hóng bác làm DL về sentiment analysis cho ngôn ngữ tiếng Việt :v

Hi @dukinfotech, cảm ơn vì phản hồi của bạn. Theo kinh nghiệm của cá nhân mình thì:

1. Về việc sử dụng docker trên production. Server kiếm con ram 2GB cũng ổn. Tùy thuộc bạn chạy nhiều service hay không. Ngoài ra thì việc chạy docker trên local là một chuyện nhưng trên production nó lại là một chuyện khác. Nếu chạy trên production thì dùng luôn swarm bạn ạ. Swarm mode vẫn có thể chạy trên một host. Khi cần mở rộng mình chỉ cần join thêm node vào swarm là xong.

2. Về vấn đề quá tải: Nếu sử dụng swarm, swarm cũng mặc định đảm nhiệm kèm việc load balancing. Do đó, giả sử trong mạng swarm của bạn có nhiều node (tức nhiều host), swarm sẽ tự phân bổ request sang các node khác để sử dụng tài nguyên từ nhiều node. Các công việc chính thì phân đều cho worker rồi nên cũng ít bị quá tải. Trừ khi bị DOS. Ngoài ra, nếu dùng traefik, bạn có thể deploy traefik ở ingrest mode. Lúc này bạn có thể dns để request tới nhiều server thay vì chỉ chạy vào con manager như bạn nói. Và như vậy thì cũng không lo việc request chỉ tập trung tới một con manager nữa nên cũng hạn chế thêm được phần nào việc quá tải.

Bài viết quá tâm huyết

Bao nhiêu % trên tập gì vậy em.

Thanks

Thanks anh, góp ý có tâm, e sẽ lưu ý và update ạ

Hồi trước cũng khác mê môn đồ họa máy tính

But phpcs failed with our style, please format

Laravel cung cấp trait WithFaker nên có thể ko cần setup thủ công nữa

https://github.com/laravel/framework/blob/5.8/src/Illuminate/Foundation/Testing/WithFaker.php

https://github.com/laravel/framework/blob/5.8/src/Illuminate/Foundation/Testing/TestCase.php#L124

bài viết khá hay!

hay quá Sếp ơi!

@HuyDQ Bạn ơi, bạn cho mình hỏi thêm 1 chút. Nextjs là server rending. Thì đáng nhẽ ra phần content text khi mình CTRL+ U thì sẽ hiển thị. Giống viblo này

Nhưng sao của mình có content text nhưng lại không hiển thị gì hết ngoài JSON của API nhỉ?

Bài viết của anh khá hay và hữu ích. Tuy vậy, em xin có chút đính chính về phần "Premature optimization". Nó không phải là tối ưu sớm. Từ Premature optimization ám chỉ hành động tối ưu "thiếu chín chắn" của các lập trình viên khi cho rằng cách code B (thường phức tạp hơn) sẽ đạt hiệu quả tốt hơn so với cách code A trong khi thực tế cách B thậm chí chả nhanh hơn mấy hoặc có khi còn chậm hơn, dẫn đến code rối rắm và sinh bug. Cách giải quyết ở đây là optimize thì nên benchmark lại tốc độ giữa 2 phương án và cân nhắc xem liệu thật sự có cần thiết phải "optimize" hay không.

@HuyDQ tks bạn nhiều nha

Anh làm về so sánh khuôn mặt AI tensorflow đi anh xem được bao nhiêu %

Bạn cẩn thận bị report!

Cám ơn tác giả, bài viết khá dễ hiểu. Tác giả cho mình hỏi chút.

• Nếu hệ thống của mình nhỏ, local có sử dụng docker để phát triển thì production có nên cài docker ko (Nếu có thì có cần sử dụng docker swarm ko)
• Nếu sử dụng docker swarm thì request sẽ gửi tới VPS chính (manager) rồi nó phân nhiệm vụ cho worker. Vậy liệu manager có bị quá tải ko?

Cảm ơn ạ. bài viết khá sinh động và dễ hiểu.

Mình đã update bạn nhé. Cảm ơn bạn

Lần này ra bài hơi trễ anh, nhưng hay anh nhé (tat)