Architecture & DataTiếng Việt
Một bên là cỗ xe tăng C# đa luồng với Native AOT và EF Core. Một bên là đế chế TypeScript linh hoạt, ship tính năng nhanh như chớp. Chọn ai cho hiện tại và cược thế nào cho tương lai?
Blog
From the field
Field notes from building software and shipping products: the lessons that stick, the trade-offs you won’t find on conference slides, and the messy reality when architecture meets production. Written in English and Vietnamese across Architecture & Data, SaaS, AI Agents, Delivery, and Risk.
All posts
22 articles
- .NET vs. NestJS — Kèo đấu Backend từ góc nhìn hiện tại, tương lai và hoá đơn Cloud
- Agile vs. Waterfall — không phải tôn giáo, là trade-off
AgileTiếng Việt
Waterfall không phải "cổ lỗ sĩ" và Agile không phải "thánh chỉ". Mỗi phương pháp phù hợp với từng ngữ cảnh — vấn đề là bạn có nhận ra mình đang ở đâu không?
- An toàn AI và quản lý AI toàn cầu — cuộc đua mà không ai muốn về nhất một mình
AI AgentsTiếng Việt
Thế giới đang cố nhét một công nghệ phát triển theo hàm mũ vào một cái khung pháp lý xây theo nhịp hành chính. EU ra EU AI Act, Mỹ ra Executive Order, Trung Quốc ra quy định riêng — ai cũng vẽ sân, nhưng quả bóng thì không hỏi ý kiến ai.
- Self-hosted AI trong homelab — giấc mơ tự do và cái quạt GPU rú lúc nửa đêm
AI AgentsTiếng Việt
Kéo model về máy nhà chạy cho riêng tư, không tốn tiền API, không sợ OpenAI đổi policy. Giấc mơ đẹp cho tới khi bạn thấy VRAM cạn đáy, quạt hú như phản lực và hóa đơn tiền điện gõ cửa.
- Hết thời tiền rẻ — khi lãi suất cao bắt startup và dân tech học lại số học
RiskTiếng Việt
Từng có thời chỉ cần gắn mác tech là gọi được triệu đô, server bật vô tội vạ và đốt tiền mua tăng trưởng. Nhưng khi lãi suất neo cao, định giá bốc hơi và runway co lại, luật chơi sinh tồn đã hoàn toàn thay đổi.
- Cuộc đua hạ tầng AI — tiền không phải nút thắt, điện mới là
Architecture & DataTiếng Việt
Bốn ông lớn chi hơn 700 tỉ đô cho hạ tầng năm 2026, nhưng thứ chặn họ lại là hàng chờ đấu nối lưới điện và cái rack 200 kW. Và phần hóa đơn đó đang nằm trên thanh RAM bạn sắp mua.
- Nuôi con tốn hơn đẻ con — vì sao AI Inference đang soán ngôi AI Training
AI AgentsTiếng Việt
Từng có thời cả làng công nghệ chỉ chăm chăm đếm số GPU train model. Nhưng khi reasoning model bắt đầu "nghĩ" trước khi nói và agent chạy loop thâu đêm, hóa đơn inference mới là thứ khiến các CFO toát mồ hôi hột.
- Tech debt không tự hết — cách team xử lý bằng Inspect & Adapt
AgileTiếng Việt
Tech debt không tự trả nợ qua một đêm. Cách duy nhất đã chứng minh là vận dụng Inspect & Adapt thực tế — đo, ưu tiên, trả đều mỗi sprint, không phải một "tuần lễ rửa tội".
- OpenCode và Big Pickle — con dưa muối sống trong terminal
AI AgentsTiếng Việt
OpenCode là AI coding agent mã nguồn mở, chạy trong terminal và giờ đã có bản Desktop (beta). Big Pickle là cái tên dưa chua của model đang chạy bên trong nó. Một ngày làm việc thật với cả hai — vui, nhưng không bịa một số liệu nào.
- AI không làm mình rảnh — nó làm mình bận đúng việc
AI AgentsTiếng Việt
AI không làm mình rảnh. Nó giúp mình làm được nhiều việc hơn trong cùng một ngày — lịch vì thế dày hơn, không mỏng hơn.
- Estimate sai không đáng sợ — vòng feedback dài mới đáng sợ
Project DeliveryTiếng Việt
Ước lượng lệch là chuyện thường. Điều giết dự án là mất ba tuần mới biết mình sai — và lúc đó đã trả sunk cost.
- Serverless và microservices — không phải trận knock-out
Architecture & DataTiếng Việt
Chúng trả lời hai câu hỏi khác nhau. Chọn constraint chi phí và latency, rồi ghép — đừng đập K8s vì hóa đơn AWS một tháng.
- Playwright trên production — và lúc Selenium vẫn thắng
Architecture & DataTiếng Việt
Playwright và Selenium không phải cuộc thi “tool nào hot”. Đây là chuyện chờ DOM, lúc 2 giờ sáng còn gì để mở, và constraint nào bạn không thương lượng được.
- Ranh giới multi-tenant — chọn mô hình trước khi scale
SaaS EngineeringTiếng Việt
Shared schema, schema-per-tenant, hay DB-per-tenant? Viết rõ mô hình tenancy trước khi compliance và support kéo bạn vào cuộc.
- Human-in-the-loop agents that do not fake autonomy
AI AgentsEnglish
Ship agents that propose, wait, and execute with an audit trail — so “AI in production” means controlled leverage, not unsupervised side effects.
- Observability before the rewrite
Architecture & DataEnglish
Most “we need to rewrite” meetings are really missing telemetry. Instrument the path customers feel — then decide what deserves a new stack.
- Event-driven SaaS: when queues become the product
SaaS EngineeringEnglish
Idempotency, poison messages, and the ops work you cannot ignore once async is in the critical path.
- AI agents in production: trust, tools, and timeouts
AI AgentsEnglish
Where agents help, where they fail, and how to contain blast radius when a model calls your APIs.
- SaaS multi-tenant boundaries without the drama
SaaS EngineeringEnglish
Data isolation patterns that scale past the first ten customers — without rewriting everything at fifty.
- Architecture decision records that teams actually read
Architecture & DataEnglish
Keep ADRs short, linked to code, and easy to overturn — or they become shelfware.
- System design interviews vs shipping systems
Architecture & DataEnglish
Trade-offs you sketch on a whiteboard that still matter when the pager goes off.
