Under research and development
งานวิจัยประยุกต์เชิงทดลองและพัฒนาระบบ (Applied & Experimental Development) เข้าชม 3 ครั้ง

การประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบประมวลผลธุรกรรมออนไลน์แบบเรียลไทม์

การทดสอบระบบ, ระบบประมวลผลแบบเรียลไทม์, Microservices, Apache Kafka, Redis, Load Testing, Latency, FinTech ปีที่เผยแพร่: 2569

บทคัดย่อ (Abstract)

โครงงานวิจัยนี้มุ่งเน้นการประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบประมวลผลธุรกรรมทางการเงินแบบเรียลไทม์ด้วยสถาปัตยกรรม Microservices, Apache Kafka และ Redis โดยมีเป้าหมายเพื่อลดเวลาตอบสนอง (Latency) และรองรับปริมาณการใช้งานระดับสูง การทดสอบครอบคลุม 4 มิติ ได้แก่ การทำงานตามฟังก์ชัน (Functional), ประสิทธิภาพการรองรับโหลด (Performance), ความปลอดภัย (Security) และการกู้คืนระบบเมื่อเกิดความล้มเหลว (Resilience) จากผลการทดสอบพบว่าระบบสามารถรองรับภาระงานได้สูงสุด 12,500 Requests per Second (RPS) โดยมีค่าความหน่วงเฉลี่ย 48 มิลลิวินาที และมีอัตราความผิดพลาดต่ำกว่า 0.02% เมื่อทดสอบการหยุดทำงานของโหนด ระบบสามารถสลับการทำงานอัตโนมัติได้ภายใน 1.8 วินาทีโดยข้อมูลไม่สูญหาย ยืนยันถึงเสถียรภาพและความพร้อมในการประยุกต์ใช้งานในสภาพแวดล้อมจริง

วัตถุประสงค์ (Objective)

1. เพื่อตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของการประมวลผลธุรกรรมและความสมบูรณ์ของฐานข้อมูล (ACID Compliance)
2. เพื่อประเมินขีดจำกัดสูงสุดในการรองรับโหลดพร้อมกัน (Throughput & Concurrency) และค่าความหน่วงของระบบ (Latency)
3. เพื่อทดสอบความปลอดภัยของช่องทางสื่อสารและการป้องกันช่องโหว่ตามมาตรฐาน OWASP Top 10
4. เพื่อประเมินความทนทานต่อข้อผิดพลาด (Fault Tolerance) และระยะเวลาการกู้คืนระบบอัตโนมัติ (MTTR)

รายละเอียด (Details)

สถาปัตยกรรมระบบได้รับการออกแบบในรูปแบบ Event-Driven Microservices โดยแยกส่วนระหว่าง API Gateway, Order Processing และ Ledger Service ผลการวิเคราะห์พบว่า:
1. ด้านฟังก์ชัน: ผ่านการทดสอบ 100% โดยแก้ไขปัญหา Race Condition สำเร็จด้วยการใช้ Distributed Lock บน Redis
2. ด้านประสิทธิภาพ: รองรับโหลดเสถียรสูงสุดที่ 12,500 RPS (Latency p95 อยู่ที่ 84 ms) และมีระบบ Circuit Breaker ตัดคำขอเกินพิกัดเพื่อป้องกันระบบล่ม
3. ด้านความปลอดภัย: ผ่านการประเมินความปลอดภัย ไม่พบช่องโหว่ระดับ High และ Critical
4. ด้านเสถียรภาพ: ระบบสามารถกู้คืนบริการ (Database Failover) ได้ภายใน 1.8 วินาที ข้อมูลใน Message Queue ไม่สูญหาย
ข้อมูลโครงการ
หัวหน้าโครงการ
ดร.สมชาย นวัตกรรม
หน่วยงาน / สถาบัน
ศูนย์วิจัยและพัฒนานวัตกรรมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าฯ
แหล่งทุน
สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.)
พื้นที่ศึกษา (Area)
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าฯ กรุงเทพมหานคร
กลุ่มเป้าหมาย (Target)
ผู้ประกอบการด้าน Fintech, องค์กรผู้ให้บริการชำระเงินดิจิทัล (Payment Gateway), และนักพัฒนาซอฟต์แวร์สถาปัตยกรรม Microservices
ระเบียบวิธีวิจัย
ดำเนินการทดสอบบนสภาพแวดล้อม Kubernetes Cluster แบ่งเป็น 4 ขั้นตอน: 1. Functional Testing: ทดสอบความถูกต้องของ API และ Business Logic ทั้งหมด 320 Test Cases ด้วย PyTest และ Postman 2. Load & Stress Testing: ทดสอบการรับโหลดตั้งแต่ 1,000 ถึง 20,000 RPS ด้วย k6 เพื่อวัดค่า Latency p95 และ Error Rate 3. Security Testing: ตรวจสอบช่องโหว่ SQL Injection, XSS, JWT Authentication และ Rate Limiting ด้วย OWASP ZAP 4. Resilience Testing: จำลองการล้มเหลวของเครือข่ายและฐานข้อมูลด้วย Chaos Mesh เพื่อวัดการทำ Failover อัตโนมัติ
งานวิจัยที่น่าสนใจ