1
00:00:00,000 --> 00:00:04,000

2
00:00:04,005 --> 00:00:08,005

3
00:00:08,009 --> 00:00:12,009

4
00:00:12,014 --> 00:00:16,014
ก็ดูแล้ว อาจารย์ปรัชญา แล้วก็อาจารย์ศรีโรจน์

5
00:00:16,015 --> 00:00:20,015

6
00:00:20,016 --> 00:00:24,016
โดยเฉพาะเรื่องของเรือ หุ่นยนต์สำรวจ

7
00:00:24,016 --> 00:00:28,016
แล้วก็โมเดลใน

8
00:00:28,017 --> 00:00:32,017
เรื่องของ Dicition support systems

9
00:00:32,020 --> 00:00:36,020
นะครับ โดย Port นี้ สองอันนี้

10
00:00:36,021 --> 00:00:40,021
ถ้ามารวมกันได้นี่ ระบบข้อมูล Didas

11
00:00:40,021 --> 00:00:44,021
ข้อมูลสิ่งแวดล้อมนี่จะฉลาดแล้วก็อัจฉริยะม

12
00:00:44,022 --> 00:00:48,022
คือว่าจะเอามารวมกันอย่างไรนะครับ

13
00:00:48,024 --> 00:00:52,024
เพราะว่าอาจารย์ 2 ท่าน ก็มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

14
00:00:52,032 --> 00:00:56,032
ของเขา อย่างเช่น อาจารย์ปรัชญา ก็ชำนาญทางด้านเครื่อง

15
00:00:56,032 --> 00:01:00,032
นะครับ อย่างอาจารย์สิโรจ ก็จะเชี่ยวชาญเรื่องแมสต

16
00:01:00,034 --> 00:01:04,034
โมเดล ไม่มีใครเชี่ยวชาญเรื่อง Software เลย

17
00:01:04,036 --> 00:01:08,036
แล้วถ้าเราจะมาเชื่อมโยง 2 ระบบนี้มาคุยกัน

18
00:01:08,036 --> 00:01:12,036
แน่นอน สิ่งที่ต้องคำนึง ก็คือว่า ใช้

19
00:01:12,037 --> 00:01:16,037
โปรโตคอลอะไร คุยกันอย่างไร แล้วจะจัดการเรื่อง

20
00:01:16,038 --> 00:01:20,038
พวก... ข้อมูลแบบ Realtime

21
00:01:20,040 --> 00:01:24,040
หรือว่า Reliability หรือว่าความมั่นคง

22
00:01:24,041 --> 00:01:28,041
อย่างไร ให้มันเสถียร หรือแม้แต่ว่า

23
00:01:28,042 --> 00:01:32,042
เพิ่มเซนเซอร์มาเยอะ ๆ ด้วย เพิ่มภาพด้วย ทีนี้ก็เป็น Big data

24
00:01:32,044 --> 00:01:36,044
ก็ไปกันใหญ่นะครับ สมมติ

25
00:01:36,044 --> 00:01:40,044
ใคจะเป็นคนส่งข้อมูล ใครจะเป็นคนรับข้อมูล ถ้าสมมุติว่าจะ

26
00:01:40,048 --> 00:01:44,048
ให้อาจารย์ศิโรจน์มาเป็นคนส่งเองนี่

27
00:01:44,050 --> 00:01:48,050
ดูจากความเชี่ยวชาญของเขาทางด้าน Match

28
00:01:48,065 --> 00:01:52,065
จากที่รู้จักมานะ ทักษะการเขียนโปรแกรมเขา

29
00:01:52,065 --> 00:01:56,065
ผมว่า ผมว่าเรือของอ.ปรัชญานี่

30
00:01:56,067 --> 00:02:00,067
ไม่จม ก็คงจะเกยตื่นนะคะ เพราะว่า

31
00:02:00,067 --> 00:02:04,067
เพราะฉะนั้นจึงต้องมีแพลตฟอร์ม มีตัวนี้เข้ามาช่วย

32
00:02:04,068 --> 00:02:08,068
นะครับ ก็คือคนทางด้าน Data

33
00:02:08,069 --> 00:02:12,069
Data Engineering แล้วก็ Software มามันจะได้

34
00:02:12,070 --> 00:02:16,070
ราบรื่นนะครับ นอกจากว่าทำแฟลตฟอร์ม

35
00:02:16,070 --> 00:02:20,070
ขึ้นมาแล้ว มันก็ต้องอเนกประสงค์ด้วย จากเซนเซอร์

36
00:02:20,075 --> 00:02:24,075
ข้อมูลจาก Social media

37
00:02:24,086 --> 00:02:28,086
นี่ มันก็จะสามารถ Intigate เข้ามาได้ มันก็จะสามารถให

38
00:02:28,087 --> 00:02:32,087
อาจารย์ศิโรจน์นี่ มันฉลาด

39
00:02:32,089 --> 00:02:36,089
ยิ่งขึ้นนะครับ แล้วก็ใช้ประโยชน์ได้มากขึ้น เช่น ใช้ในเรื่องของ Warning

40
00:02:36,089 --> 00:02:40,089
ด้วย เตือนภัยอะไรได้

41
00:02:40,089 --> 00:02:44,089
ขอให้ข้อมูลครบวงจร

42
00:02:44,090 --> 00:02:48,090
ที่จริงประสบการในเรื่องของการพัฒนา Data

43
00:02:48,091 --> 00:02:52,091
แอปพลิเคชันของเรานี่ จริง ๆ มีมานานแล้วในแล็บนี่

44
00:02:52,093 --> 00:02:56,093
นะครับ เป็น 10 ปีแล้ว นอกจากว่า ข้อมูลทางด้าน

45
00:02:56,095 --> 00:03:00,095
สิ่งแวดล้อม แล้วก็มีทางสายอื่น เช่น ทางด้านเกษตร

46
00:03:00,110 --> 00:03:04,110
ด้านการแพทย์อะไรอย่างนี้ เราก็ทำมาหมดแล้ว

47
00:03:04,111 --> 00:03:08,111
ก็มีหลายกระบวนท่านะ ท่า

48
00:03:08,112 --> 00:03:12,112
Freestyle ไม่ใช่ท่าว่ายน้ำ แต่เป็นท่า

49
00:03:12,113 --> 00:03:16,113
โปรแกรมเมอร์ไทย ใช้กันว่า มีงานอะไร

50
00:03:16,121 --> 00:03:20,121
ก็เขียน ๆ ไปเถอะ พอเปลี่ยนทีเราก็เขียนใหม่นะครับ

51
00:03:20,133 --> 00:03:24,133
ต่อมาเราก็ทำเครื่องมือขึ้นมาทุ่นแรง

52
00:03:24,148 --> 00:03:28,148
นะครับ ก็มี Tools เต็มไปหมด อย่างเช่น

53
00:03:28,148 --> 00:03:32,148
การแพทย์เขาก็อยากมีเชื่อมต่อโรงพยาบาลหลายที่

54
00:03:32,149 --> 00:03:36,149
มี Skiima ต่างกัน แล้วก็มี Tool มา Convert

55
00:03:36,152 --> 00:03:40,152
เชื่อมต่อนะครับ ทางด้านสิ่งแวดล้อม ต้องการ

56
00:03:40,153 --> 00:03:44,153
รวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่าง ๆ

57
00:03:44,161 --> 00:03:48,161
พวกนี้มีงานมาเรื่อย ๆ Tools ก็เชื่อมโยงกันไปหมด

58
00:03:48,161 --> 00:03:52,161
ก็คงเป็นกล่องไปเลย แล้วปัญหาก็คือว่า

59
00:03:52,162 --> 00:03:56,162
ถ้ามันเปลี่ยนงานเฉพาะแล้ว Tool ก็จะใช้ไม่ได้

60
00:03:56,163 --> 00:04:00,163
มันก็ค่อย ๆ ตายไป คนก็จะมักว่างานของ NECTEC

61
00:04:00,164 --> 00:04:04,164
บนหิ้ง ใช้ได้อยู่สักพักหนึ่งนะครับ

62
00:04:04,164 --> 00:04:08,164
เราก็คิดว่า เรามาทำ Library มา Gernaric

63
00:04:08,180 --> 00:04:12,180
ดีกว่าที่เป็น... มากขึ้น ไม่ทำ

64
00:04:12,180 --> 00:04:16,180
Tools เฉพาะเจาะจง แต่ทำไลบารี่

65
00:04:16,181 --> 00:04:20,181
ให้ผู้ใช้ไปใช้ ให้ Deverloper ไป

66
00:04:20,182 --> 00:04:24,182
ต่อยอดขึ้นมาเอง ไม่ต้องเขียนจาก 0 แต่ว่า

67
00:04:24,183 --> 00:04:28,183
เราก็ต้องหา Developer มาทำน่ะ

68
00:04:28,183 --> 00:04:32,183
เมื่อประมาณปีที่แล้ว เออก็บอกรวมทั้งหมด

69
00:04:32,185 --> 00:04:36,185
นี่ เป็น Platform เลยดีกว่า Platform คือเรา

70
00:04:36,185 --> 00:04:40,185
ทำโครงสร้าง Atetecture

71
00:04:40,186 --> 00:04:44,186
ทำงานพวกนี้ ที่เหมือน ๆ กันนี่ ไม่ต้องมาทำซ้ำ ๆ

72
00:04:44,188 --> 00:04:48,188
แล้วก็ง่ายในการดีพอยส์

73
00:04:48,189 --> 00:04:52,189
ขึ้นไปนะครับ ซึ่งชื่อก็ไม่ได้คิด

74
00:04:52,190 --> 00:04:56,190
อย่างเป็นทางการ เราก็นึกขึ้นมาได้ ว่าเป็น Real Time

