One Cluster, Two Services: KIND + NGINX Ingress, Explained

Launch of the AI Infra SIG under the CNCF Japan chapter: First meetup and call for speakers

Hội nhóm AI Infra SIG chính thức ra mắt dưới sự bảo trợ của chương CNCF Nhật Bản, với buổi gặp mặt đầu tiên và kêu gọi diễn giả. Sự phát triển từ AI tạo sinh đến các tác nhân (agents) đang thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng AI có khả năng mở rộng.

Những kiến thức về scalability và hạ tầng AI trong CNCF sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng hệ thống mạnh mẽ cho các ứng dụng AI tương lai, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho dự án của mình.

Putting Agentic Ops into context: the Evolution of Operational Tools over the past 40 years

Bài viết của Brian Grant trên ITNEXT điểm lại sự tiến hóa của các công cụ vận hành (operational tools) trong 40 năm qua, đặc biệt là sự nổi lên của Agentic Ops trong quản lý hệ thống tự động và chủ động.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ vận hành (ops) đã phát triển từ những công cụ cơ bản đến các hệ thống tự động hóa thông minh, giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu quả trong việc triển khai và vận hành ứng dụng.

Building a Test Matrix Pipeline for Couchbase Autonomous Operator

Một thực tập sinh kỹ thuật tại Couchbase chia sẻ cách xây dựng pipeline Test Matrix cho Couchbase Autonomous Operator (CAO), tự động kiểm tra tương thích giữa các phiên bản Kubernetes/OpenShift, CAO, Couchbase Server và nhà cung cấp cloud (EKS, GKE, AKS). Pipeline sử dụng Jenkins cùng ba chương trình Go (dispatch, execute, rerun) để sinh tất cả tổ hợp phiên bản, lọc test bằng hệ thống tag YAML, và xử lý lỗi hạ tầng bằng cơ chế lưu kết quả tăng dần cùng giai đoạn rerun chuyên biệt.

Lập trình viên muốn tự động hóa kiểm thử cho ứng dụng cloud-native như Couchbase Autonomous Operator sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống pipeline liên tục kiểm tra các phiên bản kĩ thuật khác nhau, từ Kubernetes đến cloud provider, để đảm bảo tính nhất quán và hiệu suất trong môi trường thực tế.

I ditched half my subscriptions, all because of one hobby

Tôi đã hủy bỏ một nửa số đăng ký phần mềm vì tự lưu trữ (self-hosting) khiến nhiều dịch vụ …

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự …

15 O'Reilly Linux eBooks for Under $30: A Bundle That Goes From Command Line Basics to Kubernetes

Bộ 15 eBook về Linux từ O'Reilly, từ cơ bản command line đến Kubernetes, được bán với giá …

When Kubeflow meets Cilium: Debugging 60% idle GPUs in Kubernetes

Khi Kubeflow kết hợp Cilium, việc debug 60% GPU không hoạt động trên Kubernetes trở nên khả thi nhờ quan sát mạng lưới chi tiết.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất GPU trong Kubernetes bằng cách kết hợp Kubeflow với Cilium, giúp khắc phục tình trạng lãng phí tài nguyên và cải thiện hiệu suất đào tạo mô hình AI hiệu quả.

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra thường xuyên, gây rắc rối khi triển khai sản phẩm thực tế do sự khác biệt môi trường phát triển và sản xuất.

Những lỗi không dự kiến do môi trường khác nhau gây ra có thể khiến dự án bị trì hoãn hoặc phá hủy, và bài viết này sẽ giúp bạn tránh những rắc rối này bằng cách hiểu rõ cách kiểm tra và chuẩn hóa môi trường để đảm bảo code hoạt động ổn định từ đầu.