Tác giả: Jeff Escott
Ngày đăng: 05/01/2026
Danh mục: Architecture, Best Practices, Developer Tools, How-To

Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng hiện nay, các tổ chức đang phải đối mặt với áp lực ngày càng lớn trong việc hiện đại hóa các hệ thống legacy, đồng thời vẫn phải duy trì sự xuất sắc trong vận hành và kiểm soát chi phí. Các phương pháp hiện đại hóa cloud truyền thống thường đòi hỏi hàng tuần đánh giá thủ công, khối lượng lớn tài liệu, và nguồn lực phát triển đáng kể — tạo ra các điểm nghẽn làm chậm time-to-market và gia tăng chi phí dự án.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của các trợ lý phát triển được hỗ trợ bởi AI như Kiro của Amazon hoặc Cline, khi được tích hợp với các Anthropic Model Context Protocol (MCP) servers chính thức cho AWS, đã tạo ra một sự thay đổi mang tính đột phá. Cách tiếp cận này biến những quy trình vốn mang tính thủ công và tốn thời gian thành các phương pháp tự động hóa, nhất quán và có khả năng mở rộng. Kiến trúc agentic này mang lại các kết quả kinh doanh có thể đo lường được, đồng thời rút ngắn đáng kể thời gian triển khai từ vài tuần xuống chỉ còn vài ngày.

Lựa chọn Trợ lý AI của bạn

Các tổ chức có thể tận dụng Kiro hoặc Cline như một đối tác phát triển được hỗ trợ bởi AI:

Kiro là môi trường phát triển và IDE AI-native của AWS, cung cấp hỗ trợ thông minh cho các dự án hiện đại hóa cloud. Kiro mang lại trải nghiệm phát triển toàn diện với khả năng tích hợp trực tiếp các dịch vụ AWS, tài liệu, và hỗ trợ AI theo thời gian thực. Kiro đặc biệt mạnh trong việc phân tích code theo ngữ cảnh, sinh Infrastructure as Code, quản lý dự án trực quan và các workflow phát triển cộng tác. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các team mong muốn một trải nghiệm IDE hoàn chỉnh với khả năng tích hợp sâu các dịch vụ AWS, quản lý MCP server và hỗ trợ phát triển bằng AI ngay trong môi trường làm việc.

Cline là lựa chọn phù hợp cho các tổ chức không sử dụng Kiro. Cline hỗ trợ đầy đủ việc tích hợp với AWS MCPs và hoạt động như một extension của VS Code, cung cấp trải nghiệm phát triển tích hợp ngay trong IDE. Cline đặc biệt phù hợp với các team yêu cầu sử dụng VS Code.

Cả hai trợ lý đều tích hợp với các AWS MCP servers chính thức, đảm bảo rằng mọi khuyến nghị và code được sinh ra đều tuân theo các best practices mới nhất của AWS và tận dụng đúng dịch vụ phù hợp với từng workload.

Thách thức của các phương pháp hiện đại hóa truyền thống

Các sáng kiến hiện đại hóa trong doanh nghiệp thường tuân theo những mô hình quen thuộc nhưng tiêu tốn nhiều thời gian và tài nguyên. Giai đoạn đánh giá thường kéo dài nhiều tuần khi kiến trúc sư phải thủ công thống kê các hệ thống hiện tại, tài liệu hóa các mối phụ thuộc và đánh giá technical debt. Giai đoạn lập kế hoạch đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều team để thiết kế kiến trúc đích, ước tính chi phí và xây dựng chiến lược hiện đại hóa. Giai đoạn triển khai lại yêu cầu nỗ lực phát triển lớn để xây dựng Infrastructure as Code, chỉnh sửa ứng dụng theo cloud-native pattern và thiết lập quy trình vận hành.

