IBM API Connect Has a Real Consumer API, But Not a Real Front Door

Engineering Large and Complex Code Using AI: A Practitioner’s View

AI coding assistants đang thu hút sự quan tâm lớn nhờ khả năng hỗ trợ phát triển phần mềm, đặc biệt là trong các dự án mã nguồn lớn và phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng AI không chỉ là công cụ hỗ trợ viết mã nhanh hơn mà còn là chiến lược thiết kế, tối ưu hóa và bảo trì mã phức tạp một cách hiệu quả.

Scaling to 100k+ Products: A Resilient .NET 10, K8s, and Next.js 15 Event-Driven Architecture

Hệ 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.

Front-End Architecture with Domain-Driven Design

Một kỹ sư front-end kỳ cựu chia sẻ cách áp dụng Domain-Driven Design (DDD) vào ứng dụng SaaS React chuyên tính toán tải nổ, với các khối xây dựng như entities, value objects, services, aggregates định hình cấu trúc thư mục, quy ước đặt tên và thiết kế component. DDD giúp hình thành ngôn ngữ chung, thúc đẩy cộng tác giữa đội kỹ thuật và phi kỹ thuật, đồng thời kết nối chương "Supple Design" của DDD với các mẫu lập trình hàm hiện đại như pure functions và higher-order functions, vốn được thể hiện rõ qua React hooks.

Lập trình viên frontend cần đọc bài này để hiểu cách áp dụng DDD giúp tổ chức mã nguồn rõ ràng, giảm sự rối loạn giữa các thành viên và kết hợp tốt với React để tạo ra các giải pháp linh hoạt, dễ bảo trì và đồng bộ hóa với các nguyên tắc lập trình chức năng hiện đại.

Architecture Decisions Behind Building a Simple Personal Software Tool

Kỹ sư backend chia sẻ quyết định kiến trúc khi xây dựng ứng dụng desktop/mobile cá nhân …

NVIDIA Vera Rubin Maximizes Intelligence per Dollar for Post-Training Workloads – a Key Metric for Agentic AI

NVIDIA giới thiệu Vera Rubin, nền tảng tối ưu chi phí cho các tác vụ post-training trong kỷ nguyên AI tác nhân nhờ thiết kế phối hợp sâu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của mô hình AI sau giai đoạn huấn luyện, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh tự động hóa (agentic AI) mà chi phí tài nguyên là một yếu tố quyết định.

Movement is not progress

Tối ưu hóa chi phí và lợi nhuận chỉ là phương tiện chứ không phải chiến lược. …

When to repeat yourself

Nguyên tắc DRY (Don't Repeat Yourself) quan trọng nhưng việc loại bỏ trùng lặp cũng có chi phí. Khi chia sẻ code giữa các service, lựa chọn giữa thư viện chung (gây coupling) hay microservice (thêm độ trễ mạng) đều có nhược điểm. Trong codebase, kế thừa tạo coupling cứng nhắc, trong khi composition linh hoạt nhưng phức tạp. Tốt nhất nên giữ trùng lặp cho đến khi có bằng chứng thực tế để tách thành abstraction phù hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm về DRY quá cứng nhắc, vì sự trùng lặp có thể là dấu hiệu cần thiết cho sự linh hoạt và bảo trì hiệu quả hơn là cố gắng loại bỏ ngay từ đầu.