#workflow-orchestration

What to Do if You've Outgrown Your Cron Job Scheduler

Các nhà phát triển thường bắt đầu hành trình tự động hóa bằng cách viết script thực hiện nhiệm vụ như gọi API, xử lý ảnh hàng loạt hay gửi báo cáo, nhưng khi khối lượng công việc tăng, hệ thống Cron trở nên bất tiện.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ cron jobs đơn giản sang hệ thống tự động hóa phức tạp hơn, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và bảo trì dễ dàng hơn khi công việc tăng trưởng.

Toward a Durable Spring PetClinic

Durable Execution là phương pháp chạy code đảm bảo tiến trình không bị gián đoạn bởi lỗi hệ thống, khác với cách lưu trạng thái trong bộ nhớ (in-memory) thông thường.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế ứng dụng chịu lỗi và duy trì trạng thái lâu dài, giúp giảm thiểu rủi ro khi hệ thống gặp trục trặc và tối ưu hóa hiệu suất trong các ứng dụng thực tế.

Prefect just bought Dagster, another big Airflow rival — and it’s not a data pipeline story

Prefect mua lại Dagster, hai đối thủ lớn của Apache Airflow, nhằm kết hợp khả năng quản lý mục tiêu và theo dõi kết quả (Dagster) với thực thi tác vụ (Prefect) để xây dựng hạ tầng AI agent. Việc sáp nhập giữ nguyên sản phẩm, giá cả và lộ trình phát triển của Dagster, nhưng người sáng lập Nick Schrock rời dự án hoàn toàn.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách hai công nghệ hàng đầu trong quản lý công việc tự động hóa—Dagster và Prefect—đang hợp nhất để xây dựng nền tảng mới cho AI agent, từ việc định nghĩa mục tiêu đến việc kết nối các công cụ thực thi, giúp bạn tìm hiểu về tương lai của công nghệ này trong việc tối ưu hóa các chuỗi công việc phức tạp.

Who Runs Your Machine Learning Pipeline While You Sleep?

Các pipeline machine learning vẫn hoạt động liên tục ngay cả khi con người không giám sát, xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định quan trọng trong im lặng.

Những lập trình viên chuyên về ML cần đọc bài này để hiểu cách tự động hóa và quản lý pipeline học máy hiệu quả, từ việc tối ưu hóa thời gian chạy mô hình cho đến việc đảm bảo hệ thống hoạt động 24/7 mà không cần can thiệp thủ công.

How Temporal powers workflows at HeyGen

HeyGen đã thay thế hệ thống hàng đợi công việc (job-queue) dễ vỡ bằng Temporal, giúp điều phối hàng triệu lượt chạy workflow mỗi ngày trên hệ thống GPU đa đám mây.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống xử lý công việc phức tạp, đặc biệt là trong môi trường đa cloud và có yêu cầu độ tin cậy cao, nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giúp quản lý chặt chẽ các workflow dài hạn, tránh rủi ro của hệ thống job queue cũ.

I spent two months screen-sharing to ship one integration. So I rebuilt it on Temporal.

Tác giả mất hai tháng để triển khai tích hợp qua screen-sharing bằng cách sử dụng giải pháp proxy egress-only, sau đó đã xây dựng lại toàn bộ hệ thống trên nền tảng Temporal nhằm đảm bảo khả năng chịu lỗi và cấu hình nóng thông qua kết nối Temporal duy nhất.

Nếu bạn đang làm việc với hệ thống cần kết nối đến các địa chỉ biên (edge) bị chặn (firewalled) mà không có cổng inbound, bài viết sẽ giúp bạn tìm hiểu cách xây dựng một proxy egress-only có thể tự động reload cấu hình thông qua một kết nối Temporal duy nhất, giải quyết vấn đề kết nối chặn và tối ưu hóa quy trình phát triển.

Durable Digest: June 2026

Tháng 6/2026 ghi nhận những cải tiến mới về AI, các bản phát hành quan trọng, dự án cộng đồng và hướng dẫn thực tiễn từ các nhóm triển khai Temporal ở quy mô lớn.

Lập trình viên nên đọc để khám phá cách Temporal, một công cụ quản lý workflow và ch Chain, được tối ưu hóa cho các giải pháp AI và quy trình hoạt động phức tạp, giúp bạn áp dụng kiến thức thực tế vào dự án của mình.

