Architecture Skilling

System Design Deep Dive

คอร์สสำหรับคนที่ต้องออกแบบระบบจริงแล้วต้องตอบคำถามในห้องประชุมได้ เริ่มจากตัวเลขที่ต้องจำและ back-of-envelope math ต่อด้วย 7-step frame, building blocks ทุกชั้น, scalability/availability/resilience, data & storage design จนถึง ledger สำหรับเงิน แล้วปิดด้วย 8 scenario จริง (e-wallet, QR payment, OTP, reconciliation, feed, chat, rate limiter, nearby search) และวิธีสื่อสาร design กับ CTO, squad, regulator และ vendor

21 บทเรียน5 partsArchitecture

Course trail

เส้นทางการเรียน

Part 1 — Foundation

บทที่ 1What System Design IsQuality attribute, constraint และการ defend การตัดสินใจ — คำตอบ 4 แบบของ architect และ design loop บทที่ 2Numbers & EstimationLatency/capacity/size anchor ที่ต้องจำ และ back-of-envelope math ผ่านเคส e-wallet ไทย บทที่ 3The 7-Step FrameCADENCE — ลำดับที่ทำซ้ำได้จาก requirement คลุมเครือไปถึง design, พร้อม clarification script และการประเมิน scale บทที่ 4Contracts & EventsAPI contract ที่ระบุ error semantics ครบ, idempotency key, pagination และการออกแบบ event schema บทที่ 5Data Model to ArchitectureStep 4–7 — entity/data model, การวาด high-level architecture, การเลือก deep dive และ failure analysis

Part 2 — Building Blocks

บทที่ 6Edge & ComputeDNS, CDN, load balancer L4/L7, API gateway และ service tier ที่ stateless — พร้อม failure mode ของแต่ละตัว บทที่ 7Cachingชั้นของ cache, eviction, TTL + jitter, hit ratio math และเหตุผลที่ยอดเงินไม่ควร cache แบบไร้เงื่อนไข บทที่ 8Datastores3 แกนที่อธิบายทุก datastore, ทั้ง 9 ตระกูล และของที่เป็นกระแสปี 2026 (ClickHouse, DuckDB, Iceberg, TigerBeetle) พร้อมราคาที่ต้องจ่าย บทที่ 9Queues, Streams & SchedulersQueue ต่างจาก stream อย่างไร, delivery guarantee, DLQ, consumer lag และงาน scheduled ที่ยากกว่าที่คิด บทที่ 10Cross-Cutting BlocksID generation, config & secrets, service discovery/mesh, coordination และ observability 3 สัญญาณ + 1

Part 3 — Scale & Reliability

บทที่ 11Scaling & SLOScaling axes 3 แกน, Amdahl/Universal Scalability Law, Little’s Law, availability math และ error budget บทที่ 12Resilience PatternsTaxonomy ของ failure, timeout/retry/circuit breaker/bulkhead/hedged request พร้อมค่าที่ควรตั้ง และ load shedding บทที่ 13Multi-AZ, Multi-Region & DRRTO/RPO, active-active กับ active-passive, การ failover ฐานข้อมูล, backup ที่กู้ได้จริง และ game day

Part 4 — Data & Storage

บทที่ 14Data Modelling & IndexesAccess-pattern-first modelling, การเลือก datastore, B-tree กับ LSM-tree, index rule และ isolation level บทที่ 15Replication & ShardingReplication mode, เมื่อไหร่ควร shard, การเลือก shard key 4 แบบ, ปัญหา 4 ข้อที่ sharding สร้าง และ consistency model บทที่ 16Integrity: Outbox, CDC & LedgerDual-write problem, transactional outbox, CDC, saga, double-entry ledger สำหรับเงิน และ retention/privacy by design

Part 5 — Decisions & Delivery

บทที่ 17Trade-offs & DecisionsFrame สำหรับเทียบทางเลือกในห้องประชุม, CAP/PACELC ตามความจริง, cost เป็น design axis, build-vs-buy และ ADR บทที่ 18Scenarios: Money Railsเดินครบ 7 ขั้นกับ 4 ระบบเงิน — e-wallet transfer + ledger, QR payment gateway, OTP service และ reconciliation บทที่ 19Scenarios: Scale ClassicsFeed/timeline fan-out, chat & presence, distributed rate limiter และ nearby search แบบ geospatial บทที่ 20Communicating Designแปลงเรื่องเดียวกันให้ CTO/squad/regulator/vendor เข้าใจ, diagram ที่รอดการรีวิว, RFC template และการรับ pushback บทที่ 21Cheat Sheet & Checklistsสรุป 1 หน้า, review checklist ต่อ layer, แผนฝึก 12 สัปดาห์, reading list และ glossary

วิธีอ่านคอร์สนี้

บทที่ 1–5 อ่านเรียงลำดับ โดยเฉพาะบทที่ 2 (Numbers & Estimation) ซึ่งเป็นทักษะที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดในคอร์สนี้ — ถ้าประมาณ scale ผิด 100 เท่า ทุกอย่างที่ออกแบบตามมาก็ผิดหมด
บทที่ 6–10 เป็น reference ของ building block แต่ละตัว อ่านสลับได้ตามงานที่ทำอยู่
บทที่ 11–16 คือส่วนที่แยกระหว่าง "design ที่วาดสวย" กับ "design ที่ทนของจริง"
บทที่ 17–21 คือส่วนที่แยกระหว่าง "engineer ที่ออกแบบได้" กับ "architect ที่ทำให้ การตัดสินใจเกิดขึ้นในองค์กรได้"

คอร์สนี้เหมาะกับ backend engineer / tech lead / solution architect ที่ต้องออกแบบระบบจริง แล้วต้องตอบคำถามในห้องประชุมได้ ควรคุ้นเคยกับ HTTP API, ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และแนวคิด event-driven มาบ้าง ตัวอย่างเน้นระบบการเงิน (wallet, payment, ledger) แต่หลักการใช้ได้กับทุกโดเมน

เรื่องตัวเลขในคอร์สนี้

อ่านก่อนหยิบตัวเลขไปใช้

ตัวเลขที่กำกับว่า illustrative มีไว้เพื่อสอน รูปร่างของการคำนวณ ไม่ใช่ผลวัดจากระบบของคุณ ก่อนนำตัวเลขใดไปใช้ในการตัดสินใจจริง ให้วัดในสภาพแวดล้อมของตัวเอง หรืออ้างจาก primary source (vendor benchmark, load test ของคุณ, dashboard ของคุณ) — สิ่งที่ทำให้ architect เสียเครดิตเร็วที่สุดคือการอ้างตัวเลขที่ไม่เคยตรวจสอบ

ขอบเขตด้าน compliance

ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย

ส่วนที่แตะเรื่อง PDPA, PCI-DSS, ระยะเวลาเก็บข้อมูล, KYC threshold และเพดานการโอนเงิน เป็น ข้อพิจารณาเชิงวิศวกรรม เพื่อให้คุณรู้ว่าต้องไปถามใคร ไม่ใช่คำตอบที่ใช้ได้เลย ตัวเลขและระยะเวลาทั้งหมดต้องยืนยันกับทีม compliance / legal ขององค์กรก่อนเสมอ

Reading list หลัก

Designing Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann (หนังสือที่ดีที่สุดในสาขานี้ บทที่ 1–9 ครอบคลุม Part 3–4 ของคอร์ส)
Amazon Builders' Library — essay ฟรีจาก principal engineer ของ AWS สัญญาณต่อสัญญาณรบกวนสูงที่สุดที่หาอ่านฟรีได้
Google SRE Book — บท SLO, overload และ cascading failure
The Tail at Scale — Dean & Barroso
The System Design Primer — กว้าง ครบ และฟรี