Bài tóm tắt
Tóm tắt bằng lời riêng, luôn dẫn về bài gốc. 931 bài. Đọc miễn phí.
Nguồn dữ liệu danh sách bài viết của blog công ty
Danh sách bài trên trang công ty gồm 10.013 bài. Khoảng 73,6% (7.365 bài) do SWE Wiki thu thập thủ công từ kho lưu trữ blog chính chủ của các công ty, kèm ngày đăng. Phần còn lại lấy từ các danh sách công khai trên GitHub: binhnguyennus/awesome-scalability (667), abhivaikar/howtheytest (551), upgundecha/howtheysre (499), eugeneyan/applied-ml (376), Engineer1999/ML-System-Design-Case-Studies (239), upgundecha/howtheyaws (149) và một số danh sách nhỏ khác. Mọi link luôn dẫn về bài gốc trên blog của tác giả; SWE Wiki không sao chép nội dung bài. Hiện 8.979 bài thuộc 133 công ty có trang riêng được hiển thị cho thành viên. Cảm ơn những người duy trì các danh sách đó.
1M messages per second: Applying E2EE to Apache Kafka in the LINE app
Một topic Kafka lớn của LINE, tới 1 triệu message/giây, do một team publish và nhiều team consume, chứa dữ liệu cá nhân nhạy cảm.
Flava DBaaS deep dive: From architecture to migration and beyond
Sau sáp nhập, LY Corporation có hai private cloud lớn: Verda (LINE cũ) và YNW (Yahoo Japan cũ). Họ đang gộp cả hai vào nền tảng mới Flava, trong đó có database dạng dịch vụ (DBaaS).
Faster Python 3.14: faster compression and fixing 28-year-old bugs
Sau khi tối ưu pip, đội Python Platform của Man Group nhìn xuống interpreter: code I/O, buffer, thư viện nén. pip bị giới hạn chỉ dùng thư viện chuẩn đi kèm interpreter, nên muốn pip nhanh ngang uv thì phải làm Python…
Why Memgraph Infrastructure Was Moved to Hetzner
Nhiều năm Memgraph đặt máy của mình trong datacenter (colocation): trả rack, điện, băng thông, bảo trì, và tự lo chu kỳ thay phần cứng, ổ và quạt hỏng, sự cố mạng, sửa tay, can thiệp tại chỗ. CI hay hỏng vì hạ tầng, kỹ…
Single-Store Vector Index: Architecture and Memory Efficiency
Memgraph là graph DB trong bộ nhớ. Vector search ở quy mô hàng triệu node với embedding nhiều chiều làm RAM thành nút thắt.
From Events to Insights: Memgraph Production Telemetry Stack with AWS, ClickHouse, and Grafana
Memgraph (graph database) chạy ở nhiều môi trường, từ máy dev tới production lớn. Cách làm đơn giản lúc đầu không còn đủ khi lượng, độ đa dạng và tầm quan trọng của telemetry tăng; họ cần nạp nhanh, giữ lâu, phân tích…
A Kubernetes Resource That Doesn't Exist: Caching CI Images on Ephemeral Runners
Mercari tự chạy runner GitHub Actions bằng Actions Runner Controller (ARC) trên GKE, runner tạm (ephemeral), chế độ Docker-in-Docker: mỗi pod runner có container runner và một Docker daemon sidecar, job chạy trong…
Turborepo Remote Cache: Accelerating CI to Move Fast
Nhiều repo web của Mercari là monorepo dùng Turborepo (song song hoá task, cache theo task). Runner GitHub Actions tự host là runner tạm, nên cache cục bộ của Turborepo mất sau mỗi job; action cache chung của GitHub…
Capacity Efficiency at Meta: How Unified AI Agents Optimize Performance at Hyperscale
Với code phục vụ hơn 3 tỉ người, hồi quy hiệu năng 0,1% đã là lượng điện đáng kể. Chương trình Capacity Efficiency của Meta có hai mặt: tấn công (tìm cơ hội tối ưu code đang chạy) và phòng thủ (phát hiện hồi quy trong…
KernelEvolve: How Meta's Ranking Engineer Agent Optimizes AI Infrastructure
Fleet phần cứng của Meta không đồng nhất: GPU NVIDIA, GPU AMD, chip MTIA tự làm (4 thế hệ trong 2 năm), CPU. Mỗi phép toán của model phải có kernel tối ưu cho từng chip; số kernel = {loại và thế hệ phần cứng} × {kiến…
Migrating Data Ingestion Systems at Meta Scale
Mỗi ngày, hệ ingestion của Meta cào tăng dần vài petabyte dữ liệu social graph từ MySQL (một trong những cụm MySQL lớn nhất thế giới) vào data warehouse để phục vụ analytics và training model.
2026 World Cup: record traffic, reliability at scale
World Cup 4 năm một lần là "bài kiểm tra tải có kế hoạch lớn nhất" của Meta. 2026: 48 đội, 104 trận, 39 ngày liên tục có đỉnh.
How we systematically improved our reliability
Lakebase Postgres (Neon) chạy một fleet rất lớn trên hai bề mặt (Neon và Databricks), ba cloud, hơn 30 region; mỗi region tới 15 cell (bản triển khai cô lập để scale ngang và thu nhỏ blast radius), tổng hơn 70 môi…
Inside branch-based restores in Lakebase Postgres
Theo Neon, restore ở Postgres managed truyền thống chậm và càng chậm khi DB càng lớn. Failover sang replica giúp khi máy chết, nhưng không giúp khi lệnh ghi sai hay DROP TABLE đã sang cả standby: lúc đó vẫn phải restore.
Building observability into Notion's dead-letter queue
Gần như mọi thao tác ở Notion có một task nền chạy qua job queue: thông báo khi bị @-mention, index trang cho search, sinh embedding, đồng bộ lịch, export workspace. Queue phân phối việc sao cho không workspace hay team…
Enabling Multi-Region Data Systems at Notion
Notion ra mắt data residency cho khách EU: dữ liệu khách được xử lý và lưu trong region nơi nó sinh ra, kể cả khi index cho search, chạy analytics hay tạo embedding cho AI.
Balancing cost and reliability for Spark on Kubernetes
Notion chạy nhiều job Spark production, có job vài phút, có job hàng giờ trên hàng trăm worker. Spark chịu được mất một executor (retry task, tính lại), nhưng mất nhiều executor cùng lúc thì mất dữ liệu shuffle, tính…
Shadow Engine Recovery in NVIDIA Dynamo
Engine LLM ở production hay gặp lỗi phần mềm phục hồi được (process crash, lỗi CUDA phục hồi được, collective lỗi tạm thời) trong khi phần cứng và node vẫn khoẻ. Đường phục hồi chuẩn là cold restart: nạp weight vào HBM,…
NVIDIA Dynamo Snapshot: Fast Startup for Inference Workloads on Kubernetes
Inference cần scale theo tải, nhưng cold start một worker trên Kubernetes mất vài phút; trong lúc đó GPU đã cấp nhưng không sinh token, và hệ không kịp hấp thụ đỉnh tải.
An open-source spec for Codex orchestration: Symphony
Sáu tháng trước bài này, một team ở OpenAI quyết định repo của một công cụ nội bộ không có dòng code nào do người viết, mọi thứ do Codex sinh ra; họ dựng repo thân thiện với agent, đầu tư mạnh vào test tự động và…
Engineering the agentic SDLC
SDLC truyền thống giả định người lái; bước đầu tự nhiên là dùng AI để tăng tốc quy trình cũ. Optiver thử giả định ngược lại: agent làm phần lớn việc, người dẫn hướng và tinh chỉnh. Họ chia khung làm ba tầng: workflow…
Building visibility into a CI platform
Lượng code qua pipeline của Optiver tăng mạnh vài năm gần đây, không chỉ do software engineer: researcher và trader cũng viết code (visualisation, thí nghiệm, tự động hoá phân tích) qua cùng pipeline build/test, và AI…
Designing for latency and iteration
Thuật toán HFT biến dữ liệu thị trường live và model thành lệnh, rất nhanh, và phải đi cùng nghiên cứu, risk và mọi thứ đổi theo khi có ý tưởng mới.
Why market data is a deep learning challenge
Động lực chính của các chiến lược HFT ở Optiver là market data: luồng lệnh đặt, huỷ, sửa và khớp từ sàn; tầm dự báo từ vài giây tới vài phút. Câu hỏi: với mọi thứ quan sát được lúc này, giá sẽ đi đâu tiếp?