Netflix engineers built a dynamic partition-splitting mechanism for Apache Cassandra to tackle wide partitions in time-series workloads. The system automatically detects oversized partitions exceeding predefined thresholds and asynchronously splits them into smaller child partitions, maintaining a metadata layer to track parent-child relationships and route reads transparently. Results from multiple child partitions are merged before returning to clients, requiring no application changes or downtime. After deployment on Netflix's TimeSeries Abstraction platform, average read latency dropped from seconds to low double-digit milliseconds, tail latencies fell to under 200ms, and CPU utilization and read timeouts decreased significantly. The initial implementation focused on immutable partitions for safety, with phased rollouts and validation pipelines comparing old and new read paths. Future work includes support for mutable partitions and reprocessing of failed splits.
Nguồn: https://www.infoq.com/news/2026/07/netflix-cassandra-partition. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Google Cloud vừa ra mắt tiện ích mở rộng Workbench Notebooks cho VS Code, giúp nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên quản lý Jupyter notebooks trên cloud trực tiếp từ IDE cục bộ. Tiện ích này kết nối VS Code với cơ sở hạ tầng tối ưu AI của Google Cloud, giảm thiểu sự chuyển đổi ngữ cảnh giữa thử nghiệm cục bộ và điện toán đám mây.
Lập trình viên AI/ML sẽ tiết kiệm thời gian và hiệu suất khi sử dụng công cụ này để chạy và quản lý notebooks trên Google Cloud từ VS Code, tránh mất thời gian chuyển đổi giữa môi trường cài đặt địa phương và cloud.
Một sinh viên tốt nghiệp ngành ứng dụng máy tính chia sẻ hành trình từ kiến thức lập trình cơ bản đến xây dựng mô hình phân loại bệnh võng mạc tiểu đường nhờ AI, chứng minh rằng sự tò mò và ham học hỏi là đủ để bước chân vào lĩnh vực AI và khoa học dữ liệu, ngay cả khi không có nền tảng toán nâng cao.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến thức cơ bản đến dự án thực tế AI như phân loại bệnh từ hình ảnh, chứng minh rằng với sự tò mò và tinh thần học hỏi, họ có thể xây dựng được những giải pháp mạnh mẽ mà không cần phải nắm toàn bộ lý thuyết toán học phức tạp.
Dapr 1.18 bổ sung tính năng Verifiable Execution, cung cấp khả năng xác minh bằng mật mã cho các ứng dụng phân tán và tác nhân AI thông qua lịch sử quy trình có chữ ký, truy xuất nguồn gốc và chính sách dựa trên bằng chứng. Bản phát hành cũng nâng cấp Jobs API lên ổn định, hỗ trợ hot reloading cho Component/Configuration, cải tiến runtime Actor cùng khả năng mạng IPv6/dual-stack.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc hệ thống phân tán cần đọc để hiểu cách Dapr 1.18 giúp xây dựng các giải pháp có thể chứng minh tính minh bạch, an toàn và tuân thủ quy định trong môi trường công nghệ mới, đặc biệt là khi cần chứng minh nguồn gốc và tính xác thực của các quyết định AI trong các ngành có yêu cầu nghiêm ngặt.
Apache Kafka có lỗ hổng trong cơ chế log compaction khiến dữ liệu bị hỏng do xung đột giữa compaction và replication, gây ra bốn vấn đề: dữ liệu đã xóa tái xuất hiện, giao dịch bị hủy hiện dưới dạng đã commit, dữ liệu đã commit bị ẩn, và consumers read_committed bị đóng băng partition. Redpanda Streaming khắc phục bằng giao thức compaction phối hợp, sử dụng các cặp offset (MCCO/MTRO, MXFO/MXRO) để đảm bảo tombstones và transaction markers không bị xóa trước khi tất cả replicas xử lý xong. Lỗi này có thể tái hiện trên Kafka phiên bản 3.9 đến 4.2 bằng Docker Compose.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách giải quyết vấn đề lỗi race condition trong log compaction của Kafka, giúp tránh mất dữ liệu và bảo đảm tính nhất quán khi xử lý các trường hợp đồng bộ hóa dữ liệu trên nhiều broker.
Các mô hình MoE và kỹ thuật lượng tử hóa (quantization) cho phép chạy AI cục bộ trên GPU cũ 8GB VRAM như RTX 2070 Super, thay thế được các gói cloud nhờ các model như Qwen3-Coder 8B hay Gemma 4 E4B. Các công cụ như Ollama (dòng lệnh) hay LM Studio (GUI) giúp triển khai dễ dàng, nhưng cần lưu ý tốc độ sinh token, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và hỗ trợ tool calling.
Nếu bạn đang tìm cách tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các ứng dụng AI hàng ngày mà vẫn giữ được chất lượng cao, thì bài viết này sẽ cho bạn cách tối ưu hóa mô hình AI với GPU cũ và công nghệ MoE/quantization để làm việc hiệu quả mà không cần phụ thuộc vào cloud.
Theo dõi (tracing) giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn khi thay đổi hệ thống bằng cách ghi lại luồng dữ liệu và sự kiện trong môi trường phân tán. Các thư viện phổ biến như OpenTracing, OpenTelemetry, Zipkin và Jaeger hỗ trợ theo dõi thông qua các thành phần như tracer, span, propagation context và công cụ phân tích. Digma cung cấp khả năng quan sát (observability) để đưa ra phản hồi ngay trong quá trình phát triển.
Lập trình viên nên đọc bài này để học cách sử dụng tracing để phát hiện và tránh giải thích sai (breaking changes) khi cập nhật hoặc mở rộng hệ thống phân tán.
Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là phải thành thạo ngôn ngữ đó. Trừ trường hợp vị trí đặc thù, không nên học ngôn ngữ mới chỉ để phục vụ phỏng vấn.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro khi phải chọn ngôn ngữ mới trong cuộc phỏng vấn mà không có kinh nghiệm thực tế, giúp họ chuẩn bị tốt hơn về kỹ năng và tự tin trong quá trình thi cử.
Google Consent Mode là tính năng quan trọng giúp quản lý sự đồng thuận của người dùng đối với cookie và theo dõi, phiên bản 2 bổ sung các tham số mới (như ad_user_data, ad_personalization) để tối ưu hóa quảng cáo theo quy định bảo mật. Có thể triển khai thông qua Google Tag Manager, SDK hoặc chỉnh sửa trực tiếp mã.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và bảo mật dữ liệu của ứng dụng web theo tiêu chuẩn mới của Google, tránh vi phạm quy định quyền riêng tư và cải thiện trải nghiệm người dùng trong môi trường increasingly đòi hỏi sự minh bạch về tracking.