Latest developer news about gcp, summarized in Vietnamese by AI.
UiPath đang dẫn đầu xu hướng chuyển đổi ngành sang AI tác nhân (agentic AI) bằng cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao trên Google Cloud.
Lập trình viên AI hoặc chuyên về xử lý dữ liệu cần hiểu cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao để tối ưu hóa việc triển khai mô hình AI trên cloud, đặc biệt khi ứng dụng agentic AI yêu cầu tính năng xử lý nhanh và linh hoạt.
Bài viết giới thiệu các tác nhân (agents) vận hành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, giúp thiết lập, triển khai và quản lý các dịch vụ AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu cloud với các công nghệ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng xử lý cho các ứng dụng quy mô lớn.
Cortex Framework v7 đã chính thức phát hành, cho phép biến đổi dữ liệu SAP thành các sản phẩm dữ liệu sẵn sàng cho AI (như trên BigQuery và Knowledge Catalog) nhằm cung cấp dữ liệu cho các tác nhân AI sử dụng Gemini.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa việc tích hợp dữ liệu SAP vào các mô hình AI như Gemini thông qua Cortex Framework v7, giúp tăng tốc độ và hiệu quả xây dựng các agent AI mạnh mẽ từ nguồn dữ liệu doanh nghiệp.
Google xây dựng, kiểm thử và mở rộng Agent Skills thông qua các bố cục tiêu chuẩn, quy trình CI/CD tự động hóa cùng đánh giá liên tục.
Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI hoặc chatbot, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách Google áp dụng quy trình kiểm thử tự động, tích hợp liên tục và đánh giá liên tục để đảm bảo chất lượng và độ ổn định khi mở rộng quy mô.
Bài viết giới thiệu ứng dụng mẫu "Hello World" được phát triển bằng GO Agent Development Kit (ADK) phiên bản 2.x, hướng dẫn xây dựng các tác nhân AI (AI Agents) với bộ công cụ mới nhất.
Nếu bạn đang tìm hiểu về xây dựng hệ thống thông minh tự động hóa với Go, bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu với một ví dụ thực tế đơn giản của ADK 2.x, từ đó nhanh chóng hiểu cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với ứng dụng Go trong các dự án thực tế.
Bốn nền tảng đám mây lớn (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Cloudflare) đều cung cấp sandbox agent code, nhưng cách triển khai cô lập, mô hình vòng đời, giới hạn tài nguyên và ranh giới quản trị của chúng khác biệt đáng kể.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các cloud provider khác nhau thiết kế các môi trường sandbox cho agent, giúp bạn lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với dự án của mình về hiệu suất, bảo mật và quản lý tài nguyên.
Bài viết giới thiệu 13 bản demo trên nền tảng Gemini Enterprise Agent, mỗi demo minh họa một khái niệm, mô hình hoặc kiến trúc có thể triển khai ngay lập tức.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng các mẫu kiến trúc và mô hình hành vi của Gemini Enterprise Agent Platform giúp tối ưu hóa hiệu suất, tự động hóa công việc và xây dựng giải pháp thông minh thực tế từ những ví dụ cụ thể.
Claude cung cấp khả năng suy luận tiên tiến (frontier AI), trong khi Google Cloud cung cấp cơ sở hạ tầng được quản lý, phạm vi toàn cầu và tuân thủ tiêu chuẩn doanh nghiệp.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kết hợp công nghệ AI tiên tiến với hạ tầng cloud đáng tin cậy để xây dựng các giải pháp doanh nghiệp hiệu quả và phù hợp với quy mô lớn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tuân thủ tiêu chuẩn công nghiệp.
Công cụ mã nguồn mở k8s-aibom, một controller Kubernetes, tự động giám sát môi trường để phát hiện các runtime AI và tạo ra các ML-BOMs theo tiêu chuẩn.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên GKE sẽ tìm hiểu k8s-aibom để tự động hóa việc theo dõi chi phí và quản lý các dependency AI trong môi trường Kubernetes, giúp tối ưu hóa chi phí và đảm bảo tính minh bạch trong quy trình phát triển.
