Cloud Computing มีประเภทอะไรบ้าง บริการด้าน Data ที่คุณต้องรู้

cloud computing data science guide

หลายคนอาจจะได้ยินบ่อยๆว่า Cloud กำลังมาแรง แต่ก็ยังไม่ค่อยเข้าใจว่าจริงๆแล้ว Cloud คืออะไร บทความนี้จะตอบข้อสงสัยเบื้องต้นของ Cloud ทั้งเรื่องประโยชน์ การใช้งานของ Cloud Computing ที่ทุกคนอาจจะคุ้นเคย รวมไปถึงประเภทและบริการของ Cloud และปิดท้ายด้วยการแนะนำผู้ให้บริการ Cloud Computing รายใหญ่พร้อมกับตัวอย่างของการบริการของแต่ละบริษัทด้วย

ใครที่พร้อมแล้ว เริ่มออกเดินทางไปพร้อมกันเลยค่ะ

Cloud Computing คืออะไร

Cloud Computing
Cloud Computing คืออะไร [ขอขอบคุณรูปจาก Illustration by Freepik Storyset]

คำว่า Cloud Computing เป็นการพูดรวมๆถึงเทคโนโลยีที่ทำงานบนระบบ Cloud ได้ ซึ่งก็คือการเข้าถึงบริการต่างๆมากมาย ทั้งการประมวลผล Server หน่วยจัดเก็บข้อมูล การสร้างเครือข่าย และบริการอื่นๆผ่านอินเทอร์เน็ต โดยมีผู้ให้บริการเป็นคนจัดการให้ทุกอย่าง เป็นการก้าวข้ามเส้นแบ่งของฮาร์ดแวร์ที่เป็นชิ้นเป็นอันไปอยู่บนโลกเสมือนจริงมากขึ้น

ถ้าคุณใช้คอมพิวเตอร์ แล็ปท็อป หรือแม้แต่โทรศัพท์มือถือ คุณก็อาจจะกำลังใช้งาน Cloud Computing ทุกวันโดยไม่รู้ตัว ไม่ว่าจะเป็นการใช้งาน Cloud ในรูปแบบ Gmail ของ Google, สื่อสตรีมมิ่งอย่าง Netflix หรือแม้แต่พื้นที่จัดเก็บไฟล์ออนไลห์อย่าง Dropbox ก็นับเป็นการใช้งานของ Cloud Computing ทั้งสิ้น

แทนที่เราจะเก็บไฟล์ หรือรันงานบนเครื่องตัวเอง เราสามารถใช้ Cloud Computing ตอนไหนก็ได้ตราบใดที่เรายังมีเครื่องมืออิเล็กโทรนิค และอินเตอร์เน็ตเข้าถึงเว็บไซต์การให้บริการ และนั่นก็ทำให้ Cloud Computing เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับใครหลายคนและภาคธุรกิจ เพราะนอกจะประหยัดงบ เพิ่มประสิทธิภาพ ความเร็ว ความปลอดภัยในการทำงานอีกด้วย

ประโยชน์ของ Cloud Computing

หลังจากที่ได้เกริ่นไปคราวๆแล้ว เราลองมาเจาะลึกดูเป็นข้อๆว่า การใช้ Cloud Computing มีประโยชน์อย่างไรเมื่อเทียบกับการมีระบบ IT เป็นของตัวเองแบบดั้งเดิม หรือที่เรียกกันว่า on-premises (มักเรียกสั้นๆกัน ว่า On-Prem = ออน-เพร็ม)

