Topic

#devops

Latest developer news about devops, summarized in Vietnamese by AI.

Medium144 Hot5 min13 d agoAI

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.

#devops

Thomas Thornton26 Hot12 min5 d agoAI

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

Đo lường hiệu quả của AI-assisted engineering chỉ dựa trên hoạt động (như người dùng tích cực, token usage, dòng code sinh ra) là chưa đủ, cần tập trung vào kết quả thực tế thay vì khối lượng công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả thực sự của AI trong việc hỗ trợ công việc, thay vì chỉ dựa vào số liệu hoạt động bề ngoài, giúp họ tối ưu hóa cách sử dụng công cụ AI để tạo ra kết quả thực tế và tiết kiệm thời gian hiệu quả hơn.

#devops #github #productivity

Medium65 Hot4 min19 d agoAI

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự cố sản xuất thực tế tôi mới thực sự hiểu ý nghĩa của nó.

Lập trình viên nên đọc bài này vì chỉ biết hiểu lý thuyết về Kubernetes là như đọc một bản đồ xe hơi mà chưa từng lái xe thực tế—hàng loạt tình huống sản xuất thực tế sẽ lộ ra những lỗ hổng khi chỉ biết nhớ chứ không biết tìm hiểu bản chất của nó.

#devops #kubernetes

InfoQ1 Hot4 min2 d agoAI

AI Is Transforming Incident Response - but the Hardest Problems May Still Belong to Humans

AI đang thay đổi cách các nhóm kỹ thuật ứng phó sự cố sản xuất, hỗ trợ tóm tắt kênh sự cố, phân tích code lạ và đề xuất biện pháp khắc phục. Tuy nhiên, những vấn đề phức tạp nhất vẫn đòi hỏi sự can thiệp của con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa và hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp trong quản lý sự cố, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả, đồng thời nhận diện những vấn đề vẫn đòi hỏi sự sáng tạo và quyết đoán của con người trong lĩnh vực kỹ thuật.

#devops #ai-agents

freeCodeCamp45 Hot14 min25 d agoAI

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra thường xuyên, gây rắc rối khi triển khai sản phẩm thực tế do sự khác biệt môi trường phát triển và sản xuất.

Những lỗi không dự kiến do môi trường khác nhau gây ra có thể khiến dự án bị trì hoãn hoặc phá hủy, và bài viết này sẽ giúp bạn tránh những rắc rối này bằng cách hiểu rõ cách kiểm tra và chuẩn hóa môi trường để đảm bảo code hoạt động ổn định từ đầu.

#devops #docker #cicd

Dynatrace1 Hot9 min3 d agoAI

Why AI agents need an AI lakehouse in the modern enterprise

Mô hình AI lakehouse đang nổi lên nhằm hợp nhất dữ liệu và cung cấp ngữ cảnh ngữ nghĩa, nhưng hầu hết giải pháp hiện nay thiếu khả năng xử lý thời gian thực và tính linh hoạt.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng một hệ thống xử lý dữ liệu linh hoạt, đồng bộ hóa từ các nguồn đa dạng, giúp xây dựng mô hình AI hiệu quả hơn bằng cách kết hợp dữ liệu thực tế thời gian thực và ngữ nghĩa rõ ràng.

#devops #ai-agents #observability

Medium27 Hot8 min25 d agoAI

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Tháng Bảy, các ứng dụng Rails và backend ổn định (calm backends) lại được đánh giá cao về mặt văn hóa, trong khi những "Fashion Stacks" phải trả tiền cho chế độ trực (on-call) dù không thực sự cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các stack truyền thống (như Ruby on Rails) vẫn chiếm ưu thế trong các công việc đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất cao, trong khi các stack "trang trí" (mới) chỉ được ưu tiên khi cần giải quyết vấn đề cấp bách ngay lập tức.

#devops #architecture

OpenTelemetry23 Hot6 min24 d agoAI

Announcing v1 of OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation

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.

#devops #golang

Grafana Labs44 Hot13 min1 mo agoAI

Tempo 3.0 release: a new architecture for scale and lower TCO, TraceQL metrics GA, and more

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.

