<div class="key-takeaways"><ul><li>System Design คือกระบวนการกำหนดองค์ประกอบและการสื่อสารในระบบเพื่อตอบสนองความต้องการ</li><li>การออกแบบระบบไม่ได้แปลว่าต้องใส่เทคโนโลยีฮิตอย่าง Kubernetes หรือ Kafka เสมอไป</li><li>หัวใจสำคัญคือการเข้าใจ trade-offs ระหว่าง SQL กับ NoSQL หรือโมโนลิทกับไมโครเซอร์วิส</li><li>การสเกลระบบมีทั้งแบบแนวตั้งและแนวนอน ขึ้นอยู่กับข้อจำกัดและข้อกำหนดของแอปพลิเคชัน</li></ul></div><p>ในเส้นทางการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์หลายคน เมื่อมีประสบการณ์เพิ่มขึ้นจะเริ่มสังเกตเห็นรอยต่อที่สำคัญระหว่างการเขียนโค้ดฟังก์ชันงานแต่ละชิ้น กับการมองภาพรวมเพื่อออกแบบโครงสร้างสถาปัตยกรรมของระบบทั้งหมด นี่คือจุดเริ่มต้นที่ทำให้เหล่านักพัฒนาหันมาให้ความสนใจกับศาสตร์ที่เรียกว่า System Design มากยิ่งขึ้นในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา</p><p>หากอธิบายให้เข้าใจง่าย System Design คือกระบวนการกำหนดว่าองค์ประกอบต่างๆ ภายในระบบควรจัดระเบียบและสื่อสารกันอย่างไรเพื่อให้บรรลุตามข้อกำหนดที่วางไว้ สำหรับแอปพลิเคชันขนาดเล็กที่มีผู้ใช้งานไม่มาก โครงสร้างพื้นฐานมักเริ่มต้นจากความเรียบง่าย เช่น การเชื่อมต่อระหว่างไคลเอนต์ เอพีไอ และฐานข้อมูลโดยตรง ซึ่งเพียงพอต่อการรองรับงานในระยะเริ่มต้น</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/system_design_mu4ctwue_inline_1_97f282857f.jpg" alt="software code development screen office desk" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>แต่เมื่อแอปพลิเคชันเริ่มเติบโตและต้องรองรับคำขอนับพันรายการพร้อมกัน โครงสร้างเดิมย่อมไม่เพียงพออีกต่อไป การเพิ่มองค์ประกอบใหม่จึงเข้ามามีบทบาท เช่น การใช้โหลดบาลานเซอร์เพื่อกระจายคำขอไปยังอินสแตนซ์ต่างๆ การใช้แคชเพื่อลดการเรียกฐานข้อมูลซ้ำซ้อน หรือการใช้คิวข้อความร่วมกับเวิร์กเกอร์เพื่อประมวลผลงานเบื้องหลังแบบอะซิงโครนัส</p><div class="ai-insight"><p>การทำความเข้าใจ System Design ช่วยเปลี่ยนมุมมองของนักพัฒนาจากการคิดถึงแค่ "ภาษาโปรแกรมและฟังก์ชันในโค้ด" ไปสู่การมอง "สถาปัตยกรรมและการเติบโตในอนาคต" ซึ่งเป็นทักษะสำคัญที่แยกนักพัฒนาระดับเริ่มต้นออกจากระดับอาวุโส เพราะระบบที่ดีไม่ได้วัดกันที่ความซับซ้อน แต่เป็นการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับโจทย์ที่สุด</p></div><p>บทเรียนสำคัญประการหนึ่งในการศึกษาเรื่องนี้คือ การไม่วิ่งตามกระแสเทคโนโลยีโดยนำเครื่องมือยอดนิยมอย่าง Redis, Kafka, Kubernetes หรือไมโครเซอร์วิสมาใส่ไว้ในระบบทันที หากแอปพลิเคชันยังมีขนาดเล็กและคำขอไม่มาก การเพิ่มความซับซ้อนเหล่านี้อาจสร้างปัญหามากกว่าแก้ปัญหา ดังนั้น หัวใจสำคัญจึงเป็นการชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสียหรือ trade-offs ของแต่ละทางเลือก เช่น การเลือกใช้ฐานข้อมูลแบบ SQL หรือ NoSQL ระหว่างสถาปัตยกรรมแบบโมโนลิทหรือไมโครเซอร์วิส</p><p>นอกจากนี้ การแยกประเภทความต้องการของระบบออกเป็นสองกลุ่ม ได้แก่ ข้อกำหนดเชิงฟังก์ชันที่บอกว่าระบบต้องทำอะไรได้บ้าง และข้อกำหนดที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันซึ่งเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติการทำงาน ถือเป็นรากฐานสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรมโดยตรง ตัวอย่างเช่น ในเรื่องความสามารถในการรองรับการเติบโตหรือการสเกล ซึ่งสามารถทำได้สองรูปแบบหลักตามความเหมาะสมของระบบ:</p><ul><li><strong>การสเกลแนวตั้ง (Vertical Scaling):</strong> เพิ่มทรัพยากรฮาร์ดแวร์ให้เครื่องเดิม เช่น ขยายซีพียูจาก 4 เป็น 16 คอร์ หรือเพิ่มแรมจาก 8 เป็น 32 กิกะไบต์</li><li><strong>การสเกลแนแนวนอน (Horizontal Scaling):</strong> เพิ่มจำนวนเครื่องหรืออินสแตนซ์ เช่น กระจายโหลดไปยัง API 1, API 2 และ API 3 เพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ตัวเดียว</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/system_design_mu4ctwue_inline_2_20de3227d2.jpg" alt="computer server room data center rack" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ผู้เริ่มต้นศึกษา System Design มักรวบรวมแนวคิดหลักไว้หลายด้าน ได้แก่ สถาปัตยกรรมระบบ ฐานข้อมูล ประสิทธิภาพ การสื่อสาร ความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการสังเกตการณ์ และความปลอดภัย ท้ายที่สุดแล้ว การออกแบบระบบไม่ใช่การตามหาโครงสร้างที่สมบูรณ์แบบไร้ที่ติ แต่เป็นการทำความเข้าใจข้อจำกัดและตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดภายใต้สถานการณ์นั้นๆ</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/it4lo_dev/system-design-o-que-e-e-por-onde-comecar-5g20" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>System Design is the process of defining component structure and communication to meet requirements.