Data Infrastructure

ยุคดิจิทัลที่มีการนำข้อมูลเข้ามาประยุกต์ใช้จนมีบทบาทสำคัญต่อทุกแง่มุมของชีวิต ซึ่งกว่าจะนำข้อมูลเหล่านั้นมามาวิเคราะห์หรือประกอบการตัดสินใจต่าง ๆ โครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูล (Data Infrastructure) เปรียบเสมือนรากฐานที่มั่นคงมีส่วนอย่างมากในการรองรับการจัดการ วิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นองค์กรต่างๆ จึงให้ความสำคัญกับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจ นำไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาด รวดเร็ว และสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ

ประเภทของโครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูลแบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ๆ คือ

  1. On-Premise เป็นการติดตั้งฮาร์ดแวร์ (Hardware), ซอฟต์แวร์ (Software) และระบบเครือข่ายข้อมูล (Network) ทั้งหมดไว้ภายในองค์กร องค์กรเป็นเจ้าของและดูแลระบบทั้งหมดเอง เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมข้อมูลอย่างเต็มที่
  1. Cloud เป็นการใช้บริการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลจากผู้ให้บริการ Cloud เช่น Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform ผู้ใช้ไม่ต้องลงทุนซื้อฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และระบบเครือข่ายข้อมูลเอง สามารถใช้งานระบบผ่านอินเทอร์เน็ต เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความยืดหยุ่น และรวดเร็ว

รูปจาก https://blogs.vmware.com/

  1. Hybrid เป็นการผมสผสานใช้งานโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบ On-Premise และ Cloud เข้าด้วยกัน องค์กรสามารถใช้งานระบบ On-Premise สำหรับข้อมูลที่ต้องการความปลอดภัยสูง  และใช้ระบบ Cloud สำหรับข้อมูลที่ต้องการความยืดหยุ่นและประหยัด  เหมาะสำหรับองค์กรที่มีความต้องการหลากหลาย โดยเชื่อมต่อระบบ On-Premise กับ Cloud ผ่านเครือข่ายข้อมูลส่วนตัวที่ปลอดภัย

ตารางเปรียบเทียบประเภทของโครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูล

ตารางเปรียบเทียบประเภทของโครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูล

องค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูลประกอบด้วย 3 ส่วนคือ

  1. ฮาร์ดแวร์ คือ โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพของระบบ ประกอบด้วยอุปกรณ์ต่างๆ เช่น  เซิร์ฟเวอร์ (Server) ระบบจัดเก็บข้อมูล อุปกรณ์เครือข่าย ทำหน้าที่ประมวลผล จัดเก็บ ส่งต่อข้อมูล
  • On-premise: เซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งภายในองค์กร, อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล เช่น ฮาร์ดดิสก์ SSD
  • Cloud: เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการ Cloud, อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลความจุสูง เช่น ฮาร์ดดิสก์ SSD
  1. ซอฟต์แวร์ (Software) เปรียบเหมือนสมองสั่งการของระบบ ประกอบด้วยโปรแกรมต่างๆ ทำหน้าที่ควบคุม จัดการ ประมวลผล วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูล
  • On-premise: ระบบปฏิบัติการที่ติดตั้งภายในองค์กร เช่น Linux, ฐานข้อมูล เช่น Oracle Database
  • Cloud: Google BigQuery, Amazon S3, Azure Blob Storage
  1. เครือข่ายสื่อสาร (Network) เปรียบเสมือนเส้นเลือดเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่างๆ ในระบบ ประกอบด้วยอุปกรณ์รับส่งสัญญาณ สายเคเบิล และเทคโนโลยีที่ช่วยให้อุปกรณ์สื่อสาร แลกเปลี่ยนข้อมูลกัน
  • On-premise: เครือข่ายภายในองค์กร, Router, Switch, Firewall
  • Cloud:  VPN, SDN, Internet

ทั้งนี้ชื่อฮาร์ดแวร์, ซอฟต์แวร์ ทั้งบน On-premise และ บน Cloud อาจมีชื่อที่เหมือนกัน แต่ในความจริงทั้ง 2 ที่มีความแตกต่างดังที่กล่าวไปในหัวข้อประเภทของโครงสร้างพื้นฐานทางข้อมูล เช่น การควบคุม, การปรับแต่ง

การเลือก Data Infrastructure ที่เหมาะสม เปรียบเสมือนการวางรากฐานที่แข็งแกร่ง ช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ, เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน  และเติบโตอย่างยั่งยืน หลักการสำหรับการพิจารณามีดังนี้

  1. กำหนดเป้าหมายในการใช้ข้อมูล: วิเคราะห์ความต้องการของธุรกิจ ประเภทและปริมาณข้อมูล รูปแบบการใช้งาน กำหนดเป้าหมายและกลยุทธ์การใช้ข้อมูลอย่างชัดเจน
  2. ประเมินความต้องการ: พิจารณาปริมาณข้อมูลที่ต้องจัดเก็บ ประสิทธิภาพการประมวลผล ความปลอดภัย ความยืดหยุ่น งบประมาณ
  3. เลือกประเภท Data Infrastructure: เลือกระหว่าง On-Premise, Cloud หรือ Hybrid พิจารณาข้อดี ข้อเสีย ความเหมาะสมกับความต้องการและงบประมาณ
  4. เลือกผู้ให้บริการที่มีความน่าเชื่อถือ: เลือกผู้ให้บริการที่มีชื่อเสียง ความมั่นคง ระบบความปลอดภัยที่ดี
  5. ทดสอบและประเมินผล: ทดสอบระบบอย่างละเอียด ประเมินผลการใช้งาน ปรับแต่งระบบให้เหมาะสม ติดตามผลและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

สุดท้ายนี้เทคโนโลยีด้าน Data Infrastructure กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่างๆ ต่างแสวงหาแนวทางใหม่ๆ เพื่อรองรับปริมาณข้อมูลมหาศาล ความต้องการที่หลากหลาย และความท้าทายในยุคดิจิทัล บทความนี้จะหยิบนำ 3 Data Infrastructure trends ที่น่าจับตามองในอนาคตมาเล่าให้ฟัง

  1. Hybrid Multi-cloud: องค์กรจะผสมผสานการใช้งาน Cloud หลายแห่ง ทั้ง Cloud สาธารณะ Cloud ส่วนตัว เพื่อความยืดหยุ่น ประหยัดค่าใช้จ่าย และตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย
  2. Containers: เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ เช่น Docker, Kubernetes ได้รับความนิยมอย่างมาก ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถสร้าง ปรับใช้ และดูแลแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็วบนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย
  3. Serverless Computing: รูปแบบการคิดคํานวณแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ผู้ใช้ไม่ต้องจัดการกับเซิร์ฟเวอร์ เพียงแค่จ่ายตามการใช้งาน เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ประหยัดค่าใช้จ่าย

และหากใครอยากรู้ว่า แล้วงาน Data ตำแหน่งอื่นๆ เขาทำอะไรกันก็สามารถตามไปอ่านบทความของเราเกี่ยวกับ Data Role ได้ที่นี่ https://davoy.tech/th/data-role/ นอกจากนี้หากใครที่อยากที่จะเริ่มมีการออกแบบ Data Infrastructure เพื่อนำ Data มาสร้าง Value Insight ให้กับองค์กรณ์ของคุณ Davoy ของเราก็พร้อมที่จัดบริการ Data ครบวงจรเริ่มต้นที่เดือนละ 25,000 บาท หากสนใจสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมสามารถ add มาได้ที่ Line: @DAVOY ได้เลย

ขอขอบคุณรปภาพปกจาก รูปจาก https://www.freepik.com/free-vector/

Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn
Latest Post