#devops

XDA Developers21 Hot4 min1 mo agoAI

I stopped self-hosting these 4 services after realizing maintenance wasn't worth it

Người viết ngừng tự lưu trữ 4 dịch vụ gồm máy chủ nhạc (thay bằng Spotify), website/hosting cá nhân, email (do vấn đề giao hàng) và quản lý mật khẩu (chuyển sang dịch vụ quản lý) vì chi phí bảo trì không tương xứng lợi ích. Họ vẫn duy trì homelab với AI cục bộ, quản lý tài liệu, media server và note-taking, nhưng phân biệt rõ ràng giữa dịch vụ đáng duy trì và không.

Bạn nên đọc bài này để học cách phân biệt rõ ràng giữa các dịch vụ tự chủ động cần duy trì trong homelab với những dịch vụ chỉ mang giá trị tạm thời, giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng cho việc phát triển và tối ưu hóa.

#devops #self-hosting

Spacelift1 Hot19 min10 d agoAI

Where Do AI Agents Fit in CI/CD Pipelines?

AI agents đóng vai trò quan trọng trong CI/CD pipelines thông qua khái niệm "agentic CI/CD", giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình triển khai phần mềm. Các ứng dụng phổ biến bao gồm kiểm thử tự động, phát hiện lỗi, quản lý cấu hình và phản hồi sự cố theo thời gian thực. Mặc dù mang lại hiệu quả cao và giảm thiểu lỗi thủ công, nhưng cũng đặt ra thách thức về bảo mật, đặc biệt là trong việc quản lý quyền truy cập và dữ liệu nhạy cảm.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa các giai đoạn CI/CD, từ việc tối ưu hóa tự động hóa đến giải quyết các thách thức an toàn khi tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình phát triển.

#security #devops

Medium3 Hot5 min18 d agoAI

Before Docker and Kubernetes: The DevOps Fundamentals Everyone Should Learn

Trước khi đến với Docker và Kubernetes, những kỹ sư DevOps giỏi nhất là những người nắm vững những nguyên tắc cơ bản của DevOps.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng nền tảng vững chắc về cách thức hợp tác, tự động hóa và quản lý hệ thống—chứ không chỉ là học kỹ thuật container hóa, mà là biết làm sao vận hành và tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng trong môi trường thực tế.

#devops #docker #networking

OctopusDeploy2 Hot4 min17 d agoAI

Inside Platform Engineering with Joep Piscaer

Joep Piscaer, lãnh đạo kỹ thuật tại Portainer, nhấn mạnh rằng quyết định tối ưu trong nền tảng kỹ thuật thường là không thêm bất kỳ công cụ mới nào. Ông cảnh báo về việc lạm dụng các giải pháp CNCF, dẫn đến nợ vận hành lâu dài, đồng thời khuyến nghị duy trì đội ngũ platform nhỏ (dưới 8 người) để tập trung vào nhu cầu người dùng thay vì viết code. Sự phát triển của AI-assisted coding cũng thay đổi đối tượng người dùng nền tảng, khi doanh nghiệp giờ đây tự xây dựng công cụ và chỉ cần URL, không còn quan tâm đến độ phức tạp của Kubernetes.

Bài viết này là nguồn tư liệu quan trọng để lập trình viên hiểu cách xây dựng nền tảng hiệu quả hơn bằng cách tránh sự phức tạp không cần thiết, từ đó tiết kiệm thời gian và năng lượng cho việc phát triển và duy trì hệ thống trong tương lai.

#devops #platform-engineering

JetBrains1 Hot2 min12 d agoAI

The State of CI/CD 2026 Survey Is Now Open

Cuộc khảo sát về trạng thái CI/CD năm 2026 hiện đã mở, người tham gia có cơ hội giành thẻ quà tặng Amazon trị giá 100 USD.

Lập trình viên nên tham gia khảo sát này để hiểu xu hướng phát triển CI/CD trong tương lai, giúp họ dự đoán công nghệ mới sẽ ảnh hưởng đến quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng của mình.

#devops #cicd #jetbrains

OpenTelemetry1 Hot11 min12 d agoAI

We broke the OTel demo

Bản demo OpenTelemetry (OTel) vừa trải qua thay đổi cấu trúc lớn, khiến nhiều chức năng cũ không hoạt động, tên thuộc tính thay đổi và dashboard tùy chỉnh bị hỏng. Những điều chỉnh này là cần thiết nhưng gây bất tiện cho người dùng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách OTel Demo đã cập nhật lại cơ chế triển khai mới, giúp tránh tình trạng lỗi do thay đổi cấu trúc không được thông báo đầy đủ, từ đó tối ưu hóa cách tích hợp và sử dụng OpenTelemetry trong dự án của mình.

#devops #observability #opentelemetry

Inside Rust Blog7 Hot1 min1 mo agoAI

1.96.1 pre-release testing

Bản Rust 1.96.1 đang trong giai đoạn tiền phát hành, dự kiến ra mắt vào 30/6. Nhà phát triển có thể thử nghiệm phiên bản này bằng lệnh rustup kèm biến môi trường RUSTUP_DIST_SERVER. Phản hồi có thể gửi qua diễn đàn internals hoặc GitHub issue về quy trình tiền phát hành.

Lập trình viên nên đọc để khám phá những cải tiến mới trong phiên bản sắp ra mắt của Rust, giúp tối ưu hiệu suất và tính bảo mật cho dự án của mình trước khi áp dụng trong sản phẩm thực tế.

#devops #rust Source

Medium1 Hot7 min19 d agoAI

Stop Averaging Percentages: The Metric Bug That Made My Weekly Report Lie

Bài viết chỉ ra lỗi sai phổ biến khi tính trung bình các tỷ lệ phần trăm (percentages) trong báo cáo, dẫn đến kết quả không chính xác so với dữ liệu gốc.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lỗi phổ biến khi tính trung bình phần trăm—có thể gây ra sai lệch dữ liệu nghiêm trọng trong phân tích và quyết định kinh doanh.

#devops #sql #data-analysis

freeCodeCamp1 Hot36 min12 d agoAI

How to Build an Automated Workload Model for Peak Readiness

Bài viết hướng dẫn xây dựng mô hình workload tự động nhằm chuẩn bị sẵn sàng cho giai đoạn cao điểm, giúp giải quyết vấn đề phân tích dữ liệu từ APM tool để xác định số lượng virtual users phù hợp trong load test.

Một lập trình viên cần đọc bài này để học cách xây dựng mô hình tự động hóa tải công việc để dự đoán hiệu suất peak mà không phải phụ thuộc vào dữ liệu thủ công từ các công cụ giám sát, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai số trong việc lên kế hoạch cho các bài kiểm tra tải.

#devops #java

Medium1 Hot8 min21 d agoAI

Security and SRE Aren’t Side Quests Anymore. They’re Where the Money Went

Việc đầu tư vào bảo mật (Security) và kỹ sư vận hành hệ thống (SRE) không còn là ưu tiên phụ mà đã trở thành lĩnh vực thu hút nhiều ngân sách trong ngành công nghệ. Các vị trí liên quan ngày càng được săn đón trên thị trường lao động.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phát triển sự quan trọng của an toàn và SRE không chỉ là chi phí bổ sung mà là nguồn thu nhập mới trong thị trường công nghệ ngày càng cạnh tranh.

#security #devops

The New Stack1 Hot5 min14 d agoAI

5 ways SRE AI agents are set to augment human capabilities

Các tác nhân AI dành cho SRE (Site Reliability Engineering) giúp kỹ sư chuyển từ công việc thủ công sang quản lý vận hành số chủ động và ra quyết định chiến lược.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI hỗ trợ tự động hóa công việc lặp đi lặp lại, giúp họ tập trung vào những nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn trong quá trình phát triển phần mềm.

#devops #infrastructure #ai-agents

Medium1 Hot22 min17 d agoAI

Putting Agentic Ops into context: the Evolution of Operational Tools over the past 40 years

Bài viết của Brian Grant trên ITNEXT điểm lại sự tiến hóa của các công cụ vận hành (operational tools) trong 40 năm qua, đặc biệt là sự nổi lên của Agentic Ops trong quản lý hệ thống tự động và chủ động.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ vận hành (ops) đã phát triển từ những công cụ cơ bản đến các hệ thống tự động hóa thông minh, giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu quả trong việc triển khai và vận hành ứng dụng.

#devops #kubernetes

InfoQ1 Hot3 min17 d agoAI

Expedia Uses AI Driven Service Telemetry Analyzer to Accelerate Incident Investigation

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.

#devops #llm

Medium1 Hot6 min19 d agoAI

I Built a Multi-Agent AI System with Agent Protocols. Debugging It Was Harder Than Building It.

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.

#devops #ai-agents

Datadog1 Hot6 min19 d agoAI

Use OpenTelemetry-native observability with Datadog from ingestion to investigation

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.

#devops #kubernetes

Medium1 Hot8 min20 d agoAI

Configuring and Resolving Server Failures: Practical Linux & Automation Lessons

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế về cấu hình và khắc phục lỗi máy chủ trong môi trường Linux, tập trung vào các bài học hữu ích về DevOps và tự động hóa. Tác giả chia sẻ cách tiếp cận thực tế thay vì chỉ dựa vào tài liệu lý thuyết.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách tự động hóa và quản lý các vấn đề server trên Linux một cách hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng giải quyết vấn đề và tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng.

#devops #linux

Medium1 Hot17 min21 d agoAI

I Had One Week to Learn Kubernetes. So I Typed It Into an Online Course Generator.

Tác giả có một tuần để học Kubernetes nên đã nhập yêu cầu vào một công cụ tạo khóa học trực tuyến. Kết quả trả về là một khóa học đầy đủ gồm 10 bài học với phòng thí nghiệm tương tác và hình ảnh minh họa.

Nếu bạn đang tìm cách học Kubernetes nhanh chóng và hiệu quả, bài viết này cho thấy cách tạo ra một lộ trình học thực hành chi tiết từ một công cụ tự động hóa, giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng và áp dụng kiến thức trong thời gian ngắn.

#devops #kubernetes

ByteByteGo1 Hot6 min22 d agoAI

MCP vs A2A vs ACP: How AI Agents Actually Talk to Each Other

Các agent có khả năng hoạt động độc lập, khi kết hợp với công cụ và các agent khác, khả năng của chúng được nâng cao đáng kể.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống tương tác giữa các AI Agent hiệu quả, từ đó tối ưu hóa khả năng hợp tác, chia sẻ công cụ và xử lý nhiệm vụ phức tạp hơn thông qua mô hình MCP (Multi-Agent Communication Protocol), A2A (Agent-to-Agent) và ACP (Agent Communication Protocol).

#devops #ai-agents

vLLM1 Hot19 min23 d agoAI

Keeping vLLM Production Quality: A Look Inside CI, Benchmarking, and the Release Process

vLLM duy trì chất lượng sản xuất nhờ hệ thống CI đa dạng trên nhiều accelerator, benchmark hiệu năng và đánh giá độ chính xác hàng đêm, cùng quy trình phát hành hai tuần một lần.

Lập trình viên phát triển mô hình AI hoặc tích hợp vLLM vào sản phẩm nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống này đảm bảo hiệu suất và độ chính xác ổn định trên nhiều thiết bị khác nhau thông qua quy trình CI/CD và đánh giá định kỳ.

#devops #cicd

Datadog1 Hot10 min29 d agoAI

Making agentic token costs visible in production

Chi phí token trong hệ thống AI agent tích tụ qua các tool, lịch sử phiên và vòng truy xuất dữ liệu, khó phát hiện nếu không có công cụ giám sát. Các biện pháp giảm thiểu bao gồm thu gọn danh mục tool, nén lịch sử phiên, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và triển khai prompt caching. Cần theo dõi chi tiết từng bước (span-level traces) thay vì chỉ dashboard tổng hợp để quản lý ngân sách token hiệu quả.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí token trong các hệ thống AI agentic bằng cách giảm thiểu chi phí không cần thiết từ việc theo dõi, lưu trữ và tái sử dụng dữ liệu không hiệu quả.

