โปรเจคนี้ออกแบบมาเพื่อทำ ETL (Extract, Transform, Load) และ Streaming Pipeline สำหรับข้อมูลคุณภาพอากาศในประเทศไทย
โดยสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปใช้งานด้าน Data Visualization หรือ AI Model Training ในอนาคตได้

📋 ฟีเจอร์หลัก

Extract: ดึงข้อมูลคุณภาพอากาศจากแหล่งข้อมูล (API)
Save: เก็บข้อมูลดิบ (Raw Data) ลง MinIO (S3-compatible storage)
Stream: ส่งข้อมูลเข้า Apache Kafka ผ่าน Kafka REST Proxy
Transform: แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม
Load: บันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูล ClickHouse เพื่อการวิเคราะห์ต่อไป

⚙️ เทคโนโลยีที่ใช้

Python (ETL Core)
ClickHouse (Data Warehouse)
Kafka (Message Streaming)
MinIO (S3-compatible Object Storage)
Pydantic (Data Validation)
requests (API Communication)

🛠️ โครงสร้างระบบ (Data Flow)

[Air Quality API]
        ↓
[fetch_air_quality()]
        ↓
[save_to_minio()]
        ↓
[send_to_kafka()]
        ↓
[consume_kafka_and_process()]
        ↓
[transform_json()]
        ↓
[insert_to_clickhouse()]

📈 โอกาสในการต่อยอด

โปรเจคนี้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาและขยายระบบได้ตามแนวทางต่าง ๆ ที่กล่าวถึงด้านล่าง:

1. เชื่อมต่อข้อมูลไปยังเครื่องมือ BI

สามารถใช้ BI เพื่อสร้างแดชบอร์ดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพอากาศแบบ Real-Time หรือ Historical Data จาก ClickHouse.
การเชื่อมต่อสามารถทำได้ง่าย ๆ โดยการตั้งค่า Data Source สำหรับ ClickHouse ในเครื่องมือ BI ที่เลือก โดยการตั้งค่าให้ตรงกับรายละเอียดการเชื่อมต่อในไฟล์ .env ที่ได้กำหนดไว้ในโปรเจค
BI สามารถช่วยให้คุณสร้างการวิเคราะห์ในรูปแบบกราฟ แผนภูมิ และรายงานต่าง ๆ เพื่อแสดงผลคุณภาพอากาศในพื้นที่ต่าง ๆ

2. พัฒนาระบบ Real-Time Air Quality Monitoring Dashboard

ใช้ข้อมูลจาก Kafka ที่กำลังไหลเข้ามาในระบบเพื่อนำมาวิเคราะห์และแสดงผล Real-Time บน Dashboard.
สามารถสร้าง Web Dashboard ที่แสดงผลแบบ Live Updates โดยการใช้งาน Grafana หรือ Custom Web App ที่ดึงข้อมูลจาก Kafka หรือ ClickHouse.
Real-Time Monitoring สามารถใช้เพื่อเฝ้าระวังคุณภาพอากาศในแต่ละพื้นที่ได้ทันที พร้อมทั้งแสดงค่าดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) และสารมลพิษต่าง ๆ ที่มีผลกระทบต่อสุขภาพ

3. สร้างโมเดล AI เพื่อทำนายคุณภาพอากาศในอนาคต

ข้อมูลจาก ClickHouse สามารถนำไปฝึกโมเดล AI/ML สำหรับการทำนาย Air Quality Index (AQI) ในอนาคต โดยใช้ข้อมูลจากประวัติย้อนหลัง (Historical Data).
โมเดลที่ได้สามารถช่วยในการคาดการณ์ระดับ PM2.5, PM10, และสารมลพิษอื่น ๆ เพื่อให้สามารถแจ้งเตือนล่วงหน้าหรือวางแผนเพื่อรับมือกับภาวะมลพิษ
ตัวอย่างเทคนิคที่สามารถนำมาใช้ เช่น Time Series Forecasting ด้วยเครื่องมืออย่าง ARIMA, Prophet, หรือ LSTM (Long Short-Term Memory)

4. สร้างระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติเมื่อ AQI เกินเกณฑ์

พัฒนาระบบ Alert System เพื่อแจ้งเตือนเมื่อค่า AQI หรือ ระดับมลพิษ เกินเกณฑ์ที่กำหนด
ระบบสามารถใช้ Kafka Consumer ที่รับข้อมูล Real-Time เพื่อเช็คว่า AQI เกินเกณฑ์ที่ตั้งไว้หรือไม่ และแจ้งเตือนผ่าน Email, SMS, หรือ Push Notification (ผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น Twilio, Firebase Cloud Messaging, หรือ Telegram Bot)
การแจ้งเตือนนี้สามารถช่วยในการรับมือกับปัญหามลพิษและเตือนประชาชนให้หลีกเลี่ยงพื้นที่ที่มีมลพิษสูง

📈 ตัวอย่าง Dashboard

ตัวอย่างการสร้าง Dashboard ที่แสดงข้อมูลคุณภาพอากาศและการทำนาย AQI ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลจาก ClickHouse และ AI สนับสนุน Data-driven decision: https://analytics.softwarecraft.tech/public/dashboard/0107425a-50aa-4fd6-8d78-d29f4c9d76ae

ตัวอย่าง Data-Driven Decision Platform

MLOps Pipeline + Model Management API + BI Integration + Lakehouse Architecture ขนาดย่อม ที่พัฒนาบนพื้นฐานของโปรเจคนี้ ประกอบด้วย

1 Data and Prediction Pipeline: มีการทำงานแบบ Async Pipeline (Ingestion และ Prediction) ที่มีการจัดการวงจรชีวิตโมเดล AI ตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการใช้งานจริง โดยรองรับการรวบรวม จัดเตรียมข้อมูล และการใช้โมเดล MindsDB ในการวิเคราะห์และทำนายแนวโน้ม

2 Model Registry & Serving: ระบบมี API ครบชุดสำหรับการจัดการและให้บริการโมเดล ซึ่งประกอบด้วย:

การลงทะเบียน (Register): ลงทะเบียน Metadata ของโมเดล (ทั้ง MindsDB และ Custom Models) ลงใน CKAN Registry
การให้บริการ (Unified Predict): มี Endpoint เดียว (/v1/model/predict) สำหรับให้บริการทำนายผล โดยระบบจะ Dispatch การเรียกใช้งานไปยัง MindsDB หรือ Custom Model โดยอัตโนมัติ
การควบคุม (Governance): มีการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (RBAC) และ Endpoint สำหรับตรวจสอบ สถานะสุขภาพ และ Metadata ของโมเดลใน Production ได้อย่างละเอียด

3 รองรับการเชื่อมต่อกับ BI Tools (เช่น Metabase) เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถวิเคราะห์สถานการณ์ในอดีตและปัจจุบันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย BI Tools สมัยใหม่รองรับทั้ง Descriptive Analytics และ Predictive Analytics ผ่านการใช้ AI และ Machine Learning

4 ระบบใช้แนวคิด Lakehouse Architecture ซึ่งรวมข้อดีของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าด้วยกัน มีขีดความสามารถด้านความเร็ว ความหลากหลาย และการรองรับ AI/ML สูง

ตัวอย่างระบบ (Backend) https://data-decision-ops.softwarecraft.tech/docs

ระบบนี้เป็นตัวอย่าง Backbone ที่สามารถรองรับการพัฒนา Frontend Dashboard และ Mobile Application ที่ต้องการข้อมูลและผลการทำนายที่รวดเร็วและน่าเชื่อถือได้ในอนาคต

📜 License

โปรเจคนี้แจกจ่ายภายใต้ MIT License