Embedded Systems Runtime Observability, Sensor Fusion for Drones, Embedded Design for Mil/Aero: Embedded Week Insights

ClickHouse1 Hot23 phút1 ngày trướcAI

So, is ClickHouse winning the observability wars?

Khi các nhà phân tích công bố rằng ClickHouse đang “giành thắng cuộc quan sát” trong ngành, cộng đồng DevOps bắt đầu tranh luận. ClickHouse nổi bật nhờ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ truy vấn nhanh và kiến trúc columnar, cho phép lưu trữ và phân tích log trong thời gian thực. Kết quả là nhiều team chuyển sang ClickHouse để thay thế Elasticsearch hay Loki, giảm chi phí lưu trữ và cải thiện độ chính xác của câu hỏi phân tích. Tuy ClickHouse có lợi thế trong lớp lưu trữ, nhưng việc “giành thắng” ở tầng dữ liệu không tự động mang lại toàn bộ giải pháp quan sát, còn cần các thành phần như pipeline, biểu đồ và cảnh báo. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc áp dụng, hãy xem cách ClickHouse giải quyết vấn đề cụ thể của bạn thay vì chỉ dựa vào hype.

Bài viết giúp bạn hiểu tại sao ClickHouse đang thống trị trong lưu trữ và truy vấn dữ liệu quan sát, đồng thời nhận ra những điểm hạn chế của nó trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay.

#observability #opentelemetry #prometheus Nguồn

Hackaday2 Hot2 phút1 ngày trướcAI

Eeink Provides EInk, ESP32 Powered Text Adventures

eeink là dự án hobby mang trò chơi choose‑your‑own‑adventure viết bằng ngôn ngữ scripting ink tới các thiết bị e‑ink giá rẻ chạy ESP32. Nó hỗ trợ cả hai phiên bản hardware: các board X3/X4 dựa trên ESP32‑C3 không có PSRAM và board X4 Pro dựa trên ESP32‑S3 có bộ nhớ RAM lớn hơn. Nhờ việc tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ, dự án cho phép chạy các câu chuyện tương tác trên các màn hình e‑ink có nguồn hạn chế mà vẫn mượt mà. Kèm theo là eenky, một IDE đồng hành giúp tác giả soạn thảo và biên dịch trò chơi, toàn bộ mã được công khai trên GitHub dưới giấy phép MIT cùng video demo. Điều này cho thấy việc chọn scripting language nhẹ và quản lý bộ nhớ kỹ lưỡng có thể mang lại trải nghiệm đa phương thức trên các vi điều khiển có tài nguyên hạn chế.

Để học cách phát triển game văn bản tương tác trên ESP32 bằng e‑ink và công cụ IDE eeink.

#open-source #hardware #iot Nguồn

Product Hunt199 Hot1 phút28 ngày trướcAI

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.

#linux #go #cli Nguồn

Hackaday16 Hot2 phút7 ngày trướcAI

Samsung Printer Is The Next Frontier Of Minecraft Servers

Một hacker đã exploit lỗi UDP overflow trên firmware của máy in Samsung C410W để chạy server Minecraft UCraft trực tiếp trên thiết bị. Mã khai thác và server đã được đăng trên GitHub nhưng chỉ hoạt động ổn định với model và firmware cụ thể đó.

Bài này cho thấy cách khai thác lỗi firmware để biến thiết bị IoT thành máy chủ game, mở ra hướng tiếp cận mới cho lập trình viên khi bảo mật và tận dụng phần cứng.

#security #embedded #reverse-engineering Nguồn

Hackaday103 Hot2 phút1 tháng trướcAI

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.

Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.

