PGO or not PGO this is the dilemma. Step 3

Netmiko vs Ansible: Does It Matter? « ipSpace.net blog

Trong môi trường netlab tháng 9/2026, Netmiko đã được giới thiệu làm phương thức cấu hình thiết bị, sau đó được tối ưu hóa trong bản tháng 10/2026. Sự khác biệt hiệu năng giữa Netmiko và Ansible là đáng kể với Netmiko hoàn thành việc cấu hình thiết bị nhanh hơn 40% so với Ansible trên các platform phổ biến như Arista EOS, Cisco IOS, và Cisco Nexus OS. Netmiko sẽ trở thành phương thức mặc định cho nhiều platform trong vài tháng tới, nhờ tốc độ xử lý vượt trội và khả năng tương tác trực tiếp tốt hơn với các thiết bị network. Đây là bài học quan trọng về việc lựa chọn công cụ phù hợp cho từng ngữ cảnh cụ thể, đặc biệt là trong môi trường network automation where performance matters.

Bài viết này giải thích sự khác biệt quan trọng giữa Netmiko và Ansible để giúp lập trình viên chọn công cụ phù hợp khi làm việc với mạng.

How Booking.com cut Node.js costs by 38% with Watt

Booking.com đã tiết giảm chi phí compute cho Node.js tới 38% khi chuyển từ pm2 sang Watt. …

Skip sending request bodies to Routing Middleware

Trong quá trình xử lý request, Fast Origin Transfer thường chuyển tiếp toàn bộ request body đến Routing Middleware, gây lãng phí tài nguyên. Tính năng skipMiddlewareRequestBody mới trong Next.js giúp bỏ qua việc chuyển tiếp request body này, giảm đáng kể lượng dữ liệu truyền tải. Thực tế cho thấy cách tiếp cận này có thể cải thiện đáng kể Time to First Byte (TTFB) - một chỉ số quan trọng đo lường tốc độ phản hồi của server. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng tính năng này khi làm việc với các endpoint không cần request body ở middleware layer, giúp tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng Next.js.

Thiết lập skipMiddlewareRequestBody giúp giảm tải Fast Origin Transfer và cải thiện Time to First Byte khi không cần xử lý request body trong Routing Middleware.

Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day

Đối mặt với khối lượng 8 triệu job mỗi ngày, team Spark đã triển khai execution telemetry để giám sát tài nguyên hệ thống. Phân tích dữ liệu telemetry giúp phát hiện hiệu quả các executor idle chiếm tới 30% tổng tài nguyên phân bổ. Việc tối ưu hóa này giảm đáng kể chi phí compute trong khi vẫn đảm bảo performance và reliability của hệ thống. Các bài học rút ra có thể áp dụng để tối ưu hóa cluster resource allocation trong các môi trường production sử dụng Spark.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa tài nguyên Apache Spark bằng cách chẩn đoán executor rảnh và giảm chi phí tính toán dựa trên dữ liệu từ tám triệu job mỗi ngày.

Optimizing objects with null prototypes

V8 engine gặp vấn đề khi đối tượng với __proto__: null bị mắc kẹt ở dictionary mode. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách V8 xử lý prototype chain khi prototype được đặt thành null. Hệ quả là hiệu năng giảm đáng kể, như test case cho thấy WebStreams throughput chỉ đạt 500MB/s. Điều đáng học là thay thế literal object bằng classes hoặc Object.setPrototypeOf giúp tăng hiệu năng lên 2x, đạt 1GB/s throughput trong Node core.

Tìm hiểu cách tối ưu hiệu suất bằng cách loại bỏ nguyên mẫu null để tăng gấp đôi throughput trong Node.js.

Announcing DuckDB 1.5.6

DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. Bản cập nhật này tập trung vào tối ưu hóa truy vấn SQL và cải thiện hiệu suất khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Phiên bản mới này sửa lỗi liên quan đến window functions và cải thiện hiệu suất khi sử dụng JOIN operation. Các nhà phát triển làm việc với analytical workloads sẽ thấy hiệu năng cải thiện đáng kể, đặc biệt khi xử lý data partitioning. Nếu bạn đang sử dụng DuckDB cho xử lý dữ liệu offline hoặc embedded analytics, bản cập nhật này đáng để xem xét nâng cấp.

Phiên bản DuckDB 1.5.6 mang lại những cải tiến hiệu năng và sửa lỗi quan trọng mà lập trình viên cần biết để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.

Front-End Checklist – Master.dev Blog

David Dias đã phát triển Front-End Checklist trong suốt một thập kỷ với phiên bản mới nhất ra mắt cách đây hơn một năm. Checklist này bao gồm nhiều lời khuyên hữu ích nhưng dễ bị quên như việc triển khai print stylesheet và quản lý lazy loading/preload. Công cụ này đặc biệt quan trọng với lập trình viên front-end để đảm bảo không bỏ sót các yếu tố quan trọng trong quá trình phát triển. Việc tham khảo checklist có thể giúp cải thiện chất lượng code và trải nghiệm người dùng trên nhiều thiết bị khác nhau.

Front-End Checklist giúp lập trình viên không bỏ sót các chi tiết quan trọng khi phát triển giao diện người dùng.

.NET 11 Performance Gains That Matter for AI-Adjacent Backends — Daily DevOps & .NET

.NET 11 mang lại cải thiện hiệu năng đáng kể cho các backend AI nhờ tối ưu hóa async runtime, JIT output gọn nhẹ hơn và giảm số lần bounds checks. Các cải tiến này giúp giảm tail latency và giảm instance count trong các inference gateways và embedding pipelines. Cụ thể, việc giảm bounds checks giúp giảm chi phí CPU khoảng 10-15% trong các tác vụ xử lý dữ liệu lớn. Những thay đổi này cho thấy tầm quan trọng của việc tối ưu hóa runtime-level performance trong các hệ thống xử lý AI hiện đại.

.NET 11 giúp tối ưu hiệu suất cho hệ thống AI backend bằng cách giảm độ trễ và số lượng instance thông qua cải tiến runtime async, JIT và kiểm tra giới hạn.