Google giới thiệu AlloyDB AI functions với hai kỹ thuật tăng tốc cho truy vấn SQL sử dụng LLM: smart batching (gọi model theo lô, đạt 10.000 rows/giây) và kiến trúc proxy model (huấn luyện model nhẹ trong database bằng PREPARE, chạy nội bộ tới 100.000 rows/giây, giảm 6.000 lần chi phí). Proxy model hiện ở chế độ preview cho ai.if, bổ sung thêm các hàm ai.summarize, ai.agg_summarize, ai.analyze_sentiment cùng MCP server quản lý cho AI agent. Các số liệu benchmark từ thử nghiệm nội bộ cần được xác thực thêm trước khi triển khai sản xuất.
Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng sử dụng AI trong cơ sở dữ liệu, AlloyDB Proxy Models sẽ giúp bạn hiểu cách triển khai mô hình dự đoán trực tiếp trong DB, giảm thiểu chi phí gọi API LLM và tăng tốc xử lý dữ liệu lên hàng trăm lần.
Google Cloud vừa ra mắt tiện ích mở rộng Workbench Notebooks cho VS Code, giúp nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên quản lý Jupyter notebooks trên cloud trực tiếp từ IDE cục bộ. Tiện ích này kết nối VS Code với cơ sở hạ tầng tối ưu AI của Google Cloud, giảm thiểu sự chuyển đổi ngữ cảnh giữa thử nghiệm cục bộ và điện toán đám mây.
Lập trình viên AI/ML sẽ tiết kiệm thời gian và hiệu suất khi sử dụng công cụ này để chạy và quản lý notebooks trên Google Cloud từ VS Code, tránh mất thời gian chuyển đổi giữa môi trường cài đặt địa phương và cloud.
Google giới thiệu tầm nhìn tương lai về cơ sở dữ liệu với sự tích hợp AI agent và truy vấn không chính xác (inexact queries) thông qua ngôn ngữ tự nhiên, thay vì chỉ SQL truyền thống. Họ đang nhúng các chức năng AI (như AI.IF sử dụng Gemini) trực tiếp vào Google SQL trên các nền tảng Spanner, AlloyDB và BigQuery, đồng thời phát triển "proxy models" để giảm chi phí và độ trễ khi gọi LLM. Trong 3-5 năm tới, người dùng có thể chuyển từ tương tác trực tiếp sang điều phối các agent, thay thế dashboard truyền thống bằng phân tích hội thoại.
Những công nghệ mới từ Google như proxy models và AI tích hợp trực tiếp vào cơ sở dữ liệu sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí khi xử lý các truy vấn phức tạp, đồng thời mở ra khả năng tương tác tự nhiên thông qua ngôn ngữ, giúp lập trình viên tìm hiểu cách ứng dụng AI vào hệ thống dữ liệu hiện đại.
Dịch vụ BigQuery Data Transfer Service bổ sung khả năng mới, cho phép tự động hóa việc đưa dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng vào data warehouse với chi phí thấp.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa và tối ưu hóa việc chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào BigQuery với chi phí thấp, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu hiệu quả.
TelevisaUnivision đã hợp tác cùng Google Cloud để phát sóng trực tiếp toàn bộ 104 trận đấu của FIFA World Cup 2026 đến khán giả khắp khu vực Mỹ Latinh.
Đọc bài này để hiểu cách công nghệ cloud của Google Cloud giúp TelevisaUnivision tối ưu hóa chất lượng stream, giảm chi phí và mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu cho sự kiện thể thao lớn nhất thế giới.
Google Cloud cung cấp các công cụ, quản trị và hạ tầng giúp phát hiện, ngăn chặn, bảo vệ khỏi các mối đe dọa mới nổi, đồng thời đảm bảo triển khai workloads an toàn và duy trì niềm tin lâu dài.
Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Google Cloud tích hợp các công cụ bảo mật tự động hóa, từ phát hiện đến khắc phục và bảo vệ trước các mối đe dọa mới, giúp xây dựng ứng dụng an toàn và tin cậy trong môi trường cloud.
Bài viết hướng dẫn từng bước xây dựng một AI agent phân tích dữ liệu hội thoại bằng Google Cloud BigQuery's Conversational Analytics API, cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời dựa trên SQL mà không cần viết code. Tác giả so sánh các lựa chọn triển khai (từ đầu vs. nền tảng quản lý như Snowflake Cortex, Databricks Genie) và chia sẻ kinh nghiệm thiết lập BigQuery, viết hướng dẫn cho agent, thêm truy vấn đã xác minh, cùng tích hợp agent vào ứng dụng Flask.
Là người phát triển muốn tự động hóa phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp mà không cần viết SQL thủ công, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một công cụ AI thông minh, từ thiết kế cơ sở đến triển khai ứng dụng giao tiếp tự nhiên, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả làm việc.
Google Cloud kết hợp MedPerf triển khai giải pháp AI y tế bảo mật nhờ Confidential Computing, cho phép đánh giá mô hình hợp tác mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Lập trình viên phát triển AI y tế nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng Confidential Computing của Google Cloud để bảo mật dữ liệu y tế trong các mô hình AI, giúp xây dựng hệ thống đánh giá hợp tác an toàn và tuân thủ tiêu chuẩn riêng tư.
Báo cáo về hạ tầng AI cho thấy nhu cầu về kiểm soát dữ liệu (data residency) trong môi trường hybrid cloud ngày càng tăng, và Google Distributed Cloud (GDC) đáp ứng yêu cầu này cho các ngành có quy định nghiêm ngặt.
Một lập trình viên chuyên về AI nên đọc bài này để hiểu cách Google Distributed Cloud (GDC) hỗ trợ các quy định về bảo mật dữ liệu và tuân thủ, giúp xây dựng các mô hình AI an toàn hơn cho các ngành công nghiệp có yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu.
Temporal bổ sung hỗ trợ Serverless Workers trên Google Cloud Run, tự động mở rộng quy mô Worker Pools giúp người dùng không phải quản lý cơ sở hạ tầng hay trả phí cho tài nguyên nhàn rỗi.
Là một lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng của mình mà không phải lo về quản lý máy chủ hoặc điều chỉnh quy mô tự động, bạn nên đọc bài này để khám phá cách Temporal kết hợp với Cloud Run để tự động hóa và tự động hóa tối đa hóa quy trình công việc serverless.
Filestore tận dụng Colossus, hệ thống lưu trữ phân tán của Google, nhằm cung cấp khả năng linh hoạt và mở rộng cao hơn cho các workload hiện đại.
Lập trình viên cần đọc để hiểu cách Google tích hợp hệ thống lưu trữ phân tán Colossus vào Filestore, giúp tối ưu hóa khả năng mở rộng và quản lý dữ liệu cho các ứng dụng cloud hiện đại, đặc biệt là khi cần giải quyết vấn đề về hiệu suất và chi phí cho các dự án lớn.
Google Database Migration Service (DMS) tự động chuyển đổi các Stored Procedures từ SQL Server sang PostgreSQL, giúp đơn giản hóa quá trình di chuyển dữ liệu. Bài viết hướng dẫn cách triển khai, chạy và kiểm thử mã nguồn đã được dịch tự động.
Nếu bạn đang chuyển đổi hệ thống từ SQL Server sang PostgreSQL, bài này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tránh lỗi khi tự thực hiện tự động hóa chuyển đổi thủ công.
At Google Cloud, we propose an end-to-end mainframe modernization strategy that leverages the power of AI and the agility of the cloud.
Google Cloud Summit đầu tiên tại châu Phi thu hút các lãnh đạo hàng đầu khi việc áp dụng AI tại đây đang tăng tốc đáng kể.
Nếu bạn là lập trình viên muốn phát triển ứng dụng công nghệ AI trên thị trường rộng lớn và tiềm năng của châu Phi, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách Google Cloud hỗ trợ việc triển khai nhanh chóng và hiệu quả, từ đó tối ưu hóa khả năng cạnh tranh và mở rộng doanh nghiệp của bạn trong khu vực.
Tháng này, Google Cloud giới thiệu những cập nhật mới nhất về cơ sở hạ tầng AI, bao gồm các accelerator, nền tảng orchestration như GKE cùng các nghiên cứu, tin tức và hướng dẫn kỹ thuật liên quan.
Lập trình viên phát triển AI nên đọc để cập nhật những tiến bộ mới nhất về nền tảng cơ sở hạ tầng AI của Google—như các bộ xử lý chuyên dụng, Kubernetes (GKE) và công cụ tự động hóa—để tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và khả năng triển khai ứng dụng AI của mình.
Oracle tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google vào các ứng dụng Fusion và nền tảng NetSuite, củng cố quan hệ đối tác cloud. Cổ phiếu Oracle tăng tới 8% nhờ động thái này.
Những thay đổi mới này của Oracle thể hiện xu hướng hợp tác công nghệ lớn giữa các nhà cung cấp phần mềm truyền thống và AI hiện đại, giúp lập trình viên hiểu rõ cách tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào hệ thống doanh nghiệp để nâng cao hiệu suất và tương thích với các nền tảng cloud mới.
Bài viết nhấn mạnh sự cần thiết phải thảo luận về quản trị an ninh AI và khả năng thích ứng kinh doanh giữa hội đồng quản trị và các giám đốc an ninh thông tin (CISO) trong kỷ nguyên AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ là công cụ phát triển mà còn là một mối đe dọa mới cần bảo vệ, giúp họ xây dựng kiến thức về cách ứng dụng công nghệ an toàn và linh hoạt trong các dự án phần mềm hiện đại.
AlloyDB bổ sung tính năng xác thực nhóm IAM, cho phép kiểm soát truy cập dựa trên danh tính cho khối lượng công việc doanh nghiệp và tác nhân AI, hiện đã có sẵn dưới dạng preview.
Lập trình viên phát triển ứng dụng doanh nghiệp nên đọc để hiểu cách triển khai xác thực nhóm (IAM) trong AlloyDB để bảo mật quy trình truy cập dữ liệu, giảm thiểu rủi ro từ quyền truy cập không hợp lệ và tối ưu hóa quy trình hợp tác giữa các bộ phận trong môi trường AI.
Scale AI bổ nhiệm cựu COO Google Cloud là Francis deSouza làm CEO, sau khi người sáng lập Alexandr Wang rời sang Meta, đánh dấu sự chuyển hướng sang lĩnh vực AI doanh nghiệp.
Những người sáng lập AI doanh nghiệp nên theo dõi chuyển đổi chiến lược này để hiểu cách chuyển giao kinh nghiệm từ Google Cloud sang lĩnh vực AI doanh nghiệp, giúp họ tìm hiểu những cơ hội và thách thức mới trong việc xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào giải pháp thương mại hóa AI.
Agent Runtime, Agent Identity và CodeMender giờ đây đã có sẵn cho tất cả người dùng.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Agent Runtime và Agent Identity của Gemini Enterprise không chỉ mở rộng khả năng tự động hóa mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật cho các ứng dụng AI phức tạp, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp.
Looker bổ sung các workflow agentic cho phép người dùng theo dõi dữ liệu liên tục thay vì chỉ trả lời câu hỏi một lần, thông qua các tác nhân nền chạy ngầm và hiển thị kết quả trong chat.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa và tích hợp công nghệ AI vào việc xây dựng hệ thống giám sát dữ liệu, giúp tối ưu hóa thời gian phát triển và nâng cao hiệu quả cho ứng dụng phân tích dữ liệu của riêng bạn.
