Jay Mishra, COO của Astera Software – Loạt Phỏng Vấn

Jay Mishra là Giám đốc Điều hành (COO) tại Astera Software, một nhà cung cấp giải pháp dữ liệu doanh nghiệp đang phát triển nhanh chóng. Họ giúp người dùng kinh doanh bắc cầu khoảng cách giữa dữ liệu và thông tin với một bộ giải pháp trích xuất dữ liệu, chất lượng dữ liệu, tích hợp dữ liệu, kho dữ liệu và trao đổi dữ liệu điện tử thân thiện với người dùng nhưng có hiệu suất cao, được sử dụng bởi cả các công ty tầm trung và Fortune 500 trên nhiều ngành công nghiệp.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Tôi luôn có một niềm đam mê sâu sắc với toán học, và hành trình của tôi vào khoa học máy tính là một sự mở rộng tự nhiên của điều đó. Giáo dục đại học của tôi là Toán học và Khoa học Máy tính, và đó là sự tiến bộ logic từ thế giới toán học đến lĩnh vực khoa học máy tính mà tôi cảm thấy thú vị. Cụ thể là những gì thu hút sự chú ý của tôi là những cơ chế phức tạp của các thuật toán và các quá trình thuật toán tiên tiến, điều này đã dẫn tôi đến theo đuổi chuyên ngành về thuật toán trong thời gian học Thạc sĩ Khoa học Máy tính. Kể từ đó, mối quan hệ của tôi với khoa học máy tính vẫn còn mạnh mẽ, và tôi liên tục cố gắng để cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.

Bạn hiện là COO của Astera, bạn có thể chia sẻ với chúng tôi về những gì công việc hàng ngày của bạn bao gồm?

Là COO của Astera, vai trò của tôi là đa dạng, phản ánh bản chất năng động của công ty. Tôi đã gắn bó với Astera từ khi thành lập, và trách nhiệm của tôi đã trải rộng trên nhiều lĩnh vực của tổ chức. Điều này bao gồm mọi thứ từ đóng góp tích cực vào việc phát triển và mã hóa sản phẩm của chúng tôi đến đảm bảo rằng các tính năng của chúng tôi phù hợp với nhu cầu thay đổi của khách hàng. Tôi cộng tác chặt chẽ với khách hàng của chúng tôi, làm việc cùng họ để tinh chỉnh các giải pháp của chúng tôi. Vai trò của tôi không chỉ dừng lại ở việc phát triển sản phẩm mà còn bao gồm cả bán hàng và tiếp thị, nơi chúng tôi đưa các sản phẩm của mình ra thị trường.

Trong khi chúng tôi đang trong giai đoạn phát triển, tôi đã đảm nhận thêm các trách nhiệm, bao gồm giám sát mục tiêu doanh thu của chúng tôi và mở rộng danh mục sản phẩm của chúng tôi một cách chiến lược để tiếp cận các thị trường mới. Về cơ bản, tôi có vai trò trong gần như mọi khía cạnh của hoạt động của chúng tôi, đảm bảo rằng chúng tôi không chỉ xây dựng các sản phẩm xuất sắc mà còn thành công trong việc đưa chúng ra thị trường và đạt được mục tiêu kinh doanh của mình.

Đối với những người đọc không quen thuộc với thuật ngữ này, dữ liệu kho (data warehousing) là gì?

Dữ liệu kho là một mẫu kiến trúc được sử dụng để tập hợp tất cả dữ liệu doanh nghiệp của bạn vào một kho trung tâm sẽ phục vụ như một nền tảng từ đó bạn có thể tạo ra các loại phân tích, báo cáo và bảng điều khiển khác nhau sẽ trình bày hình ảnh thực sự của nơi kinh doanh của bạn và cũng dự báo cách kinh doanh của bạn sẽ hoạt động trong tương lai. Để đáp ứng tất cả những điều đó, bạn đưa dữ liệu của mình cùng nhau theo một cách nhất định và kiến trúc đó được gọi là kho dữ liệu và được thiết kế theo một cách nhất định để báo cáo, đặc biệt là dựa trên dòng thời gian, sẽ dễ dàng.

