XConf 2022

บ่อยครั้งที่เราจะได้ยินประโยคยอดฮิตที่ว่า "TDD คือเครื่องมือ design ชั้นยอด เมื่อไหร่ก็ตามที่การเขียนเทสต์ทำได้ยาก นั่นก็คือสัญญาณที่ดีว่าเราควรถอยมาพิจารณาภาพรวมของ architecture ว่ามีอะไรไม่ชอบมาพากลหรือไม่"

แต่ไม่ใช่ทุกคนจะมีสัมผัสที่ดี ที่สามารถอ่านถึงสัญญาณเหล่านี้ได้ โดยเฉพาะกับคนที่เริ่มหัดใหม่ ที่มักจะมองข้ามสัญญาณเหล่านี้ไป แล้วยอมที่จะฝืนลำบากอยู่กับเทสต์ที่เขียนได้ยากกับดีไซน์ที่มีปัญหา ซึ่งก็มีหลายคนต้องยอมแพ้ แล้วเกลียดการเขียนเทสต์ไปเลยเพราะสาเหตุนี้นี่เอง

ในหัวข้อชวนคุยครั้งนี้ คริสจะมาเล่าให้ฟังว่า TDD สามารถนำพาเราไปสู่ดีไซน์ที่ดีกว่า คุณภาพโค้ดที่ดีกว่าได้อย่างไร แล้วในทางปฏิบัติ สัญญาณเหล่านั้นคืออะไรกันแน่ ทำอย่างไรเราถึงจะจับสัญญาณเหล่านั้นได้ดีขึ้น เมื่อจับสัญญาณเหล่านั้นได้แล้วเราควรจะแก้ปัญหานั้นอย่างไร หัวข้อเล่าสู่กันฟังนี้จึงเหมาะกับทุกคน ไม่ว่าคุณจะฝึกทำ TDD มานานแล้วหรือเพึ่งเริ่มต้นก็ตาม

We have a famous saying in a dev community that TDD is a design tool. It is a common knowledge that TDD should drive and lead to better architectural design. Basically, if TDD is hard then we should be thinking about our architectural design. However, what I've seen in practice is that many TDD practitioners especially in the beginning aren't aware of these signals.

In this talk, we will explore the key misunderstandings that usually occur and discover how TDD leads to better software design, better code quality and better maintainability of code. Whether you are just starting your TDD journey or you are a seasoned pro, everyone can use practical and actionable insights from this session.

การจะทำโปรดักให้ประสบความสำเร็จนั้น ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยด้วยกัน แต่มีอยู่ปัจจัยสำคัญหนึ่ง ที่คนมักจะมองข้ามมันไป ก็คือ เรื่อง Developer Experience (DX) หรือ ประสบการณ์ของนักพัฒนา นั่นเอง ซึ่งเรื่องนี้ รวมประสบการณ์ตั้งแต่เรื่องพื้นฐานในชีวิตประจำวันของนักพัฒนา อย่างเช่น ประสบการณ์การเขียนโค้ดอย่างไรให้ทำงานร่วมกันได้อย่างคล่องตัว ทำงานได้อย่างลื่นไหลไม่ติดขัด จนไปถึงเรื่องใหญ่ ๆ อย่างการออกแบบสถาปัตยกรรมของระบบให้ยังสอดคล้องกับนโยบาย และทิศทางที่องค์กรได้วางเอาไว้

ในหัวข้อชวนคุยตอนนี้ ตั้วจะมาแบ่งปันประสบการณ์การพัฒนาระบบ Engineering Infrastructure Platform ให้กับองค์กรหนึ่ง ว่าเค้าได้เรียนรู้ข้อคิดอะไรบ้าง รวมทั้งข้อผิดพลาด หลุมพรางที่พบเจอระหว่างทาง ซึ่งผู้ฟังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาองค์กรของท่าน ให้มี DX ที่ดีขึ้นได้

Developer experience (DX) plays a key role in the successful deployment of any platform. This talk will focus on how to enable developers through the journey starting with creating code and committing messages to a holistic view of the real challenges developers face including APIs, Architecture Design, and Internal tools/platform. We will share our experiences on how building an infrastructure as a platform can help to improve DX, some of the major pitfalls and learnings you can apply.

การที่ระบบเรียนรู้แบบอัตโนมัติ (automated machine learning) เป็นที่แพร่หลายมากยิ่งขึ้น ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลบางคนเริ่มกังวลแล้วว่า อาชีพของฉันยังมีความจำเป็นอยู่หรือไม่ ซึ่งหากใครที่ในทุกวัน ทำแต่เรื่องการฟิตติ้งโมเดลซ้ำไปซ้ำมาเท่านั้น ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าเค้าก็มีโอกาสสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์มากกว่า อย่างไรก็ตาม การจะสร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ให้ประสบความสำเร็จนั้น นอกจากการมีโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ดีแล้ว ยังต้องการปัจจัยอื่นประกอบด้วยเช่นกัน

ในหัวข้อชวนคุยครั้งนี้ คุณต้า จะมาเล่าให้ฟังว่า จริง ๆ แล้วนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังมีบทบาทสำคัญอยู่มาก และจะต้องปรับเปลี่ยนบทบาทตัวเองเพื่อทำหน้าที่อื่น ๆ ด้วย ตั้งแต่การวิเคราะห์ปัญหาให้ถูกจุด รวมทั้งคอยปรับปรุงคุณภาพของชุดข้อมูลอยู่เสมอ โดยผสมผสานข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์เข้ากับโมเดล และคอยกำกับกลยุทธ์การตัดสินใจที่เหมาะสมให้กับ AI เพราะเมื่อไหร่ที่สติปัญญาของมนุษย์มาบรรจบกับความฉลาดของเครื่องจักรแล้ว เมื่อนั้นเราจะได้ประโยชน์มากขึ้น ด้วยการลงแรงที่น้อยลง

With the rise of automated machine learning, will data scientists soon be thrown out of their jobs? If their day-to-day job is merely fitting models repeatedly, yes, very likely. However, building successful AI-driven products requires more than just a model with excellent performance. In this talk, I will discuss how data scientists still play a vital role in figuring out the right problem to solve, improving the quality of the training data, incorporating human insights into the model, and determining an appropriate decision strategy. When human intelligence meets machine intelligence, we can achieve much more with less.

ในยุคสมัยนี้ หลายองค์กรก็มุ่งมั่นจะขับเคลื่อนการตัดสินใจด้วยข้อมูลกันทั้งนั้น หลาย ๆ ที่จึงเริ่มสร้าง Data Platform ของตนเองขึ้นมา โดย Data Platform ที่ดีควรจะทำหน้าที่ซ่อนความซับซ้อนของการนำเข้าข้อมูล ทำหน้าที่ร้อยเรียงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้าด้วยกัน เพื่อเตรียมข้อมูลให้สมบูรณ์พร้อม และทำให้ง่ายทีสุดสำหรับการนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ต่อไป

ความท้าทายเหล่านี้จึงตกไปสู่ทีมที่มีหน้าที่ออกแบบดูแล Data Platform เพราะนอกจากต้องทำเรื่องที่กล่าวมาให้ดีแล้ว ยังต้องเผชิญกับความต้องการด้านอื่น ๆ อีก เช่น เรื่อง ของการคุมค่าใช้จ่ายในการใช้คลาวด์ให้คุ้มค่าที่สุด ต้องมีระบบมอนิเตอร์ที่ดี เพื่อตรวจสอบว่าแพลตฟอร์มของเรายังทำงานได้ดีอยู่หรือไม่ ต้องจัดการสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลของแต่ละหน่วยงานอย่างเหมาะสม ต้องคอยตรวจสอบว่าการใช้งานข้อมูลยังอยู่ภายใต้กรอบที่ได้รับอนุญาต ต้องดูแลจัดการเรื่องการขยายตัวของข้อมูลเมื่อมีมากขึ้น และอีกหลาย ๆ เรื่องนอกจากนี้

ในหัวข้อชวนคุยตอนนี้ เราจะมาแบ่งปันว่าทีมจะต้องพิจารณาเรื่องอะไรบ้างในการออกแบบ Data Platform ต้องนำกลยุทธใดมาใช้ประกอบการตัดสินใจบ้าง นอกจากนี้ เราจะมาแบ่งปันบทเรียนต่าง ๆ ที่ได้รับในการสร้าง Data Platform ขนาดใหญ่ที่สามารถดูแลและวิวัฒน์ได้ง่ายข้ามกาลเวลา ซึ่งในตอนท้ายของการบรรยาย เราจะอธิบายว่า บนเส้นทางไปสู่การขับเคลื่อนการตัดสินใจด้วยข้อมูลนั้น ทำไมปลายทางมักจะนำไปสู่การสร้าง Data Platform แบบกระจายศูนย์แบบ Data Mesh นั่นเอง

We’re all looking to become data driven and data platforms play a pivotal role as an enabler. Data Platforms are supposed to tackle all the complex data ingestion requirements, orchestration of cumbersome workflows and curate data for various consumption needs. It is often seen that data platform teams struggle to support the long list of cross functional requirements like cloud cost optimisation, application & infrastructure monitoring, data governance & compliance, ability to perform dataOps the right way, scalability, maintenance and many more, phew!

