The Lindy effect in software

When to repeat yourself

Nguyên tắc DRY (Don't Repeat Yourself) quan trọng nhưng việc loại bỏ trùng lặp cũng có chi …

Worse is better: JSON versus XML

Mark Seemann cho rằng XML về mặt kỹ thuật vượt trội hơn JSON trong vai trò định dạng trao …

Why I Stopped Calling Myself a Full-Stack Developer

Một chuyên gia công nghệ với 20 năm kinh nghiệm lập luận rằng danh xưng "Full-Stack Developer" đang trở nên hạn chế, thay vào đó đề xuất khái niệm "Feature Expert" (Chuyên gia Tính năng). Giá trị cốt lõi không nằm ở ngôn ngữ hay framework mà ở khả năng nhận diện các mẫu vấn đề lặp đi lặp lại (tính toán giá, tối ưu tìm kiếm, caching) và giải quyết chúng bất kể tech stack. Bài viết khuyên các lập trình viên trình độ trung cấp nên tập trung vào cấu trúc dữ liệu và xây dựng kho kiến thức các vấn đề đã giải quyết thay vì tích lũy ngôn ngữ.

Là người muốn nâng cao hiệu quả làm việc và chuyên sâu trong các vấn đề thực tế như tính toán giá, tối ưu tìm kiếm hay quản lý bộ nhớ, bài viết này giúp bạn chuyển từ kiến thức kỹ thuật sang tư duy giải quyết vấn đề xuyên suốt các ngôn ngữ và công nghệ.

Graph used right & built fast: Neo4j at HackwithBay 3.0

Ba đội giành chiến thắng tại HackwithBay 3.0 đã xây dựng ứng dụng AI dựa trên đồ thị bằng Neo4j trong vòng chưa đầy năm giờ, sử dụng Aura làm nguồn dữ liệu có cấu trúc cho các tác nhân tự động. Các dự án gồm VeriGraph (lưu trữ kết luận khoa học), Constructor (hệ trợ lý nghiên cứu bán dẫn) và Ultra Super Social Passport (ghép đôi khách mời dựa trên cộng đồng), tận dụng đa dạng phương thức truy cập như Bolt driver, HTTP Query API v2 và RocketRide.

Là người phát triển cần thiết kế các ứng dụng AI tự động hóa hoặc xử lý dữ liệu liên kết phức tạp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách Neo4j Aura tối ưu hóa hiệu suất và tính linh hoạt khi kết hợp với các agent AI, từ đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc triển khai các giải pháp mạnh mẽ.

Is Open Source Dead?

Việc sử dụng thư viện open source trở nên tốn kém hơn do chi phí duy trì, kiểm toán và phụ thuộc, trong khi LLMs giúp viết code rẻ hơn đáng kể. Giờ đây, chỉ nên dùng thư viện cho các lĩnh vực nhạy cảm bảo mật hoặc phức tạp, còn code đơn giản nên tự phát triển với sự hỗ trợ của LLM.

Làm việc với các dự án nhỏ hoặc logic đơn giản, hiểu cách tối ưu hóa giữa sử dụng thư viện mở nguồn và viết lại từ đầu sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tránh rủi ro khi phụ thuộc vào các công cụ lớn mà không kiểm soát được.

Monolith to Service Architecture

Di chuyển từ kiến trúc monolith sang microservices cần áp dụng các pattern cụ thể thay vì viết lại toàn bộ. Bốn chiến lược chính gồm: Strangler Fig (dần dần chuyển lưu lượng qua API gateway), Parallel Run (chạy song song để kiểm chứng), Collaborator (thêm microservices mới mà không sửa core), và Change Data Capture (đồng bộ dữ liệu real-time bằng Debezium/Kafka Connect). Các pattern này hiệu quả nhất khi kết hợp theo trình tự trong quá trình chuyển đổi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến trúc monolith sang microservices một cách chỉnh xác, ít rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất, không phải là một thay đổi đột ngột mà là một quá trình thuần túy, có kế hoạch với các mẫu thiết kế hiệu quả.

A complex system designed from scratch never works

Một dự án viết lại hệ thống mainframe thất bại đã minh họa cho Gall's Law: các hệ thống phức tạp được thiết kế ngay từ đầu thường không hoạt động, trong khi những hệ thống phức tạp hoạt động được tiến hóa từ những phiên bản đơn giản hơn. Việc từ chối phương pháp tăng dần và ưu tiên thiết kế toàn diện ngay từ đầu đã dẫn đến nhiều năm thất bại. Bài học quan trọng là sự phức tạp phải được tích lũy thông qua phản hồi thực tế theo từng bước, chứ không phải được thiết kế sẵn từ trước.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý dự án thực tế tránh rủi ro khi cố gắng xây dựng hệ thống phức tạp từ đầu bằng cách bỏ qua phương pháp phát triển tăng cường (incremental) và thay vào đó lựa chọn thiết kế toàn diện, dẫn đến thất bại và chi phí không cần thiết.