From Kafka to Databend Cloud: Engineering a Trillion-Scale Agent Trace Ingestion Pipeline

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà …

DuckDB Skills for Claude Code

DuckDB Skills for Claude Code bổ sung nhiều khả năng mới cho Claude Code, cho phép sử dụng DuckDB CLI để đọc file dữ liệu, chạy truy vấn và chuyển đổi định dạng. Plugin này hỗ trợ làm việc với spatial data, khám phá object storage, tìm kiếm tài liệu và truy hồi các phiên làm việc trước. Các kỹ năng được triển khai thông qua CLI DuckDB giúp xử lý hiệu quả nhiều loại file dữ liệu khác nhau. Đây là giải pháp hữu ích cho lập trình viên cần xử lý phân tích dữ liệu trực tiếp trong môi trường Claude Code.

Plugin duckdb-skills giúp Claude Code mở rộng khả năng xử lý dữ liệu với nhiều kỹ thuật hữu ích từ DuckDB CLI.

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN, covering indexes và partitioning trong PostgreSQL, xem xét những thay đổi từ các phiên bản Postgres gần đây và đưa ra khuyến nghị cho phiên bản sắp tới (Postgres 19).

Một lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu PostgreSQL 19 mới nhất, đặc biệt là về các kỹ thuật như COPY, TOAST, BRIN, và cách sử dụng các chỉ mục bù và phân vùng hiệu quả, giúp cải thiện hiệu suất và quản lý tài nguyên trong ứng dụng hiện đại.

Reliable Message Delivery: the Transactional Outbox Pattern With Okapi

Giải quyết vấn đề ghi kép (dual-write) trong ứng dụng Kotlin & Spring Boot bằng cách triển khai mẫu Transactional Outbox với Okapi, hỗ trợ Postgres, MySQL, Kafka và HTTP.

Lập trình viên cần đọc bài này để giải quyết vấn đề đồng thời ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu và hệ thống message queue một cách đáng tin cậy trong ứng dụng Kotlin-Spring Boot, tránh rủi ro mất dữ liệu do lỗi đồng thời.

LeetCode for Data Engineers? What Actually Works in 2026

LeetCode vốn hướng đến lập trình viên phần mềm, trong khi phỏng vấn data engineer lại yêu cầu kỹ năng khác. Bài viết gợi ý những nội dung thực tế cần luyện tập cho data engineer vào năm 2026.

Bạn nên đọc bài này để khám phá những kỹ năng thực tế và kỹ thuật cụ thể của data engineering—khác với các câu hỏi về lập trình truyền thống—để chuẩn bị tốt cho các cuộc phỏng vấn năm 2026.

Tempo 3.0 release: a new architecture for scale and lower TCO, TraceQL metrics GA, and more

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.

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

Trong bối cảnh bùng nổ ứng dụng AI, công nghệ data ingestion đang đối mặt với cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do nhu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng cung ứng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các system như Airbyte gặp phải bottleneck khi xử lý concurrent pipelines và metadata management không hiệu quả, dẫn đến hệ quả là các agent (thực thể xử lý dữ liệu) rơi vào trạng thái starving - thiếu dữ liệu để xử lý. Điều đáng học là việc tối ưu hóa data ingestion pipeline bằng cách áp dụng sharding strategies và caching mechanism tại nguồn dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất lên tới 70% như case study của Michel Tricot từ Airbyte. Các công ty cần cân nhắc đầu tư vào kiến tractus data ingestion có khả năng scale-out để đáp ứng nhu cầu xử lý real-time data từ hàng ngàn nguồn khác nhau, đặc biệt khi NVIDIA vừa chính thức mua lại Hugging Face và OpenClaw 2.0 đã hỗ trợ multiplayer mode.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu về cuộc khủng hoảng nhập dữ liệu và cách các công nghệ mới như Hugging Face và NVIDIA đang giải quyết vấn đề này.