ลดเวลาการพัฒนาแอปพลิเคชันเหลือเพียงไม่กี่วัน

DNVN - ในงาน AWS re:Invent 2025 บริษัท Amazon Web Services (AWS) และ Supabase ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา Postgres ได้ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์การจัดเก็บข้อมูลใหม่ 2 รายการที่ใช้ Amazon S3 และฟีเจอร์ ETL ใหม่ ซึ่งช่วยให้พัฒนาแอปพลิเคชันและเอเจนต์ AI เชิงสร้างสรรค์ (Gen AI) ได้ง่ายยิ่งขึ้น

Supabase Analytics Buckets สร้างขึ้นบน Apache Iceberg และ Amazon S3 Tables รองรับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล ขณะที่ Supabase Vector Buckets มอบพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเฉพาะสำหรับขับเคลื่อนฟีเจอร์ AI เช่น การค้นหาเชิงความหมายและการปรับแต่งส่วนบุคคล Supabase ETL ช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลอัตโนมัติจากฐานข้อมูล Postgres ไปยังเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว ช่วยลดเวลาการเขียนโปรแกรมหลายเดือน

Supabase ได้ปรับใช้ฐานข้อมูลมากกว่า 10 ล้านรายการจนถึงปัจจุบันโดยอาศัยบริการ AWS และกลายมาเป็นแพลตฟอร์มที่บริษัทสตาร์ทอัพเลือกใช้ โดยมีโปรแกรมของ Y Combinator กว่า 60% ที่สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มดังกล่าว

เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่ทั้งธุรกิจและผู้ใช้ต้องการ ลูกค้าสามารถปรับขนาดแอปพลิเคชันได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ต้นแบบไปจนถึงการใช้งานจริง รองรับผู้ใช้หลายล้านคนโดยไม่ต้องสร้างใหม่ที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งชะลอการเติบโต

Supabase รับผิดชอบงานเบื้องหลังทั้งหมดที่ผู้สร้างโค้ด AI ต้องทำเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เสร็จสมบูรณ์ โดยมี PostgreSQL ซึ่งเป็นหนึ่งในฐานข้อมูลยอดนิยม ของโลก ทำหน้าที่เป็นผู้ดูแลระบบและผู้ควบคุมแต่เพียงผู้เดียว แพลตฟอร์มนี้ซึ่งปัจจุบันให้บริการนักพัฒนา 5 ล้านคนทั่วโลกและทำงานบน AWS ได้กลายเป็นกุญแจสำคัญในการสร้าง “บรรยากาศการเขียนโค้ด” ที่นักพัฒนาสามารถสร้างสรรค์ผลงานได้อย่างต่อเนื่อง ขณะที่เอ็นจิ้น AI จัดการงานที่ซับซ้อนในการเตรียมแอปพลิเคชันให้พร้อมสำหรับการผลิต

ปัจจุบัน Supabase ดำเนินการในภูมิภาค AWS ทั้ง 17 แห่ง รวมถึงเอเชีย แปซิฟิก (สิงคโปร์) เอเชียแปซิฟิก (โตเกียว) เอเชียแปซิฟิก (ซิดนีย์) ยุโรป (ลอนดอน) และสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันตก (แคลิฟอร์เนียตอนเหนือ) โดยช่วยให้นักพัฒนาสร้างฐานข้อมูลที่ใกล้ชิดกับลูกค้ามากขึ้นเพื่อเร่งการตอบสนอง

บริการหลักที่ประกาศ ได้แก่: Supabase ETL จะย้ายข้อมูลจาก Postgres ไปยังเลเยอร์ข้อมูลรวมโดยอัตโนมัติ รองรับทั้งความสามารถด้านการวิเคราะห์และ AI พร้อมกัน เพียงคลิกเดียว ETL ก็จะคัดลอกข้อมูลลงใน Supabase Analytics Buckets และ Supabase Vector Buckets เพื่อสร้างแหล่งข้อมูลที่สะอาดและ เป็น ระเบียบสำหรับแดชบอร์ดและแอปพลิเคชัน AI

Supabase Analytics Buckets รองรับรูปแบบ Apache Iceberg บน Amazon S3 Tables ซึ่งหมายความว่าข้อมูลวิเคราะห์จะถูกจัดเก็บในรูปแบบที่ Amazon และบริการอื่นๆ สามารถอ่านได้โดยตรง เมื่อลูกค้าต้องการเรียกใช้แดชบอร์ดหรือรายงาน Supabase ETL จะคัดลอกข้อมูลจาก Postgres หลักของผู้ใช้ไปยัง Analytics Bucket ทำให้ลูกค้าสามารถสืบค้นข้อมูลจาก Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR หรือ Amazon QuickSight ได้โดยไม่ต้องอัปโหลดไปยังฐานข้อมูลที่ใช้งานอยู่

Supabase Vector Buckets ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บชุดข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ใน Amazon S3 แทนที่จะเก็บไว้ในฐานข้อมูล Postgres ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การค้นหาเชิงความหมายและการแนะนำ

ลาน อันห์

ที่มา: https://doanhnghiepvn.vn/kinh-te/kinh-doanh/rut-ngan-thoi-gian-phat-trien-ung-dung-chi-con-vai-ngay/20251208080909227