- Hjem
- >
- Om oss
- >
- Vanlige spørsmål
- >
Vanlige spørsmål
Vanlige problemer i tilpasset programvareutvikling og hvordan du løser dem
GWITs tekniske teams tilnærming til programvareutvikling
1. Håndtering av uklare eller ofte endrede krav
For å håndtere tvetydige eller utviklende krav, bruker GWITs tekniske team brukerhistoriekartlegging for å prioritere kjernebehov og bruker prototypeverktøy (f.eks. Figma) for rask gjennomførbarhetsvalidering. En mekanisme for gjennomgang av kravendringer etableres, med "frysepunkter" satt i kritiske utviklingsfaser. Endringer i sent stadium krever formell godkjenning.
I tillegg leverer GWIT en standardisert programvarekravspesifikasjon (SRS), som beskriver funksjonelle grenser, akseptkriterier og ikke-funksjonelle krav.
2. Løse tverrfaglige kravkonflikter
I tidlige kundesamtaler involverer GWITs utviklingsteam og prosjektledere domeneeksperter i kravgjennomganger for å samkjøre prioriteringer med teknisk gjennomførbarhet. En smidig Kanban (f.eks. Jira) visualiserer fremdrift for alle interessenter. For å minimere miskommunikasjon bruker GWIT standardiserte maler (f.eks. Confluence-dokumenter) for å formalisere kravbeskrivelser.
3. Sikring av kvalitetskontroll
For å forhindre kritiske feil etter lansering forårsaket av utilstrekkelig testdekning, implementerer GWITs leveringsteam:
Testdrevet utvikling (TDD), som håndhever enhetstestdekning som en forutsetning for kodesammenslåing.
Automatiserte testverktøy (f.eks. Selenium + Jenkins) for regresjonstesting.
Fagfellevurderinger av kode og statisk analyse av SonarQube for å håndheve kodestandarder.
Regelmessig opprydding av teknisk gjeld for å refaktorere moduler med høy risiko.
4. Optimalisering av brukeropplevelsen (UX)
For å unngå komplekse arbeidsflyter eller uintuitive grensesnitt etter lansering, gjør GWIT følgende:
Bruker brukerreisekart for å effektivisere interaksjoner og validerer design via A/B-testing.
Gjennomfører brukervennlighetstesting med virkelige brukere for å samle tilbakemeldinger for iterative forbedringer.
GWITs kjerneprinsipper:
Kravvalidering på forhånd · Gjennomsiktige og kontrollerte prosesser · Innebygd kvalitet
Vanlige problemer og vitenskapelige løsninger i programvare for lagerstyring
Under bruk og utvikling av lagerstyringssystemer støter kunder ofte på følgende problemer:
1. Unøyaktige lagerdata
GWIT-teknologiteamet har introdusert strekkode- og RFID-teknologier under utviklingen av lagerstyringssystemet for å oppnå full prosesssporing av varer, noe som reduserer feilraten til innenfor 0,3 %. Dynamiske regler for lagertelling er også satt opp (som hyppig telling av klasse A-varer ved hjelp av ABC-klassifiseringsmetoden).
2. Komplekse driftsprosedyrer
GWIT-teknologiteamet har tatt i bruk en intelligent skjemamotor som støtter automatisk feltutfylling via strekkodeskanning (f.eks. produktspesifikasjoner, batchnumre). Standard driftsretningslinjer genereres gjennom prosessautomatiseringsverktøy (som RPA).
3. Vanskeligheter med datakoordinering på tvers av flere lagre
GWIT-teknologiteamet har tatt i bruk distribuerte databaser (som TiDB) for å oppnå sanntidssynkronisering av data på tvers av flere noder. En sentral kontrollkonsoll er etablert for å vise de totale lagernivåene.
I tillegg mangler noen brukere tidlige varslingsmekanismer, noe som resulterer i forsinkelser på over 48 timer i å oppdage lagerutløp eller overlagerproblemer. GWIT-teamet har konfigurert intelligente tidlige varslingsmodeller for å forutsi sikkerhetslagernivåer basert på historiske salgsdata og aktivere mobile push-varsler for sanntidsvarsler om unormale lagerendringer.
Videre opplever noen brukere flaskehalser i systemytelsen, med responstider på over 10 sekunder i perioder med høy trafikk og utilstrekkelig støtte for samtidige brukere (mindre enn 500). GWIT-teknologiteamet har tatt i bruk en mikrotjenestearkitektur for å bryte ned kjernemoduler (som bestillinger, lagerbeholdning og rapportering) og distribuert et Redis-hurtigbufringslag for å forbedre effektiviteten til høyfrekvente spørringer.
GWIT-teknologiteamet bruker Flink-strømmotoren for å oppnå sanntidsanalyse av innkommende og utgående transaksjoner med AI-assistert beslutningstaking. Lageroptimaliseringsalgoritmer brukes også for å automatisk generere innkjøpsforslag og allokeringsplaner. I tillegg brukes lavkode-utvidelsesteknologi, med en visuell konfigurasjonsplattform som støtter forretningspersonell i å tilpasse rapporter og godkjenningsarbeidsflyter.
GWIT-teknologiteamet bruker en modulær utviklings- + automatisert drifts- og vedlikeholdsmodell, med iterasjonssykluser for kjernesystemet kontrollert innen tre uker. Gråutgivelsesmekanismen brukes til å redusere oppgraderingsrisiko. Vår tekniske arkitektur oppfyller krav til høy tilgjengelighet (99,99 % SLA) og skalerbarhet, og tilpasser seg den fremtidige trenden med ubemannet smart lagerdrift.
Vanlige problemer i implementering av SaaS-styringssystemer og hvordan man kan redusere dem
1. Løse datasiloer og systemfragmentering GWITs SaaS-team bruker en enhetlig dataplattformarkitektur: Standardiserte datamodeller med integrerte ETL-verktøy for heterogen systemdatarensing Forhåndsbygde bransjekoblinger med ferdige API-maler (f.eks. DingTalk/WeCom/OA-systemintegrasjon) Kafka-basert hendelsesbuss som muliggjør sanntidsdatadistribusjon (<500ms latency)
2. Mitigating Multi-Tenant Resource Contention
Our technical leads implement:
Dynamic resource quotas: Auto-allocating compute resources (CPU/memory elastic scaling) per tenant SLA
Storage tiering: Hot data on SSD, cold data auto-archived to object storage (e.g., AWS S3)
Tenant isolation enhancement: Logical database partitioning + containerized deployment (reduces failure impact by 90%)
3. Preventing Permission Misconfigurations & Data Leaks
GWIT's proven solutions:
ABAC dynamic authorization: Context-aware permissions (IP/time/device attributes)
Field-level data masking: Real-time obfuscation for IDs/phone numbers
Operation watermarking: Traceable user ID/timestamp tags (improves audit efficiency by 70%)
Implementation Roadmap
*Phase 1 (0-3 months):*
Deploy API gateway for unified third-party integrations
Implement hybrid RBAC+ABAC model with sensitive data encryption
*Phase 2 (3-6 months):*
Launch low-code platform to handle 80% customization needs
Adopt chaos engineering for 99.95% availability
*Phase 3 (6-12 months):*
Enable multi-cloud (AWS/Azure/Huawei Cloud) seamless migration
Embed AIOps for >60 % selvreparerende rate. GWIT anbefaler kunder å prioritere datainteroperabilitet og tillatelsesstyring først gjennom standardiserte API-er og dynamisk autorisasjon, og etablere umiddelbar tillit før arkitekturskalering.