How to Avoid NAT Gateway Costs on AWS

How to Create System Design Diagrams using Python

Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ …

AWS Lambda announces Lambda Web Functions

AWS vừa công bố Lambda Web Functions, tính năng mới cho phép chạy trực tiếp các HTTP request mà không cần API Gateway. Công nghệ này rút giảm độ trễ xuống còn dưới 10ms bằng cách loại bỏ lớp trung gian xử lý request. Người dùng có thể triển khai code function như một dịch vụ web thuần túy mà không cần cấu hình thêm, giúp giảm độ phức tạp của kiến trúc từ 2 thành phần xuống còn 1. Đây là bước tiến quan trọng giúp các lập trình viên tối ưu hóa chi phí và hiệu suất cho ứng dụng serverless trên AWS.

Bài viết này giúp lập trình viên biết cách sử dụng AWS Lambda Web Functions để triển khai ứng dụng web dễ dàng hơn trên nền tảng đám mây AWS.

SIG Instrumentation Welcomes kubernetes-mixin

SIG Instrumentation chính thức tiếp nhận dự án kubernetes-mixin sau 8 năm phát triển. Công cụ này cung cấp recording rules như namespace_workload_pod:kube_pod_owner:relabel để tối ưu PromQL queries, alert rules như KubePodCrashLooping để phát hiện điều kiện lỗi, và Grafana dashboards để trực quan hóa metrics. Các tài nguyên này có thể được cài đặt trực tiếp hoặc qua kube-prometheus-stack cho hệ thống monitoring cluster. Dự án giải quyết thách thức biết nên xem xét metrics nào và cách duy trì hiệu suất queries trên các fleet lớn.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách Kubernetes-mixin nâng cao khả năng giám sát và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống bằng các quy tắc ghi chép, cảnh báo và dashboard Grafana.

Part 5: Operating an LLM system: observability, cost, routing, and the platform underneath

Mức độ 5 của hệ thống LLM cần quan sát để đảm bảo hoạt động chính xác trong khi vẫn 100% uptime. Vấn đề kỹ thuật chính là hệ thống có thể vẫn đang chạy nhưng đang phê duyệt sai, vượt ngân sách hoặc chuyển sang chất lượng chưa được kiểm tra. Hệ quả là tổn thất tài chính và giảm chất lượng dịch vụ không được phát hiện. Giải pháp là xây dựng platform quan sát (observability) để kiểm soát chi phí, routing giữa các model và phát hiện hành vi xấu trong vòng vài giây. Đây là nền tảng quan trọng cho các hệ thống LLM production đòi hỏi độ tin cậy cao.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách vận hành hệ thống LLM an toàn, tiết kiệm và hiệu quả qua quan sát chi phí, định tuyến và nền tảng hỗ trợ.

What happens when the cloud blows up?

Bối cảnh dịch vụ đám mây ngày càng phổ biến nhưng ít người tính đến rủi ro lớn hơn sự cố kỹ thuật. Nguyên nhân kỹ thuật bài đề cập đến chiến tranh Iran gây thiệt hại vật chất đến nhiều availability zone. Hệ quả là toàn bộ hệ thống cloud bị ngừng hoạt động dù đã có kế hoạch dự phòng cho mất điện hay ổ cứng hỏng. Điều đáng học là ngay cả các giải pháp disaster recovery cấp cao cũng không thể chống lại rủi ro vật lý ngoài tầm kiểm soát. Lập trình viên nên cân nhắc triển khai kiến trúc multi-region với các cloud provider khác nhau để giảm thiểu rủi ro này.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ các rủi ro ngoài dự kiến như xung đột địa chính trị có thể ảnh hưởng đến hạ tầng cloud và cách phòng ngừa.

A Missing Binary Turned a Kubernetes Liveness Probe Into a Restart Loop

Trong môi trường Kubernetes, một binary thiếu hụt đã gây ra vòng lặp khôi phục vô hạn cho liveness probe. Vấn đề kỹ thuật phát sinh khi liveness probe và readiness probe không được phân biệt rõ ràng, khiến pod bị khởi tạo lại liên tục thay vì cho phép background consumer xử lý hết hàng đợi. Hệ quả là ứng dụng gặp downtime do quá trình khởi tạo lại liên tục, gây lãng phí tài nguyên và không đạt được trạng thái stable. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế riêng biệt giữa liveness probe (kiểm tra health) và readiness probe (kiểm tra sẵn sàng phục vụ), đặc biệt với các ứng dụng xử lý queue background.

Bài viết giải thích tại sao probe sống và probe sẵn sàng trong Kubernetes có vai trò khác nhau, giúp lập trình viên tránh vòng lặp khởi tạo lại do thiếu binary xử lý hàng đợi nền.

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.

Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.

Google Open-Sources AX a Kubernetes Style Orchestrator for Autonomous AI Agents

Google vừa open-source AX, một orchestrator theo phong cách Kubernetes để quản lý workloads cho autonomous AI agents. AX hoạt động trên runtime là Agent Substrate, coi agents như stateful actors. Nó tối ưu hóa hiệu suất tài nguyên, sử dụng kỹ thuật batching để giảm overhead từ 90% xuống chỉ còn 10% khi gọi API. Hệ thống này cho phép developers tạo agents có thể tự điều chỉnh và tái sử dụng code giữa nhiều agent instances. Điều đáng học là cách Google áp dụng kiến trúc distributed systems vào domain AI, cho thấy hướng đi mới cho AI orchestration.

Google AX giúp lập trình viên quản lý tác vụ tự động cho AI agent với hiệu suất tối ưu nhờ kiến trúc Kubernetes-style.