Tìm kiếm
40 kết quả cho “Phân quyền”. Tìm không phân biệt dấu.
- Xác thực và phân quyền (authn/authz) Chủ đề Thành viên
Ở monolith, mỗi dữ liệu thường chỉ có một đường vào, nên kiểm tra quyền nằm ngay đó: một hàm hasaccess?, một API mỗi resource. Khi hệ thống tách thành nhiều service, nhiều client, nhiều loại token, cả hai nửa đều vỡ:
- Coding agent trong engineering (migrate, viết lại, chạy song song, quyền hạn) Chủ đề Thành viên
Từ 2026 các công ty bắt đầu giao cho coding agent những việc trước đây là dự án nhiều tuần: migrate hàng trăm module hay dataset, dọn feature flag, viết lại cả framework hay app. Agent viết nhanh, nhưng ba thứ không tự…
- Service Architecture at SoundCloud — Part 2: Value-Added Services Bài tóm tắt · SoundCloud · 2021
…ps://developers.soundcloud.com/blog/service-architecture-2) Phần 2 của series 3 phần. Phần 1: ; phần 3: . Bối cảnh - Sau nhiều năm dùng BFF, logic nghiệp vụ và phân quyền bị nhân b…
- Mã hoá đầu cuối và hệ thống mà server không được đọc Chủ đề Thành viên
Một hệ thống bình thường giả định server thấy hết dữ liệu: server fan-out tin nhắn, lưu bản sao lưu, đồng bộ thiết bị, thu log để vận hành, chạy model, chống lạm dụng. Khi sản phẩm hứa chính nhà vận hành cũng không đọc…
- 5-year Evolution of Ele.me's Transaction System - Part 6 Bài tóm tắt · Ele.me · 2020
…year-evolution-of-ele-mes-transaction-system-part-6 596830) Phần cuối của series. Trước: ; phần 1: . Thay đổi chính - Tách giao dịch thuận và nghịch (giữa 2016): giao dịch nghịch (…
- Fleet Management at Spotify (Part 2): The Path to Declarative Infrastructure Bài tóm tắt · Spotify · 2023
…t-at-spotify-part-2-the-path-to-declarative-infrastructure) Phần 2: phần 1 · phần 3 . Bối cảnh - Spotify chuyển từ datacenter riêng lên GCP theo kiểu lift and shift : kiến trúc và…
- Scaling up your microservice testing with Apache Spark Bài tóm tắt · Stripe · 2026
…s://stripe.dev/blog/microservice-testing-with-apache-spark) Phần 1 (vì sao replay); phần 2 (cách dựng harness): . Bài mô tả pattern, không nêu số liệu vận hành. Bối cảnh - Ví dụ xu…
- The AI Lied to Me — And That's When I Learned How to Use It Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…mình việc migrate đơn hàng nhiều năm từ hệ đơn hàng cũ (một phần đã "global") sang Global Foundation: thiếu tài liệu, tác giả gốc đã đi, ít người còn hiểu hệ. Việc: so schema, xem…
- Scaling Production Globally — The service mesh facelift (Part-1) Bài tóm tắt · Achievers · 2022
…ki đọc toàn văn qua trình duyệt, ghi chú bằng lời của wiki. Phần 1; phần 2 (observability, SLO, canary): . Bối cảnh - Achievers tăng nhanh trong hai năm, mở rộng microservice sang…
- Bảo mật hạ tầng và quản lý secret Chủ đề Thành viên
Khi hệ thống lớn lên, số credential (mật khẩu DB, API key, SSH key, token, cookie phiên) tăng theo số service, pipeline, nhà cung cấp, và chúng rải vào code, cấu hình, hệ build, log. Các nguồn trong wiki cho thấy kẻ tấn…
- An AKS Performance Journey: Part 1 — Sizing Everything Up Bài tóm tắt · ASOS · 2021
…rformance-journey-part-1-sizing-everything-up-ee6d2346ea99) Phần 1/2. Phần 2: (DNS, conntrack, keep-alive). Bối cảnh - 2019–2020, đội ASOS Web chuyển một số micro-frontend từ Azure…
- Building Uber's Multi-Cloud Secrets Management Platform to Enhance Security Bài tóm tắt · Uber · 2025
…h - Hơn 5.000 microservice, 5.000 database, hơn 500.000 job phân tích mỗi ngày, hơn 400 tích hợp nhà cung cấp và 400 ứng dụng SaaS; hơn 150.000 secret dùng để xác thực giữa chúng.…
- Lessons from our journey to enable global code search with Elasticsearch on GitLab.com Bài tóm tắt · GitLab · 2019
….com/blog/enabling-global-search-elasticsearch-gitlab-com/) Phần 1 trong hai bài; phần 2 (7/2019): . Bối cảnh - Bản tự host của GitLab đã có tích hợp Elasticsearch (global search,…
- Investment Insights from Two Years of AI-Powered Postmortem Analysis Bài tóm tắt · Zalando · 2025
…hằng tuần. - Giới hạn: postmortem khác nhau về độ sâu; RCA phản ánh giả định của team; nối các sự cố giữa team cần quan hệ cá nhân. Đọc kỹ một postmortem mất 15–20 phút; với hàng…
- 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.
- 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…
- Sự cố và postmortem Chủ đề Thành viên
Nhiều bước ngoặt kiến trúc trong wiki bắt đầu từ một sự cố: Netflix lên cloud sau 3 ngày không gửi được DVD, Twitter viết lại hệ thống sau World Cup 2010, Instagram đi nhiều data center sau trận bão 2012. Trang này gom…
- 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.
- 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…
- 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.
- 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:
- 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.
- 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…
- Xử lý sự cố và on-call Chủ đề Thành viên
Khi hệ còn nhỏ, vài người biết hết mọi thứ; có lỗi thì người thấy đầu tiên sửa luôn. Khi có hàng trăm service và hàng trăm engineer, câu hỏi đổi khác:
- CI và build ở quy mô lớn Chủ đề Thành viên
Lúc nhỏ, CI là "mỗi commit chạy hết build và test". Khi codebase và số commit tăng, chạy hết trở thành bất khả (Stripe 2026: chạy tuần tự mất bốn tháng), và thời gian chờ của một thay đổi không còn chỉ là thời gian…
- Độ tin cậy và multi-region Chủ đề Thành viên
Thay đổi kiến trúc lớn thường không đến từ kế hoạch mà từ một sự cố đau đớn. Khi đã chạy nhiều vùng, nhiều giả định của hệ thống một vùng không còn đúng.
- 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:
- Kiểm thử độ tin cậy (chaos, fault injection, mô phỏng tất định) Chủ đề Thành viên
Lỗi trong hệ phân tán là chắc chắn (máy chết, zone mất, dependency chậm, cấu hình sai), nhưng phần lớn lỗi nằm ở những tổ hợp hiếm mà test chức năng không chạm tới. Bài toán là chủ động gây lỗi để biết hệ thống phản ứng…
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- 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…
- Batching và khấu hao round-trip Chủ đề Thành viên
Nhiều nút thắt không nằm ở việc mỗi thao tác tốn bao nhiêu công, mà ở chi phí cố định trả cho mỗi thao tác: một round-trip mạng, một lần fsync, một PUT lên object storage, một syscall, một transaction. Khi chi phí cố…
- Failover, replica và dự phòng dữ liệu Chủ đề Thành viên
Mọi hệ có trạng thái đều giữ nhiều bản (replica) để một máy chết không làm mất dịch vụ. Khó không nằm ở việc có bản sao mà ở lúc chuyển sang bản sao:
- 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.
- Hạ tầng phục vụ LLM inference Chủ đề Thành viên
Phục vụ LLM giống một dịch vụ web ở chỗ cần scale theo tải, deploy phiên bản mới an toàn và phục hồi khi một process chết; nhưng ba đặc điểm làm các công cụ quen thuộc hỏng:
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Tách compute khỏi storage Chủ đề Thành viên
Hệ có trạng thái kiểu cổ điển (database, broker Kafka, fileserver Git) đặt dữ liệu bền trên đĩa của chính máy xử lý. Máy đó vừa là compute vừa là storage, nên:
- Vector search và index ANN Chủ đề Thành viên
Search ngữ nghĩa, gợi ý và RAG quy về tìm các vector (embedding vài trăm tới vài nghìn chiều) gần một vector query. Vector không có thứ tự tự nhiên, nên B-tree hay inverted index không dùng được; ở quy mô lớn phải dùng…
- Himeji: A Scalable Centralized System for Authorization at Airbnb Bài tóm tắt · Airbnb · 2021
…on service cùng đọc một dữ liệu, rồi lệch nhau; - fan-out : phần lớn lần kiểm tra phải gọi thêm service khác, chậm, khó gánh tải, kéo tụt độ tin cậy. Thay đổi chính - Dời kiểm tra…
- 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…
- Netflix Công ty Thành viên
Sự cố hỏng DB năm 2008 dẫn tới 7 năm lên AWS theo hướng cloud-native . Bài kiểm tra lớn đầu tiên là sự cố AWS US-East năm 2011: kiến trúc stateless, nhiều zone, fallback chịu được, nhưng rút khỏi zone phải làm tay. Từ…