บริการ

Big Data Engineering และสถาปัตยกรรม Lakehouse

GrowGenius ออกแบบสถาปัตยกรรม Data Lake และ Lakehouse ที่นำเข้า จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในระดับองค์กร เทคโนโลยีครอบคลุมรูปแบบตาราง Delta Lake และ Iceberg, Streaming เรียลไทม์ด้วย Kafka และ Flink, การประมวลผลแบบกระจายด้วย Apache Spark บน Databricks หรือ Snowflake และ Vector Database สำหรับงาน AI และ Machine Learning

รูปแบบตารางDelta Lake · Apache Iceberg

StreamingApache Kafka · Apache Flink

การประมวลผลApache Spark บน Databricks หรือ Snowflake

สำหรับงาน AIVector Database

งานแพลตฟอร์ม Big Data ครอบคลุมอะไรบ้าง

สถาปัตยกรรม Data Lake และ Lakehouse ด้วย Delta Lake หรือ Iceberg
นำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วย Kafka และ Flink
ประมวลผลแบบกระจายด้วย Apache Spark
Data Mesh และ Federated Governance สำหรับองค์กรที่กระจายความเป็นเจ้าของข้อมูล
กรอบงาน Data Quality และ Observability
Vector Database สำหรับงาน AI/ML และงานค้นคืนข้อมูล

Data Lake กับ Lakehouse ต่างกันอย่างไร

Data Lake เก็บไฟล์ดิบได้ถูกและยืดหยุ่น แต่ลำพังตัวมันเองไม่มี Transaction ไม่บังคับ Schema และอัปเดตข้อมูลอย่างเชื่อถือได้ไม่ได้ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ Lake กลายเป็น Swamp ที่ไม่มีใครเชื่อถือ

Lakehouse ยังคงพื้นที่จัดเก็บแบบเปิดที่ราคาถูกไว้ แล้วเพิ่มรูปแบบตาราง (Delta Lake หรือ Iceberg) ที่ให้ ACID Transaction, การเปลี่ยน Schema ได้ และ Time Travel สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ตอนนี้นี่คือค่าตั้งต้น เพราะตัดความจำเป็นที่ต้องคัดลอกข้อมูลทั้งหมดไปไว้ใน Warehouse แยกเพียงเพื่อให้ได้ความถูกต้อง

องค์กรแบบไหนที่จำเป็นต้องใช้จริง ๆ

เมื่อปริมาณ ความหลากหลาย หรือความหน่วง ทำให้ Warehouse รับไม่ไหว เช่น ข้อมูลไม่มีโครงสร้างที่ใส่แบบจำลองเชิงสัมพันธ์ไม่ลงตัว อัตราการนำเข้าข้อมูลที่การโหลดแบบ Batch ตามไม่ทัน หรืองาน Machine Learning ที่ต้องใช้ประวัติข้อมูลดิบไม่ใช่ข้อมูลสรุป

ถ้าไม่เข้าข่ายเหล่านี้ Warehouse ที่ออกแบบดีพร้อมงาน ETLที่มีวินัย คือคำตอบที่ถูกกว่าและดูแลง่ายกว่า และการได้รับคำตอบแบบนั้นก็เป็นผลลัพธ์ที่ถูกต้องของการประเมิน

แพลตฟอร์มรองรับงาน AI อย่างไร

ระบบ AI ต้องการสิ่งที่ Lakehouse ทำได้ดี คือประวัติข้อมูลดิบสำหรับเทรน การเข้าถึงที่มีการกำกับดูแลเพื่อให้สอดคล้องกฎเกณฑ์ และพื้นที่เก็บเวกเตอร์สำหรับงาน RAG การสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลโดยมองความต้องการเหล่านี้ไว้ตั้งแต่ต้น ช่วยเลี่ยงผลลัพธ์ที่พบบ่อยคือโครงการ AI ไปต่อไม่ได้เพราะข้อมูลที่ต้องใช้มีอยู่ แต่เข้าถึงไม่ได้หรือใช้โดยชอบด้วยกฎหมายไม่ได้

เมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล มาตรการเรื่องสิทธิ์การเข้าถึงและระยะเวลาจัดเก็บจะออกแบบร่วมกับงานธรรมาภิบาล AI

Delta Lake Iceberg Kafka Flink Spark Databricks Snowflake Vector DB

คำถามที่เกี่ยวข้อง

บริการที่เกี่ยวข้อง

ETL และ Data Pipeline

ไปป์ไลน์แบบ Batch และเรียลไทม์

ย้ายระบบขึ้นคลาวด์

AWS, Azure, GCP และ FinOps

ความปลอดภัย & ธรรมาภิบาล AI

นโยบาย PDPA Guardrail และ Audit

คุยกับเราเรื่องนี้

บอกเราว่าคุณกำลังจะสร้างหรือแก้อะไร แล้วเราจะบอกว่าบริการไหนเหมาะ หรือบอกตรง ๆ ถ้าเป็นงานที่เราไม่ได้ทำ

ติดต่อ GrowGenius