Screenshot 2018-10-22 13.30.30

ผมเคยเขียนบทความหลายๆครั้งชี้ให้เห็นว่าการทำ Big Data จำเป็นที่จะต้องมี Data Lake  ที่ทำงานร่วมกับ Database/Data warehouse และต้องมี Data Processing Tool และ Data Visualisation Tool ดังตัวอย่างสถาปัตยกรรมโดยย่อในรูปที่ 1  ทั้งนี้ Hadoop จะเป็นเทคโนโลยีที่หน่วยงานส่วนใหญ่จะลงทุนในการทำ Data Lake เพราะมีราคาในเก็บข้อมูลที่ต่ำเมื่อเทียบกับเทคโนโลยี On-Premise อื่นๆ และก็มีระบบนิเวศน์ที่มีซอฟต์แวร์อื่นๆอาทิเช่นการดึงข้อมูลหรือการประมวลผลข้อมูล

Screenshot 2018-10-21 16.55.08

รูปที่ 1 สถาปัตยกรรมเทคโนโลยี Big Data แบบย่อ

เพื่อให้เห็นภาพการออกแบบสถาปัตยกรรม Big Data โดยใช้เทคโนโลยี Hadoop ผมขอยกตัวอย่างระบบสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบดังเดิม ( Traditional data architecture) ในรูปที่ 2 ซึ่งหน่วยงานอาจมีระบบฐานข้อมูลที่หลากหลายท้ง RDBMS และ NoSQL โดยอาจมี Data warehouse ที่จะทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลแล้วแสดงผลผ่านมายัง Visualisation Tools  ต่างๆ ซึ่งหากเราจะพัฒนาระบบนี้ให้เป็นสถาปัตยกรรม Big Data แบบ On-Premise โดยใช้ Hadoop เป็น Data Lake เราก็อาจได้ระบบต่างๆดังรูปที่ 3 โดยรายละเอียดของการทำงานซอฟต์แวร์แต่ละตัว (Hadoop HDFS, Spark, Kafka และอื่นๆ) ผมขอไม่กล่าวซ้ำ เพราะได้เคยเขียนไว้หลายครั้งในบล็อก thanachart.org

Screenshot 2018-10-22 12.44.28

รูปที่ 2 ตัวอย่างสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบดังเดิม

Screenshot 2018-10-22 12.43.33

รูปที่ 3 ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Big Data แบบ On-Premise โดยใช้ Hadoop 

แต่การจะลงทุนระบบ On-Premise โดยใช้เทคโนโลยี Hadoop และซอฟต์แวร์ต่างๆในรูปที่ 3 จะมีต้นทุนที่ค่อนข้างสูงมาก ผมเคยเขียนบทความแนะนำให้ไปเริ่มต้นโดยใช้ Public cloud ที่ราคาจะถูกกว่ากันมาก (อ่านบทความเรื่องนี้เพิ่มเติมได้ที่ Big Data as a Service แนวทางการทำโครงการ Big Data ที่ไม่ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน) ซึ่งในบทความนี้ผมเลยตั้งที่จะทำตารางสรุปเปรียบเทียบการใช้บริการ Public Cloud รายใหญ่ต่างๆ กับเทคโนโลยีที่เป็น On-Premise โดยแสดงให้เห็นว่าบริการอะไรที่จะเข้าทดแทนระบบแบบ On-Premise ตามตารางที่ 1 และรูปที่ 4-6 ก็จะสรุปเป็นภาพบริการของ Cloud Provider ทั้งสามราย ซึ่งรายละเอียดของบริการแต่ละอย่างขอให้ไปศึกษาเพิ่มเติมจากผู้ให้บริการหรือหลักสูตรต่างๆทั้งใน YouTube หรือของ IMC Institute

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

ตารางที่ 1 เปรียบเทียบเทคโนโลยี On-Promise กับบริการต่างๆของ Public Cloud

Screenshot 2018-10-21 17.27.41

Screenshot 2018-10-22 12.44.10

รูปที่ 4 ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Big Data โดยใช้ AWS แทนที่ระบบ On-Premise

Screenshot 2018-10-22 12.43.52

รูปที่ 5 ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Big Data โดยใช้ Google Cloud Platform แทนที่ระบบ On-Premise

Screenshot 2018-10-22 12.44.48

รูปที่ 6 ตัวอย่างสถาปัตยกรรม Big Data โดยใช้ Microsoft Azureแทนที่ระบบ On-Premise

ใส่ความเห็น

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Connecting to %s