Mặc dù kỹ lưỡng, các phương pháp này tạo ra các điểm nghẽn làm chậm time-to-market và gia tăng chi phí. Quy trình thủ công dẫn đến sự thiếu nhất quán trong chất lượng tài liệu và quyết định kiến trúc. Độ phức tạp của nền tảng cloud hiện đại khiến việc áp dụng best practices một cách đồng bộ trở nên khó khăn. Nhiều tổ chức mất đà khi dự án gặp phải các trì hoãn không thể tránh khỏi của quy trình thủ công.

Giới thiệu cách tiếp cận Kiến trúc Agentic

Khái niệm kiến trúc agentic tận dụng AI để tự động hóa và tăng tốc toàn bộ vòng đời hiện đại hóa. Bằng cách tích hợp Kiro với các AWS MCP servers chính thức, tổ chức có thể xây dựng một môi trường phát triển thông minh, hiểu được cả hệ thống hiện tại lẫn các best practices của AWS. Sự tích hợp này tạo ra một framework tự động hóa end-to-end bao phủ toàn bộ các giai đoạn đánh giá, lập kế hoạch và triển khai.

Hình 1 minh họa cách ba giai đoạn truyền thống của hiện đại hóa — đánh giá, lập kế hoạch và triển khai — được chuyển đổi thông qua Kiro và AWS MCP. Workflow agentic này thể hiện quá trình tự động từ phân tích hệ thống legacy, thiết kế kiến trúc đích đến sinh code sẵn sàng cho production, giúp giảm đáng kể công sức thủ công và thời gian triển khai.

Kiro đóng vai trò như một đối tác phát triển thông minh, có khả năng phân tích codebase hiện tại, hiểu các pattern kiến trúc và sinh ra các giải pháp sẵn sàng cho production, phù hợp với các nguyên tắc của AWS Well-Architected Framework. Việc tích hợp với các AWS MCP servers chính thức đảm bảo rằng mọi khuyến nghị và code đều tuân theo best practices mới nhất của AWS và sử dụng đúng dịch vụ phù hợp với từng workload.

Ba giai đoạn cốt lõi của cách tiếp cận agentic này bao gồm:

Giai đoạn Phân tích – Tự động phân tích các hệ thống hiện tại, trong đó Kiro phân tích codebase để tạo tài liệu chi tiết về các pattern kiến trúc hiện có, sinh sơ đồ trực quan thể hiện các mối phụ thuộc và luồng dữ liệu, xác định technical debt và cơ hội hiện đại hóa, đồng thời đánh giá mức độ sẵn sàng lên cloud của từng ứng dụng và dịch vụ.

Giai đoạn Lập kế hoạch – Thiết kế thông minh kiến trúc AWS đích, nơi Kiro xây dựng các giải pháp tối ưu theo yêu cầu cụ thể, sinh ước tính chi phí chi tiết dựa trên giá AWS theo thời gian thực, tạo roadmap hiện đại hóa theo từng giai đoạn, và đề xuất các dịch vụ AWS phù hợp dựa trên đặc điểm workload.

Giai đoạn Triển khai – Tự động sinh các tài sản sẵn sàng cho production, bao gồm Infrastructure as Code bằng CloudFormation, CDK hoặc Terraform, chỉnh sửa code ứng dụng theo cloud-native pattern, cập nhật tài liệu phản ánh kiến trúc mới, và sinh script tự động triển khai cùng pipeline CI/CD.

Mỗi giai đoạn tận dụng các AWS MCP servers và năng lực của Kiro để biến những quy trình vốn kéo dài hàng tuần thành các workflow tự động, nhất quán, mang lại kết quả chỉ trong vài ngày.

Hình 1 – Workflow Kiến trúc Agentic: Quy trình hiện đại hóa cloud được hỗ trợ bởi AI

Phân tích Trạng thái Hiện tại

Giai đoạn đầu tiên của hiện đại hóa kiến trúc agentic tập trung vào việc phân tích tự động các hệ thống hiện có. Kiro kiểm tra codebase để xác định các pattern kiến trúc, mối phụ thuộc và cơ hội hiện đại hóa. Phân tích này tạo ra tài liệu chi tiết mà thông thường sẽ cần hàng tuần làm việc thủ công của các kiến trúc sư và kỹ sư cấp cao. Cách tiếp cận tự động này giúp rút ngắn thời gian đánh giá từ hàng tuần xuống chỉ còn vài ngày, đồng thời đảm bảo tiêu chí đánh giá nhất quán trên toàn bộ hệ thống.

Trợ lý AI cũng tạo ra các sơ đồ trực quan thể hiện các mối phụ thuộc và luồng dữ liệu, giúp các bên liên quan dễ dàng hiểu được mức độ phức tạp của kiến trúc hiện tại. Việc đánh giá technical debt xác định rõ các khu vực mà nỗ lực hiện đại hóa sẽ mang lại giá trị lớn nhất. Đánh giá mức độ sẵn sàng lên cloud xem xét từng thành phần ứng dụng để xác định chiến lược hiện đại hóa tối ưu và nhận diện các rủi ro tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến timeline dự án. Tài liệu được sinh ra trở thành nền tảng vững chắc cho các giai đoạn lập kế hoạch tiếp theo và là tài liệu tham chiếu giá trị trong suốt quá trình hiện đại hóa.

Hình 2 – Phân tích và tài liệu hóa kiến trúc trạng thái hiện tại được sinh trong Kiro

Hình 3 – Sơ đồ kiến trúc trạng thái hiện tại được sinh trong Kiro

Lập kế hoạch

Sau khi hoàn tất phân tích trạng thái hiện tại, Kiro chuyển sang thiết kế kiến trúc AWS đích, được tối ưu theo các yêu cầu cụ thể của tổ chức. Trợ lý AI tận dụng hiểu biết sâu về các dịch vụ AWS và pattern kiến trúc để đề xuất các giải pháp cân bằng giữa hiệu năng, chi phí và độ phức tạp vận hành. Việc tích hợp với AWS MCP servers đảm bảo rằng mọi khuyến nghị đều phản ánh đúng năng lực dịch vụ và mô hình giá hiện tại của AWS.

Ước tính chi phí trở thành một quy trình tự động, cung cấp phân tích theo thời gian thực cho nhiều phương án kiến trúc khác nhau. Kiro có thể tạo các mô hình chi phí so sánh chi phí hạ tầng hiện tại với chi phí AWS dự kiến, giúp tổ chức đưa ra quyết định chính xác về ưu tiên hiện đại hóa và phân bổ ngân sách. Roadmap hiện đại hóa được xây dựng theo từng giai đoạn nhằm giảm thiểu gián đoạn hoạt động kinh doanh trong khi vẫn mang lại giá trị gia tăng liên tục.

Giai đoạn lập kế hoạch cũng bao gồm việc tự động lựa chọn các dịch vụ AWS phù hợp dựa trên đặc điểm workload. Thông qua việc cung cấp các yêu cầu phi chức năng (non-functional requirements), agent có thể thiết kế kiến trúc phù hợp với cả mục tiêu kỹ thuật lẫn mục tiêu kinh doanh.

Hình 4 – Tài liệu kiến trúc trạng thái đích được sinh trong Kiro

Hình 5 – Sơ đồ kiến trúc trạng thái đích được sinh trong Kiro

Hình 6 – Mô hình chi phí kiến trúc trạng thái đích được sinh trong Kiro

Triển khai

Giai đoạn triển khai thể hiện rõ nhất sức mạnh của cách tiếp cận kiến trúc agentic. Kiro sinh Infrastructure as Code bằng AWS CloudFormation, AWS Cloud Development Kit (CDK) hoặc Terraform, tùy theo tiêu chuẩn tooling và lựa chọn của tổ chức. Các template được sinh ra đã tích hợp sẵn best practices của AWS về bảo mật, giám sát và vận hành, đồng thời phản ánh chính xác các yêu cầu được xác định trong giai đoạn đánh giá và lập kế hoạch.

Các chỉnh sửa code ứng dụng theo cloud-native pattern cũng được sinh tự động, nhằm đáp ứng các yêu cầu hiện đại hóa phổ biến như containerization, tách microservices và áp dụng serverless. Trợ lý AI hiểu được cả pattern của code legacy lẫn các cách tiếp cận cloud-native hiện đại, cho phép sinh ra các đoạn code chuyển đổi vẫn giữ nguyên business logic trong khi áp dụng kiến trúc tối ưu cho cloud.

Hình 7 – Code kiến trúc trạng thái đích và CDK được sinh trong Kiro

Tận dụng các AWS MCP Servers Chính thức

Việc tích hợp với các AWS MCP servers chính thức cung cấp cho Kiro khả năng truy cập toàn diện vào các dịch vụ AWS và best practices mới nhất. Các AWS MCP servers mang lại giá trị vượt trội so với Foundation Models nhờ khả năng truy cập tài liệu cập nhật liên tục và kiến thức ngữ cảnh sâu về dịch vụ AWS. Điều này giúp các phản hồi chính xác hơn và đảm bảo rằng mọi code cũng như khuyến nghị đều phản ánh đúng năng lực và giới hạn hiện tại của AWS.

Các MCP Nên Bắt Đầu

Các MCP sau đây có thể hỗ trợ bạn trong việc tài liệu hóa kiến trúc hiện tại (bao gồm sơ đồ), thiết kế kiến trúc đích, chi phí, code và triển khai.

Giai đoạn Phân tích

• core-mcp-server – cung cấp điểm khởi đầu để sử dụng AWS MCP servers thông qua chiến lược proxy động dựa trên biến môi trường theo role
• code-doc-gen-mcp-server – phân tích cấu trúc repository và sinh tài liệu chi tiết cho các dự án code
• aws-diagram-mcp-server – tạo sơ đồ bằng DSL của Python diagrams package, hỗ trợ sơ đồ AWS, sequence diagram, flow diagram và class diagram

Giai đoạn Lập kế hoạch

• aws-documentation-mcp-server – truy cập tài liệu AWS, tìm kiếm nội dung và nhận khuyến nghị
• aws-knowledge-mcp-server – cung cấp tài liệu cập nhật, code sample và nội dung chính thức từ AWS
• aws-pricing-mcp-server – truy cập thông tin giá AWS theo thời gian thực và phân tích chi phí

Giai đoạn Sinh tài nguyên (Generation phase)

• cdk-mcp-server – Cung cấp các best practices cho Cloud Development Kit (CDK), các pattern Infrastructure as Code, và khả năng kiểm tra tuân thủ bảo mật với CDK Nag
• terraform-mcp-server – Cung cấp các best practices cho Terraform trên AWS, các pattern Infrastructure as Code, và khả năng kiểm tra tuân thủ bảo mật với Checkov

Việc sinh Infrastructure as Code được hưởng lợi lớn từ các MCP servers chuyên biệt cho các workflow CDK, Terraform và CloudFormation. Các server chuyên dụng này cung cấp khả năng quét bảo mật và kiểm tra tuân thủ nhằm đảm bảo rằng hạ tầng được sinh ra đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật ở cấp độ doanh nghiệp. Việc tích hợp này cũng cho phép xác thực thiết kế hạ tầng theo thời gian thực dựa trên giới hạn dịch vụ AWS và khả năng khả dụng theo từng Region.

Trong các kịch bản hiện đại hóa container và serverless, các MCP servers chuyên biệt cho EKS, ECS và AWS Serverless Application Model được tận dụng để hỗ trợ sâu cho các chiến lược containerization và các pattern áp dụng serverless, đồng thời đảm bảo rằng các giải pháp được sinh ra tuân thủ các best practices của AWS cho từng mô hình triển khai.

Thiết lập Trợ lý AI với AWS MCPs

Cấu hình Kiro với AWS MCPs

Để biết thêm chi tiết về cách cấu hình MCPs trong Kiro, hãy tham khảo bài viết
Introducing remote MCP servers.

Kiro tích hợp với AWS MCPs thông qua hệ thống cấu hình MCP được tích hợp sẵn trong IDE. Để thiết lập Kiro với các AWS MCP servers, bạn thực hiện như sau:

1. Cấu hình AWS Credentials:
   Đảm bảo rằng AWS credentials của bạn đã được cấu hình chính xác trong môi trường phát triển, thông qua phần cài đặt của IDE hoặc các biến môi trường.
2. Thêm MCP Servers:
   Trong Kiro IDE, bạn có thể cấu hình MCP servers bằng nhiều cách khác nhau:
   • Cấu hình theo Workspace: Tạo mới hoặc chỉnh sửa file .kiro/settings/mcp.json trong workspace
   • Cấu hình theo User: Sử dụng file cấu hình toàn cục tại ~/.kiro/settings/mcp.json
   • Giao diện IDE: Sử dụng bảng cấu hình MCP trong phần cài đặt của Kiro IDE

Hình 8 – Bảng cấu hình MCP và file JSON trong Kiro

Ví dụ cấu hình theo workspace

{
  "mcpServers": {
    "aws-core": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false
    },
    "aws-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
      },
      "autoApprove": ["search_documentation"],
      "disabled": false
    },
    "awslabs.aws-pricing-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-pricing-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_PROFILE": "default",
        "AWS_REGION": "us-east-1"
      }
    }
  }
}

Lưu ý: Đối với aws-pricing-mcp-server, bắt buộc phải khai báo biến môi trường AWS_PROFILE.

1. Truy cập các công cụ MCP: Trong Kiro IDE, bạn có thể:
   • Xem danh sách các MCP servers khả dụng trong MCP panel tích hợp
   • Sử dụng trực tiếp các MCP tools thông qua giao diện AI chat
   • Theo dõi trạng thái MCP server và kết nối lại khi cần
   • Tự động phê duyệt (auto-approve) một số tool để tối ưu workflow
2. Xác minh tích hợp:
   Đặt câu hỏi cho Kiro trực tiếp trong giao diện chat để kiểm tra trạng thái tích hợp.

Kiro IDE mang lại nhiều lợi thế cho các dự án hiện đại hóa tập trung vào AWS:

• Môi trường phát triển tích hợp với hỗ trợ AI theo ngữ cảnh
• Quản lý và giám sát MCP servers trực quan
• Tích hợp liền mạch giữa chỉnh sửa code và tương tác với dịch vụ AWS
• Hỗ trợ Infrastructure as Code với khả năng xác thực theo thời gian thực
• Workflow IDE toàn diện kết hợp phát triển, tài liệu và triển khai

Cấu hình Cline với AWS MCPs

Bạn có thể thêm MCP servers vào Cline trong VS Code thông qua file cline_mcp_settings.json. File này nằm tại:

• macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/
• Windows: %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/

File cấu hình JSON theo workspace như ví dụ ở trên cũng có thể sử dụng cho Cline.

Lợi ích của Hiện đại hóa Kiến trúc Agentic

Việc áp dụng các cách tiếp cận kiến trúc agentic mang lại những cải thiện rõ rệt trên nhiều khía cạnh của các dự án hiện đại hóa. Các tổ chức triển khai phương pháp này ghi nhận hiệu quả cao hơn, giảm rủi ro và cải thiện kết quả trong suốt hành trình chuyển đổi cloud.

Giá trị Kinh doanh Có thể Đo lường

Các tổ chức áp dụng kiến trúc agentic cho thấy thời gian đánh giá giảm từ hàng tuần xuống còn vài ngày, cho phép ra quyết định nhanh hơn và khởi động dự án sớm hơn. Chất lượng và tính nhất quán của tài liệu được sinh ra vượt trội so với phương pháp thủ công, trong khi chỉ cần rất ít sự giám sát của con người.

