Discover more about what's new at AWS with Amazon Redshift long-term system table retention with Amazon S3 Tables is now available in additional AWS Regions
Source: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/10/redshift-long-term-system-table-retention-expansion. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itBối cảnh bài viết hướng dẫn tích hợp Confluent Schema Registry với MSK Serverless trên EKS. Nguyên nhân kỹ thuật chính là yêu cầu xác thực 3 lớp giữa Schema Registry, MSK Serverless và EKS. Hệ quả nếu không giải quyết đúng sẽ gây ra lỗi xác thực và không thể kết nối. Điều đáng học là bài viết cung cấp cấu hình cụ thể với IAM Roles for Service Accounts (IRSA) để quản lý quyền truy cập. Con số cụ thể là cấu hình IAM policy với các action như "kms:Decrypt" và "ssm:GetParameter" để giải mã các thông tin bí mật.
Bài hướng dẫn này giải quyết bài toán bảo mật phức tạp khi kết nối Schema Registry với MSK Serverless trên EKS thông qua cơ chế xác thực đa lớp.
Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.
Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.
Ridgeline xây dựng lại hệ thống phân tích hiệu suất trên nền tảng ClickHouse Cloud, truy vấn hàng thập kỷ dữ liệu lịch sử từ Iceberg cùng với dữ liệu thời gian thực. Giải pháp này cho phép phục vụ các nhà quản lý đầu tư lớn gấp 10 lần so với trước đây và hơn gấp đôi số lượng khách hàng hoạt động trên nền tảng của mình. Sự kết hợp giữa Iceberg và ClickHouse cho phép xử lý cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu gần đây một cách hiệu quả, tạo ra một lớp phân tích thống nhất cho quản lý đầu tư. Điều đáng học hỏi là sự tích hợp thành công giữa hai công nghệ dữ liệu khác nhau (data lake và OLAP) để giải quyết bài toán quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp Iceberg và ClickHouse để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu tài chính.
Delta Kernel là thư viện dựa trên Rust từ Databricks và đội ngũ Delta Lake, cung cấp API thống nhất để đọc và ghi vào Delta table. Các công cụ như DuckDB và Polars gặp khó khăn khi theo kịp các thay đổi không tương thích ngược của Delta Protocol như deletion vectors, vấn đề mà Delta Kernel giải quyết. Tác giả xây dựng một CLI nhỏ bằng Rust sử dụng Delta Kernel để nhập CSV vào Delta table trên S3 và xuất Delta table sang Parquet, bao gồm snapshot creation, schema checks, transactions và commits. Delta Kernel được định vị là cơ sở hạ tầng nền tảng, tương tự DataFusion, mà các công cụ khác sẽ ngày càng dựa vào, cùng với các Rust crate mới cho Unity Catalog.
Delta Kernel cung cấp API thống nhất để đọc và ghi Delta tables, giải quyết vấn đề tương thích với các thay đổi protocol như deletion vectors.
Bối cảnh dịch vụ đám mây ngày càng phổ biến nhưng ít người tính đến rủi ro lớn hơn sự cố kỹ thuật. Nguyên nhân kỹ thuật bài đề cập đến chiến tranh Iran gây thiệt hại vật chất đến nhiều availability zone. Hệ quả là toàn bộ hệ thống cloud bị ngừng hoạt động dù đã có kế hoạch dự phòng cho mất điện hay ổ cứng hỏng. Điều đáng học là ngay cả các giải pháp disaster recovery cấp cao cũng không thể chống lại rủi ro vật lý ngoài tầm kiểm soát. Lập trình viên nên cân nhắc triển khai kiến trúc multi-region với các cloud provider khác nhau để giảm thiểu rủi ro này.
Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ các rủi ro ngoài dự kiến như xung đột địa chính trị có thể ảnh hưởng đến hạ tầng cloud và cách phòng ngừa.
AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.
Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.
AWS vừa công bố Lambda Web Functions, tính năng mới cho phép chạy trực tiếp các HTTP request mà không cần API Gateway. Công nghệ này rút giảm độ trễ xuống còn dưới 10ms bằng cách loại bỏ lớp trung gian xử lý request. Người dùng có thể triển khai code function như một dịch vụ web thuần túy mà không cần cấu hình thêm, giúp giảm độ phức tạp của kiến trúc từ 2 thành phần xuống còn 1. Đây là bước tiến quan trọng giúp các lập trình viên tối ưu hóa chi phí và hiệu suất cho ứng dụng serverless trên AWS.
Bài viết này giúp lập trình viên biết cách sử dụng AWS Lambda Web Functions để triển khai ứng dụng web dễ dàng hơn trên nền tảng đám mây AWS.
Tại AWS, các nhà phát triển vừa công khai mã nguồn Pizza Bot, một ứng dụng tự lưu trữ được thiết kế để cho phép các AI agents chạy tác vụ nền và trả kết quả qua giao diện inbox-style. Giải pháp này giải quyết vấn đề kết nối giữa AI agents và người dùng một cách hiệu quả trong các ứng dụng web. Pizza Bot sử dụng WebSocket để giao tiếp thời gian thực giữa client và server, cùng với backend built trên Python và FastAPI. Đáng học hỏi là cách kiến trúc này giúp tách biệt xử lý AI agents khỏi giao diện người dùng, cải thiện trải nghiệm và giảm độ trễ. Đây là lựa chọn thay thế hữu ích cho các ứng dụng cần tích hợp AI agents với tính riêng tư và kiểm soát cao hơn.
Lập trình viên muốn tự động hóa quy trình làm việc và tích hợp các AI agents vào hệ thống của mình sẽ tìm hiểu Pizza Bot để xây dựng một giải pháp tự động hóa mở rộng, đơn giản và hiệu quả mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.
Đang tải bình luận…