ในยุคที่เทคโนโลยีคลาวด์และการพัฒนาแอปพลิเคชันมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การจัดการ Infrastructure เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง และ Opentofu คือหนึ่งในเครื่องมือที่ตอบโจทย์การจัดการนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Opentofu: ยุคใหม่ของ Infrastructure as Code (IaC)
ในยุคที่เทคโนโลยีคลาวด์และการพัฒนาแอปพลิเคชันมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การจัดการ Infrastructure เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง และ Opentofu คือหนึ่งในเครื่องมือที่ตอบโจทย์การจัดการนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมและถือว่าเป็นพื้นฐานของการบริหารจัดการต้นทุน คือ การติด Tags ให้กับ Resource แต่ละตัว เพื่อจำแนกและจัดหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายของโปรเจกต์ต่างๆ ได้อย่างชัดเจน…
ใครที่ทำงานสาย Data Engineering, Machine Learning Pipeline หรือ DevOps น่าจะเคยรู้จักและลองใช้งาน Apache Airflow กันมาบ้างแล้ว
หลายๆองค์กรที่ทำงานแบบ Agile หรือ Scrum มักจะคุ้นชินกับ Jira เครื่องมือที่ใช้จัดการ และ Track การทำงานของทีม แต่รู้ไหมว่าเรายังนำ Jira มา Automate ช่วยลดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ เพียงใช้ Jira API ร่วมกับ Webhook นั่นเอง วันนี้คุณแพรว จากทีม Platform Services จะมาแชร์ตัวอย่างการใช้งานพร้อมสรุปข้อดี ข้อจำกัดให้เข้าใจง่ายๆใน 1 นาทีค่ะ Jira API คืออะไร? Jira API คือ การสั่ง Jira ด้วยการ Programming โดยตรง ตัวอย่างที่เราทำได้ เช่น1. อ่านข้อมูลของการ์ด Jira /rest/api/3/issue/{issueIdOrKey}2. เพิ่มคอมเม้นต์ในการ์ด Jira /rest/api/3/issue/{issueIdOrKey}/comment3. เลื่อนสถานะของการ์ด /rest/api/3/issue/{issueIdOrKey}/transitions Jira webhook คืออะไร? คือ กลไกที่ใช้ส่งข้อมูล Jira ไปยัง App หรือ Web Application เมื่อเจอเหตุการณ์หรือเงื่อนไขที่กำหนด ตัวอย่างการใช้งานจริง เนื่องจากการทำงานจริงจะมีการจำกัดสิทธิ์เข้าถึง Git ซึ่ง Flow จะเป็นการแจ้งเจ้าของ Project ให้ Grant สิทธิ์โดยการเพิ่มชื่อและข้อมูลอื่นๆอีกหลายขั้นตอน แต่พอเรานำเอา Jira มา Automate ร่วมกับ Jenkins ขั้นตอน Manual ต่างๆจะหา… Continue reading Jira Automation ช่วยทีมทำงานได้ไวขึ้นจริง
บทความนี้อธิบายเกี่ยวกับ KEDA ซึ่งเป็นเครื่องมือเสริมสำหรับ Kubernetes ที่ช่วยให้การสเกลแอปพลิเคชันทำงานตามภาระงานจริงจากภายนอก แทนการอิงตาม CPU/Memory แบบดั้งเดิม โดยชูจุดเด่นเรื่องการสเกลเชิงรุก (Proactive Scaling) และการสเกลลงเหลือศูนย์ (Scale to Zero) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและบริหารจัดการต้นทุน…
เราคงเคยได้ยินเกี่ยวกับ Amazon Bedrock กันมาแล้วจากบทความก่อนหน้านี้ แต่วันนี้ขอมาเล่าเสริมเกี่ยวกับตัว Amazon Bedrock Agent กันบ้าง ในยุคที่ AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันและธุรกิจมากขึ้น เราไม่ได้ต้องการแค่ AI ที่ตอบคำถามแบบเดิม ๆ แต่เราต้องการ “ผู้ช่วย” ที่จะช่วยทำงานให้เราได้จริง ๆ
การทำธุรกิจในปัจจุบันไม่ใช่แค่เรื่องของการสร้างยอดขายหรือขยายตลาดเท่านั้น แต่ยังต้องคำนึงถึงการปฏิบัติตามกฎหมายด้านการป้องกันการฟอกเงิน (AML) และการตรวจสอบรายชื่อบุคคลหรือองค์กรที่มีความเสี่ยง เช่น Sanction List และ PEPs เพื่อป้องกันปัญหาทางกฎหมายและรักษาความน่าเชื่อถือขององค์กร…
Robot Framework ได้เป็นเครื่องมือหลักในการทดสอบ UI มาอย่างยาวนาน แต่แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยคีย์เวิร์ดกลับมีปัญหากับความซับซ้อนของเว็บสมัยใหม่, พฤติกรรมแบบ async, และการผสานกับ DevOps ในปัจจุบัน Playwright มอบทางเลือกที่รวดเร็วและยืดหยุ่นกว่า พร้อมการรองรับเบราว์เซอร์สมัยใหม่และไวยากรณ์ที่สะอาดและสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ เมื่อผสมผสานกับ GitHub Copilot และการเชื่อมต่อผ่าน MCP ใน VSCode, การสร้างเทสต์กลายเป็นการทำงานที่ชาญฉลาดและมีความเข้าใจ: เพียงแค่บรรยายเจตนาของเทสต์ แล้วให้ Copilot สร้างโครงสร้าง Playwright ที่พร้อมใช้งานให้ทันที การเปลี่ยนแปลงนี้หมายถึงการเริ่มต้นยุคใหม่ในการทดสอบอัตโนมัติ—รวดเร็วขึ้น, ฉลาดขึ้น, และสอดคล้องกับกระบวนการพัฒนาที่ทันสมัย
ปัจจุบันกฎระเบียบด้านการเงินและการปฏิบัติตามข้อบังคับ (Compliance) เข้มงวดมากขึ้น การมีระบบตรวจสอบรายชื่ออัตโนมัติ (Automated Name Screening System) จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ต้องการลดความเสี่ยงจากการทำธุรกรรมกับบุคคลหรือองค์กรที่มีความเสี่ยงสูง…
การนำ AI เข้ามาช่วยพัฒนา software ในช่วงแรกมักเป็นลักษณะของการใช้ AI เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด หรือเป็นเครื่องมือที่ช่วยในการ generate code ที่ตอบสนองต่อ prompt ที่นักพัฒนาป้อนเข้ามาซึ่ง AI ก็จะทำการสร้าง source code หรือทำการแก้ไข error ตามคำสั่ง ซึ่งแม้มันจะช่วยเพิ่มความเร็วในการเขียน code ได้ แต่ยังขาดความเข้าใจ context เชิงลึกของ project ทั้งหมด การทำงานแบบนี้ หรือที่เรียกว่า ‘prompt engineering’ ทำให้การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขาดความสามารถในการทำซ้ำ (repeatability) และการตรวจสอบย้อนกลับ (traceability) และนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่า ‘vibe coding’ ซึ่งเป็นการพัฒนาแบบไม่มีโครงสร้างซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่สอดคล้องกับ project standard…