Tối ưu chi phí trở thành một phần không thể tách rời của quá trình thiết kế thay vì chỉ được xem xét sau khi triển khai. Việc mô hình hóa chi phí theo thời gian thực trong giai đoạn thiết kế kiến trúc giúp các team đưa ra các đánh đổi hợp lý giữa hiệu năng và chi phí trước khi bắt đầu triển khai. Các khuyến nghị right-sizing tự động giúp tránh việc xây dựng giải pháp quá mức, dẫn đến over-provisioning hạ tầng.

Giảm thiểu rủi ro được cải thiện nhờ việc áp dụng nhất quán các best practices của AWS và kiểm tra tuân thủ bảo mật tự động. Tài liệu chi tiết được sinh ra trong suốt quá trình cũng hỗ trợ các yêu cầu audit và cung cấp tài liệu tham chiếu giá trị cho việc bảo trì và tối ưu lâu dài.

Đảm bảo Chất lượng và Chuẩn hóa

Cách tiếp cận kiến trúc agentic nâng cao chất lượng thông qua việc xác thực tự động theo AWS Well-Architected Framework. Mỗi kiến trúc được sinh ra đều trải qua quá trình đánh giá có hệ thống dựa trên cả sáu trụ cột, đảm bảo rằng các giải pháp hiện đại hóa đáp ứng các tiêu chuẩn doanh nghiệp về vận hành, bảo mật, độ tin cậy, hiệu năng và tối ưu chi phí.

Phân tích chất lượng code bao gồm việc sinh test tự động, cung cấp độ bao phủ toàn diện cho cả hạ tầng và ứng dụng. Cách tiếp cận này giúp đảm bảo độ ổn định của hệ thống trong khi vẫn hỗ trợ các thực hành continuous delivery – yếu tố cốt lõi cho các hệ thống cloud-native.

Việc chuẩn hóa giữa các dự án hiện đại hóa diễn ra một cách tự động khi tất cả các giải pháp đều tận dụng cùng một trợ lý AI và các tích hợp AWS MCP servers. Sự nhất quán này giúp giảm độ phức tạp vận hành và cho phép các team phát triển chuyên môn dựa trên các pattern chuẩn, thay vì phải quản lý nhiều cách tiếp cận kiến trúc khác nhau.

Chiến lược Triển khai và Lộ trình Thời gian

Việc áp dụng thành công kiến trúc agentic đòi hỏi kế hoạch triển khai cẩn trọng, cân bằng giữa lợi ích tự động hóa và nhu cầu quản lý thay đổi trong tổ chức. Việc thiết lập ban đầu thường chỉ mất vài giờ để cấu hình Kiro với các AWS MCP servers phù hợp và thiết lập AWS credentials cũng như các quyền cần thiết.

Các giai đoạn pilot mang lại cơ hội học hỏi quan trọng, giúp kiểm chứng các khuyến nghị do AI sinh ra với yêu cầu và ưu tiên thực tế của tổ chức. Các dự án pilot thường kéo dài từ hai đến ba tuần và tập trung vào các ứng dụng đại diện cho toàn bộ phổ thách thức hiện đại hóa mà tổ chức đang đối mặt.

Các giai đoạn thiết kế hiện đại hóa tận dụng các bài học từ pilot để xây dựng kiến trúc đích toàn diện và roadmap triển khai. Những giai đoạn này thường kéo dài từ bốn đến năm tuần và bao gồm các vòng review với stakeholder nhằm đảm bảo sự phù hợp với mục tiêu kinh doanh và các ràng buộc kỹ thuật.

Giai đoạn triển khai thay đổi tùy theo độ phức tạp của ứng dụng và mức độ sẵn sàng của tổ chức, nhưng nhìn chung đều cho thấy sự tăng tốc đáng kể so với các phương pháp thủ công truyền thống. Các tài sản sẵn sàng cho production do Kiro sinh ra cho phép các team tập trung vào việc kiểm chứng và tùy chỉnh, thay vì phải xây dựng hạ tầng và automation từ đầu.

