Announcing: Monitor Redis Cloud with Datadog

How we investigated prompt cache misses with Datadog

An investigation of prompt cache misses in internal AI applications by using Datadog Cloud Cost Management and Agent Observability.

Any agent anywhere: How to use Grafana Cloud with Claude, Cursor, and any other AI agent

Learn how any agent—whether it's Grafana Assistant, a coding agent in your IDE, or a tool you’ve built yourself—can interact with Grafana Cloud and use your observability data to find root causes faster.

Don't Write Markdown Files for Your Coding Agent. Write Scripts.

If you want agents to do what you want, you need to learn how to box them into deterministic actions.... Tagged with ai, programming, devops, productivity.

Announcing the OpenTelemetry JavaScript SDK 3.0

OpenTelemetry JavaScript has released SDK 3.0 (stable v3.0.0 packages and experimental v0.300.0 packages) and API 1.10.0. Migration guide For a detailed description of breaking changes, see the OpenTelemetry JS SDK 3.x migration guide. What is JS SDK 3.x? JS SDK 3.x encompasses new releases of the @opentelemetry/* JavaScript packages published from the opentelemetry-js repository, except the API and semantic-conventions packages. The package versions for this new major will be >=3.0.0 for the stable and >=0.300.0 for the unstable packages. Details on the full list of packages can be found in the migration guide.

What’s new with Grafana variables: less clutter, easier reuse across dashboards, and more

As your dashboards grow, managing Grafana variables can mean more clutter and duplicate work. Learn how section-level and cross-dashboard variables help make controls easier to organize and maintain.

Trusted answers on new data from day one, with dltHub on Databricks

Private Preview: dltHub works with Databricks Unity Catalog Pages and Genie Ontology so humans and agents get trusted answers on new data from day one.

Homelable: A Visual Map of Your Home Server Setup

Homelable là công cụ tự-hosting giúp lập bản đồ hệ thống máy chủ gia đình, tự động phát hiện thiết bị và kiểm tra trạng thái. Nó sử dụng các công nghệ như Python và SQLite để quản lý dữ liệu, cùng với Giao diện người dùng web cho phép truy cập dễ dàng. Công cụ này tạo ra sơ đồ rack và tài liệu tự động, giúp người dùng theo dõi hệ thống một cách trực quan. Homelable đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển quản lý nhiều thiết bị IoT và máy chủ tại nhà, giúp tiết kiệm thời gian bảo trì và giảm nguy cơ lỗi hệ thống.

Homelable giúp lập trình viên trực quan hóa và quản lý hệ thống máy chủ gia đình với tính năng khám phá thiết bị và kiểm tra trạng thái tự động.

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.