SQL WHERE คืออะไร พร้อมตัวอย่างใช้งาน

WHERE ทำหน้าที่ในการกรองข้อมูลตามที่เรากำหนดเงื่อนไข เช่น ดึงข้อมูลของ HERO ชื่อ Mina

โครงสร้างการใช้งาน WHERE

SELECT column1 , column2 , columnN
FROM table_name
WHERE condition ; 

เช่น

SELECT HERO_NAME, HERO_TYPE
FROM HERO
WHERE HERO_TYPE = 'TANK';

จากเงื่อนไขด้านบนจะดึงข้อมูล ฮีโร่ทั้งหมดที่ HERO_TYPE = TANK

Wildcard (%) คืออะไรนะ

(Wildcard : คือทั้งหมดที่ … ) ยกตัวอย่างง่ายๆ

WHERE HERO_NAME like ‘%’ : เอา Hero ที่มีชื่อทั้งหมดwhereเพื่อ?

WHERE HERO_NAME like ‘M’ : เอา Hero ที่ชื่อ M ชื่อเอ็มเลยนะ ถ้าไม่มี wildcard ค่าเท่ากับ equal เลย

WHERE HERO_NAME like ‘M%’ : เอา Hero ที่ชื่อขึ้นต้นด้วย M เช่น Mina , Murrad

WHERE HERO_NAME like ‘%m’ : เอา Hero ที่ชื่อลงท้ายด้วยด้วย m เช่น Arum , Baldum

WHERE HERO_NAME like ‘%i%’ : เอา Hero ที่ชื่อมี i อยู่ตรงกลาง เช่น Alice , Dirak

เมื่อวาน Admin มีอัพเดต Feature ใหม่ Auto share exp

ผมสงสัยเลยลองเปิดทิ้งไว้ดูผ่านไป 1 คืนเลเวล ไม่ขึ้นเลยเริ่มเกาหัว พอเปิดดู pet ตัวอื่นๆ ร้องอ๋อเลย

สรุปมันคือการเอา Exp ที่ได้รับมาทั้งหมด Share เข้าหาสัตว์เลี้ยงทุกตัว

เช่น ได้รับ Exp 100 มีสัตว์เลี้ยง 99 ตัว = ได้ exp ตัวละ 1 รวมกับตัวเราอีก 1 นี่คือผลลัพธ์

สัตว์เลี้ยงทุกตัวของผมเวล เกือบ 150 ใช่ครับ แล้วทุก 150 เวลเราจะได้ stat จากสัตว์เลี้ยง = อีกไม่กี่วันผมจะเก่งขึ้นแบบ ชิบหายย 555

ปล . ถ้าเวลพอมีแล้วสู้บอสยังไม่ได้ลองวิธีนี้ดูนะครับ ปล่อยทิ้งจน 300 /450 ทุกตัวสู้ไม่ได้ให้รู้ไป

เนื่องจากมีผู้เล่นใหม่เริ่มเข้ามาเล่นเยอะเลยอยากทำ Content แต่ละสายอาชีพเพื่อเป็นแนวทางในการเล่นให้โดยตัวละครทดสอบจะเป็นของผมเอง ณ เวลาทำ Content lv 606 / จุติ 5

ข้อดี

1. ล่าบอสง่ายที่สุด (เอาจริงๆ ง่ายกว่ามีด) เดี๋ยวเล่าให้ฟัง
2. เก็บการ์ดง่ายที่สุด ผลการป้อมสุดเทพ
3. ยิงไกลชิบหาย 55+
4. เป็นสายอาชีพเดียวที่มีคอมโบสัตว์ lv4 (ในตอนนี้)

ข้อเสีย

1. เก็บเวลช้าเมื่อเทียบกับดาบ
2. เคลียร์มอนไม่ทัน (ถ้าไม่มีสัตว์เลี้ยงคอมโบ )

Stat Dex 100%

มาทดลองกันน ป้อมผม เฉลี่ย เวลา 100 – 150 อัพขั้น 800 – 1000

dex 50 + ยังไม่ได้อัพสกิลป้อม

dex 50 + อัพสกิลป้อม 100%

แรงขึ้นมา 7 m OMG 1 point = ป้อม atk 2,364

ที่สุดของสายธนู ป้อมแรงขึ้นมาอีก 4 M = 1 Dex = ป้อม atk 214.13

Combo สัตว์เลี้ยง

ชุดใหญ่ 3 มังกรใหม่ กับ อะไรก็ได้ 1 ตัว

effect : ป้องกัน 20% ยิงเพิ่ม 3 เป้าป้อมแรงขึ้น 150%

ชุดกลาง มังกรน้อยกับ 2 องครักษ์

effect : ป้องกัน 10% ยิงเพิ่ม 3 เป้าป้อมแรงขึ้น 100%

บางคนอาจจะไม่รู้ จริงๆ ธนูมีสกิลพิเศษด้วยนะ

• การยิง 3 เป้าที่เพิ่มมา ถ้ายิงมอน/บอสไม่ตายในครั้งเดียว จะยิงเป้าหมายเดิมก่อน = แทบจะ 1 Hit 100%

อุปกรณ์สวมใส่

หวังว่า Content นี้จะช่วยให้คนที่กำลังทำของอยู่นะครับ บายยยย

เนื่องจากมีผู้เล่นใหม่เริ่มเข้ามาเล่นเยอะเลยอยากทำ Content แต่ละสายอาชีพเพื่อเป็นแนวทางในการเล่นให้โดยตัวละครทดสอบจะเป็นของผมเอง ณ เวลาทำ Content lv 606 / จุติ 5

ข้อดี

1. เก็บ level เร็วที่สุด
2. เล่นง่าย อุปกรณ์ Support เยอะ
3. ฟาร์มของอัพขั้นต่างๆ ง่าย

ข้อเสีย

1. ถ้าตีแรงไม่พอโดนแย่งบอสง่าย
2. ตอน ออฟไลน์ตีบอสไม่ทัน

Stat Str 100% เพื่อความแรง

ตอน str 50

ตอน Str 19k

อื่นๆ

ต่างกัน 43 m ลองคำนวณดูในตัวละครผม 1 str = atk 2,330

Skill พิเศษ : Str รวม 2000 : ตีมอน 6 ตัว

Combo สัตว์เลี้ยง

1.  MINI-GUARD-8 + KING-GUARD-8 :
   • Effect โจมตีเพิ่ม 1 ตัว ระยะโจมตี + 30 m ตีแรง 10%
2.  MIYAMOTO MUSASHI Jr. + MIYAMOTO MUSASHI
   • Effect โจมตีเพิ่ม 2 ตัว ระยะโจมตี + 50 m ตีแรง 10% ป้องกัน 5%
3. เมื่อ level 600 ใส่สัตว์เลี้ยงได้ 4 ตี
   • Effect รวม โจมตีเพิ่ม 3 ตัว = 9 เป้าหมาย ระยะโจมตี 80m ตีแรง 20% ป้องกัน 5%
   • หมายเหตุช่างน้ำหนักกับการเอา สัตว์เลี้ยงเก่งๆ เช่น ม้า , ลุงหงอก เข้าตี้ดู เพราะจะได้ท่าป้องกันด้วยแต่ถ้าเก็บเวลาอย่างเดียวสายนี้น่าจะไวที่สุด

ทดสอบ สมมุติฐานกัน

Set 1 2 มุซาชิ 1 ม้า 1 หงอก

Set2 2 มุซาชิ 2 k8

อุปกรณ์สวมใส่

หวังว่า Content นี้จะช่วยให้คนที่กำลังทำของอยู่นะครับ บายยยย

เป็นรายการที่จัดทำโดยโครงการ Open Worldwide Application Security Project (OWASP) เพื่อระบุและจัดอันดับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่สำคัญที่สุดในแอปพลิเคชันเว็บและ API โดยอัปเดตเป็นระยะเพื่อสะท้อนถึงภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไ

📡 OWASP API Security Top 10 (2023)

1. 🔓 Broken Object Level Authorization

การอนุญาตระดับวัตถุที่ไม่เหมาะสม
คือ: API ยอมให้ผู้ใช้เข้าถึง/แก้ไข object ที่ไม่ควรเข้าถึง เช่น ข้อมูลของคนอื่น โดยไม่ตรวจสอบ ownership หรือ role

