Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Trong ba thập kỷ qua, cơ sở dữ liệu vận hành (OLTP) và phân tích (OLAP) tồn tại song song như hai hệ thống riêng biệt, được kết nối qua các pipeline ETL. Databricks lập luận rằng sự tách biệt này bắt nguồn từ hạn chế vật lý — layout lưu trữ khác nhau, nhu cầu tính toán khác nhau — và ngày nay những ràng buộc đó đang dần biến mất khi storage được chia sẻ và compute trở thành serverless....
Nguồn: Salesforce Developer Tóm tắt Salesforce công bố Hosted MCP (Model Context Protocol) Servers đã đạt trạng thái Generally Available. MCP là giao thức chuẩn hóa cho phép AI agents tương tác với external tools và data sources. Bằng cách host MCP servers trực tiếp trên Salesforce platform, các AI agent (bao gồm Claude, Copilot và các LLM khác) có thể truy cập Salesforce data và thực thi actions thông qua giao diện chuẩn mà không cần custom integration code....
Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Databricks thông báo Public Preview của Lakeflow Designer, công cụ giao diện đồ họa để xây dựng và quản lý data pipeline trong nền tảng Databricks. Đây là phần mở rộng của sản phẩm Lakeflow, bộ công cụ data engineering của Databricks tích hợp ETL và orchestration. Lakeflow Designer hướng đến việc đơn giản hóa việc xây dựng pipeline cho cả data engineer và analyst không có kinh nghiệm viết code Spark phức tạp....
Nguồn: Spotify Engineering Tóm tắt Bài viết là phần 4 trong series về hành trình của Spotify với background coding agents, có codename nội bộ là “Honk”. Series này ghi chép cách Spotify sử dụng AI agents để tự động hóa việc bảo trì phần mềm ở quy mô lớn, tích hợp với các platform nội bộ Backstage và Fleet Management. Trong case study cụ thể này, một team tại Spotify đã dùng Honk để giải quyết bài toán migrating hàng nghìn dataset consumers sang phiên bản dataset mới....
Nguồn: Cloudflare Engineering Tóm tắt Cloudflare công bố một unified inference layer — một API duy nhất để truy cập bất kỳ mô hình AI nào từ bất kỳ provider nào. Vấn đề đặt ra là phần lớn công ty đang dùng trung bình 3.5 mô hình từ nhiều provider khác nhau, nhưng không có provider nào cho cái nhìn tổng quan về chi phí AI. Với agent — vốn chain nhiều inference call — sự cố ở một provider có thể cascade thành hàng loạt lỗi downstream....