BIẾT A.I CHƯA?N8N

Mở rộng quy mô tự động hóa với n8n: Kinh nghiệm từ hạ tầng đến AI Agents

28/04/20256 views0

Trong thế giới công nghệ phát triển không ngừng, tự động hóa quy trình đã trở thành chìa khóa giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất và mở rộng quy mô. n8n nổi lên như một công cụ mạnh mẽ, linh hoạt cho phép kết nối các ứng dụng và dịch vụ khác nhau. Nhưng làm thế nào để triển khai n8n hiệu quả ở quy mô lớn, đặc biệt là khi tích hợp thêm các AI Agent phức tạp?

Bài viết này dựa trên chia sẻ của Aaron Bookers, CEO và Đồng sáng lập Chainels, tại buổi meetup ở Amsterdam (Tháng 4, 2025), đi sâu vào kinh nghiệm thực tế của họ trong việc mở rộng quy mô tự động hóa với n8n, từ việc xây dựng hạ tầng vững chắc đến ứng dụng AI một cách thông minh.

Giới thiệu Chainels và hành trình đến với n8n

Chainels là gì?

Chainels là một công ty công nghệ cung cấp ứng dụng tiện ích (tenant app) cho ngành bất động sản. Được thành lập 12 năm trước, Chainels hiện hoạt động tại 20 quốc gia với đội ngũ 50 người tại Rotterdam. Ứng dụng của họ (trên iOS, Android và Web) giúp cư dân và người làm việc trong các tòa nhà kết nối với mọi thứ xung quanh: từ khóa cửa thông minh, hàng xóm, sự kiện cộng đồng, v.v., nhằm mang lại trải nghiệm sống và làm việc tốt hơn. Họ phục vụ cho các tòa nhà quy mô lớn khắp châu Âu, với khoảng 700 tòa nhà và nửa triệu người dùng.

Tại sao chọn n8n cho tự động hóa doanh nghiệp?

Với số lượng lớn tòa nhà và người dùng, cùng với sự đa dạng của các công nghệ thông minh trong mỗi tòa nhà, việc kết nối và tích hợp trở thành một thách thức lớn. Ban đầu, Chainels thực hiện nhiều tích hợp thủ công. Tuy nhiên, để đáp ứng tốc độ tăng trưởng nhanh chóng và nhu cầu phức tạp hơn, họ đã quyết định chuyển sang sử dụng n8n Enterprise.

Aaron chia sẻ rằng họ đã thành lập một đội ngũ chuyên trách (squad) vào đầu năm để bắt đầu dự án này, bao gồm các kỹ sư giải pháp, nhà phát triển full-stack, thiết kế và chuyên gia hạ tầng. Việc sử dụng n8n giúp họ kết nối cả với các hệ thống cũ (legacy software) tại chỗ của khách hàng thông qua VPN, làm cho những hệ thống này trở nên “ngầu” trở lại.

Xây dựng hạ tầng n8n mạnh mẽ và linh hoạt trên AWS

Để mở rộng quy mô tự động hóa với n8n một cách bền vững, việc xây dựng một hạ tầng ổn định và linh hoạt là cực kỳ quan trọng. Chainels đã lựa chọn Amazon Web Services (AWS) làm nền tảng.

Tổng quan kiến trúc hạ tầng self-hosted

Kiến trúc hạ tầng của Chainels trên AWS bao gồm:

Public Subnet & Private Subnet: Phân chia mạng rõ ràng để tăng cường bảo mật.
Elastic Kubernetes Service (EKS): Dịch vụ Kubernetes được quản lý bởi AWS, cung cấp khả năng điều phối container mạnh mẽ và linh hoạt. Aaron nhấn mạnh EKS “thật tuyệt vời”.
NAT Gateway: Đảm bảo các tài nguyên trong private subnet có thể kết nối ra internet thông qua một địa chỉ IP công cộng duy nhất, giúp việc chuyển đổi workflow giữa các môi trường trở nên dễ dàng.
Self-hosted n8n: Việc tự quản lý hạ tầng n8n mang lại sự linh hoạt tối đa, đặc biệt khi cần kết nối với các dịch vụ on-premise của khách hàng thông qua VPN.
Tính sẵn sàng cao (High Availability) & Tự phục hồi (Self-healing): Hạ tầng được thiết kế với cơ chế dự phòng (redundancy). Nếu có sự cố xảy ra (thường là do hệ thống phía khách hàng), hệ thống có khả năng tự phục hồi, đảm bảo hoạt động liên tục. Điều này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của tính năng hàng đợi (queueing) mà họ mong muốn có trên roadmap của n8n.

