Infrastructure as Code: How to Stop Configuration Drift

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự cố sản xuất thực tế tôi mới thực sự hiểu ý nghĩa của nó.

Lập trình viên nên đọc bài này vì chỉ biết hiểu lý thuyết về Kubernetes là như đọc một bản đồ xe hơi mà chưa từng lái xe thực tế—hàng loạt tình huống sản xuất thực tế sẽ lộ ra những lỗ hổng khi chỉ biết nhớ chứ không biết tìm hiểu bản chất của nó.

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

Glaspoort áp dụng mô hình CI/CD cho OLTP trên Databricks Lakebase bằng cách nhánh từ môi trường sản xuất, tạo cơ sở dữ liệu tạm theo từng pull request (PR), và sử dụng migration làm nguồn sự thật duy nhất.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống OLTP với môi trường sản xuất phức tạp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng mô hình nhánh cơ sở dữ liệu như mô hình nhánh mã để tự động hóa CI/CD một cách an toàn và hiệu quả.

Introducing Harness Agent DLC: New Capabilities for the AI Agent Development Lifecycle

Harness, công ty nền tảng cung cấp phần mềm AI, vừa mở rộng nền tảng của mình để bao phủ toàn bộ vòng đời phát triển AI Agent.

Lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này vì nó giới thiệu Harness Agent DLC – công cụ tự động hóa và mở rộng quy trình phát triển các AI Agent, giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và tối ưu hóa hiệu suất từ giai đoạn thiết kế đến triển khai, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh phức tạp.

I Built a Multi-Agent AI System with Agent Protocols. Debugging It Was Harder Than Building It.

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) sử dụng Agent Protocols, nhưng quá trình debug lại khó khăn hơn cả việc phát triển hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống phức tạp của nhiều agent AI có thể trở thành một thách thức debug khó khăn hơn so với thiết kế ban đầu, giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những vấn đề bất ngờ trong quá trình triển khai.

Use OpenTelemetry-native observability with Datadog from ingestion to investigation

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng OpenTelemetry (OTel) để thu thập dữ liệu quan sát (observability) trong khi vẫn tận dụng được các trải nghiệm giám sát hạ tầng (infrastructure) và APM (Application Performance Monitoring) vốn có của Datadog.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp OpenTelemetry vào Datadog một cách linh hoạt, giúp họ theo dõi và phân tích dữ liệu theo tiêu chuẩn công nghiệp mà không phụ thuộc vào các công cụ cụ thể, đồng thời giữ được trải nghiệm APM chuyên nghiệp của Datadog.

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra …

GitOps in the age of AI — 4

Phần 4 của loạt bài về GitOps trong kỷ nguyên AI, sau những lý thuyết ở phần 2 và 3, giờ đây sẽ áp dụng vào một trường hợp thực tế bằng cách thiết lập stack phù hợp, đảm bảo hoạt động ổn định và kiểm tra các add-on cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng GitOps kết hợp với AI để tự động hóa triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống infrastructure một cách chính xác, hiệu quả và an toàn trong thực tế.