</li><li>Adding trendy tools like Kafka or Kubernetes blindly can create more problems than it solves.</li><li>Core decisions involve evaluating trade-offs between SQL versus NoSQL and monoliths versus microservices.</li><li>Scaling can be achieved vertically or horizontally depending on application constraints and demands.</li></ul></div><p>As software developers gain experience over time, they often notice a distinct boundary between simply implementing individual feature functions and designing the overall architecture of a complete system. This exact realization is what drives many developers to start exploring the subject of System Design in their daily routines.</p><p>Simply put, System Design is the process of figuring out how different components within a software application should organize and communicate with one another to satisfy specific functional requirements. For a small application with minimal traffic, the setup might remain straightforward, featuring a direct flow from the client to an API and a database.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/system_design_mu4ctwue_inline_1_97f282857f.jpg" alt="software code development screen office desk" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>However, once an application grows and begins handling thousands of concurrent requests, new architectural components naturally enter the picture. Developers might introduce a load balancer to distribute traffic across multiple instances, implement a cache layer to prevent repetitive database queries, or set up a message queue paired with background workers for asynchronous processing.</p><div class="ai-insight"><p>Grasping System Design shifts a developer's mindset away from focusing purely on lines of code, classes, and endpoints toward a broader architectural perspective. It answers crucial questions about future bottlenecks and structural resilience before scaling issues paralyze the product.</p></div><p>A vital lesson learned along this learning path is that designing systems does not mean arbitrarily tossing popular technologies like Redis, Kafka, Kubernetes, or microservices into a stack just because they are trending. If an application receives low traffic and maintains a straightforward domain, introducing dozens of extra services will likely generate more complications than solutions.</p><p>Consequently, understanding trade-offs forms a massive part of System Design. The same logic applies when deciding between SQL versus NoSQL databases, monolithic architectures versus microservices, or synchronous versus asynchronous processing. Furthermore, distinguishing between functional requirements and non-functional requirements heavily influences these architectural decisions.</p><p>When examining scalability, developers typically look at two distinct approaches depending on system characteristics:</p><ul><li><strong>Vertical Scaling:</strong> Upgrading the hardware resources of a single machine, such as scaling up from 4 CPU and 8 GB RAM to 16 CPU and 32 GB RAM.</li><li><strong>Horizontal Scaling:</strong> Adding more machines or instances, such as distributing incoming requests across API 1, API 2, and API 3 behind a load balancer.</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/system_design_mu4ctwue_inline_2_20de3227d2.jpg" alt="computer server room data center rack" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Organizing studies around foundational concepts—such as architecture, databases, performance, communication, reliability, observability, and security—helps build a robust engineering foundation. Ultimately, System Design is not about finding a flawless, universal architecture, but rather understanding constraints and making conscious technical decisions based on trade-offs.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/it4lo_dev/system-design-o-que-e-e-por-onde-comecar-5g20" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_system-design-คืออะไร-เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ-mu4ctwue.jpg

small_system-design-คืออะไร-เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ-mu4ctwue.jpg

thumbnail_system-design-คืออะไร-เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ-mu4ctwue.jpg

system-design-คืออะไร-เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ-mu4ctwue.jpg

เรียนรู้พื้นฐาน System Design สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำไมการเพิ่มเทคโนโลยีฮิตอย่าง Redis หรือ Kafka อาจไม่ใช่คำตอบเสมอไป พร้อมแนวคิดเรื่อง trade-offs และการปรับสเกล

Discover the fundamentals of System Design for software developers, why adding trendy tools like Kafka or Redis isn't always the answer, and how trade-offs matter.

System Design คืออะไร? เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ

What is System Design? Moving Beyond Code to Architecture

<div class="key-takeaways"><ul><li>เรียนรู้การใช้ Subquery เพื่อคำนวณค่าล่วงหน้าก่อนนำมาประมวลผลต่อ</li><li>เข้าใจความแตกต่างระหว่างการใช้เครื่องหมาย = และคำสั่ง IN</li><li>การใช้งาน Subquery ภายในคำสั่ง WHERE และ FROM Clause</li></ul></div><p>หลังจากที่เราเคยเรียนรู้วิธีการเชื่อมโยงตารางเข้าด้วยกัน จับคู่นักเรียนกับชั้นเรียน และเชื่อมโยงครูผู้สอนในบทความก่อนหน้า วันนี้แฟรงก์ลินต้องเผชิญกับโจทย์ที่ซับซ้อนขึ้น เมื่อคำสั่ง SELECT ธรรมดาไม่เพียงพออีกต่อไป</p><p>ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ <strong>Subquery</strong> และ <strong>CTE</strong> ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญเมื่อเราต้องการคำนวณข้อมูลบางอย่างก่อน แล้วจึงนำผลลัพธ์นั้นไปใช้ตอบคำถามอีกข้อหนึ่ง</p><p>ตัวอย่างเช่น คำถามที่ว่า "นักเรียนคนไหนบ้างที่ได้คะแนนสูงกว่าค่าเฉลี่ย?" แฟรงก์ลินไม่สามารถเปรียบเทียบได้ทันทีหากยังไม่ได้คำนวณค่าเฉลี่ยของห้องเรียนเสียก่อน</p><p>Subquery จึงเปรียบเสมือน query ภายใน query อีกทีหนึ่ง โดย Query ชั้นในจะทำหน้าที่คำนวณค่าเฉลี่ย (เช่น ได้ 78 คะแนน) ส่วน Query ชั้นนอกจะทำหน้าที่ค้นหานักเรียนที่มีคะแนนมากกว่า 78 คะแนนนั้น</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/sql_is_surviving_query_mu0rzpoo_inline_1_177873fe95.jpg" alt="sql code editor screen close up" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>Subquery เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการเขียน SQL เมื่อเราต้องการแยกตรรกะการคำนวณออกจากเงื่อนไขหลัก ช่วยให้โค้ดมีความยืดหยุ่นและอ่านเข้าใจได้ง่ายขึ้นในกรณีที่ซับซ้อนปานกลาง</p></div><p>นอกจากนี้ Subquery ยังสามารถส่งค่ากลับมาได้มากกว่าหนึ่งค่า เช่น เมื่อเราต้องการค้นหานักเรียนที่อยู่ในห้อง 'Form 4A' หรือ 'Form 3B' โดยเราจะต้องใช้ตัวดำเนินการ <code>IN</code> แทนเครื่องหมาย <code>=</code></p><ul><li>ใช้เครื่องหมาย <code>=</code> เมื่อคาดหวังผลลัพธ์เพียงค่าเดียว เช่น การหาคะแนนสูงสุด <code>MAX(score)</code></li><li>ใช้คำสั่ง <code>IN</code> เมื่อ Subquery ส่งคืนค่าเป็นรายการหรือหลายแถว</li></ul><p>อีกหนึ่งรูปแบบที่เราสามารถพบได้คือการวาง Subquery ไว้ในคำสั่ง <code>FROM</code> เพื่อสร้างตารางชั่วคราวขึ้นมาให้ Query ชั้นนอกนำไปใช้งานต่อ โดยจะต้องตั้งชื่อให้กับตารางชั่วคราวนั้นด้วยคำสั่ง <code>AS</code></p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ms_njenga/sql-is-surviving-franklin-when-one-query-isnt-enough-20ld" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Learn how to use subqueries to calculate values before filtering</li><li>Understand the difference between using the = operator and the IN clause</li><li>Explore subqueries inside WHERE and FROM clauses</li></ul></div><p>After learning how to connect tables, link students to classes, and handle relationships in our previous session, Franklin is facing a new challenge where a simple SELECT statement is no longer enough.</p><p>Today, we dive into subqueries and CTEs—essential tools when information isn't simply sitting in another table, and we need to calculate something first before answering another question.</p><p>For instance, tackling the question "Which students scored above the average?" requires calculating the class average before making any comparisons.</p><p>A subquery is simply a query inside another query. The inner query calculates the average (e.g., 78), and the outer query finds students with scores higher than that result.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/sql_is_surviving_query_mu0rzpoo_inline_1_177873fe95.jpg" alt="sql code editor screen close up" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Subqueries provide a powerful way to modularize your database logic, separating complex calculations from main filtering criteria to keep queries organized and manageable.</p><p>Subqueries aren't limited to returning a single value; they can also return multiple rows, such as retrieving relevant class IDs for multiple class names.</p><ul><li>Use the <code>=</code> operator when expecting exactly one value, such as finding a maximum score.</li><li>Use the <code>IN</code> clause when your subquery returns a list of multiple values.</li></ul><p>Another common usage places a subquery inside the <code>FROM</code> clause to create a temporary result set that the outer query can treat like a table, assigning it a name using the <code>AS</code> keyword.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ms_njenga/sql-is-surviving-franklin-when-one-query-isnt-enough-20ld" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_sql-is-surviving-เมื่อ-query-เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน-mu0rzpoo.jpg

small_sql-is-surviving-เมื่อ-query-เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน-mu0rzpoo.jpg

thumbnail_sql-is-surviving-เมื่อ-query-เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน-mu0rzpoo.jpg

sql-is-surviving-เมื่อ-query-เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน-mu0rzpoo.jpg

เรียนรู้การใช้งาน Subquery และ CTE ใน SQL ผ่านตัวละครแฟรงก์ลิน ตั้งแต่การคำนวณค่าเฉลี่ย ค้นหาคะแนนสูงสุด ไปจนถึงการจัดการข้อมูลหลายค่าด้วย IN

Learn how to use subqueries and CTEs in SQL through Franklin's journey, covering averages, maximum scores, and handling multiple values with IN.

SQL Is Surviving: เมื่อ Query เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน

SQL Is Surviving: When One Query Isn't Enough

<div class="key-takeaways"><ul><li>Microsoft เปิดตัว Project Zenith ประสบการณ์ Windows ไร้สิ่งรบกวนสำหรับนักพัฒนาโดยเฉพาะ</li><li>อุปกรณ์กลุ่มนี้มาพร้อมแรมแบบยูนิฟายด์ขนาด 64GB ขึ้นไป เพื่อการรัน AI โมเดลท้องถิ่น</li><li>ติดตั้งเครื่องมือยอดนิยมล่วงหน้า พร้อมปิดฟังก์ชันก์รบกวนและคำแนะนำในระบบปฏิบัติการ</li><li>AMD เปิดตัวพีซีขนาดเล็กขุมพลัง Ryzen AI Halo เป็นอุปกรณ์รุ่นแรกในตระกูลนี้ที่งาน IFA</li></ul></div><p>Microsoft ประกาศเปิดตัวชื่ออย่างเป็นทางการสำหรับแพลตฟอร์ม Windows ที่ปรับแต่งมาเพื่อนักพัฒนาโดยเฉพาะในชื่อ Project Zenith หลังจากที่เคยเกริ่นถึงโครงการที่มีลักษณะใกล้เคียงกันนี้ในงาน Build เมื่อช่วงต้นปีที่ผ่านมา โดยโครงการดังกล่าวถูกออกแบบมาเพื่อรองรับฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ที่เน้นกลุ่มนักพัฒนาโดยเฉพาะ ซึ่งมาพร้อมกับหน่วยความจำแบบยูนิฟายด์ตั้งแต่ 64GB ขึ้นไป</p><p>Logan Iyer รองประธานฝ่ายแพลตฟอร์ม Windows และนักพัฒนาของ Microsoft ได้อธิบายถึงแนวคิดเบื้องหลังโครงการนี้ว่า อุปกรณ์ในกลุ่ม Project Zenith จะได้รับการตั้งค่าระบบ Windows ล่วงหน้า พร้อมรวบรวมชุดเครื่องมือที่นักพัฒนาใช้งานบ่อยที่สุดมาให้เสร็จสรรพ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่มีขนาดใหญ่กว่า 30,000 ล้านพารามิเตอร์ภายในเครื่องได้แบบไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายผ่านคลาวด์ ช่วยเร่งความเร็วในการทดลองงานและลดการพึ่งพาโทเค็นจากคลาวด์</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microsoft_project_zenith_windows_mtmueoiw_inline_1_34ecd0b106.jpg" alt="compact mini PC hardware device desktop" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>ในส่วนของฮาร์ดแวร์ ทาง AMD ได้ชิงเปิดตัวอุปกรณ์ชิ้นแรกที่ขับเคลื่อนด้วย Project Zenith บนเวทีงาน IFA โดยมาในรูปแบบของพีซีขนาดเล็กที่ใช้ชิปประมวลผล Ryzen AI Halo และทาง Microsoft ยังระบุด้วยว่าจะมีอุปกรณ์รุ่นอื่นๆ ตามออกมาอีกในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า รวมถึงรุ่นที่ใช้ชิปประมวลผลจากค่ายอื่นด้วย</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">64GB</span><span class="stat-label">แรมยูนิฟายด์ขั้นต่ำ</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">30B+</span><span class="stat-label">พารามิเตอร์โมเดล AI</span></div></div><p>ความเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในอุปกรณ์ Project Zenith ได้แก่การติดตั้งเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์มาให้ล่วงหน้า เช่น Visual Studio Code, GitHub Copilot, PowerToys, WinAppCLI และ Windows Dev Skills นอกจากนี้ยังมีการปรับแต่ง File Explorer ให้แสดงนามสกุลไฟล์ ไฟล์ที่ซ่อนอยู่ และเส้นทางไดเรกทอรีแบบเต็มบนแถบชื่อเรื่อง รวมถึงการปิดการแสดงไฟล์และโฟลเดอร์ที่เพิ่งใช้ล่าสุด คำแนะนำจากผู้ให้บริการซิงค์ และเปิดใช้งานการรองรับพาธขนาดยาว</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Project Zenith devices come with a preconfigured Windows setup for development and a set of tools curated for what developers reach for first."</p><cite>Logan Iyer, Microsoft</cite></blockquote><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microsoft_project_zenith_windows_mtmueoiw_inline_2_10eea4e493.jpg" alt="software developer writing code notebook computer office desk workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><div class="ai-insight"><p>การที่ Microsoft หันมาให้ความสำคัญกับการสร้างสภาพแวดล้อมเฉพาะทางเช่นนี้ สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทหลัก การที่นักพัฒนาสามารถรันโมเดลขนาดใหญ่บนเครื่องพีซีส่วนตัวได้โดยตรง ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดต้นทุนค่าใช้จ่ายบนคลาวด์ แต่ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระหว่างการพัฒนาโค้ดและโมเดล AI อีกด้วย</p></div><p>Logan Iyer ได้กล่าวเสริมทิ้งท้ายถึงทิศทางในอนาคตว่า Project Zenith เกิดจากการรับฟังเสียงสะท้อนของกลุ่มนักพัฒนาเกี่ยวกับความต้องการใช้งานบน Windows ในปัจจุบัน และทิศทางที่แพลตฟอร์มควรจะมุ่งไปในอนาคต ในขณะที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง ทางบริษัทจึงมีความมุ่งมั่นที่จะพัฒนา Windows ให้เติบโตไปพร้อมกับคอมมูนิตี้ผู้สร้างสรรค์นั่นเอง</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/news/990051/microsoft-project-zenith-windows-developers" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Microsoft unveils Project Zenith as a distraction-free Windows experience for developers</li><li>Devices feature 64GB or more of unified memory designed to run local AI models</li><li>Comes pre-configured with essential dev tools while disabling operating system clutter</li><li>AMD introduced the first Project Zenith mini PC powered by Ryzen AI Halo chips at IFA</li></ul></div><p>Microsoft is giving its developer-optimized Windows experience an official moniker: Project Zenith. Although the software giant originally previewed a similar developer-centric Windows initiative at Build earlier this year, Project Zenith is specifically engineered for new developer-focused hardware equipped with 64GB or more of unified memory.</p><p>"Project Zenith devices come with a preconfigured Windows setup for development and a set of tools curated for what developers reach for first," explains Logan Iyer, CVP of Windows platform and developer at Microsoft. On these specialized devices, developers are empowered to run AI models with over 30 billion parameters locally and unmetered, accelerating experimentation while helping decrease reliance on metered cloud tokens.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microsoft_project_zenith_windows_mtmueoiw_inline_1_34ecd0b106.jpg" alt="compact mini PC hardware device desktop" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>AMD took the stage at IFA to announce the very first Project Zenith device, taking the form of a miniature PC driven by Ryzen AI Halo silicon. Microsoft has confirmed that additional Project Zenith hardware will debut in the upcoming months, which will include configurations utilizing alternative silicon architectures.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">64GB</span><span class="stat-label">Min Unified Memory</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">30B+</span><span class="stat-label">AI Model Parameters</span></div></div><p>The tailored setup on Project Zenith machines includes pre-installed development utilities such as Visual Studio Code, GitHub Copilot, PowerToys, WinAppCLI, and Windows Dev Skills. Furthermore, File Explorer is pre-configured to display file extensions, hidden files, and full file paths in the title bar, alongside disabling recently used items and enabling long-path support.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Project Zenith devices come with a preconfigured Windows setup for development and a set of tools curated for what developers reach for first."</p><cite>Logan Iyer, Microsoft</cite></blockquote><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microsoft_project_zenith_windows_mtmueoiw_inline_2_10eea4e493.jpg" alt="software developer writing code notebook computer office desk workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><div class="ai-insight"><p>This targeted approach by Microsoft highlights a crucial shift in modern software development where edge AI capabilities are becoming paramount. Allowing developers to execute heavy models locally on dedicated hardware eliminates cloud latency and token costs, providing a streamlined and private environment for next-generation application engineering.</p></div><p>"Project Zenith is the result of listening to developers about what they need from Windows today, and where they want the platform to go next," Iyer notes, emphasizing the company's dedication to evolving the operating system alongside the developer community as artificial intelligence reshapes the software landscape.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.theverge.com&sz=64" alt="The Verge" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.theverge.com/news/990051/microsoft-project-zenith-windows-developers" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The Verge</a></p>

medium_microsoft-เปิดตัว-project-zenith-ประสบการณ์-windows-ไร้สิ่งรบกวน-mtmueoiw.jpg

small_microsoft-เปิดตัว-project-zenith-ประสบการณ์-windows-ไร้สิ่งรบกวน-mtmueoiw.jpg

thumbnail_microsoft-เปิดตัว-project-zenith-ประสบการณ์-windows-ไร้สิ่งรบกวน-mtmueoiw.jpg

microsoft-เปิดตัว-project-zenith-ประสบการณ์-windows-ไร้สิ่งรบกวน-mtmueoiw.jpg

Microsoft เผยโฉม Project Zenith แพลตฟอร์ม Windows สำหรับนักพัฒนาโดยเฉพาะ พร้อมแรม 64GB รันโมเดล AI ขนาดใหญ่ในเครื่องได้ทันที

Microsoft introduces Project Zenith, a developer-focused Windows experience featuring 64GB of unified memory to run large AI models locally.

