Category Score = Average of sub-scores in category
Weighted Score = Category Score x Weight
Ví dụ Vendor A - Features:
Core: 4, API: 5, Customization: 3
Category Average = (4+5+3)/3 = 4.0
Weighted = 4.0 x 0.25 = 1.00
Total = Sum of all weighted category scores
1. Data có export được không? Format gì?
→ Standard format (CSV, JSON, SQL dump) vs proprietary
2. APIs có standard không?
→ REST/GraphQL vs proprietary SDK only
3. Transition period bao lâu?
→ 90 ngày minimum, data accessible trong thời gian đó
4. Chi phí để migrate đi?
→ Development effort + downtime + data migration
5. Có open-source alternative không?
→ Fallback plan nếu vendor fails
Exit Cost Estimation
Component
Ví dụ Cost
Data migration development
2-4 tuần dev effort
Data validation & reconciliation
1-2 tuần
Parallel running period
1-3 tháng dual cost
User retraining
1-2 tuần
Integration rewiring
2-6 tuần depending on coupling
Total typical exit cost
3-6 tháng effort
Proof of Concept (PoC) Process
PoC Planning Template
markdown
## PoC Plan - [Vendor/Tool Name]### Objective
Verify [vendor] có thể [key requirement] trong production-like conditions.
### Scope- IN: [Specific features/scenarios to test]
- OUT: [Explicitly excluded items]
### Timeline: 2-4 tuần### Team: 1-2 developers### Budget: [amount for licenses/infrastructure]### Success Criteria- [ ] Feature X hoạt động đúng với production-like data
- [ ] Performance đạt [threshold] (e.g., P95 < 200ms at 1000 RPS)
- [ ] Integration với hệ thống hiện tại OK (Auth, DB, monitoring)
- [ ] Security requirements pass (encryption, access control)
- [ ] Cost estimate xác nhận (within 20% of vendor quote)
### Test Scenarios
| Scenario | Expected Result | Pass/Fail |
|----------|----------------|-----------|
| [Scenario 1] | [Expected] | |
| [Scenario 2] | [Expected] | |
### Deliverables- Technical evaluation report
- Performance benchmark results
- Go/No-go recommendation with reasoning
PoC Best Practices
Do
Don't
Giới hạn scope - chỉ test key differentiators
Test mọi feature (đó là job của vendor)
Dùng production-like data
Fake data cho kết quả sai
Đo lường bằng metrics
Chỉ "cảm giác tốt"
Include integration tests
Test standalone only
Document everything
Rely on memory
Set hard deadline (2-4 tuần)
PoC kéo dài vô hạn
Reference Check Questions
Câu hỏi cho Reference Customers
About Implementation:
- "Thời gian từ sign contract đến go-live?"
- "Biggest surprise trong quá trình implementation?"
- "Bạn cần bao nhiêu internal resources?"
About Operations:
- "Uptime thực tế vs SLA claimed?"
- "Support responsiveness thế nào? P1 incident response time?"
- "Đã có critical outage chưa? Vendor handle thế nào?"
About Value:
- "ROI có đạt như expected không?"
- "Nếu làm lại, bạn vẫn chọn vendor này không?"
- "Vendor có responsive với feature requests không?"
Red flag signals:
- Reference customer không muốn nói chuyện
- Chỉ cho reference customers rất mới (< 6 tháng)
- Reference customer ở completely different industry/scale
Common Vendor Red Flags
Red Flag
Chi tiết
Risk Level
Không cho trial/PoC
"Trust us" - không thể verify claims
High
Pricing không transparent
Phải call sales để biết giá
Medium
Lock-in contract dài
> 2 năm không exit clause
High
Proprietary data format
Không export được
High
Single point of contact
1 người nghỉ là mất support
Medium
No SOC2/compliance
Không invest vào security
High
Frequent breaking changes
API v1, v2, v3 trong 1 năm
Medium
No public status page
Không transparent về incidents
Medium
Customer churn rate cao
Hỏi analyst reports, forums
High
Roadmap không rõ ràng
Sản phẩm có thể bị abandon
Medium
Ví dụ: Chọn Message Broker
Tiêu chí
RabbitMQ
Azure Service Bus
Kafka
Cost
Free (self-host)
~$0.05/million ops
Free (self-host)
Managed option
CloudAMQP
Azure native
Confluent Cloud
Complexity
Trung bình
Thấp
Cao
Throughput
~50K msg/s
~1K msg/s (Standard)
~100K+ msg/s
Use case
Task queues, RPC
Enterprise integration
Event streaming
Azure integration
Manual
Native
Manual
Lock-in risk
Low (AMQP standard)
Medium (Azure SDK)
Low (open protocol)
Decision cho Azure-first team: Azure Service Bus. Native integration, managed, đủ throughput cho hầu hết use cases. Chọn Kafka chỉ khi cần event streaming scale lớn.