#azure

GitHub Models is now retired

GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.

Announcing .NET Modernization for Beginners

Microsoft ra mắt khóa học miễn phí, mã nguồn mở ".NET Modernization for Beginners" giúp nhà phát triển nâng cấp ứng dụng ASP.NET cũ lên .NET 10 bằng GitHub Copilot modernization agent. Khóa học gồm 4 chương: đánh giá, lập kế hoạch, thực thi nâng cấp và triển khai lên Azure App Service, với các artifacts minh bạch (assessment.md, plan.md, tasks.md) cho phép chỉnh sửa trước khi thay đổi code. Yêu cầu: tài khoản GitHub Copilot và Visual Studio 2022 (17.10 trở lên).

Nếu bạn đang làm việc với các ứng dụng ASP.NET cũ và muốn nâng cấp hiệu quả mà không mất nhiều thời gian học mới, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng công cụ tự động hóa minh bạch từ GitHub Copilot để chuyển đổi dễ dàng, từ đánh giá đến triển khai trên cloud.

Building an operations assistant on Azure that waits for approval before it acts

Xây dựng trợ lý vận hành trên Azure yêu cầu tích hợp quy trình (runbooks) và xử lý ranh giới giữa đề xuất của mô hình AI với hành động thực thi, đặc biệt là cơ chế chờ phê duyệt trước khi thực hiện.

Nếu bạn đang tìm cách tự động hóa quy trình với các quyết định phức tạp cần sự chấp thuận người dùng, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách kết hợp logic runbook với AI để tạo ra một hệ thống đáng tin cậy, tránh rủi ro sai sót khi tự động hóa quá mức.

Azure and Community Guidelines on Choosing Between a Skill or a Sub-Agent

Kishorekumar Pattabiraman từ Microsoft Azure đề xuất các tiêu chí thực tế để lựa chọn giữa kỹ năng (skills), sub-agent hoặc các phương pháp khác khi xây dựng hệ thống AI.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống AI trên Azure và cần quyết định giữa các giải pháp như skills (hành vi) và sub-agents (đơn vị phụ), bài viết sẽ giúp bạn phân tích rõ lợi ích, hạn chế và cách triển khai hiệu quả để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.

The Hard-Stop Rule: From 3 HCM Monoliths to 120 Domain Microservices

Sau 5 năm, nhóm phần mềm lương thưởng và nhân sự đã chuyển đổi ba hệ thống monolith lớn thành hơn 120 microservices theo phương pháp pull-based, tích hợp vào quy trình làm việc hàng ngày mà không cần ngân sách riêng.

Bài viết này là nguồn tham khảo tuyệt vời cho lập trình viên muốn chuyển đổi sang kiến trúc microservices hiệu quả, đặc biệt khi họ muốn áp dụng cách tiếp cận pull-based migration—không cần dự án riêng biệt mà tích hợp vào công việc hàng ngày—để tối ưu hóa sự linh hoạt, giảm rủi ro và gia tăng tốc độ phát triển hệ thống lớn.

Introducing OmniVec: An Open-Source Embedding Platform for AI Apps on Azure

Microsoft giới thiệu OmniVec, nền tảng nhúng (embedding) mã nguồn mở dành cho các ứng dụng AI trên Azure.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên Azure sẽ tìm hiểu OmniVec để tối ưu hóa hiệu suất xử lý vector hóa, tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các mô hình AI hiện đại.

Built-in Agent Skills Bring .NET and Azure Expertise into Visual Studio

Visual Studio tích hợp sẵn các Agent Skills do chuyên gia từ nhóm .NET và Azure phát triển, nhằm hỗ trợ tối ưu hóa quy trình workflow agentic.

Lập trình viên nên đọc để khám phá cách tích hợp kiến thức chuyên sâu về .NET và Azure vào các công cụ AI hiện đại trong Visual Studio, giúp tối ưu hóa các dự án tương tác thông minh và tự động hóa công việc phát triển nhanh hơn.

