ช่วงสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมาเราได้เข้าไปดู Special Classes เรื่อง Intro to Databricks ในคอร์ส Road to Data Engineer 2.0 ของ DataTH School จากนั้นเราเลยทดลองทำโปรเจคด้วย Databricks และแชร์ลงบทความนี้
แต่ก่อนอื่น เราไม่เสียเวลาเกริ่นนาน เรามาเริ่มพูดถึง Databricks กันก่อนดีกว่าครับ
The English version is available here.
For English version, readers can follow here on Medium.
สวัสดีครับ หลังจากที่ไม่ได้เขียนบล็อกไปสัปดาห์นึงไปก็ไม่ใช่อะไร ตอนนั้นเราไปเตรียมสอบ Google Cloud Digital Leader มาเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว และได้สอบมาเมื่อวานนี้เอง
แต่ก่อนอื่น เราไม่เสียเวลาเกริ่นนาน เรามาเริ่มพูดถึงการเตรียมตัวสอบดีกว่าครับ
ต่อมาโปรเจคก่อนหน้าที่ทำ Data Pipeline ที่ดึงข้อมูลไฟล์ Excel จากเว็บไซต์ของกระทรวงอว. (กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม) คราวนี้เรามาทำอีกโปรเจคหนึ่งที่สร้าง Data Pipeline มาดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล (Database) เพื่อนำมาทำ Dashboard
Data Pipeline คือกระบวนการลำเลียงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (Data Source) มายังจุดหมาย (Destination)
ข้อดีของการทำ Data Pipeline ตามกระบวนการนี้ ได้แก่ รวบรวมข้อมูลให้เป็นหนึ่งเดียว (Locality) กับไม่จำเป็นต้องต่อท่อตรงจาก Data Source ไปยัง Destination (Decoupling) และสามารถทำซ้ำได้ (Reproducible) เพื่อให้เราเก็บข้อมูลไว้สำหรับการนำข้อมูลไปประมวลผลใหม่อีกกี่รอบก็ได้ [1]
ปกติเวลาที่เราเล่นเกมบนแท็บเล็ต หรือไอแพดเราจะเล่นเกมโดยการลงผ่านทาง App Store, Google Play หรือ Microsoft Store ที่มีเกมให้เล่นเยอะอยู่ระดับหนึ่ง อย่างไรก็ดีไม่ใช่เกมทุกเกมที่เราเคยเล่นบนระบบปฏิบัติการ Windows จะมาอยู่บนอุปกรณ์เหล่านี้
เหตุผลของเกมที่มีอยู่บน Windows ไม่ได้รับการพอร์ตลงแท็บเล็ต หรือไอแพดเนื่องมาจากเกมที่มีขนาดใหญ่ กับเกมต้องการพลังการประมวลผลที่มากเกิดกว่าที่เครื่องจะรับได้ และเกมเหล่านี้ควบคุมผ่านทางการสัมผัสได้ไม่ถนัดเพียงพอ แล้วถ้าเราอยากจะเล่นเกมเหล่านี้ทำอย่างไรดีล่ะ?
วิธีหนึ่งที่เราสามารถเล่นเกมระดับ AAA บนอุปกรณ์พกพาเหล่านี้ได้ด้วยสิ่งที่เราเรียกว่า Cloud Gaming
ปกติเวลาใช้งานไอโฟน ไอแพด หรือแมค เราจะอัพโหลดรูปลงบนระบบ iCloud ที่เป็นบริการคลาวด์ของแอปเปิล เราก็ใช้บริการนี้มาตลอด จนกระทั่งขยายความจุเป็น 2TB ซึ่งเป็นขนาดสูงสุดที่ทางแอปเปิลอนุญาตให้เช่าเพื่อใช้บริการ (ในขณะนั้น) แต่ทีนี้พอผ่านไปซักระยะหนึ่ง เราเพิ่มพื้นที่แมคให้มีขนาด 1TB รวมถึงมีฮาร์ดดิกส์ภายนอกที่มีขนาด 2TB อยู่แล้ว ดังนั้นเอง เราเลยคิดว่าจะนำรูปอกจาก iCloud
การนำรูปออกมาจาก iCloud ทำอย่างไรดีล่ะ? จุดนี้ทำได้ไม่ยาก มีหลายเทคนิคที่โพสในอินเตอร์เน็ต คราวนี้เอาเทคนิคที่เราใช้กันดีกว่ามีสองวิธี
ในปัจจุบัน สถานการณ์การระบาดโควิด-19 ในประเทศไทยแย่ลงเนื่องจากมีจำนวนผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นมากเกินกว่า 10,000 คนต่อวัน ร่วมกันกับอัตราการตายของผู้ป่วยเกิน 100 คนต่อวัน และเชื้อโรคที่กลายพันธุ์จนมีสายพันธุ์ Beta, Gamma, Epsilon ทำให้ทางรัฐบาลประกาศลงในราชกิจจานุเบกษาให้บุคคลที่ทำงานในภาครัฐ และภาคเอกชนทำงาน Work From Home ให้ได้มากที่สุดจนเป็น 100% กับให้ภาคการศึกษาสอนและเรียนผ่านทางออนไลน์ แทนที่จะให้เรียนในโรงเรียน/มหาวิทยาลัย [1, 2]
ในบทความนี้จะกล่าวถึงการทำงาน Work From Home คืออะไร รวมถึงความหมายของการเรียนออนไลน์ อุปกรณ์ที่ใช้และพูดถึงข้อคิดเห็นที่มีต่อการทำงานแบบรีโหมด รวมถึงการเรียนออนไลน์อีกด้วย
ต่อจากบทความก่อนหน้าที่พูดถึงแอพที่ใช้งานบนคอมพิวเตอร์ Surface Pro X
การพัฒนาแอพลิเคชันเพื่อใช้งานของเราที่กล่าวถึงจะเป็นการพัฒนาเว็บไซต์ รวมถึงพัฒนาโปรแกรมเพื่อใช้งานทางด้าน AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning) เพื่อนำไปเทรนข้อมูล และทดสอบข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์แม่ข่ายที่มีการ์ดจอเพื่อช่วยการประมวลผล
ในตอนนี้ เราจะพัฒนาบนเครื่อง Surface Pro X (คือมีเครื่องนี้อยู่แล้ว แต่จะเอาไปใช้กับคอมเครื่องอื่นที่ใช้ ARM ก็ได้) เพื่อทดสอบการใช้งานเบื้องต้น (Prototyping) ก่อนจะนำไปทำงานบนคอมพิวเตอร์เครื่องจริง
ก่อนอื่นเรามาพูดถึงปัญหาที่พบจากการใช้งานบนคอมพิวเตอร์ที่ใช้ซีพียู ARM ก่อน
