84 lines
6.9 KiB
Markdown
84 lines
6.9 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://metabase.softwarecraft.tech/public/dashboard/bb9e4187-f60e-46f2-ba79-5e220ebe0684
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📜 License
|
|
|
|
โปรเจคนี้แจกจ่ายภายใต้ **MIT License**
|
|
|