Who’s Hiring Database People? July 2026 Edition

How to Explain Tech Stuff to Non-Tech Colleagues

Bài viết đưa ra lời khuyên thiết thực giúp lập trình viên giải thích khái niệm kỹ thuật cho đồng nghiệp không chuyên. Gợi ý sử dụng phép ẩn dụ, tránh thuật ngữ chuyên ngành, hỗ trợ trực quan và kể chuyện, đồng thời cung cấp hướng dẫn theo vai trò cụ thể như quản lý, đội ngũ bán hàng, khách hàng và đối tượng đại chúng.

Lập trình viên nên đọc bài này để chuyển đổi kỹ năng giải thích kỹ thuật thành công cụ giúp họ xây dựng mối quan hệ hiệu quả với các đồng nghiệp không chuyên, từ đó thúc đẩy sự hợp tác và tăng cường sự tin tưởng trong các dự án.

5 Lessons at 50

Ở tuổi 50, một kỹ sư phần mềm kiêm giáo sư chia sẻ năm bài học cuộc sống: cân bằng sự thận …

The 5 Mandatory Soft Skills Engineers Must Have in the Age of AI

Kỹ sư hỗ trợ cloud kỳ cựu nhấn mạnh năm kỹ năng mềm bắt buộc cho kỹ sư trong kỷ nguyên AI …

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.

Why I haven’t run my databases on Kubernetes

Bài viết phân tích và bác bỏ những lo ngại phổ biến khi chạy cơ sở dữ liệu trên Kubernetes như quản lý workloads stateful, an toàn dữ liệu khi pod/node gặp sự cố, hiệu suất overhead và độ phức tạp vận hành. Tác giả cho rằng Kubernetes đã trưởng thành với StatefulSets, PersistentVolumes, CSI cùng Operators giúp tự động hóa các thao tác Day-2 phức tạp, khiến hầu hết các phản đối trước đây không còn hợp lệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes hiện đại đã giải quyết những lo ngại truyền thống về quản lý cơ sở dữ liệu, từ việc bảo mật dữ liệu trong các sự kiện thất bại đến tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa các công việc vận hành phức tạp.

Weather Analytics Made Simple with Airflow, PostgreSQL, and Metabase

Bài viết hướng dẫn xây dựng pipeline dữ liệu thời tiết toàn diện bằng các công cụ mã nguồn mở: Airflow điều phối, PostgreSQL lưu trữ, Metabase tạo dashboard BI, tất cả chạy trên Docker. Dữ liệu được thu thập mỗi giờ từ WeatherAPI cho các thủ phủ bang Brazil, xử lý qua DAG nhiều tầng của Airflow, rồi hiển thị dưới dạng dashboard thời tiết hiện tại, lịch sử và dự báo trên Metabase.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tích hợp các công cụ phân tích dữ liệu từ API đến báo cáo trực quan sẽ tìm hiểu cách xây dựng một pipeline hoàn chỉnh với Airflow, PostgreSQL và Metabase để tối ưu hóa quy trình xử lý và chia sẻ thông tin thời tiết hiệu quả.

Who will be the senior engineers of 2036?

Năm 2025, tuyển dụng entry-level tech tại châu Âu giảm 3% trong khi toàn cầu tăng 14% …