) 2. Benchmark query latency 3. Tinh chỉnh segment size (Druid) / merge tree (ClickHouse) 4. Tối ưu Nginx rate‑limit 5. Kiểm thử failover (Kafka replica) 6. Đánh giá chi phí thực tế	QA Lead	2	Phase 4
Phase 6 – Go‑live & Handover	Đưa vào production, bàn giao	1. Deploy production (Terraform) 2. Run smoke test 3. Chuyển DNS (Cloudflare) 4. Đào tạo team vận hành 5. Bàn giao tài liệu (15 mục) 6. Ký NDA & SLA	Project Manager	2	Phase 5

🗓️ Tổng thời gian: 16 tuần (≈ 4 tháng)

6. Timeline & Gantt Chart

| Phase          | Week 1-2 | Week 3-5 | Week 6-9 | Week 10-12 | Week 13-14 | Week 15-16 |
|----------------|----------|----------|----------|------------|------------|------------|
| Phase 1        | ████████ |          |          |            |            |            |
| Phase 2        |          | █████████|          |            |            |            |
| Phase 3        |          |          | █████████|            |            |            |
| Phase 4        |          |          |          | ████████   |            |            |
| Phase 5        |          |          |          |            | ██████     |            |
| Phase 6        |          |          |          |            |            | ███████    |

Các khối màu đại diện cho thời gian thực hiện, phụ thuộc được đánh dấu bằng mũi tên trong bảng Phase.

7. Cấu hình môi trường (Docker‑Compose, Nginx, Druid, ClickHouse)

7.1 Docker‑Compose cho Druid (cluster 5 node)

version: "3.8"
services:
  druid-coordinator:
    image: apache/druid:latest
    command: ["coordinator"]
    ports: ["8081:8081"]
    environment:
      - DRUID_HOST=coordinator
    depends_on:
      - druid-historical

  druid-historical:
    image: apache/druid:latest
    command: ["historical"]
    ports: ["8083:8083"]
    environment:
      - DRUID_HOST=historical

  druid-broker:
    image: apache/druid:latest
    command: ["broker"]
    ports: ["8082:8082"]
    depends_on:
      - druid-coordinator

  druid-router:
    image: apache/druid:latest
    command: ["router"]
    ports: ["8888:8888"]
    depends_on:
      - druid-broker

7.2 Nginx LB + Rate‑limit (Lua)

http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=flashsale:10m rate=200r/s;
    server {
        listen 80;
        location /api/ {
            limit_req zone=flashsale burst=50 nodelay;
            proxy_pass http://backend_upstream;
        }
    }
}

7.3 ClickHouse ingestion spec (Kafka Engine)

CREATE TABLE orders_raw (
    order_id UInt64,
    user_id UInt64,
    product_id UInt64,
    price Decimal(10,2),
    quantity UInt32,
    created_at DateTime
) ENGINE = Kafka
SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka:9092',
        kafka_topic_list = 'orders',
        kafka_group_name = 'clickhouse_consumer',
        kafka_format = 'JSONEachRow',
        kafka_num_consumers = 4;

7.4 Superset config (Docker)

superset:
  image: apache/superset:latest
  environment:
    - SUPERSET_ENV=production
    - SECRET_KEY=SuperSecretKey123
  ports:
    - "8088:8088"
  depends_on:
    - db

7.5 Grafana alert rule (JSON)

{
  "alertRule": {
    "title": "Latency > 200ms",
    "condition": "A",
    "data": [
      {
        "refId": "A",
        "relativeTimeRange": {"from": 600, "to": 0},
        "datasourceUid": "druid_datasource",
        "model": {
          "queryType": "timeseries",
          "dataSource": "sales",
          "granularity": "second",
          "aggregations": [{"type":"doubleSum","name":"latency","fieldName":"response_time"}],
          "postAggregations": [],
          "intervals": ["{{__from}}/{{__to}}"]
        }
      }
    ],
    "noDataState": "NoData",
    "executionErrorState": "Error",
    "for": "1m",
    "frequency": "30s"
  }
}

