Đọc phần trước của bài viết này tại đây: Trải nghiệm khi xử lý ảnh trên Cloudflare Workers

Mở đầu câu chuyện

Tiếp tục nội dung của bài viết cũ, sau một năm sử dụng Cloudflare Workers để xử lý ảnh bằng thư viện Photon, tôi đã rút ra được một vài kinh nghiệm và giới hạn của Cloudflare Workers khi sử dụng nó để làm các tác vụ nặng về tính toán.

Bài viết cập nhật về giải pháp này ở đây: Kinh nghiệm sau khi dành gần một năm xử lý ảnh trên Cloudflare Workers

Code demo của bài blog được để ở link GitHub này

Mở đầu câu chuyện

Gần đây tôi có 1 bài toán như sau:

• Lưu trữ ảnh trên R2 Bucket
• Ảnh gốc không được để lộ ra ngoài
• Khi khách lấy ảnh ra, tối ưu kích thước ảnh và thêm watermark

Có hai cách sau mà tôi đã cân nhắc, kèm theo ưu nhược điểm:

Đặt vấn đề

Sau một thời gian dài, rất dài làm việc với AWS, Azure, Oracle Cloud, tôi chợt nhận ra tất cả những nhà cung cấp trên có một đặc điểm chung như sau:

• Khá rẻ khi đang dev
• Giá tăng theo cấp số nhân khi bắt đầu có khách sử dụng, do thiết kế phải sử dụng rất nhiều các dịch vụ built in của nền tảng
• Vẫn còn gồng được được khi bắt đầu serve lượng nhỏ người dùng nhưng khi phải gánh một hệ thống khủng để gánh một lượng lớn khách thì giá sẽ cao vọt lên.

Với một người có kinh tế eo hẹp, không được funding vốn từ bất kì đối tượng nào mà phải tự gồng gánh từ hạ tầng đến lương nhân viên, thì việc vỡ nợ trước khi sản phẩm ra tiền là viễn cảnh không hề xa.

Mở đầu

Một trong những xu hướng mà tôi được tiếp cận khi sang làm DevOps ở một division trong Caterpillar chính là công nghệ Serverless. Project đầu tiên mà tôi nhận được chính là migrate hệ thống từ sử dụng server vật lý cổ điển lên sử dụng AWS Lambda. Đây là một trải nghiệm vô cùng thú vị khi tôi có cơ hội rất tốt để có thêm một mindset mới để thiết kế một hệ thống dựa hoàn toàn vào một nhà cung cấp hạ tầng và không phải lo lắng về những lỗi về server cổ điển như trước. Tất nhiên, không có bữa trưa nào là miễn phí, việc chuyển giao không chỉ đơn giản là port các method trong code cũ thành các function và cứ thế mà nó chạy, tôi đã tốn khá nhiều thời gian để re-engineer lại hệ thống để đảm bảo chi phí tiết kiệm và tốc độ được cải thiện. Dưới đây là một vài kinh nghiệm tôi thu thập được trong quá trình chuyển giao.