สรุปการบรรยายงาน IT Trends: Strategic Planning for 2016 และ Slides

ในช่วงสองวันที่ผ่านมานี้ (14-15 ธันวาคม) ทาง IMC Institute จัดงานสัมมนา IT Trends: Strategic Planning for 2016 โดยได้เรียนเชิญวิทยากรมาทั้งหมด 16 ท่านเพื่อให้ผู้เข้าร่วมอบรมทราบถึงแนวโน้มในปีหน้าว่าไอทีจะมีการเปลี่ยนแปลงอะไร ทั้งแนวโน้มของโลกและแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในประเทศไทย และได้พูดในหัวข้อตั้งแต่ Cloud Computing, Big Data, Internet of Things, 4G หรือ Software Engineering วันนี้ผมเลยขอสรุปหัวข้อการบรรยายต่างๆสั้นๆและนำ Slide บางส่วนมาแชร์ดังนี้

วันที่หนึ่ง

หัวข้อแรกเป็น ​Keynote จากดร.มนู อรดีดลเชษฐ์ที่ปรึกษากระทรวงไอซีทีมาบรรยายในหัวข้อ  IT Trends: Strategic Planning for 2016 โดยมาบรรยายชี้ให้เห็นการเปบี่ยนแปลงของโลกชี้ให้เห็นการเชื่อมโยงระหว่างสองโลก-Physical World/Digital World และ Trends ต่างๆของ Gartner ดังแสดงในรูป และผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: IT Trends: Strategic Planning for 2016

Screenshot 2015-12-15 14.50.04

หัวข้อที่สองเป็นเรื่อง Consumer IT Trends 2016: โดยคุณปฐม อินทโรดม ที่ปรึกษาของสมาคมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศ ATCI มาเล่าเรื่องของ IoT, Devices และ LifeStyle Network Effect โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide:Consumer IT Trends 

หลังพักรับประทานเบรคตอนเช้า ตัวผมเองมาบรรยายต่อในเรื่อง Big Data & Cloud Trends โดยชี้ให้เห็นว่าเรากำลังเห็นการ Converge ของ IoT, Big Data, Cloud และระบุถึง 5 Trends ของ Big Data โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide : Cloud Computing and Big Data Trends 

หัวข้อถัดมาเรื่องของ IT Security Trends  โดยอาจารย์นรินทร์ฤทธิ์ เปรมอภิวัฒโนกุล ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยด้านไซเปอร์ท่านหนี่งในประเทศไทย โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide:IT Security Trends

หัวข้อที่ห้าเป็นเรื่อง Digital Transform  Strategy ที่น่าสนใจมากจาก อาจารย์ดนัยรัฐ ธนบดีธรรมจารี วิทยากรประจำท่านหนึ่งของ IMC Institute  ในด้าน Enterprise Architecture และ Big Data โดยได้นำเสนอ Digital Transformation Reference Model ดังรูป ซึ่งผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide:Digital Transform  Strategy

 

Screenshot 2015-12-15 15.29.51

หัวข้อหลังพักรับประทานอาหารว่างตอนบ่ายเป็นเรื่องของ : 4G impacts to ICT Industry จากดร.พีรเดช ณ น่าน ผู้บริหารจากบริษัท กสท โทรคมนาคม จำกัด (มหาชน) ตามด้วยหัวข้อของคุณทรงยศ คันธมานนท์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เรดดี้แพลนเน็ต จำกัด บริษัทผู้ให้บริการเว็บไซต์รายใหญ่รายหนึ่งในประเทศมาเล่าเรื่องของ E-Commerce Trends ซึ่งผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >>Slide:E-Commerce Trends 

หัวข้อสุดท้ายของวันแรกคือเรื่องของ นโยบาย Digital Economy ของรัฐบาลที่ได้เชิญ ดร.กษิติธร ภูภราดัย ผู้อำนวยกำรฝ่ำยอำวุโส ฝ่ำยวิจัยนโยบำย ที่เป็นทีมงานร่างแผนของกระทรวงไอซีทีมาบรรยายให้เห็นทิศทางของภาครัฐในเด้านนี้  ซึ่งผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: Thailand Digital Economy Policy

วันที่สอง

หัวข้อแรกเป็น ​Keynote จาก อาจารย์ปริญญา หอมเอนก . ประธานและผู้ก่อตั้ง, ACIS Professional Center Co., Ltd. (ACIS) ที่มาเล่าเรื่องของ IT Security Trends 2016  ตามด้วยวิทยากรจาก Microsoft (Thailand) คุณรชฎ อิศรางกูร ณ อยุธยา ผู้จัดการอาวุโสกลุ่มธุรกิจและการตลาดวินโดวส์และเซอร์เฟซ มาพูดเรื่องของ : BYOD & Device Trends

หลังพักรับประทานเบรคตอนเช้าได้รับเกียรติจากคุณอรนุช เลิศสุวรรณกิจ ผู้ร่วมก่อตั้ง Thumbsup และผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดบริษัท Computerlogy มาบรรยายเรื่อง Social Networks Trends 2016 โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: Social Networks Trends 

ถัดมา Dr.Vit Niennattrakul CTO, Whiteline Technology ซึ่งเป็นบริษัท Startup ที่ทำ Application Stamp และมีความเชี่ยวชาญการพัฒนาซอฟต์แวร์บน่ Amazon Web Services มาบรรยายในหัวข้อ  Software Development Trends on Cloud Platform โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: Software Development Trends on Cloud Platform

หลังพักเที่ยงเริ่มต้นด้วยหัวข้อ Data Science Trends จากผศ. ดร. จิรพันธ์ แดงเดช. คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: Data Science Trends

หัวข้อถัดมา คุณประธาน ด่านสกุลเจริญกิจ CEO SPRINT 3R มาเล่าเรื่องของ Software Engineering Trends โดยพูดถึง  3 Trends คือ Design Thinking, Agile และ  DevOps  โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >>Slide: Software Engineering Trends

Screenshot 2015-12-15 15.57.30

หัวข้อหลังพักรับประทานอาหารว่างตอนบ่ายเป็นเรื่องของ IoT Trends 2016 โดยได้รับเกียรติจากคุณภาณุภณ พสุชัยสกุล บรรณาธิการ opensource2day โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >> Slide: IoT Trends 2016

ตามด้วยหัวข้อ Data Center Trends โดยคุณฐิติธร เสมาเงิน IT Architect จาก Oracle(Thailand) และสุดท้ายผมได้บรรยายปิดท้ายสรุปเรื่องราวการบรรยายทั้งสองวัน และคาดการณ์แนวโน้มในประเทศไทย  10 เรื่องดังรูป โดยผู้สนใจสามารถ Download Slide ได้ที่ >>  Slide: WrapUp

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

12294621_573971769416834_2580937459480497977_n

 

 

Asia Pacific ICT Awards: เมื่อ Start-up ไม่ใช่เถ้าแก่น้อย

Screenshot 2015-12-02 12.36.54

เมื่อช่วงวันที่ 18-21 พฤศจิกายนที่ผ่านมาผมได้ไปตัดสินการประกวดผลงานด้านไอซีทีของประเทศในกลุ่มเอเซียหรือที่เรียกว่า APICTA (Asia Pacific ICT Awards) ที่ประเทศศรีลังกา ปีนี้จัดมาเป็นปีที่ 15 และผมเองก็ได้เป็นกรรมการมาต่อเนื่องสิบปีแล้ว ปีนี้เขาจัดผมเป็นกรรมการในหมวด Start-Up

หลายคนพอได้ยินว่าเป็นหมวดนี้ก็คงคิดว่าเป็นคนรุ่นใหม่เพิ่งเรียนจบมาประกวด เปล่าเลยครับความหมายของหมวด Start-Up ที่ทาง APICTA กำหนดคือต้องเป็นบริษัทเปิดมาไม่เกินสามปี ซึ่งผมเองเคยตัดสินหมวดนี้มาสองครั้งในปี 2009 ที่ประเทศออสเตรเลียและปี 2011 ทีพัทยา ซึ่งสองครั้งนั้นคนชนะเลิศเป็นผู้มีประสบการณ์มาก ในปี 2011 ผู้ชนะมาจากมาเลเซียเคยเปิดบริษัทมาแล้วหลายบริษัทและเคยบริษัทออกไปทำรายได้ให้เป็นจำนวนมาก พูดง่ายๆมีอาชีพเป็น Start-Up ส่วนในปี 2009 ผู้ชนะเลิศเป็นคนอายุสามสิบต้นๆมาจาก Singapore และเสนอผลงาน X-Mini Speaker มาแข่ง

ตอนแรกผมคิดว่าบรรยากาศของ Start-Up ปีนี้น่าจะเปลี่ยนไปจากเมื่อครั่งสุดท้ายที่ผมมาตัดสินในหมวดนี้ ตัวแทนจากประเทศต่างๆที่ชนะเลิศการประกวดในหมวดนี้ของบ้านตัวเองอาจเป็นคนหนุ่มสาวจบมาใหม่ๆ แต่เมื่อพบว่า 18 ทีมที่เข้าประกวดเกือบอายุทุกคนเกิน 30 ปีครับบางคนน่าจะเกือบ 50 จะมีเด็กสุดก็อาจเป็นตัวแทนประเทศไทยที่อายุเพียง 25 และน่าจะเป็นทีมเดียวที่อายุต่ำกว่าสามสิบ ที่น่าสนใจคือแทบทุกคนเต็มไปด้วยประสบการณ์ หลายทีมมีคนจบปริญญาเอกมาเพราะมอง Start-Up ว่าต้องมีนวัตกรรมของตัวเอง หลายทีมเลยต้องจดสิทธิบัตรและบางครั้งไปจดในสหรัฐอเมริกา และสิ่งสำคัญบริษัทที่มาแข่งเหล่านี้ 5-6 ทีมเขาระดมเงินทุนจาก Venture Capital มาแล้วเกิน 1 ล้านเหรียญสหรัฐ

ทีมที่ชนะเลิศในหมวดนี้คือบริษัท Ingrain จากปากีสถานเขาทำโซลูชั่นในการใส่ภาพโฆษณาลงใน Video และขายไปให้กับบริษัทภาพยนตร์หลายแห่ง ทีมงานมีคนจบปริญญาเอกจำนวนมาก มีออฟฟิตย่อยในอเมริกาและจดสิทธิบัตรที่นั้น บางคนอาจนึกถึงโซลูชั่น Groopic ในการตัดต่อเซลฟีรูปก็เป็นของบริษัทนี่ละครับ คนที่ได้รางวัล Merit ทีมแรกมาจากฮ่องกงที่ทำโซลูชั่น Teamnote และอีกทีมบริษัท Neeuro จาก Singapore ชื่อโซลูชั่น Memorie

Screenshot 2015-12-05 07.20.31

รูปที่  1 ผลงานของบริษัท Ingrain

Screenshot 2015-12-05 07.31.26

รูปที่  2  Teamnote

Screenshot 2015-12-05 07.33.36

รูปที่  3 ผลงานของบริษัท Neeuro

ยังมีผู้เข้าประกวดอีกหลายรายที่มีผลงานดีแต่ไม่ได้รับรางวัลในหมวดนี้  เนื่องจากหมวดนี้แข่งกันเข้มข้นมาก และบางรายไปได้รางวัลในหมวดอื่นเช่น Eco2 Green Data Centers จาก Malaysia ไปชนะเลิศในหมวด Sustainability & Environment Technology   รายนี้นำเสนอได้ดีมากผู้เข้าแข่งอายุ40 กว่าและมีลูกค้าแล้วจำนวนมาก; DF Automated Guided Vehicle จาก Malaysia ไปได้รางวัล Merit ในหมวด Industry Application เขาทำหุ่นยนต์ให้โรงงานอุตสาหกรรมมีลูกค้าทั้งในมาเลเซีย สิงคโปร์และจีน พร้อมทั้งมี สิทธิบัตรหลายใบ ยังมีโซลูชั่นเด่นๆจากออสเตรเลียที่  Raise Fund มาได้แล้ว $2M ทำเรื่องของการดูป้ายทะเบียนรถยนต์แล้วสามารถชำระเงินการเติมน้ำมันโดยอัตโนมัติ เพื่อลดเวลาการชำระเงินและให้ลูกค้าเข้าร้านสะดวกซื้อที่ปั้มได้ไวขึ้น โดยโซลูชั่นนี้ขายไปหลายแห่งแล้วทั่วออสเตรเลีย

