Provision Datadog on Stripe Projects

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 …

Inside Platform Engineering with Joep Piscaer

Joep Piscaer, lãnh đạo kỹ thuật tại Portainer, nhấn mạnh rằng quyết định tối ưu trong nền tảng kỹ thuật thường là không thêm bất kỳ công cụ mới nào. Ông cảnh báo về việc lạm dụng các giải pháp CNCF, dẫn đến nợ vận hành lâu dài, đồng thời khuyến nghị duy trì đội ngũ platform nhỏ (dưới 8 người) để tập trung vào nhu cầu người dùng thay vì viết code. Sự phát triển của AI-assisted coding cũng thay đổi đối tượng người dùng nền tảng, khi doanh nghiệp giờ đây tự xây dựng công cụ và chỉ cần URL, không còn quan tâm đến độ phức tạp của Kubernetes.

Bài viết này là nguồn tư liệu quan trọng để lập trình viên hiểu cách xây dựng nền tảng hiệu quả hơn bằng cách tránh sự phức tạp không cần thiết, từ đó tiết kiệm thời gian và năng lượng cho việc phát triển và duy trì hệ thống trong tương lai.

Expedia Uses AI Driven Service Telemetry Analyzer to Accelerate Incident Investigation

Expedia triển khai STAR, nền tảng quan sát AI hỗ trợ điều tra sự cố sản xuất bằng cách phân tích telemetry dịch vụ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). STAR được xây dựng trên FastAPI, Datadog và các công nghệ khác.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp vào phân tích dữ liệu dịch vụ thực tế, giúp tối ưu hóa quá trình phát hiện và giải quyết lỗi sản phẩm trong môi trường phát triển nhanh chóng.

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.

Before Docker and Kubernetes: The DevOps Fundamentals Everyone Should Learn

Trước khi đến với Docker và Kubernetes, những kỹ sư DevOps giỏi nhất là những người nắm vững những nguyên tắc cơ bản của DevOps.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng nền tảng vững chắc về cách thức hợp tác, tự động hóa và quản lý hệ thống—chứ không chỉ là học kỹ thuật container hóa, mà là biết làm sao vận hành và tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng trong môi trường thực tế.

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.

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Tháng Bảy, các ứng dụng Rails và backend ổn định (calm backends) lại được đánh giá cao về mặt văn hóa, trong khi những "Fashion Stacks" phải trả tiền cho chế độ trực (on-call) dù không thực sự cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các stack truyền thống (như Ruby on Rails) vẫn chiếm ưu thế trong các công việc đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất cao, trong khi các stack "trang trí" (mới) chỉ được ưu tiên khi cần giải quyết vấn đề cấp bách ngay lập tức.