Bài viết hướng dẫn cách xuất metrics từ CubeJS (self-hosted trên Kubernetes) tới Prometheus thông qua statsd exporter để giám sát hiệu quả hệ thống Cube Store.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tự động hóa thu thập và chuyển dữ liệu chỉ tiêu (metrics) từ CubeJS sang Prometheus thông qua StatsD trong môi trường Kubernetes, giúp theo dõi hiệu suất và tình trạng hoạt động của ứng dụng một cách hiệu quả.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://medium.com/@do_bro/cubejs-export-metrics-to-prometheus-from-self-hosted-cube-store-on-kubernetes-with-statsd-exporter-402fb1aab99c. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Unified Logs của Supabase đã ra mắt phiên bản beta công khai, cung cấp giao diện thống nhất để tìm kiếm, theo dõi trực tiếp (live tail), lọc và hiển thị nhật ký theo dòng thời gian cho tất cả dịch vụ của nền tảng.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Unified Logs của Supabase giúp họ quản lý và theo dõi các hoạt động hệ thống một cách hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian và công sức trong việc debug và giám sát ứng dụng.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtHệ thống marketplace quy mô lớn sử dụng kiến trúc event-driven kết hợp .NET 10, Kubernetes (K8s) và Next.js 15, áp dụng CQRS và eventual consistency để xử lý trên 100.000 sản phẩm với độ trễ dưới 25ms.
Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng lớn với yêu cầu xử lý hàng triệu request mỗi ngày và cần tối ưu hóa hiệu suất, độ bền, và khả năng mở rộng trên các nền tảng .NET 10, Kubernetes và Next.js 15, bài viết sẽ cung cấp kiến thức cụ thể về kiến trúc event-driven, CQRS và eventual consistency để giúp bạn triển khai một hệ thống mạnh mẽ, linh hoạt và có thể mở rộng đến hàng trăm nghìn sản phẩm.
Mỗi quyết định của AI agent cần được hỗ trợ bởi bằng chứng có cấu trúc (structured evidence packets) để đảm bảo tính đáng tin cậy, khả kiểm toán và có thể xác minh.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI có thể minh bạch, kiểm chứng và bảo mật thông tin quyết định, giúp tránh các rủi ro về tính trung thực và trách nhiệm trong ứng dụng AI thực tế.

Plugin Headlamp cho Kubeflow là tiện ích mở rộng UI Kubernetes mới, hiển thị trực tiếp các tài nguyên tùy chỉnh (Notebooks, Pipelines, Katib, Training, Spark) của Kubeflow ngay trong Headlamp – giao diện web Kubernetes đa năng. Nó giúp nhà vận hành cụm và SRE tránh phải chuyển đổi giữa các dashboard ML chuyên dụng và kubectl khi gỡ lỗi Pod, đồng thời cung cấp bản đồ đồ thị các tài nguyên ML với cạnh tham chiếu chủ sở hữu. Plugin hoạt động trực tiếp qua API server Kubernetes mà không phụ thuộc vào backend Kubeflow.
Lập trình viên AI/ML nên đọc bài này để tìm hiểu cách tích hợp UI Kubernetes thông minh giúp quản lý và debug các workload ML hiệu quả hơn bằng cách kết hợp trực tiếp với các tài nguyên custom của Kubeflow mà không cần phụ thuộc vào backend riêng biệt.
Bài viết phân tích và bác bỏ những lo ngại phổ biến khi chạy cơ sở dữ liệu trên Kubernetes như quản lý workloads stateful, an toàn dữ liệu khi pod/node gặp sự cố, hiệu suất overhead và độ phức tạp vận hành. Tác giả cho rằng Kubernetes đã trưởng thành với StatefulSets, PersistentVolumes, CSI cùng Operators giúp tự động hóa các thao tác Day-2 phức tạp, khiến hầu hết các phản đối trước đây không còn hợp lệ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes hiện đại đã giải quyết những lo ngại truyền thống về quản lý cơ sở dữ liệu, từ việc bảo mật dữ liệu trong các sự kiện thất bại đến tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa các công việc vận hành phức tạp.
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.
Triển khai các tác nhân AI Eve bền vững trên Kubernetes thông qua Platformatic, kết hợp Workflow SDK, Watt và ICC nhằm đảm bảo thực thi đáng tin cậy và tương thích phiên bản.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI cần đọc để hiểu cách triển khai các bot AI bền vững trên Kubernetes với khả năng chạy liên tục, bảo mật và dễ bảo trì bằng công nghệ hiện đại như Platformatic và ICC.
Một nhà phát triển xây dựng công cụ quét lỗ hổng container với giao diện web dựa trên ConfigHub bằng cách tái sử dụng phần lớn cấu trúc từ ứng dụng RBAC Manager trước đó, chỉ thay đổi logic chuyên biệt: trình quét Go tùy chỉnh phân tích lớp image, đọc cơ sở dữ liệu gói OS và so khớp với cơ sở dữ liệu CVE thống nhất (GitHub Advisory, CVE List V5, OSV.dev). Kết quả quét được ghi vào annotations của Kubernetes Deployment, còn chính sách ngăn chặn (Trigger) hoạt động mà không cần admission webhook. Giao diện React tái sử dụng ~80% codebase RBAC Manager, chỉ thay đổi model, truy vấn snapshot và thành phần trang. Bài viết giới thiệu mẫu 5 bước xây dựng công cụ nội bộ trên ConfigHub: định nghĩa đối tượng, tải snapshot, hiển thị view, tương tác API và quản lý chính sách.
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm cách tiết kiệm thời gian và công sức xây dựng công cụ chuyên dụng từ khung cơ sở đã tồn tại, giảm thiểu sự phức tạp bằng cách tái sử dụng logic chung và tập trung vào logic riêng biệt.