Bringing serverless functions to the speed of wire

Concurrency Control: Arbitration vs. Serialization

Concurrency control trong hệ thống phân tạp tồn tại hai hình thức khác nhau và hầu hết lỗi …

Your Neon Functions can now run on a schedule

Neon Functions nay ho tro chay theo lịch triger bang cron job, su dung tinh nang scale to zero de tien ich. He thong se tu dong goi ham khi dieu kien thoi gian duoc dat ra. Cac cron job trong Neon Functions hoan toan tuong thich voi quy mo scale to zero. Feature nay giup tinh toan chi khi can, giam chi phi khi khong su dung. Neu ban dang su dung Neon va can thuc thi ham theo chu ky, tinh nang nay rat huu ich.

Cron jobs trong Neon Functions giúp tự động hóa và tối ưu chi phí bằng cách chạy code theo lịch trình với khả năng mở rộng về quy mô.

Microservices vs Monolithic Architecture: What Nobody Tells You Until You've Lived Through Both

So sánh chi tiết giữa monolithic và microservices vượt qua lý thuyết, bàn về sự phức tạp trong deployment, sự ảnh hưởng của Conway's Law đến ownership team, khó khăn trong debugging và observability, cũng như thách thức về data consistency, performance và scaling. Bài viết chỉ ra monolithic thực sự phù hợp trong những trường hợp nào, khi nào microservices mang lại hiệu quả, và giới thiệu khái niệm "modular monolith" như giải pháp trung gian. Các lỗi phổ biến như resume-driven development hay distributed monoliths được liệt kê kèm framework thực tế để ra quyết định dựa trên team, domain, delivery, operations và scale. Thông điệp chính là chọn architecture dựa trên vấn đề thực tế chứ không phải sự phức tạp giả định.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự cân thực giữa kiến trúc microservices và monolithic, tránh những sai lầm phổ biến và đưa ra quyết định kiến trúc phù hợp dựa trên nhu cầu thực tế.

When a file is uploaded, run the job on Neon

Function Triggers hiện có thể kích hoạt Neon Function khi có file được tải lên Object Storage. Tính năng này giúp tự động hóa xử lý dữ liệu mà không cần thiết lập server riêng, giảm độ trễ xử lý từ vài giây xuống còn 200ms. Neon cho phép người dùng định nghĩa function chạy trực tiếp trên data storage, tối ưu hóa hiệu năng nhờ Edge Computing. Với hỗ trợ các trigger event từ S3, Azure Blob và Google Cloud Storage, Neon cung cấp giải pháp serverless hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.

Function Triggers giúp tự động chạy Neon Function khi có file được upload lên Object Storage, tối ưu hóa xử lý dữ liệu.

Introduction to Triton Java API

Bối cảnh là server NVIDIA Triton hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình bao gồm Java để triển khai inference. Nguyên nhân kỹ thuật là bài viết hướng dẫn tích hợp Triton Java API cho bài toán object detection trên hình ảnh. Hệ quả là lập trình viên có thể xây dựng ứng dụng Java sử dụng Triton để phân tích ảnh thực tế với độ trễ thấp. Điều đáng học là cách cấu hình model repository và gửi request inference qua Java client đến Triton server với các cụ thể về protocol và serialization.

Bài viết này giúp bạn tích hợp Triton Inference Server vào ứng dụng Java để thực hiện phát hiện đối tượng trong ảnh hiệu quả.

Built for Reliability: How American Express Processes Payments at Scale

American Express sử dụng kiến trúc cell-based để xử lý giao dịch thanh toán quy mô lớn. Kiến trúc này chia hệ thống thành các cell độc lập, mỗi cell chứa đầy đủ các dịch vụ cần thiết để xử lý một giao dịch. Khi một cell gặp sự cố, các cell khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động, đảm bảo hệ thống không bị sập hoàn toàn. Mô hình này giúp American Express đạt độ sẵn sàng cao, với thời gian downtime chỉ vài giây mỗi năm và xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Các lập trình viên học được cách thiết kế hệ thống phân tán có khả năng chịu lỗi bằng cách cô lập sự cố trong một phạm vi nhỏ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống xử lý giao dịch đáng tin cậy ngay cả khi gặp sự cố.

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm cao trong ngành phần mềm. Tac giả lấy ví dụ về một dự án có tới 37 dịch vụ độc lập, mỗi dịch vụ được triển khai trong container và kết nối qua API REST/gRPC. Nguyên nhân kỹ thuật là xu hướng tách hệ thống quá sớm mà không xác định rõ ranh giới nghiệp vụ, dẫn đến sự dư thừa trong quản lý cấu hình, giám sát và truy vết lỗi. Hệ quả là tăngภาระ vận hành, độ trễ giao tiếp giữa dịch vụ và khó duy trì tính nhất quán dữ liệu, khiến đội ngũ tiêu tốn nhiều thời gian cho DevOps thay vì phát triển tính năng. Bài học là trước khi quyết định chuyển sang microservices, cần đánh giá độ phức tạp miền vấn đề, cân nhắc sử dụng monolith mô-đun hoặc các dịch vụ có kích thước vừa phải, và chỉ mở rộng khi có bằng chứng thực tế về nhu cầu mở rộng và đội ngũ có khả năng vận hành.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng kiến trúc microservices không phải là thước đo trình độ kỹ năng hay kinh nghiệm senior thực sự.

Ten years of Postgres logical replication

Bối cảnh là hệ thống write-heavy với hub và nhiều worker xử lý traffic ứng dụng, mỗi node ghi events tại chỗ. Nguyên nhân kỹ thuật là việc chia tách dữ liệu giúp giảm tải nhưng gây khó khăn trong tổng hợp dữ liệu từ các node. Hệ quả là tạo nhu cầu về replication giải quyết bài toán tổng hợp dữ liệu phân tán. Điều đáng học là Postgres logical replication sau 10 năm phát triển đã trở thành giải pháp hiệu quả với latency dưới 50ms và khả năng scale-out với thousands of replicas. Bài gốc đi sâu vào implementation details và best practices khi sử dụng Postgres logical replication cho các hệ thống phân tán.

Bài viết này giải thích cách Postgres logical replication thay đổi kiến trúc hệ thống trong thập kỷ qua và ứng dụng thực tế.