OpenTelemetry everywhere: Migrating a metrics platform at scale

Concurrency Control: Arbitration vs. Serialization

Concurrency control trong hệ thống phân tạp tồn tại hai hình thức khác nhau và hầu hết lỗi …

Microservices vs Monolithic Architecture: What Nobody Tells You Until You've Lived Through Both

So sánh chi tiết giữa monolithic và microservices vượt qua lý thuyết, bàn về sự phức tạp trong deployment, sự ảnh hưởng của Conway's Law đến ownership team, khó khăn trong debugging và observability, cũng như thách thức về data consistency, performance và scaling. Bài viết chỉ ra monolithic thực sự phù hợp trong những trường hợp nào, khi nào microservices mang lại hiệu quả, và giới thiệu khái niệm "modular monolith" như giải pháp trung gian. Các lỗi phổ biến như resume-driven development hay distributed monoliths được liệt kê kèm framework thực tế để ra quyết định dựa trên team, domain, delivery, operations và scale. Thông điệp chính là chọn architecture dựa trên vấn đề thực tế chứ không phải sự phức tạp giả định.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự cân thực giữa kiến trúc microservices và monolithic, tránh những sai lầm phổ biến và đưa ra quyết định kiến trúc phù hợp dựa trên nhu cầu thực tế.

Build Your Own AI Agent Harness in C#, the MafClaw Live Series

Bruno Capuano đang thực hiện loạt 4 buổi livestream code hướng dẫn xây dựng AI agent bằng C# với Microsoft Agent Framework harness. Series bắt đầu từ một đơn IChatClient call, dần bổ sung các tính năng như truy cập file với phê duyệt, durable memory, skills, shell access, CodeAct code execution, background agents và cuối cùng là observability cùng Purview governance. Agent ví dụ là trợ lý giáo dục tài chính cá nhân, được chọn vì đặt ra các vấn đề về phân biệt quyền read/write, phê duyệt giao dịch mô phỏng và an toàn khi thực thi code. Tại thời điểm viết, 2/4 buổi đã phát trực tiếp trên kênh .NET YouTube và Microsoft Reactor, với bản ghi có sẵn sau đó.

Sê-ries này hướng dẫn xây dựng trợ lý AI tài chính bằng C# với đầy đủ công cụ và tính năng bảo mật cần thiết.

Built for Reliability: How American Express Processes Payments at Scale

American Express sử dụng kiến trúc cell-based để xử lý giao dịch thanh toán quy mô lớn. Kiến trúc này chia hệ thống thành các cell độc lập, mỗi cell chứa đầy đủ các dịch vụ cần thiết để xử lý một giao dịch. Khi một cell gặp sự cố, các cell khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động, đảm bảo hệ thống không bị sập hoàn toàn. Mô hình này giúp American Express đạt độ sẵn sàng cao, với thời gian downtime chỉ vài giây mỗi năm và xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Các lập trình viên học được cách thiết kế hệ thống phân tán có khả năng chịu lỗi bằng cách cô lập sự cố trong một phạm vi nhỏ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống xử lý giao dịch đáng tin cậy ngay cả khi gặp sự cố.

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm cao trong ngành phần mềm. Tac giả lấy ví dụ về một dự án có tới 37 dịch vụ độc lập, mỗi dịch vụ được triển khai trong container và kết nối qua API REST/gRPC. Nguyên nhân kỹ thuật là xu hướng tách hệ thống quá sớm mà không xác định rõ ranh giới nghiệp vụ, dẫn đến sự dư thừa trong quản lý cấu hình, giám sát và truy vết lỗi. Hệ quả là tăngภาระ vận hành, độ trễ giao tiếp giữa dịch vụ và khó duy trì tính nhất quán dữ liệu, khiến đội ngũ tiêu tốn nhiều thời gian cho DevOps thay vì phát triển tính năng. Bài học là trước khi quyết định chuyển sang microservices, cần đánh giá độ phức tạp miền vấn đề, cân nhắc sử dụng monolith mô-đun hoặc các dịch vụ có kích thước vừa phải, và chỉ mở rộng khi có bằng chứng thực tế về nhu cầu mở rộng và đội ngũ có khả năng vận hành.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng kiến trúc microservices không phải là thước đo trình độ kỹ năng hay kinh nghiệm senior thực sự.

From insight to innovation: How Kiro Crew, Dynatrace, and AWS are helping teams do more

Kiro Crew đang tận dụng dữ liệu observability từ Dynatrace và AWS để phân cấp và xếp hạng các vấn đề kỹ thuật. Phương pháp này cho phép nhóm xác định nhanh chóng các sự cố quan trọng nhất, giảm thời gian điều tra tới 40%. Bằng cách tích hợp AWS monitoring với Dynatrace AI, họ có thể nhận diện nguyên gốc gốc sự cố tự động và đưa ra khuyến nghị hành động cụ thể. Đáng học hỏi là cách họ biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị hành động, giúp tăng tốc độ giải quyết sự cố và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng dữ liệu khả quan sát từ Dynatrace và AWS để tối ưu hóa quy trình giải quyết vấn đề và thúc đẩy đổi mới.

DevOps Summit Singapore 2026

DevOps Summit Singapore 2026 sẽ là sự kiện mà Last9 trình bày về observability cho AI agents và cách vận hành hệ thống đáng tin cậy hơn mà không có chi phí bất ngờ. Sự kiện này tập trung vào các giải pháp giám sát hệ thống thông minh cho các tác nhân AI đang phát triển nhanh chóng. Hội thảo hứa hẹn chia sẻ kiến thức chuyên sâu về quản lý chi phí vận hành và đảm bảo độ ổn định cho hệ thống phức tạp. Những kỹ sư DevOps quan tâm đến AI và quản trị hạ tầng cloud sẽ có cơ hội tiếp cận các công cụ và chiến lược mới nhất từ Last9.

Bài viết giúp lập trình viên khám phá cách quản lý tính năng quan sát cho AI agent và xây dựng hệ thống đáng tin cậy hơn với chi phí tối ưu.

Kubernetes attributes processor reaches v1.0.0 milestone

Bối cảnh: The Kubernetes attributes processor đã đạt version 1.0.0, component này giúp enrich telemetry data với metadata từ Kubernetes. Nguyên nhân kỹ thuật: Phiên bản 1.0.0 này đã đáp ứng các tiêu chí 'stable' bao gồm testing, benchmarking, documentation và telemetry stability. Hệ quả: Bạn có thể sử dụng processor này trên custom distribution hoặc qua opentelemetry-collector-contrib và opentelemetry-collector-k8s distro. Điều đáng học: Component này hiện có thể redistributed như Go library hoặc binary mà không lo API breakage.

Bài này quan trọng vì trình xử lý thuộc tính Kubernetes đạt phiên bản ổn định v1.0.0, đảm bảo khả năng tích hợp tin cậy cho hệ thống giám sát của bạn.