Tác giả: Sujit Singh, Robert Murphy, Ed Chow — Ngày: 31 March 2025.

Thể loại: AWS Partner Network, Migration, Migration Solutions, Partner solution

Giới thiệu

Di chuyển lên đám mây (cloud) là một quy trình phức tạp với nhiều sự đánh đổi và cân nhắc, đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược để giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa kết quả. Giải pháp Hợp lý hóa Danh mục Ứng dụng (Application Portfolio Rationalization – APR) của NorthBay Solutions, được hỗ trợ bởi Generative AI (Gen AI), giúp các tổ chức đánh giá kho ứng dụng của họ và quyết định xem nên Refactor (Tái cấu trúc), Replatform (Chuyển đổi nền tảng), Rehost (Lưu trữ lại), Retain (Giữ lại), Repurchase (Mua lại), Retire (Loại bỏ), hay Relocate (Di dời) từng ứng dụng. Tuy nhiên, các phương pháp APR truyền thống dựa vào quy trình thủ công có thể chậm chạp, tốn kém và dễ xảy ra lỗi.

Là một Đối tác Chuyên môn của AWS (AWS Specialization Partner) và AWS Marketplace Seller, NorthBay Solutions giúp các tổ chức tận dụng AWS để hiện đại hóa các ứng dụng của họ một cách hiệu quả.

Trong bài viết này, chúng tôi khám phá cách giải pháp APR sử dụng Gen AI của NorthBay Solutions giúp tinh giản quy trình, giải quyết các thách thức chính và giảm chi phí.

Các thách thức của việc Hợp lý hóa Danh mục Ứng dụng (APR)

APR đặt ra một số thách thức chính cho các tổ chức doanh nghiệp:

• Ra quyết định phức tạp – Cần xem xét nhiều yếu tố cho mỗi ứng dụng, chẳng hạn như chức năng, nợ kỹ thuật (technical debt), giá trị kinh doanh và sự phù hợp chiến lược với các mục tiêu của tổ chức.
  
• Quy mô – Việc đánh giá hàng trăm hoặc hàng nghìn ứng dụng cùng lúc tạo ra sự phức tạp làm quá tải các phương pháp đánh giá thủ công.
  
• Các phụ thuộc phức tạp – Danh mục ứng dụng càng lớn càng khó để lập bản đồ và dự đoán tác động của việc hiện đại hóa.
  
• Tài liệu không đầy đủ – Các hồ sơ lỗi thời hoặc bị thiếu làm chậm quy trình đánh giá và gia tăng rủi ro khi ra quyết định.
  
• Mất mát kiến thức – Sự thay đổi nhân sự dẫn đến những khoảng trống thông tin ảnh hưởng đến chất lượng quyết định.
  
• Quản lý chi phí – Các cuộc đánh giá kéo dài gây áp lực lên ngân sách hiện đại hóa và ảnh hưởng đến tính toán ROI.

Giải pháp APR sử dụng Generative AI của NorthBay

Giải pháp APR sử dụng Gen AI của NorthBay giải quyết các thách thức của quy trình APR phức tạp và giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa danh mục CNTT bằng cách xác định các ứng dụng dư thừa, tốn kém và không hiệu quả. Giải pháp sử dụng Amazon Q Business, một trợ lý hỗ trợ Gen AI được quản lý hoàn toàn, có thể trả lời câu hỏi, cung cấp tóm tắt, tạo nội dung và hoàn thành các tác vụ một cách an toàn dựa trên dữ liệu và thông tin trong hệ thống doanh nghiệp của bạn. Giải pháp cũng sử dụng các Amazon Q connector (bộ kết nối). Amazon Q Business cung cấp nhiều connector dựng sẵn cho nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Atlassian Jira, Atlassian Confluence, Amazon S3, Microsoft SharePoint, Salesforce và nhiều nguồn khác, giúp bạn tạo giải pháp Generative AI với cấu hình tối thiểu. Để xem danh sách đầy đủ các connector nguồn dữ liệu được hỗ trợ bởi Amazon Q, hãy xem Amazon Q connectors.

