Ngày 28: 9 tháng 9, 2025

Sau khi đưa cháu trai tôi đến sân bay, tôi có một chút thời gian vào buổi chiều và quyết định giải quyết một vấn đề hiệu suất đã làm tôi đau đầu. Kết quả là một trong những buổi làm việc đầy đột phá, nơi mọi thứ đều ăn khớp.

Đột Phá Hiệu Suất

Trong một buổi làm việc tập trung vào buổi chiều, tôi đã đạt được:

Thành Tựu Chính: Cải Thiện Hiệu Suất 10x

Thời gian phản hồi LLM: Giảm từ 25+ giây xuống 2-3 giây mỗi lần gọi
Kiểm tra đa mô hình: Cải thiện từ 69+ giây xuống 4-5 giây tổng cộng
Bộ kiểm tra tích hợp: Sửa lỗi kiểm tra không ổn định - bây giờ 169/169 kiểm tra thành công một cách đáng tin cậy

Hoàn Thành Giai Đoạn 3-4 Tạo Giao Diện Động

Triển khai hoàn chỉnh đường ống Tạo Giao Diện Động
Sửa các vấn đề kiểm tra null trong TypeScript
Tạo cơ sở hạ tầng kiểm tra cho giai đoạn 3-4 tạo giao diện động
Gộp PR #47: "Giai đoạn 2 Tạo Giao Diện Động với LLM Manager Service Layer"

Tình Trạng Dự Án Hiện Tại

Sau 28 ngày phát triển, đây là những gì đã hoàn thành:

Cơ Sở Hạ Tầng (✅ Hoàn thành)

Lưu trữ: ClickHouse với backend S3, xử lý việc thu thập OTLP
LLM Manager: Điều phối đa mô hình (GPT-4, Claude, Llama)
AI Analyzer: Phát hiện bất thường dựa trên autoencoder
Config Manager: Hệ thống cấu hình tự phục hồi

Lớp Tích Hợp (✅ Hoạt động)

javascript Copy

// Đường ống telemetry hoàn chỉnh đang hoạt động
OTel Demo → Collector → ClickHouse → Phân tích AI → Tạo giao diện

Hệ Thống Giao Diện Động (✅ 95% Hoàn thành)

Giai đoạn 1-2: Tạo thành phần hoạt động
Giai đoạn 3-4: Hoàn thành với cải thiện hiệu suất 10x
Hoàn thiện: Chỉ còn một số công việc tích hợp nhỏ

Tại Sao Vấn Đề Hiệu Suất Này Quan Trọng

Vấn Đề Là Rất Nghiêm Trọng

Thời gian phản hồi 25+ giây đã làm cho toàn bộ đường ống tạo giao diện trở nên không thể sử dụng. Mỗi lần phát triển của lập trình viên đều rất khó khăn, và các lần chạy CI/CD thường bị hết thời gian.

Giải Pháp Không Đơn Giản

Đây không phải là một tối ưu hóa đơn giản. Nó yêu cầu hiểu cách mà các mô hình LLM khác nhau diễn giải các prompt và phát hiện rằng CodeLlama đã coi các ví dụ như là các mẫu để lặp lại thay vì các mẫu để học hỏi.

Chỉ Số Hiệu Suất

Các con số kể một câu chuyện thú vị về hiệu suất phát triển:

Thời gian phát triển doanh nghiệp truyền thống:

Kích thước nhóm: 6-10 lập trình viên
Thời gian: 9-15 tháng
Tổng số giờ: 2000-4000

Dự Án Này:

Kích thước nhóm: 1 lập trình viên + hỗ trợ AI
Thời gian: 30 ngày
Phương pháp phát triển: AI-native với Claude Code

Đó là sự cải thiện hiệu suất 20-40x, đạt được thông qua:

Phát triển dựa trên AI với Claude Code
Thiết kế dựa trên tài liệu
Kiến trúc Effect-TS để đảm bảo tính an toàn về kiểu
Các buổi làm việc tập trung

Ngày 28: Phân Tích Kỹ Thuật Sâu

Cải Thiện Hiệu Suất 10x

Thắng lợi lớn nhất là xác định lý do tại sao các truy vấn LLM lại mất 25+ giây. Vấn đề? Các prompt dựa trên ví dụ đã khiến CodeLlama tạo ra 9,979 ký tự của các khối SQL lặp lại. Giải pháp:

javascript Copy

// Trước: Prompt dựa trên ví dụ
const prompt = `Đây là một truy vấn ví dụ: SELECT... (ví dụ dài)`

// Sau: Mẫu cụ thể theo mục tiêu
const bottleneckSQL = `
SELECT service_name, operation_name,
  count() * quantile(0.95)(duration_ns/1000000) as total_time_impact_ms
FROM traces 
WHERE service_name IN (${services})
GROUP BY service_name, operation_name
ORDER BY total_time_impact_ms DESC
`

Kết quả: Các truy vấn sạch, hiệu quả thực thi trong 2-3 giây thay vì 25+.

Những Thành Tựu Kỹ Thuật Tổng Thể

Xử Lý Dữ Liệu Thực

Nền tảng đã xử lý thành công dữ liệu telemetry từ OpenTelemetry Demo:

bash Copy

# Dòng dữ liệu đã được xác minh
docker exec otel-ai-clickhouse clickhouse-client \
  --query "SELECT COUNT(*) FROM otel.traces WHERE service_name='cartservice'"
# Kết quả: 15,847 traces đã được xử lý

Phân Tích AI Đang Hoạt Động

javascript Copy

// Phát hiện bất thường trên telemetry thực
const anomalies = await analyzer.detectAnomalies({
  service: 'frontend',
  threshold: 0.95,
  windowSize: 100
})
// Thành công trong việc xác định các mẫu ngoại lệ

Tạo Giao Diện Động

javascript Copy

// Các thành phần React do LLM tạo ra
const dashboard = await uiGenerator.create({
  data: anomalies,
  chartType: 'timeseries',
  framework: 'echarts'
})
// Tạo thành các thành phần có thể hiển thị hợp lệ

Kế Hoạch Hai Ngày Cuối

Ngày 29 (Hôm Nay) - Tập Trung Tích Hợp

Hoàn thành triển khai giai đoạn 3-4 giao diện động
Xác thực quy trình end-to-end
Tối ưu hóa hiệu suất
Kiểm tra tích hợp

Ngày 30 (Ngày Mai) - Chuẩn Bị Ra Mắt

Kiểm tra và đánh giá cuối cùng
Cập nhật tài liệu
Thu thập chỉ số hiệu suất
Tóm tắt chuỗi

Những Bài Học Chính

Xây dựng nền tảng này trong 30 ngày đã xác nhận một số giả thuyết:

AI Làm Tăng Tốc Phát Triển

Claude Code không chỉ là hoàn thành tự động - nó là một lập trình viên đồng hành thực thụ có thể:

Tạo toàn bộ gói từ thông số kỹ thuật
Tái cấu trúc các mẫu mã phức tạp
Gỡ lỗi các vấn đề tích hợp
Duy trì kiến trúc nhất quán

Phát Triển Dựa Trên Tài Liệu Hoạt Động

Bắt đầu với các thông số kỹ thuật Dendron trước mã:

Giảm thiểu việc làm lại và tái cấu trúc
Cải thiện chất lượng tạo mã AI
Tạo tài liệu sống
Cho phép quyết định kiến trúc tốt hơn

Tính An Toàn Kiểu Có Quy Mô

Mẫu Effect-TS cung cấp:

Ngăn chặn lỗi tại thời điểm biên dịch
Hiểu biết tốt hơn của AI về ý định mã
Dễ dàng tái cấu trúc và bảo trì
Ranh giới tích hợp rõ ràng hơn

Các Buổi Tập Trung Tốt Hơn Giờ Làm Việc Dài

Các buổi tập trung ngắn tạo ra:

Đầu ra mã chất lượng cao hơn
Quyết định kiến trúc tốt hơn
Tốc độ phát triển bền vững
Thời gian cho các ưu tiên khác

Giai Đoạn Cuối

Với hai ngày còn lại, dự án đang ở trạng thái tuyệt vời:

Cơ sở hạ tầng: 100% hoàn thành
Hệ thống AI: 100% hoàn thành với cải thiện hiệu suất 10x
Giao diện động: 95% hoàn thành
Tích hợp: Hoạt động hoàn toàn

Công việc trong buổi chiều đã giải quyết được chướng ngại kỹ thuật lớn nhất cuối cùng.

Tổng Quan Kỹ Thuật

Đây là những gì kiến trúc hệ thống cuối cùng trông như thế nào:

javascript Copy

Đường ống Dòng Dữ Liệu:

[OTel Demo Services]
        ↓ OTLP
[OpenTelemetry Collector]
        ↓ Protobuf
[ClickHouse Database]
        ↓ SQL
[Lớp Lưu Trữ]
        ↓ Traces
[AI Analyzer] ←→ [Mô Hình Autoencoder]
        ↓ Bất thường
[LLM Manager] ←→ [GPT-4, Claude, Llama]
        ↓ Prompt
[UI Generator]
        ↓ Thành Phần React
[Dashboard Động]

Mỗi thành phần là mô-đun, có thể kiểm tra và sẵn sàng cho triển khai sản xuất.

Các Bước Tiếp Theo

Ngày 29 sẽ tập trung vào:

Hoàn thiện giao diện cuối cùng và tích hợp
Xác thực hiệu suất dưới tải
Kiểm tra end-to-end với telemetry thực
Cập nhật tài liệu

Mục tiêu 30 ngày vẫn nằm trong tầm tay.

Bài viết này là một phần của chuỗi "Nền Tảng Quan Sát AI-Native 30 Ngày". Theo dõi chúng tôi khi chúng tôi xây dựng cơ sở hạ tầng quan sát cấp doanh nghiệp bằng cách sử dụng các công cụ phát triển dựa trên AI.

Ngày 28: Đột Phá Hiệu Suất 10x trong LLM

Ngày 28: 9 tháng 9, 2025

Đột Phá Hiệu Suất

Thành Tựu Chính: Cải Thiện Hiệu Suất 10x

Hoàn Thành Giai Đoạn 3-4 Tạo Giao Diện Động

Tình Trạng Dự Án Hiện Tại

Cơ Sở Hạ Tầng (✅ Hoàn thành)

Lớp Tích Hợp (✅ Hoạt động)

Hệ Thống Giao Diện Động (✅ 95% Hoàn thành)

Tại Sao Vấn Đề Hiệu Suất Này Quan Trọng

Vấn Đề Là Rất Nghiêm Trọng

Giải Pháp Không Đơn Giản

Chỉ Số Hiệu Suất

Ngày 28: Phân Tích Kỹ Thuật Sâu

Cải Thiện Hiệu Suất 10x

Những Thành Tựu Kỹ Thuật Tổng Thể

Xử Lý Dữ Liệu Thực

Phân Tích AI Đang Hoạt Động

Tạo Giao Diện Động

Kế Hoạch Hai Ngày Cuối

Ngày 29 (Hôm Nay) - Tập Trung Tích Hợp

Ngày 30 (Ngày Mai) - Chuẩn Bị Ra Mắt

Những Bài Học Chính

AI Làm Tăng Tốc Phát Triển

Phát Triển Dựa Trên Tài Liệu Hoạt Động

Tính An Toàn Kiểu Có Quy Mô

Các Buổi Tập Trung Tốt Hơn Giờ Làm Việc Dài

Giai Đoạn Cuối

Tổng Quan Kỹ Thuật

Các Bước Tiếp Theo

Bình luận