Getting the most out of the Billable Action Count metric

Noisy Neighbors, Not Bad Tenants: Can your AI SRE tool Tell the Difference?

AI SRE tool có thể nhầm lẫn giữa "noisy neighbors" (hàng xóm ồn ào) và "bad tenants" (người thuê xấu) nếu không nhận biết và thông báo lỗi. Nghiên cứu phát hiện 3 lỗi trong công cụ này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI trong quản lý dịch vụ (SRE) có thể nhầm lẫn cảnh báo về lỗi hệ thống với các vấn đề tạm thời như tiếng ồn mạng, giúp họ tránh phản ứng quá mức với các cảnh báo không đáng.

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 …

OpenCost 1.121.0: First-of-a-kind Kubernetes inference cost tracking

OpenCost 1.121.0 giới thiệu khả năng theo dõi chi phí inference đầu tiên trên Kubernetes, giúp xác định chính xác chi phí theo token cho các mô hình đang phục vụ hàng tỷ token.

Lập trình viên xây dựng hệ thống AI phải hiểu OpenCost 1.121.0 giúp họ đo lường chi phí thực tế của mỗi phép tính inference trên Kubernetes, từ đó tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi triển khai mô hình lớn.

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.

Observe on Apache Iceberg: Unlocking Open Observability

Snowflake giới thiệu Observe trên Apache Iceberg ở chế độ private preview, cho phép lưu trữ telemetry dưới dạng bảng Iceberg mở trong S3 riêng, truy vấn được bởi bất kỳ engine nào.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa quản lý dữ liệu và phát triển ứng dụng theo tiêu chuẩn mở sẽ tìm hiểu Apache Iceberg để khám phá cách lưu trữ và truy vấn dữ liệu hiệu quả hơn với Snowflake, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các công cụ khác.

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

APM truyền thống không thể giải thích lý do agent AI liên tục đặt cùng một câu hỏi ba lần trong khi tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn bình thường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường khả năng quan sát cho các hệ thống AI, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn khi các hành vi bất thường—như lặp đi lặp lại—không thể phát hiện bằng cách chỉ theo dõi thời gian hoặc hiệu suất chung.

So Agentic Systems Are Messing Up Your SLO Framework

Các SLO truyền thống không thể đánh giá được hành vi của các AI agent. Các nhóm nền tảng cần triển khai các lớp metrics mới để đo lường độ tin cậy hành vi của chúng.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giải thích cách AI agents có thể phá vỡ cơ chế đánh giá hiệu suất truyền thống (SLO) và cần những chỉ số đa lớp để đo lường độ tin cậy hành vi thực tế của chúng.

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.