Getting the most out of the Billable Action Count metric

Sử dụng metric temporal_cloud_v1_billable_action_count để phân tích chi phí Temporal Cloud, gỡ lỗi hành vi Workflow, dự báo mức sử dụng và xây dựng cảnh báo hiệu quả hơn.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các tác vụ định thời trong hệ thống Workflow của Google Cloud bằng cách phân tích số lượng hành động được tính phí theo thời gian.

Replay '26: My introduction to Temporal

Jap Singh gia nhập Temporal và ngay tuần đầu tiên đã tham dự sự kiện Replay '26, trải nghiệm này đã thay đổi quan điểm của anh về công ty.

Là người muốn khám phá công nghệ quản lý công việc đồng bộ và an toàn với các hệ thống phân tán, lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giải quyết vấn đề đồng bộ hóa và bảo mật trong các ứng dụng thực tế.

Loyalty Points with Entity Workflows in Temporal

Theo dõi điểm thưởng khách hàng bằng Entity Workflows bền vững trong Temporal, bao gồm xử lý tích lũy, nâng cấp hạng và đổi thưởng cho từng khách.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách triển khai hệ thống quản lý điểm thưởng bền vững với các quy trình thực thể (Entity Workflows) trong Temporal, giúp tối ưu hóa việc theo dõi, nâng cấp cấp độ và xử lý các giao dịch khách hàng một cách chính xác và không bị mất dữ liệu.

How Sherlocks AI uses Temporal to orchestrate AI agents for incident resolution

Sherlocks AI tận dụng Temporal Cloud để điều phối các tác nhân AI (AI agent) trong việc xử lý sự cố, bao gồm điều tra bền vững, quét hạ tầng, cập nhật Knowledge Graph và tiếp nhận sự kiện dành cho các nhóm SRE.

Một lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để hiểu cách Temporal Cloud giúp xây dựng các giải pháp orchestration đáng tin cậy cho các agent AI, từ việc giải quyết vấn đề đến phân tích cơ sở hạ tầng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ bền của ứng dụng AI trong môi trường sản xuất.

How to build a resilient platform control plane with Temporal

Xây dựng hệ thống điều khiển nền tảng (platform control plane) có khả năng phục hồi bằng Temporal thông qua mô hình Entity Workflow, bao gồm xử lý tin nhắn, Continue-as-New và bồi hoàn (compensation).

Nếu bạn đang phát triển hệ thống quản lý nền tảng cần chịu lỗi cao và tái sử dụng cao, hiểu cách Temporal kết hợp Entity Workflow với các tính năng như Continue-as-New và compensation sẽ giúp bạn thiết kế giải pháp ổn định, linh hoạt và dễ bảo trì hơn.

Coordinate access to shared resources with a distributed lock built on Temporal Workflows

Bài viết hướng dẫn xây dựng distributed lock (khóa phân tán) bền vững trên Temporal Workflows, hoạt động mà không cần database, bộ giới hạn trung tâm hay trạng thái chia sẻ nào. Giải pháp này cung cấp cơ chế điều phối truy cập tài nguyên dùng chung một cách tái sử dụng và đáng tin cậy.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách triển khai lock phân tán hiệu quả trong hệ thống phân tán mà không phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu trung tâm hay state shared, giúp tối ưu hóa tính đồng bộ và độ tin cậy cho các ứng dụng sử dụng Temporal Workflows.

How Rapidflare built a million+ document ingestion pipeline for Agents on Temporal

Rapidflare chia sẻ cách họ tận dụng nền tảng Temporal để vận hành các pipeline xử lý tài liệu bền vững, dễ quan sát cho các tác nhân bán hàng kỹ thuật ở quy mô triệu tài liệu.

Lập trình viên muốn xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt là khi cần độ bền và khả năng theo dõi rõ ràng, nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giúp giải quyết vấn đề xử lý hàng triệu tài liệu một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Someone was wrong on the internet, so I built a Temporal Docker extension

Shy Ruparel đã phát triển một tiện ích mở rộng Temporal cho Docker Desktop nhằm lấp đầy khoảng trống cho cộng đồng sau khi nhận thấy thiếu hụt công cụ phù hợp.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng sử dụng Temporal Workflows nhưng gặp khó khăn với việc quản lý container Docker, bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách xây dựng một giải pháp mở rộng Docker Desktop để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình deploy dễ dàng hơn.

Durable Digest: April 2026

Tháng 4 năm 2026 ghi nhận những cập nhật sản phẩm, tích hợp mới cùng những ví dụ sáng tạo từ các nhà phát triển triển khai Temporal theo hướng độc đáo.

