#monitoring

Homelable: A Visual Map of Your Home Server Setup

Homelable là công cụ tự-hosting giúp lập bản đồ hệ thống máy chủ gia đình, tự động phát hiện thiết bị và kiểm tra trạng thái. Nó sử dụng các công nghệ như Python và SQLite để quản lý dữ liệu, cùng với Giao diện người dùng web cho phép truy cập dễ dàng. Công cụ này tạo ra sơ đồ rack và tài liệu tự động, giúp người dùng theo dõi hệ thống một cách trực quan. Homelable đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển quản lý nhiều thiết bị IoT và máy chủ tại nhà, giúp tiết kiệm thời gian bảo trì và giảm nguy cơ lỗi hệ thống.

Homelable giúp lập trình viên trực quan hóa và quản lý hệ thống máy chủ gia đình với tính năng khám phá thiết bị và kiểm tra trạng thái tự động.

Dux: Free, open-source Wayland desktop shell with file manager and theming

A modern Linux desktop suite with beautiful widgets and powerful monitoring - optimized for niri, Hyprland, mangowm, Sway, and Miracle WM.

Portero: Know exactly what's running on every port of your Mac

Portero là ứng dụng miễn phí, mã nguồn mở cho Mac, hiển thị tất cả cổng (port) đang mở cùng tiến trình (process) liên quan. Nó cho phép xem tiến trình đang chạy, dừng tiến trình trên cổng đang bận, khắc phục lỗi "địa chỉ đã được sử dụng", và chặn cổng thông qua tường lửa macOS tích hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiểm soát và quản lý các dịch vụ mạng trên Mac, từ đó tránh lỗi liên quan đến cổng đã sử dụng (address already in use) và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng của mình.

Run cost-effective, always-on agents to monitor your environment: the engineering behind Grafana Assistant Watchers

Watchers check your telemetry around the clock for just a few dollars a month. Here's how calibration puts an LLM's intelligence only where it's needed.

Detecting Network Anomalies Across Multiple Signals

Detecting Network Anomalies Across Multiple Signals By Arshmehar Kaur, Engineering Intern in Summer 2026 at Cisco ThousandEyes This summer I got the opportunity to work at Cisco ThousandEyes as an …

Grafana 13.3 release: manage variables across dashboards, share findings with Notebooks, a UI refresh, and more

Explore what's new in Grafana 13.3, including cross-dashboard variables, Notebooks for capturing and sharing your findings across Grafana, and a first look at the refreshed Grafana UI.

Custom Sensors and Circuit Network Path

Product Update: Version 5.7This release brings powerful new ways to model your monitoring data, visualize your connectivity, and see thermal conditions across your facility. Let’s take a look at what’s new. Custom Sensors: Calculate Exactly What You Need You can…

Coverage-first or cost-first: two ways to automatically apply Adaptive Metrics' recommendations

Adaptive Metrics cung cấp hai chế độ auto-apply: coverage-first và cost-first. Chế độ coverage-first duy trì tốc độ sử dụng, trong khi cost-first hoạt động như cơ chế bảo vệ chỉ áp dụng các recommendations không làm tăng total active series. Phân tích kỹ thuật cho thấy cost-first giảm 75% rủi ro over-provisioning so với coverage-first theo dữ liệu thực tế. Lập trình viên nên cân nhắc cơ chế cost-first khi cần tối ưu hóa chi phí mà không làm giảm hiệu quả hệ thống.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu hai chế độ tự động áp dụng Adaptive Metrics' recommendations cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.

My NAS sends me a report every morning, and it's caught multiple problems before they turned into data loss

Catch errors while there's time

Announcing our partnership with Grafana Labs to provide Enhanced Network and Datacenter Infrastructure Observability

NetBox Labs and Grafana Labs partner to bring authoritative infrastructure context to Grafana dashboards, alerts, and network telemetry.

Take Grafana Labs' 5th annual Observability Survey

Khảo sát quan sát (Observability Survey) lần thứ 5 của Grafana Labs là cơ hội để các chuyên gia đóng góp về các vấn đề cấp bách trong lĩnh vực quan sát hệ thống. Khảo sát này nhắm đến các leader và praticoner đang làm việc với các công cụ như Prometheus, Grafana, Jaeger. Kết quả khảo sát sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và thách thức thực tế trong ngành. Nếu tham gia, bạn có cơ hội nhận được các đồ vật độc quyền từ Grafana Labs. Đây là nguồn tham khảo giá trị cho bất kỳ ai đang tìm hiểu về thị trường công cụ quan sát hiện nay.

Lập trình viên nên tham gia khảo sát Observability hàng năm của Grafana Labs để nắm bắt những thách thức chính trong lĩnh vực quan sát hệ thống và có cơ hội nhận phần quà đặc biệt.

AI-powered data pipeline observability: Stop monitoring and start preventing

Hệ thống giám sát data pipeline hiện nay có hạn chế nghiêm trọng, bỏ sót các lỗi dữ liệu có thể gây thiệt hại hàng triệu đô la. Các hệ thống truyền thống sử dụng threshold-based monitoring không thể phát hiện được những lỗi phức tạp hoặc những thay đổi tinh vi trong dữ liệu. AI-powered observability có thể phát hiện bất thường và dự đoán lỗi trước khi chúng gây ảnh hưởng bằng cách phân tích patterns và dependencies trong toàn bộ pipeline. Các công cụ như Datadog, New Relic hay Splunk AI đang tích hợp machine learning để tự động hóa việc phát hiện vấn đề, giảm thời gian gỡ lỗi từ hàng giờ xuống chỉ còn vài phút. Việc đầu tư vào AI observability không chỉ ngăn ngừa thiệt hại tài chính mà còn tiết kiệm thời gian đáng kể cho đội ngũ data engineering.

Bài viết này giúp lập trình viên ngăn chặn lỗi data pipeline trước khi chúng gây thiệt hại lớn nhờ công nghệ AI.

Datadog alternatives: which observability platform fits your needs?

Trong bối cảnh thị trường monitoring và observability cạnh tranh, nhiều doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp thay thế cho Datadog với các lựa chọn như New Relic, Splunk, Dynatrace, và Grafana. Nguyên nhân kỹ thuật chính khiến người dùng cân nhắc chuyển đổi bao gồm chi phí cao của Datadog và hạn chế trong tùy chỉnh dashboard. Hệ quả là các nền tảng thay thế này cung cấp giao diện linh hoạt hơn, mức giá cạnh tranh hơn và tích hợp tốt hơn với stack công nghệ hiện đại. Điểm đáng học là việc lựa chọn platform phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án, đặc biệt là khả năng xử lý log metrics và traces trong APM architecture.

Bài hướng dẫn này giúp bạn chọn nền tảng quan sát thay thế Datadog phù hợp nhất với nhu cầu dự án của bạn.

MUST Bookmark: Watch the Net « ipSpace.net blog

Bối cảnh Andre Toonk đã phát triển công cụ watchthenet.com để đo lường Internet. Công cụ này ping tất cả địa chỉ IPv4, quét mỗi /24 sau mỗi 49 giây, cung cấp bản cập nhật trạng thái Internet nhanh chóng. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng phương pháp quét hệ thống và theo dõi định kỳ giúp phát hiện vấn đề mạng. Hệ quả là ISP gặp sự cố sẽ được phát hiện trong vài phút. Điều đáng học là cách tiếp cận giám sát mạng theo quy mô lớn này có thể giúp phát hiện lỗi nhanh chóng và hiệu quả.

Công cụ watchthenet.com giúp bạn theo dõi tình trạng Internet toàn cầu trong thời gian thực, giúp phát hiện sự cố mạng chỉ sau vài phút.

SPONSORED: Closing the observability gap for the AI-ready enterprise

Doanh nghiệp đang chuẩn bị cho kỷ nguyên AI nhưng thiếu khả năng quan sát hệ thống mạng. Hầu hết các giải pháp observability hiện tại chỉ tập trung vào application-layer data, bỏ qua các lớp hạ tầng mạng quan trọng, dẫn đến khoảng trống trong việc giám sát toàn diện. Áp dụng AI-driven operations đòi hỏi dữ liệu mạng phong phú từ các thiết bị như Cisco Nexus, Juniper MX, và Arista 7280 để xây dựng các mô hình machine learning hiệu quả. Khi thiếu dữ liệu mạng này, các công cụ AI như TensorFlow và Pytorch không thể phát hiện hiệu quả các vấn đề performance hoặc security risks trong các khối lượng dữ liệu lớn. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các giải pháp observability tích hợp dữ liệu mạng và application layer, sử dụng các công nghệ như eBPF và gRPC để thu thập dữ liệu hiệu quả.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách đóng khoảng cách khả năng quan sát để doanh nghiệp sẵn sàng AI bằng góc nhìn dữ liệu phong phú về mạng.

Announcing: Monitor Redis Cloud with Datadog

Redis Enterprise và Datadog hợp tác để cung cấp khả năng monitoring toàn diện cho Redis Cloud. Giải pháp này theo dõi performance metrics như memory usage, CPU utilization, và connection count với độ trễ dưới 50ms. Nó phát hiện tự động các sự cố như memory fragmentation và slow queries. Lập trình viên có thể thiết lập threshold alerts cho 20+ chỉ số khác nhau. Giải pháp này giúp giảm 40% thời gian chẩn đoán sự cố cho các ứng dụng sử dụng Redis Enterprise.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng bằng cách giám sát và khai thác sức mạnh đầy đủ của Redis Cloud với Datadog.