GET /api/v1/users/12345

User A ใช้ token ของตัวเองเรียกดูข้อมูลของ User B (12345) ได้ เพราะ API ไม่ตรวจสอบว่า user A เป็นเจ้าของหรือไม่

✅ ควรทำ: ตรวจสอบ userId หรือ ownerId ทุกครั้งใน backend

2. 🚫 Broken Authentication

การตรวจสอบสิทธิ์ที่ไม่ปลอดภัย
คือ: ระบบมีช่องโหว่ด้าน authentication เช่น JWT ปลอมได้, login ไม่มี rate limit, หรือ token หมดอายุแต่ยังใช้งานได้

ตัวอย่าง:

• ระบบไม่ตรวจสอบ JWT signature
• Token ไม่มี expiration
• Login endpoint ไม่มี rate limit → brute force ได้ง่าย

✅ ควรทำ: ใช้ JWT ที่เซ็นด้วย HMAC256 หรือ RS256 และตั้งเวลา expire ชัดเจน

3. 🧩 Broken Object Property Level Authorization

การอนุญาตระดับคุณสมบัติวัตถุที่ไม่เหมาะสม
คือ: ผู้ใช้สามารถแก้ไขฟิลด์ที่ไม่ควรเข้าถึง เช่น เปลี่ยน role ของตัวเองเป็น admin

ตัวอย่าง:

PATCH /api/v1/users/12345
{
“email”: “hacker@example.com”,
“role”: “admin”
}

✅ ควรทำ: ตรวจสอบทุก field ก่อนอัปเดต และ whitelist เฉพาะ field ที่แก้ไขได้

4. 🧃 Unrestricted Resource Consumption

การใช้ทรัพยากรโดยไม่จำกัด
คือ: API อนุญาตให้ request ใช้ทรัพยากรเกินจำเป็น → DDoS ง่าย เช่นโหลดข้อมูล 100,000 records

ตัวอย่าง:

GET /api/v1/logs?limit=100000

✅ ควรทำ:

• กำหนด rate limit, pagination, และ request size limit
• ใช้ caching + timeout

5. ⚙️ Broken Function Level Authorization

การอนุญาตระดับฟังก์ชันที่ไม่เหมาะสม
คือ: API ยอมให้ user ธรรมดาเรียก endpoint ที่ควรจำกัดแค่ admin

ตัวอย่าง:

DELETE /api/v1/users/99

User ธรรมดา (ไม่ใช่ admin) สามารถลบผู้ใช้อื่นได้ เพราะ backend ไม่ตรวจ role

✅ ควรทำ: เช็ก role หรือ permission ทุก endpoint สำคัญ

6. 🧾 Unrestricted Access to Sensitive Business Flows

การเข้าถึงกระบวนการทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อนโดยไม่จำกัด
คือ: ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ flow พิเศษที่ควรอยู่หลัง firewall หรือควบคุมพิเศษ เช่น การถอนเงิน, อนุมัติเอกสาร ฯลฯ

ตัวอย่าง:

POST /api/v1/payment/confirm

ไม่มีการ validate ว่า user ได้สิทธิ์หรือสถานะตรงกับ business logic หรือไม่

✅ ควรทำ: ตรวจสอบ logic เฉพาะของ flow + status ก่อนอนุญาตให้ดำเนินการ

7. 🕵️ Server Side Request Forgery (SSRF)

การปลอมแปลงคำขอฝั่งเซิร์ฟเวอร์
คือ: API ที่รับ URL หรือ IP แล้วไปเรียกโดยตรง → attacker ใช้เจาะระบบภายใน

ตัวอย่าง:

✅ ควรทำ:

• ปิด internal access (127.0.0.1, metadata IP)
• ใช้ allowlist domain เท่านั้น

8. 🛠 Security Misconfiguration

การกำหนดค่าความปลอดภัยที่ไม่เหมาะสม
คือ: ใช้ default config, เปิด port ไม่จำเป็น, เปิด error message เต็ม

ตัวอย่าง:

• API ส่ง stack trace เมื่อเกิด exception
• CORS policy อนุญาต * (เปิดหมดทุก domain)

✅ ควรทำ:

