Prioritizing Recent Messages with Go Channels

Exploring Programming Languages

Một nhà phát triển hài hước kể lại hành trình khám phá các ngôn ngữ lập trình — từ LISP, COBOL, Perl, Python, Ruby, Java, JavaScript, Go đến Rust — ghi lại những đặc điểm kỳ quặc và khó chịu của từng ngôn ngữ trước khi tìm thấy sự hài lòng với Elixir và hệ sinh thái BEAM.

Làm việc với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau giúp bạn hiểu rõ hơn về cách mỗi ngôn ngữ xử lý vấn đề, từ đó có thể chọn lựa và áp dụng hiệu quả hơn trong công việc thực tế.

slog Constants

Bài viết giới thiệu bốn hằng số tích hợp sẵn trong package slog của Go: TimeKey, LevelKey, MessageKey và SourceKey, là các khóa định nghĩa thuộc tính tự động thêm vào log bởi các handler có sẵn. Nó giải thích vai trò của từng khóa, điều kiện xuất hiện trong log (bao gồm SourceKey tùy chọn qua AddSource) và cách tương tác như viết handler tùy chỉnh hoặc dùng ReplaceAttr trong HandlerOptions.

Để hiểu cách tối ưu hóa và kiểm soát dữ liệu log trong ứng dụng Go, từ đó giảm thiểu lỗi và cải thiện khả năng debug hiệu quả.

The inside scoop on alerting changes in Kubernetes Monitoring

Grafana Cloud's Kubernetes Monitoring có hai hệ thống cảnh báo riêng biệt: cảnh báo quản lý bởi data source (Mimir/Prometheus) và cảnh báo quản lý bởi Grafana. Việc cài đặt lại app sẽ tự động chuyển quy tắc cảnh báo sang hệ thống Grafana, có thể làm gián đoạn các tuyến thông báo đã cấu hình trong Alertmanager. Bài viết hướng dẫn cách nhận diện hệ thống cảnh báo đang sử dụng, nguyên nhân ngừng hoạt động sau khi cài đặt lại, và các phương pháp tốt nhất như sử dụng nút Update thay vì cài đặt lại, sao lưu quy tắc tùy chỉnh trước khi nâng cấp, và lưu ý rằng cảnh báo quản lý bởi data source (Prometheus/Loki) sẽ ngừng hoạt động từ tháng 4/2026.

Lập trình viên cần đọc bài này để tránh mất hiệu suất cảnh báo trong Kubernetes khi tái cài đặt Grafana Cloud, vì nó có thể phá hủy cấu hình thông báo hiện có và cảnh báo cũ sẽ chuyển sang hệ thống quản lý mới, gây mất liên lạc với các hệ thống cảnh báo bên ngoài.

How to Build a Durable, Autoscaling AI Agent with Temporal, Composio, KEDA, and Kubernetes

Bài viết hướng dẫn xây dựng một runtime AI agent sản xuất có khả năng chịu lỗi, phục hồi sau sự cố nhờ Temporal, tự động scale dựa trên độ sâu queue bằng KEDA, triển khai trên Kubernetes, và tích hợp công cụ qua Composio. Kiến trúc bao gồm workflow Temporal, FastAPI gateway, container hóa bằng Docker multi-stage, triển khai trên k3d, cùng cấu hình KEDA ScaledObjects để scale-to-zero khi không có tác vụ.

Lập trình viên muốn triển khai một hệ thống AI sản xuất có độ bền cao và tự động hóa quy mô theo nhu cầu thực tế sẽ tìm hiểu cách kết hợp Temporal, KEDA và Kubernetes để giải quyết vấn đề xử lý nhiệm vụ dài hạn, tự động hóa quy mô và đảm bảo sự ổn định trong môi trường cloud-native.

AI & Kubernetes

Bài viết giới thiệu các loại workload AI trên Kubernetes, bao gồm huấn luyện (training) và suy luận (inference), giải thích lý do Kubernetes phù hợp cho huấn luyện AI nhờ khả năng quản lý tài nguyên, đồng thời đề cập đến kỹ thuật fine-tuning và prompt engineering để tối ưu mô hình AI.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes tối ưu hóa quy trình huấn luyện và triển khai mô hình AI, từ việc quản lý tài nguyên cho việc dự đoán đến các kỹ thuật tinh chỉnh mô hình và kỹ thuật prompt hiệu quả.

Fix unsecured Argo CD communications

Argo CD 3.5 introduces native mutual TLS (mTLS) support for securing internal component communications, eliminating the need for service mesh sidecars or custom certificate management scripts. The post explains why mTLS is superior to one-way TLS in zero-trust environments, details the pre-3.5 workarounds (Istio/Linkerd sidecars, cert-manager, HashiCorp Vault), and provides a step-by-step setup guide. It covers both shared-certificate and per-component certificate configurations, migration patterns from existing setups, and real-world use cases including compliance with SOC 2, HIPAA, and PCI-DSS frameworks.

Building a state-of-the-art development platform with Backstage

Backstage solves the developer portal problem but not the platform problem. Many organizations end up with a fragile 'messy middle' of point-to-point integrations between Backstage and their CI/CD, GitOps, Kubernetes, and observability tools. The solution is a three-layer architecture: a portal (Backstage), a control plane that compiles developer abstractions into Kubernetes resources, reconciles drift, and aggregates runtime state, and a data plane where workloads run. Developer abstractions (components, endpoints, dependencies) and platform abstractions (environments, pipelines, traits) are kept separate. The control plane bridges them, enabling unified observability, policy enforcement, and AI agent integration. OpenChoreo is presented as an open-source CNCF sandbox reference implementation of this architecture.