Kiến trúc Giải pháp

Các thành phần trong Giải pháp APR Gen AI của NorthBay

1. Ứng dụng web Amazon Q – Một ứng dụng web tùy chỉnh được xây dựng trên API của Amazon Q Business, được thiết kế với giao diện và cảm nhận phù hợp với thương hiệu của tổ chức bạn.
2. AWS IAM Identity Center (đi kèm SSO/IdP) – Được tích hợp với Amazon Q Business để cung cấp xác thực người dùng tập trung và quản lý truy cập. Nó có thể kết nối với nhà cung cấp danh tính (identity provider) của tổ chức bạn, chẳng hạn như Okta hoặc Entra ID, thông qua SSO. Điều này đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập ứng dụng web Amazon Q trong khi tận dụng các IAM role để phân quyền bảo mật.
3. Công cụ Quản lý Danh mục Ứng dụng – Người dùng có tùy chọn tải lên thủ công các bản xuất từ công cụ kiểm kê ứng dụng của họ hoặc tạo các connector nguồn dữ liệu tùy chỉnh để lấy dữ liệu trực tiếp nếu công cụ đó cung cấp API.
4. Amazon Q Business – Q Business hỗ trợ kết nối với các nguồn dữ liệu của bạn cả trên đám mây AWS và bên ngoài.
   
5. Nguồn dữ liệu AWS – Người dùng có thể tải dữ liệu ứng dụng liên quan lên Amazon S3 hoặc Amazon RDS để engine của Amazon Q Business tiêu thụ.
   
6. Nguồn dữ liệu bên ngoài –  Amazon Q Business hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài có thể chứa thông tin liên quan hỗ trợ quy trình APR. Dưới đây là các ví dụ về nguồn dữ liệu bên ngoài có thể hỗ trợ quy trình APR của bạn:
   • Các bộ kết nối dữ liệu tùy chỉnh tới các công cụ Application Portfolio Management (APM): Với các bộ kết nối dữ liệu tùy chỉnh, có thể thiết lập kết nối trực tiếp tới các công cụ APM hiện có của bạn thông qua API. Amazon Q có thể hiểu những thông tin về các bên liên quan, khoản đầu tư cho ứng dụng, năng lực kinh doanh và các dư thừa để xác thực quy trình hợp lý hóa danh mục ứng dụng của bạn.
   • Slack và Microsoft Teams: Cung cấp thông tin chi tiết từ các cuộc thảo luận của nhóm để hiểu cách sử dụng và mức độ quan trọng của các ứng dụng khác nhau trong quy trình làm việc của bạn.
   • Microsoft SharePoint và Google Drive: Các hệ thống quản lý tài liệu chứa tài liệu quan trọng về kiến trúc ứng dụng, hướng dẫn sử dụng, và quy trình làm việc. Amazon Q có thể phân tích các tài liệu này để hiểu chức năng của ứng dụng và các mối quan hệ phụ thuộc.
   • Confluence: Tích hợp giúp truy cập tài liệu chi tiết, ghi chú cuộc họp và kế hoạch dự án, cung cấp cho Amazon Q ngữ cảnh về quá trình phát triển và triển khai ứng dụng.

Luồng quy trình Giải pháp APR Gen AI của NorthBay

Amazon Q Business cung cấp một giao diện trò chuyện thông minh, hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn trong tổ chức. Bằng cách tận dụng Gen AI, giải pháp mang đến thông tin chi tiết theo thời gian thực về vai trò và giá trị chiến lược của từng ứng dụng. Hệ thống hoạt động bằng cách:

• Trích xuất dữ liệu liên quan từ các nguồn đã xác định của tổ chức.
• Xác định các thông tin chi tiết (insights) chính bằng cách sử dụng Gen AI.
• Tạo phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên cho các truy vấn của người dùng.
• Cho phép các câu hỏi tiếp theo để hiểu sâu hơn.