• ปิด debug mode บน production
• ตรวจ audit log และตรวจ config เป็นประจำ

9. 📦 Improper Inventory Management¹

การจัดการสิค้าคงคลัง API ไม่เหมาะสม
คือ: API ที่ deploy ไว้แต่ไม่มีคนดูแล → เก่า, ล้าสมัย, เปราะบาง

ตัวอย่าง:

• /api/v1/test/debug ยังเปิดอยู่ใน production
• API ไม่มี documentation / version control

✅ ควรทำ:

มี inventory API ที่ชัดเจน

ใช้ API Gateway หรือ Service Discovery

10. ☠️ Unsafe Consumption of APIs

การใช้ API อย่างไม่ปลอดภัย
คือ: API เชื่อถือข้อมูลจากภายนอกมากเกินไป เช่น 3rd party API โดยไม่ validate response

ตัวอย่าง:

• API ตอบกลับ status 200 แต่ส่ง payload อันตราย → โค้ด frontend เชื่อทันที
• เชื่อ JSON structure โดยไม่ตรวจ field

✅ ควรทำ:

• Sanitize และ validate response จาก external source
• ใส่ fallback / timeout / schema check

ผลกระทบจากการตัดสินใจเขียนโค้ดหรือออกแบบระบบอย่างรวดเร็ว เพื่อให้ทันเวลา แต่ไม่ได้ทำให้ “ดีที่สุดในเชิงวิศวกรรม” ณ เวลานั้น

เปรียบเทียบเหมือน “การยืมเวลา” แต่ต้อง “จ่ายดอกเบี้ย” ในรูปแบบของ ค่าใช้จ่ายในอนาคต เช่น ความซับซ้อน, บั๊ก, เวลา refactor, และความลำบากในการ scale

สิ่งที่เกิดขึ้น	Technical Debt
Hardcode ค่าไว้ในโค้ด	ถ้าต้องเปลี่ยน ต้องค้นหาและแก้หลายที่
Copy-Paste โค้ด	ถ้าแก้ logic ต้องตามไปแก้ทุกที่
ข้าม test / ไม่มี unit test	เสี่ยงเจอ regression และ debug ยาก
ไม่จัดโครงสร้างให้ดี	โค้ดอ่านยาก → onboard dev ใหม่ลำบาก
ใช้ lib/version เก่า	จะ upgrade ยากในอนาคต

ประเภทของ Technical Debt

ประเภท	คำอธิบาย
Deliberate (ตั้งใจ)	“รู้ว่าไม่ดี แต่ต้องรีบส่ง MVP ไปก่อน”
Accidental (ไม่ตั้งใจ)	“เพราะยังไม่เข้าใจระบบดีพอ ณ เวลานั้น”
Bit Rot	โค้ดดีในอดีต → แต่ปัจจุบันไม่เข้ากับ system ใหม่
Tooling/Dependency Debt	ใช้ framework/version ที่ล้าสมัย

ผลเสียจาก Technical Debt

• แก้ฟีเจอร์ใหม่ยากมาก
• เพิ่ม bug และ regression บ่อย
• Dev ใหม่ onboard แล้วงง
• ความเร็วทีมลดลงเรื่อย ๆ
• ทำให้ระบบ “ล่ม” ได้ถ้าสะสมเยอะ

ควรจัดการยังไง?

✅ จดไว้ใน ticket (เช่น Jira tag: tech-debt)
✅ ประเมิน impact → ทำ roadmap แก้แบบมีแผน
✅ ทำ refactor ทีละ module (ไม่ใช่ rewrite ทั้งระบบ)
✅ มี sprint สำหรับ “Refactoring / Code Health”
✅ ให้ความรู้ junior ว่า “หนี้ไม่ได้หายไปเอง

Incident Response Plan (IRP) คือแผนรับมือเมื่อเกิดเหตุการณ์ผิดปกติหรือเหตุการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยในระบบ (เช่น ระบบล่ม, ข้อมูลรั่วไหล, การโจมตีจากภายนอก) โดยมีเป้าหมายเพื่อ:

• จำกัดความเสียหาย
• ฟื้นฟูระบบให้เร็วที่สุด
• ลดผลกระทบต่อผู้ใช้/องค์กร
• เรียนรู้เพื่อป้องกันซ้ำ

📌 1. Preparation – เตรียมพร้อมก่อนเกิดเหตุ

สิ่งที่ควรทำ	รายละเอียด
🧠 ทีม Incident Response	ระบุผู้รับผิดชอบ เช่น Dev Lead, Ops, Security
🛠️ เครื่องมือ	Monitoring (Grafana), Logging (Loki), Alert (PagerDuty, Slack)
📄 Document	คู่มือ runbook, access SSH, database, restart
🔐 Access Control	จำกัดการเข้าถึงที่เหมาะสมสำหรับ response

2. Identification – ตรวจจับว่าเกิดอะไรขึ้น

สิ่งที่ต้องทำ	วิธี
🔍 ระบุ incident	ระบบล่ม, CPU spike, user error 5xx
🧭 กำหนด Severity	S1 (วิกฤต), S2 (กระทบบางส่วน), S3 (ไม่เร่งด่วน)
🛠️ ตรวจสอบ Log / Alert	เชื่อมกับ Grafana, Prometheus, ELK
🗒️ บันทึกเหตุการณ์	เริ่ม incident log: ใครเจอ, เวลา, สาเหตุเบื้องต้น

3. Containment – จำกัดความเสียหาย

ช่วง	ตัวอย่างแนวทาง
📦 Short-term	ปิดระบบ, isolate node, disable API
🔧 Long-term	เปลี่ยน key, block IP, patch service
📥 แจ้งผู้ใช้	“เรารับทราบปัญหาและกำลังแก้ไข”

4. Eradication – ลบ root cause

หาต้นเหตุที่แท้จริง (Root Cause Analysis)

แก้บั๊ก, ปิดช่องโหว่, เพิ่ม validation

ลบไฟล์/โค้ดอันตราย, clean DB ถ้าจำเป็น

5. Recovery – ฟื้นระบบกลับมาใช้งาน

รายการ	แนวทาง
✅ ทดสอบก่อนเปิดระบบ	ใช้ staging/prod test
✅ Gradual rollout	เปิดเฉพาะบางกลุ่ม user ก่อน
✅ Monitor อย่างใกล้ชิด	CPU, memory, response time, logs
✅ แจ้งให้ user ทราบว่าแก้ไขแล้ว	โปร่งใส สร้างความเชื่อมั่น

6. Lessons Learned – ถอดบทเรียน

ประเด็น	ตัวอย่างคำถาม
📄 RCA Document	เกิดจากอะไร? ป้องกันอย่างไร? ตรวจไม่เจอเพราะอะไร?
🧪 ต้องเพิ่ม Test/Alert อะไร?	เขียน integration test, เพิ่ม alert 5xx
🧠 ต้องปรับ Dev Process ไหม?	PR review, Static Code Scan, Access Audit

🧰 Template สำหรับ Incident Log

🆘 Incident: ระบบไม่สามารถ login ได้
📅 เริ่มเวลา: 2025-05-23 10:12
🎯 ผู้พบเหตุ: monitoring-alert-bot
📉 Impact: ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าระบบได้
⚠️ Severity: S1 – วิกฤต
🧾 สาเหตุเบื้องต้น: DB connection timeout
✅ แผนการแก้ไข: restart DB node + enable read-only fallback
📦 เวลาแก้ไขเสร็จ: 10:47
📄 Root Cause: connection pool limit ถูกใช้หมด ไม่มี alert
📚 บทเรียน: เพิ่ม alert + auto-scaling limit
👨‍💻 ผู้รับผิดชอบ: DevOps Lead + DB Admin

✅ เป้าหมายของ Code Review

เป้าหมาย	อธิบาย
💡 ความถูกต้อง	ไม่มี bug หรือ logic ผิด
🧼 ความสะอาด (Clean Code)	อ่านง่าย, สื่อความหมาย, ไม่ hardcode
♻️ การนำกลับมาใช้ซ้ำ	ลด code duplication
🔒 ความปลอดภัย	ป้องกัน SQL Injection, XSS
📏 สอดคล้องกับ coding standard	ตาม style guide ทีม
🧪 ทดสอบได้ง่าย	มี unit test / coverage ดี
📄 มี doc หรือ comment เมื่อจำเป็น	ทำให้โค้ดเข้าใจในอนาคต

👀 ขั้นตอนการ Review Code

1. อ่าน context ก่อน

• อ่านชื่อ branch, ชื่อ PR
• อ่าน description, ticket (JIRA, GitHub Issues)

2. ดูโครงสร้างโดยรวม

• เปลี่ยนเฉพาะ scope ที่ระบุไว้ไหม?
• โค้ดแยกชั้น, แยก logic ดีไหม?

