#backend

Video Encoding for the Web in 2026: Part 2: Methodology and Tooling

This is Part 2; see Part 1 for an introduction. Methodology My big goal here is to be able to repeatably measure how well various video encoder settings work against the types of videos that I care about. In 2025, I took a single 1080p test video1Included as deception1, below. and ran around a thousand tests against it to see how well various H.265 encoding options worked. This time, I wanted to test against multiple videos and multiple encoders to get a much wider view of encoding performance. Before I started this, I wanted to improve my tooling so I wasn’t wasting time or measuring the wrong thing.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

Video Encoding for the Web in 2026: Part 1: Introduction

Roughly 18 months ago, I started working on streaming video from this site. The web side of that is fairly easy — use Shaka Player or similar to handle the JavaScript for playback, and serve up a bunch of .mp4 files with a DASH manifest. You end up with a lot of bytes, but very little actual complexity. They’re all just files that any web server can serve. The hard part turned out to be creating the video files. The problem was (and is) that there are too many choices that need to be made. You need to pick a set of resolutions to serve, you need to pick a set of codecs to support, and then you need to configure each codec at each resolution to get reasonable quality at a reasonable bitrate. None of the choices that need to be made here have a simple, correct answer. Everything ends up involving tradeoffs. This is the first of a set of 7 or 8 posts that aim to explain the tradeoffs, explain the choices that I’ve made for them, offer the data behind the choices, and then try to provide guidance and tools so you can make your own choices. Here’s what I’m planning on posting over the next few weeks: Part 1: Introduction (this post) Part 2: Methodology and Tooling Part 3: H.264 Part 4: H.265 Part 5: AV1 Part 6: Hardware vs Software encoding Part 7: Source Formats and Encoding Quality I may also add another post comparing encoding time on various platforms, depending on how much energy I’m willing to put into it.

Introducing the (blazing fast!) native TCP client for .NET

ClickHouse vừa giới thiệu native TCP client cho .NET giúp tăng tốc độ đọc và insert dữ liệu với số lần phân bổ bộ nhớ ít hơn. API cột (columnar APIs) và hỗ trợ POCO giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn so với HTTP truyền thống. Client mới này giảm đáng kể chi phí CPU và bộ nhớ nhờ loại bỏ các lớp trung gian không cần thiết. Nếu bạn đang làm việc với ClickHouse trên .NET, việc chuyển sang native TCP client sẽ mang lại hiệu suất vượt trội, đặc biệt với các operation đọc/ghi hàng loạt.

Client TCP native của ClickHouse cho .NET mang lại hiệu suất vượt trội với API cột và hỗ trợ POCO giúp tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng của bạn.

gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho microservices. Nguyên nhân kỹ thuật: REST dựa trên HTTP/JSON trong khi gRPC sử dụng Protocol Buffers và HTTP/2, mang lại hiệu suất tốt hơn. Hệ quả: Cách phân chia này tạo ra sự lựa chọn sai lầm vì cả hai đều có thể được sử dụng linh hoạt trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều đáng học: Buf cho thấy chúng ta nên cân nhắc dựa on yêu cầu thực tế như hiệu suất, ngôn ngữ và công cụ hỗ trợ thay vì chỉ dựa trên kiến trúc hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về lựa chọn công nghệ API, vượt ra ngoài so sánh bề mặt gRPC và REST để tìm giải pháp phù hợp nhất cho từng ngữ cảnh cụ thể.

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng ảo này, hiện tượng AI hallucination đang xảy ra trong ứng dụng RAG. Nguyên nhân kỹ thuật là do layer retriever trong kiến trúc RAG không xác thực được thông tin trước khi tạo câu trả lời, dẫn đến mô hình language model tạo ra dữ liệu bịa đặt. Hệ quả nghiêm trọng là ứng dụng có thể trả về kết quả truy vấn dựa trên cấu trúc dữ liệu không tồn tại, gây sai lệch thông tin. Để ngăn chặn vấn đề này, lập trình viên nên implement thêm validation layer sau khi retriever và trước khi language model, sử dụng kỹ thuật query validation để đảm bảo truy vấn chỉ thực thi trên các schema đã được xác thực.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và ngăn chặn hiện tượng AI tạo ra dữ liệu không tồn tại và truy vấn sai.

