กรณีศึกษาการเปลี่ยนผ่านระบบขนาดใหญ่และกลยุทธ์การแยกส่วน

baeba · 2025-05-13T10:00:11+09:00

Key Takeaways ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านด้วยการแยกส่วนแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบเดิมทั้งหมดในคราวเดียว ใช้ระบบข้อมูลแบบเรียลไทม์บนพื้นฐาน CDC มาแทนการเข้าถึงเมนเฟรมโดยตรง ใช้ GraphQL แทน REST เพื่อลดชั้น BFF จำนวนมาก และเพิ่มความยืดหยุ่นกับความสามารถในการบำรุงรักษา ใช้โครงสร้างทีมแบบยึดโดเมนเป็นศูนย์กลาง (Team Topologies) เพื่อทำให้ความรับผิดชอบและความเป็นเจ้าของของทีมชัดเจน เปลี่ยนระบบโดยไร้ความเสี่ยงและส่งมอบคุณค่าได้อย่างเสถียรผ่านการปล่อยใช้งานแบบค่อยเป็นค่อยไปและระบบอัตโนมัติ กรณีเริ่มต้น: ครึ่งหนึ่งของระบบยังอยู่รอดได้แม้เกิดเหตุขัดข้อง แม้จะเกิดปัญหาขัดข้องกับเมนเฟรม แต่ UI ใหม่ยังทำงานได้ตามปกติด้วยสถาปัตยกรรมสตรีมมิงบนคลาวด์ แม้ระบบเดิมจะล่ม ระบบใหม่ก็ยังรักษาประสบการณ์ลูกค้าไว้ได้และพิสูจน์ความยืดหยุ่นของระบบ กลยุทธ์หลัก: การแยกส่วนหลายชั้น (Decoupling) การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยโดเมน (DDD): ปรับโมเดลที่ยึดเมนเฟรมเป็นศูนย์กลางใหม่ให้สอดคล้องกับธุรกิจมากขึ้น Team Topologies: เปลี่ยนไปสู่การจัดทีมตามฟังก์ชัน สถาปัตยกรรมแบบอิงเหตุการณ์: ลดการผูกติดกันระหว่างระบบด้วยแนวทางอะซิงโครนัส Change Data Capture (CDC): ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเชื่อมระบบเดิมกับระบบใหม่ โครงสร้างเดิม: Unified Web Portal 1.0 เดิมมีการรวมข้อมูลจากเมนเฟรมหลายแหล่งผ่าน ETL แล้วให้บริการผ่าน SQL DB และ SaaS แต่เกิดปัญหาเรื่องความไม่เป็นเรียลไทม์ คุณภาพข้อมูลลดลง และการเรียกใช้เมนเฟรมโดยตรง ปัญหา ข้อมูลล่าช้าจาก ETL การเชื่อมต่อแบบซิงโครนัสกับเมนเฟรมที่ขาดความยืดหยุ่น การสร้าง BFF API จำนวนมหาศาล คอขวดจากโครงสร้างองค์กรและความล่าช้าในการรีลีส เมื่อทราฟฟิกพุ่งสูง เมนเฟรมโอเวอร์โหลดจนทำให้บริการทั้งหมดล่ม การตั้งเป้าหมายใหม่ เป้าหมายทางเทคนิค: แยกเมนเฟรมออกจากเว็บ, ตัด BFF ออก, เพิ่มอิสระในการทำงานของทีม เป้าหมายทางธุรกิจ: ลดการติดต่อคอลเซ็นเตอร์, ลดต้นทุนไลเซนส์, เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ภาพรวมของสถาปัตยกรรมใหม่ เมนเฟรมยังคงเป็น system of record CDC → Kafka → ฐานข้อมูลโดเมน (CosmosDB) GraphQL + REST API → BFF → UI เชื่อมทุกคอมโพเนนต์ด้วยโครงสร้างแบบอิงเหตุการณ์และ message broker Step 1: Change Data Capture สร้าง system of reference ด้วยการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ เมนเฟรม → Kafka → แปลงข้อมูล → ฐานข้อมูลโดเมน → ให้บริการผ่าน API ได้โครงสร้างข้อมูลที่ยืดหยุ่นและไม่ผูกกับสคีมาของเมนเฟรม Step 2: Domain-Driven Design + GraphQL กำหนดโดเมนโมเดลด้วย DDD (Entity, Command, Event) สร้างแต่ละโดเมนเป็น GraphQL node และสร้าง supergraph ผ่าน schema stitching รองรับโครงสร้างคิวรีที่เหมาะสมที่สุดด้วยการดึงเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กร: Team Topologies ปรับโครงสร้างใหม่เป็น stream-aligned team ที่ยึดฟังก์ชันเป็นศูนย์กลาง พื้นที่ซับซ้อน (เช่น การรวมระบบเมนเฟรม) ให้ทีมเฉพาะทางดูแล มี Enablement team เพื่อสนับสนุนด้านเทคนิค การขยายแบบอิงเหตุการณ์: เหตุการณ์โดเมนภายใน + Saga pattern ใช้ Outbox pattern เพื่อสร้างเหตุการณ์เมื่อโดเมนมีการเปลี่ยนแปลง ใช้ Parallel Saga เพื่อซิงก์งานบนเมนเฟรมกับ CDC ออกแบบเวิร์กโฟลว์บนพื้นฐาน state machine → รองรับฟลोที่ซับซ้อนได้ ความท้าทาย ต้องปรับมุมมองภายในองค์กรต่อการนำโครงสร้างแบบอิงเหตุการณ์มาใช้ โครงสร้างแบบอะซิงโครนัสทำให้การสังเกตการณ์ระบบเป็นสิ่งจำเป็น งานแบตช์บนเมนเฟรม → ก่อให้เกิดภาระเกินกับ CDC pipeline ความซับซ้อนของการจัดการ GraphQL schema และโจทย์เรื่องการนำ federated approach มาใช้ ประเด็นร่วมอย่างการยืนยันตัวตน/การล็อก ต้องแยกจัดการด้วยแพ็กเกจเฉพาะและระบบอัตโนมัติ กลยุทธ์การรีลีส: Release Train + Feature Flag แต่ละทีมดีพลอยได้อย่างอิสระ แล้วจึงรวมกันใน deployment repository ใช้ Kustomize เพื่อจัดทำ deployment pipeline แยกตามสภาพแวดล้อม แยกรีลีสฟีเจอร์/ความปลอดภัยด้วย feature flag พร้อมคงแนวทางพัฒนาแบบ trunk-based การใช้สถาปัตยกรรมแบบไฮบริด ให้ UWP 1.0 และ UWP 2.0 อยู่ร่วมกันเพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนผ่านระบบ ค่อย ๆ เปลี่ยนเส้นทางคำขอของผู้ใช้ไปยังระบบใหม่ด้วย edge routing บทสรุป: การสร้างแพลตฟอร์มที่พัฒนาได้ต่อเนื่อง แยก frontend ออกจากเมนเฟรมได้อย่างสมบูรณ์ ได้ทั้งความเร็วและความเสถียรจากโครงสร้างที่ยึดทีมเป็นศูนย์กลาง ปรับปรุงทั้งความพึงพอใจของลูกค้าและต้นทุนการดำเนินงาน วางรากฐานที่ยืดหยุ่นซึ่งทำให้สามารถเปลี่ยนเมนเฟรมในอนาคตได้ด้วย

(infoq.com)

9 คะแนน โดย baeba 2025-05-13 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

Key Takeaways

ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านด้วยการแยกส่วนแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบเดิมทั้งหมดในคราวเดียว
ใช้ระบบข้อมูลแบบเรียลไทม์บนพื้นฐาน CDC มาแทนการเข้าถึงเมนเฟรมโดยตรง
ใช้ GraphQL แทน REST เพื่อลดชั้น BFF จำนวนมาก และเพิ่มความยืดหยุ่นกับความสามารถในการบำรุงรักษา
ใช้โครงสร้างทีมแบบยึดโดเมนเป็นศูนย์กลาง (Team Topologies) เพื่อทำให้ความรับผิดชอบและความเป็นเจ้าของของทีมชัดเจน
เปลี่ยนระบบโดยไร้ความเสี่ยงและส่งมอบคุณค่าได้อย่างเสถียรผ่านการปล่อยใช้งานแบบค่อยเป็นค่อยไปและระบบอัตโนมัติ

กรณีเริ่มต้น: ครึ่งหนึ่งของระบบยังอยู่รอดได้แม้เกิดเหตุขัดข้อง

แม้จะเกิดปัญหาขัดข้องกับเมนเฟรม แต่ UI ใหม่ยังทำงานได้ตามปกติด้วยสถาปัตยกรรมสตรีมมิงบนคลาวด์
แม้ระบบเดิมจะล่ม ระบบใหม่ก็ยังรักษาประสบการณ์ลูกค้าไว้ได้และพิสูจน์ความยืดหยุ่นของระบบ

กลยุทธ์หลัก: การแยกส่วนหลายชั้น (Decoupling)

การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยโดเมน (DDD): ปรับโมเดลที่ยึดเมนเฟรมเป็นศูนย์กลางใหม่ให้สอดคล้องกับธุรกิจมากขึ้น
Team Topologies: เปลี่ยนไปสู่การจัดทีมตามฟังก์ชัน
สถาปัตยกรรมแบบอิงเหตุการณ์: ลดการผูกติดกันระหว่างระบบด้วยแนวทางอะซิงโครนัส
Change Data Capture (CDC): ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเชื่อมระบบเดิมกับระบบใหม่

โครงสร้างเดิม: Unified Web Portal 1.0

เดิมมีการรวมข้อมูลจากเมนเฟรมหลายแหล่งผ่าน ETL แล้วให้บริการผ่าน SQL DB และ SaaS
แต่เกิดปัญหาเรื่องความไม่เป็นเรียลไทม์ คุณภาพข้อมูลลดลง และการเรียกใช้เมนเฟรมโดยตรง

ปัญหา

ข้อมูลล่าช้าจาก ETL
การเชื่อมต่อแบบซิงโครนัสกับเมนเฟรมที่ขาดความยืดหยุ่น
การสร้าง BFF API จำนวนมหาศาล
คอขวดจากโครงสร้างองค์กรและความล่าช้าในการรีลีส
เมื่อทราฟฟิกพุ่งสูง เมนเฟรมโอเวอร์โหลดจนทำให้บริการทั้งหมดล่ม

การตั้งเป้าหมายใหม่

เป้าหมายทางเทคนิค: แยกเมนเฟรมออกจากเว็บ, ตัด BFF ออก, เพิ่มอิสระในการทำงานของทีม
เป้าหมายทางธุรกิจ: ลดการติดต่อคอลเซ็นเตอร์, ลดต้นทุนไลเซนส์, เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ภาพรวมของสถาปัตยกรรมใหม่

เมนเฟรมยังคงเป็น system of record
CDC → Kafka → ฐานข้อมูลโดเมน (CosmosDB)
GraphQL + REST API → BFF → UI
เชื่อมทุกคอมโพเนนต์ด้วยโครงสร้างแบบอิงเหตุการณ์และ message broker

Step 1: Change Data Capture

สร้าง system of reference ด้วยการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
เมนเฟรม → Kafka → แปลงข้อมูล → ฐานข้อมูลโดเมน → ให้บริการผ่าน API
ได้โครงสร้างข้อมูลที่ยืดหยุ่นและไม่ผูกกับสคีมาของเมนเฟรม

Step 2: Domain-Driven Design + GraphQL

กำหนดโดเมนโมเดลด้วย DDD (Entity, Command, Event)
สร้างแต่ละโดเมนเป็น GraphQL node และสร้าง supergraph ผ่าน schema stitching
รองรับโครงสร้างคิวรีที่เหมาะสมที่สุดด้วยการดึงเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น

การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กร: Team Topologies

ปรับโครงสร้างใหม่เป็น stream-aligned team ที่ยึดฟังก์ชันเป็นศูนย์กลาง
พื้นที่ซับซ้อน (เช่น การรวมระบบเมนเฟรม) ให้ทีมเฉพาะทางดูแล
มี Enablement team เพื่อสนับสนุนด้านเทคนิค

การขยายแบบอิงเหตุการณ์: เหตุการณ์โดเมนภายใน + Saga pattern

ใช้ Outbox pattern เพื่อสร้างเหตุการณ์เมื่อโดเมนมีการเปลี่ยนแปลง
ใช้ Parallel Saga เพื่อซิงก์งานบนเมนเฟรมกับ CDC
ออกแบบเวิร์กโฟลว์บนพื้นฐาน state machine → รองรับฟลोที่ซับซ้อนได้

ความท้าทาย

ต้องปรับมุมมองภายในองค์กรต่อการนำโครงสร้างแบบอิงเหตุการณ์มาใช้
โครงสร้างแบบอะซิงโครนัสทำให้การสังเกตการณ์ระบบเป็นสิ่งจำเป็น
งานแบตช์บนเมนเฟรม → ก่อให้เกิดภาระเกินกับ CDC pipeline
ความซับซ้อนของการจัดการ GraphQL schema และโจทย์เรื่องการนำ federated approach มาใช้
ประเด็นร่วมอย่างการยืนยันตัวตน/การล็อก ต้องแยกจัดการด้วยแพ็กเกจเฉพาะและระบบอัตโนมัติ

กลยุทธ์การรีลีส: Release Train + Feature Flag

แต่ละทีมดีพลอยได้อย่างอิสระ แล้วจึงรวมกันใน deployment repository
ใช้ Kustomize เพื่อจัดทำ deployment pipeline แยกตามสภาพแวดล้อม
แยกรีลีสฟีเจอร์/ความปลอดภัยด้วย feature flag พร้อมคงแนวทางพัฒนาแบบ trunk-based

การใช้สถาปัตยกรรมแบบไฮบริด

ให้ UWP 1.0 และ UWP 2.0 อยู่ร่วมกันเพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนผ่านระบบ
ค่อย ๆ เปลี่ยนเส้นทางคำขอของผู้ใช้ไปยังระบบใหม่ด้วย edge routing

บทสรุป: การสร้างแพลตฟอร์มที่พัฒนาได้ต่อเนื่อง

แยก frontend ออกจากเมนเฟรมได้อย่างสมบูรณ์
ได้ทั้งความเร็วและความเสถียรจากโครงสร้างที่ยึดทีมเป็นศูนย์กลาง
ปรับปรุงทั้งความพึงพอใจของลูกค้าและต้นทุนการดำเนินงาน
วางรากฐานที่ยืดหยุ่นซึ่งทำให้สามารถเปลี่ยนเมนเฟรมในอนาคตได้ด้วย

1 ความคิดเห็น

mhj5730 2025-05-13

การปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไปและการแยก microservices ออกมาอย่างค่อยเป็นค่อยไปสำคัญมากจริงๆ...พออ่านบทความแบบนี้แล้วก็รู้สึกว่า PM ที่นำโปรเจกต์นี้สำคัญและเก่งมากจริงๆ การต้องจัดการสิ่งมากมายขนาดนี้นี่สุดยอดเลย