📄 WHA ML
Sign in

🧠 ส่วนที่ 1: Training (ฝึกสอนโมเดล)

✅ เป้าหมายของส่วนนี้

  • ดึงข้อมูลขนาดใหญ่จาก REST API

  • เตรียมข้อมูลและส่งให้ SageMaker Training Job

  • ติดตามสถานะ และจัดเก็บ Metadata ด้วย Step Functions + DynamoDB

🔹 โครงสร้างองค์ประกอบ (Component Breakdown)

องค์ประกอบบทบาท
🔶 Jupyter Notebookจุดเริ่มต้นคำสั่งเทรนโดยนักพัฒนา
🟧 Lambda: Job Distributorสร้าง job list และส่งเข้า SQS เพื่อดึงข้อมูลจาก REST API
🟪 Amazon SQSเก็บรายการ “job ดึงข้อมูล” เพื่อให้ดึงทีละส่วน
🟧 Lambda Workerค่อย ๆ ดึง job จาก SQS แล้วไปเรียก REST API
🟩 Amazon S3เก็บข้อมูลดิบ (raw) ที่ดึงมา หรือข้อมูลที่เตรียมไว้ใช้ฝึกโมเดล
🟧 Lambda Triggerเรียก Step Function เพื่อเทรนโมเดล เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว
🟪 AWS Step Functionsควบคุม workflow ของการ Training
🟥 Amazon DynamoDBบันทึกสถานะ Training แต่ละขั้นตอน
🧠 Amazon SageMakerฝึกโมเดลจากข้อมูลใน S3


🧩 อธิบายแต่ละส่วนเพิ่มเติม

🔸 Lambda: Job Distributor

  • แปลงคำสั่งจาก Jupyter → job list (แบ่ง page, time range)

  • ส่งแต่ละ job เข้าคิว SQS

🔸 SQS

  • ช่วย ควบคุมโหลด จากการดึง API

  • ให้ Lambda worker ดึงแบบ async/parallel

🔸 Lambda Worker

  • ดึง job จากคิว

  • ไปดึงข้อมูลจาก REST API → เก็บลง S3

  • เมื่อครบแล้ว ส่ง trigger ไปยัง Lambda ตัวถัดไป

🔸 Lambda Trigger Step Function

  • เมื่อข้อมูลครบ ส่ง signal เพื่อเริ่มเทรนโมเดล

  • เรียก AWS Step Functions

🔸 Step Functions

ควบคุมลำดับดังนี้:

  1. CreateTrainingJob → เริ่ม Training บน SageMaker

  2. PutItem DynamoDB → เก็บ metadata เช่น jobId, modelName

  3. DescribeTrainingJob → เช็คสถานะระหว่าง Training

  4. StopTrainingJob → ปิดการเทรนเมื่อครบเวลา หรือมีเงื่อนไข

  5. CreateModel → deploy endpoint หลังเทรนเสร็จ

🔸 DynamoDB

  • ใช้เก็บข้อมูลสำคัญ เช่น

    • สถานะ training (Running, Completed, Failed)

    • เวลาเริ่ม/จบ

    • ชื่อโมเดล, dataset ID

  • สามารถใช้เช็คความคืบหน้าได้ภายหลัง


✅ สรุปเด่นของ Training Flow

ด้านจุดเด่น
🧱 ความยืดหยุ่นใช้ SQS แยกงานแบบ granular
🚀 การควบคุมควบคุม Training flow ได้ครบถ้วนผ่าน Step Functions
🔄 Fault Toleranceถ้า job ดึง API ล้มเหลว สามารถ retry ได้แบบ isolated
📊 TrackingDynamoDB บันทึกทุกขั้นตอน → ตรวจสอบย้อนหลังได้
📦 ข้อมูลพร้อมใช้เก็บข้อมูลไว้ใน S3 ใช้ได้ทั้ง Training และ Audit


⚙️ ส่วนที่ 2: Real-time Inference (จาก N3uron → SageMaker → Snowflake)

✅ เป้าหมาย:

  • ดึงข้อมูลจากระบบภายนอก (N3uron ผ่าน API Gateway)

  • ประมวลผลผ่าน SageMaker Model แบบเรียลไทม์

  • ส่งผลลัพธ์ไปจัดเก็บใน Snowflake หรือแหล่งปลายทางอื่น ๆ

🔹 องค์ประกอบและบทบาท

องค์ประกอบบทบาท
🟧 N3uronแหล่งข้อมูล IoT หรือ edge device
🟪 Amazon API Gatewayรับข้อมูลจาก N3uron ผ่าน HTTP
🟥 Amazon EventBridgeใช้ Trigger การประมวลผลตาม event หรือเวลาที่กำหนด
🟧 AWS Lambda (ตัวแรก)รับข้อมูลจาก API / EventBridge แล้วแปลงเป็น message
🟪 Amazon SQSคิวสำหรับจัดการโหลดข้อมูลก่อนประมวลผล
🟧 AWS Lambda (ตัวที่สอง)อ่านจาก SQS → ส่งไป SageMaker
🧠 SageMaker Model Endpointทำ inference ด้วยโมเดล ML
🟦 Amazon SageMaker InferencingLayer ที่รับและตอบผลลัพธ์
🟧 Lambda (post-process)แปลงผลลัพธ์ และส่งออกปลายทาง
🟦 Snowflakeเก็บผลลัพธ์สำหรับ dashboard / BI / วิเคราะห์ย้อนหลัง
🟪 Amazon Aurora (RDS)ฐานข้อมูลสำหรับ context หรือ lookup เสริม (เช่นข้อมูลผู้ใช้ / config)


🧩 จุดเด่นเชิงเทคนิค

🔸 ใช้ API Gateway รับข้อมูลจาก N3uron

  • ปรับให้รับ HTTP POST → ปลอดภัย ควบคุมได้ด้วย Auth / Rate Limit

🔸 ใช้ EventBridge เสริมสำหรับ trigger ตามเวลา

  • เช่น ตรวจสอบข้อมูลทุก 1 นาที / 5 นาที

  • หรือดึงข้อมูล batch แทนแบบ push

🔸 ใช้ SQS เพื่อจัดการโหลดและ decouple

  • ป้องกัน overload จากการรับข้อมูลแบบ burst

  • เพิ่มความสามารถในการ scale Lambda reader แบบ parallel ได้

🔸 ใช้ SageMaker Endpoint สำหรับการพยากรณ์แบบทันที (real-time)

  • รับ input → ประมวลผลโมเดล → ส่ง output กลับ

🔸 ส่งผลลัพธ์ไป Snowflake , RDS

  • ใช้ทำ dashboard, anomaly monitoring, ฯลฯ

✅ สรุปจุดแข็งของ Real-time Inference Architecture นี้

คุณสมบัติรายละเอียด
⚡ ความเร็วข้อมูลจาก N3uron ถึงผลลัพธ์ใช้เวลาไม่กี่วินาที
🧩 DecoupledLambda + SQS ทำให้ system ทนต่อโหลดสูง
📊 Data Lake Readyเก็บผลลัพธ์ที่ Snowflake หรืออื่น ๆ ได้แบบ structured
🔁 ปรับขยายง่ายLambda และ SQS scale ตามปริมาณข้อมูลแบบอัตโนมัติ
🔐 ปลอดภัยAPI Gateway และ EventBridge ช่วยควบคุม access ได้ดี