Control trace volume with OpenTelemetry tail-based sampling
AI summary
Bài viết giải thích tại sao việc kiểm soát lượng trace trở nên quan trọng khi hệ thống microservices phát sinh hàng triệu span mỗi ngày. Nó mô tả cách hoạt động của tail‑based sampling trong OpenTelemetry Collector, nơi các trace được giữ lại trong bộ đệm ngắn hạn và quyết định lấy mẫu dựa trên các thuộc tính như mã lỗi, latency hoặc tên dịch vụ. Cấu hình thực tế bao gồm việc thêm processor tail_sampling, định sách policies (ví dụ: always_on for errors, trace_id_ratio_lower_bound for low‑latency) và exporter để xuất chỉ những trace đáp ứng điều kiện. Kết quả là có thể giảm đáng kể lượng trace gửi tới backend APM mà vẫn giữ lại các trace có dấu hiệu bất thường, giúp tiết kiệm chi phí lưu trữ và truy vấn. Bài học chính là việc áp dụng tail‑based sampling cần cân bằng giữa bộ nhớ đệm và mức độ chi tiết của policies, đồng thời giám sát hiệu suất processor để tránh bỏ lỡ trace quan trọng do cấu hình quástrict.
Why read it: Cài đặt sampling đuôi trong OpenTelemetry giúp giảm chi phí APM bằng cách lọc bỏ các trace không quan trọng.
What do you remember?
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
We need to produce a summary in Vietnamese, 4-6 sentences, following order: bối cảnh, nguyên nhân kỹ thuật, hệ quả, điều đáng học. Must be natural, not generic opening, no markdown, no bullet points. Must mention specific numbers and tech names if present. The article mentions "public preview for paid Copilot plans", "AI credits governed by usage-based billing", "requires an admin to enable cloud agent and sandbox policies", "Repository admins can also require an extra approval on pull requests". It also mentions "dedicated code channel", "cloud sandbox", "terminal", "Copilot app", "IDE". It mentions "mention @GitHub". It mentions "shared agentic work". It mentions "public preview". It mentions "usage-based billing". It mentions "admin to enable cloud agent and sandbox policies". It mentions "extra approval on pull requests". It mentions "paid Copilot plans". It mentions "AI credits". It mentions "cloud agent". It mentions "sandbox". It mentions "dedicated code channel". It mentions "monitor progress". It mentions "add context". It mentions "trigger changes". It mentions "continue asynchronously". It mentions "pick up later from the terminal, the Copilot app, or an IDE". It mentions "repositories with write access". It mentions "pull requests created via the Teams integration". It mentions "compliance oversight". So we need to include specific numbers? The article didn't give numbers like "4-6 sentences". It didn't give specific numeric values. But maybe "public preview" is not a number. There's no explicit numeric metric. However we can mention "paid Copilot plans" and "usage-based billing". That's not a number but a term. The instruction: "nêu con số và tên công nghệ cụ thể nếu bài có". If there is no number, maybe we can still mention "public preview" but not a number. Could mention "paid Copilot plans" but not a number. Maybe we can mention "AI credits" but not a number. There's no explicit numeric count. So we can just mention the tech names.
We need to avoid generic opening like "Bài viết này..." or "Tóm tắt...". Must not start with "Bài viết này" or "Tóm tắt". Must not use markdown. Must be 4-6 sentences. Must follow order: bối cảnh, nguyên nhân kỹ thuật, hệ quả, điều đáng học. So we need 4-6 sentences, each covering those aspects in order. Could be 4 sentences: 1) Bối cảnh: Teams integration with Copilot. 2) Nguyên nhân kỹ thuật: cloud agent invoked via @GitHub, dedicated code channel, sandbox, usage-based billing, admin enablement. 3) Hệ quả: can turn meeting discussions into coding sessions, async continuation, pull request approvals, compliance. 4) Điều đáng học: need admin oversight, credit management, approval workflow.
We need to keep it natural, like explaining to a developer whether to read the original article. So we can phrase as "Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy biết rằng..." but we cannot start with generic opening? It says "Không câu mở đầu khách sáo". So we should not start with "Nếu bạn đang cân nhắc..."? That might be okay but it's a bit generic. Better to just start with the context directly: "GitHub Copilot giờ đây có thể được gọi trực tiếp từ Microsoft Teams bằng cách nhắc @GitHub..." That's the first sentence covering bối cảnh. Then second sentence covers nguyên nhân kỹ thuật: "Copilot tạo kênh code riêng, khởi động một sandbox đám mây, và chỉ tiêu AI được tính theo mức phí dựa trên sử dụng". Third sentence covers hệ quả: "Các thành viên có quyền ghi vào repo có thể thực hiện thay đổi và tạo pull request, trong khi quản trị repo có thể yêu cầu duyệt thêm để duy trì kiểm soát". Fourth sentence covers điều đáng học: "Vì vậy, trước khi bật tính năng, cần kiểm tra chính sách sandbox và chi phí credit của Copilot để tránh bất ngờ". That's 4 sentences, fits 4-6. Must not use markdown. Must not use bullet points. Must not use "Bài viết này". Must not use "Tóm tắt". Must keep technical terms in English: "GitHub Copilot", "cloud agent", "sandbox", "AI credits", "pull request", "repository", "admin", "public preview", "usage-based billing". Must mention specific names: "Microsoft Teams", "@GitHub". Must mention "public preview". Must mention "paid Copilot plans". Must mention "usage-based billing". Must mention "admin". Must mention "sandbox policies". Must mention "extra approval". Must mention "pull requests". Must mention "compliance oversight". Must mention "dedicated code channel". Must mention "cloud sandbox". Must mention "terminal", "Copilot app", "IDE". But we have limited sentences; we can embed some of those.
We need 4-6 sentences. Let's craft 5 sentences to be safe.
Sentence 1 (bối cảnh): "GitHub Copilot giờ đây có thể được gọi trực tiếp từ Microsoft Teams bằng cách nhắc @GitHub trong kênh, luồng hoặc tin nhắn riêng." That's bối cảnh.
Sentence 2 (nguyên nhân kỹ thuật): "Copilot tạo ra một kênh code riêng, khởi động một cloud sandbox và chỉ tiêu AI credits theo quy định dùng thử của các kế hoạch Copilot trả phí, trong khi admin phải bật cloud agent và cấu hình sandbox policy." That covers technical cause.
Sentence 3 (hệ quả): "Các thành viên có quyền ghi vào repository có thể thực hiện thay đổi và tạo pull request, trong khi quản trị repo có thể yêu cầu duyệt thêm để duy trì kiểm soát tuân thủ, và công việc vẫn có thể tiếp tục bất đồng bộ qua terminal, Copilot app hoặc IDE." That covers consequences.
Sentence 4 (đ
Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách sử dụng GitHub Copilot trong Microsoft Teams biến cuộc thảo luận thành phiên làm việc mã hiệu quả và liền mạch.
Red Hat kết hợp OpenShift Dev Spaces với các công cụ phát triển Ansible, tạo ra môi trường nhất quán cho nhà phát triển tự động hóa. Môi trường này được quản lý chặt chẽ, giúp giảm thời gian thiết lập xuống dưới 5 phút. Sử dụng công nghệ container và Kubernetes, nó cung cấp cấu hình sẵn có, bao gồm Ansible, Python, và các công cụ CI/CD khác. Điều này giúp các nhà phát triển tập trung vào nội dung tự động hóa mà không lo lắng về sự không tương thích giữa các môi trường. Với giải pháp này, tổ chức có thể duy trì kiểm soát và tiêu chuẩn đồng thời tăng tốc độ phát triển. Nếu bạn là lập trình viên tự động hóa, đặc biệt với Ansible, đây là giải pháp đáng cân nhắc để tối ưu hóa quy trình làm việc.
Red Hat OpenShift Dev Spaces kết hợp với công cụ Ansible giúp lập trình viên tạo môi trường tự động hóa được quản lý và nhất quán trong vòng năm phút.
Quản lý fleet Kubernetes tại edge sử dụng Cluster API, GitOps, chính sách tập trung và khả năng quan sát để chuẩn hóa hoạt động giữa các trang từ xa một cách an toàn hơn.
Đọc bài này để hiểu cách quản lý cụm Kubernetes tại biên hiệu quả và an toàn hơn qua các công cụ Fleet management.
Tôi tích hợp các công cụ hiện có trong ngữ cảnh AI để biến dữ liệu telemetry Application Insights thành báo cáo sức khỏe hàng ngày có thể hành động, giúp xác định vấn đề cần quan tâm và duy trì cuộc trò chuyện tiếp theo.
Bài viết này giúp lập trình viên tự động hóa việc giám sát hệ thống bằng AI để chuyển dữ liệu telemetry thành báo cáo sức khỏe hành động mỗi ngày.
witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy, hiển thị toàn bộ chuỗi khởi động từ systemd, supervisor, shell hay cron cùng thông tin người khởi động, thời gian, nguồn gốc và cảnh báo quan trọng. Có thể chạy dạng tương tác TUI hoặc script với định dạng đầu ra ngắn gọn (--short) hoặc JSON (--json), hỗ trợ đa nền tảng qua một file binary Go tĩnh.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và giải quyết nguyên nhân sâu sắc của các quá trình bất thường, container hoặc dịch vụ chạy trong hệ thống, từ nguồn gốc khởi động đến các cảnh báo quan trọng mà ps, top hoặc lsof không thể cung cấp.
Các nhóm DevOps cần tránh tâm lý FOMO (sợ bỏ lỡ) về AI, thay vào đó tập trung vào giá trị đo lường được và giải quyết vấn đề kinh doanh cụ thể trước khi mở rộng quy mô AI trong quy trình kỹ thuật.
Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào hối lộ của hype AI khi thực hiện tự động hóa mà không có chiến lược rõ ràng, dẫn đến việc bỏ qua giá trị thực sự của công nghệ mà chỉ theo đuổi xu hướng nhanh chóng.
Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và lần đầu tiên sử dụng Docker container, nhấn mạnh sự khác biệt giữa học lý thuyết và ứng dụng thực tế trong xây dựng phần mềm.
Là người mới bắt đầu hoặc muốn mở rộng kiến thức về DevOps, bài này giúp bạn hiểu rõ cách chuyển từ lý thuyết sang thực hành với các công cụ cơ bản như Linux, Git/GitHub và Docker, từ đó nhanh chóng xây dựng được nền tảng thực tế để triển khai dự án.
Bạn có thể truy xuất nhật ký (logs) của Functions và Object Storage thông qua CLI, MCP, API và Loki.
Lập trình viên backend cần biết cách truy cập và phân tích logs của Neon bằng các công cụ CLI, MCP, API hoặc Loki để tối ưu hóa hiệu suất, debug nhanh chóng các vấn đề trong ứng dụng và giảm thiểu thời gian phát triển.
