Thiết kế và Kiến trúc phần mềm với AI FUNiX

Khoá học Thiết kế và Kiến trúc phần mềm với AI trang bị kiến thức và kỹ năng cốt lõi để phân tích, thiết kế, mô hình hóa và tài liệu hóa kiến trúc phần mềm. Người học từng bước hình thành tư duy kiến trúc ở cấp độ hệ thống, đồng thời hiểu vai trò và trách nhiệm của Solution Architect trong dự án phần mềm.

Người học tiếp cận quy trình thiết kế kiến trúc từ phân tích Functional Requirements và Non-Functional Requirements, xác định các thuộc tính chất lượng, lựa chọn Technology Stack đến áp dụng Architecture Pattern và Design Pattern. Học phần cũng phát triển kỹ năng mô hình hóa và truyền đạt kiến trúc thông qua UML, C4 Model và Architecture Document.

Generative AI được tích hợp như một công cụ hỗ trợ phân tích, thiết kế và tài liệu hóa kiến trúc. Người học thực hành Prompt Engineering để hỗ trợ đề xuất phương án, sinh sơ đồ, đánh giá Technology Stack và phân tích trade-off, đồng thời kiểm chứng kết quả AI trước khi đưa ra quyết định kỹ thuật.

Thông qua hệ thống SmartHospital được sử dụng xuyên suốt các bài thực hành, người học kết nối kiến thức từ phân tích yêu cầu đến thiết kế và hoàn thiện tài liệu kiến trúc, tạo nền tảng cho các vai trò kỹ thuật cấp cao trong phát triển phần mềm.

Các hệ thống phần mềm hiện đại ngày càng phải đáp ứng đồng thời nhiều yêu cầu về khả năng mở rộng, quản trị, bảo trì, tích hợp và vận hành. Vì vậy, kiến trúc phần mềm đóng vai trò quan trọng trong việc cân bằng yêu cầu nghiệp vụ, thuộc tính chất lượng và các ràng buộc công nghệ.

Các mô hình như Microservices, Event Sourcing và CQRS đang mở rộng lựa chọn thiết kế cho những hệ thống phức tạp. Song song đó, Generative AI ngày càng được sử dụng để hỗ trợ phân tích kiến trúc, sinh sơ đồ, xây dựng tài liệu kỹ thuật và đánh giá các phương án thiết kế.

Người làm kiến trúc vì vậy cần kết hợp tư duy hệ thống, khả năng phân tích trade-off với năng lực sử dụng AI có kiểm soát. AI có thể tăng tốc quá trình thiết kế, nhưng việc kiểm chứng và quyết định kiến trúc cuối cùng vẫn đòi hỏi phán đoán chuyên môn của con người.

Học phần giúp người học phát triển năng lực thiết kế kiến trúc theo một quy trình có hệ thống, từ phân tích yêu cầu đến lựa chọn giải pháp, mô hình hóa, tài liệu hóa và ứng dụng AI hỗ trợ công việc kiến trúc.

• Hiểu nền tảng kiến trúc phần mềm, vai trò và quy trình làm việc của Solution Architect.
• Phân tích Functional Requirements, Non-Functional Requirements và các thuộc tính chất lượng của hệ thống.
• Lựa chọn Technology Stack, Architecture Pattern và Design Pattern phù hợp với yêu cầu và ràng buộc.
• Phân tích trade-off và rủi ro để đưa ra các quyết định kiến trúc có căn cứ.
• Mô hình hóa và truyền đạt kiến trúc bằng UML, C4 Model và các architecture views phù hợp.
• Xây dựng Architecture Document phục vụ trao đổi và triển khai trong nhóm phát triển.
• Vận dụng Generative AI và Prompt Engineering để hỗ trợ thiết kế, phân tích và tài liệu hóa kiến trúc.
• Kiểm chứng kết quả AI, nhận diện rủi ro và duy trì trách nhiệm chuyên môn khi sử dụng AI.

• Sinh viên Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan đã có nền tảng về lập trình và phát triển phần mềm.
• Lập trình viên muốn chuyển từ góc nhìn triển khai chức năng sang tư duy thiết kế và tổ chức hệ thống ở cấp độ kiến trúc.
• Người học muốn nâng cao năng lực phân tích yêu cầu, Quality Attributes, Technology Stack, Architecture Pattern và Design Pattern.
• Người định hướng phát triển nghề nghiệp theo các vai trò Technical Lead, Software Architect, Solution Architect, Enterprise Architect hoặc Cloud Architect.
• Người muốn ứng dụng Generative AI vào thiết kế và tài liệu hóa hệ thống theo cách có kiểm chứng, quản trị rủi ro và trách nhiệm.