75
00:04:56,191 --> 00:05:00,191
ใน Stream เราใช้ชื่อว่า BigStream ดีกว่าครับ

76
00:05:00,193 --> 00:05:04,193
ในการทำเป็นแพลตฟอร์ม เราไม่ทำ

77
00:05:04,194 --> 00:05:08,194
อะไรเล็ก ๆ แน่นอน ข้อมูลเราก็ต้องจัดการที่มันใหญ่ขึ้น

78
00:05:08,207 --> 00:05:12,207
ได้ในยุคของ Big Data บางคนฟังมาตั้งแต่

79
00:05:12,208 --> 00:05:16,208
Section เช้าแล้วอาจจะเบื่อรูปนี้แล้ว

80
00:05:16,208 --> 00:05:20,208
ซอฟต์แวร์ในยุค

81
00:05:20,210 --> 00:05:24,210
ถ้าเรามา Mapping กับสิ่งแวดล้อมนี่ ว่า

82
00:05:24,210 --> 00:05:28,210
ตัว Charactor

83
00:05:28,211 --> 00:05:32,211
ของ Big Data มันเป็นอย่างไร

84
00:05:32,212 --> 00:05:36,212
นั่นคือขนาด แน่นอนว่า Big Data มันต้อง

85
00:05:36,213 --> 00:05:40,213
ใหญ่มาก ๆ แค่ไหนเรียกว่า ใหญ่ 1 เมก 2 เมก

86
00:05:40,219 --> 00:05:44,219
1 GB. ถ้าแบบข้อมูล

87
00:05:44,221 --> 00:05:48,221
ที่มาจากเซนเซอร์น่ะ อาจจะไม่ใหญ่พอนะ

88
00:05:48,221 --> 00:05:52,221
อย่างเช่นตัวข้อมูลตรวจวัด ข้อมูล

89
00:05:52,222 --> 00:05:56,222
อย่างจะเป็นอิเล็กทรอนิกส์น่ะ ออกมาเป็น Value

90
00:05:56,224 --> 00:06:00,224
ออกมาอะไรอย่างนี้ ถึงข้อมูลอยู่ในระดับล้าน Racord

91
00:06:00,224 --> 00:06:04,224
อยู่แค่ระดับไม่กี่เมกะไบต์เอง

92
00:06:04,225 --> 00:06:08,225
แต่ถ้ามันเป็นข้อมูลที่เป็นภาพ เป็นวิดีโอ

93
00:06:08,226 --> 00:06:12,226
วิดีโอสมมุติว่า เราจะตั้ง Sensors จะ

94
00:06:12,228 --> 00:06:16,228
เป็นวิดีโอเลย พวกนี้มันก็จะใหญ่โตเลย

95
00:06:16,229 --> 00:06:20,229
ข้อมูลวิดีโอนี่ใหญ่เสมอ ที่ใกล้ตัวของเรา

96
00:06:20,230 --> 00:06:24,230
ก็คือเราจะหา Big Data ที่เป็นข้อมูลใหญ่ขนาดไหน

97
00:06:24,234 --> 00:06:28,234
มาจากก็กล้องหน้ารถเรานี่ล่ะ เราคิดดูว่า

98
00:06:28,235 --> 00:06:32,235
จะทำอะไรกับมันได้ งาน Big Data ในเชิง Volume

99
00:06:32,250 --> 00:06:36,250
มันใหญ่ มันเก็บเอาไว้ก่อนล่ะ

100
00:06:36,251 --> 00:06:40,251
อาจจะใช้ประโยชน์อย่างภาพวิดีโอ

101
00:06:40,252 --> 00:06:44,252
วินาทีหนึ่งอาจจะเก็บทั้ง 30 เฟรม

102
00:06:44,252 --> 00:06:48,252
เป็นนาทีหนึ่ง เป็นพัน 2,000 Frame แล้ว

103
00:06:48,253 --> 00:06:52,253
Value ที่ต้องการจริง ๆ อาจจะแค่ 1-2 เฟรมในนั้น

104
00:06:52,255 --> 00:06:56,255
แต่เราไม่รู้ว่าเราได้ใช้เมื่อไหร่

105
00:06:56,256 --> 00:07:00,256
storage สมัยนี้ถูกก็เก็บไว้ ไม่เป็นไร

106
00:07:00,259 --> 00:07:04,259
อีกส่วนหนึ่งที่สำคัญมาก ที่

107
00:07:04,270 --> 00:07:08,270
จะเจอบ่อย ก็คือวิโลซิตี้

108
00:07:08,271 --> 00:07:12,271
เซ็นเซอร์เต็มไปหมดเลย แล้วมันมาเชื่อมต่อ

109
00:07:12,272 --> 00:07:16,272
มาอะไรพร้อมกันปุ๊บ เราไม่ได้บอกได้ว่า Sensors

110
00:07:16,274 --> 00:07:20,274
ที่เชียงใหม่ มาตอน 5 นาทีนี้นะ

111
00:07:20,277 --> 00:07:24,277
แล้วภูเก็ตค่อยมานะ เพชรบุรีค่อยมา เชียงใหม่ เรา

112
00:07:24,278 --> 00:07:28,278
บอกไม่ได้มันถึงเวลาส่งเมื่อไหร่

113
00:07:28,279 --> 00:07:32,279
มันกระหน่ำมาพร้อมกันเลย ถ้าเราออกแบบ Platform หรือระบบไม่ดีนี่

114
00:07:32,280 --> 00:07:36,280
มันก็ ข้อมูลมันก็จะรองรับไม่ได้นะครับ

115
00:07:36,280 --> 00:07:40,280
ส่วนนี้ใน Big Data ถือว่าแพง

116
00:07:40,281 --> 00:07:44,281
ลักษณะนี้ต้องบอก

117
00:07:44,282 --> 00:07:48,282
แล้วก็ Memory ต้องเยอะ เพราะข้อมูลเหล่านี้จะลักษณะเป็น In ?ำ

118
00:07:48,284 --> 00:07:52,284
นะครับ อีส่วนหนึ่ง ก็ Varaity

119
00:07:52,284 --> 00:07:56,284
เป็นส่วนที่ปวดหัวที่สุด ถึงไม่แพงแต่ปวดหัว

120
00:07:56,285 --> 00:08:00,285
ข้อมูลด้านการแพทย์ เพราะว่า Software

121
00:08:00,286 --> 00:08:04,286
คนเขียนคือหมอ แล้วคนอื่นเขียนนี่ หมอนี่

122
00:08:04,287 --> 00:08:08,287
หมอนี่ เขาประกาศตัวเอง ว่าเขาเก่ง IT ทุกคน

123
00:08:08,288 --> 00:08:12,288
ให้คนอื่นเขียนเขาก็ไม่ใช่ ดังนั้นคนที่

124
00:08:12,295 --> 00:08:16,295
ทำหน้าที่อย่างเรานี่ ต้องทำหน้าที่ปวดหัวเลย บอกเลยผมทำ

125
00:08:16,310 --> 00:08:20,310
ด้านนี้มาเกือบ 10 ปี ปวดหัวมาก ท่านอาจจะไม่แปลกใจ ว่า

126
00:08:20,311 --> 00:08:24,311
ผมนี่เริ่มบางแล้ว ทั้งที่ผมนี่อายุ

127
00:08:24,311 --> 00:08:28,311
แค่ 30 นะครับ เราเจอพวกนี้ไป

128
00:08:28,318 --> 00:08:32,318
ก็คือโอ.เค. เราก็ทำมาเป็น

129
00:08:32,318 --> 00:08:36,318
Platform ตัวนี้เลย Platform BigStream นี่ เราได้

130
00:08:36,319 --> 00:08:40,319
มาจากดูงานต่าง ๆ นี่ ที่เป็น Data Platform

131
00:08:40,321 --> 00:08:44,321
ในตลาดเยอะแยะไปหมดนะครับ ทั้งฮาดูป

132
00:08:44,322 --> 00:08:48,322
สปาร์ค ทั้งในแพลตฟอร์มเรา

133
00:08:48,324 --> 00:08:52,324
ก็ของ คิดไว บางคนอาจจะดูที่บูธมาแล้วนะครับ

134
00:08:52,324 --> 00:08:56,324
โดยของเราจะเน้นเรื่องของ

135
00:08:56,334 --> 00:09:00,334
แน่นอนเลย ฟังก์ชันหลักของมัน ตามชื่อก็คือ Real time data managemant

136
00:09:00,334 --> 00:09:04,334
คือจัดการในหาข้อมูลแบบเรียลไทม์

137
00:09:04,340 --> 00:09:08,340
นะครับ แล้วทำเป็น Platform Function การใช้งานก็คือเราทำ

138
00:09:08,343 --> 00:09:12,343
เป็น DataStream Collector

139
00:09:12,343 --> 00:09:16,343
data มีทั่วไปหมด แต่เราอาจจะมีเครื่องมือไปเก็บมัน

140
00:09:16,344 --> 00:09:20,344
มันมาได้อย่างไรนะครับ แล้วแน่นอนแล้ว

141
00:09:20,345 --> 00:09:24,345
จะต้อง Support ข้อมูลที่หลากหลายด้วยนะครับ

142
00:09:24,347 --> 00:09:28,347
ข้อมูลสิ่งแวดล้อม ข้อมูลอะไรนี่ ไม่ได้มาเป็น

143
00:09:28,347 --> 00:09:32,347
Text อย่างเดียว มันมาเป็น number เป็นภาพ เป็นอะไรไปหมด

144
00:09:32,348 --> 00:09:36,348
แล้วก็จะต้องตัวนี้จะเป็น

145
00:09:36,352 --> 00:09:40,352
Distibul Data

146
00:09:40,352 --> 00:09:44,352
เครื่องเดียวมันทำไม่ไหวหรอก

147
00:09:44,354 --> 00:09:48,354
ได้นะครับ แล้วก็ตัวนี้อย่างคอนเซ็ปต์

148
00:09:48,355 --> 00:09:52,355
ของฮาดุกแพลตฟอร์มจะต้องมี

149
00:09:52,357 --> 00:09:56,357
ของเรานี่ อย่าง Hadop นี่

150
00:09:56,357 --> 00:10:00,357
เขาน่าจะใช้ HDFS นะครับ ในส่วนของ Processi

151
00:10:00,359 --> 00:10:04,359
processing

152
00:10:04,359 --> 00:10:08,359
ของฮาดุก ก็จะต้องมีแมพรีดิว

153
00:10:08,359 --> 00:10:12,359
เราก็จะมี Frame Work ของเราเอง ก็จะ

154
00:10:12,360 --> 00:10:16,360
พยายามลดข้อยุ่งยากในการใช้ Hadoof

155
00:10:16,361 --> 00:10:20,361
ลงมานะครับ รวมถึงในการจัดการ Stream จะต้องมี data collect

156
00:10:20,362 --> 00:10:24,362
แล้วก็สามารถสเกลลิตี้ได้ แล้วข้อสำคัญ

157
00:10:24,364 --> 00:10:28,364
ข้อหนึ่งก็คือเรื่องของ Muti Propose สามารถเอาไปใช้ได้อเนกประสงค์

158
00:10:28,364 --> 00:10:32,364
คำว่า อเนกประสงค์ ผมชอบมาก

159
00:10:32,365 --> 00:10:36,365
แต่เดิมทำสิ่งประดิษฐ์อะไรมานี่ ขอให้อเนกประสงค์ไว้ก่อน

160
00:10:36,366 --> 00:10:40,366
อเนกประสงค์แล้วมันจะตายยากนะครับ

161
00:10:40,368 --> 00:10:44,368
แล้วก็ ตายยาก มันก็เกิดยากเหมือนกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราจะทำให้มัน

162
00:10:44,377 --> 00:10:48,377
ใช้ง่ายขนาดไหนนะครับ ในเมื่อ BigStream นี่

163
00:10:48,378 --> 00:10:52,378
ทำให้อเนกประสงค์แล้ว มันจะไปอยู่ในส่วนไหนของแอปพลิเคชัน แอปฯ ได้

164
00:10:52,379 --> 00:10:56,379
ในตัวอย่างที่

165
00:10:56,380 --> 00:11:00,380
อธิบาย simple สุดก็คืออยู่ระหว่างกลาง ระหว่าง

166
00:11:00,382 --> 00:11:04,382
ข้อมูลที่จัด Source ต่าง ๆ นะครับ จริง ๆ ผม

167
00:11:04,384 --> 00:11:08,384
ยกตัวอย่างมา อาจจะข้อมูลจาก web service

168
00:11:08,385 --> 00:11:12,385
ที่เป็นเลสฟูล หรือโปรโตคอลอื่น ๆ จาก

169
00:11:12,386 --> 00:11:16,386
clouds จาก Sensors ทั้งเป็นของอาจารย์เอง หรือ Sensors ท

170
00:11:16,387 --> 00:11:20,387
ที่เป็นแบบ real Time เข้ามานะครับ หรือเซนเซอร์มีเดีย

171
00:11:20,388 --> 00:11:24,388
ก็จะมีบอกไปของจัดการ แล้วก็

172
00:11:24,390 --> 00:11:28,390
เอาไปใช้ในด้าน ทั้งใช้ในแอปฯ

173
00:11:28,390 --> 00:11:32,390
ปลายทาง แอปฯ ในด้าน Disition Supp

174
00:11:32,393 --> 00:11:36,393
ทางด้าน Aurry Warning

175
00:11:36,394 --> 00:11:40,394
LINE นี่คือทำ

176
00:11:40,395 --> 00:11:44,395
หรือคนที่ทำด้าน Data sign

177
00:11:44,396 --> 00:11:48,396
Data Collector ที่เก็บมานี่ ก็สามารถ Port เอาไปใ

178
00:11:48,397 --> 00:11:52,397
ไม่อย่างนั้นเราต้องไปหาไฟล์มา มาเปิด เราต้อง

179
00:11:52,404 --> 00:11:56,404
ซัพพอร์ตแอปฯ แล้วก็

180
00:11:56,409 --> 00:12:00,409
รวมถึงว่า ถ้าเรามี Data

181
00:12:00,411 --> 00:12:04,411
อยู่ใน Platform ที่จะทำอยู่แล้ว เช่นเราถนัดในเรื่องของ ฮาดู

182
00:12:04,411 --> 00:12:08,411
หรือ Manggo ก็คือเราจะให้ BigStrea m

183
00:12:08,412 --> 00:12:12,412
ในการไป Collect ข้อมูลน่ะ มาใน data platform ของเรา

184
00:12:12,415 --> 00:12:16,415
เพื่อเราจะทำ Application Data analatic

185
00:12:16,416 --> 00:12:20,416
อยู่บน Platform นี่อีกที ก็ได้นะครับ

186
00:12:20,417 --> 00:12:24,417
ตัวนี้จะปวดหัว ก็คือ Atitectuer

187
00:12:24,417 --> 00:12:28,417
ของ BigStream นี่ จริงแต่ละ

188
00:12:28,418 --> 00:12:32,418
แพลตฟอร์มเขาจะมีเทคเจอร์

189
00:12:32,419 --> 00:12:36,419
ภาษาที่เขาใช้ หรือว่า ฮาดูฟ เราก็ใช้เป็นภาษาซี

190
00:12:36,421 --> 00:12:40,421
เป็น JAVA นะครับ ของเราจะเลือก Java Scort

191
00:12:40,421 --> 00:12:44,421
ที่เลือกภาษา javascript เพราะว่า

192
00:12:44,423 --> 00:12:48,423
ที่ถึงไม่ได้ภาษาที่ง่ายที่สุด แต่เป็นภาษาที่

193
00:12:48,425 --> 00:12:52,425
สะดวกที่สุด เพราะว่าตัวนี้มัน Runs ได้ทุกที่เลย

194
00:12:52,426 --> 00:12:56,426
ไม่ต้องไป Compile ไม่ต้องไปติดตั้งตัว Run Time

195
00:12:56,427 --> 00:13:00,427
เบราว์เซอร์ทุกเครื่อง แม้แต่โทรศัพท์ก็ Run ได้นะครับ

196
00:13:00,428 --> 00:13:04,428
ซึ่งอาจจะไม่ใช่เรื่องนักถ้าคุณจะเอา ฮาดุก

197
00:13:04,430 --> 00:13:08,430
ไป Runs บนเว็บ Browers แต่ว่า BigStream ก็

198
00:13:08,431 --> 00:13:12,431
มีความเป็นไปได้ ที่จะRun

199
00:13:12,432 --> 00:13:16,432
กระจายงานไปในเครื่องแบบที่ไม่ต้องติดตั้งเลย

200
00:13:16,433 --> 00:13:20,433
แต่ว่าตัว Javascrip

201
00:13:20,434 --> 00:13:24,434
หรือ Node JS หรือว่าตัว Java script ของ

202
00:13:24,437 --> 00:13:28,437
มันก็มีความเร็ว ความเร็วมากระดับหนึ่งเลย ถ้าเทียบกับ

203
00:13:28,437 --> 00:13:32,437
PHP Java แต่มันก็มีจุดอ่อนของมัน ข้อเสียของมัน

204
00:13:32,438 --> 00:13:36,438
เรื่องของ CPU brown

205
00:13:36,439 --> 00:13:40,439
เพราะฉะนั้น Aciteture ของ BigStream นี

206
00:13:40,440 --> 00:13:44,440
เรื่องนี้ ของตัว Node JS ก็คือ

207
00:13:44,441 --> 00:13:48,441
microservice แล้วสิ่งที่ได้มา

208
00:13:48,441 --> 00:13:52,441
มันได้ เราแตกเป็นเวิร์กเกอร์

209
00:13:52,442 --> 00:13:56,442
ในขั้นตอนทั้งเรื่องของ Collecter Data

210
00:13:56,452 --> 00:14:00,452
DHCP ได้หลายเครื่อง

211
00:14:00,452 --> 00:14:04,452
data processing ได้หลายโหนด

212
00:14:04,454 --> 00:14:08,454
หรือตัว แมชชีนจริง ก็รันได้หลาย ๆ โหนด

213
00:14:08,455 --> 00:14:12,455
ก็ได้ หรือ Run หลาย Machines ก็สามารถ

214
00:14:12,456 --> 00:14:16,456
กระจายงานได้ โดยทั้งหมดนี้เรา

215
00:14:16,458 --> 00:14:20,458
ไม่ได้มี UI ไม่ได้มีหน้าตา

216
00:14:20,459 --> 00:14:24,459
ก็จะมีเติร์ก

217
00:14:24,472 --> 00:14:28,472
control มันได้ รวมถึงเราจะเปิดเรื่องของ Extension ที่

218
00:14:28,472 --> 00:14:32,472
ให้พัฒนา Plugin ในการพัฒนา Java Scr

219
00:14:32,476 --> 00:14:36,476
ได้นะครับ ก็ตัวนี้ก็เป็นเหล่า framework

220
00:14:36,490 --> 00:14:40,490
แบ่งเป็นกลุ่มใช้เลยว่า Data Processing

221
00:14:40,492 --> 00:14:44,492
ItO ตั้งแต่ Data ที่เข้ามา

222
00:14:44,492 --> 00:14:48,492
หรือ Data Out หรือคนที่สร้างโมดูล

223
00:14:48,494 --> 00:14:52,494
ก็จะ follow ตาม framework

224
00:14:52,496 --> 00:14:56,496
แล้วก็จะแยกทิกเกอร์ ทิกเกอร์คือ อีเว้นท์

225
00:14:56,496 --> 00:15:00,496
ว่าจะให้ job หรือการประมวลผลนี้ ทำงานเมื่อไร การ

226
00:15:00,497 --> 00:15:04,497
แยกแบบนี้ ข้อดีของมัน คือ Job ที่เราสร้างน่ะ

227
00:15:04,497 --> 00:15:08,497
ต้องบอกก่อนว่างานที่จะไปรันบน BigStream นี่ ต่างจากฮาดูป

228
00:15:08,498 --> 00:15:12,498
คือฮาดุกจะเป็นโปรแกรมไปรัน

229
00:15:12,499 --> 00:15:16,499
แต่ของ BigStream ก็คือตัวโปรแกรมก็คือ ตัว Con

230
00:15:16,500 --> 00:15:20,500
ไว้อยู่แล้ว ตัว Job ก็คือ เป็นตัว Commernance

231
00:15:20,500 --> 00:15:24,500
แต่ละอันของ BigStream นี่ มาทำงานร่วมกันอย่างไร BigStream

232
00:15:24,501 --> 00:15:28,501
ก็คือข้อดีของมันก็คือเราสามารถสร้างจ็อบ

233
00:15:28,502 --> 00:15:32,502
ตัวที่เป็นไฮบริดหรือว้

234
00:15:32,512 --> 00:15:36,512
Real time ได้เลย ใน Job เดียว ไม่ต้อง

235
00:15:36,513 --> 00:15:40,513
สร้างหลาย Job นะครับ ปลั๊กอินที่ว่านี่

236
00:15:40,514 --> 00:15:44,514
ที่บิ้วอินมา มีโมดูลที่ใช้บ้าง

237
00:15:44,514 --> 00:15:48,514
จะเป็นฝั่งรับข้อมูลหรือฝั่ง HTTP

238
00:15:48,516 --> 00:15:52,516
จะคุยกับ BigStream โดยการยิง

239
00:15:52,518 --> 00:15:56,518
มาธรรมดา ใช้ในแบต เราตั้งเวลา

240
00:15:56,519 --> 00:16:00,519
ให้จ็อบมันทำงาน หรือจะใช้เป็น

241
00:16:00,521 --> 00:16:04,521
Net Plie ก็ได้ กำลังจะไปดูบูธเดี๋ยวนี้ฮิตกันมาก

242
00:16:04,524 --> 00:16:08,524
ในกลุ่มของ Maker นะครับ ก็จะเป็น

243
00:16:08,526 --> 00:16:12,526

244
00:16:12,526 --> 00:16:16,526
อยู่ในตัวด้วยนะครับ มันจะคุยแบบ Realtime

245
00:16:16,527 --> 00:16:20,527
ในส่วนของ Data in เราก็อาจจะรับจากไฟล์หรือรับ

246
00:16:20,528 --> 00:16:24,528
จาก STP หรือจากระบบ Acetonic

247
00:16:24,528 --> 00:16:28,528
ที่ NECTEC ทำ หรือว่าตัวที่ใช้บ่อยเลย

248
00:16:28,529 --> 00:16:32,529
ครับ แล้วก็มีฟังชันก์เตรียม

249
00:16:32,530 --> 00:16:36,530
ทั้งแบบ Reduce Trasform ที่เป็น

250
00:16:36,543 --> 00:16:40,543
ในการแปลงข้อม

251
00:16:40,548 --> 00:16:44,548
เพื่อคัดกรองพวกข้อมูลที่เป็น

252
00:16:44,548 --> 00:16:48,548
ข้อมูล ข้อมูลเสียที่ไม่คลีนซิ่งน่ะครับ

253
00:16:48,550 --> 00:16:52,550
รวมถึง ฟังก์ชันในการจัดการพวก

254
00:16:52,551 --> 00:16:56,551
Sliding Windows หรือ ญพนแำหหรืเ

255
00:16:56,552 --> 00:17:00,552
ของ Event และ time นะครับ เช่นว่าจับกลุ่ม Stream

256
00:17:00,553 --> 00:17:04,553
ที่วิ่งมาใน Event นี้ ใน 10 ครั้ง

257
00:17:04,553 --> 00:17:08,553
หลังสุดนี่ หาค่า Average

258
00:17:08,553 --> 00:17:12,553
มันเป็นอย่างไร เพื่อที่ใช้ในการ

259
00:17:12,553 --> 00:17:16,553
ทำตัดสินใจเบื้องต้น รวมถึง Data out สำคัญ

260
00:17:16,555 --> 00:17:20,555
แล้วเราสามารถ Access

261
00:17:20,557 --> 00:17:24,557
ที่ Data Base ได้เลย หรือเอาไปใส่ไว้ใน

262
00:17:24,557 --> 00:17:28,557
No SQL ในตัวเหมือนกันนะครับ หรือ

263
00:17:28,558 --> 00:17:32,558
ส่งไปที่ไลน์ line notify

264
00:17:32,560 --> 00:17:36,560
หรือแม้แต่ว่า ในคอล

265
00:17:36,560 --> 00:17:40,560
ซึ่งเราจะแบ่งให้มัน สมมุตว่าเราจะแบ่งงานให้มันกระจาย

266
00:17:40,561 --> 00:17:44,561
Job นี้ รับผิดชอบนี้ Forward Data

267
00:17:44,565 --> 00:17:48,565
จาก Job แรกไปยัง Job ต่อ ๆ ไปนะครับ

268
00:17:48,568 --> 00:17:52,568
อันนี้เป็นโครงสร้าง

269
00:17:52,569 --> 00:17:56,569
ก็คือการ Combination ของ Modu

270
00:17:56,571 --> 00:18:00,571
ใน Framework ว่าเราจะเลือกว่า ขาเข้า

271
00:18:00,573 --> 00:18:04,573
เราจะเลือกเป็นอะไร เช่น รับข้อมูล HTTP

272
00:18:04,574 --> 00:18:08,574
จากเซ็นเซอร์ของอาจารย์นะครับ

273
00:18:08,574 --> 00:18:12,574
ดูดจากเว็บอีกที่หนึ่ง เข้ามาเป็นข้อมูลในการ

274
00:18:12,575 --> 00:18:16,575
ประกอบ Transform ก็คือ แปลง Fromat

275
00:18:16,576 --> 00:18:20,576
แปลง format หน้าตา

276
00:18:20,583 --> 00:18:24,583
รวมถึง Output ว่า ส่งไปเก็บที่ฮาดุค

277
00:18:24,583 --> 00:18:28,583
เก็บที่ Database หรือส่ง Push

278
00:18:28,593 --> 00:18:32,593
กลับไปยังระบบอื่น ๆ หรือแม้แต

279
00:18:32,594 --> 00:18:36,594
Control Command นี่ กลับไปที่หุ่นยนต์ของอาจารย์

280
00:18:36,595 --> 00:18:40,595
ก็ได้นะครับ ตัวนี้สตรีม

281
00:18:40,597 --> 00:18:44,597
ก็เป็นส่วนที่แบบ จริง ๆ เกิดมาก่อน BigStream เลย

282
00:18:44,601 --> 00:18:48,601
เราต้องการจะพัฒนารูปแบบของ No SWL \

283
00:18:48,601 --> 00:18:52,601
data base ของเราเองที่อเนกประสงค์อีกแล้ว

284
00:18:52,602 --> 00:18:56,602
เก็บข้อมูลพัฒนาเป็นสตรีม

285
00:18:56,603 --> 00:19:00,603
ก็คือว่ามันจะเป็น Last Scale

286
00:19:00,604 --> 00:19:04,604
Data Store สเปกต้น ๆ จะได้

287
00:19:04,604 --> 00:19:08,604
ได้ระดับ Billion record

288
00:19:08,605 --> 00:19:12,605
แล้วแต่เรคคอร์ด

289
00:19:12,605 --> 00:19:16,605
ทฤาฎีก็อาจจะเก็บข้อมูลได้ถึง

290
00:19:16,606 --> 00:19:20,606
พวก Extrabyte แต่เราไม่มี

291
00:19:20,606 --> 00:19:24,606
หาข้อมูลขนาดนั้นมาเทสต์นะครับ ก็ โอ.เค. ก็ถือว่า

292
00:19:24,607 --> 00:19:28,607
ใช้อัลลิมิตอยู่

293
00:19:28,609 --> 00:19:32,609
รับได้ สำคัญก็คือเลยเรื่องของ Life weight แล้วก็ Port

294
00:19:32,609 --> 00:19:36,609
คุณ Collect Data Stream ออกมาแล้ว

295
00:19:36,611 --> 00:19:40,611
คุณ port ของไป คุณไปรันที่โปรแกรมอาร์

296
00:19:40,611 --> 00:19:44,611
บนแมตแลปได้เลย โดยที่มีไดรฟ์เวอร์ของเราไปรัน

297
00:19:44,612 --> 00:19:48,612
นะครับ ก่อนว่าอาจจะ Port เป็น CSV หรืออะไร

298
00:19:48,623 --> 00:19:52,623
ถ้า Port ตัวนี้ไป เราจะใช้ความสามารถ

299
00:19:52,623 --> 00:19:56,623
เรื่องของ data type ก็คือไฟล์เดียวน่ะ

300
00:19:56,625 --> 00:20:00,625
มันเก็บข้อมูลได้ทุกไทด์เลย

301
00:20:00,631 --> 00:20:04,631
ที่เป็น Text ที่เป็น Tabular อย่างเดียว

302
00:20:04,631 --> 00:20:08,631
ของ Image ซีรีย์ของ Wave

303
00:20:08,632 --> 00:20:12,632
ซีรี่อะไรอย่างนี้เข้าไปรันได้เลย โดยที่ไอ้ไฟล์นี้

