139 lines
13 KiB
Markdown
139 lines
13 KiB
Markdown
# Thailand Air Quality ETL & Streaming Pipeline
|
|
|
|
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)
|
|
|
|
```plaintext
|
|
[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
|
|
|
|
---
|
|
|
|
# 🚀 ตัวอย่างการต่อยอดเป็น Data-Driven Decision Platform (DDDP)
|
|
|
|
แพลตฟอร์มการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (DDDP) ถูกออกแบบมาเพื่อบูรณาการ **MLOps, Data Management, และ Business Intelligence (BI)** เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างระบบข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่รวดเร็วและน่าเชื่อถือ
|
|
|
|
## โครงสร้างหลักและขีดความสามารถ (Core Architecture)
|
|
|
|
DDDP รวมสถาปัตยกรรมหลักเข้าไว้ด้วยกันเพื่อการจัดการข้อมูลแบบครบวงจร:
|
|
|
|
### 1. Lakehouse Architecture ขับเคลื่อนด้วย AI/ML
|
|
ระบบใช้แนวคิด **Lakehouse** (รวม Data Lake และ Data Warehouse) เพื่อให้ได้ขีดความสามารถด้าน **ความเร็ว** (Velocity), **ความหลากหลาย** (Variety) และรองรับการประมวลผลสำหรับงาน **AI/ML ระดับสูง**
|
|
|
|
### 2. Data & Prediction Pipeline (MLOps)
|
|
เป็นระบบอัตโนมัติที่จัดการวงจรชีวิตโมเดล AI ตั้งแต่ต้นจนจบ:
|
|
* **Async Pipeline:** รองรับการทำงานแบบไม่ประสานเวลา (Async) สำหรับการนำเข้าข้อมูล (Ingestion) และการประมวลผลเพื่อทำนาย (Prediction)
|
|
* **MindsDB Integration:** ใช้ MindsDB สำหรับการวิเคราะห์และทำนายแนวโน้มเชิงสถิติ
|
|
|
|
### 3. Model Registry & Serving (Unified API)
|
|
ให้บริการ API ที่ได้มาตรฐานสำหรับการจัดการและการเรียกใช้โมเดลทำนาย:
|
|
* **การลงทะเบียน (Register):** Metadata ของโมเดล (MindsDB & Custom Models) จะถูกลงทะเบียนใน **CKAN Registry**
|
|
* **การให้บริการ (Unified Predict):** มี Endpoint เดียว (`/v1/model/predict`) สำหรับให้บริการทำนายผล โดยระบบจะ Dispatch การเรียกใช้งานไปยังโมเดลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
|
|
* **Governance (RBAC):** มีการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (Role-Based Access Control) และตรวจสอบสถานะของโมเดลใน Production
|
|
|
|
### 4. BI & Analytics
|
|
แพลตฟอร์มพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในหลากหลายมิติ:
|
|
* **BI Tool Integration:** รองรับการเชื่อมต่อกับเครื่องมือ **BI Tools** (เช่น Metabase) เพื่อการวิเคราะห์สถานการณ์ในอดีตและปัจจุบัน
|
|
* **Analytics Support:** รองรับทั้ง **Descriptive Analytics** (ข้อมูลในอดีต) และ **Predictive Analytics** (ข้อมูลทำนาย)
|
|
|
|
### 5. การเชื่อมต่อกับ AI Agents (Model Context Protocol - MCP)
|
|
|
|
ระบบนี้รองรับมาตรฐาน **Model Context Protocol (MCP)** ในรูปแบบ REST-based MCP Tools เพื่อให้ LLM Agents สามารถเชื่อมต่อและเรียกใช้งาน API ของระบบในฐานะ “เครื่องมือ (Tools)” ได้โดยตรง:
|
|
* **LLM Service:** ให้บริการ **"Tool Invocation Endpoints** และ **"การค้นหาข้อมูล" (Discovery)** แก่ Large Language Models (LLM) เพื่อเข้าถึงข้อมูลคุณภาพอากาศและฟังก์ชันต่าง ๆ อย่างมีโครงสร้าง
|
|
* **Security:** ใช้การรักษาความปลอดภัยด้วย **API Key เฉพาะ** (`X-API-Key`) สำหรับ MCP Endpoints โดยแยกการตรวจสอบสิทธิ์ออกจาก JWT Authentication ของผู้ใช้งานทั่วไป เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและควบคุมสิทธิ์เฉพาะของ LLM Tools
|
|
|
|
### 🔗 ตัวอย่างการนำไปใช้งาน
|
|
|
|
| Component | URL (ตัวอย่าง) | รายละเอียด |
|
|
| :--- | :--- | :--- |
|
|
| **Backend API (Swagger)** | `https://data-decision-ops.softwarecraft.tech/docs` | เอกสาร API หลัก รวมถึง Tools สำหรับ MCP |
|
|
| **Frontend Console** | `https://ddo-console.softwarecraft.tech/login` | ตัวอย่าง Dashboard สำหรับการควบคุมและแสดงผล |
|
|
|
|
หมายเหตุ
|
|
|
|
1 ระบบตัวอย่างนี้จะทำการปรับปรุงข้อมูลในตัวอย่าง Dashboard ด้านบนอีกทีนึง
|
|
|
|
2 ตัวอย่าง User Account
|
|
- viewer1@dddp.com
|
|
- viewer123-#
|
|
|
|
3 สำหรับการทดสอบการเชื่อมต่อ LLM (เช่น การใช้ cURL หรือ ChatGPT Plugins/Tools):
|
|
- Protocol=Model Context Protocol (MCP)
|
|
- Header Key=X-API-Key
|
|
- Example Value=[LLM_AGENT_SECRET_API_KEY]
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📜 License
|
|
|
|
โปรเจคนี้แจกจ่ายภายใต้ **MIT License**
|
|
|