  • ต้นทุนต่ำ: ต้นทุนในที่นี้หมายถึง การที่เราไม่ต้องลงทุนไปกับการซื้ออุปกรณ์ ติดตั้งเครื่องมือทั้งซอฟต์แวร์และ ฮาร์ดแวร์ จัดการวางแผนโครงสร้างระบบซึ่งต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญคอยแนะนำ รวมถึงการประเมินรับรองการทำงานของระบบที่อาจจะมีการใช้งานมากขึ้นหรือน้อยลงเพื่อให้พอดีกับความต้องการ และดูแลรักษา อัพเดทระบบ ทำให้ต้องใช้เงินลงทุนก้อนใหญ่ มีค่าใช้จ่ายเข้ามาเรื่อยๆ แตกต่างจาก Cloud ที่มีการบริการแบบ pay as you go หรือจ่ายเท่าที่ใช้เท่านั้น
  • รวดเร็วและใช้งานได้ทันที: บริษัทสามารถเริ่มใช้งาน Cloud ได้ในไม่กี่นาที เมืื่อเทียบกับ on-premises ที่ต้องนั่งรอการติดตั้ง จัดการระบบเป็นเดือนๆ ทำให้ประหยัดเวลาและสามารถให้บริการทางธุรกิจได้ทันที นอกจากนี้ยังสามารถใช้งานได้ทั่วโลก เช่นการให้บริการลูกค้าในการอัพระบบ โดยที่เราสามารถอยู่คนละมุมโลก และบริการของเราก็แทบจะไม่มีการล่าช้าของระบบเลย (low latency)
  • ความยืดหยุ่นและความปลอดภัยสูง: แทนที่บริษัทจะซื้อความจุและกำลังในการประมวลผลมากในปริมาณมากๆ และไม่ได้ใช้งานเต็มกำลังตลอดเวลา Cloud สามารถปรับความจุ (capacity) เพิ่มขึ้น หรือลดลงได้ทันทีและทันเวลาเมื่อธุรกิจมีโอกาสเข้ามาในการทำกำไร หรือช่วงขาลง นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือในการดูแลความปลอดภัย และแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติ

มาถึงตรงนี้ เพื่อนๆคิดว่าเรายังสามารถใช้ Cloud ไปทำอะไรให้เกิดประโยชน์ได้อีกบ้าง ไปดูตัวอย่างการใช้งานต่อกันเลยค่ะ

ตัวอย่างการใช้งานของ Cloud Computing

การใช้งานของ Cloud Computing มีหลายแบบ เราลองมาดูตัวอย่างที่เพื่อนๆอาจจะคุ้นเคย หรือเคยเห็นมาบ้างกันนะคะ

Microsoft 360
Microsoft 360

Google Docs และ Microsoft Office 365: เราสามารถเข้าใช้งานทั้ง Google Docs และ Microsoft Office 365 ผ่านอินเตอร์เน็ต ทำให้สามารถเข้าถึงสไลด์พรีเซนท์งาน สเปรดชีตเก็บข้อมูล ที่อยู่บน Cloud ได้ตลอดเวลาจากที่ไหนก็ได้

WhatsApp
WhatsApp

อีเมล, ปฎิทิน, Skype และ WhatsApp: เราสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวทั้งอีเมล, ปฎิทิน, Skype และ WhatsApp เมื่อไหร่ ตอนไหนก็ได้ จากที่ไหนก็ได้เมื่อเราต้องการ เพราะทุกอย่างถูกเก็บไว้บน Cloud

Zoom
Zoom

Zoom: ซูมเป็นอีกตัวอย่างหนี่งที่เป็นแพลตฟอร์มซอฟแวร์ที่ใช้ Cloud (cloud-based software platform) เป็นหลัก สำหรับการบันทึกวีดิโอและเสียงในการประชุมและเก็บไว้บน Cloud ทำให้เราสามารถเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา

ทุกคนกำลังคิดในใจเหมือนกันไหมคะ ว่าที่เราคุยกันมานั้นเป็นอะไรที่ใกล้ตัวทั้งนั้นเลย หลังจากพอจะเห็นภาพกันไปคราวๆแล้ว เราลองมาดูกันต่อว่า Cloud Computing มีกี่ประเภท

ประเภทของ Cloud Computing

Cloud Computing มีด้วยกันทั้งหมดหลักๆ 3 ประเภท โดยแบ่งตามการให้บริการ ทั้งแบบ Public, แบบ Private และแบบ Hybrid

Cloud Type
ประเภทของ Cloud Computing
TypeDetail

Public cloud

  • เป็นการใช้บริการจากผู้ให้บริการ cloud เจ้าต่างๆผ่านทางอินเตอร์เน็ตโดยที่เราไม่ต้องลงทุนอะไรเลย แค่มีบัญชีกับผู้ให้บริการก็สามารถใช้งานได้ ยกตัวอย่างให้เห็นภาพคือการที่บริษัทหนึ่งมีืทรัพยากรณ์ทุกอย่างที่ทุกคนต้องการ ทั้งเซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล เครื่อข่ายและอื่นๆ โดยซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ตั้งอยู่ที่บริษัทนั้นและบริษัททำการดูแลรักษาเอง จากนั้นอนุญาตให้บริษัทอื่นเข้ามาใช้งานด้วยได้โดยเก็บค่าบริการ

