ถอดรหัสคำศัพท์ทางเทคนิคสำหรับผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช้เทคโนโลยี

ด้วยการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและการพลิกโฉมอุตสาหกรรมทั่วโลก ผู้ก่อตั้งที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคจึงต้องสำรวจกลุ่มคำศัพท์ทางเทคโนโลยีเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาซอฟต์แวร์และอุตสาหกรรมเทคโนโลยี คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้มีจุดประสงค์เพื่อชี้แจงข้อกำหนดเหล่านี้และให้ความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวคิดที่สำคัญที่สุดในสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยี จะช่วยให้เข้าใจศัพท์แสงทางเทคนิคได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และช่วยให้มั่นใจว่าคุณสามารถตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีของธุรกิจคุณ

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์

การพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หมายถึงกระบวนการสร้าง ออกแบบ ทดสอบ ปรับใช้ และบำรุงรักษาแอปพลิเคชันที่ใช้สำหรับงานเฉพาะ สามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับแพลตฟอร์มต่างๆ ได้ เช่น เดสก์ท็อป เว็บ และอุปกรณ์พกพา การพัฒนาซอฟต์แวร์มักเกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ การวิเคราะห์ความต้องการ การออกแบบ การเขียนโปรแกรม การทดสอบ และการปรับใช้ มีวิธีการหลายอย่างในการจัดการกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น Waterfall, Agile และ DevOps

ภาษาโปรแกรม มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาซอฟต์แวร์ เป็นพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาในการสร้างแอปพลิเคชัน ภาษาโปรแกรมยอดนิยม ได้แก่ Java, Python , JavaScript, C++ และ C# ภาษาที่แตกต่างกันมักจะเหมาะกับงานและเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน

กรอบงาน คือคอลเลกชันของไลบรารีโค้ดและเครื่องมือที่ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นโดยการจัดเตรียมส่วนประกอบที่ใช้ซ้ำได้สำหรับภาษาโปรแกรมเฉพาะ พวกเขาลดปริมาณโค้ดที่ซ้ำซ้อนและเร่งกระบวนการพัฒนา เฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Angular, React, Django และ Ruby on Rails

ฐานข้อมูล จัดเก็บ จัดการ และจัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดในแอปพลิเคชัน มักจัดอยู่ในประเภทฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ซึ่งจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างโดยใช้ตาราง และฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งใช้โครงสร้างการจัดระเบียบข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น คู่คีย์-ค่า เอกสาร หรือกราฟ ตัวอย่างของฐานข้อมูลยอดนิยม ได้แก่ MySQL, PostgreSQL , MongoDB และ Redis

แพลตฟอร์ม No-Code และโค้ดต่ำ

แพลตฟอร์ม แบบไม่มีโค้ดและแบบโค้ดต่ำ เป็นทางเลือกใหม่สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม โดยมีอินเทอร์เฟซแบบภาพและเทมเพลตที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว มีลักษณะเฉพาะด้วยอินเทอร์เฟ ซแบบลากแล้ว ปล่อย การสร้างโค้ดในตัว และไลบรารีที่เข้าถึงได้ ซึ่งช่วยให้สร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว ลดการพึ่งพานักพัฒนา ลดต้นทุน และหนี้ทางเทคนิคน้อยที่สุด

แพลตฟอร์ม No-code ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมาก่อน ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์โดยใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาภาพ แพลตฟอร์มจัดการรหัสพื้นฐานโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม no-code ได้แก่ AppMaster , Bubble และ Adalo

ตัวอย่างที่ดีของแพลตฟอร์ม แบบไม่ใช้โค้ด คือ AppMaster.io ซึ่งเป็นเครื่องมือแบบ no-code อันทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือโดยไม่ต้องมีข้อกำหนดในการเขียนโค้ด AppMaster มีความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยมและคุณสมบัติที่หลากหลายโดยใช้ Visual BP Designers และโมดูล UI drag-and-drop ด้วยเหตุนี้ แพลตฟอร์มจึงปรับปรุงกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน ทำให้เข้าถึงได้มากขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ใช้ทุกคน

แพลตฟอร์ม Low-code เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมมาบ้าง โดยสร้างความสมดุลระหว่างความง่ายของ no-code กับความยืดหยุ่นในการปรับแต่งโค้ดเมื่อจำเป็น แพลตฟอร์มเหล่านี้มีอินเทอร์เฟซแบบภาพ แต่ยังอนุญาตให้มีการรวมรหัสแบบกำหนดเองเพื่อปรับแต่งแอปพลิเคชันให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะ ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม low-code ได้แก่ OutSystems, Mendix และ Microsoft Power Apps

การเลือกระหว่างแพลตฟอร์ม no-code และ low-code ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโปรเจ็กต์ พื้นฐานทางเทคนิค ข้อจำกัดด้านงบประมาณ และระดับการปรับแต่งที่ต้องการ ตัวเลือกทั้งสองช่วยปรับปรุงกระบวนการพัฒนา ลดต้นทุน และนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น

SaaS, PaaS และ IaaS

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง Software as a Service (SaaS) , Platform as a Service (PaaS) และ Infrastructure as a Service (IaaS) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ก่อตั้งที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค เนื่องจากแนวคิดเหล่านี้เป็นแกนหลักของโซลูชันซอฟต์แวร์สมัยใหม่จำนวนมาก

ซอฟต์แวร์เป็นบริการ (SaaS)

SaaS หมายถึงรูปแบบการให้สิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์และการส่งมอบซึ่งแอปพลิเคชันมีให้ทางอินเทอร์เน็ต แทนที่จะติดตั้งบนคอมพิวเตอร์แต่ละเครื่อง ผู้ให้บริการ SaaS จัดการโครงสร้างพื้นฐาน การบำรุงรักษา และการอัปเดตซอฟต์แวร์ ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงและใช้ซอฟต์แวร์ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการติดตั้งและการจัดการฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม SaaS ได้แก่ Salesforce สำหรับการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า, Google Workspace เป็นชุดเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ และ Slack สำหรับการทำงานร่วมกันเป็นทีม

แพลตฟอร์มเป็นบริการ (PaaS)

PaaS เป็นสภาพแวดล้อมบนคลาวด์ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง ปรับใช้ และจัดการแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ มีเครื่องมือและบริการเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาและขจัดงานที่ใช้เวลานานในการเตรียมและจัดการเซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล และระบบเครือข่าย สิ่งนี้ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การเขียนโค้ดและการออกแบบคุณสมบัติโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน PaaS ได้รับความนิยมเป็นพิเศษในหมู่สตาร์ทอัพและธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลาง (SMB) ที่มีทรัพยากรจำกัดสำหรับทีมไอทีภายในบริษัท ตัวอย่างของ PaaS คือ AppMaster ซึ่งเป็น แพลตฟอร์ม no-code ที่ช่วยให้ลูกค้าสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือได้โดยไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม

โครงสร้างพื้นฐานเป็นบริการ (IaaS)

IaaS ให้บริการทรัพยากรคอมพิวเตอร์เสมือน เช่น พื้นที่เก็บข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ และส่วนประกอบเครือข่ายผ่านอินเทอร์เน็ต โมเดลนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มหรือลดขนาดทรัพยากรได้ตามความต้องการ โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์จริง IaaS มอบความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้นและความคุ้มค่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสตาร์ทอัพและ SMB ที่ต้องการความสามารถในการปรับตัวอย่างรวดเร็วกับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ ตัวอย่างของผู้ให้บริการ IaaS ได้แก่ Amazon Web Services (AWS) , Microsoft Azure และ Google Cloud Platform

ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) เป็นสามแนวคิดที่สัมพันธ์กันซึ่งกำลังเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและวิธีการออกแบบและสร้างแอปพลิเคชัน

ปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ)

AI หมายถึงการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การรับรู้ภาพ การรู้จำเสียง การตัดสินใจ และความเข้าใจภาษาธรรมชาติ AI สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท:

1. AI แคบลง : ระบบเฉพาะที่เก่งในงานเฉพาะอย่าง เช่น การเล่นหมากรุกหรือการวินิจฉัยโรค แต่ขาดความสามารถในการสรุปทั่วทั้งโดเมน
2. AI ทั่วไป : ระบบสมมุติที่มีความสามารถในการทำงานทางปัญญาใดๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ในหลากหลายโดเมน

การเรียนรู้ของเครื่อง (มล.)

ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและอัลกอริทึมเพื่อสอนเครื่องจักรให้เรียนรู้จากข้อมูล แบบจำลอง ML สามารถจดจำรูปแบบ คาดการณ์ และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติผ่านการเปิดรับข้อมูลและการฝึกอบรมที่มากขึ้น โดยพื้นฐานแล้ว ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานต่างๆ ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนเพื่อทำงานเหล่านั้น แมชชีนเลิร์นนิงมีหลายประเภท เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (ซึ่งโมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับ) การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล (การค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ) และการเรียนรู้แบบเสริมแรง (การเรียนรู้การกระทำที่เหมาะสมที่สุดจากการลองผิดลองถูก)

การเรียนรู้เชิงลึก (DL)

DL เป็นฟิลด์ย่อยของ ML ที่มุ่งเน้นไปที่โครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก เครือข่ายเหล่านี้ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์และสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนมาก ทำให้การเรียนรู้เชิงลึกเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ การเรียนรู้เชิงลึกต้องการข้อมูลการฝึกอบรมและพลังการคำนวณจำนวนมหาศาล แต่ความก้าวหน้าทำให้เกิดแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากมายและการปฏิวัติความสามารถด้าน AI

API และไมโครเซอร์วิส

ผู้ก่อตั้งที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคควรตระหนักถึงแนวคิดของ Application Programming Interfaces (API) และไมโครเซอร์วิส เนื่องจากทั้งคู่มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่และการรวมแพลตฟอร์มเทคโนโลยีต่างๆ

Application Programming Interfaces (API)

API คือชุดของกฎและโปรโตคอลที่ช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ต่างๆ สามารถสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลได้ API ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างระบบ ส่วนประกอบของซอฟต์แวร์ และบริการ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงและโต้ตอบกับข้อมูลภายนอกและฟังก์ชันต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้น API ส่งเสริมการใช้รหัสซ้ำ รับรองความเป็นอิสระของแพลตฟอร์ม และเพิ่มความคล่องตัวในกระบวนการรวมระบบซอฟต์แวร์และบริการต่างๆ

ไมโครเซอร์วิส

Microservices คือรูปแบบทางสถาปัตยกรรมที่ระบบซอฟต์แวร์ถูกแบ่งออกเป็นส่วนประกอบขนาดเล็กหลายส่วน ประกอบอย่างหลวมๆ และปรับใช้ได้อย่างอิสระ ไมโครเซอร์วิสแต่ละรายการมีหน้าที่รับผิดชอบฟังก์ชันหรือโดเมนเฉพาะภายในแอปพลิเคชัน ทำงานโดยอิสระ และสื่อสารกับผู้อื่นผ่านอินเทอร์เฟซที่กำหนดไว้อย่างดี แนวทางนี้มีข้อดีหลายประการเหนือสถาปัตยกรรมแบบเสาหิน ได้แก่:

• เพิ่มความยืดหยุ่น เนื่องจากไมโครเซอร์วิสแต่ละรายการสามารถพัฒนา ปรับใช้ และปรับขนาดได้อย่างอิสระ
• การบำรุงรักษาและการแก้ไขปัญหาที่ง่ายขึ้น เนื่องจากปัญหามักแยกเฉพาะส่วนประกอบเฉพาะ
• ปรับปรุงความยืดหยุ่น เนื่องจากความล้มเหลวของไมโครเซอร์วิสเพียงตัวเดียวไม่จำเป็นต้องทำให้ระบบทั้งหมดพัง
• รอบการพัฒนาและการปรับใช้ที่รวดเร็วขึ้น เนื่องจากทีมขนาดเล็กสามารถมุ่งเน้นไปที่ไมโครเซอร์วิสเฉพาะได้ แม้ว่าไมโครเซอร์วิสสามารถให้ประโยชน์ที่สำคัญได้ แต่ก็อาจก่อให้เกิดความซับซ้อนในแง่ของการประสานงาน การจัดการ และการตรวจสอบ

อย่างไรก็ตาม การทำความเข้าใจแนวคิดของ API และไมโครเซอร์วิสเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ก่อตั้งที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคที่ต้องการนำทางในอุตสาหกรรมการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาให้ประสบความสำเร็จ

Agile และ DevOps

ในโลกปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลอย่างรวดเร็ว ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องปรับตัวอย่างรวดเร็วและนำเสนอโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาหันมาใช้วิธีการพัฒนาอย่างเช่น Agile และ DevOps ซึ่งเน้นการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ความยืดหยุ่น และการทำงานร่วมกันระหว่างทีมพัฒนาและทีมปฏิบัติการ

วิธีการเปรียว

Agile คือแนวทางการจัดการโครงการและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่น การทำงานร่วมกัน และความพึงพอใจของลูกค้า กลายเป็นทางเลือกแทนวิธีการน้ำตกแบบดั้งเดิม ซึ่งจำเป็นต้องมีการวางแผนอย่างครอบคลุมและการปฏิบัติตามขั้นตอนโครงการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างเข้มงวด เป้าหมายหลักของ Agile คือการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไปและทำซ้ำๆ โดยมุ่งเน้นที่การนำเสนอฟีเจอร์การทำงานบ่อยๆ และปรับแผนโครงการตามความคิดเห็นของลูกค้าและข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง

หลักการสำคัญของวิธีการ Agile ได้แก่ :

• เน้นการทำงานร่วมกันของลูกค้ามากกว่าการเจรจาสัญญา
• ให้ความสำคัญกับโซลูชันการทำงานมากกว่าเอกสารที่ครอบคลุม
• ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงแทนที่จะทำตามแผนตายตัว
• ทำซ้ำบ่อยครั้งและประเมินความคืบหน้าผ่านคุณสมบัติการทำงาน

มีเฟรมเวิร์กและวิธีการแบบ Agile มากมาย เช่น Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) และอื่นๆ อาจมีความแตกต่างในการนำไปใช้งาน แต่ทั้งหมดปฏิบัติตามหลักการชี้นำเดียวกันซึ่งจัดทำโดย Agile Manifesto

DevOps

DevOps คือชุดของแนวทางปฏิบัติและการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งเชื่อมช่องว่างระหว่างการพัฒนา (Dev) และการดำเนินงานด้านไอที (Ops) เป้าหมายหลักของ DevOps คือการสร้างสภาพแวดล้อมที่ทีมสามารถเผยแพร่คุณลักษณะใหม่ การแก้ไข และการอัปเดตได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ โดยปรับปรุงการสื่อสาร การทำงานร่วมกัน และการผสานรวมระหว่างทีมพัฒนาและทีมปฏิบัติการ

ประโยชน์ที่สำคัญบางประการของ DevOps ได้แก่:

• รอบการพัฒนาที่เร็วขึ้นและเวลาในการออกสู่ตลาดที่สั้นลง
• ปรับปรุงการทำงานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างทีม
• ระบบอัตโนมัติที่มากขึ้นสำหรับงานประจำ เช่น การทดสอบและการปรับใช้
• ปรับตัวได้ดีขึ้นกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงและความต้องการของลูกค้า
• เพิ่มความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์

DevOps เกี่ยวข้องกับเครื่องมือ แนวทางปฏิบัติ และปรัชญาต่างๆ เช่น การผสานรวมอย่างต่อเนื่อง การส่งมอบอย่างต่อเนื่อง โครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด และการตรวจสอบและการบันทึก ส่วนประกอบเหล่านี้ช่วยปรับปรุงวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDLC) ให้คล่องตัว อำนวยความสะดวกในการเผยแพร่แอปพลิเคชันที่เสถียรและรวดเร็ว

ทั้ง Agile และ DevOps มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ในขณะที่ Agile มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ยืดหยุ่น และทำซ้ำๆ DevOps เน้นการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นระหว่างทีมพัฒนาและทีมปฏิบัติการเพื่อลดวงจรการพัฒนาและปรับปรุงประสิทธิภาพ Agile และ DevOps ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำเสนอโซลูชันคุณภาพสูงที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

คลาวด์คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้ง

เนื่องจากความต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจต่างๆ จึงมองหาโซลูชันที่ปรับขนาดได้ คุ้มค่า และเชื่อถือได้มากขึ้นเรื่อยๆ สองเทคโนโลยีหลักที่เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการนี้คือ การประมวลผลแบบคลาวด์ และการประมวลผลแบบเอดจ์ ซึ่งแต่ละอย่างรองรับแง่มุมต่างๆ ของขอบเขตการประมวลผลสมัยใหม่

คลาวด์คอมพิวติ้ง

การประมวลผลแบบคลาวด์หมายถึงการส่งมอบทรัพยากรการประมวลผล เช่น ที่เก็บข้อมูล พลังการประมวลผล ฐานข้อมูล เครือข่าย และอื่นๆ ทางอินเทอร์เน็ต ทรัพยากรเหล่านี้มีให้ตามความต้องการ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับขนาดการใช้งานตามความต้องการโดยไม่จำเป็นต้องบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์หรือศูนย์ข้อมูล คลาวด์คอมพิวติ้งให้ประโยชน์หลายประการ รวมถึงการประหยัดต้นทุน ความสามารถในการปรับขนาด ความน่าเชื่อถือ และการเข้าถึงเทคโนโลยีและเครื่องมือขั้นสูงที่ง่ายดาย

เอดจ์คอมพิวติ้ง

Edge Computing เป็นรูปแบบการคำนวณที่ประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากกว่าที่จะพึ่งพาศูนย์ข้อมูลส่วนกลางเพียงอย่างเดียว เมื่อทำเช่นนั้น Edge Computing สามารถลดเวลาแฝง ลดการใช้แบนด์วิธ และปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันตามเวลาจริง อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) และระบบที่ไวต่อความหน่วงอื่นๆ ซึ่งการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และเวลาแฝงต่ำมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพสูงสุด

ประโยชน์ที่สำคัญบางประการของ Edge Computing ได้แก่:

• ลดเวลาแฝงและปรับปรุงเวลาตอบสนองสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
• ลดความแออัดของเครือข่ายและการใช้แบนด์วิธโดยการประมวลผลข้อมูลในเครื่อง
• เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผ่านการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลในเครื่อง
• ความน่าเชื่อถือและความซ้ำซ้อนที่ดีขึ้นผ่านทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจาย

แม้ว่าคลาวด์คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้งอาจดูเหมือนเป็นเทคโนโลยีที่แข่งขันกัน แต่จริงๆ แล้วพวกมันสามารถเสริมซึ่งกันและกันได้ในหลายกรณีการใช้งาน บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากทั้งสองแนวทางได้ โดยใช้การประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับงานที่ต้องการพลังการประมวลผลและความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่กว้างขวาง และการประมวลผลแบบเอดจ์สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันที่ไวต่อความหน่วง

ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เนื่องจากปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยธุรกิจ บุคคล และอุปกรณ์ต่างๆ เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นประวัติการณ์ การดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลนี้จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับความสำเร็จขององค์กร ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสองสาขาที่เกี่ยวข้องซึ่งมุ่งเน้นไปที่การจัดการกับความท้าทายนี้โดยการเปลี่ยนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้กลายเป็นข่าวกรองที่นำไปปฏิบัติได้

ข้อมูลใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หลากหลาย และซับซ้อนที่ท้าทายในการประมวลผล จัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงภาพโดยใช้เครื่องมือและวิธีการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิม ชุดข้อมูลเหล่านี้มีตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ฐานข้อมูลธุรกรรมและสเปรดชีต ไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โดยทั่วไปแล้ว Big data จะแสดงลักษณะของ V สามตัว ได้แก่ Volume (ขนาดของข้อมูล), Velocity (ความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น) และ Variety (ข้อมูลประเภทต่างๆ)

ประโยชน์ที่สำคัญบางประการของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่ :

• ปรับปรุงการตัดสินใจ ผ่านข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์
• เพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
• ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า ผ่านการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย
• เร่งการค้นพบและนวัตกรรม ในอุตสาหกรรมต่างๆ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่ผสมผสานสถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ความรู้ด้านโดเมน และสาขาวิชาอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและความรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้การผสมผสานระหว่างเทคนิคการวิเคราะห์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมเพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ช่วยให้องค์กรทำการตัดสินใจด้วยข้อมูลที่ดีขึ้น คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต และค้นพบโอกาสที่ไม่รู้จักมาก่อน

เทคนิคสำคัญบางประการที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ :

• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และการจดจำรูปแบบ
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สำหรับการวิเคราะห์ข้อความและการตรวจจับความรู้สึก
• การวิเคราะห์กราฟสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และเครือข่าย
• การวิเคราะห์อนุกรมเวลาสำหรับการคาดการณ์แนวโน้มและการตรวจจับความผิดปกติ
• เทคนิคการแสดงข้อมูลเพื่อนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนในรูปแบบที่เข้าใจได้

โดยสรุป ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ข้อมูลขององค์กรสมัยใหม่ ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลขนาดใหญ่และใช้เทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง ธุรกิจจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ปรับปรุงการตัดสินใจ และขับเคลื่อนนวัตกรรม สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มมูลค่าของสินทรัพย์ข้อมูลให้สูงสุดเท่านั้น แต่ยังมอบข้อได้เปรียบในการแข่งขันในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ

Internet of Things และเมืองอัจฉริยะ

Internet of Things (IoT) เป็นเครือข่ายของวัตถุทางกายภาพหรือ "สิ่งของ" ที่ฝังเซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ และเทคโนโลยีอื่นๆ เพื่อสื่อสารและแลกเปลี่ยนข้อมูลกับอุปกรณ์และระบบอื่นๆ ผ่านอินเทอร์เน็ต อุปกรณ์ IoT มีตั้งแต่ของใช้ในครัวเรือนประจำวัน เช่น เทอร์โมสแตทและเครื่องใช้ไฟฟ้าอัจฉริยะ ไปจนถึงเครื่องจักรอุตสาหกรรมและยานพาหนะ เป้าหมายหลักของ IoT คือการสร้างโลกที่เชื่อมโยงถึงกันมากขึ้น และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของกระบวนการ ระบบ และบริการ

เมืองอัจฉริยะใช้เทคโนโลยี IoT เพื่อรวบรวมข้อมูลและรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของเมือง ทำให้เมืองมีประสิทธิภาพมากขึ้น ยั่งยืน และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งนี้ทำได้โดยการฝังเซ็นเซอร์และเทคโนโลยีการสื่อสารไว้ในแง่มุมต่างๆ ของสภาพแวดล้อมของเมือง รวมถึงการขนส่ง สาธารณูปโภค บริการสาธารณะ และแม้แต่ชีวิตประจำวันของพลเมือง อุปกรณ์เหล่านี้รวบรวมและส่งข้อมูลไปยังระบบส่วนกลาง ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูล ทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล และส่งคำสั่งกลับไปยังอุปกรณ์ ทำให้ระบบและกระบวนการโดยรวมของเมืองมีประสิทธิภาพมากขึ้นและตอบสนองต่อความต้องการของผู้อยู่อาศัย

ตัวอย่างการใช้งาน IoT ในเมืองอัจฉริยะ ได้แก่:

• ระบบขนส่งอัจฉริยะที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจราจรและลดความแออัด
• กริดพลังงานอัจฉริยะที่กระจายและจัดการไฟฟ้าได้อย่างมีประสิทธิภาพตามความต้องการตามเวลาจริง
• โซลูชันการจัดการของเสียที่ปรับเส้นทางการเก็บ ตารางเวลา และต้นทุนให้เหมาะสม
• ระบบอาคารอัจฉริยะที่ตรวจสอบและปรับสภาพแวดล้อมเพื่อการใช้พลังงานอย่างเหมาะสมและความสะดวกสบายของผู้อยู่อาศัย
• ระบบความปลอดภัยสาธารณะที่ใช้เทคโนโลยีการเฝ้าระวังและการตรวจจับขั้นสูงเพื่อเพิ่มความปลอดภัยทั่วทั้งเมือง

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี IoT ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการจัดการข้อมูลเป็นข้อกังวลหลักที่ต้องได้รับการแก้ไข เนื่องจากจำนวนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนของการปรับใช้ การผสานรวม และการจัดการระบบ IoT อาจทำให้งบประมาณและทรัพยากรของเมืองตึงเครียด แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่เทคโนโลยี IoT จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะและเปลี่ยนแปลงชีวิตในเมืองอย่างที่เราทราบกันดี

ความจริงเสริม ความจริงเสมือน และความเป็นจริงผสม

Augmented Reality (AR) , Virtual Reality (VR) และ Mixed Reality (MR) เป็นสามเทคโนโลยีที่ใกล้เคียงแต่แตกต่างกัน ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่เรารับรู้และโต้ตอบกับข้อมูลดิจิทัลและโลกทางกายภาพ พวกเขามีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงเกม การศึกษา การดูแลสุขภาพ และการค้าปลีก ด้วยการมอบประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและมีส่วนร่วม

Augmented Reality (AR) ซ้อนเนื้อหาดิจิทัล เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือโมเดล 3 มิติ เข้ากับมุมมองของผู้ใช้ในโลกแห่งความจริง ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือชุดหูฟังเฉพาะสำหรับ AR เช่น Microsoft HoloLens แอปพลิเคชัน AR สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น คำแนะนำในการนำทางบนแผนที่หรือรายละเอียดผลิตภัณฑ์ในร้านค้าปลีก และเปิดใช้งานประสบการณ์แบบโต้ตอบได้มากขึ้น เช่น การเล่นเกมหรือการแสดงภาพการออกแบบ

Virtual Reality (VR) ทำให้ผู้ใช้ดำดิ่งสู่สภาพแวดล้อมดิจิทัลเต็มรูปแบบ ตัดการเชื่อมต่อกับโลกทางกายภาพ ชุดหูฟัง VR เช่น Oculus Rift หรือ HTC Vive ใช้เซ็นเซอร์และการติดตามตำแหน่งเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ ให้ความรู้สึกถึงการมีอยู่จริงและช่วยให้เกิดการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติภายในพื้นที่เสมือน VR สามารถใช้สำหรับการจำลองการฝึกอบรม ทัวร์เสมือนจริง ความบันเทิง และการโต้ตอบทางสังคม

ความเป็นจริงผสม (MR) ผสมผสานสิ่งที่ดีที่สุดของทั้ง AR และ VR เพื่อสร้างประสบการณ์แบบผสมผสานที่เนื้อหาดิจิทัลและโลกแห่งความจริงมีปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน อุปกรณ์ MR เช่น Magic Leap One ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูและจัดการเนื้อหาโฮโลกราฟิกในสภาพแวดล้อมทางกายภาพของพวกเขา ซึ่งเปิดโอกาสให้มีการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ MR สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การทำงานร่วมกันทางไกล การฝึกอบรมทางการแพทย์ และการออกแบบผลิตภัณฑ์

เนื่องจากเทคโนโลยี AR, VR และ MR พัฒนาอย่างต่อเนื่องและเข้าถึงได้มากขึ้น จึงมีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและโลกรอบตัวเรา นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม no-code เช่น AppMaster อาจอำนวยความสะดวกและเร่งรัดการพัฒนาแอปพลิเคชัน AR, VR และ MR ทำให้ทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้ปลายทางเข้าถึงประสบการณ์ที่สมจริงเหล่านี้ได้มากขึ้น

Blockchain และ Cryptocurrency

Blockchain เป็นบัญชีแยกประเภทดิจิทัลแบบกระจายอำนาจ โปร่งใส และป้องกันการงัดแงะซึ่งใช้ในการบันทึกธุรกรรม ประกอบด้วยรายการบล็อคข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งแต่ละบล็อคประกอบด้วยชุดของธุรกรรม บล็อกเหล่านี้เชื่อมโยงโดยใช้การเข้ารหัส เพื่อให้มั่นใจว่าทุกการเพิ่มหรือแก้ไขใหม่ในบัญชีแยกประเภทต้องมีฉันทามติระหว่างผู้เข้าร่วมเครือข่าย สิ่งนี้ทำให้บล็อกเชนมีความปลอดภัยสูงและทนทานต่อการฉ้อโกงและการโจมตีทางไซเบอร์

กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับเทคโนโลยีบล็อกเชน ได้แก่:

• การจัดการห่วงโซ่อุปทานเพื่อปรับปรุงความโปร่งใส ตรวจสอบย้อนกลับ และประสิทธิภาพ
• สัญญาอัจฉริยะที่บังคับใช้ ตรวจสอบ และอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• ระบบการลงคะแนนที่รับประกันกระบวนการลงคะแนนที่ปลอดภัย โปร่งใส และป้องกันการแทรกแซง
• ระบบการจัดการข้อมูลประจำตัวสำหรับการพิสูจน์ตัวตนและการอนุญาตที่ปลอดภัยภายในแพลตฟอร์มดิจิทัล

Cryptocurrency เป็นสกุลเงินดิจิทัลหรือเสมือนที่ใช้การเข้ารหัสสำหรับธุรกรรมที่ปลอดภัยและควบคุมการสร้างหน่วยใหม่ สกุลเงินดิจิทัลที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดคือ Bitcoin ซึ่งเป็นสกุลเงินแรกที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน Cryptocurrencies ใช้การควบคุมแบบกระจายอำนาจซึ่งตรงข้ามกับสกุลเงินดิจิทัลแบบรวมศูนย์และระบบธนาคารกลาง ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกแทนระบบการเงินแบบดั้งเดิม พวกเขาพึ่งพาเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ซึ่งผู้ใช้สามารถส่งและรับเงินโดยตรงโดยไม่ต้องใช้ตัวกลางเช่นธนาคารหรือสถาบันการเงิน

แม้จะมีประโยชน์ที่เป็นไปได้ของเทคโนโลยีบล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัล แต่การนำมาใช้ยังคงถูกขัดขวางด้วยปัจจัยหลายประการ เช่น ความไม่แน่นอนของกฎระเบียบ ความสามารถในการปรับขนาดและปัญหาด้านประสิทธิภาพ ความกังวลด้านความปลอดภัย และการขาดการรับรู้และความไว้วางใจของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยีเติบโตขึ้นและอุตสาหกรรมและองค์กรต่างๆ จำนวนมากขึ้นตระหนักถึงศักยภาพของมัน จึงคาดว่าบล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัลจะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อวิธีที่เราดำเนินธุรกิจและธุรกรรมทางการเงิน

ในบริบทของแพลตฟอร์ม no-code และ low-code การรวมบล็อกเชนสามารถ เพิ่มความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ ของแอปพลิเคชันที่พัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์มดังกล่าว ตัวอย่างเช่น AppMaster อาจแนะนำคุณสมบัติที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถผสานรวมเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ากับแอปพลิเคชันของตน เปิดโลกของความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการสร้างแอปที่ปลอดภัย โปร่งใส และกระจายอำนาจ

บทสรุป

ในฐานะผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช้เทคโนโลยี การทำความเข้าใจคำศัพท์เกี่ยวกับเทคโนโลยีต่างๆ และความหมายของคำเหล่านี้อาจดูน่ากลัว อย่างไรก็ตาม การทำความคุ้นเคยกับแนวคิดเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจอย่างรอบรู้สำหรับธุรกิจของคุณ และการสื่อสารกับทีมเทคนิคของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วยการเรียนรู้และทำความเข้าใจแนวคิดที่ระบุไว้ในคู่มือนี้ คุณจะมีความพร้อมมากขึ้นในการนำทางอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่ซับซ้อน โปรดจำไว้ว่าแพลตฟอร์ม no-code และ low-code เช่น AppMaster เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยผู้ประกอบการที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคเชื่อมช่องว่างระหว่างแนวคิดและการนำไปปฏิบัติ เร่งการพัฒนาและลดต้นทุน

การเปิดรับเทคโนโลยีและเทรนด์ใหม่ๆ เช่น AI, ข้อมูลขนาดใหญ่, IoT และคลาวด์คอมพิวติ้ง สามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมและทำให้ธุรกิจของคุณแข่งขันได้มากขึ้นและมีความยืดหยุ่นในยุคดิจิทัล ในขณะที่คุณสำรวจพื้นที่เหล่านี้ คุณจำเป็นต้องติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับอุตสาหกรรมและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีความคล่องตัวในสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว

การถอดรหัสคำศัพท์ทางเทคโนโลยีและแนวคิดที่เกี่ยวข้องเป็นทักษะอันมีค่าที่สามารถช่วยให้ผู้ก่อตั้งที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถสำรวจอุตสาหกรรมได้ดีขึ้น ทำงานร่วมกับทีมของพวกเขา และตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับธุรกิจของตน การพัฒนาความเข้าใจของคุณต่อขอบเขตของเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง คุณจะเพิ่มความสามารถในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงและรับประกันความสำเร็จในระยะยาวของการลงทุนของคุณ