Top Use Cases for DynamoDB in 2024

Mastering Secure CI/CD for ECS with GitHub Actions

Bài viết hướng dẫn xây dựng quy trình CI/CD bảo mật cho Amazon ECS (Fargate) bằng GitHub Actions, tập trung vào tối ưu vận hành (gộp workflow, tag ảnh container bằng commit hash, quản lý task definition/service với ecspresso) và tăng cường bảo mật (AssumeRole không dùng key với OpenID Connect, quét lỗ hổng bằng Trivy/Dockle, multi-stage build). Mục tiêu là thiết lập pipeline vừa hiệu quả vừa an toàn cho dự án.

Lập trình viên cần đọc bài này để học cách xây dựng và tối ưu hóa chuỗi tích hợp liên tục an toàn cho ứng dụng trên ECS với GitHub Actions, giúp giảm rủi ro bảo mật và nâng cao hiệu suất trong việc triển khai tự động.

Amazon EC2 M8a instances now available in the Asia Pacific (Mumbai) region

Amazon giới thiệu các phiên bản EC2 M8a sử dụng bộ xử lý AMD EPYC thế hệ 5 (Turin) với xung nhịp lên đến 4,5 GHz tại khu vực AWS Asia Pacific (Mumbai), cung cấp hiệu năng cao hơn 30% và cải thiện 19% về giá trị so với M7a, cùng băng thông bộ nhớ tăng 45% và hiệu suất vượt trội trên các bài benchmark như GroovyJVM (60%) và Cassandra (39%).

Lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất cho các ứng dụng đám mây, đặc biệt là khi triển khai các dự án yêu cầu tính toán nặng như game, rendering hoặc hệ thống phân tích dữ liệu SAP.

Real-Time Analytics: Boost your business with instant data

Bài viết giới thiệu về real-time analytics (phân tích thời gian thực) qua 5 yếu tố cốt lõi (độ tươi mới của dữ liệu, độ trễ truy vấn thấp, độ phức tạp truy vấn cao, khả năng truy vấn đồng thời, lưu trữ dữ liệu lâu dài), phân biệt với batch và streaming analytics, cùng các trường hợp sử dụng phổ biến như cá nhân hóa, phát hiện gian lận, dashboard người dùng, quản lý hàng tồn kho. Bài viết cũng đề cập thách thức (công cụ, quy mô, chi phí, cộng tác nhóm) và kiến trúc 3 lớp (data streaming, real-time databases, API layers). Ngoài ra, Tinybird được giới thiệu như một nền tảng quản lý real-time analytics dựa trên ClickHouse, hỗ trợ ingest từ Kafka/S3/HTTP Events API, pipeline biến đổi SQL và xuất API có độ trễ thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và tối ưu hệ thống phân tích dữ liệu thực thời từ cơ sở hạ tầng đến giải pháp API, giúp họ thiết kế giải pháp hiệu quả hơn cho ứng dụng của mình.

How to build a real-time fraud detection system

A walkthrough for building a real-time fraud detection system using Tinybird and Retool. Covers the four core components: ingesting transaction streams (via Kafka, Tinybird Events API), processing and analyzing data for fraud risk using SQL pipes, exposing analysis as HTTP APIs, and visualizing trends in dashboards. Includes multiple example SQL queries for detecting suspicious patterns such as high-velocity transactions, unusual locations, large amounts, off-hours activity, declined transactions, and high-risk IPs. Also touches on modern trends like ML-based anomaly detection and streaming platforms like Apache Flink.

ClickHouse achieves AWS Cloud Operations Competency

ClickHouse has earned the AWS Cloud Operations Competency in Monitoring and Observability, recognizing its validated technical expertise and customer success on AWS. The announcement highlights how ClickHouse Cloud handles high-volume, high-cardinality observability workloads without forcing data sampling or capping retention. Customer examples include Modal ingesting 1–2 million events per minute with 500 billion logs stored, Exabeam processing over 80 billion security events daily across 10 regions, Qonto compressing 231 TB of trace data to 376 GB (99.84% ratio), and Langfuse achieving up to 200x faster queries after migrating from Postgres. Key capabilities cited include columnar storage with heavy compression, ClickPipes for streaming from Kinesis/MSK/S3, compute-compute separation, and the OpenTelemetry-native ClickStack. The post also previews agentic observability investments including an MCP server and AI Notebooks for root-cause analysis.

Introducing Flink's Native S3 FileSystem: Built for Performance, Designed for Production

Apache Flink 2.3 ra mắt flink-s3-fs-native, một plugin filesystem S3 không phụ thuộc Hadoop, sử dụng AWS SDK v2. Plugin mới này cải thiện hiệu suất với thời gian checkpoint trung bình nhanh hơn 1,85 lần và throughput cao hơn 2,17 lần so với Presto plugin, đồng thời giảm kích thước JAR xuống còn ~13 MB. Người dùng chỉ cần thay thế JAR và cập nhật cấu hình mà không ảnh hưởng đến các checkpoint hiện có.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng xử lý dữ liệu lớn trên S3 với Flink và muốn tối ưu hiệu suất, giảm chi phí bộ nhớ và tránh rủi ro bảo mật từ các phiên bản cũ của AWS SDK, flink-s3-fs-native sẽ là giải pháp tối ưu mới nhất để nâng cấp công nghệ của bạn.

Real-time anomaly detection: algorithms, use cases & SQL code

A practical guide to real-time anomaly detection covering five SQL-based algorithms: out-of-range, timeout, rate-of-change, interquartile range (IQR), and Z-score. The post explains the challenges of applying traditional anomaly detection methods to streaming data, contrasts supervised vs. unsupervised approaches, and provides SQL code examples built on Tinybird (a ClickHouse-based platform). Use cases span flood warning systems, IoT monitoring, fraud detection, and more.