Observe on Apache Iceberg: Unlocking Open Observability

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.

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 …

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.

9 Apache Spark Alternatives You Should Know in 2026

Năm 2026, ngoài Apache Spark, nhiều công cụ mới nổi lên thay thế trong xử lý dữ liệu, phân tích, stream, machine learning và quản lý lakehouse.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá những công cụ thay thế hiện đại của Spark, giúp tối ưu hóa hiệu suất, mở rộng khả năng xử lý dữ liệu và thích ứng với xu hướng mới trong công nghệ big data năm 2026.

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.

Designing APIs for agents

Webflow đã tái thiết kế API của mình nhằm tối ưu hóa cho các AI agents, chuyển từ cách tiếp cận wrapping endpoint truyền thống sang mô hình hướng theo intent (ý định) sử dụng giao thức Model Context Protocol.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc để hiểu cách chuyển đổi từ kiến trúc API truyền thống sang mô hình intent-driven để tối ưu hóa giao tiếp với các agent AI, giúp tăng hiệu suất và tính linh hoạt trong ứng dụng của mình.

Why Every Database Engineer Should Learn Python

Python không chỉ hữu ích cho phát triển web, khoa học dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo mà còn là công cụ mạnh mẽ giúp kỹ sư cơ sở dữ liệu (database engineer) tự động hóa tác vụ, tối ưu truy vấn, tương tác hiệu quả với nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) như PostgreSQL, MySQL thông qua các thư viện như SQLAlchemy hay psycopg2.

Lập trình viên cơ sở dữ liệu nên đọc bài này để hiểu Python không chỉ là công cụ cho AI hay web mà còn là ngôn ngữ mạnh mẽ để tự động hóa, tối ưu hóa và quản lý các tác vụ cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn.

Tempo 3.0 release: a new architecture for scale and lower TCO, TraceQL metrics GA, and more

Tempo 3.0, phiên bản mới của hệ thống truy vết phân tán mã nguồn mở, giới thiệu kiến trúc tương thích Kafka cho microservices, tách biệt đường đọc-ghi, giảm yêu cầu sao chép RF3 xuống RF1, và thay thế ingesters/compactors bằng block-builders, live-stores cùng scheduler. Tính năng TraceQL metrics giờ đã sẵn sàng, hỗ trợ truy vấn metric trực tiếp từ trace data cùng toán tử so sánh mới, cùng nhiều cải tiến khác như giới hạn cardinality theo label, tối ưu truy vấn TraceQL AST, và công cụ di chuyển từ phiên bản 2.x.

Lập trình viên phát triển ứng dụng microservices nên đọc vì Tempo 3.0 mang đến kiến trúc Kafka-compatible cải tiến, giúp tối ưu hóa quy mô, giảm chi phí vận hành và cung cấp công cụ TraceQL mạnh mẽ để phân tích hiệu suất trực tiếp từ dữ liệu theo dõi phân tán.