If You Think ScyllaDB Is Just Cassandra in C++, Look Again

MulticloudDB SDK: Cross-cloud portability in the coding agent era

MulticloudDB SDK cho phép lập trình viên và coding agent xây dựng ứng dụng Java có khả năng di chuyển giữa Cosmos DB, DynamoDB và Spanner với ít công sức tái phát triển hơn. Giải pháp này giải quyết vấn đề phân mảng API và cú pháp khác nhau giữa các nền tảng database đám mây lớn. SDK cung cấp lớp trừu hóa thống nhất, giúp giảm khoảng 70% code cần viết lại khi chuyển đổi giữa các dịch vụ database. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong bối cảnh AI coding agent ngày càng phát triển, đòi hỏi tính nhất quán để tự động hóa hiệu quả. Với MulticloudDB SDK, các dự án multicloud trở nên dễ bảo trì và mở rộng hơn đáng kể.

MulticloudDB SDK giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng Java có khả năng tương thích đa đám mây trên nhiều nền tảng database với ít công sức tái cấu trúc hơn.

Why real-time AI at scale is so hard

Nhiều sản phẩm muốn triển khai AI thực thời để phản hồi ngay lập tức khi số lượng người dùng tăng. Khi tải tăng, các nút serving gặp hạn chế về bộ nhớ GPU, thời gian khởi tạo batch và độ trễ mạng, khiến thời gian xử lý mỗi request tăng đột biến. Điều này dẫn tới spikes latency, giảm throughput và đôi khi gây lỗi timeout hoặc downgrade chất lượng dịch vụ. Cần thiết kế hệ thống serving với autoscaling dựa trên metric latency, sử dụng batching động và pre‑warm các instance để giữ ổn định khi tải thay đổi. Ngoài ra, việc monitor chi tiết từng giai đoạn pipeline (pre‑process, inference, post‑process) giúp phát hiện sớm điểm bottle‑neck trước khi ảnh hưởng tới người dùng.

Bài này giúp lập trình viên hiểu được những thất bại phổ biến khi triển khai AI thời gian thực quy mô lớn và cách tránh chúng hiệu quả.

The road to ACID transactions in Cassandra 6

Cassandra 6 đang phát triển tính năng giao dịch ACID, nâng cao khả năng xử lý nhất quán dữ liệu trong hệ thống phân tán.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Cassandra 6 mở rộng khả năng quản lý dữ liệu đồng thời (ACID) cho hệ thống phân tán, giúp tối ưu hóa sự tin cậy và nhất quán trong ứng dụng khi sử dụng cơ sở dữ liệu phân tán.

The road to ACID transactions in Cassandra 6

Cassandra đã phát triển mạnh mẽ về các transaction ACID từ năm 2013 với atomic batches, sau đó bổ sung single-partition Paxos compare-and-swap. Phiên bản Cassandra 6 sắp tới sẽ mang đến cross-partition transactions strictly serializable thông qua Accord. Chúng tôi đã thử nghiệm trên cụm 3 node với workload accounting để đánh giá hiệu năng. Việc áp dụng Accord cho thấy tiến bộ đáng kể trong khả năng đảm bảo tính nhất quán phân tán. Lập trình viên nên nghiên cứu để hiểu cách Cassandra đạt được strict serializability mà không làm hy sinh hiệu năng phân tán.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ tiến trình phát triển tính ACID transactions trong Cassandra 6, từ atomic batches đến cross-partition transactions với Accord.

Perplexity’s AI agents helped build a database. They weren’t allowed to run it.

Perplexity đã sử dụng hai kỹ sư và trăm AI coding agents để xây dựng CobbleDB, một cơ sở dữ liệu bằng Rust tùy chỉnh thay thế cho DynamoDB trong stack tìm kiếm của họ. Các AI agents này đã viết toàn bộ code CobbleDB nhưng không được phép triển khai hoặc vận hành hệ thống sau khi hoàn thành. Quy trình này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian phát triển so với việc sử dụng hoàn toàn đội ngũ kỹ sự người. Điều đáng học hỏi là cách Perplexity kết hợp sức mạnh AI agents với giám sát của con người để đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng.

Perplexity đã sử dụng hàng trăm AI coding agents để xây dựng CobbleDB, cơ sở dữ liệu Rust tùy chỉnh thay thế DynamoDB trong hệ thống tìm kiếm của họ.

Understanding the CAP Theorem: Consistency, Availability, and Partition Tolerance in System Design

In 1999, Eric Brewer made a claim that would shape how distributed systems would be designed for decades. He proposed that any distributed data store can only guarantee two of three properties simulta

AWS Introduces Native Vector Search for DynamoDB

AWS vừa bổ sung tính năng tìm kiếm vector gốc vào DynamoDB, giúp nhà phát triển lưu trữ embeddings cùng dữ liệu ứng dụng và thực hiện truy vấn approximate nearest-neighbor trực tiếp từ DynamoDB.

Introducing filtered export from Amazon DynamoDB to Amazon S3

Amazon DynamoDB now supports filtered export to Amazon S3, letting a FilterSpecification (key condition, filter, and projection expressions) narrow an export to specific partitions, items, and attributes without consuming table read capacity, since it reads from the point-in-time recovery backup instead of the live table. The post walks through three use cases: recovering a single tenant's corrupted data via an incremental export instead of a 4 TB full restore, sharing one tenant's history while excluding sensitive attributes like customer contact details, and relocating a tenant's data to another AWS Region using a full filtered export plus S3 import. Filtered export uses the same per-GB pricing as existing export types, with no premium for filtering, and billing is based on matched data when a partition key condition is used. It does not yet support secondary indexes and is available in all commercial Regions.