Tìm kiếm
30 kết quả cho “Dev tier”. Tìm không phân biệt dấu.
- A deeper dive into our May 2019 security incident Bài tóm tắt · Stack Overflow · 2021
…/2019, cộng đồng báo một tài khoản lạ có quyền moderator và developer trên toàn mạng Stack Exchange. Điều tra cho thấy đó chỉ là phần nổi: kẻ tấn công đã lấy được mã nguồn và làm l…
- How we deploy to production over 100 times a day Bài tóm tắt · Monzo · 2022
…staging bị dùng để thử quá nhiều; đang cải thiện môi trường dev local. Vì sao - Mọi ma sát (cần hai người duyệt, bốn môi trường pre-prod, chờ người khác test xong) đều đẩy engineer…
- グローバル展開を支える基盤の裏側 (Behind the Infrastructure Powering Global Expansion) Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…h nghĩa bằng Protobuf và gọi bằng gRPC. Local và môi trường dev: mọi module trong một process, gọi localhost . Production: nhiều Deployment GKE, mỗi cái bật một tập module và trỏ đ…
- Adopting Arm at Scale: Transitioning to a Multi-Architecture Environment Bài tóm tắt · Uber · 2025
…ling theo kiểu A/B giữa hai kiến trúc và giữa các miền lỗi. Dev Pod (môi trường dev từ xa) hỗ trợ Arm. - Đánh giá SKU: benchmark Ampere A1, A2 so với x86, cùng team sản phẩm chạy t…
- Running a Software Factory Efficiently at Uber Scale Bài tóm tắt · Uber · 2026
…r, chuyển dịch chiến lược là từ workflow tương tác của từng developer sang managed agent : tối ưu một đội agent chuyên biệt, mỗi cái có benchmark và model Pareto riêng, dễ hơn tối…
- Sparkplug — a non-optimizing JavaScript compiler Bài tóm tắt · V8 (Google) · 2021
…1 · 4. Điều chỉnh · Độ khó: Nâng cao — [bài gốc](https://v8.dev/blog/sparkplug) Bối cảnh - Từ 2016 V8 thôi theo benchmark tổng hợp (Octane) để đo hiệu năng thực tế; với phiên ngắn…
- Nền tảng nội bộ cho service (đường ray chung) Chủ đề Thành viên
Tách hệ thống thành nhiều phần (service, hoặc component trong một monolith) giải được bài toán tổ chức. Nhưng nếu mỗi team tự làm RPC, retry, log, metric, contract theo cách riêng, thì ta chỉ đổi một kiểu hỗn loạn lấy…
- Deploy và release an toàn Chủ đề Thành viên
Phần lớn sự cố bắt đầu bằng một thay đổi: code mới, cấu hình mới, hạ tầng mới. Khi hệ thống và tổ chức lớn lên, câu hỏi là làm sao đưa thay đổi lên production thường xuyên mà vẫn giới hạn được thiệt hại khi có lỗi.
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Monolith và microservices — đi và quay lại Chủ đề Thành viên
Lúc nào nên tách hệ thống thành nhiều service, và cái giá của việc đó là gì? Các nguồn hiện có cho thấy đây không phải đường một chiều.
- Realtime và fan-out Chủ đề Thành viên
Một sự kiện (tin nhắn, ảnh, tweet, vote) phải tới rất nhiều người, rất nhanh, qua rất nhiều kết nối mở cùng lúc.
- Chi phí hạ tầng và build vs buy Chủ đề Thành viên
Khi còn nhỏ, chi phí hạ tầng là chuyện phụ và cloud là lựa chọn hiển nhiên. Khi lớn lên, hoá đơn có thể chiếm phần lớn giá vốn. Hai câu hỏi xuất hiện: tối ưu chi phí trên nền đang có thế nào, và khi nào nên tự xây (hoặc…
- Cache và invalidation Chủ đề Thành viên
Cache là cách rẻ nhất để một DB chịu được lượng đọc tăng nhiều lần. Vì vậy nó xuất hiện ngay từ giai đoạn đầu (Instagram 2011, Facebook 2004–2010). Cái giá đến sau, và lặp lại ở hầu hết các nguồn:
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Load shedding, rate limit và backpressure Chủ đề Thành viên
Mọi hệ đều có lúc nhận nhiều việc hơn sức làm: spike của người dùng, client nội bộ có bug, dependency chậm đi, retry dồn lại. Theo Discord, khi chạm giới hạn năng lực thì đó là bài toán kinh tế: hoặc tăng cung (thêm…
- Mô hình tổ chức SRE Chủ đề
Lúc nhỏ, một team ops hay SRE tập trung trực và vận hành mọi thứ. Khi chuyển sang microservice và "you build it, you run it", team sản phẩm phải tự sở hữu service trên production, nhưng nhiều team chưa có kỹ năng, còn…
- Pipeline dữ liệu và analytics Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, báo cáo chạy thẳng trên DB production. Đến một lúc truy vấn phân tích làm chậm giao dịch, dữ liệu cần gộp từ nhiều nguồn, và có thêm người dùng mới (analyst, ML, khách hàng xem dashboard). Khi đó cần một mặt…
- Scale dọc trước khi scale ngang Chủ đề
Thêm máy (scale ngang) kéo theo độ phức tạp phân tán. Bắt mỗi máy làm được nhiều hơn (scale dọc, tối ưu) thì đơn giản hơn, nhưng có trần và dễ thành một điểm hỏng.
- Sharding và tách database Chủ đề Thành viên
Một database quan hệ duy nhất là điểm khởi đầu của hầu hết sản phẩm. Đến một lúc nó không chịu nổi lượng ghi, dữ liệu không còn vừa một máy, hoặc một sự cố ở DB đó làm sập mọi tính năng.
- Tự động hoá vận hành và auto-remediation Chủ đề Thành viên
Khi số máy, shard, pod tăng lên hàng nghìn, lỗi "hiếm" (một node chết, một đĩa hỏng, một replica trễ) thành chuyện hằng ngày, và thao tác tay không còn theo kịp: Stripe có hàng trăm lần shard suy giảm mỗi năm, mỗi lần…
- Hot partition và thundering herd Chủ đề Thành viên
Chia dữ liệu và tải ra nhiều máy chỉ hiệu quả khi tải chia đều. Thực tế tải lệch: một khách hàng khổng lồ, một kênh có @everyone, một bài của người nổi tiếng. Có hai dạng hay gặp:
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Stack Overflow: How We Do Deployment - 2016 Edition Bài tóm tắt · Stack Overflow · 2016
…nh Số liệu 2016: - khoảng 25 lần deploy/ngày lên môi trường dev (CI build), chỉ tính repo Q&A; 5–10 lần/ngày lên production ; - từ lúc push tới deploy xong toàn bộ dưới 9 phút (dev…
- Stack Overflow Công ty Thành viên
Phản ví dụ nên đọc sớm cho niềm tin "lớn thì phải scale out". Năm 2009, với 16 triệu page view mỗi tháng, Stack Overflow chạy hai web server và một SQL Server, chạm giới hạn thì nâng RAM; theo Jeff Atwood, phần cứng rẻ…
- GitHub Công ty Thành viên
Rails + một MySQL; sau đó tách vài tính năng, thêm replica, ProxySQL; nhưng lõi vẫn là cluster mysql1 được scale dọc liên tục. Từ 2019 họ tách ảo bằng schema domain + linter rồi dời vật lý bằng Vitess hoặc write-cutover…
- LinkedIn Công ty Thành viên
Bài khung là bài nhìn lại năm 2015 . LinkedIn bắt đầu năm 2003 là một monolith tên Leo. Service đầu tiên tách ra là member graph, vì đồ thị kết nối có profile tải khác hẳn; DB profile được đỡ bằng scale dọc rồi replica…
- Enhancing Cloud Usage Forecasting, Monitoring & Optimizing Bài tóm tắt · Etsy · 2024
…m: hạ tầng lõi, ML & sản phẩm, nền tảng dữ liệu, môi trường dev; - định kỳ chạy hồi quy để kiểm tra lại biến dự báo; đã thử headcount, GMV, doanh thu, và số visit vẫn tương quan ca…
- How Netflix Scales its API with GraphQL Federation (Part 1) Bài tóm tắt · Netflix · 2020
…hép thành schema thống nhất cho gateway. Dùng trong công cụ dev và CI/CD. - Gateway : tách query của client thành query plan gồm các sub-query (tuần tự hoặc song song) tới DGS rồi…
- Canva incident report: API Gateway outage Bài tóm tắt · Canva · 2024
…y mô lớn · Độ khó: Trung bình — [bài gốc](https://www.canva.dev/blog/engineering/canva-incident-report-api-gateway-outage/) Bối cảnh - Editor của Canva là một SPA, deploy nhiều lần…
- Production testing with dark canaries Bài tóm tắt · LinkedIn · 2020
…p discovery mà mọi service đã dùng thì vừa bền vừa quen với dev. Bài học cho SWE - Shadow traffic chỉ an toàn khi kiểm soát được side effect; phải liệt kê mọi chỗ ghi và mọi call x…