ฐานข้อมูล · DBC-14

Apache Cassandra

หลักสูตร Apache Cassandra เป็นการอบรมฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายด้วย Cassandra 5.0 ตั้งแต่ติดตั้งและตั้ง Cluster เข้าใจสถาปัตยกรรม Masterless ออกแบบ Data Model และเขียน CQL จนถึงความปลอดภัย การปรับแต่งประสิทธิภาพ Repair และ Backup เหมาะกับผู้ดูแลระบบและฐานข้อมูล นักพัฒนา และผู้ที่รู้ SQL มาบ้าง

อัปเดตล่าสุด 9 ต.ค. 2569

ราคาเริ่มต้น 6,300 บาท / ท่าน 7,000 −10% ยังไม่รวม VAT 7% · มีราคาหมู่คณะ

ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร ลงชื่อจองไว้

PDFดาวน์โหลด Course Outline

ระยะเวลา18 ชั่วโมง · 3 วัน
รูปแบบออนไซต์ / ออนไลน์สด
รอบถัดไปเปิดตามคำขอ
ใบรับรองมี Certificate

ภาพรวมหลักสูตร

ระบบที่ต้องรับข้อมูลจำนวนมหาศาลตลอดเวลา เช่น ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ประวัติการใช้งาน ข้อความแชท หรือ Log ของบริการออนไลน์ ต้องการฐานข้อมูลที่เขียนได้เร็ว ขยายได้ด้วยการเพิ่มเครื่อง และไม่ล่มทั้งระบบเมื่อเครื่องใดเครื่องหนึ่งเสีย Apache Cassandra ตอบโจทย์นี้ด้วยสถาปัตยกรรมแบบ Masterless ที่ทุก Node เท่าเทียมกันและเก็บสำเนาข้อมูลไว้หลายแห่ง แต่การใช้ Cassandra ให้ได้ผลต้องคิดต่างจากฐานข้อมูล SQL ตั้งแต่การออกแบบตาราง

หลักสูตรนี้พาผู้เรียนใช้ Apache Cassandra 5.0 ตั้งแต่พื้นฐานจนดูแล Cluster ได้ เริ่มจากรู้จัก NoSQL ติดตั้ง Cassandra ด้วย Docker และบน Linux ตั้ง Cluster หลาย Node และเข้าใจสถาปัตยกรรม การทำสำเนา และเส้นทางการอ่านเขียนข้อมูล จากนั้นฝึกออกแบบ Data Model แบบเริ่มจาก Query เขียน CQL ใช้ Storage Attached Index และ Vector Search ที่มาใหม่ใน 5.0 และเชื่อมต่อจากแอป แล้วต่อด้วยงานดูแลระบบทั้งความปลอดภัย Dynamic Data Masking, Unified Compaction Strategy การติดตามและปรับแต่งประสิทธิภาพ Repair, Backup และการเพิ่มหรือถอด Node ปิดท้ายด้วย Capstone ออกแบบและดูแลระบบจริง (อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

สิ่งที่คุณจะได้รับ

เข้าใจฐานข้อมูล NoSQL และเลือกใช้ Cassandra กับงานที่เหมาะสม
ติดตั้ง Apache Cassandra 5.0 และตั้ง Cluster หลาย Node ได้
อธิบายสถาปัตยกรรม การทำสำเนา Gossip และเส้นทางการอ่านเขียนข้อมูลได้
เลือกระดับ Consistency ให้เหมาะกับงานแต่ละประเภท
ออกแบบ Data Model แบบเริ่มจาก Query และสร้าง Keyspace กับตารางได้
เขียน CQL จัดการข้อมูล และค้นหาด้วย Storage Attached Index และ Vector Search
ตั้งค่าความปลอดภัย เลือก Compaction และปรับแต่งประสิทธิภาพของ Cluster ได้
ดูแล Cluster ทั้ง Repair, Backup และการเพิ่ม เปลี่ยน หรือถอด Node

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

ผู้ดูแลระบบและผู้ดูแลฐานข้อมูลที่ต้องติดตั้งและดูแล Cassandra
นักพัฒนาที่ต้องออกแบบตารางและเขียนแอปที่ใช้ Cassandra
Data Engineer ที่ทำงานกับข้อมูลปริมาณมากหรือข้อมูลแบบ Time Series
นักศึกษา ครู อาจารย์ และผู้สนใจฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม

ใช้งานฐานข้อมูลพื้นฐานได้ และรู้จักภาษา SQL มาบ้าง
ใช้ Command Line บน Linux หรือ Terminal เบื้องต้นได้
หากเขียนโปรแกรม Python หรือ Java ได้บ้างจะช่วยในส่วนเชื่อมต่อจากแอป
โน้ตบุ๊ก RAM 16 GB ขึ้นไปที่ติดตั้ง Docker Desktop ได้ พร้อมสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม

หัวข้อการฝึกอบรม

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้เป็นฉบับปรับปรุงใหม่ปี 2026 ของหลักสูตร Apache Cassandra เนื้อหาเขียนใหม่ให้ตรงกับ Apache Cassandra 5.0 ซึ่งเป็นรุ่นเสถียรล่าสุด อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab บน Cluster 3 Node ที่รันด้วย Docker Compose บนเครื่องของผู้เรียน ระดับ Intermediate ครอบคลุมทั้งมุมนักพัฒนา ได้แก่ Data Modeling, CQL,

Index และการเชื่อมต่อจากแอป และมุมผู้ดูแลระบบ ได้แก่ การติดตั้ง ความปลอดภัย Compaction การปรับแต่งประสิทธิภาพ Repair และ Backup เทียบกับรุ่นเดิมได้เพิ่ม Storage Attached Index, Vector Search, Unified Compaction Strategy, Dynamic Data Masking และ Guardrails เครื่องมือทั้งหมดเป็นโอเพนซอร์ส ผู้เรียนจะได้ Lab Guide สคริปต์ CQL และไฟล์ docker-compose ของ Cluster กลับไปใช้งานต่อ

Day 1 NoSQL, การติดตั้ง และสถาปัตยกรรม

Section 1: รู้จัก NoSQL และ Apache Cassandra

ประเภทของฐานข้อมูล NoSQL และทฤษฎี CAP
งานที่เหมาะและไม่เหมาะกับ Cassandra เทียบกับฐานข้อมูล SQL
คำศัพท์สำคัญ: Cluster, Data Center, Node, Keyspace, Partition และ Replica
ของใหม่ใน Cassandra 5.0 และทิศทางของ Cassandra 6.0
ตัวอย่างการใช้งานจริง เช่น IoT, Messaging และ Time Series

Section 2: Lab: ติดตั้ง Cassandra 5.0

สิ่งที่ต้องเตรียม: Java 17, ทรัพยากรเครื่อง และระบบปฏิบัติการ
ติดตั้งด้วย Docker และติดตั้งแบบ Package บน Linux
ค่าสำคัญใน cassandra.yaml และไฟล์ตั้งค่า JVM
เริ่มใช้งาน cqlsh และตรวจสถานะด้วย nodetool status
Lab: รัน Cassandra Node แรกและสร้างข้อมูลทดสอบ

Section 3: Lab: ตั้งค่า Cluster หลาย Node

cluster_name, Seed Node และการเข้าร่วม Cluster ของ Node ใหม่
Snitch, Data Center และ Rack ด้วย GossipingPropertyFileSnitch
SimpleStrategy เทียบกับ NetworkTopologyStrategy
สร้าง Cluster 3 Node ด้วย Docker Compose
Lab: ดูการกระจายข้อมูลด้วย nodetool ring และ getendpoints

Section 4: สถาปัตยกรรมแบบ Masterless

Ring, Token, Virtual Node และ Partitioner
Data Replication และ Replication Factor
Gossip Protocol และการตรวจจับ Node ที่ล้มเหลว
Hinted Handoff และ Read Repair ช่วยให้ข้อมูลกลับมาตรงกัน
Coordinator Node และเส้นทางของคำขอใน Cluster

Section 5: Lab: การอ่านเขียนข้อมูลและ Consistency

Write Path: Commit Log, Memtable และ SSTable รวมถึง Trie Memtable ใน 5.0
Read Path: Bloom Filter, Partition Index และ Cache
Tunable Consistency: ONE, QUORUM, LOCAL_QUORUM และ ALL
สูตร R + W > RF และผลต่อความสดของข้อมูล
Lab: ปิด Node แล้วทดสอบอ่านเขียนด้วย Consistency หลายระดับ

Day 2 Data Modeling และ CQL

Section 6: หลักการ Data Modeling ของ Cassandra

ออกแบบจาก Query ของแอป แทนการเริ่มจากโครงสร้างข้อมูล
Partition Key, Clustering Column และการเรียงข้อมูลใน Partition
ขนาดของ Partition, Hot Partition และวิธีกระจายด้วย Bucketing
Denormalization และการเก็บข้อมูลซ้ำหลายตารางอย่างตั้งใจ
Lab: ออกแบบตารางของระบบแชทจากรายการ Query ที่ต้องรองรับ

Section 7: Lab: Keyspace และตาราง

สร้างและแก้ไข Keyspace พร้อม Replication ที่เหมาะสม
สร้างตารางพร้อม Primary Key และ Clustering Order
ชนิดข้อมูลใน CQL, Collection, User Defined Type และ Counter
TTL, Static Column และ Writetime รวมถึงบน Collection ใน 5.0
Lab: สร้าง Schema ของระบบเก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT

Section 8: Lab: CQL จัดการข้อมูล

INSERT, UPDATE และ DELETE กับพฤติกรรมแบบ Upsert
Tombstone เกิดขึ้นอย่างไร และผลต่อประสิทธิภาพ
Lightweight Transaction ด้วย IF และต้นทุนที่ต้องรู้
Batch ที่ใช้ถูกวิธี และกรณีที่ไม่ควรใช้
Lab: บันทึกและอ่านข้อมูลเซ็นเซอร์ตามช่วงเวลา

Section 9: Lab: Index, การค้นหา และ Vector Search

เหตุที่ควรหลีกเลี่ยง ALLOW FILTERING
Storage Attached Index (SAI) สำหรับค้นหาด้วยคอลัมน์ที่ไม่ใช่ Key
ชนิดข้อมูล vector และการค้นหาความคล้ายด้วย SAI
Materialized View และ Trigger: สถานะปัจจุบันและข้อควรระวัง
Lab: ค้นหาข้อมูลด้วย SAI และค้นหาข้อความที่คล้ายกันด้วย Vector

Section 10: Lab: ฟังก์ชันและการเชื่อมต่อจากแอป

ฟังก์ชันในตัว, ฟังก์ชันคณิตศาสตร์ใหม่ใน 5.0 และ Aggregate
User Defined Function และข้อควรระวังด้านความปลอดภัย
เชื่อมต่อด้วย Driver ของ Python หรือ Java และ Prepared Statement
Load Balancing Policy, Paging และการกำหนด Consistency ในโค้ด
Lab: แอปเล็ก ๆ ที่เขียนและอ่านข้อมูลจาก Cluster

Day 3 การดูแลระบบและปรับแต่งประสิทธิภาพ

Section 11: Lab: ความปลอดภัยของ Cassandra

เปิด Authentication และจัดการ Role กับสิทธิ์การเข้าถึง
Dynamic Data Masking ซ่อนข้อมูลอ่อนไหวตามสิทธิ์ผู้ใช้
CIDR Authorizer จำกัดการเข้าถึงตามเครือข่าย
เข้ารหัสการเชื่อมต่อด้วย TLS และเปิด Audit Log
Lab: สร้างผู้ใช้หลายระดับและทดสอบสิทธิ์

Section 12: Lab: Compaction และ Compression

Compaction ทำงานอย่างไร และทำไมต้องมี
STCS, LCS และ TWCS เทียบกับ Unified Compaction Strategy ใน 5.0
gc_grace_seconds และการจัดการ Tombstone
เลือกวิธี Compression และขนาด Chunk ให้เหมาะกับงาน
Lab: เปลี่ยน Compaction ของตาราง Time Series แล้ววัดผล

Section 13: Lab: Monitoring และ Performance Tuning

ติดตามระบบด้วย nodetool tpstats, tablestats และ Virtual Table
Metrics ผ่าน JMX และการส่งต่อไปยังระบบ Monitoring
ปรับแต่ง JVM, Garbage Collector และ Heap
ปรับแต่งระบบปฏิบัติการ ดิสก์ และ Guardrails
Lab: ทดสอบโหลดด้วย cassandra-stress แล้วปรับจูน

Section 14: Lab: ดูแล Cluster

เพิ่ม เปลี่ยน ย้าย และถอด Node อย่างปลอดภัย
Repair แบบ Full และ Incremental และการวางรอบ Repair
Backup ด้วย Snapshot และ Incremental Backup และการกู้คืน
Change Data Capture สำหรับส่งข้อมูลต่อไปยังระบบอื่น
Lab: ถอด Node ออกและเพิ่ม Node ใหม่โดยระบบไม่หยุด

Section 15: Workshop: Capstone ออกแบบและดูแลระบบ

เลือกโจทย์ เช่น ระบบเก็บข้อมูล IoT หรือระบบข้อความ
ออกแบบ Data Model และ Keyspace บน Cluster 3 Node
ทดสอบโหลด จำลอง Node ล้ม แล้ววิเคราะห์ผล
นำเสนอผลงาน รีวิวร่วมกัน และสรุป Checklist ก่อนขึ้น Production

รอบอบรมและรูปแบบการอบรม

สำหรับบุคคล — รอบอบรมทั่วไป

ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770

ลงชื่อจองไว้ สอบถามรอบอบรม

สำหรับองค์กร — In-house / Private Training

ปรับเนื้อหาให้ตรงกับเครื่องมือและงานจริงของทีม
เลือกวันเอง อบรมที่บริษัทหรือออนไลน์สด
ออกใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลให้ฝ่ายจัดซื้อ

ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร

วิทยากรผู้สอน

สนิทวงศ์ กมลภากรณ์วิทยากรผู้สอน

คำถามที่พบบ่อย

สถาปัตยกรรมแบบ Masterless ของ Cassandra ทำงานอย่างไร

Cassandra จัดทุก Node ให้เท่าเทียมกันเป็นวงแหวน (Ring) ไม่มีเครื่อง Master ทุก Node รับการอ่านเขียนได้ ข้อมูลถูกกระจายไปยัง Node ต่าง ๆ ตามค่า Hash ของ Partition Key และทำสำเนาตาม Replication Factor ที่กำหนด แต่ละ Node สื่อสารสถานะกันด้วย Gossip Protocol จึงไม่มีจุดเดียวที่ล่มแล้วทั้งระบบหยุด และเพิ่ม Node เพื่อขยายระบบได้โดยไม่ต้องหยุดให้บริการ

Tunable Consistency ใน Cassandra คืออะไร

Tunable Consistency คือการเลือกได้ในแต่ละคำสั่งว่าต้องให้กี่ Replica ยืนยันการอ่านหรือเขียน เช่น ONE ตอบเร็วที่สุดแต่อาจได้ข้อมูลไม่ล่าสุด QUORUM ใช้เสียงข้างมาก LOCAL_QUORUM ใช้เสียงข้างมากภายใน Data Center เดียว และ ALL ต้องครบทุกสำเนา ถ้าจำนวน Replica ที่ใช้อ่านรวมกับที่ใช้เขียนมากกว่า Replication Factor เช่น อ่านและเขียนด้วย QUORUM ทั้งคู่ จะได้ข้อมูลล่าสุดเสมอ

Storage Attached Index (SAI) ใน Cassandra 5.0 คืออะไร

SAI เป็น Index แบบใหม่ใน Cassandra 5.0 ที่ผูกอยู่กับ SSTable ของแต่ละ Node ทำให้ค้นหาด้วยคอลัมน์ที่ไม่ใช่ Partition Key ได้มีประสิทธิภาพกว่า Secondary Index แบบเดิมและ SASI ที่เลิกแนะนำแล้ว ใช้ค้นหาตัวเลขเป็นช่วง ข้อความ และใช้กับชนิดข้อมูล vector เพื่อค้นหาความคล้ายได้ อย่างไรก็ตามตารางควรยังออกแบบจาก Query หลักเป็นอันดับแรก และใช้ SAI เสริมสำหรับการค้นหาที่ยืดหยุ่นขึ้น

หลักสูตร Apache Cassandra เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับผู้ดูแลระบบและผู้ดูแลฐานข้อมูล นักพัฒนาที่ต้องออกแบบตารางและเขียนแอปที่ใช้ Cassandra, Data Engineer ที่ทำงานกับข้อมูลปริมาณมาก รวมถึงนักศึกษา ครู และอาจารย์ที่สนใจฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย ควรใช้งานฐานข้อมูลพื้นฐานได้ รู้จักภาษา SQL มาบ้าง และใช้ Command Line เบื้องต้นได้ ถ้าเขียน Python หรือ Java ได้บ้างจะช่วยในส่วนเชื่อมต่อจากแอป

เรียนจบหลักสูตร Apache Cassandra แล้วทำอะไรได้บ้าง

ติดตั้ง Cassandra 5.0 และตั้ง Cluster หลาย Node อธิบายสถาปัตยกรรม การทำสำเนา และกระบวนการอ่านเขียนข้อมูลได้ เลือก Consistency ให้เหมาะกับงาน ออกแบบ Keyspace และตารางแบบเริ่มจาก Query เขียน CQL ค้นหาด้วย SAI และ Vector Search เชื่อมต่อจากแอป ตั้งค่าความปลอดภัย เลือก Compaction ปรับแต่งประสิทธิภาพ และดูแลระบบทั้ง Repair, Backup และการเพิ่มหรือถอด Node ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้

จัดอบรมหลักสูตร Apache Cassandra ให้ทีมในองค์กรได้ไหม

ได้ หลักสูตรนี้จัดเป็นการอบรมแบบ In-house ให้ทีมในองค์กรได้ และปรับตัวอย่างให้ตรงกับงานของทีม เช่น ฝึกออกแบบตารางจากรูปแบบคิวรีของระบบที่ทีมกำลังพัฒนา ขอใบเสนอราคาได้จากหน้านี้ หรือติดต่อทาง LINE @itgenius โทร 02-570-8449