Khám phá cách xây dựng hệ thống lên lịch tác vụ phân tán (Distributed Job Scheduler) siêu ổn định, có khả năng xử lý hàng tỷ tác vụ mỗi ngày, sử dụng các công nghệ như AWS SQS và Kafka. Bài viết đi sâu vào yêu cầu, thiết kế, cơ chế bền vững và xử lý lỗi.
Tìm hiểu sâu về cách xây dựng Distributed Job Scheduler từ A-Z, bao gồm các yêu cầu chức năng, phi chức năng, thiết kế cấp cao, cơ sở dữ liệu, idempotency và xử lý hàng đợi với SQS/Kafka.
Hướng dẫn chi tiết cách thiết kế và triển khai một hệ thống Cache linh hoạt bằng Go, bao gồm các chính sách thải loại (LRU, LFU, FIFO) và quản lý TTL. Kèm mã nguồn GitHub và giải thích code dễ hiểu.
Bí kíp 'phá đảo' phỏng vấn thiết kế hệ thống năm 2025! Khám phá 40 câu hỏi 'nóng' nhất về kiến trúc hệ thống, scalability, microservices, database và nhiều khái niệm quan trọng khác, giúp bạn tự tin chinh phục mọi nhà tuyển dụng.
Mệt mỏi vì bị 'ghost' hay 'fail' phỏng vấn tech? Khám phá top 4 trợ lý phỏng vấn AI tốt nhất năm 2025, đặc biệt là Final Round AI, giúp bạn vượt qua ATS, tự tin đối mặt phỏng vấn và 'chốt' lương cao hơn.
Khám phá cách thiết kế một chatbot hỗ trợ khách hàng sử dụng công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) hiệu quả. Bài viết chia sẻ chi tiết về kiến trúc, lựa chọn mô hình LLM mã nguồn mở (Llama-2, BGE-M3), triển khai trên AWS, tối ưu chi phí và giải quyết thách thức, đảm bảo bảo mật và khả năng mở rộng.
Bạn có bao giờ tự hỏi làm sao để tìm được một Kỹ sư AI 'thực chiến'? Đây là những điều tôi sẽ đào sâu để biết ứng viên có thật sự hiểu vấn đề hay không, từ thiết kế hệ thống, tối ưu chi phí, đến quản lý dữ liệu và MLOps. Hãy cùng khám phá những kỹ năng quan trọng nhất để xây dựng AI 'đời thực'!
Khám phá cách thiết kế và xây dựng một Hệ thống Quản lý Công việc Phân tán (Distributed Job Scheduler) mạnh mẽ, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng hàng tỷ công việc mỗi ngày. Bài viết đi sâu vào các yêu cầu chức năng, phi chức năng, ước lượng tài nguyên, kiến trúc tổng thể, và các thách thức như xử lý trùng lặp (Idempotency) hay quản lý hàng đợi tin nhắn (SQS, Kafka).
Bạn đang "đau đầu" với System Design? Khám phá ngay hai "kho báu" GitHub miễn phí: awesome-system-design-resources - thư viện tài nguyên đa dạng và system-design-primer - cẩm nang phỏng vấn siêu chi tiết. Nâng cao kiến thức và tự tin chinh phục mọi thử thách System Design!
