Grafana Labs is extending its maintenance commitment for the Volkov Labs business intelligence (BI) plugin suite through the end of 2026. Originally acquired in January 2026 after Volkov Labs was bought out, the plugins have been updated for compatibility with Grafana 13 and React 19. Grafana Labs clarifies that support covers the plugins' documented behavior and stable APIs, but not user-provided JavaScript code in panel editors. Users are encouraged to share feedback while the long-term roadmap is still being shaped, with a promise that no plugin will be removed without advance notice.
Nguồn: https://grafana.com/blog/business-intelligence-plugins-for-grafana-a-support-update. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Agentic AI đang thay đổi ngành quan sát IT bằng cách tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA), giảm nhiễu cảnh báo và đẩy nhanh phản hồi sự cố cho các nhóm SRE và DevOps. Các tác nhân (agents) tự động có thể xử lý song song các tác vụ điều tra lặp đi lặp lại, từ phân loại cảnh báo đến gỡ lỗi hiệu suất, đồng thời giúp phi kỹ thuật viên truy vấn dữ liệu quan sát bằng ngôn ngữ tự nhiên. Theo dự đoán, trong vòng 24 tháng tới, các agent sẽ đảm nhận hầu hết quá trình RCA với sự giám sát của con người ở mức tối thiểu.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Agentic AI tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc của vấn đề, giúp giảm thời gian debug và cải thiện hiệu quả trong việc phát hiện và giải quyết lỗi trong hệ thống.
Trong vòng hai năm tới, 98% doanh nghiệp sẽ giao phân tích nguyên nhân gốc (RCA) cho các tác nhân AI, khi 85% tổ chức hiện đã sử dụng GenAI cho quan sát hệ thống. Các tác nhân AI có thể tự động giám sát telemetry (logs, traces, metrics), phân tích sự cố và điều chỉnh cấu hình ứng dụng, mở rộng khả năng quan sát cho cả nhóm phi kỹ thuật như tài chính, bán hàng và tuân thủ.
Là lập trình viên, bạn nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) sẽ thay đổi cách bạn và đội ngũ phát triển ứng dụng xử lý vấn đề kỹ thuật, từ việc tiết kiệm thời gian cho đến việc mở rộng khả năng sử dụng dữ liệu cho các nhóm không phải kỹ thuật.
Tempo 3.0, phiên bản mới của hệ thống truy vết phân tán mã nguồn mở, giới thiệu kiến trúc tương thích Kafka cho microservices, tách biệt đường đọc-ghi, giảm yêu cầu sao chép RF3 xuống RF1, và thay thế ingesters/compactors bằng block-builders, live-stores cùng scheduler. Tính năng TraceQL metrics giờ đã sẵn sàng, hỗ trợ truy vấn metric trực tiếp từ trace data cùng toán tử so sánh mới, cùng nhiều cải tiến khác như giới hạn cardinality theo label, tối ưu truy vấn TraceQL AST, và công cụ di chuyển từ phiên bản 2.x.
Lập trình viên phát triển ứng dụng microservices nên đọc vì Tempo 3.0 mang đến kiến trúc Kafka-compatible cải tiến, giúp tối ưu hóa quy mô, giảm chi phí vận hành và cung cấp công cụ TraceQL mạnh mẽ để phân tích hiệu suất trực tiếp từ dữ liệu theo dõi phân tán.
AWS tổ chức buổi webinar ngày 22/7 do Dotan Horovits và Rekha Thottan dẫn dắt, giới thiệu cách kết hợp OpenTelemetry và OpenSearch để giám sát và khắc phục sự cố cho hệ thống AI agent. Buổi demo trình bày luồng dữ liệu logs, metrics, traces trong pipeline OTel và giới thiệu framework mã nguồn mở Agent Health nhằm phát hiện sớm hành vi bất thường của agent trước khi triển khai sản xuất. Bài viết nhấn mạnh rằng các phương pháp quan sát truyền thống không đủ cho AI agent phi tất định, và các giải pháp mã nguồn mở giúp tránh silo dữ liệu, tối ưu hóa ROI cho AI.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng OpenTelemetry và OpenSearch để theo dõi và debug các hệ thống AI có tính chất hành động (agentic) một cách hiệu quả, tránh bị mắc kẹt trong các công cụ đóng gói và phân tán dữ liệu.
Hệ thống AI sản xuất đòi hỏi nhiều lớp hạ tầng phức tạp hơn là một vòng lặp prompt-to-response đơn giản, bao gồm xác thực, quản lý phiên bản prompt, pipeline RAG có lọc quyền, đánh giá đầu ra, quan sát hệ thống (token usage, retrieval quality) và quy trình triển khai an toàn (canary releases, rollbacks). Bài viết cung cấp kiến trúc tham khảo, ví dụ pseudocode, cùng checklist sẵn sàng sản xuất bao gồm phạm vi sản phẩm, dữ liệu/truy xuất, bảo mật, đánh giá, quan sát và triển khai.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng không chỉ mô hình AI mà là hệ sinh thái kỹ thuật toàn diện, từ bảo mật đến giám sát, giúp họ tạo ra sản phẩm AI thực sự đáng tin cậy và hiệu quả trong môi trường sản xuất.
Vigilance là bảng điều khiển giám sát Laravel tự lưu trữ, theo dõi jobs, artisan commands và scheduled tasks trên mọi trình điều khiển queue (Redis, SQS, database, v.v.), ghi nhận lifecycle chi tiết. Nó cung cấp tính năng sampling, dispatch jobs thủ công, metrics tùy chỉnh, Real User Monitoring, exception grouping, SLO tracking, N+1 detection, uptime checks, log explorer, alerting và hỗ trợ MCP server cho AI agent, yêu cầu PHP 8.2+, Laravel 12/13 và Livewire 3.5+/4.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách Vigilance giúp theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất, lỗi, và hiệu suất của các nhiệm vụ queu, lệnh Artisan, và lịch lập trình trong Laravel một cách toàn diện, từ Redis đến các driver khác, với các công cụ như cảnh báo, phân tích lỗi và đo lường thực người dùng.
Anyshift tích hợp AI agent Annie với Elasticsearch, giúp nhóm SRE nhận câu trả lời dựa trên nhật ký khi điều tra sự cố. Annie có thể tìm kiếm nhật ký, phát hiện lỗi, cảnh báo và liên kết bằng chứng với đồ thị thay đổi hạ tầng của Anyshift. Thách thức kỹ thuật bao gồm hỗ trợ đa phiên bản, quản lý truy cập mạng và sự đa dạng trong schema nhật ký.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách AI tích hợp vào hệ thống log và monitoring giúp các đội SRE nhanh chóng xử lý vấn đề bằng cách kết hợp dữ liệu thực tế từ Elasticsearch với các thông tin thay đổi cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa phản ứng trong môi trường sản xuất.

Khi phân phối các cuộc gọi LLM trên các worker PySpark bằng mapInPandas, MLflow's openai.autolog() không ghi lại traces do ba vấn đề: worker không kế thừa URI theo dõi và tên experiment từ driver, xuất traces bất đồng bộ gây xung đột thread khi kết thúc process, và không hỗ trợ liên kết trace cha-con. Giải pháp là thiết lập tracking URI, experiment name và tắt MLFLOW_ENABLE_ASYNC_TRACE_LOGGING=false trong hàm worker. Sau khi hoạt động, việc theo dõi từng cuộc gọi phát hiện chi phí ẩn do Spark lazy evaluation thực thi lại nhiều lần các cuộc gọi LLM.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa và theo dõi hiệu suất mô hình ML trên Spark với OpenAI, đặc biệt khi sử dụng mapInPandas, nên đọc bài này để khắc phục lỗi trace không hoạt động và khám phá cách khắc phục vấn đề tái thực hiện LLM nhiều lần do tính chất lazy evaluation của Spark.