Apache Spark Monitoring: Spark UI, Metrics and Alerts

Introducing AgentHub: Booking.com Platform for Modular Travel AI Agents

Booking.com đã phát triển AgentHub, nền tảng để xây dựng các AI agent du lịch dạng module. AgentHub sử dụng GPT-4 và fine-tuning RLHF để tạo ra các agent có khả năng lập kế hoạch chuyến đi phức tạp. Nền tảng này cho phép chia nhỏ các agent chuyên biệt, mỗi agent xử lý một khía cạnh cụ thể như đặt chỗ hoặc gợi ý điểm tham quan. Kết quả là hệ thống có thể xử lý các yêu cầu phức tạp với độ chính xác 85%, cao hơn nhiều so với các phương pháp trước đây. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách triển khai hệ thống multi-agent với orchestration layer hiệu quả.

AgentHub giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng và quản lý hệ thống AI agents module hóa cho nền tảng du lịch lớn.

My Health Check Watched the Wrong File

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm về việc kiểm tra health check theo sai file trong hệ thống. Nguyên nhân kỹ thuật là quy tắc kiểm tra liveness (sống) không phản ánh được usefulness (tính hữu dụng) của job, vì vậy tác giả đề xuất theo dõi age của artifact (tệp) thay vì PID. Hệ quả là system monitoring báo cáo trạng thái sai, khiến job đã chết nhưng vẫn được đánh dấu là đang chạy. Điều đáng học là bài học thực tế này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế health check phù hợp với ngữ cảnh cụ thể, tránh chỉ dựa vào các chỉ số cơ bản như PID.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế cơ chế kiểm tra sức khỏe hệ thống chính xác bằng cách phân biệt liveness và usefulness.

Tempo 3.1 release: new features for Kafka, TraceQL metrics updates, trace redaction, and more

Tempo 3.1 mang đến những cải thiện đáng kể cho Kafka client, giúp tăng hiệu suất và ổn …

"The Agent Did Something Weird" Is Not a Bug Report

Khi xây dựng ứng dụng LLM, việc tracing và correlation ID trở nên quan trọng để theo dõi hành trình request. Bài viết giải thích kỹ thuật sử dụng 5 số liệu quan trọng trên dashboard như latency, token count và error rate để chẩn đoán chính xác vấn đề thay vì chỉ nhận xét "agent làm việc kỳ lạ". Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở bản chất không xác định của LLM khiến việc debug trở nên khó khăn nếu thiếu dữ liệu đo lường đầy đủ. Hệ quả là nhà phát triển có thể xác định chính xác vị trí lỗi trong pipeline từ input đến output. Bài viết dạy chúng ta cách thiết kế hệ thống logging để biến báo mơ hồ thành thông tin có giá trị, giúp tối ưu hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Bài viết này giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng LLM dễ gỡ lỗi bằng traces, correlation IDs và các chỉ số quan trọng.

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.

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy, hiển thị toàn bộ chuỗi khởi động từ systemd, supervisor, shell hay cron cùng thông tin người khởi động, thời gian, nguồn gốc và cảnh báo quan trọng. Có thể chạy dạng tương tác TUI hoặc script với định dạng đầu ra ngắn gọn (--short) hoặc JSON (--json), hỗ trợ đa nền tảng qua một file binary Go tĩnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và giải quyết nguyên nhân sâu sắc của các quá trình bất thường, container hoặc dịch vụ chạy trong hệ thống, từ nguồn gốc khởi động đến các cảnh báo quan trọng mà ps, top hoặc lsof không thể cung cấp.

Your Agent Passed the Demo. Here’s How I Find Out If It Still Works Next Week.

Bối cảnh: Các agent thường chỉ hoạt động tốt trong demo nhưng gặp vấn đề khi triển khai thực tế. Nguyên nhân kỹ thuật: Việc thiếu hệ thống đánh giá định kỳ khiến không phát hiện ra sự suy giảm chất lượng output khi các thành phần phụ thuộc thay đổi. Hệ quả: Agent có thể đột ngột thất bại do các dependency update, khiến dự án rủi ro cao. Điều đáng học: Giải pháp includes tạo golden sets - tập dữ liệu kiểm tra cố định, và transcript checks - hệ thống ghi lại lịch sử tương tác để so sánh hiện tại với quá khứ. Triển khai evaluation loop với framework như LangChain hoặc LlamaIndex giúp tự động hóa quá trình này, đảm bảo agent duy trì chất lượng qua các lần cập nhật.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá thực tế để đảm bảo agent hoạt động ổn định sau khi vượt qua demo.