Azure vs Local Cloud

Azure vs Local Cloud: A Practical Comparison for Modern Enterprises

Blog

Azure vs Local Cloud เปรียบเทียบคลาวด์สาธารณะกับระบบภายในองค์กรแบบละเอียด Facebook X LinkedIn การเลือกโมเดลการใช้งานคลาวด์ที่เหมาะสมเป็นการตัดสินใจที่สำคัญสำหรับองค์กรที่กำลังวางแผนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล ในปัจจุบัน ธุรกิจส่วนใหญ่มักพิจารณา 2 ทางเลือกหลัก ได้แก่ Azure vs Local Cloud ซึ่งแต่ละรูปแบบมีจุดเด่นที่แตกต่างกันในด้านต้นทุน การควบคุมระบบ ความยืดหยุ่นในการขยายตัว และข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลข้อมูล บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันอย่างชัดเจน เพื่อช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจเลือกแนวทาง—or การผสมผสาน—ที่เหมาะสมกับองค์กรของตนมากที่สุด รูปแบบการติดตั้งระบบ (Deployment Model) Azure (Public Cloud) Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์ม Public Cloud ที่กระจายอยู่ทั่วโลก บริหารจัดการและดูแลโดย Microsoft ให้บริการด้านการประมวลผล (Compute) พื้นที่จัดเก็บข้อมูล (Storage) ฐานข้อมูล AI การวิเคราะห์ข้อมูล และความปลอดภัยในรูปแบบการสมัครใช้งาน ผู้ใช้เข้าถึงทรัพยากรผ่านอินเทอร์เน็ตหรือเครือข่ายส่วนตัวที่ปลอดภัย Local Cloud (On-Prem / Private Cloud) โครงสร้างพื้นฐานของ Local Cloud ทำงานภายในศูนย์ข้อมูลขององค์กรเอง หรือสภาพแวดล้อม Private ที่แยกเฉพาะ องค์กรเป็นผู้ดูแลฮาร์ดแวร์ การอัปเดตซอฟต์แวร์ ความปลอดภัยทางกายภาพ และการบำรุงรักษาระบบทั้งหมด โครงสร้างต้นทุนและการวางแผนทางการเงิน Azure Azure ใช้โมเดลค่าใช้จ่ายแบบ OPEX (ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน) องค์กรจ่ายตามการใช้งานจริง สามารถปรับเพิ่มหรือลดทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่น ลดภาระการลงทุนล่วงหน้าขนาดใหญ่ แต่ต้องมีการควบคุมค่าใช้จ่ายที่ดีเพื่อป้องกันต้นทุนที่เกินคาด Local Cloud Local Cloud ใช้โมเดล CAPEX (ค่าใช้จ่ายลงทุน) ต้องซื้อฮาร์ดแวร์ เครือข่าย และพื้นที่จัดเก็บล่วงหน้า แม้ต้นทุนเริ่มต้นจะสูง แต่ค่าใช้จ่ายระยะยาวอาจคาดการณ์ได้ง่ายสำหรับเวิร์กโหลดที่มีความเสถียรและทำงานต่อเนื่อง การขยายตัวและความยืดหยุ่น Azure Azure รองรับการขยายตัวในระดับแทบไม่จำกัด สามารถจัดสรรทรัพยากรได้ภายในไม่กี่นาที เหมาะกับความต้องการตามฤดูกาล การเติบโตอย่างรวดเร็ว และการทดลองนวัตกรรมใหม่ Local Cloud การขยายระบบต้องจัดซื้อและติดตั้งฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม ใช้เวลานาน และถูกจำกัดด้วยพื้นที่ทางกายภาพและงบประมาณ ประสิทธิภาพและความหน่วง (Latency) Azure Azure มีโครงสร้างพื้นฐานประสิทธิภาพสูงทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ความหน่วงอาจได้รับผลกระทบจากคุณภาพเครือข่ายและระยะทางจาก Azure Region Local Cloud Local Cloud ให้ความหน่วงต่ำมากสำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานภายในสถานที่เดียวกัน เหมาะกับระบบเรียลไทม์ งานอุตสาหกรรม และงานที่ต้องการการตอบสนองทันที ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด Azure Azure มีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยระดับองค์กร การอัปเดตแพตช์อย่างต่อเนื่อง และการรับรองมาตรฐานด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดจำนวนมาก โดยใช้โมเดลความรับผิดชอบร่วมกัน (Shared…

ข้อดีของการทำ Fabric

The advantages of Fabric: Microsoft Fabric

Blog

ข้อดีของการทำ Fabric: ทำไม Microsoft Fabric จึงเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลแห่งอนาคต Facebook X LinkedIn ในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน องค์กรต้องการมากกว่าเครื่องมือวิเคราะห์ที่แยกส่วนกัน แต่ต้องการแพลตฟอร์มข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว มีความอัจฉริยะ และสามารถขยายตัวได้ ข้อดีของการทำ Fabric อยู่ที่ความสามารถในการรวมงานด้านข้อมูลทั้งหมด ลดความซับซ้อน และสร้างอินไซต์ได้รวดเร็วขึ้น ภายใต้ประสบการณ์ SaaS เดียว Microsoft Fabric คือแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่ ที่ผสานงานด้าน data engineering, data science, real-time intelligence และ business intelligence เข้าด้วยกันเป็นระบบนิเวศเดียวอย่างไร้รอยต่อ ข้อดีของการทำ Fabric ด้านการรวมแพลตฟอร์มข้อมูล (Unified Data Platform) หนึ่งในจุดเด่นที่สำคัญที่สุดของ Microsoft Fabric คือสถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์อย่างแท้จริง แทนที่จะต้องบริหารจัดการระบบที่แยกขาดจากกันหลายชุด Fabric รวมทุกอย่างไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ประโยชน์หลัก ได้แก่: สภาพแวดล้อมเดียวสำหรับ data engineering, data science, real-time analytics, data warehousing และการทำรายงาน ขับเคลื่อนด้วย OneLake ซึ่งเป็น logical data lake แบบรวมศูนย์ ช่วยขจัดปัญหา data silo แหล่งข้อมูลจริงเพียงหนึ่งเดียว (single source of truth) ที่ใช้ร่วมกันในทุก workload ด้าน analytics แนวทางนี้ช่วยลดการทำข้อมูลซ้ำ ความซับซ้อนของการเชื่อมต่อระบบ และแรงเสียดทานในการทำงานระหว่างทีมได้อย่างมาก ข้อดีของการทำ Fabric ด้านต้นทุนและผลตอบแทน (Cost Efficiency & ROI) Microsoft Fabric ไม่ได้ทรงพลังเพียงอย่างเดียว แต่ยังคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์อีกด้วย งานวิจัยอิสระระบุว่า องค์กรสามารถได้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงถึง 379% ภายในระยะเวลา 3 ปี โดยมีปัจจัยหลักมาจากการรวมแพลตฟอร์ม องค์กรจะได้รับประโยชน์ดังนี้: ลดค่าไลเซนส์และโครงสร้างพื้นฐาน จากการแทนที่เครื่องมือ analytics ที่กระจัดกระจาย ลดต้นทุนการปฏิบัติงานด้วยโมเดล SaaS แบบรวมศูนย์ สร้างคุณค่าได้รวดเร็วขึ้นจากเครื่องมือที่ผสานกันและใช้ข้อมูลร่วมกัน การทำให้สแตกด้าน analytics เรียบง่ายขึ้น ช่วยให้องค์กรทำงานได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง การผสาน AI และอินไซต์แบบเรียลไทม์ Fabric ถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับ Microsoft Azure และเทคโนโลยี AI อย่างลึกซึ้ง ช่วยให้องค์กรก้าวจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาไปสู่การตัดสินใจเชิงคาดการณ์และอัจฉริยะ ความสามารถสำคัญ ได้แก่:…

OpenAI use Azure PostgreSQL

OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เพื่อขยายแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก

Blog

OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เพื่อขยายแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก Facebook X LinkedIn แพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่ทำงานในระดับขนาดที่ระบบดั้งเดิมจำนวนมากไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ เบื้องหลังคำตอบอัจฉริยะทุกครั้งคือกระบวนการประมวลผลข้อมูล การประสานงาน และความเสถียรของโครงสร้างพื้นฐานในระดับมหาศาล เพื่อตอบโจทย์ความต้องการเหล่านี้ OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เป็นองค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรมการใช้งานจริง ทำให้สามารถดำเนินงานฐานข้อมูลที่ขยายขนาดได้ มีความทนทาน และกระจายตัวในระดับโลก การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นแนวโน้มที่กว้างขึ้นขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งหันมาใช้ฐานข้อมูลแบบ cloud-native ที่สามารถขยายขนาดในแนวนอนได้ พร้อมทั้งคงไว้ซึ่งความสอดคล้องของข้อมูลและความเรียบง่ายในการดำเนินงาน Image Source: OpenAI เหตุใด OpenAI จึงเลือก Azure PostgreSQL เมื่อบริการของ OpenAI ขยายตัวไปทั่วโลก แพลตฟอร์มข้อมูลเบื้องหลังจำเป็นต้องรองรับการเติบโตอย่างรวดเร็วโดยไม่กระทบต่อความน่าเชื่อถือ Azure PostgreSQL มอบสภาพแวดล้อม PostgreSQL แบบ managed ระดับองค์กร ซึ่งช่วยลดภาระด้านการดูแลระบบที่มักเกิดขึ้นกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เหตุผลหลักในการเลือก Azure PostgreSQL ได้แก่:…

ประเภทของ Copilot

How many types of Copilot are there from Microsoft? How do I choose the right one for me?

Blog

ประเภทของ Copilot จาก Microsoft มีกี่แบบ? เลือกใช้อย่างไรให้เหมาะ Facebook X LinkedIn Microsoft Copilot ไม่ได้เป็นผลิตภัณฑ์ AI เพียงตัวเดียว แต่เป็นระบบนิเวศของผู้ช่วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ผู้ใช้ อุตสาหกรรม และสถานการณ์ทางธุรกิจที่แตกต่างกัน ตั้งแต่งานเอกสารในสำนักงาน การพัฒนาซอฟต์แวร์ การจัดการคลาวด์ ความปลอดภัย ไปจนถึงการดูแลสุขภาพ Microsoft มี Copilot หลากหลายรูปแบบที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะด้าน บทความนี้จะอธิบาย ประเภทของ Copilot ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและเป็นมิตรกับ SEO เพื่อช่วยให้คุณเลือก Copilot ที่เหมาะกับบทบาทหรือองค์กรของคุณมากที่สุด Copilot คืออะไร? Copilot คือผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถช่วยคุณท่องเว็บและทำได้มากกว่านั้น ผู้ช่วยอัจฉริยะนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ข้อมูล เสริมศักยภาพ และสนับสนุนทั้งการใช้งานส่วนตัวและการทำงาน ไม่ว่าคุณจะถามคำถามง่ายหรือซับซ้อน ใช้ Copilot AI เพื่อเริ่มต้นงานวิจัยหรือโครงการสร้างสรรค์ ให้ช่วยตรวจไวยากรณ์ หรือขอให้สรุปการประชุมการทำงาน Copilot ก็พร้อมช่วยเสมอไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหน Copilot ยกระดับการช่วยเหลือด้วย AI ไปอีกขั้น ด้วยฟีเจอร์อย่าง Copilot Daily, Voice และ Image Creator ทำให้ Copilot เป็นผู้ช่วย AI คู่ใจที่ใช้งานได้ทุกที่ทุกเวลา Copilot สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและงานประจำวัน Copilot กลุ่มนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ทั่วไป พนักงานสายความรู้ และมืออาชีพที่ทำงานกับเอกสาร อีเมล และการประชุมเป็นประจำ Microsoft 365 Copilot ฝังอยู่โดยตรงใน Word, Excel, PowerPoint, Outlook และ Microsoft Teams โดยใช้ Microsoft Graph เพื่อทำงานร่วมกับข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัย เหมาะสำหรับ: การเขียนเอกสารและอีเมล การสรุปการประชุมและบทสนทนา การสร้างงานนำเสนอและรายงาน การวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel Microsoft 365 Copilot Chat ประสบการณ์แชท AI ที่ปลอดภัยภายในแอป Microsoft 365 และบนเว็บ เหมาะสำหรับ: การถามคำถามเกี่ยวกับไฟล์งาน การรับคำตอบจาก AI ที่อ้างอิงข้อมูลระดับองค์กร การสร้าง Copilot Pages และรูปภาพ Microsoft Copilot (Free) Copilot สำหรับผู้บริโภค ใช้งานผ่าน Edge, Windows และเว็บ เหมาะสำหรับ: การแชทกับ AI ทั่วไป การค้นคว้าข้อมูลบนเว็บ การช่วยเขียนข้อความและสร้างภาพ…

AI for Business #aiforbusiness

AI for Business: To Create Real Business Benefits

Blog

AI For Business: การปรับใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสร้างผลประโยชน์ทางธุรกิจที่แท้จริง Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่เทคโนโลยีเพื่อการทดลองที่สงวนไว้สำหรับบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อีกต่อไป ในปัจจุบัน AI For Business ได้กลายเป็นแนวทางที่ใช้ได้จริงและผ่านการพิสูจน์แล้วสำหรับองค์กรทุกขนาด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การตัดสินใจ และความสามารถในการแข่งขัน ตั้งแต่การทำงานรูทีนให้เป็นอัตโนมัติไปจนถึงการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจในทุกอุตสาหกรรม บทความนี้จะอธิบายถึงความหมายที่แท้จริงของแนวคิดนี้ วิธีการปรับใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ และผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมที่บริษัทจะได้รับเมื่อนำ AI มาใช้ในเชิงกลยุทธ์ AI For Business คืออะไร? AI For Business หมายถึงการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เช่น Machine Learning, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), Computer Vision และระบบอัตโนมัติ เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจจริงและปรับปรุงผลลัพธ์การดำเนินงาน แทนที่จะมองว่า AI เป็นนวัตกรรมที่แยกส่วนออกมา องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะรวม AI เข้ากับ: กระบวนการทางธุรกิจโดยตรง เวิร์กโฟลว์การตัดสินใจ การปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า การส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการ เป้าหมายไม่ใช่แค่การรับเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่วัดผลได้จริง ประโยชน์หลักของ AI For Business เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน: AI ช่วยให้งานที่ซ้ำซากและเสียเวลา เช่น การคีย์ข้อมูล หรือการตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น กลายเป็นระบบอัตโนมัติ ช่วยให้พนักงานโฟกัสกับงานที่มีมูลค่าสูงได้มากขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้น: ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อหาความสัมพันธ์และคาดการณ์อนาคต ช่วยให้ผู้นำธุรกิจตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล (Data-driven) แทนที่จะใช้เพียงสัญชาตญาณ การลดต้นทุน: การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและการตรวจพบความล่าช้าช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน นอกจากนี้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) ยังช่วยลดความสูญเสียและเวลาที่ระบบหยุดทำงาน ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า: Chatbot และระบบแนะนำสินค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองลูกค้าได้รวดเร็วและตรงใจมากขึ้นในทุกช่องทาง ความสามารถในการขยายตัว (Scalability): ระบบ AI สามารถรองรับภาระงานที่เพิ่มขึ้นได้ง่ายกว่ากระบวนการที่ใช้คนเป็นหลัก ช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้โดยไม่ต้องเพิ่มบุคลากรหรือโครงสร้างพื้นฐานในสัดส่วนที่เท่ากัน เครื่องมือ AI ยอดนิยมที่ใช้ในภาคธุรกิจ ปัจจุบันองค์กรเลือกใช้เครื่องมือ AI ที่หลากหลายเพื่อสนับสนุนความต้องการที่แตกต่างกัน: ChatGPT: ใช้สำหรับการสร้างคอนเทนต์ การระดมสมอง และการสรุปข้อมูลเพื่อเร่งการทำงานเชิงความรู้ Microsoft Copilot: AI ระดับองค์กรที่ผสานรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ของ Microsoft เพื่อสนับสนุนงานด้านความสามารถในการผลิต การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการจัดการลูกค้า Google Gemini: นิยมใช้ใน Google Workspace เพื่อการสร้างเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูล และงานวิจัย Claude AI: โดดเด่นในการจัดการเอกสารยาว ๆ งานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลหนัก ๆ และการวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน Meta AI: มักใช้ในด้านการตลาด โซเชียลมีเดีย และการมีส่วนร่วมของลูกค้าผ่านแพลตฟอร์มของ Meta Grok (xAI): เน้นการสนทนาและการสำรวจแนวโน้มแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วในสภาพแวดล้อมที่เน้นสื่อและข้อมูล…

ChatGPT Go

Introducing ChatGPT Go: Access to advanced AI at an affordable price.

Blog

OpenAI ขอแนะนำ ChatGPT Go: การเข้าถึง AI ขั้นสูงในราคาที่ทุกคนเอื้อมถึง Facebook X LinkedIn ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นเครื่องมือจำเป็นในชีวิตประจำวัน การทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในราคาที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย ChatGPT Go คือแผนสมาชิกราคาประหยัดใหม่ล่าสุดจาก OpenAI ที่ออกแบบมาเพื่อนำขีดความสามารถของ AI ขั้นสูงมาสู่ผู้ใช้งานทั่วโลกในวงกว้าง โดยไม่ลดทอนคุณภาพหรือประสิทธิภาพ แผนสมาชิกใหม่นี้เปิดตัวครั้งแรกในประเทศอินเดียเมื่อเดือนสิงหาคม 2025 และได้ขยายตัวอย่างรวดเร็วไปยังอีก 170 ประเทศ จนกลายเป็นแพ็กเกจที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก และในวันนี้ บริการระดับดังกล่าวได้เปิดให้บริการอย่างเป็นทางการในทุกพื้นที่ที่มี ChatGPT ให้บริการ ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในพันธกิจของ OpenAI ที่ต้องการทำให้ AI มีประโยชน์สำหรับทุกคน ที่มาของแผนสมาชิกราคาประหยัด ในตลาดโลก ผู้ใช้พึ่งพา AI มากขึ้นสำหรับงานประจำวัน เช่น การเขียน การเรียนรู้ และการแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม “ราคา” มักเป็นอุปสรรคสำคัญในการเข้าถึงโมเดลขั้นสูงในปริมาณมาก ทางเลือกใหม่นี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์ดังกล่าว โดยมอบสิทธิ์การเข้าถึงฟีเจอร์ AI ที่ทันสมัยในราคาที่ถูกลงอย่างมาก การยอมรับอย่างล้นหลามในภูมิภาคที่เปิดตัวช่วงแรก มีส่วนสำคัญในการตัดสินใจขยายแผนนี้ไปทั่วโลก โดยในสหรัฐอเมริกาจะมีราคาอยู่ที่ 8 ดอลลาร์ต่อเดือน และมีการปรับราคาให้เหมาะสมตามค่าครองชีพในแต่ละประเทศ ตารางเปรียบเทียบแผนสมาชิก ChatGPT จากการเปิดตัวครั้งนี้ ทำให้ปัจจุบันมีแผนสมาชิกให้เลือกทั้งหมด 3 ระดับ: แผนสมาชิก ราคาต่อเดือน (USD) กลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย ChatGPT Go $8 ผู้ใช้ทั่วไปในชีวิตประจำวัน ChatGPT Plus $20 การใช้งานระดับมืออาชีพและวิชาการ ChatGPT Pro $200 ผู้ใช้ AI ขั้นสูง (Power users) ฟีเจอร์หลักของ ChatGPT GO แผนสมาชิกนี้มุ่งเน้นการมอบมูลค่าสำหรับการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน ในขณะที่ยังคงรักษาระดับราคาให้เข้าถึงได้ง่าย ขยายการเข้าถึง GPT-5.2 Instant ผู้สมัครสมาชิกจะได้รับสิทธิ์ใช้งาน GPT-5.2 Instant ซึ่งเป็นโมเดลที่เน้นความรวดเร็วและเปี่ยมความสามารถ โดยได้รับการปรับแต่งมาเพื่อการใช้งานทั่วไป เช่น การเขียนงาน การตอบคำถาม การช่วยเรียนรู้ และงานสร้างสรรค์ต่าง ๆ ส่งข้อความและอัปโหลดได้มากขึ้น เมื่อเทียบกับเวอร์ชันใช้งานฟรี สิทธิ์การเข้าถึงผ่าน ChatGPT GO จะช่วยให้ผู้ใช้งานได้รับ: การส่งข้อความที่มากกว่าเดิมถึง 10 เท่า เพิ่มโควตาการอัปโหลดไฟล์ ขีดความสามารถในการสร้างรูปภาพที่มากขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้คุณใช้งานได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ติดขัดกับข้อจำกัดบ่อยครั้ง หน่วยความจำและบริบทที่ยาวขึ้น บริการระดับนี้รองรับหน้าต่างหน่วยความจำและบริบทที่ยาวขึ้น ช่วยให้ AI สามารถจดจำรายละเอียดที่เป็นประโยชน์จากการสนทนาก่อนหน้า เพื่อให้คำตอบที่มีความเฉพาะตัวและสอดคล้องกันมากขึ้นในการสนทนาต่อเนื่อง การเปรียบเทียบ ChatGPT GO กับ Plus และ Pro แม้ว่าตัวเลือกนี้จะถูกออกแบบมาเพื่อการใช้งานทั่วไป แต่ OpenAI ยังคงนำเสนอแผนในระดับที่สูงกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการประสิทธิภาพและความซับซ้อนมากขึ้น…

Power BI Embedded

What is Power BI Embedded?

Blog

Power BI Embedded คืออะไร และเหมาะกับใครในการฝังรายงานข้อมูล Facebook X LinkedIn ในการพัฒนาแอปพลิเคชันยุคใหม่ องค์กรต่าง ๆ มีความต้องการเพิ่มขึ้นในการส่งมอบระบบวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics) เข้าไปในผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ของตนเองโดยตรง Power BI Embedded คือบริการบน Microsoft Azure ที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมแดชบอร์ดและรายงานที่โต้ตอบได้เข้ากับแอปพลิเคชัน โดยที่ผู้ใช้งานปลายทางไม่จำเป็นต้องมีสิทธิ์การใช้งาน (License) ของ Power BI ส่วนตัว แนวทางนี้ช่วยให้ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ องค์กร และนักพัฒนาสามารถมอบประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างไร้รอยต่อภายในเว็บหรือโมบายแอปพลิเคชัน ในขณะที่ยังคงควบคุมการยืนยันตัวตน การสร้างแบรนด์ และการจัดการการเข้าถึงได้อย่างสมบูรณ์ Power BI Embedded: แนวคิดหลักและสถาปัตยกรรม โดยพื้นฐานแล้ว บริการนี้จะแยก “การใช้งานระบบวิเคราะห์” ออกจาก “การสร้างรายงาน” นักพัฒนาจะสร้างรายงานด้วย Power BI Desktop และเผยแพร่ไปยัง “ความจุ” (Capacity) ที่กำหนดไว้บน Azure จากนั้นแอปพลิเคชันจะดึงรายงานเหล่านั้นมาแสดงผลอย่างปลอดภัยผ่าน API และ SDK ส่วนประกอบหลักทางสถาปัตยกรรม ได้แก่: โมเดลตามความจุของ Azure (Azure capacity-based model): เพื่อประสิทธิภาพที่ปรับขยายได้ REST APIs และ SDKs: สำหรับการฝังรายงานและสร้างระบบอัตโนมัติ การยืนยันตัวตนระดับแอปพลิเคชัน: แทนที่การใช้สิทธิ์การใช้งานแบบรายบุคคล การแยกสภาพแวดล้อม (Tenant isolation): สำหรับสถานการณ์ที่มีลูกค้าหลายราย (Multi-customer) เนื่องจากรายงานจะถูกประมวลผลภายในแอปพลิเคชันหลัก ผู้ใช้งานปลายทางจึงไม่จำเป็นต้องล็อกอินเข้าสู่หน้าอินเทอร์เฟซของบริการ Power BI โดยตรง วิธีการทำงานของ Power BI Embedded ในทางปฏิบัติ ในเชิงเทคนิค นักพัฒนาจะยืนยันตัวตนแอปพลิเคชันโดยใช้ Azure Active Directory หรือ Service Principals จากนั้นแอปพลิเคชันจะสร้าง “Embed Tokens” ที่ปลอดภัย เพื่ออนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงรายงานหรือชุดข้อมูลเฉพาะได้ โมเดลนี้รองรับ: การควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียดและแม่นยำ การปรับแต่งหน้าจอ (UI) และการสร้างแบรนด์ตามต้องการ การเชื่อมต่อกับระบบระบุตัวตนที่มีอยู่เดิม สถานการณ์ซอฟต์แวร์แบบ SaaS สำหรับลูกค้าหลายราย กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับ Embedded Analytics แอปพลิเคชัน SaaS และ ISV: ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ฝังรายงานลงในแพลตฟอร์มเพื่อเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์และสร้างความแตกต่างในตลาด แอปพลิเคชันภายในสายงานธุรกิจ (LOB): องค์กรรวมแดชบอร์ดเข้ากับพอร์ทัลภายในสำหรับทีมขาย การเงิน ทรัพยากรบุคคล และฝ่ายปฏิบัติการ โดยไม่ต้องแจกจ่ายเครื่องมือ BI เพิ่มเติม พอร์ทัลสำหรับลูกค้าและพันธมิตร: องค์กรเปิดให้ลูกค้าและคู่ค้าเข้าถึงข้อมูลวิเคราะห์ได้ โดยควบคุมได้อย่างแม่นยำว่าผู้ใช้แต่ละรายจะเห็นข้อมูลใดได้บ้าง Power BI Embedded: การกำหนดราคาและการควบคุมต้นทุน บริการนี้ใช้โมเดลราคาตามความจุ (Capacity-based pricing) ซึ่งแตกต่างจากสิทธิ์การใช้งาน Power BI มาตรฐาน โดยค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับ: ขนาดของความจุ (Capacity size) ความต้องการด้านประสิทธิภาพ ระยะเวลาการใช้งาน สิ่งนี้ช่วยให้การจัดการต้นทุนเป็นไปอย่างแม่นยำและไม่จำเป็นต้องซื้อสิทธิ์การใช้งานให้แก่ผู้เข้าชมทุกคน นักพัฒนาสามารถปรับเพิ่มหรือลดความจุได้ตามความต้องการ ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับแอปพลิเคชันที่มีรูปแบบการใช้งานไม่คงที่ การเปรียบเทียบระหว่าง Power BI Embedded และสิทธิ์การใช้งานแบบดั้งเดิม หัวข้อการเปรียบเทียบ รุ่น Embedded รุ่นดั้งเดิม (Traditional) สิทธิ์การใช้งานผู้ใช้ ไม่จำเป็น จำเป็นต้องมีรายบุคคล กลุ่มเป้าหมาย ผู้ใช้แอปพลิเคชัน นักวิเคราะห์ภายในองค์กร รูปแบบการปรับใช้ ฝังอยู่ในแอปพลิเคชัน…

agentic memory system

Building an Agentic Memory System for GitHub Copilot

Blog

Agentic Memory System สำหรับ GitHub Copilot Facebook X LinkedIn เพื่อเปลี่ยน GitHub Copilot จากผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบงานเดี่ยว (Single-task) ให้กลายเป็นระบบนิเวศแห่งการทำงานร่วมกันของเอเจนท์อัจฉริยะ GitHub ได้เปิดตัว Agentic Memory System ซึ่งเป็นขีดความสามารถพื้นฐานที่สำคัญ แทนที่ Copilot จะต้องเริ่มนับหนึ่งใหม่ในทุกเซสชัน ตอนนี้เอเจนท์สามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องจากเวิร์กโฟลว์การพัฒนาจริง ช่วยให้ความรู้คงอยู่ วิวัฒนาการ และปรับปรุงความแม่นยำได้เมื่อเวลาผ่านไป การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ Copilot เข้าใจ Repository, ข้อตกลงการเขียนโค้ด (Coding conventions), รูปแบบสถาปัตยกรรม และข้อจำกัดในการดำเนินงานได้ดียิ่งขึ้น โดยที่นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องคอยอธิบายบริบทเดิมซ้ำ ๆ ทำไมหน่วยความจำข้ามเอเจนท์ถึงสำคัญในการพัฒนายุคใหม่ การพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ใช่กิจกรรมที่เป็นเส้นตรง (Linear) อีกต่อไป ทีมงานต้องสลับไปมาระหว่างการเขียนโค้ด, การรีวิว, การดีบั๊ก, การรักษาความปลอดภัย, การปรับใช้ (Deploy) และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน โดยปกติแล้วเครื่องมือ AI มักทำงานแยกส่วนกัน (Silos) ทำให้ไม่สามารถส่งต่อข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบจากเวิร์กโฟลว์หนึ่งไปยังอีกเวิร์กโฟลว์หนึ่งได้ หน่วยความจำข้ามเอเจนท์จะเข้ามาแก้ข้อจำกัดนี้ โดยอนุญาตให้ข้อมูลเชิงลึกที่เรียนรู้ในขั้นตอนหนึ่งของการพัฒนาไปให้ข้อมูลในการดำเนินการของอีกขั้นตอนหนึ่งได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเอเจนท์เขียนโค้ดตรวจพบกฎสถาปัตยกรรมที่สำคัญในขณะที่กำลังแก้ไขช่องโหว่ ความรู้นั้นจะสามารถถูกนำไปใช้ซ้ำโดยเอเจนท์รีวิวโค้ดเพื่อตรวจจับการละเมิดกฎใน Pull Request ในอนาคต สิ่งนี้สร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณ (Compounding effect) ที่ทุกการโต้ตอบจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ในอนาคตให้ดีขึ้น สถาปัตยกรรมและหลักการออกแบบของ Agentic Memory System Agentic Memory System ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ความท้าทายหลักประการหนึ่ง นั่นคือ “ความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป” (Accuracy over time) เนื่องจากโค้ดเบสมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กิ่งก้านของโค้ด (Branches) มีความหลากหลาย และสมมติฐานต่าง ๆ อาจล้าสมัยได้ การจัดเก็บข้อมูลโดยไม่ตรวจสอบจะนำมาซึ่งความเสี่ยงมากกว่าประโยชน์ เพื่อแก้ปัญหานี้ GitHub จึงสร้างระบบหน่วยความจำโดยใช้การ ตรวจสอบแบบ Just-in-Time (Just-in-Time Verification) แทนการจัดเก็บข้อมูลแบบคงที่ รูปแบบการตรวจสอบแบบ Just-in-Time ความจำแต่ละส่วนจะถูกเก็บไว้พร้อมกับ การอ้างอิง (Citations) ที่ชัดเจน ซึ่งระบุถึงตำแหน่งโค้ดที่รองรับข้อมูลเชิงลึกนั้น ๆ ก่อนที่เอเจนท์จะใช้งานหน่วยความจำ ระบบจะตรวจสอบว่า: ตำแหน่งโค้ดที่อ้างอิงยังคงมีอยู่จริง เนื้อหายังคงสอดคล้องกับหน่วยความจำที่บันทึกไว้ ข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับ Branch ปัจจุบันหรือไม่ หากพบความขัดแย้ง เอเจนท์จะอัปเดตหรือแทนที่หน่วยความจำนั้นด้วยหลักฐานใหม่ทันที ทำให้ระบบสามารถแก้ไขตัวเองได้ (Self-correcting) และทนทานต่อข้อมูลที่ล้าสมัยหรือการนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์ การสร้างหน่วยความจำในฐานะเครื่องมือของเอเจนท์ การสร้างหน่วยความจำถูกปรับใช้ในรูปแบบของการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool call) โดยเอเจนท์จะเรียกใช้เฉพาะเมื่อตรวจพบความรู้ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้และมีมูลค่าในระยะยาวเท่านั้น ตัวอย่างการใช้งานจริง: การซิงโครไนซ์เวอร์ชันของ API ในโค้ดฝั่ง Client, Logic ฝั่ง Server และเอกสารประกอบ เมื่อ Copilot พบการอัปเดตเวอร์ชันที่สอดคล้องกันในหลาย ๆ ไฟล์ ระบบจะจัดเก็บหน่วยความจำเชิงโครงสร้างที่เชื่อมโยงตำแหน่งเหล่านั้นเข้าด้วยกัน ในการเปลี่ยนแปลงครั้งต่อไป เอเจนท์จะอัปเดตไฟล์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยอัตโนมัติ หรือแจ้งเตือนหากมีการตกหล่นในระหว่างการรีวิวโค้ด ช่วยป้องกันบั๊กที่ตรวจจับยากก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการผลิต (Production) ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการแยกส่วน Repository หน่วยความจำใน Copilot ถูกควบคุมอย่างเข้มงวด: หน่วยความจำถูกจำกัดขอบเขตตามแต่ละ Repository เฉพาะผู้มีสิทธิ์เขียนโค้ด (Write access) เท่านั้นที่สามารถสร้างหน่วยความจำได้ หน่วยความจำสามารถใช้ได้ภายใน Repository เดียวกันเท่านั้น ไม่อนุญาตให้มีการรั่วไหลของข้อมูลข้าม Repository รูปแบบนี้สะท้อนถึงโครงสร้างการอนุญาตที่มีอยู่เดิมของ GitHub เพื่อให้มั่นใจว่าหน่วยความจำจะประพฤติตัวเหมือนซอร์สโค้ด: ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และเป็นส่วนตัว…

Microsoft + Osmos

Microsoft + Osmos expands Microsoft Fabric capabilities with Agentic AI

Blog

Microsoft + Osmos ขยายความสามารถ Microsoft Fabric ด้วย Agentic AI Facebook X LinkedIn ทีมวิศวกรรมข้อมูลในปัจจุบันอยู่ภายใต้ความกดดันอย่างต่อเนื่องในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วขึ้น การรักษาคุณภาพข้อมูลในระดับสูง และการจัดการระบบนิเวศข้อมูลที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ Microsoft + Osmos คือก้าวสำคัญเชิงกลยุทธ์ในการตอบโจทย์ความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการขยายขีดความสามารถของ Microsoft Fabric ด้วย Agentic AI (AI เชิงตัวแทน) ที่เข้ามาช่วยเหลือนักพัฒนาอย่างจริงจังตลอดทั้งวงจรชีวิตของข้อมูล แทนที่จะปฏิบัติกับ AI เป็นเพียงผู้ช่วยที่คอยรับคำสั่งเพียงอย่างเดียว ความร่วมมือนี้ได้แนะนำ “Intelligent Agents” (ตัวแทนอัจฉริยะ) ที่สามารถใช้เหตุผล วางแผน ดำเนินการ และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ข้อมูลได้ด้วยตนเอง โดยที่ยังคงอยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างสมบูรณ์ภายในระบบนิเวศของ Microsoft Fabric สิ่งที่ทำให้ Agentic AI แตกต่างในงานวิศวกรรมข้อมูล ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมจะมุ่งเน้นไปที่สคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและกฎเกณฑ์ที่ตายตัว แต่ Agentic AI ทำงานในระดับที่สูงกว่า โดยรวมการใช้เหตุผล หน่วยความจำ ความเข้าใจบริบท และการดำเนินการที่มุ่งเน้นเป้าหมายเข้าด้วยกัน ในบริบทของ Microsoft Fabric นั้น Agentic AI ช่วยให้ระบบสามารถ: ทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูล (Schema) และลำดับที่มาของข้อมูล (Lineage) ในทุกเวิร์กโฟลว์ ตรวจจับความล้มเหลวของไปป์ไลน์และแนะนำแนวทางแก้ไข สร้างตรรกะการแปลงข้อมูล (Data Transformation) ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากรูปแบบการใช้งานและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น สิ่งนี้เปลี่ยนบทบาทของวิศวกรรมข้อมูลจากการ “คอยแก้ปัญหาตามอาการ” ไปสู่การ “เพิ่มประสิทธิภาพในเชิงรุก” Microsoft + Osmos: ภาพรวมสถาปัตยกรรม Agentic AI การร่วมมือกันครั้งนี้เป็นการรวมเฟรมเวิร์ก Agentic AI ของ Osmos เข้ากับบริการต่าง ๆ ของ Microsoft Fabric โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น OneLake, Data Factory, Synapse Data Engineering และ Power BI หลักการสำคัญทางสถาปัตยกรรม หลักการ คำอธิบาย Reasoning-first design เอเจนท์ AI จะวิเคราะห์ปัญหาก่อนที่จะลงมือทำ…