จากการตัดสิน Start-Up ครั้งนี้สิ่งที่ผมติดว่าน่าจะเป็นข้อคิดที่ดีทื่ให้บ้านเรานำมาพัฒนากลุ่ม Start-Up บ้านเรามีประเด็นที่น่าสนใจดังนี้

  • ผู้ที่มาทำ  Start-Up  ส่วนใหญ่ผ่านประสบการณ์มาเยอะมาก จำนวนมากจบปริญญาเอกหรือโท ส่วนใหญ่อายุสามสิบปลายๆ หลายคนมีประสบการณ์ทำงานกับบริษัทข้ามชาตินับสิบปี
  • บริษัท Start-Up เน้นเรื่องของทรัพย์สินทางปัญญา บริษัทที่มาประกวดส่วนใหญ่จะมีนวัตกรรมของตัวเอง ประสบการณ์ทั้งด้านเทคนิคและธุรกิจทำให้พวกเขาสามารถที่จะค้นคิดนวัตกรรมดีๆได้ และเขาเน้นที่จะจดสิทธิบัตร ถ้าเป็นไปได้เขาไปจดในสหรัฐอเมริกาเลย
  • ทีมงานมีความสามารถทางเทคนิคดีมาก บริษัทเหล่านี้มีทีมงานที่เก่งด้านเทคนิคจริงๆ การใช้ Cloud Computing อย่าง  Amazon Web Services  หรือ Azure  เป็นเรื่องที่เขาคุยกันปกติ การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ  Agile การใช้เขียนซอฟต์แวร์ด้วยภาษาหรือ Framework ใหม่คือสิ่งจำเป็น เขาเน้นพัฒนาโปรแกรมเพื่อให้  Scale ได้จริงๆคร้บ ไม่ใช่เขียนโปรแกรมแบบเด็กๆทำโครงการส่ง
  • บริษัทมีโอกาสในการระดมแหล่งเงินทุนได้ง่าย หลายบริษัทมีความสามารถในการนำเสนอ มีนวัตกรรมที่ดี และมีลูกค้าอยู่แล้วจำนวนมากจึงทำให้บางบริษัทสามารถ Raise Fund ได้นับล้านเหรียญ
  • บริษัทมีฐานลูกค้าที่ดีพอและตั้งเป้าบุกตลาดโลก บริษัทเหล่านี้มีประสบการณ์ในการทำตลาดต่างประเทศ มีฐานลูกค้าในประเทศของเขาอยู่แล้ว ข้อสำคัญภาษาอังกฤษเขาดีมากครับ

จากที่เล่ามาทั้งหมดนี่ ผมคิดว่าถ้าเราจะสร้าง Start-Up ในบ้านเรา ต้องเร่งพัฒนาในเด็กด้านไอทีเรามีความสามารถด้านเทคนิคดีกว่าปัจจุบันอีกมาก และฝึกให้เขาไปหาประสบการณ์ในอุตสาหกรรมเสียก่อน แล้วค่อยมาหนุนให้ทำ Start-Up   เราคงต้องสร้าง Start-Up จากผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

การพัฒนาบุคลากรสำหรับงานทางด้าน Big Data

Screenshot 2015-12-02 12.36.54
กระแสของBig Data กำลังมาแรงหลายสถาบันการศึกษาต่างก็สนใจเปิดหลักสูตรด้านนี้. แต่ขณะเดียวกันสถาบันหลายแห่งก็บังไม่ได้ให้ความสำคัญยังเน้นสอนแต่ Database, Data Structure ในรูปแบบเดิมๆ ทั้งๆที่โดยแท้จริงแล้วสถาบันการศึกษามีหน้าที่จะต้องสอนคนให้ออกไปทำงานในอนาคต สอนให้คิดเป็นทำเป็นและเรียนรู้เพื่ออยู่กับอนาคตทำงานใน 10 ปีข้างหน้า ไม่ใช่แค่สอนเทคโนโลยีปัจจุบันหรือสิ่งที่อาจารย์เรียนรู้มาเมื่อ 10-20 ปีโดยไม่ได้เพิ่มเนื้อหาที่เป็นองค์ความรู้หรือเทคโนโลยีใหม่ๆแล้วอ้างแค่เพียงว่า นักศึกษาต้องมีความรู้พื้นฐาน ทั้งๆที่วันนี้ความรู้พื้นฐานด้านเทคโนโลยีไอทีหลายอย่างก็เปลี่ยนไป โดยเฉพาะในช่วง 4-5 ปีที่ผ่านมา ซึ่งในอีก 10 ปีข้างหน้าจะยิ่งเปลี่ยนไปกว่านี้อีกมาก ถ้าเราไม่สร้างคนเพื่ออนาคตเราจะแข่งกับเขาได้อย่างไร


แม้หลายแห่งพยายามจะสอนหลักสูตร Big Data แต่ก็พยายามจะเปิดสอนระดับปริญญาโทขึ้นไปเน้นเรื่องData Science หรือ Machine Learning ค่อนข้างมากเพราะอาจผูกกับงานวิจัยอาจารย์ และหลายๆแห่งมองหลักสูตร Big Data ค่อนข้างสับสนไปหมดทั้งๆที่เราควรจะเน้นสอนเรื่องนี้ตั้งแต่ปริญญาตรี และควรมองอนาคตว่า Big Data คือสิ่งจำเป็น และเราต้องพัฒนาคนไอทีเราให้ถูกทักษะรงต่ออาชีพที่จะต้องทำ


งานด้าน Big Data ไม่ใช่มีแค่ Data Scientist เรียน Big Data ไม่ใช่แค่เน้นเรียน Machine Learning และ Learning Path ทางด้านนี้มีหลากหลายมาก เราจึงต้องวางแผนก่อนว่าเราจะพัฒนาคนประเภทไหนออกมา ซึ่งอุตสาหกรรมต้องการคนมาทำงานด้าน Big Data ในอนาคตจำนวนมาก แต่จะมีบทบาทหน้าที่หลากหลาย
ดังนั้นทุกภาคส่วนก็คงต้องช่วยกันเตรียมคนเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงในอนาคต


หากจะพิจารณางานด้าน Big Data ในอนาคตเราคงสร้างคน ที่มีหน้าที่ที่หลากหลาย คนแต่ละคนมีทักษะไม่เหมือนกัน เราไม่สามารถสร้างคนทุกคนเป็น Data Scientist ได้ ทำนองเดียวกันคนที่เป็น Data Scientist ก็อาจไม่เก่งที่จะเป็น Data Engineer มาติดตั้งระบบ หรืออาจไม่เก่งทำ Visualization ที่อาจต้องคนมีความสามารถในการทำ Infographics หรือDashborad ให้คนเข้าใจได้โดยง่าย


ถ้าเราจะแบ่งคนทางด้านนี้ในอนาคตเราอาจแบ่งคนตามสายอาชีพดังนี้ เพื่อให้อุตสาหกรรมมาเร่งช่วยกันพัฒนาคนออกมา


1) Data Engineer คนกลุ่มนี้จะทำหน้าที่ติดตั้งและดูแลระบบข้อมูลต่างๆ ต้องมีทักษะด้าน System Administration เข้าใจการติดตั้งและดูแลระบบอย่าง Database, Hadoop Cluster, NoSQL หรือสามารถออกแบบ Data Architecture ต่างๆ


2) Data Developer มีหน้าที่ในการพัฒนาโปรแกรมที่นำข้อมูลมาวิเคราะห์ โดยต้องเรียนรู้ทักษะในการเขียนโปรแกรมภาษาต่างๆทั้ง Java, Python หรือSQL เพื่อจะใช้เทคโนโลยีอย่าง Spark, Hive, Impala ฯลฯ


3) Data Analyst คนกลุ่มนี้จะมีความรู้ในการที่จะนำข้อมูลมาวิเคราะห์ มีความเข้าใจเรื่อง Business a intelligence เข้าใจ Business Domain และมีความรู้ด้านสถิติดี