CAP Theorem and PACELC Explained in Plain English

CAP Theorem xác định rằng trong distributed system chỉ có thể đảm bảo tối đa hai trong ba yếu tố Consistency, Availability, và Partition Tolerance. PACELC mở rộng CAP bằng cách thêm việc phải chọn giữa latency và consistency khi không có partition. Các hệ thống lớn như Amazon Dynamo và Google Bigtable đã chọn Availability và Partition Tolerance với trade-off là eventual consistency. Ngược lại, các hệ thống như Apache Zookeeper và Google Spanner ưu tiên Consistency ngay cả khi ảnh hưởng đến Availability trong trường hợp network partition. Việc hiểu rõ hai định lý này giúp lập trình viên đưa ra quyết định thiết kế phù hợp dựa trên yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ các sự đánh đổi trong hệ thống phân tán qua CAP và PACELC để thiết kế ứng dụng hiệu quả.

Announcing DuckDB 1.5.6

DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. Bản cập nhật này tập trung vào tối ưu hóa truy vấn SQL và cải thiện hiệu suất khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Phiên bản mới này sửa lỗi liên quan đến window functions và cải thiện hiệu suất khi sử dụng JOIN operation. Các nhà phát triển làm việc với analytical workloads sẽ thấy hiệu năng cải thiện đáng kể, đặc biệt khi xử lý data partitioning. Nếu bạn đang sử dụng DuckDB cho xử lý dữ liệu offline hoặc embedded analytics, bản cập nhật này đáng để xem xét nâng cấp.

Phiên bản DuckDB 1.5.6 mang lại những cải tiến hiệu năng và sửa lỗi quan trọng mà lập trình viên cần biết để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.

MariaDB Enterprise Platform 2027 Adds AI Agent Capabilities

MariaDB introduces four new tools to Enterprise Platform 2027 including AI Retrieval and Semantic Cache to streamline database agent development and reduce costs.

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

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.

Why DuckDB 2.0 is faster

DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.

DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.

Why use ORMs if LLMs write code?

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.

gRPC-Rust Roadmap

Đội ngũ gRPC-Rust vừa hoàn thành bản preview phía client và đang chuẩn bị cho các bước phát triển tiếp theo. Họ cần giải quyết các vấn đề về tính ổn định của API, tích hợp hoàn toàn với mô hình async/await của Rust và nâng cấp lớp mã hoá TLS dựa trên thư viện native-tls. Khi các tính năng này ổn định, nhà phát triển sẽ có thể xây dựng dịch vụ gRPC hoàn toàn bằng Rust mà không cần phụ thuộc vào bản triển khai C++, giảm latency và tối ưu hoá sử dụng bộ nhớ. Dự án cho thấy giá trị của việc phát hành preview sớm để thu thập phản hồi cộng đồng trước khi khóa API, giúp giảm nguy cơ thay đổi phá vỡ sau này. Lộ trình cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì sự tương thích ngược với protobuf và cung cấp công cụ codegen tự động qua tonic-build.

Bài này cung cấp lộ trình phát triển tiếp theo của gRPC-Rust giúp lập trình viên nắm định hướng công nghệ và lên kế hoạch phát triển hệ thống hiệu quả.

gRPC-Web Failed the Web · Buf

gRPC-Web được ra đời để cho phép các ứng dụng trình duyệt gọi dịch vụ gRPC mà không cần thay đổi máy chủ, nhưng nó dựa trên việc mã hóa lại payload và thường yêu cầu một proxy như Envoy để chuyển đổi giữa HTTP/1.1 của trình duyệt và HTTP/2 của máy chủ. Vì trình duyệt không hỗ trợ nguyên bản HTTP/2, gRPC-Web buộc phải sử dụng định dạng mã hóa đặc biệt và thường chỉ hỗ trợ gọi unary, khiến các tính năng streaming của gRPC bị hạn chế hoặc mất đi. Điều này dẫn đến độ trễ tăng lên, kích thước gói tin lớn hơn và khiến trình duyệt trở thành khách hàng hạng hai so với các client gốc sử dụng gRPC qua HTTP/2. Bài viết gợi ý thay vào đó các nhà phát triển nên cân nhắc sử dụng giao thức RPC gốc cho web như ConnectRPC hoặc tRPC, hoặc đơn giản là REST/GraphQL khi không cần các tính năng streaming mạnh mẽ của gRPC. Bài học là khi chọn RPC cho ứng dụng web, ưu tiên những giải pháp không cần proxy và không làm thay đổi semantics của giao thức gốc để tránh những Overshoot về hiệu suất và tính năng.

Đọc bài này để hiểu cách gRPC-Web đã bị hạn chế trong môi trường web so với gRPC truyền thống, và tìm hiểu về những lỗ hổng về an toàn và hiệu suất, cùng so sánh với các giải pháp RPC phù hợp hơn cho web như Protocol Buffers Web để tối ưu hóa ứng dụng web hiện đại.

Postgres's implicit transactions

PostgreSQL mặc định bọc mỗi câu lệnh trong một giao dịch riêng khi không có BEGIN…COMMIT rõ ràng. Tuy nhiên, khi gửi nhiều câu lệnh trong một chuỗi truy vấn đơn (thông qua PQexec hoặc các hàm plpgsql) hoặc sử dụng các tiện ích như COPY và CREATE INDEX CONCURRENTLY, máy chủ sẽ ẩn ý tạo một giao dịch duy nhất bao gồm tất cả các câu lệnh đó. Điều này có thể dẫn đến việc giữ khóa lâu hơn, tiêu thụ ID giao dịch tăng nhanh và làm khó khăn việc rollback một phần công việc khi lỗi xảy ra. Do đó, lập trình viên cần kiểm tra xem ứng dụng của mình có vô tình nhóm nhiều câu lệnh vào một giao dịch ngầm không và cân nhắc sử dụng BEGIN…COMMIT cụ thể khi cần kiểm soát granularity. Theo dõi pg_stat_activity để phát hiện các giao dịch mở dài hạn cũng là biện pháp phòng ngừa tốt.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách Postgres tự động tạo giao dịch nhiều câu lệnh, tránh lỗi và tối ưu hiệu năng.

DumboDB: Now with More Mongo!

MongoDB and Git had a baby, and it's named Dumbo. This week we are rolling out a bunch of new features to increase our compatibility with Mongo!

Doltgres databases are now supported on DoltHub

DoltHub hiện đã hỗ trợ cơ sở dữ liệu Doltgres, cho phép bạn sử dụng DoltHub làm remote cho các database này. Người dùng có thể push, pull và clone dữ liệu từ local Doltgres lên DoltHub một cách dễ dàng. Sau khi đồng bộ, bạn có thể xem và chỉnh sửa dữ liệu trực tiếp qua giao diện người dùng của DoltHub. Đây là tính năng quan trọng giúp cộng đồng Doltgres dễ dàng chia sẻ và hợp tác trên các database phiên bản hóa.

Bài viết này giúp bạn biết cách sử dụng DoltHub làm remote cho Doltgres databases, đơn giản hóa việc quản lý và chia sẻ dữ liệu.

Node.js — Check out the New Node.js API Documentation Preview

Node.js là môi trường runtime JavaScript miễn phí, mã nguồn mở, đa nền tảng, cho phép lập trình viên tạo máy chủ, ứng dụng web, công cụ dòng lệnh và script.

Là người phát triển Node.js, bạn nên đọc để cập nhật về các tính năng mới nhất trong API tài liệu, giúp tối ưu hiệu suất, bảo mật và mở rộng khả năng xây dựng ứng dụng JavaScript một cách hiệu quả hơn.

MySQL Best Practice : not using date / time types, nor ENUM

Người thực hành MySQL khuyên không nên dùng các kiểu dữ liệu phức tạp như TIMESTAMP, DATE/TIME hay ENUM, thay vào đó nên dùng các kiểu số đơn giản hơn. Việc sử dụng ENUM gặp vấn đề khi xóa giá trị buộc phải rebuild toàn bộ bảng, cùng lỗi MySQL khiến MIN()/MAX() hoạt động không nhất quán trên ENUM.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro về hiệu suất, tính bảo trì và tính nhất quán khi sử dụng các kiểu dữ liệu phức tạp như ENUM và TIMESTAMP trong MySQL, mà thay vào đó có thể áp dụng các giải pháp đơn giản và đáng tin cậy hơn.

DoltLite on DoltHub

DoltLite databases are now supported on DoltHub!

A Preview of DuckDB v2.0

DuckDB phiên bản 2.0 dự kiến ra mắt vào mùa thu năm nay với nhiều tính năng mới nổi bật như hỗ trợ chạy dưới dạng server, triggers, kiểu dữ liệu VARIANT, I/O bất đồng bộ, SQL parser mới, định dạng lưu trữ cải tiến cùng nhiều cải tiến khác.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách DuckDB v2.0 nâng cấp hiệu suất và tính linh hoạt cho các ứng dụng xử lý dữ liệu, từ việc chạy như một server đến hỗ trợ các tính năng mới như biến đổi dữ liệu trong SQL và lưu trữ hiệu quả hơn.

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.

We Switched From REST to gRPC for the Performance, Got It, and Then Spent a Year Fighting Everything That Used to Be Trivial. Two Years of Running Both Taught Me the Real Tradeoff.

Chuyển từ REST sang gRPC vì hiệu năng, nhưng sau đó phải mất một năm khắc phục những vấn đề vốn dễ dàng trước đây. Sau hai năm vận hành song song, tác giả nhận ra sự đánh đổi thực sự giữa hai công nghệ này.

Đọc bài này để hiểu rõ những nhược điểm không ngờ khi chuyển từ REST sang gRPC, giúp bạn tránh những quyết định kỹ thuật không cân bằng giữa hiệu suất và sự phức tạp thực tế trong dự án thực tế.

MQTT delivered the message. Did the database commit?

A runnable MQTT crash/reconnect example shows why a database commit needs a durable event key. Compare a naive counter with atomic SQLite deduplication.

Protobuf in Python and TypeScript is actually good now

Bối cảnh: Buf phát triển thư viện Protobuf và Connect cấp cao cho TypeScript và Python thay vì vá runtime hiện có. Nguyên nhân kỹ thuật: Các thư viện gốc có vấn đề về hiệu năng (TypeScript: 4.5MB bundle size so với Buf 1.1MB), API phức tạp và thiếu support cho ES modules. Hệ quả: Buf cung cấp trải nghiệm developer tốt hơn với API trực quan, hiệu năng cao và hỗ trợ TypeScript đầy đủ. Điều đáng học: Việc xây dựng từ nền tảng cho phép tạo giải pháp tối ưu và đáng tin cậy hơn là vá các vấn đề cố hữu của hệ thống cũ.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Buf thiết kế lại các thư viện Protobuf cho Python và TypeScript từ đầu, thay vì chỉ bổ sung vào các phiên bản hiện có của Google, giúp cải thiện hiệu suất, tính tương thích và tính mở rộng cho ứng dụng hiện đại.

Tradeoffs in Every System

Mỗi quyết định kỹ thuật đều bao hàm sự đánh đổi (tradeoff), tức là tối ưu một thuộc tính này thường đi kèm chi phí cho thuộc tính khác trong hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân tích và cân nhắc những tradeoff cơ bản trong thiết kế hệ thống, từ đó tránh những quyết định đơn giản hóa mà có thể gây ra chi phí lâu dài về hiệu suất, bảo trì hoặc mở rộng.

Announcing DuckDB 1.5.5

Phiên bản DuckDB 1.5.5 vừa được phát hành với các bản sửa lỗi và cải thiện hiệu suất.

Nếu bạn làm việc với cơ sở dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu, DuckDB 1.5.5 là phiên bản mới nhất giúp tối ưu hóa hiệu suất và sửa lỗi trong các nhiệm vụ xử lý lớn, đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu lớn và các thao tác SQL phức tạp.

Announcing DuckDB 1.5.4 Variegata

DuckDB phiên bản 1.5.4 (Variegata) vừa ra mắt với nhiều bản sửa lỗi quan trọng, tối ưu hiệu năng và vá lỗ hổng bảo mật. Phiên bản này cải thiện xử lý JSON, sửa lỗi crash nghiêm trọng như double free trong Arrow GeoArrow CRS, đồng thời bổ sung tùy chọn giao diện dòng lệnh (CLI) dark/light mode. Nhóm phát triển cũng hé lộ kế hoạch phát hành DuckDB 2.0.0 vào mùa thu sắp tới.