Chào các bạn! Tôi là Cristian Sarmiento, một Kỹ sư Full Stack với hơn chục năm "chinh chiến" trong ngành phát triển phần mềm. Nghe có vẻ "lạ tai" không? Từ việc xây dựng mô phỏng vệ tinh "khủng" cho đến thiết kế những giải pháp y tế "khổng lồ", hành trình của tôi chính là câu chuyện về việc "chiến" những bài toán thực tế, những thử thách phức tạp mà không sách vở nào dạy hết. Có điều, tôi không có bằng cấp đại học đâu nhé! Tôi học nghề bằng cách lao vào làm, tự mày mò và tìm cách "giải mã" mọi thứ. Chính "công thức" này đã giúp tôi thành công, nhưng cũng là lý do khiến tôi "đứng hình" mỗi khi đối mặt với các buổi phỏng vấn kỹ thuật truyền thống. Chúng cứ như được sinh ra để dành cho những ai "nuốt" thuộc lòng thuật toán và lý thuyết, chứ không phải cho một người "nghiện" giải quyết vấn đề thực tế như tôi. Khi ngành công nghệ đang thay đổi chóng mặt – đặc biệt là với AI đang "xoay chuyển" và "định hình lại" vai trò của chúng ta – đã đến lúc chúng ta phải "nghĩ lại" cách đánh giá nhân tài. Trong bài viết này, tôi sẽ kể cho các bạn nghe hành trình của mình, "vén màn" khoa học đằng sau phong cách học tập của tôi, và mạnh dạn đề xuất những thay đổi "cần thiết" cho quy trình phỏng vấn, để nó hợp với tương lai công nghệ và những kỹ năng "con người" thực sự quan trọng. <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/L7X8p0L.jpg" alt="Cristian Sarmiento - Kỹ sư Full Stack"/><br/><br/><b>Hành Trình Của Tôi: Một Thập Kỷ Đổi Mới Bằng Tay</b><br/><br/>Sự nghiệp của tôi giống như một bản giao hưởng đa sắc màu, với đủ loại vai trò và ngành nghề. Nhưng tựu chung lại, tất cả đều được "kết nối" bởi một niềm đam mê duy nhất: đó là xây dựng những giải pháp "chạy mượt mà", "ngon ơ" và "chất lượng".<br/>Tại <b>CareJourney by Arcadia</b>, tôi đã dẫn dắt một đội ngũ "phù thủy" phát triển các API không máy chủ (serverless) và giao diện người dùng micro frontends bằng những công nghệ "xịn sò" như Nest.js và React. Chúng tôi đã "chế tạo" ra những giải pháp chăm sóc sức khỏe không chỉ siêu bảo mật mà còn có thể mở rộng "vô tư" theo nhu cầu. Tôi còn "bao sân" cả việc quản lý hạ tầng AWS để đảm bảo mọi thứ "chuẩn chỉnh" từng li từng tí, đồng thời bắt tay chặt chẽ với các nhóm khác để tích hợp công nghệ "nuột nà", giúp tăng hiệu quả làm việc và mang lại trải nghiệm người dùng "đỉnh cao".<br/><br/>Trước đó, tại <b>Darwoft</b>, tôi đã "dựng" hẳn một bộ phận tự động hóa QA từ con số 0 tròn trĩnh, với nguyên tắc kiến trúc tích hợp "xuyên suốt" mọi ngóc ngách. Từ một mình tôi "đơn thương độc mã", đội ngũ đã "phình" ra thành 40 người "tinh nhuệ", và điều đáng tự hào là đến tận bây giờ, khách hàng vẫn đang "tin dùng" kiến trúc mà tôi đã "thai nghén" và thiết kế. Tôi cũng từng "làm mưa làm gió" với vai trò "người hùng" độc lập chuyên Python cho một startup. Ở đó, tôi "tự tay" xây dựng các ứng dụng Django, "sáng tạo" đủ loại cơ sở dữ liệu "hầm hố" như Postgres, DynamoDB, Elasticsearch, và còn "mượn tay" API của JIRA để "huấn luyện" các mô hình, giúp tăng vù vù hiệu suất làm việc của cả đội. Và "đỉnh cao chót vót" của sự nghiệp, chắc chắn phải kể đến thời gian tôi ở <b>INVAP</b>, nơi tôi "đắm chìm" trong các dự án vệ tinh "siêu to khổng lồ" như SAOCOM 1A, 1B, ARSAT-1, và ARSAT-2. Tôi đã "nhúng tay" viết các chức năng C++ cho Bộ mô phỏng nhiệm vụ SAOCOM, tạo API GUI bằng Python + Qt, và còn "chỉ đạo" các hoạt động bay cho các hệ thống phụ về năng lượng và nhiệt. Công việc của tôi "cam đoan" rằng những vệ tinh này hoạt động "chuẩn không cần chỉnh" trên quỹ đạo – thực sự là một "canh bạc lớn", nhưng kết quả thì "ăn tiền" khỏi nói! Những vai trò trước đó tại CDSI, Nimbuzz, và Globant đã "mài giũa" kỹ năng đảm bảo chất lượng và thử nghiệm của tôi trên nhiều nền tảng khác nhau, từ game di động "hot hòn họt" đến ứng dụng nhắn tin "cần kíp". Mỗi dự án đều dạy cho tôi điều gì đó mới mẻ, không phải từ những trang sách giáo khoa "khô khan", mà từ việc "cứ lao vào" thử nghiệm, chấp nhận sai sót và lặp lại cho đến khi "thành công thì thôi". Tất cả những trải nghiệm "đầy mình" này cho thấy tôi có khả năng "xử lý đẹp" mọi thách thức phức tạp và mang lại kết quả "nhìn thấy rõ mồn một". Thế nhưng, dù có "profile khủng" như vậy, các buổi phỏng vấn kỹ thuật vẫn cứ như một "tảng đá" sừng sững cản đường tôi vậy. <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Z4c9r7x.jpg" alt="Đa dạng dự án của Cristian Sarmiento"/><br/><br/><b>Cuộc Chiến Với Phỏng Vấn Kỹ Thuật: Sao Cứ Khó Nhằn Thế?</b><br/><br/>Phỏng vấn kỹ thuật "như thường lệ" không phản ánh đúng cách tôi làm việc "ngoài đời". Tôi đã từng đứng trước bảng trắng, được yêu cầu triển khai cây tìm kiếm nhị phân hay giải thích một thuật toán dưới áp lực "ngàn cân", và cảm thấy đầu óc mình "đóng băng" y như kem đá. Không phải là tôi không biết những khái niệm này – tôi đã áp dụng chúng "nhuần nhuyễn" trong các dự án thực tế suốt nhiều năm rồi. Nhưng tôi học chúng bằng cách sử dụng chúng, chứ không phải bằng cách "nhồi nhét" lý thuyết một cách riêng lẻ. Sức mạnh của tôi nằm ở việc xây dựng hệ thống "từ A đến Z", gỡ lỗi khi có sự cố "bất ngờ ập đến", và hợp tác "ăn ý" để tìm giải pháp, chứ không phải trình diễn các bài tập lý thuyết theo yêu cầu "sách vở".<br/><br/>Các cuộc phỏng vấn truyền thống thường "thưởng đậm" cho khả năng ghi nhớ nhanh và "đọc vanh vách" sách giáo khoa – những kỹ năng không phải lúc nào cũng "ăn khớp" hoàn hảo với công việc thực tế. Với một người như tôi, người học hỏi qua kinh nghiệm, cách "sắp xếp" phỏng vấn này lại "chỉ thẳng" vào điểm yếu của tôi thay vì thế mạnh. Thật bực bội khi biết mình có thể thiết kế kiến trúc cho một đội 40 người hoặc "giữ" một vệ tinh trên quỹ đạo, nhưng lại "chật vật" để chứng minh giá trị của bản thân trong một bài kiểm tra mã hóa 60 phút "đầy áp lực". <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/D2Y0X4L.jpg" alt="Áp lực khi phỏng vấn trên bảng trắng"/><br/><br/><b>Khoa Học Đằng Sau 'Học Mà Làm': Bật Mí Bí Mật</b><br/><br/>Phong cách học của tôi không phải là "tự phát" đâu nhé – nó được khoa học chứng minh "rõ ràng rành mạch" đấy! Thuyết học tập kiến tạo (Constructivism), do nhà tâm lý học lỗi lạc Jean Piaget "khai sinh", khẳng định rằng chúng ta xây dựng kiến thức thông qua việc chủ động tương tác với môi trường xung quanh. Nó không phải là việc "nhồi nhét" các sự kiện "khô khan" vào đầu; đó là việc xây dựng sự hiểu biết sâu sắc thông qua trải nghiệm thực tế. Đó chính là cách tôi tiếp cận mọi dự án – cứ "lao vào", thử nghiệm ý tưởng và tinh chỉnh giải pháp cho đến khi "ngon lành cành đào".<br/><br/>Mô hình học tập qua trải nghiệm của David Kolb còn "đẩy" lý thuyết này xa hơn, cho rằng kiến thức thực sự xuất hiện từ việc biến kinh nghiệm "trải qua" thành những hiểu biết thực tế "đúc kết" được. Nghiên cứu cũng ủng hộ điều này "ầm ầm": các nghiên cứu về học tập dựa trên dự án trong lĩnh vực STEM cho thấy sự tham gia thực hành giúp ghi nhớ và áp dụng kiến thức tốt hơn nhiều so với các bài giảng truyền thống "lý thuyết suông". 10 năm xây dựng hệ thống của tôi – từ vệ tinh "bay vèo vèo" đến phần mềm "chạy ro ro" – chính là minh chứng "sống" cho điều đó. Tôi học được nhiều hơn từ việc "gỡ rối" một API đang "tạch tạch" hơn là từ bất kỳ lớp học nào. <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Y8b1t1F.jpg" alt="Học tập kiến tạo và trải nghiệm"/><br/><br/><b>AI Đang 'Thay Đổi Cuộc Chơi': Ngành Công Nghệ Chuyển Mình Ra Sao?</b><br/><br/>Thế giới công nghệ mà tôi bước chân vào một thập kỷ trước giờ đã "biến hình" hoàn toàn nhờ sự "đổ bộ" của AI. Các công việc lặp đi lặp lại đang được tự động hóa "ào ạt", và trọng tâm đang chuyển sang những kỹ năng mà AI "chịu thua": tư duy phản biện "sắc bén", sáng tạo "không giới hạn" và khả năng thích ứng "siêu tốc". Báo cáo Tương lai Việc làm (2020) của Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã "nhấn mạnh" điều này, liệt kê những khả năng này là ưu tiên hàng đầu cho lực lượng lao động tương lai.<br/><br/>Sự thay đổi "khủng khiếp" này "ăn khớp" hoàn hảo với thế mạnh của tôi. Sự nghiệp của tôi được xây dựng trên khả năng thích ứng với những thách thức mới "tới tấp" – dù là tích hợp các công cụ AI tại Darwoft hay tối ưu hóa hoạt động vệ tinh tại INVAP. Khi AI "gánh vác" các công việc "nặng đô", các kỹ sư cần phải thử nghiệm, học hỏi nhanh chóng và "quay xe" linh hoạt khi công nghệ phát triển. Việc "học thuộc lòng" thuật toán giờ đây ít quan trọng hơn khi bạn làm việc cùng với các hệ thống tự thích ứng theo thời gian thực. Kinh nghiệm thực chiến của tôi cảm thấy phù hợp hơn bao giờ hết, thế nhưng quy trình phỏng vấn vẫn cứ "giậm chân tại chỗ", chưa "bắt kịp" nhịp. <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/x0q4R5q.jpg" alt="AI hợp tác với con người"/><br/><br/><b>Tái Tưởng Tượng Quy Trình Phỏng Vấn: Đã Đến Lúc Thay Đổi!</b><br/><br/>Để tìm được những "viên ngọc quý" nhân tài phù hợp với tương lai do AI định hình, chúng ta cần "đập đi xây lại" các buổi phỏng vấn kỹ thuật. Dưới đây là "kim chỉ nam" mà tôi đề xuất, dựa trên kinh nghiệm "xương máu" của tôi và xu hướng "nóng hổi" của ngành:<br/><br/>1. <b>"Bye-bye" Bảng Trắng, Chào Mừng Dự Án Thực Tế!</b><br/>"Say bye-bye" với các bài kiểm tra code tại chỗ "áp lực" nhé! Thay vào đó, hãy "quẳng" cho tôi một thử thách thực tế – ví dụ như xây dựng một ứng dụng nhỏ hoặc sửa một lỗi "nhức nhối" – và cho tôi vài ngày để "ngâm cứu" và giải quyết. Điều này không chỉ phản ánh đúng công việc thực tế mà còn cho phép tôi thể hiện khả năng mang lại kết quả "có hồn". <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/M6L2yYn.jpg" alt="Phỏng vấn dựa trên dự án thực tế"/><br/><br/>2. <b>Tập Trung Vào Giải Quyết Vấn Đề, Quên Đi Học Thuộc Lòng!</b><br/>Hãy hỏi tôi cách tôi giải quyết một vấn đề "hóc búa", chứ đừng "soi mói" liệu tôi có "nhảy số" ra thuật toán "chính xác" hay không. Hãy để tôi trình bày "lộ trình" của mình – cách tôi phân tích, thử nghiệm và lặp lại "không ngừng nghỉ". Trong thế giới AI, cách tôi tư duy "đột phá" quan trọng hơn nhiều so với những gì tôi đã ghi nhớ "sách vở". <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/gK9f3vD.jpg" alt="Tập trung vào giải quyết vấn đề"/><br/><br/>3. <b>Hòa Nhập Lập Trình Cặp (Pair Programming):</b><br/>Hầu hết công việc của tôi đều liên quan đến cộng tác "chặt chẽ" với đồng nghiệp. Một buổi lập trình cặp sẽ "bóc trần" cách tôi code, giao tiếp và thích ứng trong thời gian thực – mà không phải chịu áp lực "nhân tạo" của một bài kiểm tra cá nhân "đơn độc". <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/R3j0FjV.jpg" alt="Phỏng vấn lập trình cặp"/><br/><br/>4. <b>Đánh Giá Công Việc Đã "Làm Ra Ngô Ra Khoai"!</b><br/>Các dự án mà tôi đã "cày cuốc" – như kiến trúc tự động hóa QA tại Darwoft hay bộ mô phỏng SAOCOM "lừng danh" – nói lên nhiều điều hơn bất kỳ cuộc phỏng vấn "chớp nhoáng" nào. Việc xem xét portfolio "đầy ắp thành quả" hoặc đi sâu vào những đóng góp "thực tế" của tôi sẽ làm nổi bật tác động "thực sự" của tôi. <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/P7b7gM6.jpg" alt="Đánh giá portfolio"/><br/><br/>5. <b>Kiểm Tra Khả Năng "Nhảy Cầu" Với AI!</b><br/>Hãy hỏi tôi cách tôi đã sử dụng các công cụ AI hoặc học các công nghệ mới "thế nào". Đánh giá khả năng thử nghiệm và phát triển của tôi với các hệ thống đang định hình lĩnh vực của chúng ta. Đó là một kỹ năng "siêu giá trị" mà bạn không thể đo lường trên bảng trắng "đơn điệu".<br/><br/>Những thay đổi này sẽ đánh giá tốt hơn các kỹ sư như tôi, những người xuất sắc trong thực hành nhưng lại "khó thở" trong các môi trường nặng lý thuyết "uyên bác". Chúng cũng sẽ giúp "khai quật" những tài năng sẵn sàng phát triển mạnh mẽ trong một thế giới nơi AI là đối tác "tuyệt vời", chứ không phải là kẻ thay thế "đáng sợ". <img src="https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/W2q2T9J.jpg" alt="Kiểm tra khả năng thích ứng với AI"/><br/><br/><b>Kết Luận:</b><br/><br/>Hơn 10 năm qua, tôi đã chứng minh rằng kinh nghiệm thực chiến "nặng ký" có thể "tỏa sáng rực rỡ" hơn cả một tấm bằng. Từ việc "cứu" vệ tinh trên quỹ đạo đến phát triển phần mềm chăm sóc sức khỏe "tối tân", tôi đã xây dựng sự nghiệp dựa trên việc giải quyết các vấn đề thực tế, ngay cả khi các buổi phỏng vấn kỹ thuật không phải lúc nào cũng "công nhận" điều đó một cách "công bằng". Khoa học đã xác thực cách tiếp cận của tôi: học mà làm cực kỳ hiệu quả! Và với AI đang "làm rung chuyển" toàn bộ ngành công nghệ, những kỹ năng mà tôi đã "mài giũa" – khả năng thích ứng "nhanh như chớp", giải quyết vấn đề "triệt để", kiên trì "đến cùng" – giờ đây còn quan trọng hơn bao giờ hết.<br/><br/>Đã đến lúc các buổi phỏng vấn phải "tiến hóa" thôi! Bằng cách ưu tiên kỹ năng thực tế hơn là các bài tập lý thuyết "khô khan", các công ty có thể "khai thác" một nhóm tài năng rộng lớn hơn và xây dựng những đội ngũ sẵn sàng cho tương lai "rực rỡ". Tôi không yêu cầu một "đường tắt" đâu – chỉ là một cơ hội để chứng minh bản thân theo cách tôi vẫn luôn làm: xắn tay áo lên và làm cho mọi thứ "chạy trơn tru"!