Mga madalas itanong
Mga Karaniwang Hamon at Solusyon sa Custom na Software Development
Mga Pangunahing Hamon at Solusyon ng GWIT
1. Hindi Malinaw o Madalas na Pagbabago ng mga Kinakailangan
Pagmamapa ng Kwento ng User → Binibigyang-priyoridad ang mga pangunahing kinakailangan at ihanay ang mga inaasahan ng stakeholder.
Rapid Prototyping → Maagang nagpapatunay ng pagiging posible gamit ang mga tool tulad ng Figma/Axure.
Baguhin ang Proseso ng Kontrol → Nagpapatupad ng "mga freeze point" sa mga yugto ng pag-unlad, na may pormal na pag-apruba na kinakailangan para sa mga pagbabago sa huling yugto.
2. Mga Isyu sa Quality Control
Test-Driven Development (TDD) → Nag-uutos sa saklaw ng pagsubok sa unit bilang isang kinakailangan sa pagsasama ng code.
Automated Testing Pipeline → Pinagsasama ang Selenium + Jenkins para sa regression testing, binabawasan ang mga depekto pagkatapos ng paglunsad ng 80%+.
3. Hindi magandang Karanasan ng Gumagamit (UX)
Pagmapa ng Paglalakbay ng User → Ino-optimize ang mga daloy ng pakikipag-ugnayan bago magsimula ang pag-unlad.
A/B Testing at Usability Testing → Kinasasangkutan ng mga totoong user sa umuulit na feedback loops para pinuhin ang UI/UX.
Mga Pangunahing Prinsipyo ng GWIT:
✔ Maagang I-validate ang Mga Kinakailangan
✔ Mga Transparent at Kontroladong Proseso
✔ Bumuo ng Kalidad Mula sa Simula
Mga Karaniwang Hamon at Solusyon sa Warehouse Inventory Management Software
Mga Pangunahing Hamon at Solusyon ng GWIT 1. Hindi Tumpak na Pagsasama ng Barcode/RFID ng Data ng Imbentaryo → Sinusubaybayan ang mga item na end-to-end, binabawasan ang mga error sa<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
Mga Karaniwang Isyu sa SaaS Application Management Systems and Solutions
Para sa isyu ng data silos at fragmentation ng system, ang GWIT SaaS technology team ay nagpatibay ng isang pinag-isang arkitektura ng platform ng data: pagbuo ng mga standardized na modelo ng data at pagsasama ng mga tool ng ETL upang linisin ang data mula sa magkakaibang mga system. Bukod pa rito, ibinibigay ang mga pre-built na connector sa industriya: nag-aalok ng mga out-of-the-box na API template (tulad ng mga pagsasama sa DingTalk, WeChat Work, at mga OA system).
Upang matugunan ang hindi pangkaraniwang bagay ng pagtatalo sa mapagkukunan ng maraming nangungupahan, ang backbone ng teknolohiya ng SaaS ng GWIT team ay nagmungkahi ng mga dynamic na quota ng mapagkukunan: awtomatikong naglalaan ng mga mapagkukunan ng computing (CPU/memory elastic scaling) batay sa mga SLA ng nangungupahan.
Para sa mga isyung nauugnay sa mga error sa configuration ng pahintulot ng user na humahantong sa mga hindi awtorisadong operasyon, o ang kakulangan ng mga pahintulot sa antas ng field na nagreresulta sa mga sensitibong panganib sa pagtagas ng data, iminungkahi ng GWIT technology team ang modelo ng dynamic na awtorisasyon ng ABAC (Attribute-Based Access Control): dynamic na pagsasaayos ng mga pahintulot batay sa mga katangian sa kapaligiran (IP address, oras, device).
Nagbibigay din ang pangkat ng teknolohiya ng GWIT SaaS ng mga mungkahi para sa roadmap ng pagpapatupad ng proyekto ng SaaS:
panandaliang:
Mag-deploy ng API gateway para sa pinag-isang pamamahala ng interface at isama sa mga pangunahing sistema ng third-party.
Magpatupad ng hybrid na RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC na modelo ng pahintulot at kumpletong pag-encrypt ng sensitibong data.
Katamtamang termino:
Bumuo ng low-code platform para suportahan ang 80% ng mga pangangailangan sa pag-customize at bawasan ang proporsyon ng mga pagbabago sa code.
Maglunsad ng chaos engineering framework para makamit ang 99.95% availability.
Pangmatagalan:
Magpatupad ng multi-cloud architecture para suportahan ang tuluy-tuloy na paglipat sa AWS, Azure, at Huawei Cloud.
Susi sa Pagpapatupad: Inirerekomenda ng koponan ng teknolohiya ng GWIT na unahin ng mga customer ang paglutas ng mga isyu na nauugnay sa interoperability ng data at kontrol ng pahintulot. Sa pamamagitan ng pagtatatag ng mga standardized na interface at dynamic na mga modelo ng pahintulot, mabilis na mabuo ang tiwala ng customer. Sa dakong huli, ang arkitektura ay maaaring unti-unting i-upgrade.
Paglutas ng Mga Hamon sa Pagsasama ng Data para sa Mga Retailer Gamit ang SaaS CRM
Idinetalye ng pangkat ng teknolohiya ng GWIT ang mga pangunahing detalye ng teknikal na pagpapatupad: Real-time Heterogeneous Protocol Conversion Protocol Adapters Layer Gamit ang Apache Camel para ipatupad ang multi-protocol na conversion: // Halimbawa ng pag-convert ng SAP IDoc sa JSON mula sa("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class)(Json.class. .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Sinusuportahan ang higit sa 20 protocol, kabilang ang SAP JCo, EDI, at AS2. Smart Field Mapping: Pagtatatag ng isang dynamic na mapping rule library (hal., pagmamapa ng CRM field na "mobile" sa ERP field na "TEL_NUMBER"). Automated Data Flow Processing Real-time na Yugto ng Pipeline ng Data | Teknolohiya | Pag-ingest ng Data ng Mga Sukatan sa Pagganap | Debezium CDC | Throughput: 100,000 record/segundo Pagproseso ng Stream | Apache Flink | Latency:<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
Nakakamit ang awtomatikong pagpapatupad ng mga cross-system na proseso ng negosyo. Compensation Transaction Design Pagpapatupad ng SAGA Pattern: Hakbang | Pasulong na Aksyon | Reverse Compensation Action CRM Customer Creation | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) ERP Sales Order Generation | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Logistics Capacity Booking | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Tumaas ang rate ng tagumpay ng transaksyon sa 99.97%. Ang solusyon ng pangkat ng teknolohiya ng GWIT para sa multi-system integration ay matagumpay na naipatupad at na-validate sa mga retail na negosyo gaya ng Watsons at Miniso, na binabawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo ng higit sa 35% sa average. Inirerekomenda na simulan ang pagpapatupad gamit ang Spring Cloud + Apache Flink na teknolohiya stack.
Mga Karaniwang Hamon sa Enterprise IoT System Development at Solutions
IoT Construction Solutions ng GWIT Technology Team: Security Protection Technology Stack Zero Trust Security Architecture Device Identity Authentication: Pagpapatupad ng fingerprint uniqueness verification sa pamamagitan ng pagsasama ng TLS mutual authentication sa national cryptography SM9 algorithm. Dynamic na Data Encryption: Paggamit ng AES-256 at quantum key distribution technology para matiyak ang seguridad ng transmission link. Threat Detection System: Bumuo ng isang behavior analysis engine batay sa balangkas ng MITRE ATT&CK upang makita ang mga abnormal na chain ng operasyon sa real time. Pag-upgrade ng Arkitektura sa Pagproseso ng Data Hybrid Computing Architecture Edge Layer: Gamit ang Apache Kafka Edge na sinamahan ng isang WebAssembly stream processing engine (latency<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.