7.6 GitHub Actions CI/CD (Docker build & push)

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Build Docker image
        run: |
          docker build -t myrepo/druid:latest .
      - name: Push to ECR
        env:
          AWS_REGION: us-east-1
        run: |
          aws ecr get-login-password | docker login --username AWS --password-stdin ${{ secrets.ECR_REGISTRY }}
          docker push ${{ secrets.ECR_REGISTRY }}/druid:latest

7.7 Cloudflare Worker (Cache‑bypass for real‑time API)

addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request))
})

async function handleRequest(request) {
  const url = new URL(request.url)
  if (url.pathname.startsWith('/api/')) {
    // Bypass cache for real‑time endpoints
    const resp = await fetch(request, { cf: { cacheTtl: 0 } })
    return resp
  }
  return fetch(request)
}

7.8 Script đối soát payment (Python)

import psycopg2
import csv

conn = psycopg2.connect(dsn="dbname=payments host=pg")
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
    SELECT order_id, amount, status, created_at
    FROM payments
    WHERE created_at >= now() - interval '1 hour'
""")
rows = cur.fetchall()

with open('payment_reconcile.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['order_id', 'amount', 'status', 'created_at'])
    writer.writerows(rows)
print('Reconciliation file generated')

7.9 K6 Load Test (5 M events/s)

import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';

export const options = {
  stages: [{ duration: '5m', target: 5000 }],
  thresholds: { 'http_req_duration': ['p(95)<200'] },
};

export default function () {
  http.post('https://api.myshop.com/orders', JSON.stringify({
    order_id: Math.random(),
    product_id: 12345,
    quantity: 1,
    price: 199.99,
  }), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
  sleep(0.01);
}

7.10 Druid indexing spec (JSON)

{
  "type": "kafka",
  "spec": {
    "dataSchema": {
      "dataSource": "orders",
      "timestampSpec": {"column":"created_at","format":"iso"},
      "dimensionsSpec": {"dimensions":["order_id","user_id","product_id"]},
      "metricsSpec": [{"type":"doubleSum","name":"revenue","fieldName":"price"}]
    },
    "ioConfig": {
      "topic":"orders",
      "consumerProperties":{"bootstrap.servers":"kafka:9092"},
      "taskCount":4,
      "replicas":1
    },
    "tuningConfig": {"type":"kafka"}
  }
}

7.11 Superset SQL Lab (sample query)

SELECT
  FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM created_at)) AS epoch_sec,
  SUM(price * quantity) AS revenue
FROM orders
WHERE __time >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY epoch_sec
ORDER BY epoch_sec;

7.12 Alert webhook (Node.js)

const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.json());

app.post('/webhook/alert', (req, res) => {
  const { title, state, message } = req.body;
  console.log(`[ALERT] ${title} - ${state}: ${message}`);
  // TODO: integrate Slack/Teams
  res.sendStatus(200);
});

app.listen(3000, () => console.log('Webhook listening on 3000'));

8. KPI, công cụ đo & tần suất

KPI	Mục tiêu	Công cụ đo	Tần suất
Revenue / giây	≥ $5,000/giây trong 30 % thời gian cao điểm	Druid SQL + Superset	1 giây
Latency query	≤ 200 ms (95 th percentile)	Grafana panel (Druid)	30 s
Order success rate	≥ 99.5 %	Prometheus + Alertmanager	1 phút
Cache hit ratio (nginx)	≥ 95 %	Nginx stub_status	5 phút
Kafka lag	≤ 100 msg	Burrow / Confluent Control Center	1 phút
System CPU avg	≤ 70 %	CloudWatch	5 phút
Error rate (5xx)	≤ 0.1 %	ELK stack	1 phút

🛡️ Lưu ý: Nếu Latency > 200 ms trong 3 phút liên tiếp, tự động scale‑out Druid/ClickHouse node (AWS Auto Scaling Group).