This session will share the design considerations & strategies to take into account and lessons learned from our experiences to make the platform evolutionary and maintainable at scale. Towards the end, we will also discuss the road to a decentralized architecture using data mesh on the journey to become data-driven!

Data Mesh เป็นแนวคิดใหม่ในการจัดการ big data ที่กำลังเป็นที่พูดถึงมากขึ้นเรื่อย ๆ เป็นแนวคิดที่ออกแบบมาให้เหมาะสมยิ่งขึ้นกับโลกปัจจุบันที่ความต้องการด้านข้อมูลมีมากขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้นกว่าแต่ก่อน เพราะวิธีการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิม โดยส่วนมากเมื่อพัฒนาไปถึงจุดหนึ่ง จะไม่สามารถรองรับความซับซ้อน ปริมาณ ความยืดหยุ่น และความเร็วที่องค์กรเรียกร้องได้ Data Mesh คำนี้ถูกให้จำกัดความโดย Dr.Zhamak Dehghani นักวิทยาศาสตร์ของ Thoughtworks เอง โดยในหัวข้อนี้เราจะมาเล่าให้ฟังว่า แนวคิดนี้คืออะไร มีองค์ประกอบอะไรบ้าง แล้วมันได้ใช้ประโยชน์และเข้ากับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุคสมัยนี้อย่างไรบ้าง รวมทั้งวิธีการที่คุณจะเริ่มต้นใช้งาน Data Mesh ในองค์กรของคุณอย่างไรดีให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่สุด

Data Mesh, first defined by Thoughtworker Zhamak Dehghani, is a paradigm shift in big data management, designed to meet the demands of modern organizations and teams. Existing data paradigms are unable to scale to the complex needs of organizations and fail to deliver insights with the speed and flexibility needed. This session walks you through Data Mesh, a new socio-technical paradigm built on top of modern software engineering principles that helps unlock the true potential of enterprise data. Learn how its various pillars come together to deliver data-driven value at scale and how you can apply this effectively in your organization.

ในโลกที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การมี high-performing team หรือทีมงานศักยภาพสูง คือกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จขององค์กร แม้มีผู้คนพูดถึงเรื่องนี้กันมากมาย แต่ทีมงานศักยภาพสูงที่หลาย ๆ องค์กรตามหากันคืออะไรกันแน่ อะไรคือปัจจัยที่จะทำให้ทีมงานสามัคคีกัน และทำผลงานออกมาอย่างเต็มศักยภาพได้ขนาดนั้น ทีมจะต้องมีหลักปฏิบัติอย่างไรซอฟต์แวร์ที่ผลิตออกมาถึงมีคุณภาพสูงอยู่เสมอ

ในหัวข้อชวนคุยนี้คุณจะได้รับฟังประสบการณ์ตรงในการสร้างทีมศักยภาพสูง รวมถึงเเนวทางการปฏิบัติ ความท้าทาย และผลลัพธ์อันน่าอัศจรรย์ที่องค์กรได้รับ พร้อมเคล็ดลับด้านหลักปฏิบัติวิศวกรรมซอฟต์แวร์ทั้งด้านการจัดการเเละด้านเทคนิคที่ทีมงานศักยภาพสูงควรมี หากคุณกำลังมองหาวิธีในการสร้างทีมในลักษณะนี้อยู่แล้วละก็ ฟังหัวข้อนี้แล้วท่านอาจจะพบเจอเเนวทางสู่ความสำเร็จที่ตามหาอยู่ก็เป็นได้

There is no doubt that high performing teams are paramount to an organization’s success in today’s fast-paced world. But what exactly does it look like? What makes a team cohesive and effective? What are some of the key engineering practices that deliver quality?

In this session, Anna and Thank will share their first hand experience building a high performing team and shed light on practices, challenges and achievements. They will also discuss best engineering practices every high performing team should have. If you are looking for a guide to build a successful high performing team, this session could be informative.

Accessibility หรือ ความสามารถในการเข้าถึงสำหรับผู้มีความบกพร่องทางร่างกาย เป็นเรื่องที่มักจะถูกละเลยอยู่เป็นประจำ บ่อยครั้งที่ฟังก์ชันสำหรับผู้มีขีดจำกัดทางร่างกายจะถูกมองข้าม หรือถูกทิ้งไว้เป็นเรื่องท้าย ๆ ที่จะมาพิจารณากัน ไม่ก่อนก็หลังจากที่ซอฟต์แวร์ได้ออกสู่ตลาดไปแล้วเท่านั้น หัวข้อตอนนี้เราจึงอยากมาชวนคิดว่า ทำไมเราควรจะให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ เราจะเล่าถึงกรณีศึกษาที่ได้จากการพัฒนาแอปพลิเคชัน Unseen Sound ที่ใช้เทคโนโลยีผสานโลกเสมือนจริง (AR) ที่ถูกสร้างมาเพื่อช่วยเหลือศิลปินเสียงผู้มีความบกพร่องทางสายตา สามารถจะผลิตงานศิลป์ของตนได้ นอกจากนี้เราจะชวนคุยว่า ในการทำแอปพลิเคชันนั้น มีวิธีการอย่างไรให้ทีมคำนึงถึงการอำนวยความสะดวกให้กับทุกกลุ่มชน ตลอดทั้งกระบวนการการพัฒนาซอฟต์แวร์
 

Why does accessibility matter? All too often accessibility and inclusivity are ignored or considered until just before, if not just after, the release of software. This talk will showcase "unseen sound" - an AR application build for blind artists and explore how developers can make their applications accessible and inclusive for all audiences and delve into some simple ways to incorporate these aspects into the development process.

เราพยายามสร้างและปรับปรุงโค้ดที่ดีมีประสิทธิภาพเพื่อให้ประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว โดยหวังว่าเราจะได้ระบบที่สมบูรณ์และตอบสนองต่อผู้ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว แต่มันกลับกลายไม่เป็นอย่างที่คิด เราเคยสงสัยไหมว่าทำไหมถึงเป็นอย่างนั้น เป็นที่ความรู้ หรือทักษะของเรายังไม่ดีพออย่างนั้นหรือ? แล้วทำอย่างไรระบบของเราจะเป็นระบบที่มีประสิทธิภาพตอบสนองต่อความต้องการได้อย่างเหมาะสมและเป็นระบบที่ใช่สำหรับผู้ใช้งาน ในหัวข้อนี้เราจะมาพูดคุยการคิดเชิงระบบ เพื่อช่วยให้นักพัฒนา ถอยออกมามอง และเห็นภาพรวมของความสัมพันธ์ที่ส่งผลกระทบต่อกันและกันในระบบของปฏิสัมพันธ์กันของระบบที่มากกว่าแค่โค้ด พร้อมทั้งการเปลี่ยนความคิดปรับมุมมองต่อองค์ประกอบสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ดีว่าองค์ประกอบสำคัญที่หลายๆคนอาจมองข้ามไป

Why after optimizing our code so hard, is our system is still slow? Is that because of our programming skills? This session will deep dive into the importance of system thinking - why and how developers need to look beyond individual code to think holisitcially about how to build the right system and not just the right code. It will highlight the missing ingredients and why it matters.

ในเซสชันนี้ เรามี 4 คนไอทีตัวจริงของวงการมาเปิดเวทีเสวนาในหัวข้อ “เส้นทางการทำงานด้านไอที ความท้าทาย เเละบทเรียน” โดยเเขกรับเชิญทั้ง 4 คนจะมาเล่าเบื้องหลังเเห่งความสำเร็จที่ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ การผ่านด่านอุปสรรคต่าง ๆ เเละเเบ่งปันข้อคิดดี ๆ ถ้าอยากรู้ว่าต้องทำงานในวงการเทคอย่างไรให้รุ่ง หรือต้องการคำเเนะนำในการพัฒนาตัวเอง นี่คือเซสชันที่ตอบโจทย์คุณ
 

Join our panel of passionate techologists as they share their inspriational career journeys, adventures and challenges. If you are looking for valuable lessons on career growth or guidance for building tech career, this is a session not to be missed!