AWS & Azure Architecture
Thiết kế hạ tầng cloud-native trên AWS và Azure — từ VPC, networking, identity đến multi-region deployment.
Chúng tôi thiết kế Trợ lý AI, chatbot và automation gắn với dữ liệu và quy trình thật — có guardrails, audit log và nền tảng vận hành ổn định ngay từ đầu.
AI có giá trị khi chạy trên nền tảng ổn định, bảo mật và có giám sát.
Thiết kế hạ tầng cloud-native trên AWS và Azure — từ VPC, networking, identity đến multi-region deployment.
EKS, AKS, GKE — thiết kế, triển khai và vận hành cluster Kubernetes cho production workload thực tế.
Chúng tôi thiết kế Trợ lý AI, chatbot và automation gắn với dữ liệu và quy trình thật — có guardrails, audit log và nền tảng vận hành ổn định ngay từ đầu.
Người đứng sau FlowNexa
Lead Engineer / Nhà sáng lập
FlowNexa được dẫn dắt bởi kỹ sư với hơn 17 năm triển khai AI Assistant, chatbot, automation và tích hợp hệ thống cho SMB — trên nền tảng cloud, Kubernetes và DevSecOps production-ready.
Thiết kế cho vận hành thật: ổn định, quan sát được, dễ bảo trì và có khả năng mở rộng.
Guardrails, phân quyền, audit trail và ranh giới workflow an toàn được tính từ giai đoạn thiết kế.
Jenkins, ArgoCD, GitHub Actions, GitLab CI — pipeline tự động từ commit đến production với rollback rõ ràng.
Bảo mật từ code đến cluster: secret management, vulnerability scanning, access control và audit trail.
Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry — giám sát full-stack từ hạ tầng, ứng dụng đến AI workflow.
Tagging, rightsizing và quản trị chi phí cloud theo workload — minh bạch và tối ưu dần theo giai đoạn.
Trợ lý AI, RAG, knowledge base và chatbot kết nối CRM, PMS và kênh Zalo/Facebook.
Workflow n8n, API và webhook tự động hóa tác vụ lặp với phê duyệt con người khi cần.
Phân quyền, audit trail và ranh giới deployment an toàn cho AI trong production.
CI/CD, Kubernetes, monitoring và rollback — hạ tầng hỗ trợ AI mở rộng theo nhu cầu.
Bắt đầu nhỏ với use case có tác động cao, sau đó mở rộng dựa trên hiệu quả đo được.
Đánh giá rõ use case, dữ liệu, rủi ro, chi phí và roadmap MVP trước khi triển khai.
Bắt đầu bằng một buổi tư vấn thực tế để xác định use case AI phù hợp, dữ liệu cần chuẩn bị, cách tích hợp, ranh giới rủi ro và roadmap MVP.
Chúng tôi nhận tối đa 3 khách hàng mới mỗi tháng để đảm bảo chất lượng dịch vụ.