Sending Events to Azure Event Hubs

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà …

GitHub Models is now retired

GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.

Reliable Message Delivery: the Transactional Outbox Pattern With Okapi

Giải quyết vấn đề ghi kép (dual-write) trong ứng dụng Kotlin & Spring Boot bằng cách triển khai mẫu Transactional Outbox với Okapi, hỗ trợ Postgres, MySQL, Kafka và HTTP.

Lập trình viên cần đọc bài này để giải quyết vấn đề đồng thời ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu và hệ thống message queue một cách đáng tin cậy trong ứng dụng Kotlin-Spring Boot, tránh rủi ro mất dữ liệu do lỗi đồng thời.

Announcing .NET Modernization for Beginners

Microsoft ra mắt khóa học miễn phí, mã nguồn mở ".NET Modernization for Beginners" giúp nhà phát triển nâng cấp ứng dụng ASP.NET cũ lên .NET 10 bằng GitHub Copilot modernization agent. Khóa học gồm 4 chương: đánh giá, lập kế hoạch, thực thi nâng cấp và triển khai lên Azure App Service, với các artifacts minh bạch (assessment.md, plan.md, tasks.md) cho phép chỉnh sửa trước khi thay đổi code. Yêu cầu: tài khoản GitHub Copilot và Visual Studio 2022 (17.10 trở lên).

Nếu bạn đang làm việc với các ứng dụng ASP.NET cũ và muốn nâng cấp hiệu quả mà không mất nhiều thời gian học mới, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng công cụ tự động hóa minh bạch từ GitHub Copilot để chuyển đổi dễ dàng, từ đánh giá đến triển khai trên cloud.

Tempo 3.0 release: a new architecture for scale and lower TCO, TraceQL metrics GA, and more

Tempo 3.0, phiên bản mới của hệ thống truy vết phân tán mã nguồn mở, giới thiệu kiến trúc tương thích Kafka cho microservices, tách biệt đường đọc-ghi, giảm yêu cầu sao chép RF3 xuống RF1, và thay thế ingesters/compactors bằng block-builders, live-stores cùng scheduler. Tính năng TraceQL metrics giờ đã sẵn sàng, hỗ trợ truy vấn metric trực tiếp từ trace data cùng toán tử so sánh mới, cùng nhiều cải tiến khác như giới hạn cardinality theo label, tối ưu truy vấn TraceQL AST, và công cụ di chuyển từ phiên bản 2.x.

Lập trình viên phát triển ứng dụng microservices nên đọc vì Tempo 3.0 mang đến kiến trúc Kafka-compatible cải tiến, giúp tối ưu hóa quy mô, giảm chi phí vận hành và cung cấp công cụ TraceQL mạnh mẽ để phân tích hiệu suất trực tiếp từ dữ liệu theo dõi phân tán.

Scheduled AI in practice: turning telemetry into a daily health report

Tôi tích hợp các công cụ hiện có trong ngữ cảnh AI để biến dữ liệu telemetry Application Insights thành báo cáo sức khỏe hàng ngày có thể hành động, giúp xác định vấn đề cần quan tâm và duy trì cuộc trò chuyện tiếp theo.

Bài viết này giúp lập trình viên tự động hóa việc giám sát hệ thống bằng AI để chuyển dữ liệu telemetry thành báo cáo sức khỏe hành động mỗi ngày.

5 Billion Records, 10 Terabytes, Four Weeks: A Real Data Migration Playbook

Wix cần di chuyển 5 tỷ bản ghi, tổng khoảng 10TB dữ liệu trong vòng 4 tuần để nâng cấp hệ thống lưu trữ của mình. Họ sử dụng Change Data Capture (CDC) để lấy thay đổi real‑time từ nguồn, đưa vào Apache Kafka làm message broker, đồng thời áp dụng database sharding để phân tán tải trên nhiều node. Quá trình diễn ra ổn định, không gây downtime đáng kể, và sau khi hoàn tất họ thực hiện parity testing để xác minh tính nhất quán giữa cơ sở dữ liệu nguồn và đích. Kết hợp CDC, Kafka và sharding cho phép xây dựng pipeline chịu lỗi, mở rộng dễ dàng, giảm rủi ro khi di chuyển khối lượng dữ liệu lớn. Bài viết còn cung cấp chỉ số throughput, cấu hình cụ thể và bài học về monitoring và rollback mà bất kỳ đội dev nào đang cân nhác migration tương tự có thể tham khảo.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng CDC (Change Data Capture), Kafka và kỹ thuật phân mảnh cơ sở dữ liệu để tối ưu hóa quá trình di chuyển hàng tỷ dữ liệu một cách hiệu quả và an toàn trong thời gian ngắn.

From dotnet run to Foundry Hosted Agent in 3 lines of C#

Bài viết giới thiệu cách Microsoft Foundry Hosted Agents cho phép đưa một ứng dụng console dựa trên Microsoft Agent Framework lên Azure chỉ bằng việc thêm một gói NuGet (Microsoft.Agents.AI.Foundry.Hosting), viết ba dòng C# và chạy hai lệnh azd (azd provision, azd deploy). Lớp hosting được quản lý tự động xử lý mở rộng compute, lưu trạng thái phiên, cung cấp danh tính Microsoft Entra riêng, endpoint /responses tương thích OpenAI, telemetry qua Application Insights, công cụ đánh giá agent và phiên bản không thể thay đổi để rollback. Khi chạy local, developers có thể kiểm tra bằng azd ai agent run/invoke trước khi triển khai sản xuất, đồng thời sử dụng extension VS Code (Microsoft Foundry Toolkit) để tự động tạo mã, debug và deploy. Khi đã sẵn sàng, chỉ cần azd deploy để đưa ứng dụng lên môi trường production, với khả năng mở rộng và quản lý phiên bản liền mạch. Điều đáng học là việc tích hợp Foundry Hosted Agents giảm đáng kể độ phức tạp triển khai agent AI xuống chỉ ba dòng mã và hai lệnh CLI, cho phép tập trung vào logic nghiệp vụ thay vì infrastructur.

Tìm hiểu cách triển khai ứng dụng console framework Agent lên Azure chỉ với một gói NuGet và ba dòng C#.