What Can We Do When Memory Becomes the New Bottleneck in Data Engineering?

Why the Frontier Ecosystem must be Open — Matei Zaharia and Reynold Xin, Databricks

Databricks nhấn mạnh tầm quan trọng của hệ sinh thái mở (Frontier Ecosystem) trong việc xây dựng hệ điều hành cho các tác nhân AI doanh nghiệp. Họ giới thiệu Omnigent, một meta-harness mã nguồn mở giúp chuẩn hóa API cho các coding agent như Claude Code, Codex và Cursor, hỗ trợ phiên làm việc liên tục, cộng tác và kiểm soát bảo mật. Ngoài ra, Databricks đề cập đến LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing) nhằm hợp nhất workload giao dịch và phân tích, cũng như thảo luận về chiến lược mô hình Mosaic và vai trò của dữ liệu được tổ chức tốt trong việc tái định nghĩa phần mềm truyền thống.

Những lập trình viên xây dựng hệ thống AI hoặc ứng dụng doanh nghiệp nên đọc để hiểu cách kết hợp kiến trúc mở, quản lý dữ liệu hiệu quả và bảo mật thông minh để xây dựng các agent AI tự động hóa công việc một cách bền vững và tuân thủ.

A Quadrillion Rows across three Clouds: scaling LogHouse

LogHouse, nền tảng logging nội bộ của ClickHouse, đã mở rộng quy mô từ 19 PiB lên 431 PiB (1,59 triệu tỷ hàng) trên hơn 30 vùng trên ba nhà cung cấp cloud nhờ các quyết định kiến trúc như geosharding, Async Inserts, phân vùng (partitioning) linh hoạt, pipeline OTel dựa trên S3, và hệ thống bảng Distributed ba cấp (local → regional → global). Hệ thống đạt đỉnh 80 GiB/s dung lượng ghi và 190 triệu hàng/giây, đồng thời duy trì thời gian truy vấn dưới 300ms nhờ cơ chế sharding key tối ưu.

Lập trình viên cần đọc để tìm hiểu cách LogHouse của ClickHouse xử lý vấn đề scaling hàng trăm tỉ hàng dữ liệu phân tán trên nhiều cloud, từ kiến trúc phân vùng địa lý, lưu trữ hiệu quả đến tối ưu hóa truy vấn và lưu lượng nhập dữ liệu cao, giúp áp dụng cho các giải pháp log/observability của riêng mình.

A Guide to Apache Paimon Java API

A hands-on guide to using the Apache Paimon Java API for managing a data lakehouse. Covers setting up a catalog and table schema on HDFS storage, then walks through all CRUD operations: batch inserts using BatchWriteBuilder and GenericRow, filtered queries with PredicateBuilder and column projection, updates via upsert-on-primary-key semantics, and deletes using RowKind.DELETE. Code examples use a metrics monitoring use case with a composite primary key schema.

The New Age of Consulting: How We Reduced Data Model Refresh Time by 90 %

A consulting firm migrated a client's SQL script-based data transformation workflow to dbt Projects on Snowflake over four weeks. The engagement included mapping existing objects and dependencies, setting up the environment, and upskilling the client's team for self-sufficiency. A query cost analysis and model optimization reduced data model refresh time from 30 minutes to under 3 minutes — a 90% improvement. The post also reflects on how AI tools are shifting the value proposition of professional services firms from implementation toward expertise, guidance, and risk mitigation.

The Dagster Almanack: Operationalizing Data Orchestration

A deep-dive into operationalizing data orchestration with Dagster, covering DevOps and GitOps best practices, code location architecture, deployment options (Kubernetes/Helm, Docker Compose, AWS ECS, Dagster+), and governance. Key themes include separating business logic from infrastructure code, using workspaces/code locations for multi-tenancy, partitioned backfills for cost efficiency, and asset-level data quality checks. Includes a reference GitHub blueprint for Kubernetes-based GitOps data platforms.

I Spent an Hour on a Data Preprocessing Task Before Asking Gemini

A data scientist shares a hands-on experience spending an hour manually solving a Pandas data preprocessing task — extracting a probability value by matching a category ID across list columns — before asking Gemini to do the same. Gemini solved it in seconds, but its first solution used the non-vectorized apply function. Only because the author understood Pandas well enough did they recognize the suboptimal approach and prompt Gemini for a vectorized alternative using explode and regex. The takeaway: LLMs dramatically boost productivity, but domain knowledge is still essential to evaluate and improve AI-generated code.

What is the dltHub Context Layer?

dltHub introduces a 'context layer' that stores and carries pipeline metadata — schemas, connectors, deployment configs, logs — across the entire data stack so AI agents can build, deploy, and maintain pipelines with minimal human intervention. A single command scaffolds a workspace and runs an example pipeline end to end. The system organizes work into phases (extract, model, deploy, run, maintain) with guided skill sequences and guardrails. When a source breaks months later, the agent can diagnose and fix it in minutes because all context is already available. Users stay at a high-level intent layer and only intervene for judgment calls, not errand-running.