
Bài viết hướng dẫn xây dựng các dashboard giám sát tùy chỉnh trên Red Hat OpenShift bằng PromQL, bố cục kéo-thả và hỗ trợ đầy đủ GitOps cho quy trình làm việc.
Why read it: Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quản lý hệ thống trong OpenShift sẽ tìm hiểu cách thiết kế bảng điều khiển tùy chỉnh này để tự động hóa cảnh báo, phân tích dữ liệu và tích hợp vào pipeline CI/CD bằng GitOps.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://developers.redhat.com/articles/2026/07/27/how-we-designed-customizable-dashboards-openshift. 8sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Với các ngôn ngữ như Java, Python, Node.js hay .NET, bạn có thể tích hợp OpenTelemetry mà không cần sửa code bằng cách gắn agent lúc khởi động. Riêng Go, do biên dịch thành binary tĩnh nên buộc phải instrument thủ công hoặc dùng eBPF agent ngoài tiến trình.
Lập trình viên Go sẽ tìm hiểu cách OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation giúp tự động thu thập dữ liệu theo dõi hiệu suất và lỗi mà không cần sửa đổi mã nguồn hoặc phụ thuộc vào các giải pháp bên ngoài.
Phần 4 của loạt bài về GitOps trong kỷ nguyên AI, sau những lý thuyết ở phần 2 và 3, giờ đây sẽ áp dụng vào một trường hợp thực tế bằng cách thiết lập stack phù hợp, đảm bảo hoạt động ổn định và kiểm tra các add-on cần thiết.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng GitOps kết hợp với AI để tự động hóa triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống infrastructure một cách chính xác, hiệu quả và an toàn trong thực tế.
Unified Logs của Supabase đã ra mắt phiên bản beta công khai, cung cấp giao diện thống nhất để tìm kiếm, theo dõi trực tiếp (live tail), lọc và hiển thị nhật ký theo dòng thời gian cho tất cả dịch vụ của nền tảng.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Unified Logs của Supabase giúp họ quản lý và theo dõi các hoạt động hệ thống một cách hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian và công sức trong việc debug và giám sát ứng dụng.
Tempo 3.0, phiên bản mới của hệ thống truy vết phân tán mã nguồn mở, giới thiệu kiến trúc tương thích Kafka cho microservices, tách biệt đường đọc-ghi, giảm yêu cầu sao chép RF3 xuống RF1, và thay thế ingesters/compactors bằng block-builders, live-stores cùng scheduler. Tính năng TraceQL metrics giờ đã sẵn sàng, hỗ trợ truy vấn metric trực tiếp từ trace data cùng toán tử so sánh mới, cùng nhiều cải tiến khác như giới hạn cardinality theo label, tối ưu truy vấn TraceQL AST, và công cụ di chuyển từ phiên bản 2.x.
Lập trình viên phát triển ứng dụng microservices nên đọc vì Tempo 3.0 mang đến kiến trúc Kafka-compatible cải tiến, giúp tối ưu hóa quy mô, giảm chi phí vận hành và cung cấp công cụ TraceQL mạnh mẽ để phân tích hiệu suất trực tiếp từ dữ liệu theo dõi phân tán.
Vigilance là bảng điều khiển giám sát Laravel tự lưu trữ, theo dõi jobs, artisan commands và scheduled tasks trên mọi trình điều khiển queue (Redis, SQS, database, v.v.), ghi nhận lifecycle chi tiết. Nó cung cấp tính năng sampling, dispatch jobs thủ công, metrics tùy chỉnh, Real User Monitoring, exception grouping, SLO tracking, N+1 detection, uptime checks, log explorer, alerting và hỗ trợ MCP server cho AI agent, yêu cầu PHP 8.2+, Laravel 12/13 và Livewire 3.5+/4.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách Vigilance giúp theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất, lỗi, và hiệu suất của các nhiệm vụ queu, lệnh Artisan, và lịch lập trình trong Laravel một cách toàn diện, từ Redis đến các driver khác, với các công cụ như cảnh báo, phân tích lỗi và đo lường thực người dùng.
Expedia triển khai STAR, nền tảng quan sát AI hỗ trợ điều tra sự cố sản xuất bằng cách phân tích telemetry dịch vụ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). STAR được xây dựng trên FastAPI, Datadog và các công nghệ khác.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp vào phân tích dữ liệu dịch vụ thực tế, giúp tối ưu hóa quá trình phát hiện và giải quyết lỗi sản phẩm trong môi trường phát triển nhanh chóng.

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) sử dụng Agent Protocols, nhưng quá trình debug lại khó khăn hơn cả việc phát triển hệ thống.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống phức tạp của nhiều agent AI có thể trở thành một thách thức debug khó khăn hơn so với thiết kế ban đầu, giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những vấn đề bất ngờ trong quá trình triển khai.
Bài viết hướng dẫn cách sử dụng OpenTelemetry (OTel) để thu thập dữ liệu quan sát (observability) trong khi vẫn tận dụng được các trải nghiệm giám sát hạ tầng (infrastructure) và APM (Application Performance Monitoring) vốn có của Datadog.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp OpenTelemetry vào Datadog một cách linh hoạt, giúp họ theo dõi và phân tích dữ liệu theo tiêu chuẩn công nghiệp mà không phụ thuộc vào các công cụ cụ thể, đồng thời giữ được trải nghiệm APM chuyên nghiệp của Datadog.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync Dev 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