#devops #ai-agents

Grafana Labs2 Hot7 min1 mo agoAI

The inside scoop on alerting changes in Kubernetes Monitoring

Grafana Cloud's Kubernetes Monitoring có hai hệ thống cảnh báo riêng biệt: cảnh báo quản lý bởi data source (Mimir/Prometheus) và cảnh báo quản lý bởi Grafana. Việc cài đặt lại app sẽ tự động chuyển quy tắc cảnh báo sang hệ thống Grafana, có thể làm gián đoạn các tuyến thông báo đã cấu hình trong Alertmanager. Bài viết hướng dẫn cách nhận diện hệ thống cảnh báo đang sử dụng, nguyên nhân ngừng hoạt động sau khi cài đặt lại, và các phương pháp tốt nhất như sử dụng nút Update thay vì cài đặt lại, sao lưu quy tắc tùy chỉnh trước khi nâng cấp, và lưu ý rằng cảnh báo quản lý bởi data source (Prometheus/Loki) sẽ ngừng hoạt động từ tháng 4/2026.

Lập trình viên cần đọc bài này để tránh mất hiệu suất cảnh báo trong Kubernetes khi tái cài đặt Grafana Cloud, vì nó có thể phá hủy cấu hình thông báo hiện có và cảnh báo cũ sẽ chuyển sang hệ thống quản lý mới, gây mất liên lạc với các hệ thống cảnh báo bên ngoài.

#devops

Datadog1 Hot7 min1 mo agoAI

DASH 2026 recap: Product news, sessions, and highlights

Tại hội nghị DASH 2026 của Datadog ở New York, hơn 170 sản phẩm và tính năng mới đã được giới thiệu, tập trung vào AI-driven operations (Bits AI) như phát hiện mối đe dọa, khắc phục sự cố, tối ưu hóa cơ sở dữ liệu, đánh giá mô hình và săn lùng mối đe dọa. Bên cạnh đó, khả năng quan sát (observability) được mở rộng với quản lý cấu hình mạng, giám sát hành trình người dùng và tự động tối ưu chi phí. Sự kiện còn có hơn 100 phiên kỹ thuật với sự tham gia của các chuyên gia từ OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Vercel cùng chia sẻ từ khách hàng như Samsung, Figma và Volkswagen Group. Ngoài ra, khu vực bảo mật được mở rộng, thành lập các đại diện khu vực tại Nhật Bản, Hàn Quốc, Brazil và diễn ra Hội nghị Đối tác lần thứ năm.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách AI như Bits AI của Datadog tự động tối ưu hóa hệ thống, phát hiện lỗi và bảo vệ ứng dụng, giúp nâng cao hiệu suất và an toàn trong phát triển phần mềm.

#security

The New Stack1 Hot2 min1 mo agoAI

Watch AWS engineers troubleshoot agentic AI with OpenTelemetry and OpenSearch

AWS tổ chức buổi webinar ngày 22/7 do Dotan Horovits và Rekha Thottan dẫn dắt, giới thiệu cách kết hợp OpenTelemetry và OpenSearch để giám sát và khắc phục sự cố cho hệ thống AI agent. Buổi demo trình bày luồng dữ liệu logs, metrics, traces trong pipeline OTel và giới thiệu framework mã nguồn mở Agent Health nhằm phát hiện sớm hành vi bất thường của agent trước khi triển khai sản xuất. Bài viết nhấn mạnh rằng các phương pháp quan sát truyền thống không đủ cho AI agent phi tất định, và các giải pháp mã nguồn mở giúp tránh silo dữ liệu, tối ưu hóa ROI cho AI.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng OpenTelemetry và OpenSearch để theo dõi và debug các hệ thống AI có tính chất hành động (agentic) một cách hiệu quả, tránh bị mắc kẹt trong các công cụ đóng gói và phân tán dữ liệu.

#devops

Lobsters1 Hot14 min1 mo agoAI

On Ditching Vagrant

Một nhà phát triển chia sẻ quá trình thay thế Vagrant bằng KVM, libvirt và virsh trên Linux để quản lý máy ảo hiệu quả hơn. Bài viết đề cập đến động lực loại bỏ Vagrant (do tạo lớp trừu tượng không cần thiết), hướng dẫn thiết lập KVM/libvirt/virsh, khắc phục sự cố console nối tiếp sau khi nâng cấp Debian, sử dụng file preseed để cài đặt VM tự động, kiểm tra kết nối mạng qua bridge ảo và TAP device, chia sẻ thư mục qua giao thức 9P, cùng khả năng forward SSH agent vào VM.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quản lý máy ảo bằng các công cụ native Linux—KVM, libvirt—thay vì phụ thuộc vào Vagrant, giúp tiết kiệm tài nguyên và tăng hiệu suất khi phát triển, test hoặc triển khai ứng dụng.

#devops #linux

API Evangelist1 Hot3 min1 mo agoAI

CI/CD Pipelines Make Governance Consistent

Áp dụng quản trị API trong CI/CD giúp đảm bảo các quy tắc được thực thi nhất quán trên mọi pull request bằng cách loại bỏ sự biến động từ yếu tố con người. Sử dụng công cụ như Spectral, cùng một bộ quy tắc cảnh báo trong IDE sẽ trở thành rào cản bắt buộc khi merge, nhưng cần hạn chế chặn build chỉ cho vi phạm nghiêm trọng và luôn liên kết lỗi với tài liệu chính sách dễ hiểu để biến thất bại thành bài học thay vì rào cản đối đầu.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng chính sách quản lý API một cách tự động, tránh sai sót do con người và đảm bảo quy tắc được áp dụng đồng nhất từ giai đoạn phát triển đến khi deploy, giúp đội ngũ phát triển hoạt động hiệu quả hơn.

#devops #architecture

Salesforce Engineering1 Hot8 min1 mo agoAI

CD Build Failures Like a Support Engineer

Salesforce xây dựng hệ thống AI Analyze Build Tools mô phỏng cách kỹ sư hỗ trợ xử lý lỗi build (CD) di động, phân tích nguyên nhân từ code, hạ tầng Salesforce hay thay đổi nền tảng Apple/Google thông qua dữ liệu Splunk, logs và lịch sử build. Nhờ đó, thời gian giải quyết sự cố giảm 60% và công sức phân tích lỗi giảm 75%, giúp đội nhỏ quản lý 60+ repository. Giai đoạn tiếp theo tập trung phát hiện sớm lỗi build trước khi ảnh hưởng đến năng suất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi kinh nghiệm hỗ trợ kỹ thuật thành công cụ tự động hóa hiệu quả, giúp giảm thiểu thời gian debug và tăng năng suất cho đội phát triển trong môi trường CI/CD phức tạp.

#devops #mobile

freeCodeCamp1 Hot8 min1 mo agoAI

My Team's Experience Moving from AWS to a PaaS

Một nhóm 7 người chuyên phát triển công cụ nội bộ trên AWS (ECS, RDS, CloudWatch, GitHub Actions, CloudFormation) đã chuyển sang PaaS Sevalla để tiết kiệm thời gian. Sau 3 tuần di chuyển, thời gian triển khai giảm từ 12 xuống 3 phút, rollback nhanh hơn từ 12 phút xuống 30 giây, và thời gian bảo trì hạ tầng giảm từ 12–15 giờ xuống 2–3 giờ mỗi tuần, giải phóng ~130 giờ mỗi quý cho công việc sản phẩm. Đổi lại, họ mất bớt sự linh hoạt trong hạ tầng và phải tái cấu trúc một số Lambda functions. Bài học chính: chi phí thực sự của hạ tầng không phải hóa đơn cloud mà là sự tập trung của kỹ sư.

Lập trình viên nên đọc bài này vì họ sẽ hiểu rõ cách chuyển từ quản lý hạ tầng thủ công sang dịch vụ PaaS có thể giải phóng nhiều thời gian cho các dự án sản phẩm thực sự.

#aws #devops

Make WordPress Core1 Hot10 min1 mo agoAI

Guidelines for Syncing Code From Gutenberg Into WordPress Develop

Quy trình đồng bộ code từ kho Gutenberg vào wordpress-develop đã chuyển từ dùng npm packages sang tải file zip từ GitHub Container Registry kể từ WordPress 7.0. Bài viết đưa ra hướng dẫn chính thức về tần suất sync (hàng tuần trong giai đoạn alpha), hành vi trong beta/RC (ghim vào nhánh wp/X.Y), quy trình nhánh trong SVN WordPress, cách tạo và xem xét pull request sync, loại hash được phép (chỉ SHA đầy đủ), quy ước ticket Trac và định dạng commit message chuẩn.

Lập trình viên WordPress nên đọc bài này để tránh rắc rối về cách đồng bộ hóa mã từ Gutenberg vào WordPress phát triển, tránh lỗi sync không chính xác và đảm bảo việc cập nhật plugin/theme hiệu quả trong các giai đoạn phát triển mới nhất.

#devops #wordpress

DevBlogs1 Hot6 min1 mo agoAI

Learn from Microsoft: Transform software development through an agentic platform

Microsoft chia sẻ cách họ chuyển đổi quy trình phát triển phần mềm nội bộ bằng cách triển khai nền tảng agentic (agentic platform) xuyên suốt toàn bộ vòng đời kỹ thuật. Hơn 90% nhà phát triển Microsoft sử dụng GitHub Copilot, 90% pull request được xem xét bởi AI, và Azure SRE Agent đã tiết kiệm hơn 50.000 giờ làm việc của nhà phát triển. Những kết quả nổi bật bao gồm tỷ lệ chính xác 80-90% khi di chuyển hàng trăm kho lưu trữ, giảm 55% công việc thủ công, và 88% nhà phát triển báo cáo tăng năng suất nhiệm vụ. Bài viết giới thiệu loạt blog "Customer Zero" với các trường hợp sử dụng thực tế như tự động hóa ứng phó sự cố, quản lý bảo mật tuân thủ quy mô lớn, và chuyển đổi vận hành mạng Azure.

Những công nghệ AI như GitHub Copilot và Azure SRE Agent không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà là cách mới để tăng hiệu quả làm việc, giảm thiểu công việc thủ công và nâng cao chất lượng phát triển phần mềm trong tương lai.

#devops

Last91 Hot4 min1 mo agoAI

A revamped way to create and manage alerts across all your telemetry

Last9 đã tái thiết hệ thống cảnh báo từ đầu, với trình chỉnh sửa mới hợp nhất việc tạo cảnh báo cho metrics và logs, hỗ trợ PromQL/LogQL cùng Builder không code, cùng chế độ xem trước trực tiếp. Bản cập nhật bổ sung trang Rules mới, Alert Monitor, cài đặt cảnh báo theo nhóm, khả năng kiểm tra kênh thông báo trước khi triển khai, cùng cải tiến dashboard (tải CSV, panel markdown, hỗ trợ Terraform) và sửa lỗi trên mobile SDK.

Lập trình viên nên đọc bài này vì giải pháp mới của Last9 giúp tối ưu hóa quản lý cảnh báo từ dữ liệu telemetry một cách hiệu quả hơn, với công cụ trực quan và tích hợp no-code, giúp phát triển và kiểm soát quy trình theo dõi lỗi và cảnh báo nhanh chóng hơn.

#devops #observability

Community Picks7 Hot7 min2 y agoAI

Mastering Secure CI/CD for ECS with GitHub Actions

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng quy trình CI/CD an toàn cho Amazon ECS (Fargate) bằng GitHub Actions, tập trung vào các khía cạnh DevOps, Docker và bảo mật.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp bảo mật vào pipeline CI/CD trên AWS ECS với GitHub Actions, từ đó tránh những rủi ro như tấn công qua container, lỗ hổng trong build hoặc kiểm soát quyền truy cập không an toàn trong môi trường sản xuất.

#security #aws #devops

8 Sync ecosystem

One account, the whole ecosystem

Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.