Hãy xem một số ví dụ về câu hỏi và câu trả lời bằng cách sử dụng giải pháp này với dữ liệu mô phỏng được thiết kế cho mục đích minh họa. Tổ chức của bạn có thể có dữ liệu khác và kết quả khác.

Ví dụ 1 – Xác định Ứng dụng cho APR dựa trên các Chiều (Dimensions) Chính

Để bắt đầu, chúng ta có thể yêu cầu giải pháp APR tóm tắt các ứng dụng là ứng viên hàng đầu cho việc hợp lý hóa, sử dụng chi phí, sự phụ thuộc, mức độ quan trọng và mức độ rủi ro làm các chiều để biện minh cho các đề xuất.

Figure 2. APR Solution Rationalization Prompt and Response

Amazon Q Business phân tích dữ liệu ứng dụng trên nhiều chiều để tạo ra các đề xuất chiến lược. Trong ví dụ này, hệ thống xác định các cơ hội hợp nhất trên các danh mục khác nhau bằng cách đánh giá đặc điểm của ứng dụng. Ví dụ:

1. Hợp nhất Ứng dụng Nhân sự (HR)

• Ứng dụng cần Hợp lý hóa: TalentWare
• Chi phí: $350,000/năm
• Mức độ quan trọng: Trung bình
• Rủi ro: Trung bình
• Tiềm năng hợp nhất: Cao do các tính năng trùng lặp với TalentSync HCM và Nebula HCM Cloud

2. Hợp nhất CRM

• Ứng dụng cần Hợp lý hóa: LinkPoint CRM
• Chi phí: $120,000/năm
• Mức độ quan trọng: Trung bình
• Rủi ro: Thấp
• Tiềm năng hợp nhất: Cao, vì nó có các khả năng trùng lặp với HorizonConnect CRM. Việc hợp nhất sẽ loại bỏ các chức năng CRM dư thừa.

Hai ứng dụng này có các khả năng quản lý tài chính và ERP trùng lặp. Một đánh giá chi tiết có thể xác định các cơ hội để hợp nhất chức năng.

Ví dụ 2 – Xác định Ứng dụng cho APR dựa trên các Tính năng Trùng lặp

Tiếp theo, chúng ta có thể tìm kiếm các ứng viên cho việc hợp lý hóa chỉ dựa trên các tính năng trùng lặp.

Figure 3. APR Solution Overlapping Features Prompt and Response

Amazon Q Business xác định nhiều ứng dụng ứng viên cho việc hợp lý hóa chỉ dựa trên các tính năng trùng lặp. Ví dụ, đối với Hệ thống ERP/Tài chính, khuyến nghị là: Tiến hành đánh giá chi tiết để có khả năng hợp nhất OmniCore Suite và NexusFlow ERP vì chúng có các khả năng trùng lặp đáng kể trong ERP, tài chính và quản lý chuỗi cung ứng.

Ví dụ 3 — Phân tích mức độ quan trọng vs chi phí hàng năm

Trong ví dụ cuối cùng, chúng ta so sánh mức độ quan trọng của từng ứng dụng với chi phí hàng năm của nó. Mục tiêu là xác định các ứng dụng có chi phí cao nhưng mức độ quan trọng thấp làm ứng viên để đạt được các mục tiêu tiết kiệm chi phí.

Figure 4. APR Solution Criticality Prompt and Response

Trong ví dụ này, Amazon Q Business xác định nhiều ứng dụng ứng viên cho việc hợp lý hóa dựa trên mức độ quan trọng so với chi phí hàng năm của chúng. Ví dụ:

TalentWave là một ứng dụng chi phí cao nhưng không phù hợp về mặt chiến lược. Nó có các tính năng trùng lặp với TalentSync HCM, VitalThrive và Nebula HCM Cloud. Do đó, khuyến nghị là ngừng hoạt động (decommission) nó và hợp nhất chức năng vào các ứng dụng HR hiện có để có tiềm năng tiết kiệm $350,000.

