Archives: คลังความรู้

Data Lakehouse เป็นแนวคิดที่รวมคุณสมบัติของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากจุดเด่นของทั้งสองแนวทางในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล โดยการรวมความสามารถของการจัดเก็บข้อมูลดิบแบบยืดหยุ่นของ Data Lake เข้ากับประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างของ Data Warehouse

หลักการจัดทำ Data Lakehouse มีดังนี้:

• Unified Data Storage
  • Data Lakehouse สามารถจัดเก็บทั้งข้อมูลดิบ (Raw Data) แบบเดียวกับ Data Lake และข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้ว (Structured Data) เหมือนกับ Data Warehouse ได้ในระบบเดียว
  • ข้อมูลที่เก็บสามารถมีได้ทั้งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์เสียง, วิดีโอ หรือข้อความ และข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตารางข้อมูลหรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Databases)
• การรองรับการประมวลผลแบบ Schema-on-Read และ Schema-on-Write
  • ใน Data Lakehouse ข้อมูลสามารถถูกประมวลผลทั้งในแบบ Schema-on-Read (การสร้างโครงสร้างข้อมูลเมื่อดึงข้อมูลไปใช้) และ Schema-on-Write (การกำหนดโครงสร้างข้อมูลล่วงหน้าก่อนนำเข้าระบบ) ขึ้นอยู่กับความต้องการในการวิเคราะห์
  • ข้อมูลดิบสามารถถูกเก็บโดยไม่ต้องแปลงโครงสร้างล่วงหน้า และจะถูกจัดโครงสร้างเมื่อมีความจำเป็น เช่น การนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึก
• Metadata Management & Indexing
  • Data Lakehouse ต้องมีการจัดการเมตาดาต้า (Metadata) ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
  • การกำหนดดัชนี (Indexing) ของข้อมูลทำให้สามารถเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น เมื่อเทียบกับการค้นหาข้อมูลจาก Data Lake
• Real-time and Batch Processing
  • Data Lakehouse รองรับการประมวลผลข้อมูลทั้งแบบเรียลไทม์ (Real-time) และแบบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Batch Processing) ทำให้สามารถใช้งานได้หลากหลาย ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นแบบต่อเนื่อง (Streaming Data) และการประมวลผลข้อมูลที่สะสมมาแล้ว
  • การรวมความสามารถนี้ทำให้ Data Lakehouse มีความยืดหยุ่นมากกว่าระบบที่รองรับเพียงหนึ่งวิธีการประมวลผล
• Advanced Analytics
  • Data Lakehouse ช่วยให้สามารถทำ Business Intelligence (BI), Data Science, Machine Learning (ML) และ AI ได้ในแพลตฟอร์มเดียว โดยมีการใช้ข้อมูลจากทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่จัดโครงสร้างแล้ว
  • นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจากทั้งสองประเภทข้อมูลได้อย่างไร้รอยต่อ ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ
• Multi-tiered Data Management
  • Data Lakehouse มีการจัดการข้อมูลในหลายระดับ เช่น ข้อมูลที่ถูกใช้งานบ่อยจะถูกเก็บในที่ที่เข้าถึงได้รวดเร็ว (Hot Storage) ในขณะที่ข้อมูลที่ใช้งานน้อยจะถูกเก็บในพื้นที่ที่มีต้นทุนต่ำกว่า (Cold Storage)
  • การแบ่งชั้นข้อมูลตามการใช้งานช่วยให้สามารถจัดการต้นทุนในการเก็บข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่สูญเสียความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล
• Data Access Optimization
  • เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลทำได้รวดเร็วขึ้น ระบบ Data Lakehouse มีการใช้เทคโนโลยีเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การเก็บข้อมูลในรูปแบบ Columnar Format หรือการบีบอัดข้อมูล
  • ยังสามารถใช้เทคนิคการสร้างพาร์ทิชัน (Partitioning) และการทำคลังข้อมูลแคช (Caching) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูลได้
• Security & Privacy Control
  • การรักษาความปลอดภัยข้อมูลใน Data Lakehouse เป็นสิ่งสำคัญ จำเป็นต้องมีการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทผู้ใช้ (Role-Based Access Control: RBAC) รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) เพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญ
  • ต้องมีการจัดการความเป็นส่วนตัวตามข้อกำหนดของกฎหมายและมาตรฐานสากล เช่น GDPR เพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลของผู้ใช้งาน
• Integration with Various Tools and Technologies
  • Data Lakehouse รองรับการทำงานร่วมกับเครื่องมือหลากหลาย เช่น เครื่องมือ ETL, การวิเคราะห์ Big Data, เครื่องมือ BI, Data Science Tools และ Machine Learning Frameworks เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกมิติ
  • ระบบต้องมี API หรืออินเตอร์เฟซที่รองรับการเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มและเทคโนโลยีต่างๆ อย่างราบรื่น
• Maintenance & Optimization
  • ต้องมีการดูแลรักษาระบบ Data Lakehouse ให้ทันสมัยอยู่เสมอ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล, การปรับปรุงดัชนี และการจัดการพื้นที่เก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
  • การตรวจสอบและปรับปรุงข้อมูลอย่างต่อเนื่องช่วยให้สามารถคงประสิทธิภาพในการสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลได้

Data Lakehouse เป็นโซลูชันที่ช่วยแก้ไขปัญหาของ Data Lake ในเรื่องประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูล และปัญหาของ Data Warehouse ในเรื่องความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล จึงเป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสมสำหรับการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ในยุคที่ข้อมูลมีความหลากหลายและซับซ้อน

 

Data Lake ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นสูง สามารถรองรับการเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบ (Raw Data) จากแหล่งต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องแปลงหรือจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนเก็บ ทำให้ Data Lake สามารถรองรับข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data), กึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data), หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลปริมาณมาก (Big Data) ที่มาจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง เช่น ข้อมูล IoT, โซเชียลมีเดีย, และข้อมูลการบันทึกเสียงหรือภาพ

คุณสมบัติหลักของ Data Lake:

1. การเก็บข้อมูลแบบดิบ (Raw Data):
   • ข้อมูลใน Data Lake จะถูกเก็บในรูปแบบดิบๆ โดยไม่ต้องผ่านกระบวนการแปลงหรือทำความสะอาดข้อมูลล่วงหน้า ข้อมูลสามารถถูกดึงมาใช้หรือจัดการในภายหลังตามความต้องการของผู้ใช้งาน
   • ข้อมูลทั้งหมดที่เก็บจะยังคงอยู่ในรูปแบบที่ถูกนำเข้ามาโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่งต่างจาก Data Warehouse ที่ต้องจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนนำเข้า
2. การรองรับข้อมูลทุกประเภท (All Data Types):
   • Data Lake รองรับข้อมูลที่มีความหลากหลายทั้งในด้านรูปแบบและแหล่งที่มา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเชิงโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ตารางข้อมูล, ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data) เช่น ไฟล์ JSON, XML หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ไฟล์ภาพ, วิดีโอ, ข้อความจากโซเชียลมีเดีย
   • การเก็บข้อมูลที่มีความหลากหลายนี้ทำให้ Data Lake เหมาะสำหรับการจัดการ Big Data ที่มาจากหลายช่องทาง
3. การจัดการข้อมูลแบบ Schema-on-Read:
   • ต่างจาก Data Warehouse ที่ต้องมีการจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนนำเข้า (Schema-on-Write) ใน Data Lake ข้อมูลจะถูกจัดเก็บโดยไม่ต้องกำหนดโครงสร้างล่วงหน้า (Schema-on-Read) การกำหนดโครงสร้างจะทำเมื่อข้อมูลถูกดึงออกมาใช้
   • วิธีนี้ช่วยให้สามารถเก็บข้อมูลในทุกแบบได้ง่ายขึ้นและช่วยลดเวลาที่ใช้ในการนำข้อมูลเข้าระบบ
4. ความยืดหยุ่นสูงในการใช้งาน (Flexible Storage):
   • Data Lake มีความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล ไม่จำเป็นต้องกำหนดรูปแบบการเก็บข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้การจัดเก็บข้อมูลปริมาณมากๆ ที่มาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ทำได้ง่ายและรวดเร็ว
   • ระบบสามารถรองรับการเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบ IoT, ระบบเซ็นเซอร์, เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, และแอปพลิเคชันต่างๆ
5. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Big Data & Advanced Analytics):
   • Data Lake ออกแบบมาเพื่อรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการใช้งานที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics), การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), และปัญญาประดิษฐ์ (AI)
   • ผู้ใช้งานสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการออกมาทำการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลทั้งหมดล่วงหน้า
6. ต้นทุนในการจัดการที่ต่ำกว่า (Lower Cost):
   • การเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบๆ ใน Data Lake ช่วยลดต้นทุนในการจัดการข้อมูลเมื่อเทียบกับ Data Warehouse เนื่องจากไม่ต้องมีการแปลงหรือทำความสะอาดข้อมูลในทันที
   • การใช้พื้นที่เก็บข้อมูลในราคาถูกเช่นระบบ Cloud Storage ทำให้ Data Lake มีความคุ้มค่าในการจัดการข้อมูลปริมาณมาก

 

ความแตกต่างระหว่าง Data Lake และ Data Warehouse:

1. โครงสร้างข้อมูล:
   • Data Lake: รองรับข้อมูลดิบในทุกประเภท ไม่จำเป็นต้องจัดโครงสร้างข้อมูลก่อน
   • Data Warehouse: ต้องแปลงและจัดโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ล่วงหน้า
2. รูปแบบการจัดการข้อมูล:
   • Data Lake: เก็บข้อมูลดิบโดยไม่ต้องมีการแปลง (Schema-on-Read)
   • Data Warehouse: ต้องมีการกำหนดโครงสร้างก่อนการนำเข้า (Schema-on-Write)
3. การใช้งาน:
   • Data Lake: เหมาะสำหรับ Big Data, AI, Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลดิบ
   • Data Warehouse: เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างที่ต้องการความแม่นยำ เช่น รายงานทางธุรกิจ

 

Data Warehouse ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรอย่างมีโครงสร้าง โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและการวิเคราะห์ข้อมูลในระยะยาว ข้อมูลที่จัดเก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลที่มีการจัดรูปแบบและแปลงเรียบร้อยแล้ว (Transformed Data) ซึ่งเหมาะสำหรับการสืบค้น วิเคราะห์ และรายงานผล

คุณสมบัติหลักของ Data Warehouse:

1. เก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:
   • Data Warehouse ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น ERP, CRM, ระบบการทำธุรกรรม และระบบภายในอื่นๆ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครอบคลุม
   • ข้อมูลที่นำมาเก็บใน Data Warehouse มักผ่านกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) ซึ่งรวมถึงการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล, การแปลงข้อมูลให้มีรูปแบบที่เหมาะสม, และการโหลดข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse
2. เก็บข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้าง (Structured Data):
   • ข้อมูลใน Data Warehouse ถูกเก็บในตารางและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Databases) ที่มีการกำหนดโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางที่มีคอลัมน์และฟิลด์ที่ระบุประเภทข้อมูล
   • เน้นการเก็บข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้วเพื่อการวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลการขาย, ข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลการเงิน
3. สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ (Decision Support):
   • Data Warehouse เป็นศูนย์กลางของข้อมูลที่ช่วยในการทำ Business Intelligence (BI) เพื่อให้ผู้บริหารและนักวิเคราะห์สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์แนวโน้ม, การคาดการณ์, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
   • ตัวอย่างการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์ยอดขายรายปี, การติดตามพฤติกรรมลูกค้า, การประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด
4. เก็บข้อมูลในระยะยาว (Historical Data):
   • ข้อมูลที่เก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลในระยะยาว ซึ่งช่วยให้สามารถดูข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์และการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในองค์กรได้
   • การเก็บข้อมูลในระยะยาวทำให้สามารถทำการวิเคราะห์เชิงแนวโน้ม (Trend Analysis) และเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ ได้
5. การประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ (Optimized for Queries):
   • Data Warehouse ถูกออกแบบมาให้เหมาะสำหรับการสืบค้นข้อมูลและการรายงานผล ซึ่งมักใช้โครงสร้างฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่ช่วยให้การประมวลผลรวดเร็ว
   • นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทำดัชนีข้อมูล (Indexing) และการสร้างพาร์ทิชัน (Partitioning) เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูล
6. การจัดการข้อมูลแบบกำหนดโครงสร้างล่วงหน้า (Schema-on-Write):
   • Data Warehouse ต้องมีการกำหนดโครงสร้างข้อมูลก่อนการนำเข้า (Schema-on-Write) ซึ่งทำให้ข้อมูลที่ถูกนำเข้าไปแล้วมีรูปแบบที่ชัดเจนและพร้อมใช้งานทันที
   • ข้อมูลที่ถูกเก็บใน Data Warehouse จะถูกทำความสะอาดและแปลงโครงสร้างให้ตรงกับข้อกำหนดก่อนนำเข้า

ข้อดีของ Data Warehouse:

• ความสม่ำเสมอของข้อมูล: ข้อมูลถูกจัดโครงสร้างและทำความสะอาดอย่างเป็นระบบ ทำให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำ
• การวิเคราะห์เชิงลึก: รองรับการทำรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ (OLAP)
• การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง: ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มาจากระบบต่างๆ ทำได้ง่ายและมีความครอบคลุมมากขึ้น

ข้อจำกัดของ Data Warehouse:

• การจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น: ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ดีเท่ากับ Data Lake
• ต้นทุนสูงในการจัดการและปรับปรุงข้อมูล: การแปลงและจัดโครงสร้างข้อมูลต้องใช้เวลาและทรัพยากร
• การอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ทำได้ยาก: Data Warehouse มักเหมาะกับการเก็บข้อมูลในอดีตมากกว่า การเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์มักใช้ระบบเสริมอื่นๆ

 

Object-Relational Mapping (ORM) คือเทคนิคในการเชื่อมโยงและจัดการข้อมูลระหว่างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (relational database) กับโปรแกรมที่ใช้หลักการของเชิงวัตถุ (object-oriented programming) โดยการสร้าง mapping ระหว่างข้อมูลที่เก็บในตารางฐานข้อมูล (relational tables) กับ object ในโปรแกรม  ข้อจำกัดของ ORM อาจไม่เหมาะกับงานที่มีความซับซ้อนสูงในการทำงานกับฐานข้อมูล เช่น query ที่ซับซ้อนมาก ซึ่งการเขียน SQL โดยตรงอาจมีประสิทธิภาพมากกว่า

ความสำคัญของ ORM ประกอบไปด้วย

• • ลดการเขียน SQL โดยตรง:
    ORM ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถทำงานกับฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียนคำสั่ง SQL เอง ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการเขียนคำสั่ง SQL ผิดพลาด และทำให้โค้ดง่ายขึ้นในการบำรุงรักษา
  • โปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) กับฐานข้อมูลทำงานร่วมกันได้ง่าย:
    ORM ช่วยให้การทำงานระหว่างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์กับโปรแกรมเชิงวัตถุเป็นไปอย่างราบรื่น โดยการแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลให้กลายเป็น object ที่สามารถใช้งานได้ทันทีในโปรแกรม
  • การจัดการการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างข้อมูล:
    ORM ทำให้การจัดการโครงสร้างข้อมูลในฐานข้อมูลง่ายขึ้น เช่น การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างตารางหรือ schema โดย ORM จะอัพเดตโครงสร้างตารางอัตโนมัติตามการเปลี่ยนแปลงใน object model
  • เพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนา:
    ORM ช่วยลดระยะเวลาในการพัฒนาโปรแกรมเพราะสามารถลดการเขียนคำสั่ง SQL และทำให้โค้ดเข้าใจง่ายขึ้น อีกทั้งยังช่วยให้การย้ายฐานข้อมูล (เช่น จาก MySQL ไปเป็น PostgreSQL) ทำได้ง่ายขึ้นเพราะไม่ต้องเปลี่ยนคำสั่ง SQL ที่เกี่ยวข้อง

 

เครื่องมือที่ใช้สำหรับ  ORM ที่นิยมมีดังนี้:

1. Hibernate (Java) เป็นหนึ่งใน ORM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ Java ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดการกับฐานข้อมูลได้ผ่าน object โดยไม่ต้องเขียน SQL มากมาย รองรับการจัดการ transaction, caching, และการ mapping ที่ยืดหยุ่น
2. Entity Framework (C# / .NET) เป็น ORM ที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม .NET ของ Microsoft ช่วยให้โปรแกรมเมอร์จัดการกับฐานข้อมูล SQL Server, MySQL, PostgreSQL และอื่นๆ ผ่าน object-oriented code
3. SQLAlchemy (Python) เป็นเครื่องมือ ORM ที่ยืดหยุ่นสำหรับ Python และได้รับความนิยมสูง ช่วยให้การ map object กับฐานข้อมูลทำได้อย่างสะดวก และยังรองรับการเขียน SQL โดยตรงในกรณีที่ต้องการ query แบบเฉพาะเจาะจง
4. Django ORM (Python) Django ORM เป็นส่วนหนึ่งของ Django Web Framework ทำให้การจัดการฐานข้อมูลเป็นเรื่องง่ายสำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน ช่วยให้การ mapping ระหว่างตารางในฐานข้อมูลกับ object ในโปรแกรมเป็นไปโดยอัตโนมัติ
5. Doctrine (PHP) เป็น ORM ที่ได้รับความนิยมในชุมชน PHP ใช้ในหลายๆ framework เช่น Symfony ช่วยในการแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลเป็น object ที่ใช้งานได้ในโปรแกรม PHP รองรับการทำงานในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ มีการใช้งานที่แพร่หลาย และทำงานได้ดีกับ PHP frameworks
6. Active Record (Ruby on Rails) เป็น ORM ที่เป็นส่วนหนึ่งของ Ruby on Rails framework ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถ map object กับฐานข้อมูลได้อย่างสะดวก โดยไม่ต้องเขียน SQL เป็นส่วนหนึ่งของ Ruby on Rails ทำให้การทำงานร่วมกันง่าย และรองรับการพัฒนาเว็บแอปที่รวดเร็ว
7. Eloquent (PHP / Laravel) เป็น ORM ที่มาพร้อมกับ Laravel Framework ช่วยในการจัดการกับฐานข้อมูลและทำงานร่วมกับ object ได้อย่างสะดวกและง่ายดาย มี syntax ที่เรียบง่ายและชัดเจน ทำงานร่วมกับ Laravel framework ได้อย่างสมบูรณ์
8. GORM (Golang) เป็น ORM ที่ได้รับความนิยมสำหรับภาษา Go ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดการกับฐานข้อมูลได้อย่างสะดวกโดยใช้ object-oriented syntax สนับสนุนการทำงานแบบ automatic migrations และการ query ที่สะดวกใน Golang
9. Sequelize (Node.js / JavaScript) เป็น ORM สำหรับ Node.js ที่รองรับการทำงานกับฐานข้อมูลหลายประเภท เช่น MySQL, PostgreSQL, SQLite, และ MSSQL ช่วยให้การจัดการฐานข้อมูลใน JavaScript/TypeScript ง่ายขึ้น รองรับการทำงานร่วมกับฐานข้อมูลหลายชนิด และมีการพัฒนาที่ต่อเนื่อง

Data Granularity เป็นระดับรายละเอียดของข้อมูลที่มีในชุดข้อมูลหนึ่งๆ ที่จัดเก็บหรือวิเคราะห์ มีความสำคัญอย่างมากในกระบวนการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากระดับความละเอียดของข้อมูลส่งผลต่อความสามารถในการวิเคราะห์ การสรุปผล และการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ โดยความสำคัญและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับ Data Granularity มีดังนี้ การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล (Informed Decision-Making) , การตอบคำถามและการวิเคราะห์ที่หลากหลาย, ความยืดหยุ่นในการนำเสนอข้อมูล, ประสิทธิภาพในการจัดเก็บและประมวลผล, ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ

ระดับ Data Granularity มี 3 ระดับ ดังนี้

1. High Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดละเอียดมาก แสดงข้อมูลในระดับที่ลึก เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรมที่บันทึกแยกตามแต่ละรายการ ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างละเอียดและระบุแนวโน้มหรือปัญหาเฉพาะที่เกิดขึ้น ตัวอย่าง ข้อมูลการขายที่บันทึกแต่ละการทำธุรกรรมของลูกค้า เช่น เวลา, สถานที่, จำนวน, ราคา

2. Intermediate Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดพอสมควร โดยการสรุปข้อมูลที่เป็นกลางระหว่างรายละเอียดสูงและรายละเอียดรวมสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตัดสินใจ แต่ไม่ต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่มีรายละเอียดสูง ตัวอย่าง ข้อมูลยอดขายรวมประจำสัปดาห์ หรือยอดขายรวมในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น เดือน) แทนที่จะเป็นข้อมูลการทำธุรกรรมแยกตามแต่ละรายการ
3. Low Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดน้อยหรือเป็นการสรุปในระดับสูง แสดงข้อมูลในรูปแบบที่รวมกัน เช่น ข้อมูลสรุปที่เป็นภาพรวม การจัดเก็บและการวิเคราะห์ทำได้ง่ายและรวดเร็ว เหมาะสำหรับการสร้างรายงานที่สรุปภาพรวม ตัวอย่าง ข้อมูลยอดขายรวมประจำปี หรือยอดขายรวมของเดือน โดยไม่มีรายละเอียดของการทำธุรกรรมแต่ละรายการ

การเลือกระดับ Data Granularity ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูล เพื่อให้สามารถทำการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีข้อมูลที่ครบถ้วนตามความต้องการ และการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้ได้มุมมองที่เหมาะสมตามวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ การเลือกใช้ granularity ที่เหมาะสมช่วยให้การตัดสินใจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการใช้เครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau, SQL และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ทำให้การจัดการข้อมูลในระดับ granularity ที่ต่างกันเป็นไปได้ง่ายและรวดเร็ว.

Microservice คือสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่แบ่งระบบหรือแอปพลิเคชันออกเป็นหน่วยย่อย ๆ ที่เรียกว่า “บริการ” (services) ซึ่งแต่ละบริการมีความสามารถเฉพาะและทำงานอิสระจากกัน โดยมีการเชื่อมต่อกันผ่านระบบ API หรือโปรโตคอลต่าง ๆ

คุณสมบัติหลักของ Microservice:

1. แยกส่วนกันอย่างอิสระ: แต่ละบริการสามารถพัฒนา, ทดสอบ, ปรับปรุง หรือปรับขยายได้อย่างอิสระ โดยไม่กระทบต่อบริการอื่น
2. การสื่อสารผ่าน API: บริการแต่ละตัวสื่อสารกันผ่านโปรโตคอลเครือข่าย เช่น HTTP/REST, gRPC หรือ WebSocket
3. การปรับขยาย (Scalability): สามารถปรับขยายเฉพาะบริการที่มีความต้องการสูงโดยไม่ต้องปรับขยายทั้งระบบ
4. การจัดการเทคโนโลยีหลากหลาย: แต่ละบริการสามารถใช้ภาษาโปรแกรม, ฐานข้อมูล หรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่แตกต่างกันได้
5. การพัฒนาแบบอิสระ: ทีมพัฒนาสามารถทำงานบนบริการต่าง ๆ ได้พร้อมกัน โดยไม่ต้องรอการปรับปรุงส่วนอื่น ๆ ของระบบ

ความเกี่ยวข้องระหว่าง Microservice และ API Gateway:

เมื่อใช้สถาปัตยกรรม Microservice แต่ละบริการจะทำงานเป็นอิสระ และมี API ของตัวเอง แต่เมื่อมีหลาย ๆ บริการ ไคลเอนต์จะต้องเรียก API หลายจุดเพื่อดึงข้อมูลจากบริการต่าง ๆ ส่งผลให้การจัดการและการเชื่อมต่อกับ Backend มีความซับซ้อน ดังนั้น API Gateway จึงเข้ามาช่วยจัดการปัญหานี้ โดยทำหน้าที่เป็น ตัวกลาง (entry point) ระหว่างไคลเอนต์และบริการ Backend หลาย ๆ ตัวที่อยู่ในระบบ Microservice:

1. รวม API หลาย ๆ ตัวให้เป็นหนึ่งเดียว: API Gateway ช่วยรวมการเรียกใช้งาน API ของหลายบริการ Microservice ผ่านทางจุดเดียว ซึ่งทำให้ไคลเอนต์ไม่ต้องสื่อสารกับหลายจุดที่แตกต่างกัน
2. การจัดการเส้นทาง (Routing): API Gateway จะจัดการเส้นทางของคำขอ (request) จากไคลเอนต์ไปยังบริการ Backend ที่เหมาะสมในระบบ Microservice
3. การจัดการความปลอดภัย: API Gateway ช่วยตรวจสอบสิทธิ์, การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง และการจำกัดการใช้งานในระดับ API ให้กับบริการต่าง ๆ ได้
4. การรวมข้อมูล (Service Aggregation): ไคลเอนต์สามารถส่งคำขอเพียงครั้งเดียวไปที่ API Gateway แล้ว Gateway จะทำการเรียกหลาย ๆ บริการพร้อมกัน และรวมผลลัพธ์มาให้ไคลเอนต์ในคำตอบเดียว
5. ปรับปรุงประสิทธิภาพ (Optimization): API Gateway ช่วยบีบอัดข้อมูล, แคชคำขอ, และลดการโหลดบน Backend ช่วยให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

ประโยชน์ของการใช้ API Gateway กับ Microservice:

• ลดความซับซ้อนในการจัดการหลายบริการ
• ช่วยในการควบคุมและรักษาความปลอดภัยในระดับ API
• ช่วยในเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพและการสเกลระบบได้ดีขึ้น

API Gateway ทำหน้าที่การจัดการกับ Request ต่าง ๆ ที่พยายามที่จะเข้ามาเรียกใช้งาน Service ของระบบผ่าน API มีบทบาทสำคัญในการคัดกรองและจัดการ Request ต่าง ๆ ที่เข้ามา เหมาะกับการใช้งานในสถาปัตยกรรม Microservices ซึ่งมีการกระจายบริการ Backend หลาย ๆ ตัว โดย API Gateway จะช่วยควบคุมและจัดการการเรียกใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณสมบัติของ API Gateway:

•  Single Entry Point : API Gateway ช่วยรวมการเข้าถึง API หลาย ๆ ตัวไว้ในที่เดียว ทำให้ไคลเอนต์สามารถสื่อสารกับ Backend หลายบริการได้ผ่าน API Gateway เพียงแห่งเดียว ไม่จำเป็นต้องเรียกใช้งาน API หลาย ๆ อันโดยตรง
•  Routing : API Gateway จะทำหน้าที่ส่งคำขอ (request) จากไคลเอนต์ไปยังบริการ Backend ที่เหมาะสม โดยจัดการเส้นทางที่ไคลเอนต์ต้องการใช้งาน
•  Protocol Translation : API Gateway สามารถแปลงรูปแบบคำขอหรือโปรโตคอลระหว่างไคลเอนต์กับ Backend ได้ เช่น การแปลงจาก REST API เป็น gRPC หรือ WebSocket
•  Security : API Gateway รองรับการตรวจสอบสิทธิ์ (authentication), การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (authorization), การจัดการ SSL/TLS และการจำกัดอัตราการใช้งาน (rate limiting)
•  Caching : API Gateway สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการแคชข้อมูล หรือบีบอัดคำขอ/คำตอบเพื่อลดภาระการส่งข้อมูล
•  Logging & Monitoring : ช่วยให้สามารถติดตามการเรียกใช้งาน API ได้อย่างละเอียด เช่น การบันทึกการเรียกใช้ การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการแก้ไขปัญหา
•  Load Balancing : ช่วยกระจายคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ Backend หลาย ๆ ตัวเพื่อรองรับการโหลดสูง ๆ

ข้อดีของการใช้ API Gateway:

• เพิ่มความยืดหยุ่น: การเปลี่ยนแปลง Backend สามารถทำได้โดยไม่กระทบกับไคลเอนต์ เพราะคำขอทั้งหมดถูกจัดการผ่าน API Gateway
•  Service Aggregation : ไคลเอนต์สามารถทำคำขอครั้งเดียวเพื่อเรียกหลาย ๆ บริการใน Backend และรับผลลัพธ์ที่ถูกรวมมาในคำตอบเดียว
• การจัดการ API ง่ายขึ้น: การจัดการการเข้าถึงและความปลอดภัยเป็นศูนย์กลางช่วยให้จัดการ API ทั้งหมดได้จากจุดเดียว

ตัวอย่าง API Gateway ที่นิยมใช้:

1. AWS API Gateway: เป็นบริการที่ AWS ให้บริการสำหรับการจัดการและเชื่อมต่อ API กับบริการต่าง ๆ ในระบบ Cloud
2. Kong: เป็น API Gateway ที่ได้รับความนิยม สามารถขยายการทำงานได้ผ่านปลั๊กอินต่าง ๆ และรองรับหลายโปรโตคอล
3. NGINX: นอกจากเป็น Web Server แล้วยังมีส่วน API Gateway เพื่อใช้ในการจัดการและปรับแต่ง API ต่าง ๆ
4. Google Cloud Endpoints: เป็น API Gateway สำหรับเชื่อมต่อกับบริการบน Google Cloud

Mermaid Chart เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการสร้าง diagrams และ visualizations จาก text-based syntax อย่างง่าย ๆ โดยตรงในเอกสาร Markdown หรือในแอปพลิเคชันที่รองรับ เช่น GitHub, GitLab, Notion, และอื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเขียน แผนภาพ ได้โดยใช้โค้ดง่าย ๆ แทนการสร้างแผนภาพด้วยเครื่องมือแบบกราฟิก ผู้ใช้สามารถเขียนโค้ด Mermaid และสร้าง diagrams เช่น flowchart, sequence diagram, Gantt chart, class diagram, ER diagram และอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย

การใช้งานของ Mermaid Chart  ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้าง diagrams ได้ในลักษณะที่สั้นและชัดเจน โดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือการสร้างแผนภาพที่ซับซ้อน เช่น การลากและวาง ซึ่งทำให้สามารถใช้ Mermaid ได้สะดวกในงานที่ต้องมีการทำเอกสารหรือเขียนโค้ดไปพร้อม ๆ กับการอธิบายด้วยแผนภาพ

ความสำคัญของ Mermaid

• ง่ายต่อการสร้างแผนภาพ: Mermaid มี syntax ที่เข้าใจง่ายและทำให้การสร้าง diagrams เป็นเรื่องที่สะดวกสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานกับแผนภาพบ่อย ๆ โดยไม่ต้องใช้โปรแกรมแยกออกไป
• รวมกับแพลตฟอร์มต่าง ๆ ได้ดี: Mermaid ถูกฝังในหลายแพลตฟอร์มที่ใช้สำหรับการทำงานเอกสารและเขียนโค้ด เช่น GitHub, GitLab, Notion, และโค้ด editor บางตัว ทำให้การทำงานเป็นแบบ seamless โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือภายนอก
• เหมาะกับการทำงานร่วมกัน: Mermaid ช่วยในการแสดงข้อมูลและความคิดผ่าน diagrams ในแบบ text-based ซึ่งเหมาะกับการทำงานเป็นทีมหรือในงานที่ต้องมีการปรับปรุงแผนภาพบ่อย ๆ

 

การใช้งานทั่วไป

• ใช้ในการสร้าง flowchart หรือ sequence diagram สำหรับการอธิบายขั้นตอนการทำงานของแอปพลิเคชัน
• ใช้สร้าง Gantt chart สำหรับการบริหารจัดการโครงการหรือการวางแผนเวลา
• ใช้สำหรับการสร้าง Entity-Relationship (ER) Diagrams ในการออกแบบฐานข้อมูล

 

Mermaid เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์, นักออกแบบระบบ, และผู้ที่ทำงานด้านเอกสารหรือวางแผนโครงการ ทำให้สามารถสร้าง diagrams ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย