connect-go v2 is here · Buf Blog

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared …

I Built a Distributed Task Queue from Scratch with Go and PostgreSQL

Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue …

Turn Your GitHub Contribution Graph Into an ASCII City

GitHub contribution graph được biến đổi thành một thành phố ASCII độc đáo dựa trên số …

gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho microservices. Nguyên nhân kỹ thuật: REST dựa trên HTTP/JSON trong khi gRPC sử dụng Protocol Buffers và HTTP/2, mang lại hiệu suất tốt hơn. Hệ quả: Cách phân chia này tạo ra sự lựa chọn sai lầm vì cả hai đều có thể được sử dụng linh hoạt trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều đáng học: Buf cho thấy chúng ta nên cân nhắc dựa on yêu cầu thực tế như hiệu suất, ngôn ngữ và công cụ hỗ trợ thay vì chỉ dựa trên kiến trúc hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về lựa chọn công nghệ API, vượt ra ngoài so sánh bề mặt gRPC và REST để tìm giải pháp phù hợp nhất cho từng ngữ cảnh cụ thể.

CRUD vs Task Driven: Are You Losing User Intent?

CRUD (Create, Read, Update, Delete) và Task-Driven design không phải là lựa chọn loại trừ lẫn nhau. Thiết kế CRUD phù hợp khi ứng dụng cần quản lý dữ liệu đơn giản như trong các ứng dụng quản lý danh bạ hoặc blog. Trong khi đó, Task-Driven design tối ưu cho quy trình nghiệp vụ phức tạp như hệ thống đặt hàng hoặc quy trình phê duyệt, nơi người dùng cần thực hiện các hành động cụ thể với intent rõ ràng. Sự lựa chọn sai phương pháp có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng phức tạp và giảm hiệu quả. Các lập trình viên nên phân tích yêu cầu nghiệp vụ cụ thể để quyết định giữa hai phương pháp tiếp cận này.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu khi nào nên dùng CRUD và khi nào cần thiết kế task driven để đáp ứng đúng nhu cầu người dùng.

Practical Rust API Design

Bài viết Practical Rust API Design tập trung vào nguyên tắc thiết kế API cho hệ thống …

We May Be Creating Legacy Code Faster Than Ever

Các công cụ AI viết code nhanh hơn và nhiều hơn bao giờ hết, nhưng tạo ra vấn đề khi code không thể hiểu được bởi các agent khác. Code AI trở thành legacy code khi hệ thống sau không thể bảo trì hoặc nâng cấp nó. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các công cụ như GitHub Copilot hay Tabnine thiếu các tiêu chuẩn chất lượng và khả năng tương thích. Điều đáng học là cần thiết lập các quy trình kiểm code chất lượng ngay tại thời điểm tạo ra bởi AI, giống như chúng ta làm với code viết bởi con người.

Các lập trình viên nên đọc bài này để hiểu tiêu chuẩn chất lượng code mới khi các AI tạo code ngày càng nhanh nhưng dễ trở thành di sản khó bảo trì.

How IdeaBot drives AI innovation workflows on OpenShift

Red Hat phát triển IdeaBot trên nền tảng OpenShift để tự động hóa quy trình nghiên cứu AI nội bộ. Họ sử dụng isolated pods để cách biệt các thành phần, auth proxies để kiểm soát truy cập, và phương pháp BDD dựa trên EARS để viết test case. Giải pháp này giúp tăng cường bảo mật và giảm thiểu rủi ro trong quá trình phát triển AI. Với cách tiếp cận này, IdeaBot chứng tỏ việc xây dựng nền tảng AI an toàn hoàn toàn khả thi ngay cả trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách xây dựng và bảo mật quy trình AI bằng Red Hat IdeaBot trên OpenShift với các công nghệ hiện đại.