Lợi ích của Giải pháp APR Gen AI

Một quá trình APR thành công mang lại một số kết quả chính mang lại lợi ích đáng kể cho tổ chức và tăng tốc quá trình di chuyển của bạn lên đám mây AWS:

1. Danh mục ứng dụng được tối ưu hóa: Bằng cách đánh giá kỹ lưỡng và phân loại từng ứng dụng, một quy trình APR thành công đảm bảo rằng danh mục ứng dụng của bạn được tinh gọn và phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Điều này bao gồm giữ lại các ứng dụng có giá trị cao, hiện đại hóa những ứng dụng có tiềm năng và loại bỏ (sunsetting) các ứng dụng lỗi thời hoặc dư thừa. Kết quả là một tập hợp các ứng dụng tinh gọn hơn, hiệu quả về chi phí hơn và phục vụ tốt hơn nhu cầu kinh doanh của bạn.
   
2. Tăng cường sự Linh hoạt và Hiệu suất: Một danh mục ứng dụng được hợp lý hóa sẽ dễ quản lý hơn và phản ứng nhanh hơn với các nhu cầu kinh doanh thay đổi. Các ứng dụng được hiện đại hóa thường hoạt động tốt hơn, có khả năng mở rộng tốt hơn và cung cấp các tính năng bảo mật và tuân thủ được cải thiện. Sự linh hoạt được tăng cường này cho phép bộ phận CNTT của bạn hỗ trợ đổi mới và tăng trưởng kinh doanh hiệu quả hơn.
3. Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Một quy trình APR thành công cung cấp thông tin chi tiết và tài liệu về bối cảnh ứng dụng của bạn. Thông tin này là vô giá cho việc lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định, cho phép các nhà lãnh đạo CNTT đưa ra các lựa chọn sáng suốt về các khoản đầu tư và sáng kiến trong tương lai.
4. Quản lý rủi ro tốt hơn: Bằng cách xác định và giải quyết nợ kỹ thuật cũng như các lỗ hổng bảo mật trong các ứng dụng cũ, một quy trình APR thành công giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến các hệ thống kế thừa (legacy systems). Cách tiếp cận chủ động này đối với quản lý rủi ro giúp tăng cường độ tin cậy và bảo mật tổng thể của hệ thống.

Kết luận và bước tiếp theo

Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ ra cách Giải pháp APR của NorthBay cho phép các tổ chức quản lý danh mục ứng dụng của họ một cách hiệu quả bằng cách tận dụng Gen AI được cung cấp bởi Amazon Q Business.

Bắt đầu với Giải pháp APR Generative AI của NorthBay bằng cách đăng ký trên AWS Marketplace và đạt được các mục tiêu kinh doanh cho tổ chức của bạn.

NorthBay Solutions, một Đối tác Tư vấn Cấp cao (Premier Tier Consulting Partner) của AWS, vượt trội trong các dịch vụ định hướng AWS bao gồm AI/ML, phân tích dữ liệu, cơ sở dữ liệu, DevOps, tự động hóa, di chuyển lên đám mây và hiện đại hóa ứng dụng. Đội ngũ toàn cầu của chúng tôi gồm hơn 350 chuyên gia được chứng nhận bởi AWS, phục vụ các tổ chức trên tất cả các lĩnh vực và Khu vực (Region) với chuyên môn và sự linh hoạt.

Để mở rộng giải pháp này nhằm đáp ứng các môi trường đa dạng hoặc để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ NorthBay Solutions tại sales@northbaysolutions.com.

NorthBay Solutions – Tiêu điểm Đối tác AWS

NorthBay Solutions là một Đối tác Tư vấn Cấp cao (Premier Tier Consulting Partner) của AWS, vượt trội trong các dịch vụ định hướng AWS bao gồm AI/ML, phân tích dữ liệu, cơ sở dữ liệu, DevOps, tự động hóa, di chuyển lên đám mây và hiện đại hóa ứng dụng. Đội ngũ toàn cầu của chúng tôi gồm hơn 350 chuyên gia được chứng nhận bởi AWS, phục vụ các tổ chức trên tất cả các lĩnh vực và khu vực với chuyên môn và sự linh hoạt.

Contact NorthBay Solutions | Partner Overview | AWS Marketplace