Internal Developer Platform or DevOps Hire? 4 Questions to Ask Before You Post the Req

ColdFusion Serverless Deployment Limitations and Failures: What Works

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả hype xung quanh máy tính serverless và lời hứa về việc giảm chi phí vận hành cũng như mở rộng tự động. Sau đó phân tích tại sao ColdFusion, với nền tảng JVM và mô hình trạng thái phiên làm việc, gặp khó khăn khi được đóng gói thành hàm FaaS trên AWS Lambda hoặc Azure Functions, đặc biệt là thời gian khởi động lạnh thường vượt quá 4‑5 giây và tiêu thụ bộ nhớ vượt quá giới hạn gói mặc định. Những hạn chế này dẫn tới các lỗi triển khai, tăng latency cho ứng dụng web và buộc đội ngũ phải duy trì các lớp tùy chỉnh hoặc quay lại sử dụng máy chủ truyền thống. Kết luận bài viết nhấn mạnh bài học quan trọng: trước khi przyjęть serverless, cần đánh giá kỹ tính tương thích của runtime và cân nhắc các giải pháp hybrid như sử dụng containers hoặc các dịch vụ quản lý để giảm thiểu rủi ro.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ những hạn chế khi triển khai ColdFusion theo kiến trúc serverless và tìm ra giải pháp hiệu quả.

Introducing mirrord Chaos Testing

Bối cảnh: Khi phát triển dịch vụ microservice, các team thường gặp khó khăn mô phỏng lỗi …

The open mainframe: the keystone of the end-to-end digital enterprise

Các doanh nghiệp hiện nay đang tìm cách xây dựng quy trình số từ đầu đến cuối để tăng tính linh hoạt và giảm chi phí vận hành. Việc mở rộng mainframe bằng các tiêu chuẩn mở, hỗ trợ Linux, containers và API cho phép tích hợp dễ dàng với hệ thống đám mây và ứng dụng hiện đại. Kiến trúc này giúp phá vỡ các eiland công nghệ truyền thống, cho phép dữ liệu và luồng công việc di chuyển tự do giữa các bộ phận khác nhau. Nhờ đó, các quy trình kinh doanh được tự động hóa hơn, thời gian đưa ra sản phẩm ngắn lại và khả năng đổi mới số được tăng cường. Bài học chính là việc đầu tư vào mainframe mở không chỉ bảo toàn giá trị của hệ thống héritage mà còn trở thành nền tảng then chốt để thực hiện chiến lược doanh nghiệp end‑to‑end.

Mở mainframe là chìa khóa giúp phá bỏ các rào cản công nghệ và thúc đẩy đổi mới số trong doanh nghiệp.

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.

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.

Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.

The 3 roles AI agents play in your developer platform

Nền tảng phát triển hiện đại đang tích hợp AI agents để tự động hoá quy trình làm việc. Các agents được thiết kế để hoạt động dưới ba vai trò – làm consumer khi gọi API bên ngoài, làm internal component khi nhúng logic trực tiếp vào pipeline, và làm managed resource khi được cung cấp như một dịch vụ được quản lý bởi nền tảng. Khi agents hoạt động như consumer chúng giảm thời gian viết mã gọi dịch vụ; như internal component chúng tăng độ nhất quán và giảm sự phụ thuộc vào script bên ngoài; như managed resource chúng cho phép equipes tự động cấp phát và thu hồi tài nguyên nhưng đồng thời đưa ra thách thức về latency, chi phí và kiểm soát truy cập. Để khai thác hiệu quả, nhóm phát triển cần xác định rõ ranh giới giữa ba vai trò này, đầu tư vào monitoring và governance để tránh tình trạng agents tiêu tốn tài nguyên không kiểm soát hoặc gây ra Bottleneck. Việc hiểu vai trò cụ thể giúp quyết định xem AI agent có giá trị đọc bài gốc hay không tùy thuộc vào mức độ cần tự động hoá và khả năng quản lý phức tạp của nền tảng bạn.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI agents hoạt động trong nền tảng phát triển hiện đại qua ba vai trò cụ thể.

Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports flexible namespace variables

Amazon Bedrock vừa cập nhật AgentCore Memory để hỗ trợ biến namespace linh hoạt, cho phép người dùng định nghĩa namespace động thay vì cố định. Trước đây, mỗi agent phải chỉ định namespace cụ thể trong mã hoặc cấu hình, gây khó khăn khi mở rộng sang nhiều môi trường hoặc khách hàng. Với tính năng mới, biến namespace có thể được truyền vào tại thời gian chạy thông qua tham số hoặc biến môi trường, giúp cùng một bản code agent phục vụ nhiều tenant mà không cần thay đổi. Điều này giảm thiểu lỗi cấu hình, tăng tính tái sử dụng và đơn giản hoá quy trình triển khai trong các hệ thống đa khu vực hoặc đa tài khoản AWS. Bài học cho nhà phát triển là khi thiết kế thành phần lưu trữ cho agent, nên ưu tiên sử dụng biến cấu hình linh hoạt thay vì giá trị cứng để dễ dàng mở rộng và bảo trì.

Tìm hiểu cách tận dụng namespace variables linh hoạt trong Amazon Bedrock AgentCore để nâng cao khả năng lưu trữ và truy xuất thông tin cho ứng dụng AI của bạn.

Kubernetes on Oxide: How Customer Needs Shaped Our Integrations

Oxide điều chỉnh tích hợp Kubernetes dựa trên nhu cầu thực tế từ khách hàng.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa triển khai và quản lý ứng dụng Kubernetes trong môi trường thực tế sẽ tìm hiểu cách Oxide đã điều chỉnh các tích hợp để đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng, giúp giải quyết những thách thức thực tế như hiệu suất, bảo mật và chi phí.