Bài tóm tắt
Tóm tắt bằng lời riêng, luôn dẫn về bài gốc. 608 bài (đã lọc). 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.
Multi-region high availability for Kafka workloads with a single Stretch Cluster
Pipeline dữ liệu quan trọng chạy nhiều gigabit/giây, trải nhiều region. Sao chép bất đồng bộ (mirroring) luôn để lại cửa sổ mất dữ liệu và cần bước failover.
Infrastructure patterns for agentic applications
Cách làm agent đầu tiên thường là bọc model trong một route handler và chờ response. Theo Render, đó là thứ hỏng đầu tiên ở production: agent chạy lâu (giờ, có khi ngày), có trạng thái (mục tiêu, kế hoạch, kết quả tool,…
AI Agent Observability: Making Silent Production Failures Visible and Actionable
Agentforce Health Monitoring (AHM) giúp người dựng agent và người vận hành của khách phát hiện sự cố về khả dụng của agent ở production, điều tra, và định tuyến alert theo quy trình của tổ chức họ.
Engineering Real-Time Mobile Personalization Across iOS, Android, React Native, and Flutter
Salesforce Personalization đã cá nhân hoá web theo profile; mục tiêu là đưa sang app native mà không thành thêm một kênh tách biệt (khách xem đồ ăn Ý trên web, mở app vài giây sau mà nhận trải nghiệm chung chung).
How Intelligent Load Shedding Prevents Cascading Failures in Tier-0 Systems
Cloud Atlas là kho dữ liệu định danh phân tán toàn cầu phía sau phần lớn việc xác thực của Salesforce: mỗi lần đăng nhập, mỗi lần kiểm token đều cần nó. Mục tiêu five nines (khoảng 5 phút downtime mỗi năm), dữ liệu trải…
Engineering Multi-Agent AI Teams That Build and Test Themselves
Engineer ở Marketing Cloud dựng "đội agent" (nhiều agent phối hợp) bằng tay: viết YAML, prompt, profile, công cụ, model, ngân sách, giới hạn lượt; chạy thử, đọc output từng agent, chẩn đoán, sửa cấu hình, chạy lại; rồi…
How Deterministic Controls Turn AI Output Into Reliable Prompt Templates
Prompt Builder cho admin tạo prompt dùng lại với placeholder lấy dữ liệu CRM lúc chạy. Viết một template tốt cần biết dữ liệu của org, merge field và cú pháp Jinja, chọn input và data provider, và giữ kết quả hợp lệ…
Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day
Data 360 của Salesforce chạy khoảng 8 triệu lần Spark mỗi ngày (2026), từ job ngắn tới job xử lý TB trong nhiều giờ. Hoá đơn compute tăng trong khi job vẫn thành công. Theo bài: thành công chỉ chứng minh cấu hình chạy…
A Self-Baked Async FFI Framework for Rust <-> C# Interop
ScyllaDB chỉ có một database nhưng phải bảo trì một đàn driver, mỗi ngôn ngữ một cái. Ý tưởng "One Driver To Rule Them All" (từ hackathon nội bộ năm 2021): chỉ phát triển driver Rust, các driver khác là lớp binding mỏng…
When Bigger Instances Don't Scale
Trước khi hỗ trợ một loại instance mới, ScyllaDB chạy IOTune (công cụ benchmark đĩa đi kèm Seastar) để đo 4 con số: IOPS đọc/ghi và băng thông đọc/ghi. Bốn số này vào io-properties.yaml; IO Scheduler dựng một model của…
Building a Faster C# Driver for ScyllaDB…on our Self-Baked C#-Rust FFI Framework
Hiện đại hoá một codebase driver C khoảng mười năm tuổi (fork của DataStax) bằng cách đặt nó lên lõi Rust driver, theo chiến lược một lõi cho mọi ngôn ngữ (xem phần 1).
The Deceptively Simple Act of Writing to Disk
Sau khi sửa IO Scheduler ở phần 1, IOTune đo ra số scale đẹp theo cỡ máy. Nhưng với workload gần thật, throughput ghi lại giảm khoảng 10% trên các instance có SSD mới, nhanh. Họ đã chờ cải thiện, nên đây là tín hiệu…
Integrated Gauges: Lessons Learned Monitoring Seastar's IO Stack
Hệ giám sát kiểu scrape (Prometheus) chỉ lấy một điểm mỗi chu kỳ. Với giá trị đổi hàng nghìn lần mỗi giây (độ dài hàng đợi, latency request) mà chu kỳ scrape tính bằng phút, điểm lấy được chỉ là ảnh chụp ngẫu nhiên:…
Building a New Rust Driver for ScyllaDB's DynamoDB API – with 58% More Throughput
Alternator là API tương thích DynamoDB của ScyllaDB. Dev Rust trước đó dùng SDK DynamoDB chuẩn của AWS. SDK đó thiết kế cho dịch vụ managed sau một endpoint duy nhất (AWS tự định tuyến phía sau), nên khi trỏ vào…
Common Performance Pitfalls of Modern Storage I/O
Hai phần trước của series tìm ra hai nguyên nhân làm instance lớn "không scale": hàng đợi công bằng trong IO Scheduler của Seastar tự bóp băng thông còn một phần nhỏ so với thông số, và block size/căn chỉnh của XFS gây…
Why Adaptive Warehouses Are up to 13.7x Faster for DML Operations
Bảng Snowflake chia thành micro-partition lưu trong file cột nén, bất biến (theo thiết kế trong paper SIGMOD 2016): không sửa tại chỗ, mọi thay đổi phải thành file và metadata mới.
Snowflake Optima Planning: cross-query performance
Optimizer của Snowflake dựa trên chi phí: ước lượng số dòng của từng operator rồi chọn plan rẻ nhất. Ước lượng sai thì chọn sai thứ tự join hay sai bên build, có khi sinh hàng tỉ dòng trung gian không cần. Tương quan…
Coding Is No Longer the Constraint: Scaling Developer Experience to Teams and Agents
Vài năm trước, Spotify thấy codebase production tăng nhanh gấp 7 lần số engineer; thời gian dồn vào bảo trì (nâng dependency, migrate API, vá lỗ hổng), và migration là nguồn bực bội số một của developer. Từ đó có Fleet…
Background Coding Agents: Downstream Consumer Dataset Migrations (Honk, Part 4)
Cuối 2025, Spotify cần khai 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 pipeline khác,…
Selective Test Execution at Stripe: Fast CI for a 50M-line Ruby monorepo
Monorepo Ruby của Stripe khoảng 50 triệu dòng, khoảng 100.000 file test, 1,2 triệu test unit (2026). Chạy tuần tự hết một lần mất bốn tháng; build chạy trên một dàn worker song song khổng lồ, khoảng 50.000 build mỗi…
How we built Stripe Credits: A programmable, auditable way to pay your Stripe fees
Trước đây Stripe thu mọi phí từ số dư thanh toán chính của user; chương trình ưu đãi làm bằng giảm giá tuỳ biến hay điều chỉnh tiền bằng tay. Giảm giá chỉ áp cho phí xử lý thẻ; user trả đủ phí trước rồi mới được hoàn…
Scaling up your microservice testing with Apache Spark
Ví dụ xuyên suốt: service ước tính phí mạng thẻ (interchange, scheme fee) cho mỗi giao dịch. Kết quả không do một luật quyết định mà do tổ hợp luật của mạng thẻ, ngữ cảnh merchant, thuộc tính giao dịch, chương trình đủ…
Scaling up your microservice testing with Apache Spark, Part 2
Câu hỏi của phần này: dựng harness replay thế nào mà không tạo ra bản thứ hai của service (bản đó sẽ lệch production và cho sự tự tin giả).
Protocol-Aware Deterministic Simulation Testing
TigerBeetle dùng Viewstamped Replication (VSR): liveness là còn phản hồi khi đa số replica sống; safety là các replica thống nhất thứ tự (dẫn tới strict serializability).