Chi tiết về Kubernetes (EKS) và khả năng mở rộng

Khi đi sâu vào EKS, Chainels thiết lập như sau:

Môi trường Production và Staging: Tách biệt môi trường chính thức và môi trường thử nghiệm để đảm bảo an toàn.
Git Repository (Main & Staging): Sử dụng Git để quản lý mã nguồn và cấu hình workflow, đảm bảo quy trình CI/CD nhất quán.
Workers: Các worker nodes thực thi workflow, có thể dễ dàng scale up (tăng số lượng worker) hoặc scale virtually (tăng tài nguyên cho mỗi worker) tùy theo nhu cầu.
Community Versions: Họ cũng chạy các phiên bản n8n cộng đồng nội bộ để thử nghiệm, đặc biệt là với các tính năng AI mới, trước khi triển khai cho khách hàng doanh nghiệp (những người thường cẩn trọng hơn với AI).

Với hạ tầng này, việc mở rộng quy mô trở nên rất dễ dàng. Aaron chia sẻ rằng chuyên gia hạ tầng của họ có thể thiết lập một môi trường mới chỉ trong khoảng 15 phút, phần còn lại diễn ra tự động. Điều này cực kỳ quan trọng khi họ chuẩn bị triển khai các tính năng AI cho nửa triệu người dùng, đòi hỏi khả năng scale up mạnh mẽ.

Tính linh hoạt và khả năng di chuyển giữa các nhà cung cấp cloud

Một câu hỏi được đặt ra là về tính linh hoạt khi sử dụng AWS so với các nhà cung cấp khác như Microsoft Azure hay Google Cloud, đặc biệt khi khách hàng có yêu cầu riêng.

Câu trả lời từ đội ngũ Chainels là Kubernetes về cơ bản là rất linh hoạt. Cấu hình (ví dụ: số lượng pods, workers) được định nghĩa trong các tệp tin (thường quản lý bằng Git). Việc di chuyển Kubernetes sang một nhà cung cấp cloud khác (AWS, Azure, Google Cloud) là hoàn toàn khả thi, vì bản chất Kubernetes hoạt động tương tự nhau trên các nền tảng. Mặc dù các dịch vụ hỗ trợ (như EKS của AWS, AKS của Azure) có thể khác biệt đôi chút về kỹ thuật, việc áp dụng cấu hình sang môi trường mới không quá phức tạp.

Thách thức lớn nhất khi di chuyển thường là dữ liệu, nhưng dữ liệu thường không chạy trực tiếp bên trong Kubernetes cluster mà ở bên ngoài, giúp việc di chuyển dễ dàng hơn. Chainels cũng sử dụng các giải pháp như Fargate để không cần quản lý máy ảo thủ công, chỉ cần định nghĩa số lượng tài nguyên mong muốn và hệ thống sẽ tự động scale.

Tóm lại, hạ tầng dựa trên Kubernetes của họ có khả năng di chuyển giữa các cloud nếu cần thiết, mặc dù hiện tại họ hài lòng với AWS và các khách hàng lớn (bao gồm cả chính phủ) đều chấp nhận giải pháp này.

Tích hợp AI Agents vào quy trình tự động hóa n8n

Sau khi có hạ tầng vững chắc, bước tiếp theo là tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao khả năng tự động hóa.

Khi nào nên và không nên sử dụng AI?

Aaron nhấn mạnh một điểm quan trọng: AI rất mạnh mẽ, nhưng thường là overkill (quá mức cần thiết) và tốn kém.

“Chúng tôi thấy rất nhiều người trong cộng đồng cố gắng sử dụng AI cho mọi thứ,” Aaron nói. “Hãy thử chạy nó ở quy mô lớn, bạn sẽ thấy chi phí.”

Đối với các tác vụ đơn giản như map dữ liệu từ SFTP, việc sử dụng các node n8n thông thường hiệu quả và tiết kiệm hơn nhiều so với việc dùng AI. Lời khuyên là: hãy cố gắng giải quyết vấn đề bằng các phương pháp truyền thống trước. Chỉ khi thực sự cần thiết, AI mới phát huy giá trị.

Giới thiệu Lumin AI: Xây dựng “xe tự lái” cho bất động sản

Khi AI thực sự cần thiết, Chainels đang xây dựng Lumin AI, lớp trí tuệ nhân tạo tích hợp vào nền tảng của họ, hoàn toàn dựa trên n8n. Lumin AI sẽ hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ: viết nội dung, tìm kiếm thông tin, đặt câu hỏi cho cơ sở tri thức, v.v.

Họ tiếp cận việc xây dựng AI theo mô hình “xe tự lái” (self-driving car):

Cấp độ 0: Hoàn toàn thủ công.
Cấp độ 1-4: Các tính năng hỗ trợ lái (Driver Assistance) – tương ứng với các bước tự động hóa và AI hỗ trợ dần dần.
Cấp độ 5: Xe tự lái hoàn toàn – mục tiêu cuối cùng.

Cách tiếp cận này giúp họ triển khai AI từng bước, đảm bảo tính ổn định và an toàn, thay vì cố gắng đạt đến mức độ tự động hóa hoàn toàn ngay lập tức. Mục tiêu của họ là đạt được “chiếc xe tự lái” cho bất động sản trong vòng 12-18 tháng.

Phát triển Custom Nodes cho n8n

Để tích hợp sâu nền tảng của mình với n8n và làm cho workflow dễ đọc hơn, đội ngũ Chainels (cụ thể là Marco, một full-stack developer) đã phát triển các custom nodes (nút tùy chỉnh) cho n8n.

Thay vì sử dụng node HTTP Request mặc định cho mọi tương tác API (dẫn đến workflow khó đọc), họ đã tận dụng OpenAPI specification có sẵn của mình để tự động tạo ra các node tùy chỉnh. Hiện tại, họ có 145 actions (hành động) được đóng gói thành các node mang logo của Chainels, giúp dễ dàng nhận biết khi workflow tương tác với hệ thống nội bộ. Họ đã sử dụng và đóng góp cải tiến cho một công cụ mã nguồn mở từ cộng đồng (“dev like a pro”) để thực hiện việc này.

Ví dụ thực tế: Tự động kiểm duyệt nội dung cộng đồng

Một ứng dụng đơn giản nhưng hiệu quả của tự động hóa n8n và AI là kiểm duyệt nội dung trên diễn đàn cộng đồng trong ứng dụng Chainels.

Vấn đề: Người dùng có thể đăng những nội dung không phù hợp (xúc phạm, vi phạm quy tắc).
Giải pháp: Xây dựng một workflow n8n đơn giản sử dụng các custom node của Chainels và AI.
1. Khi một tin nhắn mới được đăng, workflow được kích hoạt.
2. Nội dung tin nhắn được gửi đến một mô hình AI để phân tích (ví dụ: phát hiện ngôn từ thù ghét, vi phạm).
3. Nếu phát hiện vi phạm, thay vì xóa ngay lập tức, một bot (tên là Ava) sẽ tự động trả lời người đăng, nhắc nhở về quy tắc cộng đồng và cảnh báo (ví dụ: “3 lần vi phạm bạn sẽ bị cấm”).
Kết quả: Workflow rất dễ đọc, dễ hiểu và giúp duy trì một môi trường cộng đồng lành mạnh một cách tự động.

Ví dụ thực tế: AI Chatbot hỗ trợ dựa trên RAG

Lấy cảm hứng từ hướng dẫn của Cole Medan (một thành viên tích cực trong cộng đồng n8n) về kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation), Chainels đã xây dựng một chatbot AI hỗ trợ người dùng.

Kỹ thuật RAG: Kết hợp khả năng truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu (vector database) với khả năng sinh văn bản của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Ứng dụng: Khi người dùng chat trong cộng đồng và đặt câu hỏi, workflow n8n sẽ:
1. Sử dụng custom node cho Stream Chat (dịch vụ chat họ đang dùng).
2. Truy vấn cơ sở dữ liệu vector (chứa kiến thức về tòa nhà, dịch vụ, v.v.) để tìm thông tin liên quan.
3. Sử dụng LLM để tạo ra câu trả lời dựa trên thông tin truy xuất được.
Lưu ý: Aaron nhấn mạnh rằng ví dụ này tập trung vào cách xây dựng workflow dễ đọc với các node tùy chỉnh, hơn là đi sâu vào chi tiết kỹ thuật thiết kế RAG (có nhiều tài liệu tốt khác về chủ đề này). Họ cũng đã phát triển node Stream Chat riêng và dự định chia sẻ với cộng đồng.

5 Lời khuyên vàng khi mở rộng quy mô tự động hóa với n8n

Dựa trên kinh nghiệm vài tháng triển khai và mở rộng quy mô tự động hóa với n8n, đội ngũ Chainels đưa ra 5 lời khuyên hữu ích:

AI mạnh mẽ nhưng thường là overkill: Như đã đề cập, hãy cân nhắc kỹ lưỡng trước khi dùng AI. Các giải pháp không dùng AI thường nhanh và rẻ hơn cho nhiều tác vụ (Lời khuyên từ Alonzo, Solution Engineer).
Xây dựng Docker Image tùy chỉnh: Để thêm thư viện hoặc community node không có sẵn, hãy tạo Docker image của riêng bạn dựa trên image n8n gốc. Điều này giúp ích rất nhiều trong việc mở rộng chức năng (Lời khuyên từ Caslay, Infrastructure Specialist).
Áp dụng thói quen phát triển tốt: Coi việc xây dựng workflow n8n như phát triển phần mềm: thực hiện review workflow, commit thường xuyên (lên Git), dọn dẹp sau khi hoàn thành, đặt tên và viết tài liệu rõ ràng. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc nhóm và mở rộng dự án.
Khi gặp khó khăn: Hãy thử cập nhật n8n lên phiên bản mới nhất (thường giải quyết được nhiều vấn đề) và đừng ngần ngại hỏi cộng đồng n8n – điều này tiết kiệm rất nhiều thời gian.
Tận dụng ý tưởng cộng đồng: Nếu bạn có một ý tưởng hay, rất có thể ai đó đã có ý tưởng tương tự hoặc đã xây dựng một phần giải pháp. Tìm kiếm trong cộng đồng có thể giúp bạn vượt qua “vấn đề khởi đầu nguội” (cold start problem) khi xây dựng workflow mới.

Hỏi Đáp (Q&A) – Những thắc mắc thường gặp

Giám sát hiệu suất

Việc đo lường và giám sát hiệu suất các workflow n8n ở quy mô lớn là rất quan trọng. Chainels đang tích hợp các hệ thống giám sát hiện có của nền tảng chính vào cụm n8n. Họ sử dụng Slack để nhận thông báo, có dashboard hiển thị trạng thái tại văn phòng. Nhiều workflow xử lý dữ liệu cũ (legacy) chạy vào ban đêm, giúp họ có báo cáo vào sáng hôm sau và xử lý kịp thời nếu có sự cố.

Vấn đề bản quyền (Licensing)

Với việc chạy nhiều instance n8n (production, staging, community), câu hỏi về licensing được đặt ra. Chainels sử dụng gói Enterprise và trả phí dựa trên số lượng workflow. Họ đã nhận được tư vấn từ n8n để cấu trúc lại workflow một cách hiệu quả hơn (gom nhóm các trigger, events) nhằm tối ưu chi phí (FinOps – Financial Operations), thay vì tạo quá nhiều workflow nhỏ lẻ như khi còn dùng bản Community. Họ sẵn sàng mua thêm license khi cần thiết để mở rộng.

Hành trình mở rộng quy mô tự động hóa với n8n của Chainels cung cấp những bài học quý giá cho bất kỳ tổ chức nào muốn tận dụng sức mạnh của nền tảng này. Từ việc xây dựng một hạ tầng AWS vững chắc, linh hoạt với Kubernetes, đến việc tích hợp AI một cách chiến lược và có cân nhắc, Chainels đã chứng minh rằng n8n hoàn toàn có thể đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp lớn.

Những điểm mấu chốt cần nhớ bao gồm:

Hạ tầng là nền tảng: Đầu tư vào một hạ tầng self-hosted mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và tự phục hồi là điều cần thiết.
AI cần dùng đúng lúc, đúng chỗ: Đừng lạm dụng AI khi không cần thiết; hãy ưu tiên các giải pháp đơn giản, hiệu quả hơn về chi phí.
Custom Nodes nâng cao hiệu quả: Phát triển node tùy chỉnh giúp workflow dễ đọc, dễ quản lý hơn.
Học hỏi từ cộng đồng: Cộng đồng n8n là nguồn tài nguyên vô giá để giải quyết vấn đề và tìm kiếm ý tưởng.
Áp dụng quy trình chuyên nghiệp: Coi việc xây dựng workflow như phát triển phần mềm để đảm bảo chất lượng và khả năng bảo trì.

Bằng cách áp dụng những kinh nghiệm này, bạn có thể tự tin hơn trong việc triển khai và mở rộng quy mô tự động hóa với n8n, khai thác tối đa tiềm năng của công cụ này cho doanh nghiệp của mình.