9. Rủi ro & phương án dự phòng

Rủi ro	Mô tả	Phương án B	Phương án C
Kafka broker failure	Mất một broker trong cluster 3‑node	Chuyển leader sang replica (auto)	Deploy secondary MSK cluster, switch DNS
Druid segment overload	Query latency tăng > 300 ms	Tối ưu rollup, giảm độ phân giải thời gian	Chuyển sang ClickHouse (dual‑write)
Network congestion	Độ trễ > 250 ms do traffic spike	Thêm VPC peering, tăng bandwidth	Sử dụng CloudFront + Edge caching
Data schema change	Thêm trường mới vào event	Sử dụng schema‑registry (Confluent)	Tạo pipeline chuyển đổi (KSQL)
Security breach	Lỗ hổng injection API	WAF + rate‑limit	Đánh giá penetration test, patch nhanh
Cost overrun	Chi phí EC2 vượt dự toán 20 %	Tối ưu spot instances	Chuyển sang serverless (AWS Aurora Serverless)

10. Checklist Go‑Live (42 item)

10.1 Security & Compliance (9 item)

#	Mục tiêu	Trạng thái
S‑01	TLS 1.3 trên Nginx	✅
S‑02	IAM role least‑privilege cho EC2	✅
S‑03	MFA cho admin Superset	✅
S‑04	Audit log bật trên Kafka	✅
S‑05	Dữ liệu at‑rest encrypted (EBS)	✅
S‑06	GDPR / PDPA compliance review	✅
S‑07	WAF rule block SQLi	✅
S‑08	Pen‑test báo cáo ≤ 3 lỗ hổng	✅
S‑09	Backup snapshot hàng ngày	✅

10.2 Performance & Scalability (9 item)

#	Mục tiêu	Trạng thái
P‑01	Auto‑scaling group cho Druid/ClickHouse	✅
P‑02	Load test ≥ 5 M events/s	✅
P‑03	Query latency ≤ 200 ms (95 %)	✅
P‑04	Kafka lag ≤ 100 msg	✅
P‑05	Nginx rate‑limit 200 r/s	✅
P‑06	CDN cache‑bypass cho API	✅
P‑07	CPU avg ≤ 70 %	✅
P‑08	Disk I/O ≤ 80 %	✅
P‑09	Horizontal scaling test (add node)	✅

10.3 Business & Data Accuracy (9 item)

#	Mục tiêu	Trạng thái
B‑01	Revenue per second match DB source ±1 %	✅
B‑02	Order count consistency across pipelines	✅
B‑03	KPI dashboard refreshed mỗi giây	✅
B‑04	Alert threshold đúng (latency, error)	✅
B‑05	Data retention policy 30 ngày	✅
B‑06	Documentation versioned (Git)	✅
B‑07	Stakeholder sign‑off	✅
B‑08	Test case coverage ≥ 80 %	✅
B‑09	SLA contract ký	✅

10.4 Payment & Finance (8 item)

#	Mục tiêu	Trạng thái
F‑01	Payment gateway latency ≤ 150 ms	✅
F‑02	Reconciliation script chạy hourly	✅
F‑03	Fraud detection rule bật	✅
F‑04	PCI‑DSS compliance audit	✅
F‑05	Refund process test (5 case)	✅
F‑06	Transaction logs encrypted	✅
F‑07	Daily revenue report auto‑email	✅
F‑08	Backup payment DB daily	✅

10.5 Monitoring & Rollback (7 item)

#	Mục tiêu	Trạng thái
M‑01	Grafana dashboard live	✅
M‑02	Alert webhook Slack	✅
M‑03	Auto‑rollback Terraform on failure	✅
M‑04	Canary deployment 5 % traffic	✅
M‑05	Health check endpoint /healthz	✅
M‑06	Log aggregation ELK	✅
M‑07	Post‑mortem template chuẩn	✅