304
00:20:12,633 --> 00:20:16,633
คอเล็กจากตัวบิ๊กสตรีม

305
00:20:16,635 --> 00:20:20,635
นี่ เราถึงดีไซน์ออกมาว่าตัว

306
00:20:20,636 --> 00:20:24,636
เราจะมองว่าข้อมูลในโลกนี้ก็จะมี Structuer

307
00:20:24,637 --> 00:20:28,637

308
00:20:28,637 --> 00:20:32,637
แบ่งเป็นไทด์

309
00:20:32,638 --> 00:20:36,638
support เช่น type แรกที่ Support นี่ ไบน

310
00:20:36,638 --> 00:20:40,638
คุณสามารถเก็บข้อมูล Image

311
00:20:40,639 --> 00:20:44,639
หรือ Web data ได้ ในระดับ record

312
00:20:44,639 --> 00:20:48,639
หรือวิดีโอสตรีมได้ ในอนาคต

313
00:20:48,640 --> 00:20:52,640
เราอาจจะประมวลผล str ที่มาจากวิดีโอได้นะครับ

314
00:20:52,641 --> 00:20:56,641
แล้วก็

315
00:20:56,642 --> 00:21:00,642

316
00:21:00,645 --> 00:21:04,645
ว่า วิดีโอนี้ เฟรมที่เท่าไหร่ถึงเท่าไหร่

317
00:21:04,646 --> 00:21:08,646
มีข้อมูลที่ pre psocessing แล้วในวิดีโอนี

318
00:21:08,654 --> 00:21:12,654
เราก็ใส่เข้าไปในส่วน Meta Data ได้นะครับ

319
00:21:12,654 --> 00:21:16,654
ในส่วนของ Text Text นี่ก็งานก็ใช้เยอะ

320
00:21:16,655 --> 00:21:20,655
นะครับ ในไบนารี่อิมเมจ

321
00:21:20,656 --> 00:21:24,656
คนใช้ก็อาจจะเป็นสายที่เป็น ๅimage processing หรือ ne

322
00:21:24,657 --> 00:21:28,657
Network หรือทางด้าน Deep Learning

323
00:21:28,664 --> 00:21:32,664
Text นี่ ข้อมูล Text ที่เป็นเว็บฯ จาก Social net

324
00:21:32,664 --> 00:21:36,664
ข้อมูลที่เป็นจาก

325
00:21:36,665 --> 00:21:40,665
เข้าไปเก็บ ใส่มาเยอะเลย จากพันทิป จากอะไร

326
00:21:40,666 --> 00:21:44,666
เป็น Text ทั้งหมด หรือเป็นพวก End Crip

327
00:21:44,669 --> 00:21:48,669
Text พวกคีย์ต่าง ๆ นี้นะครับ

328
00:21:48,669 --> 00:21:52,669
เพื่อให้งานของด้าน NLP Language

329
00:21:52,669 --> 00:21:56,669
processing เข้ามาประมวลผลนะครับ

330
00:21:56,670 --> 00:22:00,670
อีกส่วนหนึ่งที่ใช้เยอะ ก็คือ Stru

331
00:22:00,670 --> 00:22:04,670
ที่เราใช้พวก data set พวก

332
00:22:04,670 --> 00:22:08,670
หรือเจสัน หรือแม้แต่รูทีน

333
00:22:08,671 --> 00:22:12,671
หรือฟังก์ชันที่เป็น JaVA script นี่ ดปรแกรม

334
00:22:12,672 --> 00:22:16,672
สามารถเก็บเข้าไปใน Storage นี้ได้ ทั้งหมดนี้

335
00:22:16,685 --> 00:22:20,685
ตัวเดียวกันสามารถมิกส์เข้าไปได้เลยว่าเป็น type ไหนนะครับ

336
00:22:20,685 --> 00:22:24,685
โอ.เค. มาถึง ตัวนี้เป็น

337
00:22:24,686 --> 00:22:28,686
Software ว่า เราจะเห็นเป็นเว็บ Service

338
00:22:28,687 --> 00:22:32,687
คนที่พัฒนาซอฟต์แวร์ เข้ามาช่วยในการ Config

339
00:22:32,689 --> 00:22:36,689
BigStream เราก็ใช้ อันนี้จะเป็นส่วนของ client

340
00:22:36,690 --> 00:22:40,690
อันนี้จะเป็น Jobeditor

341
00:22:40,691 --> 00:22:44,691
Job เมื่อสักครู่ เราสามารถเชื่อมต่อ

342
00:22:44,692 --> 00:22:48,692
ลงทะเบียน แล้วก็สร้าง Job ลักษณะมันจะเป็นอะไร

343
00:22:48,693 --> 00:22:52,693
jason ไฟล์นะครับ แล้วก็ register เข้าไปใช้งาน BigStream

344
00:22:52,693 --> 00:22:56,693
หรือมันจะเลนเดอร์เป็นแบบ ดรอปดาวน์

345
00:22:56,700 --> 00:23:00,700
นะครับ เลือก Active Unactive หรือจัดการ Manage ได้

346
00:23:00,702 --> 00:23:04,702
อันนี้จะเป็น Storage

347
00:23:04,703 --> 00:23:08,703
ที่ว่า

348
00:23:08,704 --> 00:23:12,704
เก็บข้างไหนเก็บดาตาหลาย ๆ แบบ

349
00:23:12,705 --> 00:23:16,705
เช่น ตัวนี้เก็บข้อมูลของ Sensors อุณหภูมิ

350
00:23:16,706 --> 00:23:20,706
นะครับ อันนี้อีก Type หนึ่ง

351
00:23:20,708 --> 00:23:24,708
ถ้าเป็น binary รูปภาพนี่

352
00:23:24,708 --> 00:23:28,708
ทุก 5 นาที

353
00:23:28,709 --> 00:23:32,709
ตัวนี้ก็มี Lab ตั้งแต่ เริ่มเก็บตั้งแต่

354
00:23:32,711 --> 00:23:36,711
ต้นหน้าฝนนี่ ก็ประมาณ 50,000 กว่ารูปแล้ว

355
00:23:36,711 --> 00:23:40,711
ครับ ถ้าคนที่สนใจทำ data sign ไปวิเคราะห์ว่า

356
00:23:40,711 --> 00:23:44,711
ที่ฝนตกมาแล้วน้ำท่วมจริง หรือว่ารอการ

357
00:23:44,712 --> 00:23:48,712
ระบายอยู่ที่ไหนนะครับ ตัวนี้

358
00:23:48,726 --> 00:23:52,726
ถ้าทุกที เราก็เป็นไปไม่ได้เลย ว่าจะไปเอารูปมาจากไหน

359
00:23:52,727 --> 00:23:56,727
แล้วก็ไล่มันทำตัวผู้เยี่ยมชมเว็บฯ กรมอุตุฯ

360
00:23:56,729 --> 00:24:00,729
ที่ดี ไปเอาภาพมาเรื่อย ๆ

361
00:24:00,729 --> 00:24:04,729
ในนี้มีกรมอุตุมาไหมครับ อาจจะโกรธผมว่า

362
00:24:04,739 --> 00:24:08,739
นะครับ อันนี้จะเรียกบ่อยมาก อันนี้จะเป็นตัว Consoule

363
00:24:08,741 --> 00:24:12,741
ก็เป็นสำหรับมอนิเตอร์

364
00:24:12,741 --> 00:24:16,741
งาน หรือ คัสเตอร์ของ Bigstream

365
00:24:16,743 --> 00:24:20,743
ง่าย แน่นอนว่า ต้องง่าย

366
00:24:20,744 --> 00:24:24,744
ง่ายว่าเอาไปลง แล้วก็

367
00:24:24,745 --> 00:24:28,745
config กดที 2 ที 3 ที แล้วก็เลือกได้ว่ากี่โหนด

368
00:24:28,747 --> 00:24:32,747
Processing กี่โหนด

369
00:24:32,749 --> 00:24:36,749
กี่บอร์ด อย่างเช่นเดต้าที่เอามาโชว์นี่

370
00:24:36,751 --> 00:24:40,751
ตัวนี้ก็เอา สามารถ Push ขึ้น Dashboa

371
00:24:40,752 --> 00:24:44,752
ทำ visualization ได้

372
00:24:44,753 --> 00:24:48,753
แล้วก็เลือกได้ว่าจะดูเป็นแบบไลน์กราฟ

373
00:24:48,754 --> 00:24:52,754
Map นะครับ แอปพลิเคชันของ BigStream นี่

374
00:24:52,755 --> 00:24:56,755
จริง มันก็ใช้ได้หลายด้าน

375
00:24:56,757 --> 00:25:00,757
มากเลย ผมจะยกตัวอย่าง อย่างเช่นทำ sensor data collect

376
00:25:00,757 --> 00:25:04,757
ทำเซอร์วิสมอนิเตอริ่ง

377
00:25:04,758 --> 00:25:08,758
โอ.เค. เนื่องจากจะค่ำแล้ว เราไปเย็น ๆ

378
00:25:08,759 --> 00:25:12,759
ตอนนี้ก็จะเป็นโหมด Real Time เราก็รับเซนเซอร์

379
00:25:12,759 --> 00:25:16,759
อย่างที่อธิบายไปแล้วครับ อาจจะผ่านโปรโตคอล HTP

380
00:25:16,761 --> 00:25:20,761
หรือ MQTT ไอ้ตัวไคลแอน

381
00:25:20,762 --> 00:25:24,762
ถ้า HTTP ก็จะเป็นตัว

382
00:25:24,763 --> 00:25:28,763
นี่ ก็จะมี Code ตัวอย่างของมัน ตัวนี้

383
00:25:28,763 --> 00:25:32,763
ก็เราก็จะให้ BigStream เข้าไปถาม

384
00:25:32,764 --> 00:25:36,764
ถามเซิร์ฟเวอร์อยู่ตลอด ถาม

385
00:25:36,764 --> 00:25:40,764
Service ตายหรือยัง ถ้าตายแล้วไลน์มาบอกหน่อย

386
00:25:40,768 --> 00:25:44,768
นะครับ ตัวนี้ก็จะเป็นโหมดหนึ่ง ที่

387
00:25:44,769 --> 00:25:48,769
ตั้งเวลาเป็นมอนิเตอร์ได้ ตัวนี้ก็จะตรง

388
00:25:48,780 --> 00:25:52,780
กับ D dash มีฟีดแบคด้วย

389
00:25:52,781 --> 00:25:56,781
อันนี้ผมยกตัวอย่าง ในกรณีแบบ ใน ใน ใน กระถางต้นไม้

390
00:25:56,783 --> 00:26:00,783
วัดด้วยความชื้นในดิน ส่งข้อมูลมายัง BigStraem

391
00:26:00,783 --> 00:26:04,783
แล้วตัวนี้เราตั้ง law เราตั้งกฎ

392
00:26:04,785 --> 00:26:08,785
ถ้าเข้าเงื่อนไขแบบนี้ ให้ส่งคอมมาน

393
00:26:08,785 --> 00:26:12,785
กลับไปที่ตัว Domino เช่นให้เปิดน้ำ

394
00:26:12,786 --> 00:26:16,786
รดน้ำต้นไม้หน่อยนะครับ หรือจะเอาไป

395
00:26:16,787 --> 00:26:20,787
เข้าโมเดลที่ซับซ้อนกว่านี้นะครับ

396
00:26:20,789 --> 00:26:24,789
ตัวนี้ก็จะเป็นเว็บคอลเลอร์

397
00:26:24,789 --> 00:26:28,789
หรือทำ Social Network ลักษณะงานที่เป็

398
00:26:28,796 --> 00:26:32,796
เพราะว่า ตั้งทุก 30 นาที ไปกวาด

399
00:26:32,798 --> 00:26:36,798
มาหน่อยว่าพันทิปมีใครนินทาเราอยู่บ้าง มีละครเรื่องไหน

400
00:26:36,799 --> 00:26:40,799
ที่เป็นเทรนด์นะครับ หรือเก็บข้อมูลรูปภาพจาก Google ต

401
00:26:40,804 --> 00:26:44,804
ต่าง ๆ เราก็จะใช้ storage ของเราที่เป็นตัว No SQL

402
00:26:44,806 --> 00:26:48,806
แล้วก็ไปใช้ในงานต่าง ๆ ทั้ง Deep Learning

403
00:26:48,807 --> 00:26:52,807

404
00:26:52,807 --> 00:26:56,807
อื่น ๆ ต่อไปนะครับ ตัวนี้ก็

405
00:26:56,809 --> 00:27:00,809

406
00:27:00,809 --> 00:27:04,809
ข้อมูลก็คละกันหลากหลายเลย ทั้งแบบ r

407
00:27:04,811 --> 00:27:08,811
เราเป็นแบส ส่วนนี้เราก็จะไปดูดในลานจอดรถ

408
00:27:08,812 --> 00:27:12,812
เราว่า มันมีจอดรถกี่คัน

409
00:27:12,814 --> 00:27:16,814

410
00:27:16,814 --> 00:27:20,814
นะครับ

411
00:27:20,815 --> 00:27:24,815
โปรเจ็กต์ที่นำ BigStream มาใช้

412
00:27:24,817 --> 00:27:28,817
ปีกว่านี่ ก็จะมีโปรเจ็กภายใน แล้วก็โปรเจ็กที่

413
00:27:28,818 --> 00:27:32,818
แล้วก็โปรเจคที่

414
00:27:32,820 --> 00:27:36,820
เทคโนโลยี ให้กับเอกชนได้เอาไปใช้ ก็มี

415
00:27:36,821 --> 00:27:40,821
จากทางไอบิชนะครับ เราก็โปรเจ็กอนาคต

416
00:27:40,821 --> 00:27:44,821
เราเองที่ทำกับอนาคต

417
00:27:44,822 --> 00:27:48,822
การไฟฟ้าทั้งแบบอะไรที่

418
00:27:48,824 --> 00:27:52,824
เข้ามาทั้งนั้นนะครับ เช่น ตัวนี้ก็ ทันพิบัติ

419
00:27:52,824 --> 00:27:56,824
เมื่อเช้าท่านอาจจะได้ไปดูที่บูธนะครับ

420
00:27:56,825 --> 00:28:00,825
ว่าอันนี้บาด อันนี้ก็จะเป็นข้อมูลเรียลไทม์

421
00:28:00,827 --> 00:28:04,827
ตัวนี้เช่นมาจาก ภูเก็

422
00:28:04,828 --> 00:28:08,828
เบื้องต้นน่ะ ข้อมูลบางส่วนอาจจะเข้าไปที่

423
00:28:08,830 --> 00:28:12,830
ที่ unitronics ก่อน แล้วก็เข้า BigStream

424
00:28:12,831 --> 00:28:16,831
แล้วก็ฟอเวิร์ดต่อ

425
00:28:16,831 --> 00:28:20,831
ครับ ในส่วนนี้มันจะช่วยได้

426
00:28:20,832 --> 00:28:24,832
มากเลย เพราะในข้อมูลที่ต้องการความเป็น Real Time

427
00:28:24,834 --> 00:28:28,834
นะครับ โดยเฉพาะข้อมูลภัยพิบัติ ข้อมูลดินถล่ม

428
00:28:28,843 --> 00:28:32,843
บางทีเราไม่สามารถรอ

429
00:28:32,843 --> 00:28:36,843
เพราะว่า บางที 15 นาทีน้ำก็มากแล้ว

430
00:28:36,850 --> 00:28:40,850
นะครับ แต่อีกระบบหนึ่ง คือ

431
00:28:40,851 --> 00:28:44,851
เรื่องทันระบาด อันนี้จะเป็นเรื่องสาธารณสุขนะครับ BigStream จะไปช่วย

432
00:28:44,852 --> 00:28:48,852
ในเรื่องของบัฟเฟอร์เรื่องของโมบาย

433
00:28:48,852 --> 00:28:52,852
ทั้งนี้อาจะเป็นทั้งเรื่องของระบาด

434
00:28:52,853 --> 00:28:56,853
เพราะว่ายุงลาย เกิดถึงตายใช้เวลาต่าง

435
00:28:56,856 --> 00:29:00,856
อาจไม่ต้องแบบ real time แต่สิ่งที่ต้องการ real time ของทันระบาด

436
00:29:00,857 --> 00:29:04,857
เจ้าหน้าที่ที่ใช้นะครับ

437
00:29:04,864 --> 00:29:08,864
มันจะไม่ทันใจ้พราะว่าการที่

438
00:29:08,865 --> 00:29:12,865
สำรวจเสร็จแล้วปุ๊บ มันต้องส่งไปประมวลแล้วมันได้

439
00:29:12,867 --> 00:29:16,867
คะแนนเลย เหมือนเล่นเกมเลย บางทีคะแนนยังไม่ขึ้น หรือสกอร์

440
00:29:16,868 --> 00:29:20,868
ที่เกี่ยวกับทางระบาดวิทยา

441
00:29:20,868 --> 00:29:24,868
พอใจนะครับ ตัวระบบนี้

442
00:29:24,869 --> 00:29:28,869
มันก็จะช่วยขับเคลื่อนข้อมูลนี้

443
00:29:28,870 --> 00:29:32,870
เป็นลักษณะ real time หรือ

444
00:29:32,872 --> 00:29:36,872
เรื่องเซอเวย์ เรื่องนี้ก็เป็นดาต้า

445
00:29:36,872 --> 00:29:40,872
เป็น ดาต้าที่เป็นบิ๊ก

446
00:29:40,882 --> 00:29:44,882
ที่เป็นโรคระบาดน่ะ จากโรงพยาบาล

447
00:29:44,883 --> 00:29:48,883
จากทั่วประเทศล่ะ แล้วตัวนี้จะส่งมารายสัปดาห์ ตัวนี้จะเป็น

448
00:29:48,883 --> 00:29:52,883
แล้วก็เข้ามาประมวลผลในสตอเลจ

449
00:29:52,884 --> 00:29:56,884
เพื่อที่จะ ...

450
00:29:56,886 --> 00:30:00,886
ครับ ทราบว่าพื้นที่ไหนมีความเสี่ยง

451
00:30:00,887 --> 00:30:04,887
ในการระบาดเท่าไร ตามสูตรในการคำนวณของ

452
00:30:04,889 --> 00:30:08,889
ทางกรมควบคุมโรคนี่ครับ

453
00:30:08,898 --> 00:30:12,898
เนื่องจากที่นี่เปิดตัวเป็นที่แรก

454
00:30:12,900 --> 00:30:16,900
ข้อมูลไว้มากนัก อาจจะลองเล่นที่ Bigger

455
00:30:16,900 --> 00:30:20,900
ใครใช้ ดร. นี่ ผม Build ที่เป็น ecosystem

456
00:30:20,902 --> 00:30:24,902
ลงมารันปุ๊บ

457
00:30:24,902 --> 00:30:28,902
มือให้เล่นคร่าว ๆ

458
00:30:28,904 --> 00:30:32,904
GitHub BigStream

459
00:30:32,905 --> 00:30:36,905
ก็ผมแนะนำว่าลองเข้ามาที่ Facebook ดีกว่า

460
00:30:36,905 --> 00:30:40,905
ว่า ลองคุยกันว่า ใครมีโปรเจ็กอะไร

461
00:30:40,905 --> 00:30:44,905
เกี่ยวกับ data ที่จะ

462
00:30:44,906 --> 00:30:48,906
มาลองพัฒนาต่อยอด BigStream

463
00:30:48,909 --> 00:30:52,909
อะไรของคุณบ้างนะครับ ก็ลองติดต่อมาได้นะครับ

464
00:30:52,910 --> 00:30:56,910
ก็ทางเฟซบุ๊ก

465
00:30:56,910 --> 00:31:00,910
คุยกันคุยโปรเจคคุยไอเดีย

466
00:31:00,910 --> 00:31:04,910
เล่นสำหรับงานวิจัยต่าง ๆ นะครับ หรือ

467
00:31:04,911 --> 00:31:08,911
ก็บางคนอาจจะติดต่อมาทางอีเมล อาจจะ

468
00:31:08,912 --> 00:31:12,912
เคอะเขิน เรียนคุณคำรณ

469
00:31:12,913 --> 00:31:16,913
อะไรแบบนี้ปวดหัว ก็ทักมาเลยสวัสดีครับ

470
00:31:16,913 --> 00:31:20,913
ผมอยากถามอันนี้หน่อยครับ

471
00:31:20,915 --> 00:31:24,915
ให้ลองเข้ามาคุยครับ แล้วผมจะแชร์ตัวอย่างการใช้งาน

472
00:31:24,915 --> 00:31:28,915
แล้วก็โปรเจ็กเวิร์กช็อปเริ่มจากสวนที่บ้านของคุณก็ได้

473
00:31:28,916 --> 00:31:32,916
ก็ได้ ลองทำตัวแบบ

474
00:31:32,917 --> 00:31:36,917
IoT เกี่ยวกับด้านแปลงผักอะไรของคุณ งาน

475
00:31:36,923 --> 00:31:40,923
ง่าย ๆ ก็ได้ หรือว่าเรื่องของ surveillance

476
00:31:40,924 --> 00:31:44,924
ในบ้านอย่างนี้ครับ ขอบคุณที่อดทนฟัง

477
00:31:44,924 --> 00:31:48,924
นะครับ

478
00:31:48,925 --> 00:31:52,925
หรือใครมีคำถามอะไร ก็

479
00:31:52,927 --> 00:31:56,927
คุยกันนอกรอบก็ได้ ไม่ต้องถามข้างบนนี้ก็ได้

480
00:31:56,928 --> 00:32:00,928
ผมจะยังไม่รีบกลับนะครับ

481
00:32:00,928 --> 00:32:04,928

482
00:32:04,929 --> 00:32:08,929
[เสียงดนตรี]

483
00:32:08,930 --> 00:32:12,930

484
00:32:12,933 --> 00:32:16,933

485
00:32:16,936 --> 00:32:20,936

486
00:32:20,936 --> 00:32:24,936
เพื่อป้องกันไข้เลือดออกนะคะ โดยเจ้าหน้าที่จาก

487
00:32:24,939 --> 00:32:28,939
กระทรวงสาธารณสุขและสำนักอนามัยของกรุงเทพมหานคร ลงพื้นที่ดู

488
00:32:28,940 --> 00:32:32,940
ลูกน้ำยุงลาย โดยใช้ซอฟต์แวร์ ทันระบาด

489
00:32:32,941 --> 00:32:36,941
แวการระบาดและวิจัยการพัฒนา

490
00:32:36,941 --> 00:32:40,941
ระหว่างกรมควบคุมโรค ระหว่างสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.)

491
00:32:40,951 --> 00:32:44,951
หรือ สวทช. เพื่อให้เจ้าหน้าที่จะควบคุมแหล่งเพาะพันธุ์

492
00:32:44,951 --> 00:32:48,951
ลูกน้ำยุงลาย ตลอดจนยับยั้ง

493
00:32:48,951 --> 00:32:52,951
ให้กับประชาชนในพื้นที่ให้รวดเร็วด้วย

494
00:32:52,952 --> 00:32:56,952
จากคุณชลดี สุนธรโชติช่วง ค่ะ

495
00:32:56,953 --> 00:33:00,953
[เสียงดนตรี]

496
00:33:00,955 --> 00:33:04,955

497
00:33:04,957 --> 00:33:08,957
เจ้าหน้าที่

498
00:33:08,959 --> 00:33:12,959
กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข ร่วมกับ

499
00:33:12,961 --> 00:33:16,961
สำนักอนามัยกรุงเทพมหานคร ลงพื้นที่สำรวจลูกน้ำยุงลาย

500
00:33:16,962 --> 00:33:20,962

501
00:33:20,968 --> 00:33:24,968
โดยใช้แอพพริเคชั่น

502
00:33:24,968 --> 00:33:28,968
ที่คิดค้นและพัฒนา เพื่อให้เจ้าหน้าที่ควบคุมการเพาะ

503
00:33:28,970 --> 00:33:32,970
ลูกน้ำยุงลาย และควบคุมการระบาดได้อย่างทันท่วงที

504
00:33:32,970 --> 00:33:36,970
รวมถึงช่วยยับยั้งการแพร่ระบาด

505
00:33:36,970 --> 00:33:40,970
อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

506
00:33:40,971 --> 00:33:44,971

507
00:33:44,971 --> 00:33:48,971
ดร. นายแพทย์โสภณ เอี่ยมสิริถาวร

508
00:33:48,973 --> 00:33:52,973
ความร่วมมือไทยสหรัฐ

509
00:33:52,974 --> 00:33:56,974
สำรวจเป็น

510
00:33:56,974 --> 00:34:00,974
แต่ละชุมชนมีลูกน้ำยุงลายมากน้อยเพียงใด

511
00:34:00,976 --> 00:34:04,976
หลังจากเจ้าหน้าที่สำรวจแต่ละชุมชนเรียบร้อยแล้ว

512
00:34:04,977 --> 00:34:08,961
ก็สามารถระบุได้ว่า

513
00:34:08,979 --> 00:34:12,979
จากนั้นเจ้าหน้าที่ก็จะแนะนำประชาชน

514
00:34:12,980 --> 00:34:16,980
เพื่อให้รู้ถึงวิธีการป้องน้ำยุงลาย โดยใช้ทราย

515
00:34:16,980 --> 00:34:20,980
โรยในภาชนะที่มีน้ำขัง (นายแพทย์โสภณ)

516
00:34:20,982 --> 00:34:24,982
ชุมชนแห่งนี้เราพบลูกน้ำ

517
00:34:24,991 --> 00:34:28,991
มากน้อยเพียงใดนะครับ

518
00:34:28,992 --> 00:34:32,992
เป้าหมายหลักนะครับ ก็คือภาชนะชิ้นใด

519
00:34:32,992 --> 00:34:36,992
ที่มีปัญหาอยู่เยอะ ยกตัวอย่างเช่น ชุมชน

520
00:34:36,999 --> 00:34:40,999
เมื่อเป็นตัวอย่างเมื่อเช้า

521
00:34:40,999 --> 00:34:44,999
เราทราบว่าจุดนี้มี

522
00:34:44,999 --> 00:34:48,999
ความสนใจ เพื่อจะควบคุมไม่ให้เกิดลูกน้ำ ยุงลาย ได้

523
00:34:49,001 --> 00:34:53,001
(บรรยาย) การใช้แอปพลิเคชัน Tanrabad

524
00:34:53,001 --> 00:34:57,001
ตามบ้านเรือนประชาชน

525
00:34:57,003 --> 00:35:01,003
ในการทำงานมากขึ้นเพราะสามารถวางแผนในการ

526
00:35:01,003 --> 00:35:05,003
ป้องกัน และควบคุมการระบาด รวมถึงติดตาม

527
00:35:05,005 --> 00:35:09,005
สถานการณ์แพร่ระบาดลูกน้ำยุงลายตามบ้านเรือนประชาชน

528
00:35:09,007 --> 00:35:13,007
ก็จะมีการติดตามนะ

529
00:35:13,007 --> 00:35:17,007
พื้นที่

530
00:35:17,018 --> 00:35:21,018
ที่เราได้เข้าไปสำรวจ แล้วพบว่ามีลูกน้ำอยู่ เราจะมี

531
00:35:21,020 --> 00:35:25,020
record นะ number ของบ้านหลังนั้น เพื่อแจ้ง

532
00:35:25,020 --> 00:35:29,020
เจ้าหน้าที่ที่ดูแลมา

533
00:35:29,021 --> 00:35:33,021

534
00:35:33,022 --> 00:35:37,022
การดำเนินการ ถึงเป็นอีก 1 โครงการ

535
00:35:37,022 --> 00:35:41,022
ที่ช่วยเหลือประชาชนให้รู้เท่าทันลูกน้ำยุงลาย และป้องกัน

536
00:35:41,023 --> 00:35:45,023
การแพร่ระบาดได้อย่างทันท่วงที

537
00:35:45,023 --> 00:35:49,023
เป็นหน้าที่ของทุกคน

538
00:35:49,024 --> 00:35:53,024
ที่มีน้ำขัง ที่เป็นแหล่งเพราะพันธุ์ยุงลาย

539
00:35:53,026 --> 00:35:57,026
หากพบก็สามารถดำเนินการได้ทันที และจะดียิ่งขึ้น

540
00:35:57,029 --> 00:36:01,029
หากชักชวนเพื่อนบ้านใกล้เคียงกำจัดลูกน้ำยุงลายไปพร้อมกัน

541
00:36:01,029 --> 00:36:05,029

542
00:36:05,030 --> 00:36:09,030
รายงาน

543
00:36:09,040 --> 00:36:13,040
DDC-Care

544
00:36:13,040 --> 00:36:17,040
การปฏิบัติการงานของเจ้าหน้าที่สาธารณสุข

545
00:36:17,041 --> 00:36:21,041
และประเมิดผู้ติดเชื้อ

546
00:36:21,042 --> 00:36:25,042
โดยเจ้าหน้าที่สาธารณสุข สามารถติดตามสถานการณ์

547
00:36:25,042 --> 00:36:29,042
ปัจจุบัน และแผนที่แสดงตำแหน่งของผู้ที่มีความเสี่ยง

548
00:36:29,043 --> 00:36:33,043
พร้อมสถานะการออกที่พัก

549
00:36:33,045 --> 00:36:37,045
ระดับความเสี่ยง ติดตาม

550
00:36:37,054 --> 00:36:41,054
สุขภาพรายบุคคลในช่วง 14 วัน ประวัติเสี่ยง

551
00:36:41,055 --> 00:36:45,055
ต่อการติดเชื้อ ระดับความเสี่ยง พร้อมสถานะ

552
00:36:45,055 --> 00:36:49,055
การปักพิกัดบ้าน การรายงานสุขภาพประจำวัน

553
00:36:49,056 --> 00:36:53,056
การออกนอกที่พักรวมทั้งการปิดมือถือ

554
00:36:53,058 --> 00:36:57,058
เข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ที่มีความเสี่ยง

555
00:36:57,058 --> 00:37:01,058
ที่สนใจ ได้แก่ ตำแหน่งล่าสุด

556
00:37:01,060 --> 00:37:05,060
ประวัติเสี่ยงต่อการติดเชื้อ พร้อมแผนที่

557
00:37:05,062 --> 00:37:09,062
ให้เห็นการอยู่ในที่พักหรือนอกที่พัก

558
00:37:09,063 --> 00:37:13,063
ติดตามประวัติการเดินทางของผู้ที่มีความเสี่ยง

559
00:37:13,070 --> 00:37:17,070
ที่สนใจในช่วง 14 วันที่กักตัว พร้อมทั้งสถานที่

560
00:37:17,070 --> 00:37:21,070
ที่ได้เดินทางไป

561
00:37:21,071 --> 00:37:25,071
ถือได้ว่าเป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยี

562
00:37:25,078 --> 00:37:29,078
ปฏิบัติงานของเจ้าหน้าที่สาธารณสุข ซึ่งข้อมูลที่ได้

563
00:37:29,078 --> 00:37:33,078
มีความน่าเชื่อถือ ครบถ้วน รอบด้าน

564
00:37:33,079 --> 00:37:37,079
ที่มีการประเมิน

565
00:37:37,083 --> 00:37:41,083
มีประสิทธิภาพ

566
00:37:41,085 --> 00:37:45,085

567
00:37:45,086 --> 00:37:49,086
ขั้นตอนการลงทะเบียน เพื่อเข้าใช้งานแอปพลิเคชัน

568
00:37:49,087 --> 00:37:53,087
DDC-Care สำหรับติดตามและประเมินผู้ที่มีความเสี่ยง

569
00:37:53,089 --> 00:37:57,089
ไวรัสโควิด 19

570
00:37:57,103 --> 00:38:01,103
มีความเสี่ยงต่อการติดเชื้อไวรัส

571
00:38:01,103 --> 00:38:05,103
ขั้นตอนต่อไปนี้ เพื่อป้องกันและควบคุมเชื้อไวรัส ขั้นตอนที่ 1

572
00:38:05,105 --> 00:38:09,105
เมื่อท่านได้ SMS ให้ท่านคลิกเลือกที่ลิงก์

573
00:38:09,105 --> 00:38:13,105
ท่านจะเข้าสู่หน้าการลงทะเบียนได้ทันที

574
00:38:13,106 --> 00:38:17,106
เลือกที่ลิงก์ได้ ให้ท่านคัดลองลิงก์ แล้วนำไปวาง

575
00:38:17,108 --> 00:38:21,108
ขั้นตอนที่ 2 เลือกภาษาที่ต้องการใช้งาน จากนั้น

576
00:38:21,109 --> 00:38:25,109
เลือกถัดไป ขั้นตอนที่ 3 ยอมรับการตกลง

577
00:38:25,109 --> 00:38:29,109
และเงื่อนไขการใช้งานจากนั้น

578
00:38:29,110 --> 00:38:33,110
ขั้นตอนที่ 4 กรอกประวัติทั่วไปให้ครบทุกช่อง

579
00:38:33,111 --> 00:38:37,111
หากท่านถือสัญชาติไทย ให้กรอกบัตรประชาชนไทย

580
00:38:37,112 --> 00:38:41,112
ให้กรอกหมายเลขพาสปอร์ต

581
00:38:41,113 --> 00:38:45,113
ข้อมูลการเดินทาง ซึ่งข้อมูลเหล่านั้น

582
00:38:45,118 --> 00:38:49,118
ในการรักษา และป้องกันการเพร่กระจายของเชื้อไวรัส

583
00:38:49,119 --> 00:38:53,119
ขั้นตอนที่ 6 ตรวจสอบข้อมูลของท่านโดยละเอียดอีกครั้ง

584
00:38:53,119 --> 00:38:57,119
จากนั้นเลือกยืนยัน ขั้นตอนที่ 7

585
00:38:57,122 --> 00:39:01,122
เสร็จสิ้นแล้วระบบจะเตือ

586
00:39:01,122 --> 00:39:05,122
หน้าดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน DDC-Care

587
00:39:05,124 --> 00:39:09,124
เป็นขั้นตอนการเข้าใช้งาน Application DDC-Care ขั้นที่ 1

588
00:39:09,125 --> 00:39:13,125
DDC-Care จะขอเข้าใช้สิทธิ์

589
00:39:13,125 --> 00:39:17,125
เพื่อให้เราเข้าถึงตำแหน่งของท่านตลอดเวลา

590
00:39:17,126 --> 00:39:21,126
ขั้นตอนที่ 2 เลือกอนุญาตการแจ้งเตือน

591
00:39:21,128 --> 00:39:25,128
เพื่อรับข้อมูลข่าวสาร และข้อความการเฝ้าระวังตัวเองรายวัน

592
00:39:25,128 --> 00:39:29,128
ขั้นตอนที่ 3 เลือกภาษาที่ต้องการใช้งาน จากนั้นกด

593
00:39:29,129 --> 00:39:33,129
ถัดไป ขั้นตอนที่ 4 เข้าสู่ระบบโดยระบุ

594
00:39:33,130 --> 00:39:37,130
เลขบัตรประชาชน หรือหมายเลขพาสฟอร์ต

595
00:39:37,131 --> 00:39:41,131
และระบุรหัสผ่าน ขั้นตอนที่ 5 ระบุพิกัดของท่าน

596
00:39:41,131 --> 00:39:45,131
หรือสถานที่ท่านใช้กักตัวเอง

597
00:39:45,139 --> 00:39:49,139
ทางให้เลือกข้าม

598
00:39:49,139 --> 00:39:53,139
ภายหลังได้ ที่หน้าตั้งค่า ขั้นตอนที่ 6

599
00:39:53,140 --> 00:39:57,140
รายงานสุขภาพประจำวันบน Application DDC-Care สำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงต

600
00:39:57,141 --> 00:40:01,141
โควิด 19 ขั้นตอนที่ 7

601
00:40:01,143 --> 00:40:05,143
ตอบคำถามในแบบสอบถามคัดกรองรายวัน

602
00:40:05,145 --> 00:40:09,145
ขั้นตอนที่ 8 ตรวจสอบข้อมูลของท่าน

603
00:40:09,146 --> 00:40:13,146
โดยละเอียดอีกครั้ง จากนั้นเลือกส่งข้อมูล

604
00:40:13,146 --> 00:40:17,146
DDC-Care จะวิเคราะห์ความเสี่ยง

605
00:40:17,147 --> 00:40:21,147
จากแพทย์ ท่านจะต้องทำตามคำแนะนำอย่างเคร่งคัด

606
00:40:21,148 --> 00:40:25,148
กรณีที่ท่านมีความเสี่ยงสูง DDC-Care ให้ท่านติดต่

607
00:40:25,149 --> 00:40:29,149
1422 โดยทันที สุดท้ายนี้ทาง DDC-Care

608
00:40:29,149 --> 00:40:33,149
ขอความกรุณาให้ท่านเปิดพิกัดของท่านเป็นตลอดเวลา เผื่อเกิดเหตุ

609
00:40:33,150 --> 00:40:37,150
ฉุกเฉินท่านจะได้รับความช่วยเหลือ

610
00:40:37,152 --> 00:40:41,152
ใน DDC-Care เพื่อที่เราจะผ่านพ้นวิกฤต

611
00:40:41,152 --> 00:40:45,152
ไปด้วยกัน

612
00:40:45,154 --> 00:40:49,154

613
00:40:49,155 --> 00:40:53,155

614
00:40:53,156 --> 00:40:57,156

615
00:40:57,159 --> 00:41:01,159

616
00:41:01,164 --> 00:41:05,164

617
00:41:05,166 --> 00:41:09,166

618
00:41:09,167 --> 00:41:13,167

619
00:41:13,168 --> 00:41:17,168

620
00:41:17,169 --> 00:41:21,169

621
00:41:21,171 --> 00:41:25,171

622
00:41:25,173 --> 00:41:29,173

623
00:41:29,173 --> 00:41:33,173

624
00:41:33,174 --> 00:41:33,175