With Agents CLI skills, you can go through the different phases of the entire agent lifecycle without ever leaving your coding agent.
Di chuyển từ AWS sang GCP thường bắt đầu khi chi phí AWS tăng cao hoặc cần tối ưu hiệu suất. Về mặt kiến trúc, một số yếu tố như compute, storage, networking sẽ thay đổi do sự khác biệt trong dịch vụ của hai nền tảng, trong khi những nguyên tắc cơ bản như microservices hay containerization vẫn giữ nguyên.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thay đổi cơ sở hạ tầng và kiến trúc khi chuyển từ AWS sang GCP, giúp tối ưu hóa chi phí, hiệu suất và tương thích ứng dụng của mình trước khi thực hiện chuyển đổi thực tế.
Get up to speed on the latest for Conversational Analytics (CA) in Google Data Cloud, including BigQuery, Looker and Databases.
We are extending the PQC digital signature algorithms suite available in Google Cloud Key Management System to include ML-DSA and SLH-DSA. Here’s why.
Lỗ hổng "Confused Deputy" vẫn tồn tại trong Google Cloud và Microsoft Azure, cho phép kẻ tấn công dễ dàng chiếm quyền quản trị và vượt qua các kiểm soát truy cập của nhà cung cấp dịch vụ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật cloud hiện nay vẫn có những lỗ hổng nghiêm trọng, giúp họ nâng cao kiến thức về bảo vệ ứng dụng và dữ liệu khi phát triển trên các nền tảng như Google Cloud hoặc Microsoft Azure.
Google Cloud trở thành nhà cung cấp HPC chính cho hệ thống siêu máy tính WCOSS của NOAA, thúc đẩy chuyển đổi sang mô hình thời tiết hoạt động ưu tiên điện toán đám mây.
Những công nghệ cloud tiên tiến từ Google Cloud sẽ giúp NOAA nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình dự báo thời tiết, đồng thời mở rộng khả năng tính toán cho các dự án khoa học lớn, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về cách ứng dụng HPC trên cloud để tối ưu hóa các giải pháp AI và mô phỏng khoa học.
GCP đang nổi lên như tương lai của điện toán đám mây nhờ những lợi ích vượt trội, các trường hợp sử dụng đa dạng và khả năng tích hợp mạnh mẽ, thu hút ngày càng nhiều doanh nghiệp lựa chọn nền tảng này.
Nếu bạn đang tìm hiểu về cloud computing để nâng cao kiến thức về GCP, đây là cơ hội để hiểu rõ cách Google Cloud không chỉ là một nền tảng mạnh mẽ mà còn là lựa chọn hàng đầu cho các dự án tương lai, từ hiệu suất cao đến tính mở rộng tự động và tính bảo mật tiên tiến—đặc biệt khi các doanh nghiệp ngày càng chuyển sang mô hình cloud.
Hạ tầng cơ bản cần được tối ưu hóa để hỗ trợ khối lượng công việc và yêu cầu mà các agent (tác tử AI) đặt lên dữ liệu trong hệ thống Agentic Data Cloud.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng cơ sở hạ tầng hiệu quả cho các hệ thống AI agent, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu và tăng hiệu suất cho ứng dụng tương tác tự động.
With Managed Service for Apache Airflow, this payments provider built a more scalable, cost-efficient, and robust data foundation.
Google Cloud vừa công bố bản blueprint mới hướng dẫn bảo mật workload AI trên Google Kubernetes Engine, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển đổi từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên GKE nên đọc để hiểu cách bảo mật hiệu quả các mô hình ML trong môi trường Kubernetes, tránh rủi ro từ lỗ hổng bảo mật và tối ưu hóa quy trình triển khai an toàn cho dự án.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync 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.