What will you do after tech?

The Quiet Weight of Working in Tech in the AI Era

Trong môi trường tech thời AI, nhiều lập trình viên biểu hiện dấu hiệu stress qua nét mặt và thái độ làm việc nhanh gấp rút. Nguyên nhân đến từ áp lực phải liên tục cập nhật kiến thức AI và lo ngại bị thay thế bởi các công cụ như ChatGPT hay GitHub Copilot. Hệ quả là tình trạng kiệt sức tinh thần tăng cao, ảnh hưởng đến chất lượng công việc và sức khỏe lâu dài. Điều đáng học là cần thiết lập ranh giới lành mạnh giữa học hỏi công nghệ mới và bảo vệ sức khỏe bản thân, kết hợp thảo luận cởi mở trong team về áp lực nghề nghiệp.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức áp lực tinh thần khi làm việc trong thời đại AI và cách đối mặt với nó.

Microservices vs Monolithic Architecture: What Nobody Tells You Until You've Lived Through Both

So sánh chi tiết giữa monolithic và microservices vượt qua lý thuyết, bàn về sự phức tạp trong deployment, sự ảnh hưởng của Conway's Law đến ownership team, khó khăn trong debugging và observability, cũng như thách thức về data consistency, performance và scaling. Bài viết chỉ ra monolithic thực sự phù hợp trong những trường hợp nào, khi nào microservices mang lại hiệu quả, và giới thiệu khái niệm "modular monolith" như giải pháp trung gian. Các lỗi phổ biến như resume-driven development hay distributed monoliths được liệt kê kèm framework thực tế để ra quyết định dựa trên team, domain, delivery, operations và scale. Thông điệp chính là chọn architecture dựa trên vấn đề thực tế chứ không phải sự phức tạp giả định.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự cân thực giữa kiến trúc microservices và monolithic, tránh những sai lầm phổ biến và đưa ra quyết định kiến trúc phù hợp dựa trên nhu cầu thực tế.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

My Best Senior Engineer Quit Last Month. We Had Promoted Her Three Times.

Một kỹ sư Senior xuất sắc đã rời bỏ công ty sau khi được thăng tiến 3 lần. …

Deterministic vs. Non-Deterministic AI: Why Your Workflow Should Be Mostly Boring

Các hệ thống AI sản xuất thực tế không phải là hoàn toàn tự chủ mà chủ yếu dựa trên quy tắc deterministic, với AI chỉ xử lý các tác vụ không thể đoán trước được. Trong khi mô hình GPT-4 có thể tạo ra kết quả không nhất quán do tính non-deterministic, các hệ thống production thường kết hợp machine learning với logic quy tắc để đảm bảo tính nhất quán. Hệ quả là các ứng dụng thành công thường có tỷ lệ deterministic cao (80-90%) và chỉ sử dụng non-deterministic cho các trường hợp cụ thể như phân tích cảm xúc hoặc gợi ý nội dung. Điều đáng học hỏi là nên thiết kế workflow AI theo hướng "nh mostly boring", tập trung vào tính ổn định và kiểm soát thay vì hoàn toàn tự động.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu tại sao kết hợp giữa quy tắc xác định và AI phi xác định sẽ tạo ra hệ thống đáng tin cậy và hiệu quả nhất.

Built for Reliability: How American Express Processes Payments at Scale

American Express sử dụng kiến trúc cell-based để xử lý giao dịch thanh toán quy mô lớn. Kiến trúc này chia hệ thống thành các cell độc lập, mỗi cell chứa đầy đủ các dịch vụ cần thiết để xử lý một giao dịch. Khi một cell gặp sự cố, các cell khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động, đảm bảo hệ thống không bị sập hoàn toàn. Mô hình này giúp American Express đạt độ sẵn sàng cao, với thời gian downtime chỉ vài giây mỗi năm và xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Các lập trình viên học được cách thiết kế hệ thống phân tán có khả năng chịu lỗi bằng cách cô lập sự cố trong một phạm vi nhỏ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống xử lý giao dịch đáng tin cậy ngay cả khi gặp sự cố.

Practical Methods for Programming Self-Study

Học tự lập trình dựa trên dự án thực tế và đọc code của người khác. …

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm cao trong ngành phần mềm. Tac giả lấy ví dụ về một dự án có tới 37 dịch vụ độc lập, mỗi dịch vụ được triển khai trong container và kết nối qua API REST/gRPC. Nguyên nhân kỹ thuật là xu hướng tách hệ thống quá sớm mà không xác định rõ ranh giới nghiệp vụ, dẫn đến sự dư thừa trong quản lý cấu hình, giám sát và truy vết lỗi. Hệ quả là tăngภาระ vận hành, độ trễ giao tiếp giữa dịch vụ và khó duy trì tính nhất quán dữ liệu, khiến đội ngũ tiêu tốn nhiều thời gian cho DevOps thay vì phát triển tính năng. Bài học là trước khi quyết định chuyển sang microservices, cần đánh giá độ phức tạp miền vấn đề, cân nhắc sử dụng monolith mô-đun hoặc các dịch vụ có kích thước vừa phải, và chỉ mở rộng khi có bằng chứng thực tế về nhu cầu mở rộng và đội ngũ có khả năng vận hành.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng kiến trúc microservices không phải là thước đo trình độ kỹ năng hay kinh nghiệm senior thực sự.