Thuật ngữ thực sự được lấy từ một kho hàng thực tế nơi sản phẩm của bạn được lưu trữ trên các kệ có tổ chức. Nhưng khi bạn đến thế giới dữ liệu, bạn đang đưa dữ liệu của mình từ các nguồn khác nhau. Bạn đang đưa dữ liệu của mình từ sản xuất, trang web của bạn, khách hàng của bạn, bán hàng và tiếp thị, tài chính và bộ phận nhân sự của bạn. Bạn đưa tất cả dữ liệu cùng nhau, đưa nó vào một nơi và đó là những gì sẽ được gọi là kho dữ liệu và được thiết kế theo một cách nhất định để báo cáo, đặc biệt là dựa trên dòng thời gian, sẽ dễ dàng. Đó là mục đích cốt lõi của một kho dữ liệu.

Những xu hướng chính trong dữ liệu kho hiện nay là gì?

Dữ liệu kho đã phát triển rất nhiều trong 20-25 năm qua. Khoảng một thập kỷ trước, chúng tôi đã chứng kiến sự xuất hiện của kho dữ liệu tự động, một sự thay đổi mô hình đã tăng tốc quá trình xây dựng mô hình dữ liệu và kho dữ liệu. Gần đây, tự động hóa đã trở thành trung tâm. Nó giải quyết bản chất lặp đi lặp lại của các nhiệm vụ kho dữ liệu,简化 các quy trình để tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Sản phẩm của chúng tôi, Astera Data Warehouse Builder, ví dụ, cung cấp một cách tiếp cận toàn diện để tự động hóa trong kho dữ liệu. Nó bao gồm mọi thứ từ tự động hóa các đường ống ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Nạp) và mô hình hóa dữ liệu đến việc nạp tự động dữ liệu vào các cấu trúc như lược đồ sao hoặc kho dữ liệu. Hơn nữa, nó duy trì hiệu quả những cấu trúc này thông qua các cơ chế CDC (Thu thập Dữ liệu Thay đổi). Tự động hóa toàn diện này đã xuất hiện như một xu hướng chính trong cảnh quan kho dữ liệu.

Ngoài ra, xu hướng mới nhất là sự kết hợp giữa kho dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Cụ thể, AI tạo sinh đã đưa tự động hóa lên tầm cao mới. Nó không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ mà còn hỗ trợ người dùng trong việc ra quyết định.

Cấu hình các thành phần kho dữ liệu, đường ống và điểm quyết định có thể được hướng dẫn bởi AI, làm cho kho dữ liệu trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn bao giờ hết. Về bản chất, đây là tự động hóa trên steroid, và nó đang thay đổi cảnh quan của kho dữ liệu. Sự giao nhau giữa AI và kho dữ liệu là một xu hướng mang lại nhiều hứa hẹn cho tương lai.

Bốn nguyên tắc cơ bản mà các doanh nghiệp nên xem xét cho việc phát triển kho dữ liệu của họ là gì?

1. Xác định Mục tiêu Rõ ràng

Điều quan trọng là phải bắt đầu bằng cách hiểu chính xác những gì bạn cần từ kho dữ liệu của mình. Tránh cái bẫy phổ biến của việc thu thập quá nhiều dữ liệu mà không có mục đích rõ ràng. Thay vào đó, xác định các mục tiêu cụ thể bạn muốn đạt được với kho dữ liệu của mình. Những báo cáo và thông tin nào bạn đang tìm kiếm? Bằng cách tập trung vào mục tiêu của mình, bạn có thể đảm bảo rằng bạn chỉ đưa vào dữ liệu có liên quan, thay vì tích lũy một lượng lớn thông tin không cần thiết. Dữ liệu ngày càng rẻ và sức mạnh tính toán, điều quan trọng là phải sử dụng những tài nguyên này một cách thông minh và có trách nhiệm.