Lập trình viên nên đọc để khám phá cách Temporal không chỉ nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng phức tạp mà còn mở rộng khả năng sáng tạo trong quản lý công việc đồng bộ, đặc biệt là trong các trường hợp yêu cầu độ tin cậy cao và tính linh hoạt cao.

Timers, Timeouts, and the Art of Waiting in Temporal

Timer và timeout trong Temporal đều dùng để xử lý thời gian nhưng phục vụ mục đích khác nhau. Timer giúp theo dõi thời gian trôi qua trong workflow, còn timeout giới hạn thời gian chờ cho các hoạt động (activities, child workflows). Việc lựa chọn đúng công cụ phụ thuộc vào yêu cầu bền vững của hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng timers và timeouts trong Temporal để quản lý chờ đợi hiệu quả, tránh rủi ro về thời gian và đảm bảo các nhiệm vụ durable được thực hiện chính xác mà không bị gián đoạn.

Durable Digest: May 2026

Các sự kiện quan trọng được công bố tại Replay ‘26, các phiên hội thảo giờ đã sẵn sàng theo yêu cầu, loạt livestream mới, cập nhật sản phẩm, dự án cộng đồng và giới thiệu nhà phát triển nổi bật.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật những công cụ mới nhất và xu hướng phát triển từ các nền tảng lớn như Replay, giúp nâng cao hiệu quả làm việc và mở rộng kiến thức về công nghệ mới trong ngành.

How we built it: Running Replay on Temporal

Temporal đã sử dụng Workflows và Activities để triển khai quy trình đăng ký Replay, bao gồm thanh toán, mã giảm giá, trạng thái vé lâu dài và check-in.

Nếu bạn đang phát triển hệ thống đám mây hoặc ứng dụng cần quản lý các quá trình phức tạp như xử lý thanh toán, đăng ký dịch vụ dài hạn hay lưu trữ trạng thái người dùng, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách sử dụng Temporal để tối ưu hóa độ tin cậy và quản lý state bằng cách chia nhỏ công việc thành các Workflow và Activity, tránh rủi ro khi hệ thống gặp lỗi.

Durable Digest: March 2026

Tháng 3/2026 ghi nhận những cập nhật sản phẩm mới, hướng dẫn thực hành và giới thiệu các nhà phát triển sử dụng Temporal theo cách sáng tạo.

Là người phát triển muốn nâng cao hiệu quả triển khai và tối ưu hóa hệ thống thời gian thực với Temporal, bài này sẽ cung cấp những cập nhật mới nhất và ví dụ thực tế từ cộng đồng, giúp bạn áp dụng ngay các công nghệ tiên tiến và giải quyết các thách thức kỹ thuật hiệu quả.

Serverless Workers for Google Cloud Run

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.

Rate-Limit Downstream APIs with Task Queues

Sử dụng Temporal Task Queues có giới hạn tốc độ để quản lý các hoạt động (Activities) dưới hạn ngạch của SendGrid, Stripe và OpenAI, tránh lỗi 429 (quá nhiều request).

Lập trình viên cần đọc bài này để học cách quản lý hiệu suất API bên ngoài bằng các hàng đợi nhiệm vụ (task queues) để tránh bị giới hạn tốc độ (rate limits) và bảo vệ ứng dụng khỏi lỗi 429 khi gửi yêu cầu đến các dịch vụ như SendGrid, Stripe hay OpenAI.

Safe deployments with Temporal Worker Versioning on Kubernetes

Temporal Worker Versioning cho phép triển khai an toàn bằng cách chạy song song các Worker cũ và mới trên Kubernetes, ngăn chặn lỗi phi tất định làm gián đoạn các Workflow đang xử lý.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Temporal Worker Versioning giúp tránh lỗi không xác định trong deployments Kubernetes khi các phiên bản công cụ cũ và mới chạy song song mà không gây mất dữ liệu hoặc gián đoạn hoạt động.

Introducing Temporal Serverless Workers: Deploy Temporal Workers to AWS Lambda

Triển khai Temporal Workers trực tiếp lên AWS Lambda dưới dạng serverless, giúp tự động xử lý invocation, autoscaling và scale-to-zero mà không cần quản lý hạ tầng.

Một lập trình viên muốn tối ưu hóa quy trình triển khai ứng dụng với tính năng tự động hóa và không cần quản lý cơ sở hạ tầng sẽ tìm hiểu Temporal Serverless Workers để khám phá cách tích hợp công nghệ serverless vào việc xử lý công việc theo lịch trình một cách đơn giản và hiệu quả.

