TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
ทีมงาน TechTalkThai มีโอกาสได้เข้าร่วมฟัง Keynote Session ของงาน AWS Summit 2017 จึงขอสรุปเนื้อหาต่างๆ เอาไว้ดังนี้ครับ
Cloud ในประเทศไทยและเอเชียกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในตลาดองค์กร และจะกลายเป็นรากฐานสำหรับคนรุ่นใหม่ในการสร้างสรรค์นวัตกรรม
การใช้งาน AWS ในประเทศไทยและในเอเชียเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในตลาดองค์กรที่กำลังใช้งาน Cloud เพื่อเพิ่มความเร็วของ Time to Market ให้สูงยิ่งขึ้น ในขณะเดียวกันการร่วมมือกับเหล่าผู้ผลิตเทคโนโลยีต่างๆ ในตลาดองค์กรเองก็ช่วยให้เหล่าองค์กรมีทางเลือกสำหรับเทคโนโลยีที่จะใช้งานบน Cloud มากขึ้น และยังมีช่วยให้ธุรกิจเหล่านั้นเติบโตในตลาด Cloud ไปด้วยกันได้ด้วย ก็ถือเป็นอีกมุมจาก AWS ที่โดยทั่วไปเรามักเห็นชื่อในวงการ Startup มาก่อนเป็นหลัก
นอกจากนี้ AWS Certified Solution Architect – Asscoiate ก็ยังได้กลายเป็น Certificate ใบที่ทำให้ได้เงินเดือนสูงเป็นอันดับ 3 แล้วจากการจัดอันดับของ Global Knowledge
Cloud นั้นเป็นเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องในทุกๆ วัน การแข่งขันว่าประเทศใดจะเริ่มนำ Cloud มาใช้งานเร็วกว่านั้นก็กลายเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่สำคัญต่อการแข่งขันของธุรกิจในแต่ละประเทศไปแล้ว
การเติบโตของ AWS เป็นไปอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง ทั้งในมุมของฐานลูกค้า และความสามารถใหม่ๆ
ตอนนี้ AWS กลายเป็นธุรกิจหลักหลายพันล้านที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก ด้วยลูกค้านับล้านรายทั่วโลกที่ใช้งานเป็น Active User ในแต่ละเดือน ทั้งในกลุ่ม Startup และองค์กร ไปจนถึงเหล่าหน่วยงานราชการทั่วโลกเองก็ได้ให้ความไว้วางใจในการใช้บริการ Cloud ของ AWS ด้วยเช่นกัน
ธุรกิจอีกกลุ่มหนึ่งที่เติบโตอย่างรวดเร็วมากสำหรับระบบนิเวศของ AWS ก็คือกลุ่มธุรกิจ Consulting และ AWS Marketplace พื้นที่สำหรับค้นหา Application สำเร็จรูปบน AWS เองก็กำลังค่อยๆ เติบโตอย่างต่อเนื่อง ด้วยจำนวนผู้ใช้งานต่อเดือน 135,000 Active User และ Software อีกกว่า 3,800 รายการ
ปัจจุบัน AWS ยังคงเป็น Leader ใน Gartner Magic Quadrant อยู่ โดยในปี 2014 ที่ผ่านมา เราอาจเคยได้ยินว่า Cloud กำลังจะกลายเป็น New Normal สำหรับเทคโนโลยีทางเลือก ในขณะที่ปี 2015 นั้น Cloud ก็ได้กลายเป็นสิ่งที่กุมชะตากรรมในการทำธุรกิจของหลายๆ องค์กรไปเรียบร้อยแล้ว ด้วยฟีเจอร์ที่โดดเด่น, ประสิทธิภาพในระดับสูง และการใช้งานที่ง่าย โดยในปี 2016 ที่ผ่านมา AWS ได้มีการพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ๆ ถึง 1,017 รายการ ทำให้นำหน้าคู่แข่งในวงการเดียวกันไปหลายเท่าตัวเลยทีเดียว
นอกจากนี้การทำ Compliance บน AWS เองก็สามารถทำได้อย่างง่ายดาย เพราะ AWS ได้ออกแบบระบบต่างๆ มาให้พร้อมต่อการทำ Audit อยู่แล้ว ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถควบคุมการใช้งาน Cloud และข้อมูลบน Cloud ของตัวเองได้อย่างครอบคลุม
เพิ่มทางเลือกใหม่ๆ ให้กับลูกค้าอย่างต่อเนื่อง
ที่ผ่านมา AWS ได้เปิดตัว AWS Lightsail ซึ่งเป็นบริการ VPS ที่ใช้งานแบบง่ายดายมาเป็นอีกทางเลือกสำหรับธุรกิจต่างๆ ที่อยากเริ่มใช้บริการ Cloud ได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่บริการอื่นๆ ที่เหลือเองก็ออกรุ่นใหม่มาเรื่อยๆ ด้วยการนำ Hardware ใหม่ๆ มาใช้เพื่อรองรับความต้องการใหม่ๆ ของลูกค้า ตั้งแต่ CPU, GPU ไปจนถึง FPGA เลย
สำหรับรุ่นต่างๆ ใน AWS EC2 ปัจจุบันมีดังนี้
- Lightsail: Simple VPS
- T2: Burstable
- M4: General Purpose
- D2: Dense Storage
- R4: Memory Intensive
- X1: Large Memory (2TB Memory Flash for SAP ต่อไปจะขยายได้ถึง 16TB)
- I3: High I/O (รองรับ I/O ได้หลักล้าน IOPS)
- C5: Compute Intensive (ใช้ Intel Skylake รุ่นล่าสุด และจะใช้ CPU ล่าสุดจาก Intel เสมอ)
- G2: Graphic Intensive (รุ่น GPU เริ่มต้น สำหรับงาน GPC และ AI)
- P2: General Purpose GPU (8 GPU พร้อม 17 Tereflops)
- F1: FPGA (เขียนโค้ดลง FPGA เองได้เลย สำหรับงานประมวลผลเฉพาะทางประสิทธิภาพสูง)
นอกจากนี้ AWS ยังมี Elastic GPU บน EC2 ให้ใช้งาน ให้ EC2 รุ่นต่างๆ สามารถเชื่อมต่อกับ GPU เพื่อรองรับงานกลุ่ม HPC และ AI โดยเฉพาะอีกด้วย
Ascend ทำ Cloud Culture Transformation สำเร็จได้อย่างไร?
คุณ Chaiwat Ratanaprateepporn ผู้ดำรงตำแหน่ง CTO แห่ง Ascend ได้ออกมาแบ่งปันประสบการณ์ในการทำ Cloud Culture Transformation เพื่อรองรับธุรกิจภายใน 6 ประเทศในแถบเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โดยมีบริการทั้ง WeMall, True Mart, Weloveshopping และ True Money พร้อมทั้งยังเผยด้วยว่าตอนนี้เปิดรับสมัครเพื่อนร่วมงานอยู่ ใครสนใจก็ไปสมัครกันได้เลย
DevOps Culture และ Engineering Culture เป็นสิ่งที่สำคัญมาก
Ascend เริ่มใช้งาน AWS เมื่อ 3 ปีก่อน ด้วยการย้าย Workload ที่ใหญ่เกิน Data Center ที่มีอยู่ขึ้นไปยัง AWS ก่อน ด้วยการเลือก Map บริการต่างๆ ที่ตรงกับการใช้งาน แล้วจึงค่อยนำเครื่องมือต่างๆ ที่ AWS มีให้มาทำ Automation เพิ่มเติม จากนั้นเฟสถัดมาจึงค่อยๆ ปรับสถาปัตยกรรมของ Application ให้เหมาะกับ AWS เองเพื่อให้งานมีความ Automation สูงขึ้น และเริ่มนำเครื่องมือภายนอกอย่าง Puppet มาใช้, เปลี่ยนจากการใช้ DB บน Instance กลายเป็นบริการ DB ต่างๆ ของ AWS เองอย่าง RDS, Elasticache, S3 และจัดการ Log ทั้งหมดด้วย CloudWatch, CloudTrail และ Alarm
ก้าวถัดมาของ Ascend จึงเป็นการเริ่มใช้ Managed Services ต่างๆ จาก AWS โดยตรง และพบว่า AWS เองก็มีทางเลือกในการสร้างโซลูชันเดียวกันขึ้นมาได้ด้วยหลากหลายวิธีการ จนท้ายที่สุดแล้ว Ascend ก็ได้ย้ายจากการใช้ Custom AMI ไปสู่การใช้ Amazon ECS + EC2 Compute Container แทน และเริ่มใช้งาน AWS Lambda ร่วมกับบริการต่างๆ เพื่อทดแทนระบบ Database แทน ในขั้นตอนนี้ Ascend ต้องเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ ค่อนข้างมากทีเดียว แต่ก็แลกมากับความยืดหยุ่นที่สามารถ Scale ระบบได้อย่างรวดเร็วแบบที่ไม่เคยเป็นมาก่อน แต่พนักงานในทีมทุกคนก็ต้องมีความรับผิดชอบในการใช้งาน Cloud ร่วมกันเพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย และทำให้การใช้งานทุกๆ ทรัพยากรมีความคุ้มค่าสูงสุดนั่นเอง
ผลลัพธ์ปลายทางที่ได้ Ascend สามารถมีทีมนักพัฒนา 200 คน ใช้งาน 1,000 EC2 และ Deploy 10 ครั้งต่อสัปดาห์ ทำให้ Ascend สามารถพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่องรวดเร็ว ในขณะที่ค่าใช้จ่ายที่มีต่อระบบ Cloud เองก็ลดลงไปแล้วถึง 35% และใช้ Instance ลดลง 20%
Ascend ใช้วิธีการสร้างผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ Cloud โดยเฉพาะเข้ามาดูแลการใช้งาน AWS และทำงานร่วมกับทีมงานต่างๆ เพื่อให้เหล่านักพัฒนาได้เริ่มต้นใช้งานเทคโนโลยีใหม่ๆ และปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบได้ดีขึ้น
3 สิ่งสำคัญคือ People, Process, Technology ซึ่ง Ascend ก็ได้เลือกนำเทคโนโลยีจาก AWS มานำก่อน จากนั้นจึงปรับคนและกระบวนการตาม ทั้งในแง่ของ Cloud Architecture, Cost Awareness, Optimization และ Continuous Improvement ทำให้สามารถตอบรับการใช้งาน Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง ซึ่ง Ascend ก็ได้ความช่วยเหลือจาก TrueIDC ที่มีบริการ Consult ด้านการใช้งาน AWS โดยตรงด้วยเช่นกัน
Amazon EC2 Container Service (ECS) & AWS Lambda อีกทางเลือกหนึ่งสำหรับการใช้งาน Cloud พร้อมแนะนำบริการต่างๆ
Container เองนั้นก็ได้กลายเป็นอีกเทคโนโลยีทางเลือกหลักสำหรับเหล่านักพัฒนาไปแล้ว และเหล่าลูกค้าองค์กรและ Startup ทั่วโลกเองก็เริ่มหันมาใช้ Amazon ECS กันมากขึ้นเรื่อยๆ
ในขณะเดียวกัน AWS Lambda ซึ่งเป็นเทคโนโลยี Serverless Architecture ของ AWS เองก็เริ่มได้รับความนิยมในเหล่านักพัฒนา ด้วยความง่ายในการใช้งานที่ไม่ต้องเตรียม System ให้วุ่นวายอีกต่อไป
AWS X-Ray ก็เป็นอีกบริการของ AWS ที่ถูกแนะนำ เพื่อใช้ติดตามการทำงานของระบบต่างๆ ที่เป็น Distributed System บน AWS โดยเฉพาะ เพื่อให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ถูกต้อง
AWS DynamoDB Accelerator (DAX) ก็เป็นอีกบริการหนึ่งที่ถูกหยิบยกขึ้นมาแนะนำสำหรับการทำ In-memory Caching สำหรับ DynamoDB เพื่อเพิ่มความเร็วให้กับการเข้าถึงข้อมูลภายใน DynamoDB ให้เหลือเพียงหลัก Microsecond
Counter Service กับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบซื้อตั๋วถึง 200,000 Concurrent ด้วย AWS
คุณ Thanasit Tansakul ผู้ดำรงตำแหน่ง Department Manager, Innovation Division แห่ง Counter Service ได้ออกมาเล่าถึงการใช้งานบริการ AWS ของ Counter Service ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบเป็นอย่างมาก ตอบโจทย์ต่อธุรกิจของ Counter Service เองที่ต้องเผชิญกับปัญหาสากลของระบบซื้อขายบัตรและตั๋วต่างๆ ก็คือการที่มี Traffic Spike ในช่วงเวลาสั้นๆ ทันทีเปิดให้จองตั๋วใดๆ ก็ตาม
Counter Service มีส่วนแบ่งการตลาดมากถึง 50% ในฐานะของตัวกลางในการจ่ายเงินกับบริการต่างๆ จนมีลูกค้าทั้งสิ้นกว่า 30 ล้าน Member และระบบต่างๆ นี้ก็สามารถเกิด Spike ได้ทุกเมื่อ โดยเฉพาะระบบ Ticket ทำให้การเลือกใช้งานบริการ Cloud กลายเป็นทางออกของ Counter Service และเลือกใช้งาน AWS นั่นเอง
ปัจจุบันบริการของ Counter Service รองรับ Concurrent ได้มากถึง 200,000 Concurrent ซึ่งสูงกว่าเดิมถึง 545% โดยลดค่าใช้จ่ายลงได้ 94% และมี Service Time 25 วินาที Setup Time น้อยกว่า 2 นาที
ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Counter Service ก้าวมาถึงจุดนี้ได้ คือความช่วยเหลือจาก Go Soft และ AWS ในส่วนของ Professional Service เพื่อย้ายระบบงานต่างๆ ขึ้น Cloud และเปลี่ยนวัฒนธรรมการทำงานภายในองค์กรให้เป็นการใช้ Cloud เป็นหลัก ส่วนเป้าหมายถัดไปของ Counter Service นั้นคือการใช้ Serverless Architecture อย่าง AWS Lambda เพื่อลดค่าใช้จ่ายโดยรวม, เพิ่มประสิทธิภาพของระบบ และเพิ่มความเร็วในการพัฒนาให้มากยิ่งขึ้นไปอีก
Database on AWS
อีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ถือว่าเปลี่ยนแปลงไปค่อนข้างมากจากการมาของ Cloud ก็คือ Database ที่ได้ถูกพัฒนาให้ทำงานบน Cloud ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและใช้ความสามารถต่างๆ ของ Cloud ได้อย่างครบถ้วน โดยเฉพาะความสามารถในการทำ Redundancy ที่สูงขึ้นเป็นอย่างมาก ซึ่ง AWS เองก็มี Amazon Aurora ให้ใช้งาน
ปัจจุบัน AWS ได้ให้บริการย้าย Database ไปแล้วเกินกว่า 25,000 ครั้ง ดังนั้นหากองค์กรไหนสนใจบริการนี้ก็สามารถติดต่อทีมงาน AWS ได้โดยตรงทันที
AWS กับเทคโนโลยี Petabyte-Scale Analytics
AWS มีเทคโนโลยี Data Analytics สำหรับข้อมูลใหญ่ระดับ Petebyte ให้พร้อมใช้งานได้มากมาย โดยมีตัวเด่นคือ Amazon Athena ซึ่งเป็นระบบ Serverless Data Analytics ที่เปิดให้ทำการ Query ข้อมูลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย อีกทั้งยังมี Amazon EMR ที่รวมเครื่องมือมาตรฐานในการเข้าถึง Big Data เอาไว้อย่างครบถ้วน และ Amazon Redshift ระบบ Data Warehouse ที่รองรับข้อมูลได้ถึงหลัก Petabyte ในตัว
การใช้ Cloud เองนั้นก็จะช่วยเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ได้เป็นอย่างดี อีกทั้งหากองค์กรต้องการทำ Data Lake นั้น AWS ก็รองรับได้ด้วยการใช้ Amazon S3 สำหรับเก็บข้อมูลขนาด Exabyte ก่อนจะนำไปคัดกรองและวิเคราะห์ใน Amazon Redshift ด้วยข้อมูลที่หลัก Petabyte
ทั้งนี้ก็มีการทดลองสร้างข้อมูลที่ใช้ Hive 1,000 Node วิเคราะห์แล้วต้องใช้เวลาถึง 5 ปีถึงจะเสร็จ แต่ AWS ทำเสร็จได้ใน 155 วินาที ทำให้การทำ Big Data Analytics บน Cloud ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก
Machine Learning on AWS
AWS เองก็มีบริการด้าน Machine Learning ให้ใช้งานเยอะมาก และมีลูกค้าใช้งานจริงค่อนข้างเยอะแล้ว โดยมีความสามารถครอบคลุม รองรับได้ทั้งการ Predict, See, Speak, Hear, Understand ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถ Train ระบบ Machine Learning ขึ้นมาใช้ในงานของตัวเองได้อย่างง่ายดาย
สำหรับบริการต่างๆ ทางด้าน Machine Learning บน AWS สามารถศึกษาได้ที่ https://aws.amazon.com/machine-learning/ ทันที
ส่วนเนื้อหาถัดจากนี้ไป ทางทีมงาน TechTalkThai ต้องขอบอกตรงๆ ว่าติดภารกิจสัมภาษณ์รายการอื่นในงาน AWS Summit 2017 เลยต้องออกมาจากห้อง Keynote ฉุกเฉินนะครับ ต้องขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วยครับ
