Skip to content
เครื่องมือและผลิตภัณฑ์

AWS เพิ่มการรองรับจุดและเส้นทางให้กับแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight

AWS ระบุว่าแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight ขณะนี้รองรับรูปทรงเรขาคณิตแบบ Point และ LineString จากไฟล์ GeoJSON เพิ่มเติมจากรูปทรงหลายเหลี่ยม (polygon) ที่มีอยู่เดิม

โดย DigitalNeuron Deskอ่าน 1 นาที

คำตอบโดยย่อ

AWS เพิ่มความสามารถด้านการทำแผนที่แบบใดให้กับแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight?

AWS ประกาศว่าแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight ขณะนี้รองรับรูปทรงเรขาคณิตแบบ GeoJSON เพิ่มขึ้นอีกสองประเภท ได้แก่ Point และ LineString ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุตำแหน่งเดี่ยวๆ และเส้นทาง เช่น ที่ตั้งสาขาร้านค้าหรือเส้นทางการบิน นอกเหนือจากรูปทรงหลายเหลี่ยมที่แผนที่เลเยอร์รองรับอยู่แล้ว

ประเด็นสำคัญ

  • AWS ระบุว่าแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight สามารถแสดงรูปทรงเรขาคณิตแบบ GeoJSON เพิ่มอีกสองประเภทได้แล้ว ได้แก่ Point และ LineString
  • ตามที่ AWS ระบุ Point ใช้ระบุตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจง เช่น ที่ตั้งร้านค้าหรือสถานประกอบการ ส่วน LineString ใช้ลากเส้นแสดงเส้นทางระหว่างตำแหน่งต่างๆ เช่น เส้นทางการจัดส่งหรือเส้นทางการบิน
  • AWS ระบุว่าเดิมแผนที่เลเยอร์รองรับการอัปโหลดไฟล์ GeoJSON เพื่อวาดเลเยอร์รูปทรงแบบกำหนดเอง เช่น เขตการขายหรือเขตพื้นที่ โดยเชื่อมโยงกับชุดข้อมูล
  • AWS ระบุว่าแผนที่เลเยอร์ต้องมีไฟล์ GeoJSON ชุดข้อมูลของ QuickSight และคีย์เชื่อมโยงที่ใช้ร่วมกันระหว่างสองสิ่งนี้ โดยไฟล์ GeoJSON ต้องบันทึกในรูปแบบ .geojson ขนาดสูงสุดไม่เกิน 100 MB
  • AWS ระบุว่าเลเยอร์หนึ่งจะแสดงรูปทรงเรขาคณิตได้เพียงประเภทเดียวในแต่ละครั้ง ดังนั้นหากไฟล์ GeoJSON มีการผสมหลายประเภทไว้ด้วยกัน จะมีเพียงฟีเจอร์ที่ตรงกับประเภทที่เลือกไว้เท่านั้นที่ปรากฏบนแผนที่

Amazon Web Services ระบุว่าได้เพิ่มรูปทรงเรขาคณิตใหม่สองประเภท ได้แก่ Point และ LineString เข้าสู่กระบวนการทำงานแบบ GeoJSON ที่ใช้ในแผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight ซึ่งเป็นการขยายขีดความสามารถในการแสดงผลของภาพแผนที่

สิ่งที่ AWS ระบุว่าเป็นของใหม่

AWS ระบุว่าเดิมแผนที่เลเยอร์ช่วยให้ผู้ใช้อัปโหลดไฟล์ GeoJSON เพื่อวาดเลเยอร์รูปทรงแบบกำหนดเอง เช่น เขตการขายหรือเขตพื้นที่ และเชื่อมโยงรูปทรงเหล่านั้นกับชุดข้อมูลของ QuickSight ได้ AWS กล่าวว่าวิธีการดังกล่าวจัดการกับภูมิภาคและเขตแดนได้ดี แต่ไม่ครอบคลุมตำแหน่งเดี่ยวๆ ภายในพื้นที่นั้นหรือเส้นทางที่เชื่อมโยงระหว่างกัน

ด้วยการอัปเดตนี้ AWS ระบุว่าแผนที่เลเยอร์สามารถอ่านรูปทรงเรขาคณิตเพิ่มอีกสองประเภทจากกระบวนการ GeoJSON เดียวกันได้แล้ว บริษัทระบุว่า Point ใช้ระบุตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจง เช่น ที่ตั้งร้านค้าหรือสถานประกอบการแต่ละแห่ง ส่วน LineString ตามที่ AWS อธิบาย ใช้ลากเส้นแสดงเส้นทางระหว่างตำแหน่งต่างๆ เช่น เส้นทางการจัดส่งหรือเส้นทางการบินระหว่างสนามบิน

