Elastic has cut the price of TSDS (time series data stream) metrics on Elastic Observability Serverless by 75%, now charging at 25% of the standard per-GB rate for both ingest and retention. The change accompanies a rebuilt columnar storage engine for metrics that offers up to 2.5x better storage efficiency and up to 30x lower query latency, with native Prometheus ingest and PromQL support added. Illustrative cost comparisons against Datadog show Elastic coming in roughly 67–69% cheaper for typical cloud/VM and Kubernetes workloads, primarily because Elastic bills on data volume rather than per-host plus custom-metric and container overages. On Elastic Cloud Hosted and self-managed deployments, TSDS metrics carry no additional charge at this time.
Nguồn: https://www.elastic.co/blog/metrics-pricing. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
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.
Bản Rust 1.96.1 đang trong giai đoạn tiền phát hành, dự kiến ra mắt vào 30/6. Nhà phát triển có thể thử nghiệm phiên bản này bằng lệnh rustup kèm biến môi trường RUSTUP_DIST_SERVER. Phản hồi có thể gửi qua diễn đàn internals hoặc GitHub issue về quy trình tiền phát hành.
Lập trình viên nên đọc để khám phá những cải tiến mới trong phiên bản sắp ra mắt của Rust, giúp tối ưu hiệu suất và tính bảo mật cho dự án của mình trước khi áp dụng trong sản phẩm thực tế.
Microsoft chia sẻ cách họ chuyển đổi quy trình phát triển phần mềm nội bộ bằng cách triển khai nền tảng agentic (agentic platform) xuyên suốt toàn bộ vòng đời kỹ thuật. Hơn 90% nhà phát triển Microsoft sử dụng GitHub Copilot, 90% pull request được xem xét bởi AI, và Azure SRE Agent đã tiết kiệm hơn 50.000 giờ làm việc của nhà phát triển. Những kết quả nổi bật bao gồm tỷ lệ chính xác 80-90% khi di chuyển hàng trăm kho lưu trữ, giảm 55% công việc thủ công, và 88% nhà phát triển báo cáo tăng năng suất nhiệm vụ. Bài viết giới thiệu loạt blog "Customer Zero" với các trường hợp sử dụng thực tế như tự động hóa ứng phó sự cố, quản lý bảo mật tuân thủ quy mô lớn, và chuyển đổi vận hành mạng Azure.
Những công nghệ AI như GitHub Copilot và Azure SRE Agent không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà là cách mới để tăng hiệu quả làm việc, giảm thiểu công việc thủ công và nâng cao chất lượng phát triển phần mềm trong tương lai.
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.
Các mô hình MoE và kỹ thuật lượng tử hóa (quantization) cho phép chạy AI cục bộ trên GPU cũ 8GB VRAM như RTX 2070 Super, thay thế được các gói cloud nhờ các model như Qwen3-Coder 8B hay Gemma 4 E4B. Các công cụ như Ollama (dòng lệnh) hay LM Studio (GUI) giúp triển khai dễ dàng, nhưng cần lưu ý tốc độ sinh token, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và hỗ trợ tool calling.
Nếu bạn đang tìm cách tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các ứng dụng AI hàng ngày mà vẫn giữ được chất lượng cao, thì bài viết này sẽ cho bạn cách tối ưu hóa mô hình AI với GPU cũ và công nghệ MoE/quantization để làm việc hiệu quả mà không cần phụ thuộc vào cloud.
Last9 đã tái thiết hệ thống cảnh báo từ đầu, với trình chỉnh sửa mới hợp nhất việc tạo cảnh báo cho metrics và logs, hỗ trợ PromQL/LogQL cùng Builder không code, cùng chế độ xem trước trực tiếp. Bản cập nhật bổ sung trang Rules mới, Alert Monitor, cài đặt cảnh báo theo nhóm, khả năng kiểm tra kênh thông báo trước khi triển khai, cùng cải tiến dashboard (tải CSV, panel markdown, hỗ trợ Terraform) và sửa lỗi trên mobile SDK.
Lập trình viên nên đọc bài này vì giải pháp mới của Last9 giúp tối ưu hóa quản lý cảnh báo từ dữ liệu telemetry một cách hiệu quả hơn, với công cụ trực quan và tích hợp no-code, giúp phát triển và kiểm soát quy trình theo dõi lỗi và cảnh báo nhanh chóng hơn.
Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là phải thành thạo ngôn ngữ đó. Trừ trường hợp vị trí đặc thù, không nên học ngôn ngữ mới chỉ để phục vụ phỏng vấn.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro mất điểm do không biết chọn ngôn ngữ phù hợp với yêu cầu của các câu hỏi trong cuộc phỏng vấn, từ đó tối ưu hóa khả năng thành công.
Google Consent Mode là tính năng quan trọng giúp quản lý sự đồng thuận của người dùng đối với cookie và theo dõi, phiên bản 2 bổ sung các tham số mới (như ad_user_data, ad_personalization) để tối ưu hóa quảng cáo dựa trên sự cho phép của người dùng. Có thể triển khai thông qua Google Tag Manager, SDK hoặc trực tiếp trên website.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về cơ chế bảo mật và tuân thủ GDPR mới nhất của Google, giúp tối ưu hóa việc quản lý quyền truy cập dữ liệu người dùng và tránh rủi ro pháp lý trong các ứng dụng web.