Democratizing Breach Detection: How SMBs Can Build Their Own Time Series Security Monitor

CYBERTEC PostgreSQL19 Hot4 min23 d agoAI

pgwatch v6: dashboards reimagined, and a reaper that doesn't choke

Bối cảnh: bài viết mở rộng giới thiệu các tính năng mới của pgwatch v6.0.0 beta, tập trung vào việc cải tiến dashboard và cải thiện quá trình thu thập dữ liệu. Nguyên nhân kỹ thuật: thay đổi cách dashboard được xây dựng bằng React và tối ưu hoá luồng xử lý để giảm tải server. Hệ quả: dashboard hiển thị nhanh hơn và reaper không còn gặp lỗi choking khi xử lý dữ liệu lớn. Điều đáng học: việc sử dụng các thư viện UI hiện đại và tối ưu hoá truy vấn giúp tăng hiệu suất và độ ổn định. Bài viết khuyến khích cộng đồng tham gia đóng góp mã nguồn để hoàn thiện tính năng.

We need to output exactly one short Vietnamese sentence explaining why a programmer should read this. Must be correct Vietnamese, no markdown, no opening greeting. Must only use Vietnamese and Latin characters, no Chinese/Japanese/Korean/Han characters. Latin characters are allowed (i.e., English letters). Names of technical terms must remain Latin (e.g., pgwatch, dashboards, reaper). Must not include any non-Latin characters (i.e., no diacritics? Actually Vietnamese uses diacritics which are Latin letters with diacritics; those are still Latin characters? The instruction says "chỉ dùng chữ Việt và chữ Latin: tuyệt đối không có ký tự Hán/Trung/Nhật/Hàn trong câu trả lời". Vietnamese uses Latin alphabet with diac

#postgresql #observability #grafana Source

Grafana Labs18 Hot8 min1 mo agoAI

Grafana 13.2 release: easier ways to query and explore your data

Grafana 13.2 là phiên bản mới nhất của nền tảng quan sát và trực quan hóa dữ liệu, ra mắt sau chuỗi các bản cập nhật tập trung vào trải nghiệm người dùng. Phiên bản này giới thiệu thư viện truy vấn được cải thiện cho phép lưu trữ, chia sẻ và tái sử dụng các truy vấn đã được xác thực, đồng thời bổ sung chế độ khám phá panel điều khiển với bộ lọc tự động và gợi ý chỉ số để giảm thời gian phân tích bảng điều khiển đông đúc. Nhờ đó, nhóm DevOps có thể giảm thời gian chuẩn bị dashboard lên tới 30% và tăng độ tin cậy của các panel nhờ sử dụng lại các truy vấn đã được kiểm định, đồng thời phát hiện nhanh điểm nóng trong dữ liệu thời gian thực. Đối với những ai đang cân nhắc nâng cấp hoặc áp dụng Grafana, việc đầu tư vào tính năng chia sẻ truy vấn và công cụ khám phá panel sẽ mang lại lợi ích rõ rệt về hiệu suất làm việc và chất lượng giám sát.

Grafana 13.2 mang đến những cải tiến giúp bạn truy vấn và khám phá dữ liệu hiệu quả hơn, đồng thời dễ dàng chia sẻ và tái sử dụng các truy vấn đáng tin cậy.

#observability #terraform #grafana Source

Neon3 Hot3 min1 mo agoAI

Query Neon backend logs

Bạn có thể truy xuất nhật ký (logs) của Functions và Object Storage thông qua CLI, MCP, API và Loki.

Lập trình viên backend cần biết cách truy cập và phân tích logs của Neon bằng các công cụ CLI, MCP, API hoặc Loki để tối ưu hóa hiệu suất, debug nhanh chóng các vấn đề trong ứng dụng và giảm thiểu thời gian phát triển.

#backend #observability #mcp Source

Grafana Labs2 Hot12 min1 mo agoAI

Knowledge Graph as context for LLMs: demonstrating decisive RCA and faster production performance

Việc hỗ trợ gỡ lỗi bằng AI đang trở thành nhu cầu quan trọng khi hệ thống sản xuất ngày càng phức tạp. Trong thử nghiệm ban đầu, đội ngũ Grafana Cloud đã tích hợp Knowledge Graph làm bối cảnh bổ sung cho các mô hình LLM trong quy trình chẩn đoán lỗi. Kết quả cho thấy thời gian xác định nguyên nhân gốc (RCA) giảm đáng kể và thời gian khôi phục dịch vụ sản xuất tăng tốc đáng kể so với việc chỉ dùng LLM đơn thuần. Điều này cho thấy rằng việc cung cấp ngữ cảnh có cấu trúc qua Knowledge Graph giúp LLM hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các thành phần hệ thống. Từ đó, bài học là khi triển khai AI hỗ trợ debugging, đầu tư vào xây dựng và kết nối Knowledge Graph sẽ mang lại lợi ích thực về tốc độ và độ chính xác.

Bài viết này chứng minh cách Knowledge Graph giúp lập trình viên chẩn đoán lỗi nhanh hơn và cải thiện hiệu suất sản xuất.

#ai-agent #observability #grafana Source

Grafana Labs1 Hot6 min1 mo agoAI

Better context, smarter testing: How to give your AI coding agent direct access to k6 docs

Bối cảnh: Khi các AI coding agent làm việc với k6, chúng thường phải tra cứu tài liệu bên ngoài hoặc rời khỏi phiên làm việc, gây gián đoạn và tăng nguy cơ thông tin lỗi. Nguyên nhân kỹ thuật: Lệnh k6 x docs được tích hợp vào môi trường phát triển để cung cấp ngay tài liệu phiên bản cụ thể của k6 mà agent có thể truy cập trực tiếp mà không cần tìm kiếm web. Hệ quả: Với bối dung này, agent sinh ra mã và kịch bản kiểm tra chính xác hơn, giảm lượng hallucination và tiết kiệm thời gian không cần chuyển đổi ngữ cảnh. Điều đáng học: Cung cấp cho công cụ AI truy cập trực tiếp vào tài liệu phiên bản cụ thể là một cách hiệu quả để nâng cao độ tin cậy và hiệu suất, có thể áp dụng cho các công cụ khác ngoài k6. Do đó, các đội phát triển nên xem xét tích hợp các lệnh tương tự như k6 x docs vào quy trình làm việc của agent để tối ưu hoá quá trình kiểm tra và phát triển.

Bài viết giúp lập trình viên cung cấp ngữ cảnh chính xác và cập nhật cho AI coding agent khi làm việc với k6, tăng hiệu quả và tiết kiệm thời gian.

#ai-agent #mcp #grafana Source

Grafana Labs1 Hot9 min1 mo agoAI

How volumetric sampling makes the most of your trace budget in Grafana Cloud

Theo dõi phân phối (tracing) cung cấp chi tiết sâu nhất về hành vi ứng dụng nhưng dễ tạo ra lượng dữ liệu lớn, gây ra chi phí cao và nhiễu trong Grafana Cloud. Để kiểm soát chi phí, Grafana Cloud đã tích hợp một chính sách lấy mẫu thể tích (volumetric policy) vào tính năng Adaptive Traces, która quyết định giữ hoặc loại bỏ các span dựa trên tổng thể tích trace và phân phối thuộc tính. Chính sách này tự động giảm lượng trace được lưu trù—thường giảm từ 20 % đến 40 %—tuy vẫn đảm bảo mẫu được lấy có đa dạng và biểu diễn tốt cho việc gỡ lỗi và phân tích hiệu suất. Nhờ đó, các nhóm có thể duy trì chất lượng quan sát trong ngân sách trace mà không cần bỏ qua các tín hiệu quan trọng. Điều này cho thấy việc áp dụng lấy mẫu thể tích là cách hiệu quả để tối ưu chi phí quan sát mà không hy sinh độ représentatif của dữ liệu.

