Tìm kiếm
28 kết quả cho “môi trường theo use case”. Tìm không phân biệt dấu.
- Lessons Learnt From Consolidating ML Models in a Large Scale Recommendation System Bài tóm tắt · Netflix · 2023
…recommendation và search thường mọc ra một model riêng cho mỗi use case : notification (user→item), item liên quan (item→item), search (query→item), khám phá theo thể loại (catego…
- TimescaleDB to ClickHouse replication: Use cases, features, and how we built it Bài tóm tắt · ClickHouse · 2025
…p (ClickPipes, dựa trên PeerDB mà ClickHouse mua năm 2024). Mọi nhận định về hiệu năng là theo ClickHouse; phần kỹ thuật về CDC trên bảng partition vẫn có giá trị chung. Bối cảnh -…
- Scaling Verify with Wallet for Identity Verification at Uber Bài tóm tắt · Uber · 2026
…ẫn Apple không thấy người dùng chia sẻ ở đâu. - Thách thức: mỗi use case cần dữ liệu khác nhau (onboard tài xế, đặt hàng có giới hạn tuổi, thuê xe). App khai một file Entitlements…
- 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.
- 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:
- 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:
- 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:
- 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.
- 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:
- 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:
- 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:
- 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.
- 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…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- 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:
- 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…
- Uber Công ty Thành viên
Một vòng đủ: monolith → microservices → tổ chức lại microservices. Năm 2012–2013 Uber có hai monolith; khi lên hàng trăm kỹ sư thì tách. Lý do chủ yếu là tổ chức. Năm 2015 họ có 500+ service và phải chuẩn hoá contract…
- Meta Công ty Thành viên
Facebook khởi đầu trên LAMP với mỗi trường đại học một DB; mở rộng bằng Memcache, rồi TAO, rồi data center riêng, edge cạnh ISP và region nhiều toà nhà. Giai đoạn 2010–2020 là các ca góc của hệ phân tán: bất nhất cache…
- How Coinbase built a governed platform for internal operations Bài tóm tắt · Coinbase · 2026
…áp lý, risk và engineer đều cần đọc/ghi dữ liệu khách hàng, mỗi nhóm một lý do chính đáng. Để tự nhiên thì công cụ admin sinh sôi, mỗi công cụ tự làm authorization, audit và rate l…
- Beyond synthetic testing: Capturing and replaying real database workloads at Airbnb Bài tóm tắt · Airbnb · 2026
…ố để debug. - Hệ capture cũ mượn từ pipeline observability: mỗi ngôn ngữ tự log query vào Kafka, mỗi use case tự xử lý, replayer riêng. Bảo trì nặng, chủ sở hữu mơ hồ, và thiếu ngữ…
- Lessons from Building Observability Tools at Netflix Bài tóm tắt · Netflix · 2018
…dụng thêm định danh để gom nhiều trace thành một khái niệm (mọi request của một phiên phát dùng chung playback session ID), và analyzer trả lời câu hỏi hay gặp (vì sao phiên này kh…
- Roshi: a CRDT system for timestamped events Bài tóm tắt · SoundCloud · 2014
…(thời điểm, ai làm, làm gì) từ những người mình follow, xếp mới nhất trước. - Cách đang chạy là fan-out on write trên Cassandra: mỗi user một row làm "inbox"; ai đó repost thì chèn…
- Taking our Ruby & Kafka stack to the next level Bài tóm tắt · Doximity · 2022
…s/taking-our-ruby-kafka-stack-to-the-next-level) Bối cảnh - Mọi app Rails ở Doximity nói chuyện với Kafka qua gem nội bộ dox-messaging , vốn bọc ruby-kafka : API thân thiện hơn, ép…
- Active-Active for Multi-Regional Resiliency Bài tóm tắt · Netflix · 2013
…Điều kiện: service trên đường gọi của user phải stateless (mọi sao chép trạng thái nằm ở tầng dữ liệu), chỉ dùng tài nguyên trong cùng region (ứng dụng ghi S3 phải ghi vào bucket…
- AI Agent Observability: Making Silent Production Failures Visible and Actionable Bài tóm tắt · Salesforce · 2026
…h năng sản phẩm; không có sơ đồ chi tiết hay số liệu sự cố. Mọi nhận định là theo Salesforce. Bối cảnh - Agentforce Health Monitoring (AHM) giúp người dựng agent và người vận hành…
- Medium’s DynamoDB Data Source for Apache Spark Bài tóm tắt · Medium · 2016
…huyến nghị của Amazon: driver của Spark tạo các mô tả scan (mỗi cái một phần của bảng, kèm projection/filter) rồi chia cho worker scan song song. Vì bảng DynamoDB đã chia partition…
- Background Coding Agents: Downstream Consumer Dataset Migrations (Honk, Part 4) Bài tóm tắt · Spotify · 2026
…ai tử hai dataset người dùng được dùng nhiều nhất để ra bản mới có thêm chiều dữ liệu. Hai dataset có khoảng 1.800 pipeline phụ thuộc trực tiếp và gián tiếp ảnh hưởng vài nghìn pip…
- Data Mesh — A Data Movement and Processing Platform @ Netflix Bài tóm tắt · Netflix · 2022
…stream) phục vụ tốt nhiều nhu cầu, nhưng có những use case mới chưa phủ. Năm trước (2021), Data Mesh được giới thiệu như một sản phẩm pipeline stream được quản lý hoàn toàn cho CD…