Lesson 3: Pods — The Smallest Deployable Unit

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 …

15 O'Reilly Linux eBooks for Under $30: A Bundle That Goes From Command Line Basics to Kubernetes

Bộ 15 eBook về Linux từ O'Reilly, từ cơ bản command line đến Kubernetes, được bán với giá dưới 30 USD, không DRM, có phần tiền ủng hộ Code for America.

Lập trình viên nên đọc để khám phá các tài liệu thực hành từ cơ sở kiến thức Linux đến cloud và DevOps, giúp nâng cao kỹ năng triển khai và quản lý hệ thống hiệu quả mà chi phí thấp.

Introducing AnduinOS Container: The Zero-Setup Microservice Base Image

AnduinOS Container là một base image Docker mới, được xây dựng từ đầu bằng pipeline debootstrap khai báo, có dung lượng chỉ dưới 150MB với duy nhất một lớp atomic. Ảnh này tích hợp sẵn 174 gói phần mềm (bao gồm Python 3.14, curl, vim, iproute2, TLS/SSL stack) và tương thích 100% với Ubuntu, hỗ trợ cả kiến trúc amd64 lẫn arm64, nhằm thay thế trực tiếp ubuntu:latest để loại bỏ các lệnh apt install lặp lại trong Dockerfile.

Nếu bạn thường xây dựng các ứng dụng microservice cần nhiều gói phần mềm và muốn tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình cấu hình Docker, AnduinOS Container sẽ giúp bạn loại bỏ việc lặp đi lặp lại các lệnh apt install bằng cách cung cấp một nền tảng chuẩn hóa, nhẹ nhàng và tích hợp sẵn.

Launch of the AI Infra SIG under the CNCF Japan chapter: First meetup and call for speakers

Hội nhóm AI Infra SIG chính thức ra mắt dưới sự bảo trợ của chương CNCF Nhật Bản, với buổi gặp mặt đầu tiên và kêu gọi diễn giả. Sự phát triển từ AI tạo sinh đến các tác nhân (agents) đang thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng AI có khả năng mở rộng.

Những kiến thức về scalability và hạ tầng AI trong CNCF sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng hệ thống mạnh mẽ cho các ứng dụng AI tương lai, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho dự án của mình.

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.

EP221: How Docker Works Under the Hood

Bản tin EP221 giải thích cách Docker hoạt động bên trong: CLI gửi API call tới dockerd, delegated tới containerd, rồi gọi runc tạo Linux namespaces và cgroups — không dùng hypervisor. Ngoài ra, còn so sánh git merge vs rebase, đánh giá 12 vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant...), các chiến lược phân trang (offset, keyset, cursor, time-based) và cách LLM điều phối sub-agents cho tác vụ nghiên cứu sâu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách Docker tối ưu hóa môi trường container hóa bằng cách sử dụng các hệ thống Linux như namespaces và cgroups mà không cần hypervisor, giúp tiết kiệm tài nguyên và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng quy mô lớn.

WSL containers are here, bringing Linux development straight into Windows without extra tools

Microsoft đã phát hành tính năng WSL containers dưới dạng preview công khai, cho phép chạy container Linux trực tiếp trên Windows Subsystem for Linux (WSL) mà không cần công cụ bên thứ ba như Docker. Tính năng mới này bổ sung lệnh wslc.exe và API container dựa trên NuGet hỗ trợ C, C++, C#, tích hợp MSBuild và CMake, giúp các ứng dụng Windows tương tác với container trong quá trình build và triển khai. Bản preview có sẵn trên trang GitHub của WSL, dự kiến container sẽ trở thành tính năng cốt lõi của WSL trong tương lai.

Lập trình viên phát triển ứng dụng C/C++ hoặc C# sẽ tìm hiểu WSL containers để tiết kiệm thời gian và chi phí, tránh phụ thuộc vào các công cụ bên ngoài như Docker, đồng thời tích hợp phát triển Linux vào môi trường Windows một cách tự nhiên và hiệu quả.

Building a Test Matrix Pipeline for Couchbase Autonomous Operator

Một thực tập sinh kỹ thuật tại Couchbase chia sẻ cách xây dựng pipeline Test Matrix cho Couchbase Autonomous Operator (CAO), tự động kiểm tra tương thích giữa các phiên bản Kubernetes/OpenShift, CAO, Couchbase Server và nhà cung cấp cloud (EKS, GKE, AKS). Pipeline sử dụng Jenkins cùng ba chương trình Go (dispatch, execute, rerun) để sinh tất cả tổ hợp phiên bản, lọc test bằng hệ thống tag YAML, và xử lý lỗi hạ tầng bằng cơ chế lưu kết quả tăng dần cùng giai đoạn rerun chuyên biệt.

Lập trình viên muốn tự động hóa kiểm thử cho ứng dụng cloud-native như Couchbase Autonomous Operator sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống pipeline liên tục kiểm tra các phiên bản kĩ thuật khác nhau, từ Kubernetes đến cloud provider, để đảm bảo tính nhất quán và hiệu suất trong môi trường thực tế.