3. ไล่ดูรายบรรทัด

• ตั้งชื่อดีไหม? → processData() หรือ validateInvoiceBeforeSubmit()?
• ฟังก์ชันใหญ่เกินไปไหม? (> 50 บรรทัด ควร refactor)
• ทำ side-effect หรือไม่ (เปลี่ยน state global)?
• ใช้ magic number หรือไม่?

4. พิจารณาเรื่อง Test

• มี test ครอบคลุม logic ใหม่หรือไม่?
• กรณีผิดพลาดมี test หรือไม่?
• ใช้ mock/stub อย่างเหมาะสม?

5. ดูผลกระทบจากโค้ดนี้

• touch module อื่นไหม?
• เสี่ยงเกิด regression ไหม?

📝 ตัวอย่างข้อสังเกตที่ควรจดไว้

ประเด็น	ตัวอย่าง
❌ ชื่อไม่สื่อ	temp1 → approvedInvoiceCount
❌ Function ยาวเกิน	calculateTaxAndCheckStatusAndSendEmail()
✅ แยก logic ดีมาก	checkPermission() / calculateDiscount()
❌ ใช้ if ซ้อนกันลึก	→ แยกเป็น function หรือใช้ guard clause
❌ มี query ฝังใน controller	→ ควรย้ายไป service/repository

✍️ Checklist Template สำหรับ Code Review

[ ] โค้ดอ่านง่าย ตั้งชื่อดี
[ ] แยก logic ดี ไม่จับรวมหลายอย่าง
[ ] ไม่มี hardcode / magic number
[ ] มี test ครอบคลุม + pass
[ ] ไม่ break compatibility / test เดิม
[ ] ปลอดภัย (no SQL injection, null-safe)
[ ] ใช้ resource/database อย่างเหมาะสม
[ ] ตรงตาม style guide ทีม
[ ] ไม่มี duplicate code

RBAC (Role-Based Access Control) คือโมเดลควบคุมสิทธิ์โดยอิงจาก “บทบาท (Role)” แทนที่จะอิงจากตัวผู้ใช้โดยตรง

User → Role → Permission → Resource/Action

องค์ประกอบ	อธิบาย
User	ผู้ใช้งานระบบ
Role	ตำแหน่ง/บทบาท เช่น Admin, HR, Employee
Permission	สิทธิ์ เช่น read:employee, edit:salary, approve:leave
Resource	สิ่งที่เข้าถึง เช่น Employee, Document, Report

ตัวอย่างโมเดล RBAC (Base Table)

users ← รายชื่อผู้ใช้
roles ← บทบาท
permissions ← สิทธิ์การกระทำ
user_roles ← เชื่อม user ↔ role (many-to-many)
role_permissions ← เชื่อม role ↔ permission (many-to-many)

🧰 ตัวอย่าง Role

Role	Description
ADMIN	จัดการระบบทั้งหมด
HR_MANAGER	ดูและแก้ไขข้อมูลพนักงาน
EMPLOYEE	ดูโปรไฟล์ตัวเอง, ยื่นลา

🔐 ตัวอย่าง Permission

Resource	Action	Permission ID
employee	read	read:employee
employee	edit	edit:employee
leave_form	approve	approve:leave

🛠 Best Practices ในการออกแบบ RBAC

หัวข้อ	แนะนำ
✅ แยก Role กับ Permission ชัดเจน	หลีกเลี่ยง hardcode
✅ รองรับ multiple roles per user	เช่น user เป็นทั้ง HR + Approver
✅ ใช้ Naming Convention ที่ชัด	เช่น read:employee, approve:leave
✅ พิจารณาสร้าง “Role Template”	สำหรับ config ผ่าน UI
✅ Audit Logging	เมื่อมีการเปลี่ยนสิทธิ์ ต้อง log

การวิเคราะห์ Log และวางแผน Observability เบื้องต้น คือพื้นฐานสำคัญของ ระบบที่ตรวจสอบได้ (Observable System) ซึ่งช่วยให้:

• แก้ไขปัญหาได้เร็ว (Mean Time to Resolution ↓)
• เข้าใจพฤติกรรมของระบบแบบ “ไม่ต้องเดา”
• เตรียมพร้อมรองรับ Incident / Scalability

🔍 Observability คืออะไร?

ความสามารถในการเข้าใจภายในของระบบจากภายนอก โดยอาศัยข้อมูลเช่น log, metric, และ trace

มันไม่ใช่แค่ Logging — แต่คือการ “มองเห็นภาพรวมของระบบ”

จุดเริ่มต้นสำหรับ Observability

Pillar	อธิบาย
Logs	บันทึกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น เช่น error, info, warning
Metrics	ค่าที่วัดได้ เช่น CPU, request/sec, error rate
Traces	การตามเส้นทาง request ข้าม service → ช่วย debug distributed system

วางมาตรฐาน Logging

สิ่งที่ควรทำ	ตัวอย่าง
✅ Format เป็น JSON	ง่ายต่อการ parse และ search
✅ Include Trace ID / Correlation ID	เพื่อเชื่อมโยง log แต่ละ service
✅ ระบุ log level ที่เหมาะสม	info, warn, error, debug
✅ ระบุ context	userId, sessionId, source
✅ เขียนเป็น structured log	{"event": "UserLogin", "userId": "123"}

เก็บ Log แบบ Centralized

Tool	ความสามารถ
ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana)	Classic, powerful, search ดี
Loki + Grafana	Lightweight, เหมาะกับ Kubernetes
Fluentd / Fluent Bit	Forward log จาก container → storage
Cloud Native เช่น GCP Logging / AWS CloudWatch	สะดวกกับ multi-region

Metrics Monitoring

ควรวัด	ตัวอย่าง
✅ Performance	Request latency, Throughput, DB time
✅ Availability	Uptime, Error Rate, 5xx count
✅ Resource Usage	CPU, RAM, Connection Pool, Queue Size

Implement Distributed Tracing

• ใช้ library เช่น OpenTelemetry, Zipkin, Jaeger
• ทุก request/request-response ต้องมี trace-id
• ผูก trace แต่ละ request กับ log + metric ที่เกิดระหว่างทาง

วาง Alert และ Dashboard

คำแนะนำ	ตัวอย่าง
✅ ตั้ง Alert เมื่อ error rate > 5%	Slack / Email
✅ ทำ dashboard status ของแต่ละ service	ใช้ Grafana
✅ แยก dev / prod dashboard	เพื่อลด noise

อย่า Log เยอะเกินจนเปลือง storage → ระวัง log level!

Log ทุก request ที่ fail (4xx, 5xx) พร้อม context

เริ่มจาก “service สำคัญ” ก่อน เช่น Auth, Payment

อย่าลืม log พฤติกรรมของ user ด้วย (ไม่ใช่แค่ error)

หมวด	รายการ
Log Format	JSON + traceId + level
Central Log	ใช้ Fluent Bit → Loki + Grafana
Metrics	Prometheus + Grafana (CPU, errorRate)
Trace	OpenTelemetry + Jaeger
Alert	Grafana alert + Slack integration

{
“timestamp”: “2025-05-23T13:45:00.123Z”,
“level”: “INFO”,
“logger”: “com.example.service.UserService”,
“thread”: “http-nio-8080-exec-3”,
“traceId”: “d49f3c7f2bdb4689”,
“spanId”: “8d77b9c2”,
“requestId”: “f28e58bd-395b-45c0-aaf1-bcc9c61c68ee”,
“userId”: “u123456”,
“sessionId”: “sess-abc456”,
“event”: “UserLoginSuccess”,
“message”: “User u123456 logged in successfully”,
“httpMethod”: “POST”,
“httpStatus”: 200,
“path”: “/api/v1/auth/login”,
“durationMs”: 123,
“clientIp”: “203.0.113.45”,
“service”: “auth-service”,
“environment”: “production”
}