Uber เปิด Open Source ให้ deck.gl ระบบ Data Visualization ที่ใช้งานภายใน

Uber ได้ออกมาเปิด Open Source ให้กับระบบ Data Visualization ที่ทาง Uber ได้ทำการพัฒนาเพื่อใช้งานภายในภายใต้ชื่อโครงการ deck.gl ตั้งแต่เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2016 ที่ผ่านมา และได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง พร้อมให้เหล่าธุรกิจต่างๆ นำไปใช้ต่อยอดกันได้อย่างง่ายดาย

Credit: deck.gl

 

ภายใน deck.gl นี้เป็น WebGL Framework ที่ถูกออกแบบมาให้แสดงผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยเฉพาะ รวมถึงยังมีความสามารถทางด้าน Geospatial ค่อนข้างมาก เพราะธุรกิจหลักของ Uber นั้นต้องการนำเครื่องมือนี้ไปแสดงผลข้อมูลเกี่ยวกับการให้บริการรถยนต์ เช่น การแสดงจุดรับส่งผู้โดยสาร เป็นต้น

อัปเดตล่าสุดที่เพิ่งออกมาในสัปดาห์ที่ผ่านมานี้ก็ช่วยให้การแสดงผลข้อมูลนั้นรองรับมากกว่าการแสดงผลข้อมูลบนแผนที่แล้ว โดยรองรับการแสดงผลจากระบบ Machine Learning และระบบอื่นๆ เพิ่มเติม ทำให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการแสดงผล Traffic ของระบบเครือข่ายและอื่นๆ ก็ตาม ซึ่งทางทีม Uber ก็ได้มีการปรับปรุงระบบให้มีการใช้งานได้ง่ายขึ้น, มีเอกสารประกอบที่ดีขึ้น และมีโครงการตัวอย่างสำหรับเป็นแนวทางให้นำไปต่อยอดได้ง่ายขึ้นด้วย

ผู้ที่สนใจสามารถเข้าชมโครงการ deck.gl ได้ที่ http://deck.gl/ เลยครับ

 

ที่มา: https://techcrunch.com/2017/04/06/ubers-open-source-data-visualization-tool-now-goes-beyond-maps/?ncid=rss

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

CrowdStrike เข้าซื้อกิจการ Fiddler AI และ Dreadnode เสริมแกร่ง Falcon Platform รับมือความเสี่ยง Autonomous AI Agents

CrowdStrike เข้าซื้อกิจการสตาร์ตอัปด้านความปลอดภัย AI 2 แห่ง ได้แก่ Fiddler AI และ Dreadnode เพื่อเสริมความสามารถด้าน AI Observability และการทดสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ ตอบโจทย์องค์กรที่เริ่มนำระบบ …

UOB AI Ready Programme 2026 ถอดบทเรียน SME ไทย: เมื่อความท้าทายไม่ใช่การใช้ AI แต่คือการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ [PR]

AI กำลังเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้ช่วย” ไปสู่ “แรงงานดิจิทัล” ที่สามารถวิเคราะห์ วางแผน และดำเนินงานบางขั้นตอนได้อย่างอัตโนมัติ แต่สำหรับธุรกิจไทย ความท้าทายในวันนี้ไม่ใช่การตัดสินใจว่าจะใช้ AI หรือไม่ หากเป็นการนำ AI ไปสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้