ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

บทความ

กำลังแสดงโพสต์ที่มีป้ายกำกับ Cloud

Airbyte คืออะไร จุดเด่น แนวคิด เครื่องมือที่ใช้ รองรับงาน Big Data

Airbyte คือ แพลตฟอร์มการบูรณาการข้อมูล (Data Integration) แบบโอเพนซอร์ส (Open-source) โดยการสร้าง Data Pipelines และ replicate  ในระบบที่ใช้งานสูง น์แบบ ELT (Extract, Load, Transform) เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มารวมไว้ที่ปลายทางเดียวกัน เช่น คลังข้อมูล (Data Warehouse) โดยช่วยลดเวลาและภาระงานเขียนโค้ดของ Data Engineer ได้อย่างมาก จุดเด่นสำคัญของ Airbyte ตัวเชื่อมต่อจำนวนมาก (Connectors): มีตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูปมากกว่า 300–600 ตัว รองรับแหล่งข้อมูลหลากหลาย เช่น ฐานข้อมูล, API, ไฟล์ หรือแอปพลิเคชันธุรกิจ (เช่น Salesforce, Google Sheets, PostgreSQL) ประหยัดเวลา (No-Code/Low-Code): มีหน้าจอ UI ที่ใช้งานง่าย และเครื่องมือสร้างตัวเชื่อมต่อแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (Connector Builder)   ความยืดหยุ่นในการติดตั้ง: สามารถเลือกใช้งานได้ทั้งแบบโฮสต์เองบนระบบขององค์กร (Self-managed) หรือแบบคลาวด์สำเร็จรูป (Cloud)   ทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่นได้ดี: มักใช้งานร่วมกับเครื่องมือแปลงข้อมูลอย่าง dbt (data build tool) เพื่อทำขั้นตอนการแปลงข้อมูล (Transform) ให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น Airbyte สร้างข...

Cloud Native Database (Modern Databases for Distributed Systems for developer) ฐานข้อมูลยุคใหม่ปี 2026 ระบบแบบกระจาย

ฐานข้อมูลยุคใหม่ปี 2026 สำหรับนักพัฒนาระบบแบบกระจาย (Modern Databases for Distributed Systems) ในปี 2026 สถาปัตยกรรมระบบซอฟต์แวร์ได้เปลี่ยนผ่านจาก Monolith ไปสู่ Microservices, Serverless และ Edge Computing อย่างเต็มรูปแบบ ส่งผลให้ “ฐานข้อมูล” ต้องปรับตัวตาม จากเดิมที่เน้น RDBMS แบบศูนย์กลาง กลายเป็นฐานข้อมูลยุคใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ Distributed, High Availability และ Massive Scale เป็นหลัก 1) Cloud-Native Database แนวคิดสำคัญคือ Cloud-Native Database ซึ่งทำงานบน Kubernetes และสามารถ scale อัตโนมัติ รองรับการกระจายข้อมูลหลาย Region พร้อมความทนทานต่อความล้มเหลว (Fault Tolerance) ตัวอย่างเช่น CockroachDB, YugabyteDB, และ Google AlloyDB ที่ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Shared-Nothing และ Replication หลายโหนดเพื่อลด Single Point of Failur ฐานข้อมูลถูกออกแบบให้ทำงานบน Cloud โดยตรง รองรับ Container, Kubernetes และ Auto Scaling โดยแนวคิดและเทคนิคนี้ช่วยทำให้ Loosely coupled  สถาปัตยกรรมระบบหรือซอฟต์แวร์ที่ส่วนประกอบต่างๆ (Components/Services) มีความเป็นอิสระต่อกันสูง พึ่งพากันน้อยที่สุด Recovery ...

10 เหตุผลที่ควรใช้ภาษา Go (Golang) ในการพัฒนาระบบ โดยเฉพาะระบบขนาดใหญ่หรือที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

1. GO เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงใกล้เคียงภาษา C Go ถูกคอมไพล์เป็น native code ทำให้รันเร็วมาก คล้ายภาษา C/C++ แต่มีความง่ายกว่าในการเขียนและดูแล เหมาะกับระบบที่ต้องการความเร็ว เช่น backend, API หรือ microservices 2. GO สามารถรองรับการประมวลผลแบบขนาน (Concurrency) อย่างทรงพลัง จุดเด่นที่สุดของ Go คือ Goroutines — เบากว่า thread หลายเท่า สามารถสร้างหลายหมื่นงานพร้อมกันได้โดยไม่กินทรัพยากรมาก เหมาะกับระบบที่มีการเชื่อมต่อหลาย concurrent เช่น ระบบ chat เว็บเซิร์ฟเวอร์ ระบบ real-time 3. GO มีโครงสร้างภาษาง่าย อ่านเข้าใจง่าย เหมาะกับการเรียนรู้ Go ออกแบบมาให้ “simple but powerful” ไม่มี syntax ซับซ้อนเหมือน Java หรือ C++ นักพัฒนาสามารถอ่านและเข้าใจโค้ดของผู้อื่นได้เร็วมาก ทำให้ teamwork ง่ายขึ้น 4. GO สามารถทำ Built-in Tools ครบในตัว Go มีเครื่องมือพัฒนาให้พร้อม เช่น go fmt (จัดรูปแบบโค้ด) go test (ทดสอบอัตโนมัติ) go build (คอมไพล์) go mod (จัดการ dependency) ทำให้ไม่ต้องพึ่ง third-party เยอะ 5. GO คอมไพล์เร็วมาก เมื่อเทียบกับภาษาคอมพิวเตอร์อื่นๆ Go คอมไพล์ได้เร็วสุด ๆ แม้ในโปร...

Google Cloud SQL ฐานข้อมูลแบบ relational database

กูเกิลเปิดตัว Google Cloud SQL ฐานข้อมูลแบบ relational database สำหรับแพลตฟอร์มกลุ่มเมฆ App Engine เดิมที App Engine มีระบบเก็บข้อมูลของตัวเองแบบ BigTable และภาษา GQL ที่ลดรูปมาจาก SQL ปกติ แต่ครั้งนี้ก็เพิ่มฐานข้อมูลแบบ relational database เข้ามา ให้รองรับแอพพลิเคชันได้หลากหลายมากขึ้น แท้จริงแล้ว Cloud SQL คือ MySQL เวอร์ชันกลุ่มเมฆของกูเกิล โดยกูเกิลจะดูแลรักษาฐานข้อมูลให้เลย สามารถเชื่อมต่อกับ JDBC (สำหรับแอพภาษา Java) และ DB-API (สำหรับ Python) ช่วงแรกจะยังฟรีอยู่ และกูเกิลจะเปิดเผยราคาค่าใช้งานในภายหลัง