Meet Brain, the AI that decides when Azure is officially down

Microsoft giới thiệu Brain, hệ thống AIOps nội bộ giám sát tình trạng sức khỏe đám mây tập trung của Azure. Sử dụng Azure Resource Graph làm digital twin thời gian thực, Brain phân tích ba loại tín hiệu (SLI, bộ theo dõi miền do nhóm đăng ký và chỉ số bên thứ ba) để xác định trạng thái, mức độ nghiêm trọng, phạm vi ảnh hưởng và nguyên nhân gốc rễ cho bất kỳ dịch vụ, khu vực hoặc tài nguyên khách hàng nào. Thay vì để các nhóm dịch vụ tự định nghĩa SLO, Brain áp dụng mô hình học máy để thiết lập ngưỡng động từ dữ liệu lịch sử, tự động khai báo sự cố, tạm dừng triển khai gây hại, định tuyến sự cố đến nhóm phù hợp và thông báo cho khách hàng bị ảnh hưởng. CTO Azure Mark Russinovich cho biết tính năng thông báo tự động đã giảm 4–6 lần số lượng ticket hỗ trợ khách hàng, đồng thời hệ thống đạt tỷ lệ khắc phục trong 15 phút cho 80–90% dịch vụ quan trọng. Microsoft cũng đang bổ sung các hệ thống agentic như Triangle, một hệ thống điều phối đa tác nhân dựa trên LLM để định tuyến sự cố mà không cần chuyển giao thủ công. Hiện Brain đã bao phủ 70–80% dịch vụ quan trọng của Azure, phần còn lại đang được triển khai.

Nếu bạn muốn khám phá cách AI tự động hóa quản lý sự cố và cải thiện phản ứng nhanh chóng trong cloud, Brain của Microsoft là ví dụ tuyệt vời về cách AI Ops kết hợp ML, tự động hóa và triết lý triết lý để tự động hóa quản lý dịch vụ, giảm thiểu thời gian xử lý và tối ưu hóa trải nghiệm cho cả nhà phát triển và khách hàng.

Enabling MLflow OpenAI Autolog on PySpark Workers

Khi phân phối các cuộc gọi LLM trên các worker PySpark bằng mapInPandas, MLflow's openai.autolog() không ghi lại traces do ba vấn đề: worker không kế thừa URI theo dõi và tên experiment từ driver, xuất traces bất đồng bộ gây xung đột thread khi kết thúc process, và không hỗ trợ liên kết trace cha-con. Giải pháp là thiết lập tracking URI, experiment name và tắt MLFLOW_ENABLE_ASYNC_TRACE_LOGGING=false trong hàm worker. Sau khi hoạt động, việc theo dõi từng cuộc gọi phát hiện chi phí ẩn do Spark lazy evaluation thực thi lại nhiều lần các cuộc gọi LLM.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa và theo dõi hiệu suất mô hình ML trên Spark với OpenAI, đặc biệt khi sử dụng mapInPandas, nên đọc bài này để khắc phục lỗi trace không hoạt động và khám phá cách khắc phục vấn đề tái thực hiện LLM nhiều lần do tính chất lazy evaluation của Spark.

Claude Meets Blackwell Ultra: Anthropic’s Models Now Run on NVIDIA GB300 in Azure

Các mô hình Claude của Anthropic giờ đây đã sẵn sàng trên Microsoft Foundry, chạy trên GPU NVIDIA GB300 Blackwell Ultra kết nối qua Quantum-X800 InfiniBand trên Azure. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai các tác nhân AI tự động và chuyên biệt với hiệu suất suy luận cải thiện và chi phí sở hữu thấp hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp GPU Blackwell Ultra của NVIDIA với các mô hình AI như Claude của Anthropic, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý và giảm chi phí cho các ứng dụng tự động hóa AI chuyên dụng trong doanh nghiệp.

Agent confidence on the technical frontier

Báo cáo do MIT Technology Review Insights và Microsoft tài trợ xếp hạng 101 tác vụ AI agentic trong các quy trình AI, dữ liệu và đám mây dựa trên mức độ tự tin từ 300 chuyên gia toàn cầu. AI agent hoạt động tốt nhất ở các tác vụ có cấu trúc như tạo báo cáo hay viết code khuôn mẫu, trong khi quy trình dữ liệu được coi là lĩnh vực đột phá.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống agent AI hiện nay còn thiếu hụt trong việc xử lý các nhiệm vụ thực tế phức tạp, từ đó tìm hiểu cách tối ưu hóa công cụ tự động hóa cho dự án của mình bằng kiến thức về giới hạn và tiềm năng của công nghệ mới.

Azure API Management Adds Dedicated AI Gateway Tier, Governing Models and MCP Tools

Microsoft bổ sung cấp độ AI Gateway dành riêng trong Azure API Management ở chế độ xem trước công khai, tập trung vào quản lý các model, MCP servers và tools thay vì API truyền thống, nhằm kết nối với các dịch vụ như Foundry và Bedrock.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc bài này vì Azure API Management mới cung cấp giải pháp quản lý hiệu quả cho các mô hình AI như Foundry và Bedrock, giúp tối ưu hóa triển khai, bảo mật và quản lý chi phí cho các API AI trong sản phẩm của bạn.

Microsoft Web IQ: Ground your AI agents with up-to-date web data

Microsoft giới thiệu dịch vụ grounding mới giúp các AI agent cập nhật dữ liệu web nhanh chóng, đảm bảo độ chính xác và tránh sai sót nhờ nguồn thông tin thực tế.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI cần đọc để hiểu cách tích hợp dữ liệu thực tế từ web vào các agent AI để cải thiện độ chính xác và phản ứng nhanh chóng trong các ứng dụng tự động hóa.

How I Deployed a PHP Web App on Azure App Service

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm triển khai một ứng dụng web PHP lên Azure App Service, nhằm kết hợp học lý thuyết với thực hành nhiều hơn khi tìm hiểu về Microsoft Azure.

Là người học lập trình PHP muốn tự động hóa triển khai ứng dụng trên cloud một cách nhanh chóng và hiệu quả, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách deploy đơn giản trên Azure App Service, giúp tiết kiệm thời gian và tránh những lỗi thường gặp khi tự tìm hiểu.

Sending Events to Azure Event Hubs

Hướng dẫn cấu hình KurrentDB gửi sự kiện tới Azure Event Hubs thông qua Kafka Connector Sink.

Nếu bạn đang làm việc với hệ thống tích hợp dữ liệu hoặc cần chuyển đổi dữ liệu từ PostgreSQL sang Azure Event Hubs một cách hiệu quả, bài hướng dẫn này sẽ giúp bạn áp dụng Kafka Connector Sink để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình gửi sự kiện một cách đơn giản và hiệu suất cao.

Microsoft Agent Framework Harness and Hosted Agents Reach General Availability

Microsoft vừa phát hành phiên bản ổn định của Agent Framework, bao gồm Agent Harness, kết nối GitHub Copilot và Claude Agent SDK, cùng các mẫu orchestration.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách triển khai các Agent thông minh tự động hóa với các công cụ như GitHub Copilot và Claude Agent SDK, giúp tối ưu hóa việc phát triển ứng dụng thông minh và tích hợp AI vào dự án của mình một cách dễ dàng và hiệu quả.

OpenTelemetry Exporters in .NET: OTLP, Prometheus, Jaeger, and Azure Monitor

Bài viết hướng dẫn cấu hình các OpenTelemetry exporters (OTLP, Prometheus, Jaeger, Azure Monitor) trong ứng dụng .NET bằng C# thực tế, đặc biệt dành cho ASP.NET Core.

Lập trình viên ASP.NET Core cần đọc bài này để hiểu cách triển khai và tích hợp các exporter OpenTelemetry như OTLP, Prometheus, Jaeger và Azure Monitor một cách hiệu quả với các ví dụ thực tế trong C#.

[Video] Office Hours: Desert Database Q&A

Buổi Q&A do Brent Ozar dẫn dắt giải đáp nhiều chủ đề SQL Server như PSPO trên SQL 2022, tối ưu MAXDOP trên Azure VM, giới hạn cột bảng, rủi ro cơ sở dữ liệu dung lượng lớn, so sánh plan guides và Query Store, FileTable vs S3, tác động của NVMe SSD, chiến lược ingestion kho dữ liệu, và ứng dụng AI trong quản trị cơ sở dữ liệu. Ngoài ra còn đề cập đến công cụ giám sát và tích hợp MCP server.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý hiệu suất cơ sở dữ liệu SQL Server, từ các kỹ thuật như PSPO đến tối ưu hóa lưu trữ và tích hợp AI, giúp xây dựng ứng dụng nhanh hơn và ổn định hơn trong môi trường thực tế.

Building Secure, AI-Driven Web Apps at Startup Speed: The Virsion Story

Virsion tận dụng Vaadin và Spring Boot để phát triển nhanh chóng các ứng dụng web quản lý tài liệu, vừa bảo mật vừa tích hợp AI, nhằm tối ưu tốc độ triển khai và khả năng truy cập.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp Vaadin và Spring Boot để nhanh chóng xây dựng ứng dụng web an toàn, tích hợp trí tuệ nhân tạo mà vẫn duy trì tốc độ phát triển startup.

Microsoft just had the biggest day in stock market history

Cổ phiếu Microsoft tăng 15% trong phiên giao dịch ngày thứ Năm sau khi hướng dẫn về mảng điện toán đám mây (cloud) giảm bớt lo ngại về việc chi tiêu cho AI đã vượt quá nhu cầu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách công nghệ cloud và AI không chỉ là xu hướng kinh doanh mà còn là động lực thúc đẩy sự phát triển mới của ngành công nghệ, giúp họ tìm hiểu những cơ hội và thách thức trong việc xây dựng các giải pháp tương lai.

Reading a Profiler trace without guessing

Bài viết hướng dẫn cách đọc trace Profiler trên Azure Monitor mà không cần đoán mò, bao gồm cách sử dụng trace explorer (flame graph vs. profile tree), tính năng Hot path để tìm điểm nghẽn, và giải thích các nhãn quan trọng như CPU_TIME, AWAIT_TIME, BLOCKED_TIME. Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh sự khác biệt giữa các loại bottleneck (ví dụ: truy vấn SQL chậm và lock contention) và giới hạn của CPU sampling profilers đối với tác vụ I/O-bound.

Nếu bạn đang tìm hiểu cách phân tích hiệu năng ứng dụng với Azure Monitor Profiler mà không phải đoán đoán, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách đọc trace một cách chính xác, từ việc phân biệt các loại bottleneck (CPU, I/O, lock contention) đến cách sử dụng các công cụ như Hot Path và Code Optimizations AI để tối ưu hiệu năng một cách hiệu quả.

Azure Developer CLI (azd) July 2026

Bản cập nhật tháng 7 của Azure Developer CLI (azd) bổ sung lệnh gỡ cài đặt, cho phép cài đặt tiện ích mở rộng trực tiếp từ registry mà không cần resolve dependencies, hỗ trợ triển khai container cho Azure App Service, tự động phát hiện môi trường CI/CD và AI-agent để chạy không tương tác, đồng thời đổi tên flag --host thành --agent. Ngoài ra còn có nhiều sửa lỗi liên quan đến provisioning, Terraform và extensions.

Nếu bạn đang làm việc với Azure DevOps, đặc biệt là phát triển ứng dụng cloud hoặc tự động hóa triển khai, Azure Developer CLI (azd) July 2026 sẽ giúp bạn cập nhật những cải tiến mới như quản lý công cụ một cách hiệu quả hơn, triển khai container cho App Service, và tự động hóa CI/CD/AI-agent mà không cần tương tác thủ công.

Wiz’s AI bug-hunter helped find a master key to Azure Cosmos DB

Wiz phát hiện lỗ hổng "Cosmos Master Key" cho phép truy cập toàn bộ cơ sở dữ liệu Azure Cosmos DB, nhưng đã được khắc phục nhờ sự hỗ trợ của công cụ săn lỗi AI của Wiz.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về các rủi ro bảo mật nghiêm trọng liên quan đến các API cloud như Azure Cosmos DB và cách AI hỗ trợ phát hiện các lỗ hổng nguy hiểm trước khi chúng được khai thác.

