What Is a Data Pipeline? How Data Actually Moves Through a Modern System

MotherDuck57 Hot11 phút3 ngày trướcAITop

Why DuckDB 2.0 is faster

DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên …

Buf Blog50 Hot11 phút11 ngày trướcAI

gRPC-Web được ra đời để cho phép các ứng dụng trình duyệt gọi dịch vụ gRPC mà không cần thay đổi máy chủ, nhưng nó dựa trên việc mã hóa lại payload và thường yêu cầu một proxy như Envoy để chuyển đổi giữa HTTP/1.1 của trình duyệt và HTTP/2 của máy chủ. Vì trình duyệt không hỗ trợ nguyên bản HTTP/2, gRPC-Web buộc phải sử dụng định dạng mã hóa đặc biệt và thường chỉ hỗ trợ gọi unary, khiến các tính năng streaming của gRPC bị hạn chế hoặc mất đi. Điều này dẫn đến độ trễ tăng lên, kích thước gói tin lớn hơn và khiến trình duyệt trở thành khách hàng hạng hai so với các client gốc sử dụng gRPC qua HTTP/2. Bài viết gợi ý thay vào đó các nhà phát triển nên cân nhắc sử dụng giao thức RPC gốc cho web như ConnectRPC hoặc tRPC, hoặc đơn giản là REST/GraphQL khi không cần các tính năng streaming mạnh mẽ của gRPC. Bài học là khi chọn RPC cho ứng dụng web, ưu tiên những giải pháp không cần proxy và không làm thay đổi semantics của giao thức gốc để tránh những Overshoot về hiệu suất và tính năng.

Đọc bài này để hiểu cách gRPC-Web đã bị hạn chế trong môi trường web so với gRPC truyền thống, và tìm hiểu về những lỗ hổng về an toàn và hiệu suất, cùng so sánh với các giải pháp RPC phù hợp hơn cho web như Protocol Buffers Web để tối ưu hóa ứng dụng web hiện đại.

#architecture #backend #grpc Nguồn

gitconnected201 Hot5 phút28 ngày trướcAI

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu người dùng), bao gồm API, cơ sở dữ liệu, caching, CDN, load balancing và hạ tầng sản xuất.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng cơ sở hạ tầng thực tế từ những nguyên tắc cơ bản nhất, từ đó tránh những sai lầm thường gặp khi mở rộng hệ thống khi còn mới mẻ.

#career #backend Nguồn

ploeh blog109 Hot2 phút1 tháng trướcAI

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.

#llm #backend #sql Nguồn

DoltHub Blog51 Hot6 phút17 ngày trướcAI

Postgres's implicit transactions

PostgreSQL mặc định bọc mỗi câu lệnh trong một giao dịch riêng khi không có BEGIN…COMMIT rõ ràng. Tuy nhiên, khi gửi nhiều câu lệnh trong một chuỗi truy vấn đơn (thông qua PQexec hoặc các hàm plpgsql) hoặc sử dụng các tiện ích như COPY và CREATE INDEX CONCURRENTLY, máy chủ sẽ ẩn ý tạo một giao dịch duy nhất bao gồm tất cả các câu lệnh đó. Điều này có thể dẫn đến việc giữ khóa lâu hơn, tiêu thụ ID giao dịch tăng nhanh và làm khó khăn việc rollback một phần công việc khi lỗi xảy ra. Do đó, lập trình viên cần kiểm tra xem ứng dụng của mình có vô tình nhóm nhiều câu lệnh vào một giao dịch ngầm không và cân nhắc sử dụng BEGIN…COMMIT cụ thể khi cần kiểm soát granularity. Theo dõi pg_stat_activity để phát hiện các giao dịch mở dài hạn cũng là biện pháp phòng ngừa tốt.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách Postgres tự động tạo giao dịch nhiều câu lệnh, tránh lỗi và tối ưu hiệu năng.

#backend #postgresql Nguồn

gRPC Blog67 Hot3 phút21 ngày trướcAI

gRPC-Rust Roadmap

Đội ngũ gRPC-Rust vừa hoàn thành bản preview phía client và đang chuẩn bị cho các bước phát triển tiếp theo. Họ cần giải quyết các vấn đề về tính ổn định của API, tích hợp hoàn toàn với mô hình async/await của Rust và nâng cấp lớp mã hoá TLS dựa trên thư viện native-tls. Khi các tính năng này ổn định, nhà phát triển sẽ có thể xây dựng dịch vụ gRPC hoàn toàn bằng Rust mà không cần phụ thuộc vào bản triển khai C++, giảm latency và tối ưu hoá sử dụng bộ nhớ. Dự án cho thấy giá trị của việc phát hành preview sớm để thu thập phản hồi cộng đồng trước khi khóa API, giúp giảm nguy cơ thay đổi phá vỡ sau này. Lộ trình cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì sự tương thích ngược với protobuf và cung cấp công cụ codegen tự động qua tonic-build.

Bài này cung cấp lộ trình phát triển tiếp theo của gRPC-Rust giúp lập trình viên nắm định hướng công nghệ và lên kế hoạch phát triển hệ thống hiệu quả.

#backend #rust #grpc Nguồn

Medium1 Hot9 phút1 ngày trướcAI

I Use AI Almost Every Day — But I Realized I Didn’t Actually Understand How It Works

Tác giả nhận ra mình sử dụng AI hàng ngày nhưng không hiểu nguyên lý hoạt động thực sự. Sau khi nghiên cứu, phát hiện các mô hình như GPT hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất thống kê từ lượng dữ liệu khổng lồ gồm 1.75 tỷ parameter. Cách tiếp cận này giải thích tại sao AI đôi khi tạo ra nội dung hợp lý về mặt ngữ pháp nhưng thiếu hiểu biết sâu về bối cảnh. Đây là bài học quan trọng về việc hiểu bản chất kỹ thuật đằng sau các công cụ AI trước khi áp dụng chúng vào công việc hàng ngày.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ nguyên lý hoạt động của AI để sử dụng hiệu quả và giải quyết vấn đề tốt hơn.

#ai #machine-learning #llm Nguồn

Polars Blog18 Hot7 phút11 ngày trướcAI

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

#python #data-engineering #polars Nguồn

What Is a Data Pipeline? How Data Actually Moves Through a Modern System

Đề xuất cho bạn

Why DuckDB 2.0 is faster

Bình luận

gRPC-Web Failed the Web · Buf

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Why use ORMs if LLMs write code?

Postgres's implicit transactions

gRPC-Rust Roadmap

I Use AI Almost Every Day — But I Realized I Didn’t Actually Understand How It Works

Pre-release of Polars 2.0

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads