Tech Talk

เบื้องต้นเรามาดูความหมายของแต่ละคำของ IoT หรือ Internet of Things โดยเริ่มที่– Internet หมายถึง ระบบเครือข่าย– Things หมายถึง อุปกรณ์ ดังนั้นหากแปลตรงตัว Internet of Things หมายถึง อุปกรณ์ที่สามารถเชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ต ซึ่ง IOT มีอยู่ในชีวิตประจำวันของเราทั่วไป เช่น ในด้านอุตสาหกรรม เครื่องจักรกลต่าง ๆ พอมีการประมวลผลก็ต้องมีการประมวลผลที่รวดเร็ว ดังนั้นการส่งข้อมูลจึงต้องทำผ่านระบบ IoT ด้านอุปกรณ์ภายในบ้าน เช่น กล้องวงจรปิดที่สามารถดูผ่านมือถือได้ก็ถือว่าเป็นอุปกรณ์ IoT เช่นกัน และด้านอุปกรณ์ภายในเมือง เช่น สัญญาณจราจร โดยจะใช้ระบบ IoT ในการนับจำนวนรถ เปลี่ยนสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการติดขัดของจราจร จากที่กล่าวมาอุปกรณ์ IoT ล้วนมีประโยชน์ต่อเรา แต่หากจะมองให้ลึกลงไปถึงด้านความปลอดภัย อุปกรณ์พวกนี้ถือเป็นทางผ่านชั้นดีให้กับพวกแฮกเกอร์ในการโจรกรรมข้อมูลหรืออื่น ๆ มีตัวอย่างเช่น 1. การโจมตีทางไซเบอร์ที่ประเทศสหรัฐอเมริกาโดยการใช้ Ransomware (การโจมตีทางไซเบอร์เพื่อเรียกค่าไถ่) โจมตีบริษัท Colonial Pipeline บริษัทท่อส่งน้ำมันไปทางตะวันออกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา ทำให้สหรัฐอเมริกาขาดแคลนน้ำมันในบางรัฐถึง 4 วัน มีการประกาศสถานการณ์ฉุกเฉินและสุดท้ายบริษัทต้องจ่ายค่าเสียหายรวม 4.4 ล้านเหรียญสหรัฐ 2. เหตุการณ์ต่อมามีการใช้อุปกรณ์ IoT เป็นช่องทางในการโจมตี เกิดขึ้นที่คาสิโนแห่งหนึ่งในสหรัฐอเมริกา โดยผู้ก่อเหตุดึงเอาข้อมูลผ่านทางแท็งก์น้ำในตู้ปลาของคาสิโน ซึ่งแฮกเกอร์ใช้อุปกรณ์ IoT ตัวนี้เป็นทางผ่านเพื่อเข้าถึงเครือข่ายและเอาข้อมูลรายชื่อลูกค้าของคาสิโน 3. อีกเหตุการณ์คือ Mirai ไวรัสที่สามารถฝังตัวในอุปกรณ์ IoT ได้ทำการโจมตีแบบ DDos (การโจมตีทางไซเบอร์ โดยการส่งคำขอเรียก เว็บไซต์หรือบริการทางคอมพิวเตอร์พร้อม ๆ กัน ทำให้บริการนั้นไม่สามารถใช้งานได้ในระยะเวลาหนึ่ง) ไปที่ระบบ DNS (ระบบแปลงชื่อเว็บไซต์ในบราวเซอร์) โดยเหตุการณ์นี้ทำให้ผู้ใช้งานส่วนหนึ่งไม่สามารถใช้งานเว็บไซต์ได้ในระยะเวลาหนึ่ง 4. อีกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในประเทศไทยเมื่อปี 2554 มีการแฮกกล้องวงจรปิดเรือนจำ และนำภาพจากกล้องมาสตรีมมิ่งแบบออนไลน์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของเรื่อนจำ และผู้ต้องขัง ในบ้านทั่วไปก็มีเหตุการณ์นำภาพจากกล้องวงจรปิดในบ้าน มาเผยแพร่สู่สาธารณะเช่นกัน 5. กลับมาที่ต่างประเทศ มีกลุ่มแฮกเกอร์กลุ่มหนึ่ง ได้แฮกระบบของรถยี่ห้อหนึ่งจนทำให้ระบบเบรกรถยนต์ไม่สามารถทำงานได้ จน FBI ได้ออกมาเตือนว่าเป็นช่องโหว่ของระบบ รวมถึงรถยนต์อย่าง Tesla จากการทำงานในระบบที่สามารถควบคุมได้ผ่านทางระยะไกลการเปิดปิดรถยนต์ผ่านระบบ Raspberry Pi ได้ เป็นต้น โดยทั้งหมดนี้เพราะ IoT เป็นอุปกรณ์ที่สามารถควบคุมได้จากระยะไกล และด้วยขนาดที่เล็กจนทำให้ความปลอดภัยในตัวของอุปกรณ์ไม่สูง จึงเป็นช่องโหว่ในการโจมตีได้อย่างง่ายดาย เราสามารถป้องกันได้โดยเริ่มจาก หาจุดการติดตั้งอุปกรณ์ IoT ทำการเช็กว่าติดจุดไหนจะมีความเหมาะสมมากที่สุด การออกแบบระบบไม่ให้สามารถเข้าถึงตัวระบบจากระยะไกลได้โดยตรง อาจจะทำให้ระบบต้องมาผ่านทาง Cloud ต่อด้วย Security ก่อนที่จะผ่าน Gateway เป็นต้น สุดท้ายนี้อยากฝากไว้ว่าเราไม่สามารถรักษาความปลอดภัยจากอุปกรณ์ IoT ได้ 100 % แต่เราสามารถตระหนักรู้ในเรื่องของอุปกรณ์ IoT และ Cyber Security ต่าง ๆ ก็จะสามารถลดความเสี่ยงของการใช้อุปกรณ์อิเล็กโทรนิกส์ที่เชื่อมต่อกับระบบ IoT ได้เช่นกัน

ในปัจจุบัน Robot และ AI ก็เริ่มเป็นที่รู้จักมากขึ้น หลาย ๆ มหาวิทยาลัยเริ่มมีหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับ Robot เข้ามา เมื่อก่อน Robot อาจจะมีแค่แบบแขนกลที่ใช้ทำงานตามโรงงาน มีเซนเซอร์ทำงานปกติ แต่ปัจจุบันนี้ Robot เปลี่ยนไปซึ่งมีทั้ง Robot ที่เป็นโดรนมีเซนเซอร์ เอาไว้ช่วยเรื่องการเกษตร, Robot ส่งยาตามโรงพยาบาล หรือ Robot ร้านอาหารตามห้าง ซึ่งเราเรียก Robot พวกนี้ว่า RPA (Robotics Process Automation) โดย Robot ประเภทนี้เหมือน Virtual Worker ตัวหนึ่งที่มี Process ในตัวเอง สามารถทำงานเหมือนมนุษย์เราได้แค่ไร้ตัวตน แต่เมื่อเราสอน Bot ให้มีสมอง เช่น เมื่อเจอเหตุการณ์แบบนี้ให้ Bot ทำแบบนี้ พวกนี้จะเรียกว่า AI ซึ่งส่วนใหญ่ Robot แบบนี้ จะใช้ทำงานด้านเอกสาร และบัญชีซึ่งเกี่ยวข้องกับ Machine Learning Robot RPA พวกนี้สามารถทำได้เกือบหมดทุกอย่าง ไม่ว่าจะเป็น Robot ที่มีแขนเสมือนกับมนุษย์ มีตาหรือจอที่ดูว่าต้องทำอะไรบ้าง แต่ในปัจจุบันพวกมันไม่ได้มีแค่มือกับตา แต่ยังมี “สมอง” ด้วย ในอดีตเราจะต้องมี Logic Programmingให้ตัว Robot ทำงานได้ แต่ในปัจจุบันเรามีการสอน Bot ให้มีสมองเหมือนคน ทำให้ Robot รู้ว่าถ้าเจอเหตุการณ์แบบนี้ต้องทำแบบไหน สิ่งที่ถูกเพิ่มเติมเข้ามาให้เป็นสมองของ Robot นี้เรียกว่า AI ที่มาทำงานร่วมกับ Robot ต่าง ๆ ซึ่ง AI ส่วนใหญ่จะถูกใช้ในเรื่องงานเอกสาร เนื่องจากเอกสารบางอย่างต้องใช้คนในการดูเอกสาร และวิเคราะห์เอกสารว่าเป็นอย่างไร ลักษณะ Robot พวกนี้เราจะใช้เทคนิค Machine Learning ในการทำพวก Model และสอนตัว Robot ให้ทำงาน และเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในปัจจุบัน แทบทุกบริษัทมี Robot แบบนี้ใช้งานอยู่ แล้ว Robot ทำงานกันอย่างไร? ตัวอย่างเช่น เราต้องการหาของบางอย่างใน E-Commerce Platform ของเรา เพื่อมาทำสต๊อกร้าน ของเดิมเราอาจจะต้องจ้างคน 5-10 คนในการเก็บข้อมูล เช่น ถ้าอยากได้รายละเอียดของเมาส์ยี่ห้อหนึ่ง ก็จะต้องลิสต์รายการต่าง ๆ ของยี่ห้อนั้นออกมา แต่ว่าถ้าเป็น Robot ประเภท RPA สิ่งที่เราต้องทำก็คือ เราแค่สอนให้ Bot รู้ว่าต้องกดตรงไหน คลิกอะไร คลิกเสร็จ Bot ก็จะช่วยเก็บข้อมูลต่าง ๆ เหล่านี้ให้ ลักษณะการทำงาน E-Commerce Robot RPA ก็จะสามารถทำงานแทนคนได้ และมีหน้าที่เก็บข้อมูล เราสามารถสอน Bot ให้ทำตามในสิ่งที่เราอยากทำ วิธีการก็ง่ายดายคล้าย ๆ การ Drag

หากพูดถึง API คุณรู้ไหมว่ามันคืออะไร? API ย่อมากจาก Application Programming Interface คือการเชื่อมต่อระหว่างระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง ยกตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลหนึ่งต้องการใช้ข้อมูลจากบริษัทประกันเพื่อต้องการที่จะรู้ว่าคนไข้ที่มารักษาที่โรงพยาบาลแห่งนี้ทำประกันกับบริษัทนี้จริงหรือไม่ก็ใช้ API ในการเชื่อมต่อเพื่อตรวจสอบข้อมูล ทำไมถึงต้องมี API? ในยุคปัจจุบันการทำงานระหว่างแอปพลิเคชันหรือแม้แต่ภายในแอปพลิเคชันก็มี API เป็นส่วนประกอบ เพราะฉะนั้นประโยชน์แรกของ API เลยก็คือใช้เป็นตัวเชื่อมต่อระหว่างแอปพลิเคชันเรียกว่า Point of Integration ถัดไปคือแอปพลิเคชันแบบเก่า ๆ ที่เราอาจจะเคยเรียนมาเป็นแบบ standalone หรือ web application เราก็เปลี่ยนมาเป็นรูปแบบของ front-end และ back-end ที่มี API คั่นกลาง ซึ่งเราเรียกว่าการทำ Application Modernization เรียกว่าการเขียนใหม่หรือปรับปรุงใหม่เราก็ใช้ API ทั้งนั้น พอมี API เกิดขึ้นในแอปพลิเคชันแล้ว ถัดมาจึงทำให้เกิดการแชร์กันระหว่างแอปพลิเคชันพอ build up ขึ้นมาจะทำให้เกิด Ecosystems Ecosystems เป็นการเชื่อมต่อระหว่างแอปพลิเคชันหลาย ๆ แอปพลิเคชันหรือเป็นการเชื่อมต่อกันหลาย ๆ องค์กร โดยทั่วไปจะทำให้เกิดการ Transform ไปถึง Business Model ซึ่งมีการร่วมมือกันทางธุรกิจเกิดจากการแลกเปลี่ยน API ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเราเปิด Facebook สิ่งที่จะขึ้นเป็นอย่างแรกเลยก็คือบาร์สีฟ้า ซึ่งก็คือโครงสร้างของเว็บไซต์จะขึ้นก่อนส่วนที่ขึ้นตามมาทีหลังก็คือ content ต่าง ๆ ที่ขึ้นกันตามไทม์ไลน์ซึ่งก็คือการเรียกแต่ละ API สำหรับการดึงข้อมูลของ content แต่ละส่วนบนหน้าจอ API ทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า Ecosystems ล้อมรอบ API ตามทฤษฎีของ Ecosystems แบ่งเป็น 4 ระดับ 1. Internal Ecosystems คือ แอปพลิเคชันข้างในใช้กันเองหรือในองค์กรด้วยกันเอง 2. Partner Ecosystems คือ ธุรกิจเชื่อมต่อกันเป็นพาร์ทเนอร์แล้วเรียก API ข้ามกัน 3. Industry Ecosystems เช่น ในอุตสาหกรรมแบงก์หรืออุตสาหกรรมโรงพยาบาลอาจจะมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลเชิงธุรกิจในอุตสหากรรมเดียวกัน 4. Public Ecosystem บางองค์กรจะมี Open API สำหรับให้คนทั่วไปดูว่าทางองค์กรมีข้อมูลอะไรบ้างให้เรียกใช้และมี API key อะไรบ้าง ยกตัวอย่างเช่น บริษัทน้ำมันมี API ให้คนทั่วไปเช็กราคาน้ำมันได้ หรือบริษัทการเงินมี API ให้คนเรียกดูอัตราแลกเปลี่ยนเงินระหว่างประเทศได้ ถ้าหากเรามอง API เป็นสินค้าหนึ่งเรามาสามารถทำ API ของเราได้เพื่อหาเงินจาก API ที่เราสร้างขึ้นข้อมูลที่เราแชร์ออกไปอาจแชร์จากข้อมูล CRM Data ของตนเองหรือไปดึงข้อมูลจากคนที่แชร์ API ที่เป็นพาร์ทเนอร์ของเราก็ได้เช่นกัน ซึ่งต้องมีการกำหนดว่าใครสามารถใช้ API ได้มากน้อยแค่ไหนก็ต้องมี API management API management จะช่วยจัดการกรุ๊ป API ออกมาเป็นกลุ่มว่าสินค้าแต่ละกลุ่มเป็น API เกี่ยวกับอะไร ขั้นตอนในการ build up API

ทุกวันนี้ระบบฐานข้อมูลนั้นสื่อสารกันด้วยภาษาคิวรีอย่าง SQL เป็นมาตรฐาน ระบบงานขนาดใหญ่ล้วนมีเบื้องหลังเป็นฐานข้อมูลที่มีความสามารถสูง ระบบฐานข้อมูลที่แยกออกจากแอปพลิเคชั่นทำให้การปรับปรุงประสิทธิภาพทำได้ง่ายขึ้น ระบบที่มีการคิวรีข้อมูลซับซ้อนมีคลัสเตอร์ระบบฐานข้อมูลขนาดใหญ่กว่าเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชั่นก็ไม่ใช่เรื่องแปลกแต่อย่างใด แต่งานอีกประเภทหนึ่งที่ SQL กำลังได้รับความนิยมอย่างสูงคือระบบฐานข้อมูลขนาดเล็กๆ ที่เก็บข้อมูลไว้ในแอปพลิเคชั่นต่างๆ โดยระบบฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมที่สุดในกลุ่มนี้คือ SQLite SQLite เป็นระบบฐานข้อมูลที่พัฒนาด้วยภาษา C และมีแนวทางการใช้งานที่ไม่ต้องแยกระหว่างระบบฐานข้อมูลออกจากตัวแอปพลิเคชั่น ทำให้ไม่ต้องเปิดพอร์ตเน็ตเวิร์คเพื่อเชื่อมต่อเข้าฐานข้อมูลแต่อย่างใด แต่ทำงานเหมือนการเปิดไฟล์ธรรมดา เพียงแค่คำสั่งอ่านและเขียนไฟล์นั้นจะกลายเป็นการคิวรีด้วยภาษา SQL นอกจากลักษณะการทำงานที่เฉพาะตัวของ SQLite แล้ว ตัวโครงการเองยังมีความพิเศษคือผู้พัฒนามอบโค้ดให้เป็นสมบัติสาธารณะ (public domain) ทำให้การนำโค้ด SQLite ไปใช้งานนั้นสามารถใช้งานได้อย่างอิสระเต็มที่ ไม่ว่าจะเป็นการผสมโค้ดของ SQLite เข้าไปในโครงการซอฟต์แวร์อื่นๆ หรือการปรับปรุงดัดแปลงที่สามารถทำได้อย่างอิสระ ทุกวันนี้เราแทบจะพูดได้ว่าสมาร์ตโฟนทุกเครื่องในโลกจะมี SQLite ทำงานอยู่ภายใน คุณสมบัติสำคัญอย่างหนึ่งของ SQLite ที่เราใช้งานเป็นไฟล์ คือ ตัวไฟล์ฟอร์แมตที่ใช้เก็บข้อมูลนั้นเสถียรอย่างมาก ทีมงานระบุว่าจะพยายามรักษาให้ไฟล์ฟอร์แมตเสถียรไปถึงปี 2050 ทำให้ไฟล์ที่สร้างในวันนี้สามารถใช้งานได้ในอนาคต จนทำให้หอสมุดรัฐสภาสหรัฐฯ แนะนำให้ใช้ไฟล์ฟอร์แมตของ SQLite เป็นไฟล์เพื่อการเก็บรักษาชุดข้อมูลในระยะยาว เช่นเดียวกับฟอร์แมตอื่นๆ ที่อ่านได้ง่ายกว่า เช่น CSV, TSV Curate by วสันต์ ลิ่วลมไพศาล CTO, MFEC

การที่จะพัฒนาซอฟต์แวร์หรือว่าการสร้างสรรค์ชิ้นงานขึ้นมา หน้าที่หลักของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็จะเป็นเรื่องของการรับ Input เพื่อนำไป Process ตาม Requirements ที่มีอยู่เพื่อให้ได้ Output ออกมา ซึ่งสิ่งที่ควรคำนึงถึงนั่นก็คือช่วงที่มีการรับ Input จากมุมมองของคนทำงานด้าน Security “การตรวจสอบ Input ยิ่งถูกตรวจสอบน้อย ยิ่งเป็นเหมือนสนามเด็กเล่นของ Hacker” เพราะการไม่ตรวจสอบ Input มักจะทำให้เกิดปัญหาด้าน Security ตามมา ปัญหาที่พบได้บ่อย เช่น SQL Injection, Cross-site Scripting (XSS) และอื่น ๆ ทำให้สิ่งเล็ก ๆ อย่างเรื่องแรกที่อยากให้นักพัฒนาเว็บไซต์คำนึงถึงคือการตรวจสอบ Input ที่รับเข้ามา จะทำให้ลดความเสี่ยงไปได้เป็นอย่างมาก ปัญหาต่อมาคือเรื่องของการตรวจสอบสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาตที่มากเพียงพอ ตัวอย่างเช่น มีคนกรอก Username และ Password เข้ามา ตรงนี้จะถือเป็นเพียงการตรวจสอบว่าคนที่ทราบ Username และ Password แต่ไม่ได้มีการตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงของเขา ดังนั้นจึงอยากให้ตระหนักว่าระหว่างที่เรากำลังพัฒนาซอฟต์แวร์ ก็ควรวางแผนในเรื่องของการทำ Authorization ให้ละเอียดมากพอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบันที่เรื่องของ Privacy เป็นเรื่องที่สำคัญมาก ปัจจุบันมีผู้ใช้งานซอฟต์แวร์หรือเว็บไซต์ต่าง ๆ เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วผู้พัฒนาซอฟต์แวร์จะต้องมีการเตรียมรับมือ สำหรับการรองรับ Workload มหาศาลที่จะเข้ามา วิธีการรับมือกับสถานการณ์แบบนี้ทำได้ใน 2 มุม แบบแรก Scale up เป็นการขยายความสามารถของระบบโดยการเพิ่ม CPU เพิ่ม Memory เข้าไปให้รองรับ workload ได้ อีกวิธีจะเรียกว่า Scale out เป็นการขยายจำนวนระบบให้มีหลายเครื่องมากขึ้น ซึ่งแต่ละเครื่องก็จะทำงานสอดคล้องกัน ก็เป็นอีกวิธีที่ทำให้รองรับ workload ที่เพิ่มขึ้นได้ แต่บางครั้ง Scale out ก็ไม่ได้ดีกว่า Scale up ในกรณีที่ผู้ใช้ไม่ได้มีจำนวนมาก และมีจำนวนคงที่ ก็จะไม่จำเป็นต้องทำ Application ให้พร้อมกับ Scale out ในการพัฒนาระบบการคำนึงถึงการใช้ทรัพยากรก็เป็นเรื่องสำคัญ และมีบางปัจจัยที่อาจจะถูกมองข้ามเช่น Time Consuming การสิ้นเปลืองเวลาไปกับการขอข้อมูลจากคนนอกองค์กร จะต้องมีวิธีการจัดการอย่างไร? เรื่องของการเขียน Process ต้องมีการคำนึงถึง Algorithms ที่เลือกใช้พื้นที่ของ CPU ที่มีอยู่อย่างจำกัด และเรื่องของการใช้ Bandwidth Network บ่อยครั้งที่นึกอะไรไม่ออก Query อะไรมาได้ ก็จะขนส่งไปที่ฝั่ง Client ก่อน ส่งข้อมูลจำนวนมากเกินไป และให้ฝั่ง UX/UI ทำหน้าที่ในการเลือกใช้เองอยากให้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์สนใจเรื่องพวกนี้มากขึ้น หากพูดถึงปัญหาเรื่องการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับขนาดหน้าจอที่แตกต่างกัน ต้องออกแบบการแสดงผลในหลายรูปแบบ ปัญหาเรื่อง Browser Compatibility ก็เป็นสิ่งสำคัญ ความแตกต่างของเว็บไซต์ เช่น Firefox, Safari, Microsoft edge, Google Chrome, และ Opera ดังนั้นนักพัฒนาจึงต้องเตรียมความพร้อมในการรับมือกับอุปกรณ์ และแพลตฟอร์มที่หลากหลายขึ้นด้วย สิ่งสำคัญที่ต้องคอยสังเกตนั่นก็คือเรื่องของ 3 A ได้แก่ 1. Authentication การพิสูจน์สิ่งใด ๆ