Định hướng Tương lai và Cải tiến Liên tục

Cách tiếp cận kiến trúc agentic là một phương pháp đang liên tục phát triển và sẽ tiếp tục được cải thiện khi năng lực AI tiến bộ và các dịch vụ AWS mở rộng. Các tổ chức áp dụng phương pháp này sẽ sẵn sàng tận dụng các cải tiến liên tục của trợ lý phát triển AI, đồng thời xây dựng các quy trình chuẩn hóa hỗ trợ thành công hiện đại hóa lâu dài.

Việc tích hợp với các dịch vụ và năng lực AWS mới sẽ diễn ra một cách tự động khi các MCP servers được cập nhật để phản ánh các dịch vụ và best practices mới. Điều này giúp các nỗ lực hiện đại hóa luôn bắt kịp đổi mới của AWS trong khi vẫn duy trì tính nhất quán với các pattern và ưu tiên nội bộ đã được thiết lập.

Tài liệu chi tiết và các cách tiếp cận chuẩn hóa được hình thành thông qua kiến trúc agentic tạo ra nền tảng vững chắc cho các hoạt động tối ưu và mở rộng trong tương lai. Các tổ chức có thể tận dụng những tài sản này để tiếp tục hành trình cloud adoption, đồng thời vẫn duy trì chất lượng và tính nhất quán – yếu tố then chốt cho thành công ở quy mô doanh nghiệp.

Kết luận

Việc tích hợp các trợ lý phát triển được hỗ trợ bởi AI với bộ công cụ chính thức của AWS đại diện cho một sự chuyển đổi mang tính nền tảng trong cách các tổ chức tiếp cận bài toán hiện đại hóa cloud. Thông qua việc tự động hóa các giai đoạn đánh giá, lập kế hoạch và triển khai, kiến trúc agentic mang lại giá trị rõ rệt trong khi giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết cho dự án.

Các tổ chức áp dụng phương pháp này sẽ có lợi thế trong việc tăng tốc hành trình cloud adoption, đồng thời vẫn duy trì chất lượng và tính nhất quán cần thiết cho môi trường enterprise. Sự kết hợp giữa tự động hóa thông minh và best practices của AWS tạo ra một framework mạnh mẽ để chuyển đổi các hệ thống legacy thành kiến trúc cloud-native hiện đại, hỗ trợ tăng trưởng và đổi mới kinh doanh.

Tương lai của hiện đại hóa kiến trúc nằm ở sự tích hợp có chủ đích giữa trí tuệ nhân tạo và các nền tảng cloud đã được kiểm chứng. Những tổ chức đầu tư vào các năng lực này ngay từ hôm nay sẽ xây dựng được lợi thế cạnh tranh bền vững, tích lũy theo thời gian khi AI tiếp tục phát triển và trưởng thành.

Kêu gọi Hành động

Hãy bắt đầu hành trình Kiến trúc Agentic của bạn ngay hôm nay bằng cách thiết lập trợ lý AI mà bạn lựa chọn cùng với AWS MCP servers. Tải Kiro hoặc Cline, cấu hình AWS credentials, thiết lập MCP servers trong IDE và khởi chạy bài đánh giá hiện đại hóa đầu tiên trên một ứng dụng legacy tiêu biểu. Việc thiết lập ban đầu chỉ mất vài giờ, nhưng những insight thu được sẽ thay đổi hoàn toàn cách bạn tiếp cận các dự án hiện đại hóa.

Tác giả

Jeff Escott
Jeff Escott là Principal Architect tại AWS với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Ông làm việc cùng khách hàng để xây dựng chiến lược hiện đại hóa và áp dụng cách tiếp cận cloud-first, tập trung vào việc chuyển đổi toàn diện về con người, quy trình và công nghệ. Ngoài ra, Jeff còn là người ủng hộ lâu năm cho việc nâng cao thực hành kiến trúc và đào tạo thế hệ kiến trúc sư tương lai. Ông có bằng Cử nhân Actuarial Science từ Worcester Polytechnic Institute và hiện sinh sống tại Connecticut, Hoa Kỳ.