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

🚀 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)

ระบบรองรับมาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) เพื่อให้ LLM Agents สามารถใช้ API ของเราเป็น "เครื่องมือ" ในการปฏิบัติงานได้:

LLM Service: ให้บริการ "เครื่องมือ" (Tools) และ "การค้นหาข้อมูล" (Discovery) แก่ Large Language Models (LLM)
Security: ใช้การรักษาความปลอดภัยด้วย API Key เฉพาะ (X-API-Key) สำหรับ MCP Endpoints เท่านั้น เพื่อแยกการควบคุมสิทธิ์ออกจาก JWT สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป

🔗 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