Domande frequenti
Sfide comuni e soluzioni nello sviluppo di software personalizzato
Sfide principali e soluzioni di GWIT
1. Requisiti poco chiari o in continua evoluzione
User Story Mapping → Dà priorità ai requisiti fondamentali e allinea le aspettative delle parti interessate.
Prototipazione rapida → Convalida la fattibilità in anticipo utilizzando strumenti come Figma/Axure.
Processo di controllo delle modifiche → Implementa "punti di congelamento" nelle fasi di sviluppo, con approvazione formale richiesta per le modifiche in fase avanzata.
2. Problemi di controllo qualità
Sviluppo basato sui test (TDD) → Richiede la copertura dei test unitari come requisito di unione del codice.
Pipeline di test automatizzata → Integra Selenium + Jenkins per i test di regressione, riducendo i difetti post-lancio di oltre l'80%.
3. Esperienza utente (UX) scadente
User Journey Mapping → Ottimizza i flussi di interazione prima dell'inizio dello sviluppo.
Test A/B e test di usabilità → Coinvolgono utenti reali in cicli di feedback iterativi per perfezionare UI/UX.
I principi fondamentali di GWIT:
✔ Convalidare i requisiti in anticipo
✔ Processi trasparenti e controllati
✔ Costruisci la qualità fin dall'inizio
Sfide comuni e soluzioni nel software di gestione dell'inventario di magazzino
Sfide principali e soluzioni GWIT 1. Dati di inventario imprecisi Integrazione codice a barre/RFID → Traccia gli articoli end-to-end, riducendo gli errori<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
Problemi comuni nei sistemi e nelle soluzioni di gestione delle applicazioni SaaS
Per risolvere il problema dei silos di dati e della frammentazione del sistema, il team tecnologico SaaS di GWIT ha adottato un'architettura di piattaforma dati unificata: creando modelli di dati standardizzati e integrando strumenti ETL per la pulizia dei dati da sistemi eterogenei. Inoltre, vengono forniti connettori di settore predefiniti, che offrono modelli API pronti all'uso (come le integrazioni con DingTalk, WeChat Work e sistemi OA).
Per affrontare il fenomeno della contesa delle risorse multi-tenant, la struttura portante della tecnologia SaaS del team GWIT ha proposto quote di risorse dinamiche: allocazione automatica delle risorse di elaborazione (scalabilità elastica CPU/memoria) in base agli SLA dei tenant.
Per problemi correlati a errori di configurazione delle autorizzazioni utente che portano a operazioni non autorizzate, o alla mancanza di autorizzazioni a livello di campo che comporta rischi di perdita di dati sensibili, il team tecnologico GWIT ha proposto il modello di autorizzazione dinamica ABAC (Attribute-Based Access Control): adeguamento dinamico delle autorizzazioni in base agli attributi ambientali (indirizzo IP, ora, dispositivo).
Il team tecnologico SaaS di GWIT fornisce anche suggerimenti per la roadmap di implementazione del progetto SaaS:
A breve termine:
Distribuisci un gateway API per una gestione unificata dell'interfaccia e integralo con i principali sistemi di terze parti.
Implementare un modello ibrido RBAC (Role-Based Access Control) + autorizzazione ABAC e crittografia completa dei dati sensibili.
A medio termine:
Costruisci una piattaforma low-code per supportare l'80% delle esigenze di personalizzazione e ridurre la percentuale di modifiche al codice.
Avviare un framework di ingegneria del caos per raggiungere una disponibilità del 99,95%.
A lungo termine:
Implementare un'architettura multi-cloud per supportare una migrazione fluida tra AWS, Azure e Huawei Cloud.
Chiave per l'implementazione: il team tecnologico di GWIT raccomanda ai clienti di dare priorità alla risoluzione dei problemi relativi all'interoperabilità dei dati e al controllo dei permessi. L'implementazione di interfacce standardizzate e modelli di autorizzazione dinamici consente di costruire rapidamente la fiducia dei clienti. Successivamente, l'architettura può essere gradualmente aggiornata.
Risolvere le sfide dell'integrazione dei dati per i rivenditori utilizzando SaaS CRM
Il team tecnologico di GWIT ha descritto i principali dettagli dell'implementazione tecnica: Conversione di protocolli eterogenei in tempo reale, Livello di adattatori di protocollo, Utilizzo di Apache Camel per implementare la conversione multiprotocollo: // Esempio di conversione di SAP IDoc in JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Supporta oltre 20 protocolli, tra cui SAP JCo, EDI e AS2. Mappatura intelligente dei campi: creazione di una libreria di regole di mappatura dinamica (ad esempio, mappatura del campo CRM "mobile" al campo ERP "TEL_NUMBER"). Elaborazione automatizzata del flusso di dati, Fase della pipeline di dati in tempo reale | Tecnologia | Metriche di prestazioni, Inserimento dati | Debezium CDC | Throughput: 100.000 record/secondo, Elaborazione di flussi | Apache Flink | Latenza:<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
Ottiene l'esecuzione automatizzata di processi aziendali inter-sistema. Progettazione delle transazioni di compensazione Implementazione del modello SAGA: Step | Azione in avanti | Azione di compensazione inversa Creazione clienti CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Generazione ordini di vendita ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Prenotazione capacità logistica | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Tasso di successo delle transazioni aumentato al 99,97%. La soluzione del team tecnologico GWIT per l'integrazione multi-sistema è stata implementata e convalidata con successo in aziende retail come Watsons e Miniso, riducendo i costi operativi in media di oltre il 35%. Si consiglia di iniziare l'implementazione utilizzando lo stack tecnologico Spring Cloud + Apache Flink.
Sfide comuni nello sviluppo e nelle soluzioni dei sistemi IoT aziendali
Soluzioni di costruzione IoT del team tecnologico GWIT: Stack tecnologico di protezione della sicurezza Architettura di sicurezza Zero Trust Autenticazione dell'identità del dispositivo: implementazione della verifica dell'univocità dell'impronta digitale del dispositivo combinando l'autenticazione reciproca TLS con l'algoritmo di crittografia nazionale SM9. Crittografia dinamica dei dati: utilizzo di AES-256 e tecnologia di distribuzione delle chiavi quantistiche per garantire la sicurezza del collegamento di trasmissione. Sistema di rilevamento delle minacce: creazione di un motore di analisi del comportamento basato sul framework MITRE ATT&CK per rilevare catene di operazioni anomale in tempo reale. Aggiornamento dell'architettura di elaborazione dei dati Architettura di elaborazione ibrida Livello Edge: utilizzo di Apache Kafka Edge combinato con un motore di elaborazione di flussi WebAssembly (latenza<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.