11. Tài liệu bàn giao cuối dự án (15 mục)

STT	Tài liệu	Người chịu trách nhiệm	Nội dung chi tiết
1	Kiến trúc tổng thể (Architecture Diagram)	Solution Architect	Diagram, component description, data flow
2	Hạ tầng IaC (Terraform scripts)	DevOps Lead	.tf files, module docs, variable definitions
3	Docker‑Compose & Helm charts	DevOps Lead	YAML, version, env variables
4	Kafka topic & connector config	Data Engineer	JSON, retention, replication factor
5	Druid/ClickHouse ingestion spec	Data Engineer	JSON, rollup, segment size
6	Superset & Grafana dashboard JSON	BI Analyst	Dashboard layout, queries, alerts
7	API Gateway (Nginx) config	DevOps Lead	nginx.conf, rate‑limit rules
8	CI/CD pipeline (GitHub Actions)	DevOps Lead	.yml files, secret handling
9	Test plan & results (load, functional)	QA Lead	K6 scripts, test reports
10	SOP vận hành (runbooks)	Operations Manager	Incident response, scaling steps
11	Bảo mật & compliance checklist	Security Engineer	IAM policies, audit logs
12	Cost model & báo cáo dự toán	Finance Analyst	Chi phí 30 tháng, dự báo tăng trưởng
13	Rủi ro & kế hoạch dự phòng	Project Manager	Risk register, B/C plans
14	Hướng dẫn triển khai (deployment guide)	DevOps Lead	Step‑by‑step, rollback procedure
15	Đánh giá KPI & báo cáo cuối kỳ	BI Analyst	KPI definitions, measurement frequency

12. Các bước triển khai chi tiết (6 Phase) – Đã trình bày ở mục 5

⚡ Thực tế: Khi thực hiện Phase 3 – Ingestion, cần đảm bảo schema versioning bằng Confluent Schema Registry để tránh lỗi “field not found” khi có thay đổi trường dữ liệu.

13. Công thức tính ROI (ví dụ)

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100 %

Giải thích:
– Total_Benefits: Doanh thu tăng thêm nhờ flash sale (ước tính $2 M).
– Investment_Cost: Tổng chi phí 30 tháng $166 k.
– ROI ≈ 1,104 %, chứng tỏ dự án mang lại giá trị kinh tế cao.

14. Key Takeaways

Real‑time analytics là yếu tố quyết định thành công của Flash Sale; latency < 200 ms là chuẩn ngành (Google Tempo 2024).
Apache Druid và ClickHouse đáp ứng được throughput > 5 M events/s và query latency < 200 ms; lựa chọn phụ thuộc vào ưu tiên rollup vs vectorized query.
Kiến trúc Kafka → Druid/ClickHouse → Superset/Grafana cung cấp pipeline end‑to‑end, dễ mở rộng và có khả năng fallback (dual‑write).
Chi phí 30 tháng ước tính $166 k, trong đó 30 % là hạ tầng compute, 20 % là storage & network.
CI/CD, IaC, và monitoring là bắt buộc để duy trì SLA và giảm rủi ro.
Checklist go‑live (42 item) và tài liệu bàn giao (15 mục) giúp chuyển giao mượt mà cho đội vận hành.

15. Câu hỏi thảo luận

Anh em đã từng gặp trường hợp “Kafka lag” kéo dài hơn 5 phút trong flash sale chưa? Làm sao tối ưu lại consumer group để giảm lag?

16. Kêu gọi hành động

Nếu anh em đang tìm giải pháp AI‑driven recommendation cho flash sale, hãy thử tích hợp Serimi App – API nhanh, dễ scale.

Nếu muốn tự động hoá quy trình content & SEO, tham khảo noidungso.io.vn – giảm 30 % thời gian biên tập.

Trợ lý AI của anh Hải
Nội dung được Hải định hướng, trợ lý AI giúp mình viết chi tiết.