Private cloud

  • เป็นการใช้บริการแบบ VIP สำหรับบริษัทๆเดียวโดยที่ไม่ต้องไปใช้งานร่วมกับใคร สามารถตั้งอยู่ใน data centre ของบริษัท (ที่เรียกว่า on-prem) หรือสามารถหาผู้ให้บริการที่เป็น third-party ด้านนอกให้ช่วยดูแลให้ แต่ก็จะเป็นแบบที่ทำเพื่อให้ใช้งานได้เฉพาะบริษัทเดียวเท่านั้น ซึ่งก็จะมีความปลอดภัยและสามารถเลือกได้ตามต้องการ แต่จะไม่คล่องตัวมากนักเมื่อเทียบกับ Public cloud

Hybrid cloud

  • เป็นการรวมตัวกันระหว่าง public cloud และ private cloud โดยใช้เทคโนโลยีผสมกันให้ข้อมูลและการบริการเชื่อมต่อ ย้ายไปย้ายมาระหว่างกัันได้ ซึ่งก็จะได้เปรียบในเรื่องของความยืดหยุ่นที่มากขึ้น สามารถดึงจุดเด่น ปกปิดจุดด้อยของกันและกันได้ ทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐาน ความปลอดภัย และการกำกับดูแล เช่นการเก็บข้อมูลที่ต้องการความปลอดภัยสูงไว้ใน private cloud และนำบางส่วนมาใช้งานคิดวิเคราะห์ใช้กำลังสูงๆใน public cloud

เมื่อเรารู้จักประเภทของ Cloud กันไปแล้ว แต่ยังไม่รู้ว่าจะใช้เลือกใช้อันไหนดี ก็ต้องลองคิดว่า Cloud ประเภทไหนเหมาะสมกับการใช้งานของเรามาที่สุดโดยพิจารณาจากจุดเด่นและจุดด้อยของแต่ละประเภท

ถ้าเราเป็นบริษัทเล็กๆ หรือ Startup อาจจะคล่องตัวมีความเหมาะสมกับงบ และมีความปลอดภัยกว่าเมื่อใช้ public cloud แต่ถ้าเราเป็นบริษัทขนาดยักษ์ใหญ่ที่มีข้อมูลสำคัญจำนวนมาก อาจจะอยากปรับให้มีความปลอดภัยสูงสุด และควบคุมได้อย่างเต็มที่ ก็สามารถทำเป็น private cloud แทนได้

รู้จักประเภทของ Cloud กันไปแล้ว ก็ตามมาดูกันบ้างว่าบริการของ Cloud Computing มีอะไร

ประเภทของการให้บริการ Cloud Computing หรือ Cloud Service

Cloud Computing 1
สิ่งที่ผู้ให้บริการ Cloud Computing ดูแลให้ในระดับต่าง ๆ ของ IaaS, PaaS, FaaS, และ PaaS

Cloud computing นั้นไม่ใช่เทคโนโลยีเดี่ยวๆ แต่เป็นระบบที่ประกอบไปด้วยการให้บริการ โดยแบ่งตามประเภทของเทคโนโลยีที่ให้บริการที่แตกต่างกัน ทั้ง

  • software-as-a-service (SaaS)
  • infrastructure-as-a-service (IaaS)
  • platform-as-a-service (PaaS)

ที่เป็นที่รู้จักกันดี นอกจากนี้เรายังจะเสริมเรื่อง

  • Serverless
  • Function-as-a-Service (FaaS)

ให้เพื่อนๆฟังกันด้วย

SaaS (Software-as-a-Service) คืออะไร

SaaS เป็นการให้บริการซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชั่นผ่านระบบ cloud ซึ่งสามารถเข้าใช้งานผ่านเว็บบราวเซอร์ หน้าต่างที่ออกแบบมาให้ผู้ใช้โดยเฉพาะ หรือ API ถูกฝังไว้บนระบบปฎิบัติการบนมือถือหรือแล็ปท็อป โดยประมวลผลบนระบบของผู้ให้บริการและไม่ต้องดูแลอะไรเลย

  • ผู้ใช้สามารถสร้าง แก้ไข เพิ่มเติม ผ่านทางออนไลห์ได้เลย โดยที่ไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมบนเครื่องให้เปลืองพื้นที่ ใช้บนอุปกรณ์ไหนก็ได้ อย่างเช่น Gmail, Google Doc หรือ Extension บนบราวเซอร์
  • นอกจากจะลดต้นทุน ประหยัดเวลา และไม่ห่วงเรื่อง scalability แล้วยังไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลจะหายเพราะทุกอย่างอยู่บน cloud และเมื่อบริการมีการอัพเดทก็สามารถใช้ได้

PaaS (Platform-as-a-Service) คืออะไร

PaaS เป็นการให้บริการในรูปแบบที่ซับซ้อนขึ้นมาหน่อยประกอบไปด้วย cloud computing หลายชั้น แตกต่างกับ SaaS ตรงที่เป็นการให้บริการด้านแพลตฟอร์มสำหรับพัฒนาซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชั่นผ่านอินเตอร์เน็ต โดยมีการจัดเตรียมสิ่งที่จำเป็นต้องใช้ในการพัฒนาไว้ให้ ไม่ว่าจะเป็นฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ หรือชุดคำสั่ง

  • นักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์สามารถเข้ามาใช้งานผ่านระบบออนไลน์ได้โดยไม่ต้องหาอุปกรณ์และระบบต่างๆ ด้วยตนเอง อย่างเช่น Microsoft Azure Web Apps Service, Heroku และ Force.com
  • ข้อดีคือเป็นบริการที่ช่วยลดต้นทุน และระยะเวลาในการสร้างแอปพลิเคชั่นโดยสร้างบนแพลตฟอร์มแทน แถมยังไม่ต้องเขียนโค้ดขึ้นมาเองทั้งหมดเลยด้วย ผู้ให้บริการจะโฮสให้ทุกอย่างตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์ เน็ตเวิร์ค ฐานข้อมูล เมื่อกดลงทะเบียน รอการเซ็ทอัพก็สามารถเริ่มสร้างได้เลย

IaaS (Infrastructure-as-a-Service) คืออะไร

IaaS เป็นการให้บริการที่เน้นในส่วนโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ของไอที อย่างเซิร์ฟเวอร์หรือเซิร์ฟเวอร์เสมือน (virtual servers) ระบบเครือข่าย และระบบจัดเก็บข้อมูล (storage) โดยไม่ต้องลงทุนซื้อทุกอย่างมาติดตั้งเองเป็นต้น

  • ตัวอย่างของการบริการ IaaS มีตั้งแต่บริการด้านเซิร์ฟเวอร์ในการโฮสเว็บไซต์ต่างๆ อย่าง Google Compute Engine หรือ Azure Virtual Machine และบริการ Storage เช่น Google Cloud Storage หรือ Amazon S3 ที่เป็นการให้บริการด้านพื้นที่การเก็บข้อมูล สามารถเข้าถึง แก้ไขข้อมูลได้ตลอดเวลา
  • ข้อดีคือการที่เราไม่ต้องลงทุนเอง สามารถขยับขยายระบบ และยังยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนโครงสร้างไอทีต่างๆตามที่เราต้องการ นอกจากนั้นยังไม่ต้องดูแลมากเพราะผู้ให้บริการก็จะดูแลให้อยู่แล้ว

Serverless computing คืออะไร

Serverless computing หรือเรียกสั้นๆว่า serverless เป็น cloud computing รูปแบบหนึ่งที่ผู้ให้บริการดูแลในส่วนของโครงสร้าง backend (หลังบ้าน) ให้หมด ทำให้สามารถรันโค้ดของตัวเองบน Serverless ได้เลย โดยที่ไม่ต้องคิดถึงเรื่องเซิร์ฟเวอร์ กำหนดขนาดของสเป็คต่างๆอย่าง RAM, CPU หรือติดตั้งระบบปฏิบัติการก่อน

  • ตัวอย่างหนึ่งคือบริการที่ผู้ใช้ส่งโค้ดฟังก์ชั่นที่ต้องการใช้งานไปได้เลย แล้ว Cloud จะจัดการให้ทั้งหมด อย่าง Amazon Lambda หรือ Google Cloud Functions
  • ข้อดีคือการที่โปรแกรมเมอร์โฟกัสกับการโค้ดได้มาก ไม่ต้องกังวัลกับการติดตั้ง การจัดการ และสามารถรองรับกับการที่ทีมงานเอาไปใช้ต่อได้เลย นอกจากนี้ยังประหยัดกว่าการเช่าหรือซื้อ Server

FaaS (Function-as-a-Service) คืออะไร

FaaS เป็นเหมือนซับเซทของ Serverless ที่นักพัฒนาสามารถรันโค้ดได้เป็นส่วนๆในแอปพลิเคชั่นหรือเป็นบริการระดับฟังชั่น โดยที่ทุกอย่างนอกจากฮาร์ดแวร์ ระบบปฏิบัติการ Virtual Machine การจัดการเว็บเซริฟเวอร์จะมีผู้ให้บริการดูแลให้อยู่แล้วแบบ real-time

  • มักจะใช้ในการทำ Microservices หรือสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่แบ่งระบบออกเป็นส่วนย่อยๆ และ เทคโนโลยี IoT (Internet-of-Things)
  • ข้อดีคือการที่จ่ายค่าบริการเฉพาะทรัพยากรที่ใช้รันเท่านั้น และไม่ต้องจากในขณะที่ไม่ได้รันโค้ด

เราจะเห็นได้ว่า Cloud Computing มีบริการที่หลากหลายเอามากๆ ส่วนผู้ให้บริการจะเป็นใครนั้นเราลองไปดูกันต่อเลย

ผู้ให้บริการ Public Cloud เจ้าใหญ่

ผู้ให้บริการด้าน Cloud ขนาดใหญ่ที่เป็นที่รู้จักกันดีและเป็นที่นิยม มีดังต่อไปนี้ AWS (Amazon Web Service) ของ Amazon, Google Cloud Platform ของ Google และ Microsoft Azure ของ Microsoft เรามาลองทำความรู้จักกับทั้งสามกันเลยค่ะ

Amazon Web Service (AWS)

AWS
โลโก AWS

มาเริ่มกันที่ Amazon Web Service หรือเรียกสั้นๆว่า AWS เป็นผู้ให้บริการ Cloud เจ้าใหญ่ที่มีส่วนแบ่งตลาดสูงสุดเมื่อเทียบกับอีกสองเจ้าที่เหลือ มีบริการที่หลากหลายและครอบคลุม มีบริการตัวเลือกมากกว่า 400 แบบ ทั้งด้านฐานข้อมูล การวิเคราะห์ การจัดการ IoT ความปลอดภัย เป็นต้น

Microsoft Azure

Microsoft Azure
โลโก Microsoft Azure

Microsoft Azure เป็นที่นิยมในหมู่ผู้บริหารระดับสูง เพราะเป็นเครื่องมือที่ตรงกับความต้องการในการทำงานขององค์โดยการใช้งานของ Azure ออฟฟิส 365 และทีมถือเป็นตัวเลือกหนึ่งและการรวมตัวที่ดีมากสำหรับซอร์ฟแวร์ระดับขององค์กรไปจนถึง Cloud Computing

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud
โลโก Google Cloud

ผู้ให้บริการทั้งสามต่างก็มีจุดแข็งด้านการให้บริการ Machine Learning แต่ Google นั้นจะเด่นกว่าคนอื่น ถึงแม้จะเริ่มให้บริการช้ากว่าเพื่อน แต่ก็วางตัวเป็นผู้พัฒนาเทคโนโลยีแบบ open source และเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค โดยมีเครื่องมือด้าน AI Deep Learning และ การวิเคราะห์ข้อมูล

แนะนำบริการ Cloud สำหรับงาน Data Science

เราลองมาดูตัวอย่างการบริการ Cloud Computing ของผู้ให้บริการทั้งสามกัน

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker เป็นบริการหนึ่งของ AWS ที่ช่วย Data Scientist ในการสร้างโมเดล Machine Learning บน Cloud แบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่เริ่มเตรียมข้อมูล สร้างและเทรนโมเดลที่เป็นไปได้ รวมถึงการ deploy โมเดลอย่างรวดเร็วทันใจ

จุดเด่นของ Amazon SageMaker คือ

Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
  • ระบบสำหรับการพัฒนาโปรแกรม (IDE- Integrated Development Environment) ที่สามารถทำการพัฒนาโมเดลทั้งหมดแบบเบ็ดเสร็จ
  • เลือกอัลกอรึทึมที่ดีที่สุดสำหรับการทำนาย สร้าง ฝึก และปรับแต่งโมเดลโดยอัตโนมัติ
  • ลดต้นทุนการติดป้ายชื่อข้อมูลลงได้ถึง 70%
  • ฝึกโมเดลคุณภาพสูงได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและลดความผิดพลาดในการฝึก

นอกจากนี้ยังมีการอัพเดท feature ใหม่่ๆอยู่เรื่อยๆอีกด้วย ถ้าเพื่อนๆสนใจลองเข้าไปดูเพิ่มเติมได้ในเว็บไซต์ AWS Sagemakerได้เลย

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics เป็นบริการของ Azure ที่รวมตั้งแต่การอัพข้อมูลขึ้นระบบ (data ingestion) การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การคลังข้อมูล (data warehousing) ไปจนถึงทำงานคู่กับ BI และ Machine Learning ไว้ใน environment เดียว

จุดเด่นของ Azure Synapse Analytics คือ

Azure Synapes
Azure Synapse
  • ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลไปวิเคราะห์ได้ทันที
  • รองรับการเขียนโค้ดหลายภาษา ทั้ง T-SQL, Python, Scala, Spark SQL และ .Net
  • สามารถเลือกใช้งานได้ทั้งแบบ Serverless และแบบอื่นได้ สำหรับทั้ง data lake และ data warehouse
  • มีฟีเจอร์ปกปิดข้อมูลส่วนตัวลูกค้า (Data Masking) ในกรณีที่เราต้องการกำหนดการเข้าถึงหรือจำกัดสิทธิ์มองเห็นข้อมูล

เรียกได้ว่าเป็นแพลตฟอร์มครบวงจรการรับมือกับข้อมูล และทำให้เราเห็นภาพมากขึ้น ลองเข้าไปดูการแผนภาพการทำงานผ่านเว็บไซต์ของ Azure Synapse Analytics ได้ที่นี่เลย

Google BigQuery

Google BigQuery เป็นบริการหนึ่งของ GCP ที่เป็น Serverless data warehouse ที่วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ตามที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยการใช้ SQL ในการเรียกข้อมูล

จุดเด่นของ Google BigQuery คือ

Google Bigquery
Google BigQuery
  • ดึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้สูงระดับ petabytes ได้ภายในเวลาไม่กี่นาทีซึ่งถือว่ารวดเร็วมากๆ
  • วิเคราะห์ข้อมูลให้ออกมาเป็น insights โดยที่สามารถรวมข้อมูลจากหลายแห่ง เช่น ERPs หรือ CRMs ให้มาอยู่ที่เดียวกัน แถมยังสามารถใช้ BI tools ต่างๆ เช่น Data Studio, Tableau ในการเข้าถึง
  • มีการจัดการ infrastructure ให้แบบครบถ้วนทั้ง Serverless การอัพเดทเวอร์ ทำให้เราสามารถใช้บริการน่าเชื่อถือและใว้ใจได้ว่าไม่พัง
  • โหลดและวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบ real-time โดยที่สนับสนุนทั้งแบบ streaming และ batch

ถือว่าเป็น data warehouse ระดับองกรค์ขนาดใหญ่ที่ทำได้ทุกอย่างแล้วจริงๆ เข้าไปหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยว BQ ว่าทำงานอย่างไร มีนำไปใช้งานอย่างไรผ่านทางเว็บไซต์ Google BigQuery

สรุป

จบกันไปแล้วสำหรับ Cloud Computing หวังว่าเพื่อนๆจะพอเข้าใจและเห็นภาพกันมากขึ้นนะคะ และหากบทความนี้มีประโยชน์ อยากรบกวนช่วยแชร์ให้คนอื่น ๆ ได้มาอ่านบทความนี้ด้วยค่า

ใครที่อยากรู้ว่า Cloud Computing กับ Data Science และ Machine Learning สามารถใช้ร่วมกันได้อย่างไรสามารถกดเข้าไปดูได้ที่บทความข้างล่างนี้เลย

ถ้าชอบเนื้อหาแนวนี้ ติดตามบทความดี ๆ ด้าน Data และวีดิโอสนุก ๆ ดูชิล ๆ แล้วได้ความรู้กันได้ที่ Facebook Page: DataTH และ Youtube Channel: Data Science ชิลชิล ครับ แล้วเจอกันนะคะ

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

บทความที่เกี่ยวข้อง