#tech-news #robotics #raspberry-pi Nguồn

InfoQ1 Hot17 phút2 ngày trướcAI

Beyond Offset Lag: Computing Time in Queue for Apache Hudi Data Lake Pipelines at Petabyte Scale

Bối cảnh: Hệ thống data lake của công ty xử lý hàng petabyte dữ liệu mỗi ngày để hỗ trợ phân tích, báo cáo và machine learning dựa trên Kafka và Apache Hudi. Nguyên nhân kỹ thuật: Ban đầu đội ngũ chỉ theo dõi consumer lag của Kafka (số bản ghi chờ xử lý) và cho rằng đây là độ trễ end‑to‑end, nhưng họ không tính đến thời gian dữ liệu phải chờ trong quá trình ghi, nén và tạo commit của Hudi. Hệ quả: Vì chỉ dựa trên offset lag, các cảnh báo SLA thường bỏ qua các đợt trễ thực tế có thể lên tới vài phút, dẫn đến việc các báo cáo và mô hình ML nhận dữ liệu cũ hơn mức mong đợi. Điều đáng học: Bài viết hướng dẫn cách tính “time in queue” bằng cách so sánh timestamp của bản ghi trong Kafka với timestamp của commit Hudi trên timeline, từ đó lấy ra độ trễ thực tế mà dữ liệu trải qua trong pipeline. Kết quả áp dụng: Sau khi chuyển sang metric này, nhóm có thể phát hiện và khắc phục các điểm nghẽn trong quá trình ghi Hudi, giảm độ trễ trung bình từ vài phút xuống dưới 30 giây ở mức petabyte scale.

Bài viết này giúp quản lý độ trễ tiêu thụ dữ liệu hiệu quả trong hệ thống data lake quy mô petabyte bằng cách tích hợp Kafka và Apache Hudi.

#java #observability #apache-kafka Nguồn

Tim Deschryver4 Hot13 phút8 ngày trướcAI

Scheduled AI in practice: turning telemetry into a daily health report

Tôi tích hợp các công cụ hiện có trong ngữ cảnh AI để biến dữ liệu telemetry Application Insights thành báo cáo sức khỏe hàng ngày có thể hành động, giúp xác định vấn đề cần quan tâm và duy trì cuộc trò chuyện tiếp theo.

Bài viết này giúp lập trình viên tự động hóa việc giám sát hệ thống bằng AI để chuyển dữ liệu telemetry thành báo cáo sức khỏe hành động mỗi ngày.

#ai-agent #azure #observability Nguồn

HEARTBEAT1 Hot9 phút3 ngày trướcAI

How Do You Build an LLM Evaluation Dataset from Production Traces?

Bài viết đặt câu hỏi cách tạo bộ dữ liệu đánh giá LLM từ các trace thu thập được trong môi trường sản xuất, cập nhật lần cuối vào 2026‑08‑25. Để xây dựng dataset, họ dùng các trace chứa input và output của agent, cần lọc, chuẩn hoá và gán nhãn để tránh nhiễu. Kết quả là có thể đánh giá mô hình trên dữ liệu thực tế nhưng rủi ro thiếu đại diện và rò rỉ thông tin nếu không kiểm soát tốt. Điều cần học là phải có quy trình thu thập và chuẩn bị trace có hệ thống, thường dùng công cụ như LangChain hoặc LlamaIndex để extract trace, và luôn audit trước khi đưa vào evaluation. Nếu bạn đang cân nhắc, hãy xem cách họ xử lý trace để hiểu quy trình thực tiễn và xem có phù hợp với pipeline của mình không.

Bài viết này giúp bạn tạo bộ đánh giá LLM chất lượng cao từ dữ liệu thực tế sản xuất.

#llm #testing #observability Nguồn

Embedded Systems Runtime Observability, Sensor Fusion for Drones, Embedded Design for Mil/Aero: Embedded Week Insights

Đề xuất cho bạn

Bình luận

So, is ClickHouse winning the observability wars?

Eeink Provides EInk, ESP32 Powered Text Adventures

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

Samsung Printer Is The Next Frontier Of Minecraft Servers

Open Source Vacuum Avoids Cloud

Beyond Offset Lag: Computing Time in Queue for Apache Hudi Data Lake Pipelines at Petabyte Scale

Scheduled AI in practice: turning telemetry into a daily health report

How Do You Build an LLM Evaluation Dataset from Production Traces?

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads