Getting into Data Engineering is actually pretty easy Background · 5 core skills · business context ⚡ Data engineering is the backbone of every data-driven organisation. Master these five …
Source: https://medium.com/@deep2017.arjun/getting-into-data-engineering-is-actually-pretty-easy-f42c46a69da6. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Khi các mô hình AI chỉ trả về xác suất hoặc điểm số, các đội ngũ tại Salesforce cần biến chúng thành quyết định có thể thực hiện ngay trong ứng dụng kinh doanh. Họ thực hiện điều này bằng cách kết hợp model signals (xác suất, độ tin cậy) với business logic được viết dưới dạng quy tắc Apex, đồng thời đưa vào contextual knowledge từ bản ghi khách hàng và lịch sử tương tác. Kết quả là một pipeline quyết định nơi AI agents đề xuất hành động tiếp theo, còn MCP (Model Confidence Processor) lọc bỏ những dự đoán dưới ngưỡng tin cậy để giảm thiểu sai lệch. Quá trình này cho thấy việc đưa ra hành động từ AI không chỉ phụ thuộc vào mô hình mà còn cần sự đồng bộ giữa tín hiệu mô hình, quy tắc nghiệp vụ và bối cảnh thực tế. Việc tích hợp lớp này giúp nâng cao độ phù hợp của quyết策 và giảm nhu cầu can thiệp thủ công từ người dùng.
Đang tải bình luận…
Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu người dùng), bao gồm API, cơ sở dữ liệu, caching, CDN, load balancing và hạ tầng sản xuất.
Bài viết giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng cơ sở hạ tầng thực tế từ những nguyên tắc cơ bản nhất, từ đó tránh những sai lầm thường gặp khi mở rộng hệ thống khi còn mới mẻ.
Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép giận dữ ảnh hưởng đến quyết định trong môi trường công nghệ. Ông giải thích rằng giận dữ thường xuất hiện khi các mục tiêu sprint không thực tế, khi phản hồi mã nguồn bị bỏ qua hoặc khi các cuộc họp hàng ngày trở thành nơi chia lỗi. Những cơn giận này không chỉ làm giảm khả năng tập trung mà còn tăng nguy cơ lỗi trong code review và làm giảm độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Tác giả khuyên nên áp dụng các kỹ thuật như nghỉ ngắn sau mỗi 90 phút làm việc, sử dụng công cụ theo dõi cảm xúc (ví dụ: Moodnotes) và thiết lập các chuẩn mực phản hồi xây dựng trong retrospectives để chuyển đổi năng lượng tiêu cực thành hành động cải tiến. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh rằng việc nhận ra và xử lý giận dữ sớm giúp duy trì sự ổn định của đội ngũ và bảo vệ chất lượng sản phẩm phần mềm.
Bài viết này giúp lập trình viên giữ được sự bình tĩnh và chuyên nghiệp trong môi trường làm việc đầy áp lực, từ đó cải thiện hiệu suất và mối quan hệ đồng nghiệp.
Bài viết bắt đầu bằng việc tạo bảng comments với 1 triệu bản ghi trong PostgreSQL để đánh giá hiệu suất các chiến lược indexing. Tác giả chạy EXPLAIN ANALYZE trên các truy vấn lọc và sắp xếp theo nhiều cột, đo thời gian thực thi của sequential scan là khoảng 17 ms khi không có index. Khi tạo chỉ mục đơn cột trên cột được dùng trong WHERE, thời gian giảm xuống dưới 2 ms; nhưng chỉ mục hợp thành (c1, c2) chỉ hiệu quả khi thứ tự cột trong chỉ mục khớp với thứ tự sử dụng trong predicate và ORDER BY. Đảo ngược thứ tự cột trong chỉ mục hợp thành khiến planner phải thực hiện index scan kết hợp với recheck hoặc fallback về sequential scan, làm tăng thời gian lên 5‑8 ms tùy thuộc vào selectivity. Bài học là: thiết kế chỉ mục hợp thành cần đặt cột có tính chọn lọc cao hoặc được sử dụng trong điều kiện bằng trước, sau đó mới là cột dùng cho range hoặc sắp xếp, và luôn xác thực bằng EXPLAIN ANALYZE trên dữ liệu thực tế.
Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất truy vấn SQL bằng cách giải thích cách tạo và sử dụng chỉ mục composite đúng cách.
ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đã gây ra nhiều lo lắng và giận dữ trong cộng đồng khi các hệ thống AI gây hại mà không có ai chịu trách nhiệm rõ ràng. Bài viết phân tích rằng nguyên nhân kỹ thuật nằm ở sự mờ nhịp của mô hình học sâu, thiếu cơ chế truy xuất nguồn gốc dữ liệu và quyết định, cùng với việc các công ty thường giấu thuật toán dưới dạng “black box”. Hệ quả của điều này là sự mất niềm tin của người dùng, tăng áp lực pháp lý và có thể dẫn đến các quy định過度 hạn chế đổi mới. Bài cũng chỉ ra rằng việc tìm “phù villain” đơn giản như chỉ trách nhà phát triển hoặc chỉ trách người dùng là không hiệu quả và làm mờ vấn đề thực sự. Điều đáng học là cần xây dựngกรอบ trách nhiệm pháp lý rõ ràng, tăng cường tính minh bạch qua công cụ giải thích mô hình và kết hợp các ngành như luật,倫理 và kinh tế xã hội để quản lý AI một cách có hệ thống.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu trách nhiệm đạo đức khi phát triển AI thay vì đổ lỗi cho công nghệ một cách mơ hồ.
Truyện tranh về công việc được tạo nên bằng sự đam mê và rất nhiều cà phê.
Truyện tranh về công việc, được vẽ bằng tình yêu và rất nhiều cà phê.
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 it