Temporal Sandbox Orchestration Harness: The missing layer for running agents

Temporal Sandbox Orchestration Harness cung cấp tiêu chuẩn hóa cách các AI agent trong Temporal Workflows điều phối sandbox compute, bao gồm provisioning, persistence và cleanup, thông qua các mẫu Code Exchange mới.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa việc điều phối và quản lý môi trường sandbox cho các agent hoạt động trong Temporal Workflows, giúp giảm thiểu rủi ro về tài nguyên và tăng hiệu suất cho các ứng dụng tự động hóa phức tạp.

Recover Failed Workflow Steps Without Restarting

Temporal Workflows tạm dừng khi gặp dữ liệu lỗi, cho phép sửa chữa thông qua Signals mà không cần khởi động lại quy trình, giúp duy trì tiến độ công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách xây dựng các workflow nhạy cảm với lỗi mà vẫn giữ được tiến trình hoạt động liên tục mà không cần restart toàn bộ hệ thống.

I had two weeks, an 8-foot keyboard, and a Wordle Workflow

Temporal giới thiệu workflow Wordle clone kết hợp bàn phím 8-foot và màn hình hiển thị holographic tại AI Engineer World's Fair, nhằm minh họa khả năng Durable Execution.

Những sáng tạo như Wordle clone và hệ thống 8-foot keyboard cho thấy cách AI và thiết kế tương tác có thể nâng cao hiệu quả làm việc của lập trình viên trong môi trường chuyên sâu, từ việc tối ưu hóa công cụ đến tạo ra trải nghiệm sáng tạo mới.

Worker Affinity with Task Queues

Sử dụng Worker-specific Task Queues trong Temporal để tránh việc tải lại file dung lượng lớn giữa các Activities, giúp tất cả Activities chạy trên cùng một Worker.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tránh tình trạng mất hiệu suất do tái tải file lớn giữa các hoạt động khi sử dụng Temporal, và tối ưu hóa việc phân phối công việc bằng cách gắn kết các hoạt động cùng một Worker để giảm chi phí và tăng hiệu quả xử lý.

Announcing GA for Worker Versioning and Public Preview for Upgrade on Continue-as-New

Worker Versioning đã chính thức ra mắt (GA), trong khi tính năng Upgrade on Continue-as-New bước vào giai đoạn Public Preview, giúp loại bỏ việc vá lỗi cho nhiều mẫu Workflow chạy dài.

Lập trình viên xây dựng hệ thống tự động hóa hoặc sử dụng Google Cloud Workflow nên đọc để hiểu cách bảo mật và quản lý phiên bản công việc lâu dài mà không cần phải patch thủ công, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm rủi ro trong các ứng dụng chạy liên tục.

Leveraging Data Assets features in Airflow 3.0 to optimise resource utilization by more than 30%

Halodoc giảm tới hơn 30% tài nguyên Airflow bằng cách tận dụng Data Assets và sử dụng toán tử deferrable Redshift, từ đó cắt giảm đáng kể CPU của worker và lỗi khóa.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Data Assets trong Airflow 3.0 giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn 30% bằng cách quản lý dữ liệu một cách thông minh, giảm thiểu lỗi CPU và lock, từ đó tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất dây chuyền xử lý.

Why Are You Still Relying on External Cron Jobs?

Công cụ Wait Task trong Unmeshed cho phép tạm dừng quy trình làm việc đến đúng thời điểm cần tiếp tục mà không cần dựa vào các cron jobs bên ngoài.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng Wait Task trong Unmeshed để tự động hóa các tác vụ định kỳ mà không cần phụ thuộc vào các công cụ cron bên ngoài, giúp giảm thiểu lỗi, tăng hiệu suất và kiểm soát hoàn toàn quá trình chạy ứng dụng.

Amazon MWAA now supports Apache Airflow version 2.11.2

Discover more about what's new at AWS with Amazon MWAA now supports Apache Airflow version 2.11.2

5 Reasons the Unmeshed Python SDK Changes How You Build Workflows

Bộ phát triển phần mềm (SDK) Python Unmeshed nhẹ nhưng cung cấp độ bền, khả năng hiển thị và khả năng mở rộng cho việc điều phối workflow, loại bỏ nhu cầu viết mã kết nối (glue code).

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách SDK Python mới giúp xây dựng các pipeline tự động hóa mạnh mẽ hơn, giảm thiểu phụ thuộc vào mã kết nối (glue code) phức tạp và tối ưu hóa hiệu suất cho quy trình làm việc quy mô lớn.

Automation with Argo (Events and workflows)

Argo Events là framework điều khiển tự động theo sự kiện trong hệ sinh thái Argo cho Kubernetes, có khả năng lắng nghe và xử lý sự kiện từ nhiều nguồn khác nhau.

Lập trình viên Kubernetes nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa các quy trình phức tạp bằng Argo Events, giúp tối ưu hóa phản ứng nhanh chóng trước các sự kiện từ các nguồn khác nhau trong môi trường cloud-native.

Graph Engineering: Why the Loop Was Always Inside It

Kỹ thuật vòng (loop engineering) thực chất là một trường hợp đặc biệt của kỹ thuật đồ thị (graph engineering), khi vòng chỉ có một nút. Khi xuất hiện nút thứ hai, cấu trúc và hành vi của đồ thị sẽ thay đổi đáng kể.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển từ cơ chế đơn giản của vòng lặp (một node) sang kiến trúc phức tạp của đồ thị, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý dữ liệu đa chiều trong các ứng dụng lớn.

Child Workflows and Continue-As-New: Managing Long-Running and Complex Flows

Khi nào nên chia workflow thành các child workflow, cách dùng continue-as-new ngăn chặn history bloat, và các pattern quản lý workflow dài hạn phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý các chuỗi công việc phức tạp, dài hạn bằng cách phân chia logic thành các workflow con và sử dụng Continue-As-New để tránh tình trạng lưu trữ quá nhiều dữ liệu lịch sử không cần thiết.

Temporal Is to Your Code What a Database Is to Your Data

Temporal.io is positioned as doing for code execution what relational databases did for data persistence. Just as databases eliminated hand-rolled file locking and crash recovery, Temporal eliminates the common pattern of status-flag columns, retry counters, cron jobs, and queue plumbing that developers build to handle distributed workflow failures. Temporal Workflows persist event history like a write-ahead log, allowing JVM crashes to be recovered by replaying history and reconstructing local variable state. This enables workflows that span days or months (e.g., sleeping 30 days before sending a reminder) without holding threads or pods. The analogy extends to virtual memory, garbage collection, and Kubernetes — each abstracted away a hard, error-prone concern into a dedicated platform. For Java developers, adopting Temporal means deleting idempotency bookkeeping, retry wrappers, and status-tracking infrastructure in favor of straight-line business logic code.

“This Can’t Possibly Work”: What I Learned at a Temporal.io Workshop

Tại hội thảo Temporal.io ở Berlin, diễn giả chia sẻ về mô hình "durable execution" giúp ứng dụng phân tán khôi phục trạng thái sau sự cố mà không mất dữ liệu hay thực hiện lặp. Kiến trúc Temporal tách biệt luồng điều phối (Workflows) và tác vụ phụ (Activities), sử dụng cơ chế ghi lại lịch sử (history replay) để đảm bảo tính nhất quán. Giải pháp này giúp loại bỏ nhu cầu sử dụng cron jobs, message queues hay hệ thống retry phức tạp, đơn giản hóa code cho nhà phát triển.

Là lập trình viên xây dựng ứng dụng phân tán, đọc bài này để khám phá cách Temporal.io giải quyết vấn đề mất trạng thái khi ứng dụng ngừng hoạt động và giúp bạn viết code đơn giản hơn mà không cần phụ thuộc vào các giải pháp retry hoặc queue.

Introducing the Apache Airflow Registry

Apache Airflow has launched the Airflow Registry, a searchable catalog hosted at airflow.apache.org/registry/ covering 98 official providers and 1,600+ modules including operators, hooks, sensors, triggers, and transfers. Key features include a global search (Cmd+K), per-provider pages with install commands and version selectors, a Connection Builder that generates URI/JSON/Env Var formats, an Explore page organized by category, a Stats page, and a JSON API accessible to IDE extensions and AI tools. The registry updates automatically when new provider versions are published. Upcoming additions include third-party provider support and richer per-module documentation pages.

Auditable Agentic Orchestration: From Autonomous Systems to Governed Execution

AI agents offer flexibility but their non-deterministic nature makes them hard to govern in regulated industries. Workflow engines, particularly those using BPMN, provide the deterministic skeleton needed to safely embed agent behavior — offering audit trails, retry logic, and fault tolerance. Fluxnova, an open-source BPMN-based orchestration platform backed by major financial institutions, introduces an 'Agentic Subprocess' feature that creates a bounded sandbox where agents can operate semi-autonomously within clearly defined constraints. Tasks outside the subprocess boundary remain under deterministic control, ensuring compliance and explainability. The post argues that the future of agentic workflows requires a governed autonomy model where BPMN-style orchestration becomes a first-class feature rather than an afterthought.