2. Chọn Mẫu Kiến trúc Đúng

Các mẫu kiến trúc rất quan trọng. Chúng quyết định liệu giải pháp kho dữ liệu của bạn có thành công hay không. Có nhiều lựa chọn, từ mẫu kho dữ liệu theo phong cách Inmon đến lược đồ sao của Ralph Kimball, cũng như các mẫu mới hơn như Data Vault và phương pháp một bảng lớn được các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu cột ủng hộ. Không phải tất cả các mẫu đều phù hợp với mọi kịch bản.

Chúng tôi đang thấy hầu hết là sự kết hợp giữa lược đồ sao đặt trên đầu một Data Vault. Vì vậy, sự kết hợp giữa Data Vault và Star Schema vẫn là mẫu được sử dụng rộng rãi nhất. Nhưng, như tôi đã nói, đối với mỗi yêu cầu hoặc mỗi kịch bản sẽ có một câu trả lời khác nhau. Vì vậy, hãy chạy nó qua các chuyên gia, xem mẫu kiến trúc nào phù hợp với kịch bản của bạn.

3. Chọn Công cụ Đúng

Chúng rất quan trọng và chúng tạo ra sự khác biệt lớn một lần nữa về thời gian và nguồn lực cần thiết để xây dựng một giải pháp và cũng về độ chính xác và chất lượng của giải pháp của bạn, được xác định bởi các sản phẩm bạn sẽ sử dụng để xây dựng và duy trì kho dữ liệu của mình. Hãy chú ý đến khả năng của sản phẩm và xem các sản phẩm có thể đưa nhiều yêu cầu nhất dưới một mái nhà. Có một số lĩnh vực như ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Nạp), chất lượng dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, nạp dữ liệu và xuất bản dữ liệu, tất cả đều đóng vai trò quan trọng. Nếu bạn cố gắng sử dụng nhiều sản phẩm cho từng lĩnh vực này, nó sẽ trở nên khó khăn. Vì vậy, hãy xem các sản phẩm có thể được sử dụng để thực hiện hầu hết, nếu không phải tất cả, các thành phần khác nhau.

4. Đội của Bạn

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, đội ngũ những người bạn tập hợp để xây dựng giải pháp kho dữ liệu của bạn là phần quan trọng nhất. Chúng tôi khuyên bạn nên có người có nền tảng vững chắc về mẫu kiến trúc dữ liệu. Về thành phần đội, các đội chức năng chéo là cách tốt nhất để thực hiện, nơi bạn có sự kết hợp giữa người dùng kinh doanh và những người có một số nền tảng lập trình hoặc ít nhất là chuyên môn về dữ liệu và có sự hợp tác chặt chẽ giữa những người quản lý dữ liệu, những người phụ trách dữ liệu và当然 là kinh doanh. Bằng cách thúc đẩy sự hợp tác chặt chẽ giữa các khía cạnh khác nhau của tổ chức của bạn, bạn có thể tạo ra một đội ngũ thống nhất và hiệu quả chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì giải pháp kho dữ liệu của bạn.

Sự thành công trong kho dữ liệu phụ thuộc vào việc đạt được sự cân bằng giữa bốn nguyên tắc này. Những nguyên tắc này, khi được tuân thủ cẩn thận, đã chứng minh là một công thức cho sự thành công trong kinh nghiệm của chúng tôi.

Tại sao các công ty cần một ngăn xếp dữ liệu hiện đại?

Tùy thuộc vào cách chúng tôi định nghĩa “hiện đại” và điều đó luôn thay đổi, đôi khi theo năm, tháng và thậm chí theo ngày. Chúng tôi phải xem xét các bộ công cụ hiện đại được thiết kế với cảnh quan dữ liệu thay đổi trong tâm trí. Trong những năm qua, đã có những thay đổi đáng kể trong bản chất và khối lượng dữ liệu. Sự trỗi dậy của Big Data đã biến đổi cảnh quan dữ liệu, với dữ liệu từ các nguồn như trang web thương mại điện tử, cơ sở dữ liệu sản xuất và các phần khác của doanh nghiệp của bạn. Dữ liệu này không chỉ thay đổi về khối lượng mà còn về bản chất.

