- Hjem
- >
- Om oss
- >
- Vanlige spørsmål
- >
Vanlige spørsmål
Vanlige utfordringer og løsninger i tilpasset programvareutvikling
Viktige utfordringer og GWITs løsninger
1. Uklare eller ofte endrede krav
Brukerhistoriekartlegging → Prioriterer kjernekrav og samsvarer med interessentenes forventninger.
Rask prototyping → Validerer gjennomførbarhet tidlig ved bruk av verktøy som Figma/Axure.
Endringskontrollprosess → Implementerer "frysepunkter" i utviklingsfaser, med formell godkjenning som kreves for endringer i sen fase.
2. Kvalitetskontrollproblemer
Testdrevet utvikling (TDD) → Pålegger enhetstestdekning som et krav om kodesammenslåing.
Automatisert testpipeline → Integrerer Selenium + Jenkins for regresjonstesting, noe som reduserer feil etter lansering med over 80 %.
3. Dårlig brukeropplevelse (UX)
Kartlegging av brukerreise → Optimaliserer interaksjonsflyter før utviklingen starter.
A/B-testing og brukervennlighetstesting → Involverer ekte brukere i iterative tilbakemeldingsløkker for å forbedre brukergrensesnitt/brukeropplevelse.
GWITs kjerneprinsipper:
✔ Valider krav tidlig
✔ Gjennomsiktige og kontrollerte prosesser
✔ Bygg inn kvalitet fra starten av
Vanlige utfordringer og løsninger i programvare for lagerstyring
Viktige utfordringer og GWITs løsninger 1. Unøyaktige lagerdata Strekkode-/RFID-integrasjon → Sporer varer fra ende til ende, noe som reduserer feil<0.3%.
Dynamic Cycle Counting → Implements ABC analysis (e.g., frequent counts for high-value "A" items).
2. Overly Complex Operations
Smart Form Engine → Auto-fills fields (e.g., SKU specs, batch numbers) via scanning.
RPA Automation → Guides staff with standardized workflows, cutting training time by 50%.
3. Multi-Warehouse Coordination Issues
Distributed Database (TiDB) → Ensures real-time sync across locations.
AI-Driven Alerts → Predicts safety stock thresholds and triggers mobile notifications for anomalies.
4. System Performance Bottlenecks
Microservices Architecture → Isolates core modules (orders, inventory, reporting) for scalability.
Redis Caching Layer → Boosts query speeds, handling 5,000+ concurrent users with sub-second response.
Advanced Capabilities
Real-Time Analytics → Apache Flink processes in/outbound data flows for AI-powered decisions.
Inventory Optimization AI → Generates automated procurement and transfer recommendations.
Low-Code Customization → Visual platform lets users design reports/approval workflows without coding.
Technical Excellence:
✔ Modular Development → 3-week iterative release cycles
✔ Automated Ops + Canary Deployments → Minimizes upgrade risks
✔ Future-Ready Architecture → Supports 99.99% uptime and unmanned warehouse expansion
Vanlige problemer i SaaS-applikasjonsstyringssystemer og -løsninger
For å håndtere problemet med datasiloer og systemfragmentering har GWITs SaaS-teknologiteam tatt i bruk en enhetlig dataplattformarkitektur: konstruering av standardiserte datamodeller og integrering av ETL-verktøy for å rense data fra heterogene systemer. I tillegg tilbys forhåndsbygde bransjekoblinger: som tilbyr ferdige API-maler (som integrasjoner med DingTalk-, WeChat Work- og OA-systemer).
For å håndtere fenomenet med ressurskonflikt mellom flere leietakere har SaaS-teknologiryggraden i GWIT-teamet foreslått dynamiske ressurskvoter: automatisk tildeling av dataressurser (elastisk skalering av CPU/minne) basert på tjenestenivåavtaler for leietakere.
For problemer knyttet til konfigurasjonsfeil i brukertillatelser som fører til uautoriserte operasjoner, eller mangel på feltnivåtillatelser som resulterer i risiko for lekkasje av sensitive data, har GWIT-teknologiteamet foreslått den dynamiske autorisasjonsmodellen ABAC (Attribute-Based Access Control): dynamisk justering av tillatelser basert på miljøattributter (IP-adresse, tid, enhet).
GWITs SaaS-teknologiteam gir også forslag til implementeringsplanen for SaaS-prosjektet:
Kortsiktig:
Implementer en API-gateway for enhetlig grensesnittadministrasjon og integrer med vanlige tredjepartssystemer.
Implementer en hybrid RBAC (rollebasert tilgangskontroll) + ABAC-tillatelsesmodell og fullfør kryptering av sensitive data.