4) Data Visualizer คนกลุ่มนี้จะมีความสามารถในการนำข้อมูลมาแสดงผลเพื่อให้ผู้คนเข้าใจ.สามารถทำ Dashboard หรือ Infographics  ได้สวยงามและเข้าใจง่าย


5) Data Scientist คือคนที่จะนำข้อมูลมาวิเคราะห์ที่อาจเป็น Predictive Analytics คนกลุ่มนี้ต้องเก่งคณิตศาสตร์เรียนรู้ Machine Learning เข้าใจ Algorithm ต่างๆ


จากที่กล่าวมาจะเห็นได้ว่าถ้าเราจะสร้างอนาคตของประเทศให้สามารถแข่งขันได้ด้วย Big Data เราต้องการคนในทุกด้านและก็หน้าที่ของทุกฝ่ายที่ต้องช่วยกัน สร้างคนเพื่ออนาคต
ธนชาติ นุ่มนนท์
IMC Institute
big-data-job-growth-infographic

Hadoop Application Architecture

Screenshot 2015-12-01 11.04.28

วันนี้มางาน Strata + Hadoop World  ที่สิงคโปร์วันแรกซึ่งเป็นวัน  Tutorial ผมเลือกที่จะเข้าสอง session คือ Hadoop Application Architectures ในตอนเช้าและ Apache Hadoop Operations for production systems ในตอนบ่าย

Session แรกน่าสนใจมากเพราะผู้บรรยายทั้งสี่ท่านคือคนเขียนหนังสือเรื่อง Hadoop Application Architectures และได้แนะนำสถาปัตยกรรมของ Hadoop สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Network Fraud แบบ Near Real Time ดังรูปที่ 1

Screenshot 2015-12-01 10.31.54

รูปที่  1: Architecture สำหรับ Fraud Detection

จาก  Architecture นี้มีประเด็นที่น่าสนใจคือ

Storage: เลือกใช้ HDFS สำหรับเก็บข้อมูลที่ดึงมาจาก Network และต้องการประมวลผลแบบ Batch และเลือก HBase สำหรับการเก็บ Profiile ของ Network  ที่ต้องการอ่านและเขียนอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังมีการพูดถึง Kudu ว่าน่าจะเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่อาจเหมาะกับการเก็บข้อมูลที่ Google ค้นคิดขึ้นมาที่ผสมระหว่าง HDFS และ  HBase ดังรูปที่ 2

Screenshot 2015-12-01 10.45.52

รูปที่ 2 Kudu

Ingestion: มี  Workflow ในการดึงข้อมูลจาก Network Devices ดังรูป โดยขั้นตอนแรกดึงข้อมูลมาเก็บใน Queue โดยใช้ Kafka และใช้ Flume ทำหน้าที่เป็น  Event Handler จัดการเลือกเฉพาะข้อมูลที่น่าสงสัย

Screenshot 2015-12-01 10.40.09

รูปที่ 3 Ingestion Workflow

Processing: ในการประมวลผลข้อมูลมีได้หลายวิธีดังรูปที่ 4 แต่ในในกรณีของ Streaming เลือกใช้ Spark Streaming  ส่วนกรณีของ Batch Processing เลือกใช้ Spark สำหรับการทำ Machine Learning, Impala สำหรับการทำรายงาน และ  MapReduce  ดังรูปที่ 5 โดยทีมงานก็พยายามเน้นให้เห็นว่า  MapReduce กำลังถูกแทนที่ด้วย Spark  และ Hive กำลังถูกแทนที่ด้วย Impala

Screenshot 2015-12-01 10.46.57

รูปที่ 4 การประมวลผลข้อมูลใน Hadoop ด้วยวิธีต่างๆ

Screenshot 2015-12-01 10.49.40

รูปที่ 5 Processing สำหรับกรณีศึกษานี้

สรุปสิ่งที่ได้จาก  Session นี้คือเห็นการเก็บข้อมูลที่ต้องผสมผสานทั้ง HDFS และ HBase การดึงข้อมูลคงต้องพิจารณาเรื่องของ KafKa และการประมวลผลควรเน้นเรื่องของ Spark และ Impala

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute