Bài toán giám sát
Phân tích hình ảnh bằng AI sinh ra những luồng dữ liệu có cấu trúc liên tục. Nếu thiếu một lớp giám sát được thiết kế riêng, người vận hành phải đọc các tệp JSON thô bằng tay, một quy trình chậm và dễ sai sót, đi ngược lại mục đích của việc tự động hóa phân tích.
Khách hàng Nhật Bản của chúng tôi cần một hệ thống thu hẹp khoảng cách này: lấy đầu ra thô từ các công cụ phân tích AI và biến nó thành góc nhìn vận hành thời gian thực, dùng được ngay, kèm cảnh báo thông minh khi kết quả cho thấy bất thường.
Kiến trúc hệ thống
- Backend Java / Spring Boot: REST API tiếp nhận và xử lý dữ liệu phân tích JSON theo thời gian thực
- PostgreSQL (AWS RDS): lưu trữ bền vững, có thể truy vấn cho toàn bộ kết quả phân tích và sự kiện vượt ngưỡng
- Dashboard React.js: biểu đồ tương tác, bảng trạng thái trực tiếp và màn hình cảnh báo có thể cấu hình
- AWS EC2 + CloudFront + S3: hạ tầng mở rộng được, phân phối toàn cầu để truy cập ổn định
- GitLab CI/CD: pipeline deploy tự động giúp giữ chất lượng bản phát hành
Năng lực chính
Hệ thống cung cấp ba năng lực cốt lõi: tiếp nhận dữ liệu liên tục (xử lý JSON phân tích theo thời gian thực, không cần can thiệp thủ công), giám sát ngưỡng (các quy tắc có thể cấu hình để đánh dấu bất thường và tự động kích hoạt cảnh báo) và dashboard vận hành (góc nhìn trực tiếp về tình trạng hệ thống và kết quả phân tích để người vận hành ra quyết định ngay).
Triển khai và vận hành lâu dài
Dự án kéo dài 18 tháng (tháng 8/2023 đến tháng 1/2025), gồm phát triển lặp theo từng đợt với các buổi review định kỳ cùng khách hàng, tài liệu kỹ thuật song ngữ và bàn giao production suôn sẻ. Hệ thống vận hành liên tục kể từ khi bàn giao, mang lại cho đội vận hành của khách hàng một khả năng giám sát thời gian thực đáng tin cậy mà trước đó chưa từng có.
01
Thách thức
Một công ty công nghệ Nhật Bản sử dụng các công cụ phân tích hình ảnh bằng AI cần một hệ thống tiếp nhận, xử lý và trực quan hóa dữ liệu JSON do các công cụ này sinh ra, kèm tính năng tự động phát hiện bất thường và cảnh báo có thể cấu hình khi kết quả vượt ngưỡng đã định. Khách hàng cần một dashboard quản lý thời gian thực để thay thế việc xem xét thủ công các tệp phân tích thô vốn rất chậm.
02
Giải pháp
iPlus Solution đã thiết kế và triển khai một hệ thống giám sát full-stack trong 18 tháng. Backend xây dựng bằng Java và Spring Boot cung cấp REST API liên tục tiếp nhận dữ liệu phân tích JSON, xử lý theo các quy tắc ngưỡng có thể cấu hình và lưu kết quả vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL trên AWS RDS. Frontend React.js mang đến dashboard quản lý thời gian thực với biểu đồ tương tác, bảng trạng thái trực tiếp, đánh dấu bất thường và thông báo cảnh báo có thể cấu hình. Hạ tầng AWS (EC2, CloudFront, S3) bảo đảm khả năng truy cập toàn cầu, độ trễ thấp và an toàn dữ liệu.
03
Kết quả
Lần đầu tiên, người vận hành có thể theo dõi kết quả phân tích AI theo thời gian thực, thay vì mất hàng giờ xem dữ liệu thủ công, nay họ có một dashboard luôn cập nhật tức thì. Việc phát hiện bất thường hiện tự động kích hoạt cảnh báo, giúp phản ứng nhanh hơn và không để vấn đề bị bỏ sót. Hệ thống vận hành liên tục kể từ khi bàn giao mà không xảy ra sự cố lớn.
Công nghệ sử dụng
Hình ảnh dự án
Dự án liên quan

Orderly — Trợ lý AI nhập đơn hàng tự động
Orderly đọc đơn đặt hàng từ Zalo OA, email và PDF, tự tìm đúng mã hàng rồi tạo đơn bán hàng trong MISA. Đơn bất thường được giữ lại cho người duyệt.

Atrium — Văn phòng AI Agent làm việc cùng nhân viên
Atrium là văn phòng AI Agent: 7 agent phân loại email và Zalo, soạn báo giá, nhập đơn, nhắc công nợ; mọi bước quan trọng đều chờ người duyệt.

Luma Care — Chatbot chăm sóc bệnh nhân cho nha khoa
Chatbot trả lời bệnh nhân 24/7 trên Zalo, Messenger và website, đặt lịch trên lịch bác sĩ thật và chuyển ca y tế cho bác sĩ. Mọi câu trả lời đều có nguồn.