• G1: Trình bày được nền tảng kiến trúc phần mềm, vai trò và tư duy của Solution Architect cũng như quy trình thiết kế kiến trúc từ tìm hiểu yêu cầu, xác định thành phần, lựa chọn công nghệ đến thiết kế, tài liệu hóa và hỗ trợ vận hành.
• G2: Phân tích được Functional Requirements, Non-Functional Requirements và các Quality Attributes để đưa ra giải pháp kiến trúc phù hợp, bao gồm các quyết định liên quan đến Scalability, Manageability, Modularity, Extensibility, Testability, Exception Handling, Caching và Deployment.
• G3: Thiết kế được kiến trúc bằng các Architecture Pattern và Design Pattern phù hợp; có khả năng so sánh phương án, phân tích trade-off, rủi ro và giải thích cơ sở của quyết định thiết kế.
• G4: Đặc tả và tài liệu hóa được kiến trúc bằng UML, C4 Model và các architecture views phù hợp; xây dựng được Architecture Document thể hiện cấu trúc, thành phần và các quyết định quan trọng của hệ thống.
• G5: Vận dụng được AI để hỗ trợ thiết kế, mô hình hóa, phân tích và tài liệu hóa kiến trúc; đồng thời đánh giá được giới hạn, rủi ro và yêu cầu quản trị khi sử dụng AI để bảo đảm quyết định cuối cùng dựa trên kiểm chứng và phán đoán chuyên môn.

Học phần triển khai theo định hướng Learning by Doing, kết hợp video, bài đọc, quiz, Progress Test, Lab và Assignment. Người học sử dụng SmartHospital làm bài toán xuyên suốt để thực hành phân tích yêu cầu, Quality Attributes, lựa chọn Architecture Pattern, xây dựng UML/C4 và Architecture Document; đồng thời sử dụng Generative AI hỗ trợ thiết kế, phân tích và tài liệu hóa với yêu cầu kiểm chứng kết quả trước khi đưa ra quyết định.

Học phần giúp người học chuyển từ tư duy phát triển từng chức năng sang tư duy thiết kế hệ thống tổng thể, biết cách kết nối yêu cầu, thuộc tính chất lượng, công nghệ và pattern để xây dựng một kiến trúc có căn cứ và có khả năng phát triển lâu dài.

Năng lực phân tích trade-off, mô hình hóa và truyền đạt kiến trúc là nền tảng cho các vai trò Technical Lead, Software Architect và Solution Architect. Khả năng sử dụng Generative AI có kiểm chứng đồng thời giúp người học thích ứng với phương thức thiết kế và phát triển phần mềm ngày càng được hỗ trợ bởi AI.

• Module 1: Nền tảng Kiến trúc phần mềm & Vai trò Solution Architect Tìm hiểu Software Architecture, vai trò, trách nhiệm và tư duy của Solution Architect cùng quy trình thiết kế kiến trúc. Người học làm quen với các nguyên tắc về Layers, Interfaces, Dependency Injection, SOLID, Exception Handling và Logging để xây dựng nền tảng tư duy kiến trúc.
• Module 2: Yêu cầu hệ thống & Thuộc tính chất lượng cho Kiến trúc Phân tích Functional Requirements, Non-Functional Requirements, loại ứng dụng và Technology Stack. Người học đánh giá các Quality Attributes và vận dụng Loose Coupling, Stateless, Caching, Messaging, Logging và Monitoring trong thiết kế hệ thống.
• Module 3: Mẫu Kiến trúc & Mẫu Thiết kế Tìm hiểu và lựa chọn các Architecture Pattern như Layered, Structural, Presentation, Service và Hybrid dựa trên trade-off của từng bài toán. Người học đồng thời thực hành các Design Pattern Factory, Repository, Façade, Command và tiếp cận Microservices, Event Sourcing, CQRS.
• Module 4: Lược đồ UML & Tài liệu Kiến trúc Phát triển khả năng mô hình hóa và truyền đạt kiến trúc bằng UML, C4 Model cùng các góc nhìn Context, Container, Component, Sequence, Deployment và Data Flow. Người học thực hành tổ chức các thông tin và quyết định thiết kế thành Architecture Document phục vụ nhóm phát triển.
• Module 5: AI hỗ trợ Thiết kế Kiến trúc Phần mềm Ứng dụng Generative AI và Prompt Engineering để hỗ trợ đề xuất kiến trúc, sinh sơ đồ, đánh giá Technology Stack, phân tích trade-off và xây dựng tài liệu kỹ thuật. Người học đồng thời tiếp cận AI Governance, Responsible AI Engineering và AI Risk Management để sử dụng AI có kiểm soát và trách nhiệm.

• Mentor Lê Đình Tư: Senior Product Manager tại Shopee & SeaMoney với hơn 9 năm kinh nghiệm trong Product Management, Business Analysis, FinTech, Ngân hàng số, SaaS, API, Phân tích dữ liệu và Agile Product Development.
• Mentor Phạm Văn Hiền: Hơn 21 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hệ thống nhúng, hạ tầng điện toán đám mây, phát triển hệ thống doanh nghiệp ứng dụng AI và quản lý kỹ thuật. Hiện là Phó Chủ tịch phụ trách Vận hành (VP of Operations) tại SkyLab Holding, dẫn dắt các sáng kiến phát triển sản phẩm AI, quản lý dự án công nghệ và chuyển đổi quy trình phát triển phần mềm bằng AI.
• Mentor Hồ Sơn Tùng: CEO NEWAIVIET; Giảng viên Cao đẳng Bách khoa Hà Nội; Giám đốc đào tạo Aptech Việt Nam; Trưởng khoa phát triển chương trình FUNiX; nguyên CTO tại nhiều doanh nghiệp công nghệ với hơn 10 năm kinh nghiệm.
• Mentor Nguyễn Duy Hoàng: Giảng viên CNTT Khoa liên kết quốc tế (FPT International Academy) thuộc FPT Polytechnic. Hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành CNTT với các vai trò Lập trình viên, Quản trị dự án phần mềm và Giảng viên CNTT.