Trong quá khứ, dữ liệu chủ yếu là cấu trúc, nhưng hiện nay, dữ liệu không cấu trúc đóng vai trò quan trọng. Ngoài ra, tốc độ mà dữ liệu được tạo ra và sẵn sàng để sử dụng đã tăng lên. Dữ liệu ngày càng thay đổi không chỉ về khối lượng mà còn về tốc độ và tính đa dạng. Do đó, chúng tôi phải liên tục đánh giá và thích nghi bộ công cụ của mình để giải quyết hiệu quả những thách thức dữ liệu đang phát triển này.

Ngăn xếp dữ liệu hiện đại được thiết kế để xử lý tất cả các biến thể trong cấu trúc và tốc độ của dữ liệu, và nó được trang bị để thích nghi với các mẫu kiến trúc mới nổi đã phát triển trong những năm qua. Do đó, nếu bạn muốn tận dụng tối đa dữ liệu của mình, bạn phải xem xét việc hiện đại hóa ngăn xếp dữ liệu của mình. Đó là cách duy nhất để theo kịp những thách thức dữ liệu mới.

Chúng tôi đã thấy rằng các công ty thường gắn bó với các giải pháp hiện có dường như đang hoạt động. Điều quan trọng là phải nhận ra rằng dữ liệu bản thân nó là động. Nó liên tục thay đổi, tạo ra những thách thức và cơ hội mới. Các giải pháp hiện có có thể không được trang bị để thích nghi với những thay đổi này. Do đó, để tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu của mình, các công ty phải chấp nhận khái niệm hiện đại hóa ngăn xếp dữ liệu của họ. Điều này không phải là về việc phá vỡ những gì hoạt động; nó là về việc duy trì sự linh hoạt và phản ứng với bản chất thay đổi của dữ liệu. Bằng cách liên tục đánh giá và tích hợp các tiến bộ trong công nghệ dữ liệu, các doanh nghiệp có thể duy trì khả năng cạnh tranh và đưa ra quyết định thông minh trong một thế giới ngày càng được thúc đẩy bởi dữ liệu.

Những thách thức quản lý dữ liệu hiện tại mà ngành công nghiệp đang gặp phải là gì?

1. Tốc độ và Tích hợp Dữ liệu

Một trong những thách thức lớn mà chúng tôi đang đối mặt ngày nay là khối lượng lớn dữ liệu từ các ứng dụng khác nhau. Nếu bạn lấy một tổ chức CNTT điển hình, họ phải đối mặt với các ứng dụng mới xuất hiện mọi lúc – hàng chục, đôi khi thậm chí hàng trăm mỗi năm, đặc biệt là trong các tổ chức tầm trung.

Bây giờ, tất cả các ứng dụng này tạo ra dữ liệu, và dữ liệu đó chứa những thông tin quý giá. Lo lắng chính ở đây là khả năng tích hợp nhanh chóng các nguồn dữ liệu mới này vào các đường ống dữ liệu hiện có và hợp nhất chúng thành một cái nhìn thống nhất. Tốc độ mà các tổ chức có thể thích nghi và tích hợp các luồng dữ liệu mới này là thách thức lớn nhất mà chúng tôi thấy.

2. Định dạng Dữ liệu Khác nhau

Một thách thức quan trọng khác bắt nguồn từ bản chất của dữ liệu, đặc biệt là sự gia tăng của dữ liệu không cấu trúc. Với dữ liệu không cấu trúc, có những quan điểm khác nhau về cách xử lý nó.

Các tổ chức phải quyết định liệu có nên lưu trữ dữ liệu này trực tiếp vào các hồ dữ liệu để sử dụng sau hay trích xuất và chuyển đổi nó thành định dạng cấu trúc hơn để tiêu thụ ngay lập tức. Thách thức của việc xử lý dữ liệu không cấu trúc vẫn còn, và chúng tôi thấy rằng thậm chí các công ty tầm trung hoặc nhỏ cũng bị ảnh hưởng bởi nó. Vì vậy, việc tạo ra các chiến lược hiệu quả để xử lý dữ liệu không cấu trúc là điều cần thiết.