Microsoft เปิดตัว Project Zenith ประสบการณ์ Windows ไร้สิ่งรบกวน

Microsoft Project Zenith is a distraction-free Windows

<div class="key-takeaways"><ul><li>แอปพลิเคชัน AI มักเริ่มต้นจากการเลือกชิป GPU เจาะจงแต่เผชิญปัญหาเมื่อความจุหมด</li><li>การผูกติดกับผู้ให้บริการรายเดียวสร้างภาระในการดูแลรักษาและเสี่ยงต่อระบบล่ม</li><li>การเปลี่ยนผ่านจากการจัดสรรอินสแตนซ์เป็นการส่งเวิร์กโหลดช่วยแยกโค้ดธุรกิจออกจากโครงสร้างพื้นฐาน</li><li>เลเยอร์การประหารผลควรเป็นผู้ตัดสินใจเลือกตำแหน่งและเส้นทางรันงานที่เหมาะสมที่สุด</li></ul></div><p>นักพัฒนาซอฟต์แวร์รายหนึ่งกำลังสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องรันงานอินเฟอเรนซ์ที่ใช้ GPU หนุนหลัง การใช้งานเริ่มต้นดูเรียบง่ายตรงไปตรงมาผ่านการเรียกใช้งานผ่าน <code>CloudGPUProvider</code> ระบุภูมิภาค ประเภทอินสแตนซ์ รุ่น GPU และอิมเมจคอนเทนเนอร์ ก่อนจะสั่งรันคำสั่งไพธอนเพื่อประมวลผลข้อมูล ซึ่งโค้ดลักษณะนี้ใช้งานได้จริงในตอนแรก</p><p>ทว่าปัญหาจะบังเกิดเมื่อภูมิภาคที่เลือกไว้เกิดความจุเต็มขึ้นมาฉับพลัน ภูมิภาคสำรองกลับไม่มีอินสแตนซ์ประเภทเดียวกันรองรับ ทำให้แอปพลิเคชันต้องเขียนโค้ดแยกย่อยเฉพาะฮาร์ดแวร์แต่ละค่าย ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ให้บริการรายอื่นอาจมี GPU พร้อมใช้งานแต่วงจรชีวิตของ API แตกต่างกันสิ้นเชิง บางรายต้องการให้แอปพลิเคชันจัดการเครื่องเสิร์ฟเวอร์เสมือนเอง บางรายเปิดใช้งานคอนเทนเนอร์โดยตรง ขณะที่รายที่สามเปิดเป็นงานแต่ส่งบันทึกและอาร์ทิแฟกต์ผ่านบริการแยกต่างหาก สุดท้ายฟีเจอร์อินเฟอเรนซ์ดั้งเดิมจึงกลายสภาพเป็นระบบจัดการโครงสร้างพื้นฐานไปโดยปริยาย</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_gpu_mskkf3vu_inline_1_38e8252de5.jpg" alt="developer writing code data center servers" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านจากโมเดลการพัฒนาแบบเดิมมาสู่การจัดการเวิร์กโหลดอัตโนมัติสะท้อนให้เห็นว่า นักพัฒนาควรให้ความสำคัญกับตรรกะทางธุรกิจมากกว่าการมานั่งบริหารจัดการสเปกฮาร์ดแวร์ระดับต่ำ การปล่อยให้แพลตฟอร์มกลางคอยตรวจสอบความจุและเลือกชิปที่เหมาะสมตามเงื่อนไขต้นทุนหรือความหน่วงจะช่วยลดความซับซ้อนในระยะยาวได้อย่างมหาศาล</p></div><p>แอปพลิเคชันควรทำหน้าที่อธิบายงานที่ต้องการให้ประมวลผล ขณะที่เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานควรเป็นผู้หาทางตอบสนองคำขอนั้น การเปลี่ยนแปลงมุมมองจากการจัดหาอินสแตนซ์มาเป็นการสั่งรันเวิร์กโหลด AI จะช่วยถอดภาระการตัดสินใจเรื่องฮาร์ดแวร์ออกจากตัวแอปพลิเคชันโดยไม่ละเลยความสำคัญของสเปกที่จำเป็น การเลือก GPU ไม่ใช่การตัดสินใจครั้งเดียวจบ เมื่อแอปพลิเคชันเจาะจงประเภทอินสแตนซ์เป๊ะๆ มันจะรับภาระข้อจำกัดทั้งหมดที่ผูกติดมากับอินสแตนซ์นั้น ซึ่งท้ายที่สุดจะกลายเป็นภาระผูกพันในระบบโปรดักชัน</p><p>การผูกติดกับผู้ให้บริการไม่ได้จำกัดอยู่แค่สัญญาหรือราคา แอปพลิเคชันที่จัดการอินสแตนซ์ของผู้ให้บริการโดยตรงจะถูกเชื่อมโยงเข้ากับ:</p><ul><li>รูปแบบวงจรชีวิตของ API</li><li>โครงสร้างการเรียกเก็บล็อกและบันทึก</li><li>กลไกการกู้คืนข้อผิดพลาด</li><li>เครื่องมือจัดการเครือข่ายและสตอเรจ</li></ul><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/jaguarkyng/why-ai-applications-should-submit-workloads-not-select-gpus-e2j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>AI applications often start by selecting specific GPUs but face failures when capacity runs out.</li><li>Direct provider coupling creates operational overhead and risks application downtime.</li><li>Moving from instance provisioning to workload execution separates business logic from infrastructure.</li><li>An execution layer should ultimately decide placement and execution paths for tasks.</li></ul></div><p>A developer is building an AI application that needs to run a GPU-backed inference job. The initial implementation looks straightforward, instantiating a <code>CloudGPUProvider</code> with an API key, launching an instance in a specific region with a designated GPU model and container image, and running a Python inference command. Initially, this setup works without a hitch.</p><p>However, problems arise the moment the chosen region runs out of capacity. Alternative regions may lack the exact instance type, forcing the application to branch into hardware-specific code paths. Other providers might have available GPUs, but their APIs use entirely different lifecycle models. One provider expects virtual machine management, another launches containers directly, and a third exposes jobs while routing logs and artifacts through separate services. Gradually, a simple inference feature morphs into a full-scale infrastructure orchestration system.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_gpu_mskkf3vu_inline_1_38e8252de5.jpg" alt="developer writing code data center servers" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>This architectural shift highlights a core principle in modern cloud engineering: separating business requirements from infrastructure plumbing. By defining constraints rather than exact hardware SKUs, systems become resilient to capacity crunches and provider API variations, effectively future-proofing AI deployments against hardware market volatility.</p></div><p>Applications should describe the workload they need executed, leaving infrastructure layers to figure out how to satisfy those requests. Transitioning from instance provisioning to AI workload execution removes infrastructure decisions from the application code without ignoring hardware constraints. Selecting a GPU is never a singular decision; hardcoding exact instance types forces applications to inherit hidden assumptions that inevitably morph into production dependencies.</p><p>Provider lock-in extends far beyond contracts and pricing models. An application directly managing provider instances couples itself tightly to:</p><ul><li>Proprietary API lifecycle patterns</li><li>Specific log and artifact collection structures</li><li>Unique error classification mechanisms</li><li>Underlying networking and storage setups</li></ul><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/jaguarkyng/why-ai-applications-should-submit-workloads-not-select-gpus-e2j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

large_article-2060.jpg

medium_article-2060.jpg

small_article-2060.jpg

thumbnail_article-2060.jpg

article-2060.jpg

การเขียนโค้ดฮาร์ดโค้ดเลือกอินสแตนซ์ GPU เฉพาะเจาะจงทำให้แอปพลิเคชันเปราะบางและยึดติดกับผู้ให้บริการ การเปลี่ยนมาส่งเวิร์กโหลดพร้อมระบุข้อจำกัดจะช่วยให้เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานจัดการทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่น

Hardcoding specific GPU instances makes AI applications brittle and locked into single providers. Shifting toward workload specifications allows infrastructure layers to handle resource allocation flexibly.

ทำไมแอปพลิเคชัน AI ควรส่งเวิร์กโหลดแทนการเลือกชิป GPU เอง

Why AI Applications Should Submit Workloads, Not Select GPUs

<div class="key-takeaways"><ul><li>นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักเผชิญปัญหาปัญหาสุขภาพและการหมดไฟจากการเขียนโค้ดนาน</li><li>จึงเกิดการพัฒนา DevHealth แพลตฟอร์มดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์</li><li>ฟีเจอร์เด่นช่วยประเมินสุขภาพ ติดตามความคืบหน้า และสร้างนิสัยการทำงานที่ดีขึ้น</li><li>ปัจจุบันอยู่ในช่วงเบต้าแรกและเปิดรับความคิดเห็นจากชุมชนนักพัฒนา</li></ul></div><p>การนั่งหน้าจอเป็นเวลานาน การลืมพักเบรก ท่านั่งที่ไม่ถูกต้อง การนอนหลับที่ไม่เพียงพอ และภาวะหมดไฟหรือเบิร์นเอาท์ มักกลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตการทำงานของเหล่าโปรแกรมเมอร์ที่ทุ่มเทเวลาให้กับการเขียนโค้ดคุณภาพเยี่ยม แต่กลับละเลยสุขภาพร่างกายของตนเอง</p><p>จากจุดเริ่มต้นที่ตระหนักว่าคนสายไอทีต้องการตัวช่วยเฉพาะทาง จึงนำไปสู่การพัฒนา DevHealth แพลตฟอร์มดูแลสุขภาพที่ใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยดูแลโปรแกรมเมอร์และบุคลากรสายเทคโนโลยีโดยเฉพาะ เพื่อให้เข้ากับรูปแบบการทำงานจริงที่มีความเฉพาะตัวสูง</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/devhealth_msgcbxmp_inline_1_2a7862f800.jpg" alt="developer workspace computer code interface" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ความสามารถหลักของแพลตฟอร์มนี้ประกอบด้วย:</p><ul><li>ทำแบบประเมินสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อนักพัฒนาซอฟต์แวร์โดยเฉพาะ</li><li>รับคำแนะนำด้านสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วยระบบ AI</li><li>ติดตามความก้าวหน้าในการดูแลสุขภาพของตนเองตามช่วงเวลา</li><li>สร้างนิสัยการเขียนโค้ดที่ดีต่อสุขภาพร่างกายในระยะยาว</li></ul><div class="ai-insight"><p>การสร้างเครื่องมือสุขภาพที่เจาะกลุ่มโปรแกรมเมอร์โดยเฉพาะถือเป็นแนวทางที่น่าสนใจ เพราะพฤติกรรมการทำงานของสายเทคโนโลยีมีความต่างจากอาชีพอื่นอย่างชัดเจน เช่น การจดจ่อกับหน้าจอต่อเนื่องหลายชั่วโมง การพิมพ์งานซ้ำๆ และความเครียดจากการแก้บั๊ก ซึ่งมักนำไปสู่โรคออฟฟิศซินโดรม การแพลตฟอร์มที่เข้าใจบริบทเหล่านี้จึงช่วยให้การดูแลสุขภาพมีความตรงจุดและเห็นผลจริงมากกว่าการใช้แอปสุขภาพทั่วไป</p></div><p>โปรเจกต์นี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นระดับเบต้า และผู้พัฒนาต้องการเสียงสะท้อนที่ตรงไปตรงมาเพื่อนำไปปรับปรุงระบบ หากผู้อ่านมีเวลาว่าง สามารถเข้าไปทดลองใช้งานและให้ข้อเสนอแนะในประเด็นต่างๆ เช่น จุดที่ยังสับสน สิ่งที่อยากให้ปรับปรุง หรือฟีเจอร์ใหม่ที่อยากเห็นในอนาคต</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/melody_kelly/devhealth-developers-first-129k" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Developers often neglect physical health and face burnout from long coding hours.</li><li>DevHealth is a new AI-powered wellness platform built specifically for tech workflows.</li><li>Key features include health assessments, AI insights, progress tracking, and habit building.</li><li>The project is currently in early beta, actively seeking feedback from the community.</li></ul></div><p>Tech professionals often spend countless hours crafting great software while completely neglecting their personal health. Extended coding marathons, missed breaks, poor posture, sleep deprivation, and eventual burnout frequently become standard hazards of the job.</p><p>Recognizing this recurring industry challenge, a developer decided to build a wellness platform tailored precisely to how tech professionals work. This led to the creation of DevHealth, an AI-driven system designed to support coders and technology experts.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/devhealth_msgcbxmp_inline_1_2a7862f800.jpg" alt="developer workspace computer code interface" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>The platform currently helps users through several core capabilities:</p><ul><li>Complete a developer-focused health assessment</li><li>Receive AI-powered wellness insights</li><li>Track progress over time</li><li>Build healthier coding habits</li></ul><div class="ai-insight"><p>Targeting wellness specifically for developers addresses a major gap in generic health apps. Coding involves unique ergonomic strains, intense cognitive focus, and sedentary periods that standard fitness trackers often fail to account for. Platforms built with these workflow specifics in mind can offer much more relevant health interventions for tech workers.</p></div><p>The platform is currently in an early beta stage, and the creator is inviting honest feedback from the developer community. Users are encouraged to try it out and share insights on what is confusing, what could be improved, and what new features they would like to see next.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/melody_kelly/devhealth-developers-first-129k" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_devhealth-msgcbxmp.jpg

small_devhealth-msgcbxmp.jpg

thumbnail_devhealth-msgcbxmp.jpg

devhealth-msgcbxmp.jpg

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ผู้พัฒนาเครื่องมือ AI เพื่อแก้ปัญหาออฟฟิศซินโดรมและการหมดไฟจากการทำงานหนัก

A developer-focused wellness platform designed to tackle burnout and health issues from long coding sessions.

เปิดตัว DevHealth แพลตฟอร์มดูแลสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อโปรแกรมเมอร์โดยเฉพาะ

Introducing DevHealth: An AI Wellness Platform Built Specifically for Developers

Inewgen

Inewgen

#Developer

System Design คืออะไร? เจาะลึกความต่างระหว่างเขียนโค้ดกับออกแบบระบบ

Inewgen

SQL Is Surviving: เมื่อ Query เดียวอาจไม่พอสำหรับแฟรงก์ลิน

Inewgen

Microsoft เปิดตัว Project Zenith ประสบการณ์ Windows ไร้สิ่งรบกวน

Inewgen

ทำไมแอปพลิเคชัน AI ควรส่งเวิร์กโหลดแทนการเลือกชิป GPU เอง

Inewgen

เปิดตัว DevHealth แพลตฟอร์มดูแลสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อโปรแกรมเมอร์โดยเฉพาะ

Inewgen