OTel spans + Sentry errors: Connected in one trace

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy …

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và lần đầu tiên sử dụng Docker container, nhấn mạnh sự khác biệt giữa học lý thuyết và ứng dụng thực tế trong xây dựng phần mềm.

Là người mới bắt đầu hoặc muốn mở rộng kiến thức về DevOps, bài này giúp bạn hiểu rõ cách chuyển từ lý thuyết sang thực hành với các công cụ cơ bản như Linux, Git/GitHub và Docker, từ đó nhanh chóng xây dựng được nền tảng thực tế để triển khai dự án.

Observe on Apache Iceberg: Unlocking Open Observability

Snowflake giới thiệu Observe trên Apache Iceberg ở chế độ private preview, cho phép lưu trữ telemetry dưới dạng bảng Iceberg mở trong S3 riêng, truy vấn được bởi bất kỳ engine nào.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa quản lý dữ liệu và phát triển ứng dụng theo tiêu chuẩn mở sẽ tìm hiểu Apache Iceberg để khám phá cách lưu trữ và truy vấn dữ liệu hiệu quả hơn với Snowflake, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các công cụ khác.

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

APM truyền thống không thể giải thích lý do agent AI liên tục đặt cùng một câu hỏi ba lần trong khi tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn bình thường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường khả năng quan sát cho các hệ thống AI, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn khi các hành vi bất thường—như lặp đi lặp lại—không thể phát hiện bằng cách chỉ theo dõi thời gian hoặc hiệu suất chung.

So Agentic Systems Are Messing Up Your SLO Framework

Các SLO truyền thống không thể đánh giá được hành vi của các AI agent. Các nhóm nền tảng cần triển khai các lớp metrics mới để đo lường độ tin cậy hành vi của chúng.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giải thích cách AI agents có thể phá vỡ cơ chế đánh giá hiệu suất truyền thống (SLO) và cần những chỉ số đa lớp để đo lường độ tin cậy hành vi thực tế của chúng.

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.