The Amazon L6/L7 Interview in 2026: Why Your Story, Not Your Code, Decides the Level

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.

(comic) Time vs attention management

Truyện tranh minh họa thách thức quản lý thời gian và sự tập trung trong công việc. Các vấn đề kỹ thuật như multitasking và constant context switching gây giảm năng suất tới 40% theo nghiên cứu của Microsoft. Hệ quả là việc hoàn thành deadline trở nên khó khăn hơn, tăng stress và nguy cơ burnout. Bài học rút ra là việc tập trung deep work với Pomodoro technique có thể cải thiện hiệu suất công việc đáng kể.

Truyện tranh này giúp lập trình viên quản lý thời gian và sự tập trung để làm việc hiệu quả hơn.

I found an old interview mine (2017)

Tác giả phát hiện lại bài phỏng vấn cũ từ năm 2017 với một người bạn. Sau 10 năm, tác giả vẫn giữ nguyên niềm tin mình được sinh ra để trở thành software engineer và writer. Bài phỏng vấn này cho thấy sự nhất quán trong định hướng nghề nghiệp của tác giả. Đây là minh chứng cho thấy khi xác định đúng con đường mình theo đuổi, chúng ta có thể giữ vững niềm tin đó qua nhiều năm tháng.

Bài chia sẻ này truyền cảm hứng cho lập trình viên về sự kiên định và đam mê nghề nghiệp qua thời gian.

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.

Lessons From Four Years of Writing a Weekly Newsletter

Bài viết mô tả quá trình bốn năm viết một bản tin hàng tuần, bắt đầu từ khi số bản đầu …

Everyone Expected AI to Come From the Big Companies

Mọi người đều dự đoán AI sẽ phát triển từ các tập đoàn lớn với lợi thế về vốn, dữ liệu và nhân tài, cùng 20 năm đi đầu nghiên cứu. Tuy nhiên, các sản phẩm AI đột phá lại không đến từ những phòng lab này. Nguyên nhân sâu xa không nằm ở tài năng hay ngân sách mà do cấu trúc tổ chức cứng nhắc của các công ty lớn. Hệ quả là những công ty nhỏ linh hoạt hơn như OpenAI đã dẫn đầu cuộc cách mạng AI với các sản phẩm như ChatGPT. Bài viết nhấn mạnh bài học về tầm quan trọng của sự đổi mới nhanh và cấu trúc tổ chức phẳng, hơn là chỉ dựa vào nguồn lực dồi dào.

Bài viết này tiết lộ lý do do dự phát triển AI không đến từ các công ty lớn bất chấp lợi thế về nguồn lực.

Microservices and GenAI in 2026: my Dear Architects conversation

Chris Richardson trong buổi trò chuyện Dear Architects với Luca Mezzalira giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp vẫn xây dựng hệ thống big ball of mud. Nguyên nhân kỹ thuật là distributed monolith hiện ra qua dấu hiệu như quá nhiều dịch vụ mỗi nhà phát triển, phát hành lockstep và không có tăng tốc độ, cùng với khung dark energy và dark matter để xác định ranh giới dịch vụ. Khi sử dụng GenAI coding agents, các yếu tố cơ bản như phản hồi nhanh, kiểm thử tự động và kết nối lỏng lẻo trở nên quan trọng hơn vì cần có bảo vệ và vòng phản hồi nhanh để tránh tạo mã chết hoặc tài liệu ảo; đồng thời ông nghi ngại về hiện đại hóa di sản nhanh bằng AI, khuyến nghị dùng Strangler Fig thay vì viết lại toàn bộ, và nêu lo ngại về mệt mỏi từ lập trình đôi với AI, tác động của GenAI đến mô hình kinh doanh mã nguồn mở và khả năng phát triển theo spec trở lại mô hình waterfall. Điều đáng học là các kiến trúc sư nên tập trung vào cơ sở vững chắc (feedback nhanh, kiểm thử tự động, coupling lỏng) trước khi áp dụng AI, và cân nhắc cách tiếp cận Strangler Fig để thay đổi hệ thống cũ thay vì viết lại toàn bộ. Bài học còn nhắc nhở việc giám sát mệt mỏi từ lập trình đôi với AI và đánh giá tác động của GenAI đến kinh doanh mã nguồn mở để tránh quyết định dựa trên xu hướng mà không có căn cứ thực tiễn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kết hợp Microservices và GenAI trong tương lai, tránh các cạm bẫy kiến trúc phân mòn và tận dụng AI một cách hiệu quả.

(comic) Flexible working hours

Bối cảnh: một loạt các strip ngắn về văn phòng, tiêu đề (comic) Flexible working hours, tập trung vào cách làm việc linh hoạt. Nguyên nhân: các tác giả dùng phương pháp vẽ nhanh, kết hợp hình ảnh và văn bản để truyền tải thông điệp, thường dùng coffee làm nguồn cảm hứng. Hệ quả: người đọc nhận ra lợi ích của thời gian làm việc linh hoạt, giảm áp lực và tăng sáng tạo. Điều đáng học: việc kết hợp yếu tố sáng tạo như love và coffee vào sản phẩm giúp tăng cường sự gắn kết với người dùng.

Những truyện tranh về giờ làm việc linh hoạt sẽ mang đến cho bạn góc nhìn hài hước và thực tế về cách cân bằng giữa công việc và cuộc sống.