Lập trình viên cần đọc bài này để cập nhật về các cải tiến mới trong DuckDB, đặc biệt là các sửa lỗi quan trọng về kết hợp dữ liệu, xử lý JSON, và hiệu suất—điều này sẽ giúp họ tối ưu hóa các ứng dụng xử lý dữ liệu lớn và tăng tính ổn định cho hệ thống.

Postgres Changes gets AND filters, new operators, and column selection

Postgres Changes giờ đây hỗ trợ kết hợp bộ lọc bằng toán tử AND, hỗ trợ nhiều toán tử so sánh hơn, và cho phép chọn lọc cột cụ thể trong payload.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa và kiểm soát hiệu suất của Change Data Capture (CDC) trong PostgreSQL bằng cách áp dụng các điều kiện AND, các toán tử mới và chọn chỉ những cột cần thiết, giúp giảm tải dữ liệu và cải thiện hiệu quả xử lý trong ứng dụng.

APIs Are 100x More Important Than Five Years Ago, and Still Uncool

APIs ngày nay quan trọng gấp 100 lần so với 5 năm trước nhưng vẫn bị coi nhẹ, bởi chúng hoạt động âm thầm như hệ thống ống nước cho đến khi xảy ra sự cố.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách API không chỉ là công cụ cơ bản mà còn là cầu nối quyết định tốc độ phát triển ứng dụng, bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống hiện đại.

Pessimistic Locking in Laravel Eloquent with refreshForUpdate()

Trong các phiên bản Eloquent trước Laravel 13.27, việc lấy pessimistic lock thường yêu cầu truy vấn lại model bằng primary key sau khi gọi lockForUpdate(). Laravel 13.27 giới thiệu phương thức refreshForUpdate() để tải lại instance hiện tại trong cùng một transaction mà không cần thực hiện truy vấn SELECT mới. Khi dùng lockForUpdate() rồi gọi refreshForUpdate(), Eloquent sẽ chạy một truy vấn SELECT ... FOR UPDATE dựa trên các giá trị hiện tại của model, giữ lock và đồng bộ trạng thái attributes. Điều này giảm thiểu số lượng query và tránh nguy cơ mất lock do thay đổi primary key giữa hai truy vấn. Đối với các tác vụ cần xử lý đồng thời như cập nhật tồn kho hoặc xử lý thanh toán, sử dụng refreshForUpdate() giúp code ngắn gọn hơn và an toàn hơn.

Laravel 13.27 giới thiệu refreshForUpdate() giúp bạn lấy lại mô hình dưới lockForUpdate() mà không cần phải truy vấn lại bằng khóa chính.

Agents Don't Magically Understand Your API

Hiện nay có quan niệm sai lầm rằng AI đã giải quyết được những khó khăn khi làm việc với APIs. Theo đó, chỉ cần sử dụng một agent (tác nhân AI) là có thể tương tác với hệ thống API một cách tự động.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi hứa hẹn "AI tự động hóa" mà thực tế vẫn còn nhiều rắc rối về định nghĩa, lỗi, và sự phụ thuộc vào các API phức tạp mà không có giải pháp đơn giản.

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider Running Snowflake in the Agent Era, Part 3 of 4. The cost_center tag from Part 1 finally earns its keep, and I learn …

MQTT Doesn't Have Message Queues. Inside the 2-Byte Protocol Powering Modern IoT.

A visual, 10-minute architectural deep dive into MQTT. Learn how the 2-byte binary wire protocol, QoS 0/1/2 handshakes, topic trees, Last Will and Testament, and MQTT v5 Shared Subscriptions actually deliver IoT telemetry under the hood. Tagged with iot, networking, architecture, mqtt.

Neon Functions: backend logic next to your data

Neon Functions là giải pháp compute serverless tích hợp trực tiếp vào nhánh (branch) Neon, giúp triển khai logic backend ngay cạnh dữ liệu.

Lập trình viên backend nên đọc bài này để khám phá cách Neon Functions tích hợp logic máy chủ trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và giảm thiểu việc quản lý các dịch vụ máy chủ tách biệt.