Claude in Microsoft Foundry

Claude in Microsoft Foundry: Advancing Capabilities for Healthcare and Life Sciences

Blog

Claude in Microsoft Foundry: ยกระดับขีดความสามารถสำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Facebook X LinkedIn องค์กรด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพกำลังดำเนินงานอยู่ในยุคที่มีความซับซ้อนอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ภาระงานด้านการบริหารจัดการยังคงเพิ่มสูงขึ้น เวิร์กโฟลว์ทางคลินิกยังคงกระจัดกระจาย และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ก็ก้าวหน้าไปรวดเร็วกว่าที่ระบบแบบดั้งเดิมจะรองรับได้ ในขณะเดียวกัน ความไว้วางใจ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบยังคงเป็นสิ่งสำคัญพื้นฐานที่ไม่สามารถต่อรองได้ เพื่อตอบโจทย์ความท้าทายเหล่านี้ องค์กรต่าง ๆ ต้องการ AI ที่ไปไกลกว่าแค่การสร้างข้อความ แต่ต้องเป็น AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการใช้เหตุผลในเวิร์กโฟลว์ทางการแพทย์และวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน สามารถรวมเข้ากับระบบขององค์กร และดำเนินงานได้อย่างมีความรับผิดชอบในระดับกว้าง นี่คือจุดที่ Claude in Microsoft Foundry เข้ามามีบทบาทสำคัญ การนำการใช้เหตุผลด้วย AI ขั้นสูงมาสู่ภาคอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม Anthropic ได้เปิดตัวเครื่องมือใหม่ ตัวเชื่อมต่อ และความสามารถเฉพาะทางที่ช่วยให้ Claude สามารถสนับสนุนกรณีการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพภายใน Claude in Microsoft Foundry ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรที่ปลอดภัยของ Azure ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่น่าเชื่อถือของ Azure ทำให้ Claude in Microsoft Foundry ช่วยให้องค์กรสามารถปรับใช้เวิร์กโฟลว์ AI ขั้นสูงได้ ในขณะที่ยังคงเป็นไปตามข้อกำหนดที่เข้มงวดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การกำกับดูแล และความปลอดภัยของข้อมูล โดยสามารถผสานการทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ของ Azure สำหรับการจัดการข้อมูล ระบบอัตโนมัติ และการปฏิบัติงานได้อย่างไร้รอยต่อ การผสานพลังระหว่าง Claude และ Microsoft Foundry ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างความฉลาดของ AI ระดับแนวหน้า กับความต้องการในโลกแห่งความเป็นจริงของสภาพแวดล้อมทางวิทยาศาสตร์และการแพทย์ที่มีการควบคุมสูง จากความฉลาดทั่วไปสู่ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน Claude สำหรับการดูแลสุขภาพ มอบความสามารถของ AI เฉพาะทางที่สนับสนุนทั้งเวิร์กโฟลว์ทางคลินิกและการดำเนินงาน เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ให้บริการทางการแพทย์ ผู้จ่ายเงิน (บริษัทประกัน) และองค์กรต่าง ๆ สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การใช้เหตุผลเชิงโครงสร้างและความเข้าใจในบริบท กรณีการใช้งานหลักด้านการดูแลสุขภาพ ได้แก่: การตรวจสอบและคัดกรองเอกสารการขออนุมัติก่อนการรักษา (Prior Authorization) การประมวลผลการอุทธรณ์คำร้องขอเคลมประกัน การประสานงานการดูแลและการคัดกรองข้อความจากผู้ป่วย การสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ด้านการดำเนินงานและการบริหารจัดการ Claude สำหรับวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Claude in Microsoft Foundry ยังนำความสามารถพิเศษสำหรับองค์กรด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพมาใช้ เพื่อสนับสนุนทุกขั้นตอนของวงจรการวิจัยและพัฒนา กรณีการใช้งานหลักด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ได้แก่: การเร่งการวิจัยในช่วงก่อนทางคลินิก (Preclinical Research) การวิเคราะห์ข้อมูลชีวสารสนเทศ (Bioinformatics) การออกแบบโปรโตคอลและการทดลอง การสังเคราะห์วรรณกรรมและการสร้างสมมติฐาน การดำเนินงานทดลองทางคลินิกและการจัดการข้อมูล งานด้านกฎระเบียบและการเตรียมการยื่นเอกสารต่อหน่วยงานกำกับดูแล สร้างขึ้นเพื่อเวิร์กโฟลว์ในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีการควบคุม ความสามารถของ Claude ช่วยให้องค์กรสามารถปรับใช้ “เอเจนท์ AI เฉพาะทาง” (Vertical-specific AI agents) ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการที่สำคัญของอุตสาหกรรม โดยเอเจนท์เหล่านี้จะรวมเอา: โมเดล AI ขั้นสูง ที่ปรับแต่งเพื่อการใช้เหตุผลทางการแพทย์และวิทยาศาสตร์ แนวทางการปรับใช้ระดับองค์กร ที่สอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมาย ตัวเชื่อมต่อและทักษะเฉพาะด้าน ผ่าน Model Context Protocol (MCP) การกำกับดูแลที่เป็นหนึ่งเดียว ภายใน Claude in…