การออกแบบ Serverless Architecture ที่รองรับ Scale หลักล้าน Request

Sharing is caring!

บทนำ

ในยุคที่ผู้ใช้งานแอปพลิเคชันมีจำนวนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การออกแบบระบบให้รองรับ ปริมาณ Request หลักล้านครั้งต่อวัน โดยไม่ต้องเพิ่มเซิร์ฟเวอร์หรือทีม DevOps จำนวนมาก คือความฝันของทุกทีมพัฒนา

และนี่คือสิ่งที่ Serverless Architecture เข้ามาแก้ปัญหาได้อย่างสมบูรณ์ เพราะมันสามารถขยายขนาดระบบ (Scale) อัตโนมัติ ตอบสนองทันที และจ่ายเงินเฉพาะตอนที่มีการใช้งานจริงเท่านั้น

Serverless Architecture คืออะไร?

Serverless หมายถึงการที่คุณไม่ต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง — ระบบจะบริหารจัดการ Infrastructure ให้คุณโดยอัตโนมัติ คุณเพียงแค่เขียนโค้ดและกำหนด Logic ของแอปเท่านั้น

• 💡 ไม่มีการจัดการเครื่องเซิร์ฟเวอร์
• ⚙️ ขยายระบบอัตโนมัติ (Auto Scaling)
• 💸 จ่ายตามการใช้งานจริง (Pay-per-Use)
• 🧩 ออกแบบได้ยืดหยุ่นและเชื่อมต่อบริการอื่น ๆ ได้ง่าย

บริการหลักที่ใช้สร้างระบบ Serverless บน AWS

• 🔹 AWS Lambda — ประมวลผล Logic ของระบบ
• 🔹 Amazon API Gateway — รับ Request จาก Client
• 🔹 Amazon DynamoDB — ฐานข้อมูลแบบ NoSQL
• 🔹 Amazon SQS / SNS — จัดการ Event หรือ Queue
• 🔹 AWS CloudFront + S3 — จัดเก็บและกระจายเนื้อหา (Static Content)

ภาพรวมสถาปัตยกรรมระบบที่รองรับหลักล้าน Request

ด้านล่างคือตัวอย่าง High-level Architecture สำหรับระบบที่ต้องการ Scale สูงมาก:

1. Client (Web/Mobile) → API Gateway
2. API Gateway → Lambda Functions (Business Logic)
3. Lambda → DynamoDB / SQS / SNS
4. ผลลัพธ์ส่งกลับผ่าน CloudFront หรือ API Gateway

การออกแบบ Lambda ให้รองรับหลักล้าน Request

AWS Lambda สามารถประมวลผลได้แบบขนาน (Parallel) โดยอัตโนมัติ แต่คุณต้องออกแบบให้เหมาะกับลักษณะการใช้งาน เช่น:

• 1️⃣ ใช้ Stateless Function — ไม่เก็บข้อมูลในตัว Lambda
• 2️⃣ เก็บข้อมูลใน DynamoDB หรือ S3 แทน
• 3️⃣ ใช้ Concurrency Limit ปรับตาม Workload
• 4️⃣ ใช้ Provisioned Concurrency สำหรับระบบที่ต้องการความเร็วคงที่

ตัวอย่างโค้ด Lambda (Node.js)

// index.mjs
export const handler = async (event) => {
  console.log("Received event:", JSON.stringify(event));
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({ message: "Request processed successfully" })
  };
};
    

การใช้ DynamoDB สำหรับระบบขนาดใหญ่

DynamoDB รองรับการ Scale อัตโนมัติ และทำงานด้วย Latency ระดับมิลลิวินาที เหมาะกับระบบที่มีการอ่าน/เขียนข้อมูลจำนวนมาก

ตัวอย่างการเขียนข้อมูลด้วย boto3 (Python)

import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('Requests')

def lambda_handler(event, context):
    table.put_item(
        Item={
            'request_id': event['requestContext']['requestId'],
            'timestamp': context.aws_request_id
        }
    )
    return {'statusCode': 200, 'body': 'OK'}
    

การใช้ SQS/SNS สำหรับจัดการ Event

เมื่อระบบมี Request จำนวนมาก การส่ง Event ไป Queue (SQS) จะช่วยลดภาระของ Lambda หลัก ทำให้ระบบสามารถ Scale ได้อย่างราบรื่น โดย Worker Lambda จะทำงานเบื้องหลังแทน

การใช้ CloudFront และ S3 สำหรับ Static Content

หากระบบมีการให้บริการไฟล์หรือหน้าเว็บแบบ Static (HTML, JS, CSS, รูปภาพ) ควรใช้ CloudFront + S3 เพื่อลดภาระของ API Gateway และเพิ่มความเร็วการตอบสนอง

การทดสอบระบบด้วย Load Testing

ก่อนเปิดระบบจริง ควรทดสอบด้วยเครื่องมือเช่น Artillery, JMeter หรือ AWS Distributed Load Testing เพื่อวัดประสิทธิภาพของ API Gateway และ Lambda ว่ารองรับได้กี่ Request ต่อวินาที

ตัวอย่าง Artillery Configuration

config:
  target: "https://api.example.com"
  phases:
    - duration: 60
      arrivalRate: 1000
scenarios:
  - flow:
    - get:
        url: "/ping"
    

Monitoring & Logging

ใช้ Amazon CloudWatch และ X-Ray เพื่อติดตามการทำงานและวิเคราะห์ Performance ของ Lambda ตรวจสอบ Error Rate, Latency, และ Cold Start

• 📊 CloudWatch Metrics → ตรวจสอบ Request/Duration/Error
• 🧠 AWS X-Ray → Trace ข้อมูล End-to-End

Best Practices สำหรับระบบ Serverless ที่ Scale ได้สูง

• 🔸 ใช้ Asynchronous Processing ผ่าน SQS/SNS
• 🔸 ออกแบบ Lambda ให้ Stateless
• 🔸 ปรับ Concurrency Limit ตาม Workload
• 🔸 แยก Service ออกตาม Domain ของระบบ (Microservices)
• 🔸 ตั้งค่า Alert ผ่าน CloudWatch หรือ SNS
• 🔸 ใช้ CI/CD ด้วย CodePipeline เพื่อ Deploy อัตโนมัติ

สรุป

การออกแบบระบบ Serverless Architecture ที่รองรับหลักล้าน Request ไม่ได้ยากอย่างที่คิด หากเข้าใจหลักการ Scale, Event-driven, และการใช้บริการ AWS ให้ถูกจุด Lambda จะเป็นหัวใจหลักของระบบ ในขณะที่ API Gateway, DynamoDB, SQS และ CloudFront จะช่วยให้ระบบทำงานได้อย่างยืดหยุ่น เสถียร และคุ้มค่าที่สุด

เมื่อคุณออกแบบและทดสอบอย่างเหมาะสม — ระบบของคุณก็พร้อมรองรับผู้ใช้จำนวนมหาศาลได้โดยไม่ต้องเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เลยแม้แต่เครื่องเดียว 💡

📘 บทความโดย King Pool

ภาพประกอบ: Serverless Architecture Overview, Scale Diagram, DynamoDB Flow, Event-driven Design

อ่านต่อ: เป้าหมาย: สามารถสร้างระบบจริงที่มีหลายบริการทำงานร่วมกันได้