วิธีการทำงานของฟีเจอร์นี้ตามที่ AWS อธิบาย

AWS อธิบายว่าแผนที่เลเยอร์จะดึงรูปทรงจากไฟล์ GeoJSON และดึงเมตริกจากชุดข้อมูลของ QuickSight โดยมีคีย์ร่วมกันเชื่อมโยงทั้งสองส่วนเข้าด้วยกัน บริษัทระบุรายการสิ่งที่ต้องมีสำหรับการสร้างแผนที่เลเยอร์ไว้ดังนี้

  • ไฟล์ GeoJSON ที่อธิบายรูปทรงเรขาคณิต
  • ชุดข้อมูลของ QuickSight ที่เก็บเมตริกและมิติข้อมูล
  • คีย์เชื่อมโยงที่ใช้ร่วมกันระหว่างชุดข้อมูลและไฟล์ GeoJSON
  • ไฟล์ GeoJSON ที่บันทึกในรูปแบบ .geojson โดยมีขนาดไฟล์สูงสุดที่รองรับคือ 100 MB

AWS อธิบายว่าไฟล์ GeoJSON มีโครงสร้างเป็น FeatureCollection ที่ประกอบด้วยอาร์เรย์ features แต่ละ Feature จะมี geometry ซึ่งมีประเภทเป็น Point, LineString หรือ Polygon และมีอ็อบเจกต์ properties ที่เก็บคีย์เชื่อมโยงไว้ สำหรับ Point นั้น AWS ระบุว่าพิกัดจะเก็บตำแหน่งลองจิจูด/ละติจูดเพียงตำแหน่งเดียว ส่วนสำหรับ LineString พิกัดจะเก็บรายการตำแหน่งที่เรียงลำดับไว้

AWS ระบุว่าเมื่อกำหนดค่าเลเยอร์ในภาพแผนที่เลเยอร์ ผู้ใช้จะตั้งค่าตัวเลือกหลักสองอย่าง ได้แก่ ประเภทรูปทรงเรขาคณิตที่ต้องการแสดง (Points, Lines หรือ Polygons) และฟิลด์คีย์ของไฟล์รูปทรง ซึ่งต้องจับคู่ให้ตรงกับฟิลด์คีย์ของชุดข้อมูล บริษัทระบุว่าเลเยอร์หนึ่งจะแสดงรูปทรงเรขาคณิตได้เพียงประเภทเดียวในแต่ละครั้ง ดังนั้นหากไฟล์ GeoJSON มีการผสมหลายประเภทไว้ด้วยกัน จะมีเพียงฟีเจอร์ที่ตรงกับประเภทที่เลือกไว้เท่านั้นที่ปรากฏบนแผนที่ AWS ยังระบุด้วยว่าชื่อฟิลด์ที่ใช้เป็นคีย์เชื่อมโยงไม่จำเป็นต้องตรงกันระหว่างชุดข้อมูลและไฟล์ GeoJSON แต่ค่าของฟิลด์นั้นต้องตรงกัน

ตัวอย่างที่ AWS ให้ไว้

AWS อธิบายตัวอย่างสองกรณีในบทความ กรณีแรก ฟีเจอร์ LineString แสดงเส้นทางการบินจากสนามบิน JFK ไปยังลอสแอนเจลิส โดยพิกัดจะลากเส้นตามเส้นทางและมีคุณสมบัติ route_id ใช้เชื่อมโยงกับแถวข้อมูลในชุดข้อมูล AWS ระบุว่าการตั้งค่าประเภทรูปทรงเรขาคณิตเป็น Lines จะแสดงผลสิ่งนี้เป็นเส้นทางบนแผนที่

ในกรณีที่สอง ฟีเจอร์ Point แสดงตำแหน่งสาขาร้านค้าในลองไอแลนด์ซิตี โดยมีคู่พิกัดเพียงคู่เดียวและมีคุณสมบัติ store_id สำหรับการเชื่อมโยงกับชุดข้อมูล

แหล่งข้อมูล: AWS Machine Learning Blog, "Visualize points and routes with GeoJSON in Amazon QuickSight layer maps," เผยแพร่เมื่อวันที่ 23 ตุลาคม 2026

คำถามที่พบบ่อย

แผนที่เลเยอร์ของ Amazon QuickSight รองรับรูปทรงเรขาคณิตแบบใดบ้างในขณะนี้?
AWS ระบุว่าแผนที่เลเยอร์ขณะนี้รองรับรูปทรงเรขาคณิตแบบ Point และ LineString จากไฟล์ GeoJSON เพิ่มเติมจากรูปทรงหลายเหลี่ยมที่รองรับอยู่แล้ว
การสร้างแผนที่เลเยอร์ใน QuickSight ต้องมีอะไรบ้าง?
ตามที่ AWS ระบุ คุณต้องมีไฟล์ GeoJSON ที่อธิบายรูปทรงเรขาคณิต ชุดข้อมูลของ QuickSight ที่มีเมตริกและมิติข้อมูล และคีย์เชื่อมโยงที่ใช้ร่วมกันระหว่างสองไฟล์นี้
ขนาดไฟล์สูงสุดที่จำกัดไว้สำหรับไฟล์ GeoJSON ใน QuickSight คือเท่าใด?
AWS ระบุว่าไฟล์ GeoJSON ต้องบันทึกในรูปแบบ .geojson และมีขนาดไฟล์สูงสุดที่รองรับคือ 100 MB
แผนที่เลเยอร์หนึ่งแผ่นสามารถแสดงรูปทรงเรขาคณิตได้หลายประเภทพร้อมกันหรือไม่?
ไม่ได้ AWS ระบุว่าเลเยอร์หนึ่งจะแสดงรูปทรงเรขาคณิตได้เพียงประเภทเดียวในแต่ละครั้ง ดังนั้นหากไฟล์มีการผสมหลายประเภทไว้ด้วยกัน จะมีเพียงฟีเจอร์ที่ตรงกับประเภทรูปทรงเรขาคณิตที่เลือกไว้เท่านั้นที่ปรากฏ

แหล่งข้อมูล

  1. Visualize points and routes with GeoJSON in Amazon Quick Sight layer maps | Artificial Intelligence — Amazon Web Services (AWS)
แท็กawsamazon-quicksightgeojsonbusiness-intelligencedata-visualizationamazon-quick

อ่านเพิ่มเติม

แอปเดสก์ท็อป Amazon Quick เปิดให้ใช้งานทั่วไปแล้ว

AWS ประกาศว่าแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Amazon Quick เปิดให้ใช้งานทั่วไปแล้วบน macOS และ Windows นอกจากนี้บริษัทยังระบุว่ากำลังเพิ่มฟีดกิจกรรมใหม่ให้กับประสบการณ์ใช้งานบนมือถือทั้ง iOS และ Android ซึ่งจะรวมอีเมล ปฏิทิน ระบบ CRM และข้อความแชทไว้ในมุมมองเดียวที่จัดลำดับความสำคัญให้

อ่าน 4 นาที

AWS เปิดเผยรายละเอียดเครื่องมือ Multi-Turn Reinforcement Learning บน SageMaker AI

AWS เผยแพร่คู่มือเชิงเทคนิคที่อธิบายถึง Multi-Turn Reinforcement Learning (MTRL) บน Amazon SageMaker AI ซึ่งเป็นไปป์ไลน์แบบ serverless ที่ฝึกโมเดลให้ทำงาน agentic หลายขั้นตอนโดยใช้ Amazon Bedrock AgentCore เป็นตัวโฮสต์เอเจนต์และฟังก์ชันให้รางวัล โดยให้คะแนนลำดับการกระทำทั้งหมดแทนการให้คะแนนเพียงพรอมต์เดียว

อ่าน 7 นาที

AWS อัปเกรดเอนจินปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ของ Amazon Polly เพิ่มเสียงพากย์ใหม่ 14 เสียง

AWS ประกาศการอัปเกรดเอนจิน Generative ของ Amazon Polly ให้พร้อมใช้งานทั่วไป โดยเพิ่มเสียงพากย์ใหม่ 14 เสียงครอบคลุม 9 ภูมิภาคภาษา รวมถึงการรองรับภาษาฮินดีและฟินแลนด์เป็นครั้งแรก ส่งผลให้มีเสียงพากย์เชิงสร้างสรรค์รวมทั้งสิ้น 57 เสียง ครอบคลุม 11 ภาษาและ 25 ภูมิภาคภาษา โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงด้านโค้ดหรือราคาสำหรับผู้ใช้เดิม

อ่าน 5 นาที