Small Talk with Ulises Olave, CTO and Co-Founder of Fitia

Fitia, một ứng dụng dinh dưỡng đã đạt 10 triệu người dùng, đòi hỏi đội ngũ nhỏ phải liên tục cập nhật công nghệ AI để cạnh tranh. Ulises Olave, CTO đồng sáng lập, nhấn mạnh việc sử dụng React Native và serverless architecture giúp đội ngũ tinh gọn vẫn có thể xây dựng sản phẩm quy mô lớn. Áp lực từ các đối thủ lớn buộc Fitia phải liên tục cải tiến thuật toán cá nhân hóa với tỷ lệ tương tác người dùng cao tới 65%. Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quan trọng về việc cân bằng giữa đổi mới công nghệ và duy trì ổn định hệ thống khi quy mô mở rộng.

Bài này tiết lộ chiến lược giúp đội ngũ nhỏ xây dựng ứng dụng dinh dưỡng cho 10 triệu người dùng và duy trì tốc độ phát triển với AI.

Doltgres 1.0 Coming August 6th

Doltgres, cơ sở dữ liệu tương thích PostgreSQL với tính năng kiểm soát phiên bản kiểu Git, sẽ ra mắt phiên bản 1.0 vào ngày 6 tháng 8. Phiên bản này tập trung vào tính chính xác (99% tuân thủ SQL Logic Test), ổn định định dạng lưu trữ, hiệu năng (trong phạm vi 3x PostgreSQL), và tương thích rộng rãi với các ORM, thư viện và công cụ phổ biến. Các tính năng bổ sung như workflow remote push/pull, giao thức nhân bản riêng cho thiết lập HA, cùng garbage collection tự động cũng đang được hoàn thiện. Nhóm phát triển kêu gọi người dùng thử nghiệm Doltgres trên workload thực tế và báo cáo lỗi trước khi ra mắt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres kết hợp cơ sở dữ liệu PostgreSQL với hệ thống quản lý phiên bản Git, giúp phát triển ứng dụng trở nên hiệu quả hơn với tính ổn định, tương thích ORM và khả năng mở rộng cho các dự án lớn.

Supabase Compute: run your agents inside your project

Supabase Compute đang ở giai đoạn private alpha cho phép chạy agents và background jobs trực tiếp trong Supabase project. Giải pháp này khắc phục vấn đề về độ trễ network khi phải gọi đến các external services. Việc agents chạy bên trong database giúp giảm latency tới 90% so với các phương án truyền thống. Bạn có thể sử dụng JavaScript, Python, TypeScript và các ngôn ngữ khác để viết agents ngay trong Supabase dashboard. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng cần xử lý tác vụ nền hoặc AI agents với độ trễ thấp, Supabase Compute là công nghệ đáng để xem xét.

Supabase Compute giúp bạn chạy các tác vụ nền và agent trực tiếp trong dự án Supabase của mình.

Why I haven’t run my databases on Kubernetes

Bài viết phân tích và bác bỏ những lo ngại phổ biến khi chạy cơ sở dữ liệu trên Kubernetes như quản lý workloads stateful, an toàn dữ liệu khi pod/node gặp sự cố, hiệu suất overhead và độ phức tạp vận hành. Tác giả cho rằng Kubernetes đã trưởng thành với StatefulSets, PersistentVolumes, CSI cùng Operators giúp tự động hóa các thao tác Day-2 phức tạp, khiến hầu hết các phản đối trước đây không còn hợp lệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes hiện đại đã giải quyết những lo ngại truyền thống về quản lý cơ sở dữ liệu, từ việc bảo mật dữ liệu trong các sự kiện thất bại đến tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa các công việc vận hành phức tạp.

FFmpeg fixes PixelSmash flaw in widely used video decoder

Lỗ hổng ghi vượt giới hạn heap (CVE-2026-8461) có tên PixelSmash được phát hiện trong bộ giải mã MagicYUV của FFmpeg, ảnh hưởng đến nhiều ứng dụng sử dụng libavcodec như Kodi, OBS Studio, Nextcloud, PhotoPrism, Emby và Jellyfin. FFmpeg 8.1.2 đã vá lỗ hổng này, có thể gây RCE hoặc từ chối dịch vụ tùy thuộc vào điều kiện hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này vì PixelSmash là lỗ hổng nghiêm trọng trong FFmpeg, có thể dẫn đến tấn công xâm nhập từ xa (RCE) hoặc cản trở hoạt động của ứng dụng sử dụng libavcodec, từ các nền tảng như Kodi đến hệ thống quản lý media như Jellyfin, ảnh hưởng đến cả hệ thống của bạn nếu không được cập nhật.