Mellomlang sikt:
Bygg en lavkodeplattform som støtter 80 % av tilpasningsbehovene og reduserer andelen kodeendringer.
Lanser et kaosteknisk rammeverk for å oppnå 99,95 % tilgjengelighet.
Langsiktig:
Implementer en multi-cloud-arkitektur for å støtte sømløs migrering på tvers av AWS, Azure og Huawei Cloud.
Nøkkel til implementering: GWIT-teknologiteamet anbefaler at kunder prioriterer å løse problemer knyttet til datainteroperabilitet og tillatelseskontroll. Ved å etablere standardiserte grensesnitt og dynamiske tillatelsesmodeller kan kundenes tillit raskt bygges. Deretter kan arkitekturen gradvis oppgraderes.
Løsning av dataintegrasjonsutfordringer for forhandlere ved hjelp av SaaS CRM
GWIT-teknologiteamet har detaljert de viktigste tekniske implementeringsdetaljene: Sanntids heterogen protokollkonvertering Protokolladapterlag Bruk av Apache Camel for å implementere flerprotokollkonvertering: // Eksempel på konvertering av SAP IDoc til JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Støtter over 20 protokoller, inkludert SAP JCo, EDI og AS2. Smart feltkartlegging: Etablering av et dynamisk kartleggingsregelbibliotek (f.eks. kartlegging av CRM-feltet "mobil" til ERP-feltet "TEL_NUMBER"). Automatisert dataflytbehandling Sanntids datarørledning Fase | Teknologi | Ytelsesmålinger Datainntak | Debezium CDC | Gjennomstrømning: 100 000 poster/sekund Strømbehandling | Apache Flink | Latens:<50ms
Persistent Storage | Cassandra + Redis | Write QPS: Over 50,000
Typical Processing Logic:
-- Detecting abnormal orders
INSERT INTO error_orders
SELECT * FROM orders_stream
WHERE total_amount < 0
OR customer_id NOT IN (SELECT id FROM crm_customers);
3.Business Process Automation Orchestration
BPMN Visual Modeling
Oppnår automatisert utførelse av forretningsprosesser på tvers av systemer. Design av kompensasjonstransaksjoner Implementering av SAGA-mønsteret: Trinn | Fremoverhandling | Omvendt kompensasjonshandling CRM-kundeoppretting | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) ERP-salgsordregenerering | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Bestilling av logistikkkapasitet | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Suksessraten for transaksjoner økte til 99,97 %. GWIT-teknologiteamets løsning for flersystemintegrasjon har blitt implementert og validert i detaljhandelsbedrifter som Watsons og Miniso, noe som reduserer driftskostnadene med over 35 % i gjennomsnitt. Det anbefales å starte implementeringen med Spring Cloud + Apache Flink-teknologistakken.
Vanlige utfordringer innen utvikling og løsninger for IoT-systemer for bedrifter
GWIT-teknologiteamets IoT-konstruksjonsløsninger: Sikkerhetsbeskyttelsesteknologistabel Nulltillitssikkerhetsarkitektur Enhetsidentitetsautentisering: Implementering av enhetsfingeravtrykksunikhetsverifisering ved å kombinere gjensidig TLS-autentisering med den nasjonale kryptografiske SM9-algoritmen. Dynamisk datakryptering: Bruk av AES-256 og kvantenøkkeldistribusjonsteknologi for å sikre sikkerheten til overføringslenken. Trusseldeteksjonssystem: Bygging av en atferdsanalysemotor basert på MITRE ATT&CK-rammeverket for å oppdage unormale operasjonskjeder i sanntid. Oppgradering av databehandlingsarkitektur Hybrid databehandlingsarkitektur Edge Layer: Bruk av Apache Kafka Edge kombinert med en WebAssembly-strømbehandlingsmotor (latens)<50ms).
Fog Computing Layer: Supporting tens of millions of data points with TDengine/InfluxDB time-series database clusters.
Cloud Layer: Implementing cross-system federated data analysis with a digital twin platform to support real-time decision-making feedback.
Intelligent Maintenance System
OTA Upgrade Management: The GWIT technology team uses differential upgrade technology (BSDiff algorithm) to transmit only the differential data packages, reducing network bandwidth usage.
Predictive Maintenance: Utilizing an LSTM neural network-based Remaining Useful Life (RUL) prediction model for equipment, the team can provide early warnings of failures up to 30 days in advance, reducing maintenance costs by 35%.
Implementation Highlights:
GWIT's technology team has successfully implemented the most advanced technology combination of Zero Trust Architecture + 5G TSN + Digital Twin in enterprises such as BMW, achieving end-to-end deterministic communication and millisecond-level response.