Enabling the Application Insights Profiler

Hướng dẫn chi tiết cách kích hoạt Azure Monitor Application Insights Profiler cho ứng dụng .NET thông qua hai phương pháp: cấu hình không cần code (qua App Service portal hoặc CLI) hoặc cài đặt gói Azure Monitor OpenTelemetry Distro. Phương pháp không cần code chỉ hỗ trợ Windows App Service, trong khi gói cài đặt hoạt động trên Linux và container.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách tích hợp Application Insights Profiler vào ứng dụng .NET để tối ưu hóa hiệu năng bằng cách tự động phát hiện và khắc phục vấn đề CPU, bộ nhớ hoặc session bị chậm, đặc biệt khi triển khai trên Azure với các phương pháp đơn giản hoặc mở rộng cho Linux/container.

Microsoft Q4: Azure tops $100bn, AI bet mostly pays off

Doanh thu từ dịch vụ Azure của Microsoft đạt 43% tăng trưởng, vượt mốc 100 tỷ USD trong năm, trong khi đơn hàng tồn đọng đạt 678 tỷ USD và cổ phiếu tăng 2%. Tuy nhiên, chi phí vốn đầu tư vào AI vẫn tiếp tục gia tăng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty lớn như Microsoft sử dụng cloud computing và AI để mở rộng thị trường, tạo ra cơ hội cho các giải pháp phần mềm tương lai, từ đó giúp bạn tìm hiểu về xu hướng công nghệ quan trọng nhất hiện nay.

Azure SDK Release (July 2026)

Azure SDK releases every month. This post includes the July 2026's highlights and release notes.

Traders price an outsized Microsoft move as AI capex scrutiny mounts

Các traders dự đoán biến động lớn (~190 tỷ USD) trong giá cổ phiếu Microsoft sau báo cáo thu nhập, khi nhà đầu tư đòi hỏi bằng chứng cho khoản chi tiêu AI khổng lồ của hãng.

Lập trình viên nên theo dõi vì Microsoft đang đẩy mạnh đầu tư AI, và những quyết định kinh doanh này có thể ảnh hưởng đến các công nghệ tương lai—cụ thể là các giải pháp AI được tích hợp vào phần mềm, hệ thống cloud, và ứng dụng doanh nghiệp, giúp hiểu rõ hơn về xu hướng phát triển và tiềm năng ứng dụng trong công việc.

Microsoft Three-Layer LLM Routing Architecture for AI Agents on AKS

Microsoft giới thiệu kiến trúc định tuyến ba lớp (LLM Routing Architecture) cho các tác nhân AI trên AKS, tập trung vào ba quyết định chính: lựa chọn model xử lý cuộc gọi, cách thức quản lý cuộc gọi, và phương pháp triển khai kiến trúc.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI trên Kubernetes sẽ tìm hiểu cách Microsoft tối ưu hóa lưu lượng gói tin giữa các mô hình LLM bằng kiến trúc phân lớp để giảm chi phí và tăng hiệu suất cho ứng dụng agent của mình.

Our P95 spiked, now what?

Khi P95 latency spike xuất hiện trên bảng điều khiển Application Insights, nhóm đã sử dụng Application Insights Profiler để ghi lại flame graph chi tiết đến cấp phương thức, thay vì thêm log thủ công. Profiler có sẵn trên Azure App Service, chỉ cần kích hoạt là có thể thu thập dữ liệu ngay lập tức, kể cả phiên debug theo yêu cầu khi sự cố xảy ra.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách sử dụng Application Insights Profiler để debug nhanh chóng các vấn đề về độ trễ (latency) trong ứng dụng sản phẩm thực tế, thay vì phụ thuộc vào các giải pháp thử nghiệm thủ công.

'Confused Deputy' Flaws Persist in Google Cloud, Microsoft Azure

Lỗ hổng "Confused Deputy" vẫn tồn tại trong Google Cloud và Microsoft Azure, cho phép kẻ tấn công dễ dàng chiếm quyền quản trị và vượt qua các kiểm soát truy cập của nhà cung cấp dịch vụ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật cloud hiện nay vẫn có những lỗ hổng nghiêm trọng, giúp họ nâng cao kiến thức về bảo vệ ứng dụng và dữ liệu khi phát triển trên các nền tảng như Google Cloud hoặc Microsoft Azure.

Synopsys, AMD, and Microsoft Expand Agentic AI for EDA

Synopsys expands its agentic AI strategy for EDA by introducing autonomous chip design workflows developed in collaboration with AMD and Microsoft.

Nadella sets a condition for the AI boom on CNN

Satya Nadella cho rằng sự bùng nổ AI không phải bong bóng nhưng phải thúc đẩy tăng trưởng GDP, nếu không ngành này sẽ gặp rủi ro. Đồng thời, Microsoft ưu tiên cung cấp chip cho Copilot trước khách hàng Azure.

Những phát triển mới nhất từ Satya Nadella về AI không chỉ là xu hướng mà còn là những hướng dẫn thực tế cho lập trình viên cần hiểu để tối ưu hóa công nghệ, tăng giá trị cho dự án và giữ vị trí trong thị trường công nghệ đang thay đổi nhanh chóng.

Modernize Serverless Apps with Python 3.14 on Azure Functions

Microsoft đã chính thức hỗ trợ Python 3.14 trên Azure Functions, giúp nâng cấp ứng dụng serverless.

Lập trình viên phát triển ứng dụng serverless trên Azure Functions sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và tính tương thích tương lai của ứng dụng bằng cách chuyển sang Python 3.14, giúp tiết kiệm chi phí và đảm bảo tương thích với các công nghệ mới nhất.

Medium

Bài viết thảo luận về việc chuyển đổi từ sử dụng Service Principal Secrets sang Azure Workload Identity Federation để quản lý quyền truy cập cho workload trên Kubernetes, nhằm tăng cường bảo mật.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ cơ chế mật khẩu Service Principal sang Azure Workload Identity Federation, giúp tối ưu hóa bảo mật, giảm rủi ro rò rỉ thông tin và cải thiện quản lý quyền truy cập cho ứng dụng Kubernetes trong môi trường cloud.

Microsoft blames massive Microsoft 365 outage on maintenance bug

Microsoft cho biết lỗi trong hệ thống tự động xử lý yêu cầu bảo trì mạng đã gây ra sự cố ngừng hoạt động hôm thứ Năm bằng cách xóa nhầm các tuyến IP khỏi nhiều thiết bị hơn dự định, làm gián đoạn các dịch vụ Azure và Microsoft 365.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách một lỗi trong hệ thống tự động hóa—đặc biệt là trong phần mềm quản lý mạng—có thể gây ra hậu quả toàn diện như một vụ ngắt dịch vụ lớn, giúp họ nâng cao nhận thức về rủi ro từ các lỗi logic và thiết kế không dự phòng.

Finding the Best Model in Azure Machine Learning: AutoML, MLflow, and Responsible AI in Practice

Finding the Best Model in Azure Machine Learning: AutoML, MLflow, and Responsible AI in Practice A practical walkthrough of how experimentation actually works on Azure ML, from a messy CSV to a model …

Top Cloud Certifications Canadian Employers Are Looking for Right Now

Top Cloud Certifications Canadian Employers Are Looking for Right Now Why Cloud Certifications Matter More Than Ever in Canada In today’s competitive tech job market, Canadian employers are no …

Why Africa’s cloud needs more than one path

Africa's second Microsoft Azure on-ramp brings the route diversity that cloud resilience demands, says Africa Data Centres.

July Patches for Azure DevOps Server

Tháng 7 vừa qua, Microsoft đã phát hành các bản vá lỗi mới cho Azure DevOps Server (phiên bản self-hosted). Khuyến nghị người dùng cập nhật ngay để đảm bảo an toàn và ổn định hệ thống.

Lập trình viên tự host Azure DevOps Server nên cập nhật các bản vá tháng 7 để tránh rủi ro bảo mật và đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định, đặc biệt khi dự án liên quan đến quản lý mã nguồn và CI/CD.

T-SQL Hygiene: Introducing the Covering Index

Tìm hiểu khái niệm covering index, cách các điều kiện lọc (predicates) và phép chiếu (projections) ảnh hưởng đến nó, cũng như thời điểm sử dụng để tối ưu hiệu suất truy vấn quan trọng trên SQL Server.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất truy vấn SQL bằng cách áp dụng index covering, giúp giảm thiểu chi phí I/O và tránh phải scan toàn bộ bảng, đặc biệt khi làm việc với các query phức tạp hoặc dữ liệu lớn.