3. Xuất bản và Chia sẻ Dữ liệu

Trong khi tích hợp và hợp nhất dữ liệu là quan trọng, khả năng chia sẻ dữ liệu hiệu quả cũng quan trọng không kém. Các tổ chức cần cơ chế để xuất bản và phân phối dữ liệu cho các bộ phận nội bộ, nhà cung cấp bên thứ ba, đối tác và các bên liên quan khác. Thách thức này vượt ra ngoài việc chỉ làm cho dữ liệu có sẵn; nó liên quan đến việc đảm bảo bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ các quy định. Khi chia sẻ dữ liệu trở thành một nhu cầu cho các doanh nghiệp của mọi quy mô, công nghệ và sản phẩm trong không gian này đang phát triển nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu.

Astera đã tích hợp AI vào luồng làm việc của khách hàng như thế nào?

Chúng tôi xem AI giao nhau với quản lý dữ liệu theo hai cách riêng biệt.

1. Cải thiện Tính khả dụng với AI Tạo sinh

Cam kết của chúng tôi đối với tính khả dụng là một phần quan trọng trong triết lý phát triển sản phẩm của chúng tôi. Trong hơn 12-13 năm qua, chúng tôi đã xây dựng một danh tiếng mạnh mẽ về việc thiết kế sản phẩm có đường cong học tập ngắn, khiến chúng trở nên dễ tiếp cận ngay cả đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật. Với chỉ một lượng đào tạo nhỏ, cá nhân có thể sử dụng hiệu quả sản phẩm của chúng tôi để thực hiện các nhiệm vụ có ý nghĩa với dữ liệu của họ.

Với sự giới thiệu của AI tạo sinh, Astera đã đưa tính khả dụng lên tầm cao mới. Chúng tôi đã sử dụng AI tạo sinh để tạo ra một giao diện người dùng cho phép khách hàng tương tác với sản phẩm bằng lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Giao diện AI này đơn giản hóa các nhiệm vụ cấu hình, khiến nó trở nên trực quan và hiệu quả hơn cho người dùng.

Hơn nữa, Astera đã tích hợp tự động hóa được hỗ trợ bởi AI để xử lý các nhiệm vụ trước đây đòi hỏi phải mất nhiều giờ làm việc thủ công, đặc biệt là trong việc cấu hình sản phẩm quản lý dữ liệu. Yếu tố chi phí lớn nhất của việc xây dựng một giải pháp quản lý dữ liệu không chỉ là mua sản phẩm mà còn là thời gian và công sức dành để cấu hình nó. Chúng tôi đã cố gắng giải quyết vấn đề đó với AI. Cách tiếp cận này giảm đáng kể thời gian và tài nguyên truyền thống được dành để cấu hình sản phẩm.

Ví dụ, sản phẩm của Astera, ReportMiner, đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu từ tài liệu không cấu trúc bằng cách cho phép người dùng tạo mẫu trích xuất dựa trên quy tắc. AI có thể tạo mẫu ban đầu trong vài giây, một nhiệm vụ trước đây mất hai đến ba giờ cho một người dùng điển hình. Bản mẫu được tạo bởi AI đầu tiên có thể không hoàn hảo, nhưng nó xử lý khoảng 90% công việc, cho phép người dùng thực hiện các điều chỉnh nhanh chóng và hoàn thành nhiệm vụ trong vài phút thay vì vài giờ. Đây chỉ là một ví dụ về cách Astera tận dụng AI để tăng cường tính khả dụng trên toàn bộ sản phẩm của mình.

Chúng tôi đang thực hiện những việc tương tự trên toàn bộ ngăn xếp dữ liệu của mình, nơi chúng tôi nhận được sự cải thiện đáng kể về tính khả dụng với trí tuệ nhân tạo.

2. Chức năng AI như một Bộ công cụ

Astera cung cấp một ngăn xếp dữ liệu thống nhất bao gồm các khía cạnh khác nhau của quản lý dữ liệu, bao gồm thu thập, chuyển đổi, chất lượng dữ liệu, kho dữ liệu, API và xuất bản dữ liệu. Công ty nhận ra tầm quan trọng của việc cung cấp chức năng AI như một bộ công cụ đa năng cho người dùng của mình. Trong bộ công cụ này, khách hàng của Astera có thể truy cập AI trên toàn bộ phổ khoa học dữ liệu, từ xây dựng và triển khai mô hình học máy đến xử lý ML Ops (Học máy vận hành). Astera cũng hỗ trợ việc sử dụng các mô hình dựa trên mã nguồn mở, bao gồm cả mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và hỗ trợ việc tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Chức năng AI rộng rãi này cho phép người dùng của Astera tận dụng AI cho các nhiệm vụ dữ liệu khác nhau, bao gồm triển khai mô hình học máy, thực hiện ML Ops và tinh chỉnh mô hình mã nguồn mở. Ngoài ra, Astera liên tục làm việc để mở rộng hỗ trợ AI của mình, bao gồm các lĩnh vực như cơ sở dữ liệu vector, tìm kiếm tương tự, nhúng và nhiều hơn nữa.

Những phương pháp hay nhất để tận dụng AI và mô hình ML trong quản lý dữ liệu cho các công ty lớn là gì?

1. Đứng ở tiền phong của Phát triển AI và ML

Lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn đang phát triển nhanh chóng. Để có được lợi thế cạnh tranh, các công ty lớn nên cập nhật về những tiến bộ mới nhất. Astera, ví dụ, là người dùng sớm của AI tạo sinh, sử dụng các mô hình như OpenAI và LAMA. Việc theo dõi liên tục các công nghệ mới nổi đảm bảo bạn được chuẩn bị tốt để tận dụng chúng một cách hiệu quả.

2. Thử nghiệm với Nhiều Mô hình và Cấu hình

Sử dụng việc tinh chỉnh các mô hình LLM, chúng tôi đã có thể triển khai các mô hình có kích thước nhỏ, như 8 đến 13 tỷ tham số, và triển khai chúng cục bộ. Đó là điều đã hoạt động thực sự tốt cho chúng tôi và điều chúng tôi khuyên bạn nên làm là thay vì chỉ sử dụng một mô hình, hãy thử các mô hình cơ sở khác nhau và các cấu hình khác nhau và xem mô hình nào hoạt động cho bạn.

Các mô hình ngôn ngữ lớn đến ở nhiều hương vị khác nhau, mỗi mô hình có khả năng độc đáo. Tạo một cấu hình cho phép bạn chọn từ một loạt các tùy chọn, phản ánh những gì các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu làm trong hành trình khoa học dữ liệu của họ. Mục tiêu của chúng tôi đã là tích hợp liền mạch các tùy chọn này vào sản phẩm của mình, tạo điều kiện cho một trải nghiệm động và thích ứng cho người dùng.

3. Ưu tiên Triển khai Địa phương hơn là API

Khi xử lý các sản phẩm hướng đến dữ liệu, việc giảm thiểu độ trễ là tối quan trọng. Chỉ dựa vào API để truy cập mô hình AI và ML có thể giới thiệu độ trễ không thể chấp nhận được, đặc biệt là khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Điều được khuyên là nên ưu tiên triển khai các mô hình tinh chỉnh cục bộ, dành riêng cho kịch bản cụ thể của bạn. Cách tiếp cận này có thể cải thiện đáng kể thời gian phản hồi và hiệu suất tổng thể.

Tại sao Astera lại là một giải pháp vượt trội so với các nền tảng cạnh tranh?

• Giải pháp của Astera có giao diện trực quan, thân thiện với người dùng và được tăng cường bởi AI, giúp dễ dàng thực hiện các quy trình dữ liệu phức tạp cho tất cả người dùng, bất kể khả năng kỹ thuật của họ.
• Các tính năng tự động hóa của ngăn xếp dữ liệu của chúng tôi cắt giảm các nhiệm vụ thủ công lặp đi lặp lại và tiết kiệm thời gian và tài nguyên phát triển.
• Ngăn xếp dữ liệu thống nhất của chúng tôi có thể giúp người dùng thực hiện các quy trình dữ liệu từ đầu đến cuối mà không cần chuyển đổi giữa các giải pháp. Điều này loại bỏ chi phí học tập và quản lý nhiều hệ thống riêng lẻ.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Astera Software.