Data Warehouse ระบบการจัดเก็บข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรอย่างมีโครงสร้าง โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและการวิเคราะห์ข้อมูลในระยะยาว ข้อมูลที่จัดเก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลที่มีการจัดรูปแบบและแปลงเรียบร้อยแล้ว (Transformed Data) ซึ่งเหมาะสำหรับการสืบค้น วิเคราะห์ และรายงานผล
คุณสมบัติหลักของ Data Warehouse:
- เก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:
- Data Warehouse ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น ERP, CRM, ระบบการทำธุรกรรม และระบบภายในอื่นๆ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครอบคลุม
- ข้อมูลที่นำมาเก็บใน Data Warehouse มักผ่านกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) ซึ่งรวมถึงการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล, การแปลงข้อมูลให้มีรูปแบบที่เหมาะสม, และการโหลดข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse
- เก็บข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้าง (Structured Data):
- ข้อมูลใน Data Warehouse ถูกเก็บในตารางและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Databases) ที่มีการกำหนดโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางที่มีคอลัมน์และฟิลด์ที่ระบุประเภทข้อมูล
- เน้นการเก็บข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้วเพื่อการวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลการขาย, ข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลการเงิน
- สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ (Decision Support):
- Data Warehouse เป็นศูนย์กลางของข้อมูลที่ช่วยในการทำ Business Intelligence (BI) เพื่อให้ผู้บริหารและนักวิเคราะห์สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์แนวโน้ม, การคาดการณ์, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
- ตัวอย่างการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์ยอดขายรายปี, การติดตามพฤติกรรมลูกค้า, การประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด
- เก็บข้อมูลในระยะยาว (Historical Data):
- ข้อมูลที่เก็บใน Data Warehouse มักเป็นข้อมูลในระยะยาว ซึ่งช่วยให้สามารถดูข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์และการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในองค์กรได้
- การเก็บข้อมูลในระยะยาวทำให้สามารถทำการวิเคราะห์เชิงแนวโน้ม (Trend Analysis) และเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ ได้
- การประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ (Optimized for Queries):
- Data Warehouse ถูกออกแบบมาให้เหมาะสำหรับการสืบค้นข้อมูลและการรายงานผล ซึ่งมักใช้โครงสร้างฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่ช่วยให้การประมวลผลรวดเร็ว
- นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทำดัชนีข้อมูล (Indexing) และการสร้างพาร์ทิชัน (Partitioning) เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูล
- 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:
- Hibernate (Java) เป็นหนึ่งใน ORM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ Java ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดการกับฐานข้อมูลได้ผ่าน object โดยไม่ต้องเขียน SQL มากมาย รองรับการจัดการ transaction, caching, และการ mapping ที่ยืดหยุ่น
- Entity Framework (C# / .NET) เป็น ORM ที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม .NET ของ Microsoft ช่วยให้โปรแกรมเมอร์จัดการกับฐานข้อมูล SQL Server, MySQL, PostgreSQL และอื่นๆ ผ่าน object-oriented code
- SQLAlchemy (Python) เป็นเครื่องมือ ORM ที่ยืดหยุ่นสำหรับ Python และได้รับความนิยมสูง ช่วยให้การ map object กับฐานข้อมูลทำได้อย่างสะดวก และยังรองรับการเขียน SQL โดยตรงในกรณีที่ต้องการ query แบบเฉพาะเจาะจง
- Django ORM (Python) Django ORM เป็นส่วนหนึ่งของ Django Web Framework ทำให้การจัดการฐานข้อมูลเป็นเรื่องง่ายสำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน ช่วยให้การ mapping ระหว่างตารางในฐานข้อมูลกับ object ในโปรแกรมเป็นไปโดยอัตโนมัติ
- Doctrine (PHP) เป็น ORM ที่ได้รับความนิยมในชุมชน PHP ใช้ในหลายๆ framework เช่น Symfony ช่วยในการแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลเป็น object ที่ใช้งานได้ในโปรแกรม PHP รองรับการทำงานในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ มีการใช้งานที่แพร่หลาย และทำงานได้ดีกับ PHP frameworks
- Active Record (Ruby on Rails) เป็น ORM ที่เป็นส่วนหนึ่งของ Ruby on Rails framework ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถ map object กับฐานข้อมูลได้อย่างสะดวก โดยไม่ต้องเขียน SQL เป็นส่วนหนึ่งของ Ruby on Rails ทำให้การทำงานร่วมกันง่าย และรองรับการพัฒนาเว็บแอปที่รวดเร็ว
- Eloquent (PHP / Laravel) เป็น ORM ที่มาพร้อมกับ Laravel Framework ช่วยในการจัดการกับฐานข้อมูลและทำงานร่วมกับ object ได้อย่างสะดวกและง่ายดาย มี syntax ที่เรียบง่ายและชัดเจน ทำงานร่วมกับ Laravel framework ได้อย่างสมบูรณ์
- GORM (Golang) เป็น ORM ที่ได้รับความนิยมสำหรับภาษา Go ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดการกับฐานข้อมูลได้อย่างสะดวกโดยใช้ object-oriented syntax สนับสนุนการทำงานแบบ automatic migrations และการ query ที่สะดวกใน Golang
- 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
- High Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดละเอียดมาก แสดงข้อมูลในระดับที่ลึก เช่น ข้อมูลการทำธุรกรรมที่บันทึกแยกตามแต่ละรายการ ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างละเอียดและระบุแนวโน้มหรือปัญหาเฉพาะที่เกิดขึ้น ตัวอย่าง ข้อมูลการขายที่บันทึกแต่ละการทำธุรกรรมของลูกค้า เช่น เวลา, สถานที่, จำนวน, ราคา
- Intermediate Granularity ข้อมูลที่มีรายละเอียดพอสมควร โดยการสรุปข้อมูลที่เป็นกลางระหว่างรายละเอียดสูงและรายละเอียดรวมสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตัดสินใจ แต่ไม่ต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่มีรายละเอียดสูง ตัวอย่าง ข้อมูลยอดขายรวมประจำสัปดาห์ หรือยอดขายรวมในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น เดือน) แทนที่จะเป็นข้อมูลการทำธุรกรรมแยกตามแต่ละรายการ
- 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:
- แยกส่วนกันอย่างอิสระ: แต่ละบริการสามารถพัฒนา, ทดสอบ, ปรับปรุง หรือปรับขยายได้อย่างอิสระ โดยไม่กระทบต่อบริการอื่น
- การสื่อสารผ่าน API: บริการแต่ละตัวสื่อสารกันผ่านโปรโตคอลเครือข่าย เช่น HTTP/REST, gRPC หรือ WebSocket
- การปรับขยาย (Scalability): สามารถปรับขยายเฉพาะบริการที่มีความต้องการสูงโดยไม่ต้องปรับขยายทั้งระบบ
- การจัดการเทคโนโลยีหลากหลาย: แต่ละบริการสามารถใช้ภาษาโปรแกรม, ฐานข้อมูล หรือเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่แตกต่างกันได้
- 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:
- รวม API หลาย ๆ ตัวให้เป็นหนึ่งเดียว: API Gateway ช่วยรวมการเรียกใช้งาน API ของหลายบริการ Microservice ผ่านทางจุดเดียว ซึ่งทำให้ไคลเอนต์ไม่ต้องสื่อสารกับหลายจุดที่แตกต่างกัน
- การจัดการเส้นทาง (Routing): API Gateway จะจัดการเส้นทางของคำขอ (request) จากไคลเอนต์ไปยังบริการ Backend ที่เหมาะสมในระบบ Microservice
- การจัดการความปลอดภัย: API Gateway ช่วยตรวจสอบสิทธิ์, การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง และการจำกัดการใช้งานในระดับ API ให้กับบริการต่าง ๆ ได้
- การรวมข้อมูล (Service Aggregation): ไคลเอนต์สามารถส่งคำขอเพียงครั้งเดียวไปที่ API Gateway แล้ว Gateway จะทำการเรียกหลาย ๆ บริการพร้อมกัน และรวมผลลัพธ์มาให้ไคลเอนต์ในคำตอบเดียว
- 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:
- AWS API Gateway: เป็นบริการที่ AWS ให้บริการสำหรับการจัดการและเชื่อมต่อ API กับบริการต่าง ๆ ในระบบ Cloud
- Kong: เป็น API Gateway ที่ได้รับความนิยม สามารถขยายการทำงานได้ผ่านปลั๊กอินต่าง ๆ และรองรับหลายโปรโตคอล
- NGINX: นอกจากเป็น Web Server แล้วยังมีส่วน API Gateway เพื่อใช้ในการจัดการและปรับแต่ง API ต่าง ๆ
- 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
bing.com
การค้นหาด้วย AI
ฟังก์ชันการค้นหาตามบทการสนทนา ด้วยคำถามและคำสั่งที่ซับซ้อน เช่น ค้นหาโรงเรียนที่ดีที่สุด พร้อมด้วยสวนสาธารณะในบริเวณใกล้เคียง หรือบริเวณที่ต้องการ พร้อมระยะทางจากโรงเรียน ผลลัพธ์ รูปภาพ ลิงก์และข้อมูลเพิ่มเติม หน้าเว็บของโรงเรียน เนื้อหาความรู้ ครอบคลุมสาขาต่างๆ วิทยาศาสตร์ ประวัติศาสตร์ และเทคโนโลยี
Designer
เครื่องมือตัวช่วยการออกแบบ สร้างภาพตามต้องการในรูปแบบสไตล์ที่ต้องการ รูปภาพสำหรับโซเชียลมีเดีย ไปจนถึงการให้ช่วยสร้างสรรค์รูปภาพคำเชิญให้เข้าร่วมงานเลี้ยงปาร์ตี้ สามารถสร้างตัวเลือกรูปภาพได้มากมายนับไม่ถ้วน
การสร้างข้อความ
สร้างข้อความ เป็นโทนและรูปแบบที่หลากหลาย เพื่อใช้ร่างอีเมล โพสต์ในบล็อก สุนทรพจน์ บทกวี เรื่องสั้น เป็นต้น สามารถสรุปข้อมูลจากบทความได้ สามารถแปลข้อความเป็นภาษาต่างๆ ช่วย rewrite เนื้อหาได้
Requirements: Web Browser แนะนำให้ใช้ Microsoft Edge
สามารถใช้ของ Microsoft (hotmail, outlook) ในการล็อคอิน Microsoft และ ณ ปัจจุบันยังไม่ต้องใช้การล็อคอินในการใช้งาน
Bard (Backbone Transformer) architecture (เปลี่ยนเป็น “Gemini” https://gemini.google.com/, เม.ย. 2567) เป็นเครื่องมือแบบ AI Chat Bot ที่มีลักษณะการใช้งาน เช่นเดียวกันกับ ChatGPT พัฒนาจาก Large Language Model
ฟังก์ชันความสามารถ:
1) Language Understanding
- Natural Language Processing (NLP): เข้าใจและตอบสนองคำสั่งในภาษามนุษย์ คำถามทั้งแบบที่ง่ายและคำถามที่ประโยคซับซ้อนมากขึ้น รวมถึงคำถามที่ขอให้คิดออกแบบสร้างสรรค์ขึ้นมาตามจินตนาการ
- Sentiment Analysis: สามารถตรวจจับลักษณะของประโยคข้อความที่แสดงออกถึงสภาพอารมณ์ emotional tone และสามารถตอบสนองปรับตามสภาพดังกล่าวได้
- Context Awareness: สามารถอ้างอิงตามบริบทของซีรี่ย์ของบทสนทนาที่เกิดขึ้นและสามารถตอบสนองตามบริบทนั้นได้
2) Information Retrieval and Generation
- Search: เข้าถึงข้อมูลผ่านผลลัพธ์การค้นหาด้วย Google Search และตอบสนองได้สอดคล้องกับผลลัพธ์การค้นหานั้น
- Question Answering: สามารถตอบคำถามได้หลากหลาย in a comprehensive and informative way แม้ว่าจะเป็นคำถามที่แปลกหรือท้าทาย
- Text Generation: สร้างสรรค์ข้อความ ที่หลากหลาย อาทิ บทกลอน บทกวี โค้ดภาษาโปรแกรม แต่งเพลงพร้อมโน้ตดนตรี เนื้อหาของจดหมายอีเมล เป็นต้น
3) Information Retrieval and Generation
- Translation: แปลภาษาได้
- Summarization: สามารถสร้างสรุปเนื้อหาข้อมูลจากบทความที่ต้องการได้
- Writing: ช่วยในการเขียน เช่น การ brainstorming
Requirements:
- Hardware: อุปกรณ์ที่มี web browser (ระบบปฏิบัติการไม่จำกัด) และการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต – computers, laptops, smartphones, and tablets
- Software: web browser : Chrome, Firefox, Safari, or Edge
- Additional requirements: มีสมาชิกบัญชี Google
AI Tool ที่สามารถสร้าง presentation ได้เก่งมาก สามารถสร้างสไลด์ได้จากเพียงกำหนดชื่อเรื่องเท่านั้น ระบบจะคิด outline ให้โดยอัตโนมัติ จะบบจะหารูปแบบที่เหมาะสมกับเนื้อหาในแต่ละ slide และภาพภาพประกอบให้ด้วย
Link : https://gamma.app/
Continue reading “Gamma.app – AI ช่วยสร้าง Preaentation”
Synthesia เป็น AI ที่ทำทางด้าน Generate ไฟล์ VDO โดยแปลงข้อความเป็นเสียงพูด Text to speech และมี avator ให้ใช้งานจำนวนมาก โดย avatar จะทำหน้าที่พูดตาม text ที่เราใส่เข้าไป การขยับปาก เสียงพูด สีหน้าและท่าทาง ดูเป็นธรรมชาติ มีภาษาพูดให้เลือกหลายภาษารวมถึงภาษาไทย
Link : https://www.synthesia.io/
Continue reading “Synthesia.io – AI ช่วยทำ VDO พรีเซ้นต์”