Domande frequenti
Problemi comuni nello sviluppo di software personalizzato e come risolverli
Approccio del team tecnico GWIT allo sviluppo software personalizzato
1. Affrontare requisiti poco chiari o in continua evoluzione
Per gestire requisiti ambigui o in continua evoluzione, il team tecnico di GWIT utilizza lo User Story Mapping per dare priorità alle esigenze fondamentali e si avvale di strumenti di prototipazione (ad esempio, Figma) per una rapida validazione della fattibilità. Viene istituito un meccanismo di revisione delle modifiche ai requisiti, con "punti di congelamento" definiti nelle fasi critiche dello sviluppo. Le modifiche in fase avanzata richiedono un'approvazione formale.
Inoltre, GWIT fornisce una specifica dei requisiti software (SRS) standardizzata, che specifica i limiti funzionali, i criteri di accettazione e i requisiti non funzionali.
2. Risoluzione dei conflitti di requisiti interdipartimentali
Durante le prime discussioni con i clienti, il team di sviluppo e i project manager di GWIT coinvolgono esperti del settore nelle revisioni dei requisiti per allineare le priorità alla fattibilità tecnica. Un sistema Agile Kanban (ad esempio, Jira) visualizza i progressi per tutti gli stakeholder. Per ridurre al minimo le incomprensioni, GWIT adotta modelli standardizzati (ad esempio, la documentazione di Confluence) per formalizzare le descrizioni dei requisiti.
3. Garantire il controllo di qualità
Per prevenire bug critici post-lancio causati da una copertura di test insufficiente, il team di consegna di GWIT implementa:
Sviluppo basato sui test (TDD), che impone la copertura dei test unitari come prerequisito per l'unione del codice.
Strumenti di test automatizzati (ad esempio, Selenium + Jenkins) per i test di regressione.
Revisioni tra pari del codice e analisi statica di SonarQube per applicare gli standard di codifica.
Pulizia periodica del debito tecnico per riorganizzare i moduli ad alto rischio.
4. Ottimizzazione dell'esperienza utente (UX)
Per evitare flussi di lavoro complessi o interfacce non intuitive dopo il lancio, GWIT:
Sfrutta le mappe del percorso utente per semplificare le interazioni e convalidare i progetti tramite test A/B.
Esegue test di usabilità con utenti reali per raccogliere feedback su miglioramenti iterativi.
I principi fondamentali di GWIT:
Convalida dei requisiti in anticipo · Processi trasparenti e controllati · Qualità integrata
Problemi comuni e soluzioni scientifiche nel software di gestione dell'inventario di magazzino
Durante l'utilizzo e lo sviluppo di sistemi di gestione del magazzino, i clienti riscontrano spesso i seguenti problemi:
1. Dati di inventario imprecisi
Il team tecnologico GWIT ha introdotto le tecnologie dei codici a barre e RFID durante lo sviluppo del sistema di gestione del magazzino per ottenere la tracciabilità completa dei beni, riducendo il tasso di errore entro lo 0,3%. Sono state inoltre impostate regole di conteggio dinamico dell'inventario (come il conteggio frequente degli articoli di Classe A utilizzando il metodo di classificazione ABC).
2. Procedure operative complesse
Il team tecnologico di GWIT ha implementato un motore di moduli intelligente che supporta la compilazione automatica dei campi tramite la scansione di codici a barre (ad esempio, specifiche di prodotto, numeri di lotto). Le linee guida operative standard vengono generate tramite strumenti di automazione dei processi (come RPA).
3. Difficoltà nel coordinamento dei dati tra più magazzini
Il team tecnologico di GWIT ha adottato database distribuiti (come TiDB) per ottenere la sincronizzazione dei dati in tempo reale su più nodi. È stata istituita una console di controllo centrale per visualizzare i livelli complessivi di inventario.
Inoltre, alcuni utenti non dispongono di meccanismi di allerta precoce, con conseguenti ritardi di oltre 48 ore nell'individuazione di rotture di stock o problemi di eccedenze. Il team GWIT ha configurato modelli intelligenti di allerta precoce per prevedere i livelli di scorta di sicurezza in base ai dati di vendita storici e abilitare notifiche push mobili per avvisi in tempo reale su variazioni anomale delle scorte.
Inoltre, alcuni utenti riscontrano colli di bottiglia nelle prestazioni del sistema, con tempi di risposta superiori a 10 secondi nei periodi di picco e un supporto insufficiente per gli utenti simultanei (meno di 500). Il team tecnologico di GWIT ha adottato un'architettura a microservizi per suddividere i moduli principali (come ordini, inventario e reporting) e ha implementato un livello di caching Redis per migliorare l'efficienza delle query ad alta frequenza.
Il team tecnologico di GWIT utilizza il motore di elaborazione dei flussi Flink per ottenere analisi in tempo reale delle transazioni in entrata e in uscita, supportando il processo decisionale tramite intelligenza artificiale. Vengono inoltre implementati algoritmi di ottimizzazione dell'inventario per generare automaticamente suggerimenti di acquisto e piani di allocazione. Viene inoltre utilizzata una tecnologia di espansione low-code, con una piattaforma di configurazione visiva che supporta il personale aziendale nella personalizzazione di report e flussi di lavoro di approvazione.
Il team tecnologico di GWIT adotta un modello di sviluppo modulare con operazioni e manutenzione automatizzate, con cicli di iterazione del sistema core controllati entro tre settimane. Il meccanismo di rilascio "grigio" viene utilizzato per ridurre i rischi di aggiornamento. La nostra architettura tecnica soddisfa i requisiti di elevata disponibilità (SLA del 99,99%) e scalabilità, adattandosi al futuro trend dei magazzini intelligenti senza personale.
Problemi comuni nell'implementazione del sistema di gestione SaaS e come mitigarli
1. Risoluzione dei silos di dati e della frammentazione del sistema Il team SaaS di GWIT utilizza un'architettura di piattaforma dati unificata: Modelli di dati standardizzati con strumenti ETL integrati per la pulizia dei dati di sistema eterogenei Connettori di settore predefiniti con modelli API pronti all'uso (ad esempio, integrazione del sistema DingTalk/WeCom/OA) Bus di eventi basato su Kafka che consente la distribuzione dei dati in tempo reale (<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 >Tasso di auto-riparazione del 60% GWIT consiglia ai clienti di dare priorità all'interoperabilità dei dati e alla governance delle autorizzazioni innanzitutto tramite API standardizzate e autorizzazione dinamica, stabilendo un rapporto di fiducia immediato prima del ridimensionamento dell'architettura.