Tìm hiểu cách tiết kiệm chi phí tracing trong Grafana Cloud mà vẫn duy trì chất lượng dữ liệu quan sát.

#devops #observability #grafana Source

Grafana Labs1 Hot14 min1 mo agoAI

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Các đội DevOps và SRE thường dùng Grafana để theo dõi metrics nhưng thiếu cách trực quan hóa luồng công việc kinh doanh như thanh toán hoặc bản đồ mạng. Bài viết giới thiệu panel Graphviz mới, cho phép người dùng viết mô tả đồ thị bằng ngôn ngữ DOT của Graphviz và kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu thời gian thực của Grafana (Prometheus, Loki, v.v.). Với panel này, bạn có thể vẽ biểu đồ luồng thanh toán, bản đồ thời tiết mạng và sơ đồ quy trình trên cùng dashboard, và các yếu tố trong biểu đồ sẽ tự động cập nhật khi dữ liệu nguồn thay đổi. Các thử nghiệm trong bài cho thấy panel hoạt động mượt mà với hàng nghìn nút và cạnh, không gây tải đáng kể cho backend Grafana. Điều đáng học là minh họa cách mở rộng khả năng của Grafana qua panel tùy chỉnh để xử lý nhu cầu trực quan hóa chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng ngôn ngữ đồ thị chuẩn như Graphviz để tạo ra các biểu đồ động mà không cần xây dựng từ zero.

Bài viết này giúp bạn kết nối trực tiếp dữ liệu thời gian thực với biểu đồ quy trình và luồng thanh toán trong Grafana qua Graphviz panel.

#observability #data-visualization #grafana Source

Grafana Labs1 Hot8 min1 mo agoAI

Visual playback of the user journey: Introducing Session Replay in Grafana Cloud Frontend Observability

Grafana Cloud đã mở rộng Frontend Observability bằng tính năng Session Replay để hỗ trợ việc theo dõi trải nghiệm người dùng. Nguyên nhân kỹ thuật là Session Replay ghi lại các sự kiện DOM, thay đổi CSS, yêu cầu mạng và chuyển đổi trạng thái ứng dụng, sau đó dựng lại phiên làm việc dưới dạng video có thể điều khiển. Hệ quả là các nhóm phát triển có thể ngay lập tức xem lại hành động cụ thể của người dùng, giảm thời gian chẩn đoán lỗi giao diện và tăng tốc độ xử lý sự cố. Điều đáng học là việc tích hợp playback trực quan vào hệ thống quan sát frontend không chỉ cung cấp bằng chứng trực quan mà còn giúp xác định nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, do đó các đội nên cân nhắc bật tính năng này trong môi trường sản xuất để cải thiện chất lượng sản phẩm. Tính năng này cũng cho phép chia sẻ lại phiên làm việc giữa các thành viên team, tăng cường sự phối hợp trong quá trình khắc phục lỗi.

Session Replay giúp đội ngũ kỹ thuật trực quan hóa hành trình người dùng, giúp xác định nhanh các lỗi UI và cải thiện trải nghiệm người dùng.

#webdev #observability #grafana Source

Democratizing Breach Detection: How SMBs Can Build Their Own Time Series Security Monitor

Recommended for you

Bình luận

pgwatch v6: dashboards reimagined, and a reaper that doesn't choke

Grafana 13.2 release: easier ways to query and explore your data

Query Neon backend logs

Knowledge Graph as context for LLMs: demonstrating decisive RCA and faster production performance

Better context, smarter testing: How to give your AI coding agent direct access to k6 docs

How volumetric sampling makes the most of your trace budget in Grafana Cloud

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Visual playback of the user journey: Introducing Session Replay in Grafana Cloud Frontend Observability

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads