Dynatrace Release Radar 07.26

Product Hunt195 Hot1 min14 d agoAI

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

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.

#linux #golang #cli Source

Medium144 Hot5 min18 d agoAI

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

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.

#devops #linux #docker Source

JetBrains1 Hot3 min1 d agoAI

Qodana for DevOps

Một nhà phát triển DevOps triển khai Kubernetes không giới hạn tài nguyên, pod chạy dưới quyền root, và workflow GitHub Actions sử dụng tag thay đổi được, dẫn đến lỗi.

Một lập trình viên DevOps nên đọc bài này để hiểu cách Qodana giúp phát hiện ngay những rủi ro an ninh, hiệu suất và bảo mật trong các deployment Kubernetes và workflow CI/CD, từ đó tối ưu hóa chất lượng mã và an toàn hệ thống trước khi triển khai.

#devops #kubernetes #iac Source

Thomas Thornton29 Hot12 min9 d agoAI

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

Đo lường hiệu quả của AI-assisted engineering chỉ dựa trên hoạt động (như người dùng tích cực, token usage, dòng code sinh ra) là chưa đủ, cần tập trung vào kết quả thực tế thay vì khối lượng công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả thực sự của AI trong việc hỗ trợ công việc, thay vì chỉ dựa vào số liệu hoạt động bề ngoài, giúp họ tối ưu hóa cách sử dụng công cụ AI để tạo ra kết quả thực tế và tiết kiệm thời gian hiệu quả hơn.

#devops #github #productivity Source

Make WordPress Core1 Hot3 min1 d agoAI

WordPress 7.2 Call for Volunteers

Quá trình phát triển WordPress 7.2 đã bắt đầu với ngày phát hành dự kiến vào khoảng 8–10 tháng 12 năm 2026. Bài viết kêu gọi tình nguyện viên tham gia dẫn dắt quá trình phát hành, phù hợp cho cả những người đóng góp lâu năm lẫn người mới.

Lập trình viên WordPress nên tham gia dự án này để tham gia phát triển phiên bản mới, nâng cao kiến thức về công nghệ backend, và đóng góp vào cộng đồng mà nhiều người sử dụng trực tuyến dựa trên nền tảng này.

#open-source #devops #wordpress Source

Medium66 Hot4 min24 d agoAI

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự cố sản xuất thực tế tôi mới thực sự hiểu ý nghĩa của nó.

Lập trình viên nên đọc bài này vì chỉ biết hiểu lý thuyết về Kubernetes là như đọc một bản đồ xe hơi mà chưa từng lái xe thực tế—hàng loạt tình huống sản xuất thực tế sẽ lộ ra những lỗ hổng khi chỉ biết nhớ chứ không biết tìm hiểu bản chất của nó.

#devops #kubernetes Source

SD Times1 Hot3 min1 d agoAI

CodeRabbit Introduces Agentic Change Management

CodeRabbit vừa giới thiệu một lớp điều khiển mới, cung cấp khả năng quản trị và hiểu rõ hơn về phần mềm đang được triển khai.

Là người phát triển, bạn nên đọc bài này để hiểu cách CodeRabbit giúp quản lý thay đổi mã một cách tự động hóa, an toàn và minh bạch, giúp giảm rủi ro trong việc deploy và tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng.

#devops #ai-agents #code-review Source

Temporal1 Hot5 min1 d agoAI

Label your agent steps

Tìm hiểu cách gán nhãn (label) cho Activities, Workflows và Timers trong Temporal để dễ dàng theo dõi, gỡ lỗi và hiểu rõ quá trình thực thi agent thông qua giao diện Temporal UI.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng theo dõi các quá trình agent trong Temporal bằng cách sử dụng các label rõ ràng, giúp giảm thiểu thời gian debug và tăng tính linh hoạt trong quản lý công việc.

#ai-agents #observability #workflow-orchestration Source

Dynatrace Release Radar 07.26

What do you remember?

Recommended for you

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Qodana for DevOps

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

WordPress 7.2 Call for Volunteers

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

CodeRabbit Introduces Agentic Change Management

Label your agent steps

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads