ออกแบบ Data Pipeline สมัยใหม่ บน BigQuery ด้วย Medallion Architecture

สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบ 3-Pillar

คือ มาตรฐานสำคัญในการสร้างระบบ Data Pipeline สมัยใหม่บนระบบคลาวด์ (เช่น Google Cloud Platform) เพื่อให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ได้อย่างแม่นยำและมั่นคง

สถาปัตยกรรมนี้ประกอบด้วย 3 เสาหลักที่ทำงานร่วมกัน ดังนี้

1. เสาหลักด้านการนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion)

เสาหลักด้านการนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion)

เสาหลักแรกเปรียบเสมือนระบบประสาทส่วนกลาง

ที่ทำหน้าที่รับสัญญาณข้อมูลจากทุกทิศทาง (Multi-channel) จากแอปพลิเคชัน เว็บ หรือโฆษณา

เครื่องมือหลัก: มักใช้ Google Cloud Pub/Sub

เพื่อแยกส่วน (Decoupling) ระหว่างผู้ผลิตและผู้บริโภคข้อมูลออกจากกันอย่างสมบูรณ์
ช่วยให้ระบบรองรับการขยายตัวได้ตามความต้องการ (Scalable)
จัดการกับปริมาณข้อมูลที่ไหลเข้ามาอย่างไม่สม่ำเสมอได้ดี

กลยุทธ์: มีทั้งรูปแบบ Push และ Pull Subscription รวมถึงการใช้ Cloud Datastream สำหรับดึงการเปลี่ยนแปลงจากฐานข้อมูล (CDC) แบบเรียลไทม์

2. เสาหลักด้านการประมวลผล (Data Processing)

เสาหลักด้านการนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion)

เป็นส่วนที่ซับซ้อนที่สุดของ Pipeline

ทำหน้าที่ทำความสะอาดข้อมูล (Cleansing)
ตรวจสอบความถูกต้อง (Validation)
จัดการมิติของเวลาและสถานะ (Time and State)

เครื่องมือหลัก: Cloud Dataflow (บนโมเดล Apache Beam)

เป็นหัวใจสำคัญในการประมวลผลทั้งแบบ Batch และ Streaming

กลยุทธ์: มีการใช้เทคนิค Windowing เช่น Tumbling, Hopping, Session Windows

เพื่อจัดการกลุ่มข้อมูลตามเวลา และสามารถใช้ Cloud Run
สำหรับงานประมวลผลขนาดเล็ก ที่เน้นความเร็ว และประหยัดต้นทุน (Stateless)

3. เสาหลักด้านการจัดเก็บและการวิเคราะห์ (Data Storage and Analytics)

เสาหลักด้านการจัดเก็บและการวิเคราะห์ (Data Storage and Analytics)

ทำหน้าที่: เปลี่ยนข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว > ให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจ
เครื่องมือหลัก: Google BigQuery ซึ่งเป็นแพลตฟอรม์การวิเคราะห์ข้อมูลระดับ Petabyte
แนวคิดสำคัญ: การใช้ Medallion Architecture (แบ่งชั้นข้อมูลเป็น Bronze, Silver และ Gold) โดยใช้เครื่องมืออย่าง Dataform ในการจัดการ Logic และความสัมพันธ์ของข้อมูล
การต่อยอด: รวมถึงการทำ Data Activation (Reverse ETL) เพื่อส่งข้อมูลผลลัพธ์กลับไปยังแอปพลิเคชันต้นทาง เช่น ส่งสัญญาณกลับไปที่ Facebook CAPI เพื่อปรับปรุงการยิงโฆษณา

ข้อมูลระดับ Petabyt เปรียบเทียบ 1 Petabyte storage:

แปลตรงๆ 1 เพตะไบต์ (PB) เท่ากับ 1024 เทระไบต์(TB)
หรือ เท่ากับ 1,048,576 กิกะไบต์(GB) นั่นเอง
ถ้าจะเปรียบเทียบให้ชัด จะได้ จำนวนภาพยนตร์ 250 เรื่อง
หรือ วิดีโอความละเอียด HD ความยาว 500 ชั่วโมง

ประโยชน์เชิงกลยุทธ์ของสถาปัตยกรรม 3-Pillar

ความเร็ว (Speed-to-market):
1. เครื่องมือที่ถูกสร้างมาให้ทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์มเดียว
2. ช่วยลดเวลาในการทดสอบและติดตั้งระบบ
ความปลอดภัย (Compliance):
1. รองรับมาตรการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (เช่น PDPA)
2. ได้ในระดับแพลตฟอร์ม เช่น การใช้ Cloud DLP สแกนและปกปิดข้อมูล (Masking) ก่อนนำเข้าสู่ระบบ
ความคุ้มค่าในระยะยาว (Long-term ROI):
1. ด้วยระบบแบบ Serverless
2. ช่วยลดภาระการดูแลเซิร์ฟเวอร์
3. ทำให้ทีมข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้าง Insights
4. และโมเดล AI ได้อย่างเต็มที่

ความคุ้มค่าในระยะยาว (Long-term ROI)

การใช้โครงสร้าง 3-Pillar ร่วมกับเครื่องมืออย่าง Dataplex และ Dataform

จะช่วยให้ผู้บริหารหรือผู้ออกแบบระบบ (Architect/Planner)
สามารถควบคุมธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance)
เห็นภาพรวมการไหลของข้อมูล (Lineage) ได้อย่างมืออาชีพ

Send feedback

Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.

Last updated 2024-07-17 UTC.

ออกแบบ-แนวทางที่รับผิดชอบ

การเพิ่ม GenAI ให้กับแอปพลิเคชันของคุณสามารถมอบพลังและคุณค่ามหาศาลให้กับผู้ใช้ของคุณ แต่คุณต้องมีความระมัดระวังเป็นพิเศษในการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวตามที่ผู้ใช้ของคุณคาดหวังด้วย

การออกแบบเพื่อความปลอดภัย แต่ละฟีเจอร์ที่เปิดใช้งาน GenAI นำเสนอโอกาสในการออกแบบเลเยอร์ความปลอดภัย ดังที่แสดงในภาพต่อไปนี้ วิธีหนึ่งที่คุณสามารถพิจารณาเกี่ยวกับความปลอดภัยได้คือการใส่โมเดล AI ที่เปิดใช้งานฟีเจอร์นี้ไว้ตรงกลาง โมเดลนี้ควรมีลักษณะดังนี้

นอกจากนี้คุณสามารถเรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและดูตัวอย่างได้ดังนี้:

การกำหนดนโยบายที่จะควบคุมว่า AI จะทำงานอย่างไรในแอปพลิเคชันของคุณ
การสร้างสิ่งประดิษฐ์ที่โปร่งใสเพื่อสื่อสารแนวทางที่รับผิดชอบของคุณต่อผู้ใช้ของคุณ และ
การรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชันของคุณจากการใช้งานที่เป็นอันตราย

เหนือสิ่งอื่นใด โปรดจำไว้ว่าแนวทางที่คำนึงถึงความปลอดภัยและความรับผิดชอบที่ดี คือแนวทางที่สะท้อนตนเองและปรับตัวเข้ากับความท้าทายทางเทคนิค วัฒนธรรม และกระบวนการต่างๆ หมั่นตรวจสอบและวิพากษ์วิจารณ์แนวทางของคุณอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

กำหนดนโยบายระดับระบบ

นโยบายความปลอดภัยของเนื้อหาจะกำหนดประเภทของเนื้อหาที่เป็นอันตรายที่ไม่ได้รับอนุญาตบนแพลตฟอร์มออนไลน์ คุณอาจคุ้นเคยกับนโยบายเนื้อหาจากแพลตฟอร์มอย่างYouTubeหรือGoogle Playนโยบายเนื้อหาสำหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ก็คล้ายคลึงกัน โดยจะกำหนดประเภทของเนื้อหาที่แอปพลิเคชันของคุณไม่ควรสร้าง และจะแนะนำวิธีปรับแต่งโมเดลและมาตรการป้องกันที่เหมาะสมที่ควรเพิ่มเข้าไป

นโยบายของคุณควรสะท้อนถึงกรณีการใช้งานแอปพลิเคชันของคุณ ตัวอย่างเช่น ผลิตภัณฑ์ AI เชิงสร้างสรรค์ที่มุ่งเสนอไอเดียสำหรับกิจกรรมครอบครัวโดยอิงตามคำแนะนำของชุมชน อาจมีนโยบายที่ห้ามการสร้างเนื้อหาที่มีความรุนแรง เนื่องจากอาจเป็นอันตรายต่อผู้ใช้ ในทางกลับกัน แอปพลิเคชันที่สรุปไอเดียนิยายวิทยาศาสตร์ที่ผู้ใช้เสนอ อาจต้องการอนุญาตให้มีการสร้างเนื้อหาความรุนแรง เนื่องจากเป็นหัวข้อหลักของเรื่องราวมากมายในประเภทนี้

นโยบายความปลอดภัยของคุณควรห้ามการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายต่อผู้ใช้หรือผิดกฎหมาย และควรระบุประเภทของเนื้อหาที่สร้างขึ้นให้ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ คุณอาจต้องการพิจารณารวมข้อยกเว้นสำหรับเนื้อหาด้านการศึกษา สารคดี วิทยาศาสตร์ หรือศิลปะที่อาจถือเป็นอันตราย

การกำหนดนโยบายที่ชัดเจนและมีรายละเอียดปลีกย่อยอย่างละเอียด รวมถึงข้อยกเว้นของนโยบายพร้อมตัวอย่าง ถือเป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีความรับผิดชอบ นโยบายของคุณจะถูกนำไปใช้ในทุกขั้นตอนของการพัฒนาแบบจำลอง สำหรับการล้างข้อมูลหรือการติดฉลากข้อมูล ความไม่แม่นยำอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ติดฉลากไม่ถูกต้อง การลบข้อมูลมากเกินไป หรือการลบข้อมูลไม่เพียงพอ ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อการตอบสนองด้านความปลอดภัยของแบบจำลองของคุณ สำหรับวัตถุประสงค์ในการประเมิน นโยบายที่ไม่ชัดเจนจะนำไปสู่ความแปรปรวนของผู้ประเมินสูง ทำให้ยากต่อการทราบว่าแบบจำลองของคุณตรงตามมาตรฐานความปลอดภัยของคุณหรือไม่

นโยบายสมมุติฐาน (เพื่อประกอบการอธิบายเท่านั้น)

ตัวอย่าง นโยบายบางส่วนที่คุณอาจพิจารณาใช้กับแอปพลิเคชันของคุณ โดยต้องตรงกับกรณีการใช้งานของคุณ

หมวดหมู่นโยบาย	นโยบาย
ข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน (SPII)	แอปพลิเคชันจะไม่ระบุข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลระบุตัวตนส่วนบุคคล (เช่น อีเมล หมายเลขบัตรเครดิต หรือหมายเลขประกันสังคมของบุคคลใดบุคคลหนึ่ง)
คำพูดแสดงความเกลียดชัง	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างเนื้อหาเชิงลบหรือเป็นอันตรายที่มุ่งเป้าไปที่ตัวตนและ/หรือคุณลักษณะที่ได้รับการคุ้มครอง (เช่น การเหยียดเชื้อชาติ การส่งเสริมการเลือกปฏิบัติ การเรียกร้องให้ใช้ความรุนแรงต่อกลุ่มที่ได้รับการคุ้มครอง)
การคุกคาม	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างเนื้อหาที่มีเจตนาเป็นอันตราย ข่มขู่ กลั่นแกล้ง หรือละเมิดที่มุ่งเป้าไปที่บุคคลอื่น (เช่น การคุกคามทางร่างกาย การปฏิเสธเหตุการณ์ที่น่าเศร้า การดูหมิ่นเหยื่อของความรุนแรง)
เนื้อหาที่เป็นอันตราย	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างคำแนะนำหรือคำแนะนำในการทำร้ายตนเองและ/หรือผู้อื่น (เช่น การเข้าถึงหรือการสร้างอาวุธปืนและอุปกรณ์ระเบิด การส่งเสริมการก่อการร้าย คำแนะนำในการฆ่าตัวตาย)
มีเนื้อหาทางเพศอย่างชัดเจน	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างเนื้อหาที่มีการอ้างอิงถึงการกระทำทางเพศหรือเนื้อหาลามกอนาจารอื่นๆ (เช่น คำอธิบายที่มีเนื้อหาทางเพศหรือเนื้อหาที่มุ่งหวังให้เกิดอารมณ์ทางเพศ)
การเปิดใช้งานการเข้าถึงสินค้าและบริการที่เป็นอันตราย	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างเนื้อหาที่ส่งเสริมหรือเปิดทางให้เข้าถึงสินค้า บริการ และกิจกรรมที่อาจก่อให้เกิดอันตรายได้ (เช่น อำนวยความสะดวกในการเข้าถึงการส่งเสริมการพนัน ยา ดอกไม้ไฟ บริการทางเพศ)
เนื้อหาที่เป็นอันตราย	แอปพลิเคชันจะไม่สร้างคำสั่งในการดำเนินกิจกรรมที่ผิดกฎหมายหรือหลอกลวง (เช่น การสร้างกลลวงฟิชชิ่ง สแปม หรือเนื้อหาที่มุ่งหมายเพื่อการชักชวนจำนวนมาก วิธีการเจลเบรก)

สิ่งประดิษฐ์ความโปร่งใส

การจัดทำเอกสารเป็นวิธีการสำคัญในการสร้างความโปร่งใสสำหรับนักพัฒนา รัฐบาล ผู้กำหนดนโยบาย และผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงการเผยแพร่รายงานทางเทคนิคโดยละเอียด หรือแบบจำลอง ข้อมูล และการ์ดระบบที่เผยแพร่ข้อมูลสำคัญต่อสาธารณะอย่างเหมาะสมตามการประเมินความปลอดภัยและแบบจำลองอื่นๆ สิ่งประดิษฐ์เพื่อความโปร่งใสไม่ได้เป็นเพียงแค่ช่องทางการสื่อสารเท่านั้น แต่ยังเป็นแนวทางสำหรับนักวิจัย AI ผู้ปรับใช้ และนักพัฒนาปลายน้ำเกี่ยวกับการใช้แบบจำลองอย่างมีความรับผิดชอบ ข้อมูลนี้ยังมีประโยชน์สำหรับผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณที่ต้องการทำความเข้าใจรายละเอียดเกี่ยวกับแบบจำลองอีกด้วย

แนวทางความโปร่งใสบางประการที่ควรพิจารณา

แจ้งให้ผู้ใช้ทราบอย่างชัดเจนเมื่อพวกเขากำลังใช้เทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์เชิงทดลอง และเน้นย้ำถึงความเป็นไปได้ของพฤติกรรมโมเดลที่ไม่คาดคิด
นำเสนอเอกสารประกอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของบริการหรือผลิตภัณฑ์ AI เชิงสร้างสรรค์โดยใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย พิจารณาการเผยแพร่สิ่งประดิษฐ์ที่มีโครงสร้างโปร่งใส เช่น การ์ดโมเดล การ์ดเหล่านี้แสดงการใช้งานตามวัตถุประสงค์ของโมเดล และสรุปการประเมินที่ได้ดำเนินการตลอดการพัฒนาโมเดล
แสดงให้ผู้คนเห็นว่าพวกเขาสามารถเสนอข้อเสนอแนะได้อย่างไร และพวกเขาสามารถควบคุมได้อย่างไร เช่น:
- การให้กลไกเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ตรวจสอบคำถามตามข้อเท็จจริง
- ไอคอนยกนิ้วโป้งขึ้นและลงเพื่อรับคำติชมจากผู้ใช้
- ลิงก์สำหรับรายงานปัญหาและให้การสนับสนุนในการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อคำติชมของผู้ใช้
- การควบคุมผู้ใช้สำหรับการจัดเก็บหรือลบกิจกรรมของผู้ใช้

ทรัพยากรสำหรับนักพัฒนา

Cloud Gemini API และ Cloud RUN นำเสนอรายการคุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่สามารถใช้เป็นพื้นฐานในการสร้างนโยบายด้านความปลอดภัยได้

เนื้อหาของหน้านี้ได้รับอนุญาตภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ สัญญาอนุญาต Apache 2.0 สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูนโยบายไซต์สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ

อัปเดตครั้งสุดท้ายเมื่อ 2024-07-17 UTC

รูปแบบ Subscription	กลไกการทำงานทางเทคนิค	ประสิทธิภาพและความเหมาะสม
Push Subscription	Pub/Sub ส่งข้อความเป็น HTTP POST ไปยัง Endpoint ที่กำหนด เช่น Cloud Run หรือ Cloud Functions 3	เหมาะสำหรับงานน้ำหนักเบาที่ต้องการการตอบสนองทันทีแบบรายข้อความ มีจุดเด่นคือการ Scale-to-zero 4
Pull Subscription	ผู้บริโภค (Consumer) รันระบบเพื่อดึงข้อมูลตามความเร็วที่จัดการได้เอง 2	เหมาะสำหรับงานที่มีปริมาณมหาศาล (High Throughput) เช่น การประมวลผลผ่าน Dataflow หรือ Apache Spark 5
BigQuery Subscription	เขียนข้อมูลลง BigQuery โดยตรงผ่านระบบ Backend ของ Google โดยไม่ต้องเขียนโค้ดประมวลผล 4	เหมาะสำหรับการทำ Raw Data Ingestion (Bronze Layer) ที่ต้องการความเร็วสูงสุดและไม่มีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเพิ่ม 4
Cloud Storage Subscription	ส่งข้อมูลลงสู่ GCS เป็นไฟล์โดยตรงตามช่วงเวลาหรือขนาดที่กำหนด 2	เหมาะสำหรับการสร้าง Immutable Data Lake หรือการสำรองข้อมูลเพื่อการตรวจสอบ (Audit Log) ระยะยาว 14

ออกแบบ Data Pipeline สมัยใหม่ บน BigQuery ด้วย Medallion Architecture

การเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Setup) , BigQuery แบบ Multi-layered (Bronze, Silver, Gold) , Data Activation (Reverse ETL) กลับไปยัง Facebook CAPI, Google Ads

Created Date: 2025-10-18 03:07:05am

โดย: กฤติเดช ฉายจรุง | ติดต่อ: 089-4222-350

สารบัญ / เนื้อหา

ระบบ AI อัจฉริยะ

Architecting Low-Code Data Pipelines on Google Cloud Platform

การสร้าง Data Pipeline สมัยใหม่บน Google Cloud Platform (GCP) ผ่านสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า 3-Pillar Architecture

ยุทธศาสตร์การออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล 3-Pillar บน Google Cloud Platform

การวิเคราะห์เชิงลึกและการประเมินประสิทธิภาพเปรียบเทียบ

วิศวกรรมการนำเข้าข้อมูลข้ามช่องทาง (Multi-channel Data Ingestion)

การสร้าง Data Pipeline ด้วยสถาปัตยกรรม 3-Pillar บน Google Cloud Platform (GCP)

1. เสาหลักด้านการนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion)

2. เสาหลักด้านการประมวลผล (Data Processing)

3. เสาหลักด้านการจัดเก็บและการวิเคราะห์ (Data Storage and Analytics)

องค์ประกอบสนับสนุนที่สำคัญตามแหล่งข้อมูล:

Google Cloud Pub/Sub: แกนกลางของระบบนำเข้าข้อมูลแบบ Decoupled

วิวัฒนาการจาก Pub/Sub Lite สู่ Standard Pub/Sub

1. Bronze Layer (Raw Data)

2. Silver Layer (Cleansed/Master)

3. Gold Layer (Business-ready)

สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบ 3-Pillar

แนวทางที่รับผิดชอบ

เปิด: บทความและเนื้อหาอื่นๆ

บทความ คำแนะนำ บทความ

เนื้อหาและบทความอื่นๆ