Mga madalas itanong
Mga Karaniwang Isyu sa Custom na Software Development at Paano Lutasin ang mga Ito
Diskarte ng GWIT Technical Team sa Software Custom Development
1. Pagtugon sa Mga Hindi Malinaw o Madalas na Pagbabago na Kinakailangan
Upang pamahalaan ang hindi maliwanag o umuusbong na mga kinakailangan, ang GWIT technical team ay gumagamit ng User Story Mapping upang unahin ang mga pangunahing pangangailangan at gumagamit ng mga tool sa prototyping (hal., Figma) para sa mabilis na pagpapatunay ng pagiging posible. Isang Mekanismo ng Pagsusuri ng Pagbabago ng Kinakailangan ay itinatag, na may mga "freeze point" na nakatakda sa mga kritikal na yugto ng pag-unlad. Ang mga pagbabago sa huling yugto ay nangangailangan ng pormal na pag-apruba.
Bukod pa rito, naghahatid ang GWIT ng isang standardized na Software Requirements Specification (SRS), na nagdedetalye ng functional boundaries, acceptance criteria, at non-functional na mga kinakailangan.
2. Paglutas ng Mga Salungatan sa Kinakailangang Cross-Departmental
Sa mga unang talakayan ng kliyente, ang development team ng GWIT at mga tagapamahala ng proyekto ay nagsasangkot ng mga eksperto sa domain sa mga pagsusuri ng kinakailangan upang iayon ang mga priyoridad sa teknikal na pagiging posible. Ang isang Agile Kanban (hal., Jira) ay nagpapakita ng pag-unlad para sa lahat ng stakeholder. Upang mabawasan ang miscommunication, gumagamit ang GWIT ng mga standardized na template (hal., Confluence docs) para gawing pormal ang mga paglalarawan ng kinakailangan.
3. Pagtiyak ng Quality Control
Para maiwasan ang mga kritikal na post-launch bug na dulot ng hindi sapat na saklaw ng pagsubok, ipinapatupad ng delivery team ng GWIT ang:
Test-Driven Development (TDD), na nagpapatupad ng unit test coverage bilang isang code merge prerequisite.
Mga awtomatikong tool sa pagsubok (hal., Selenium + Jenkins) para sa pagsusuri ng regression.
Code Peer Reviews at SonarQube static analysis para ipatupad ang mga pamantayan sa coding.
Regular na teknikal na paglilinis ng utang upang muling i-refactor ang mga module na may mataas na peligro.
4. Pag-optimize sa Karanasan ng User (UX)
Upang maiwasan ang mga kumplikadong daloy ng trabaho o hindi madaling maunawaan na mga interface pagkatapos ng paglulunsad, GWIT:
Ginagamit ang Mga Mapa ng Paglalakbay ng User upang i-streamline ang mga pakikipag-ugnayan at patunayan ang mga disenyo sa pamamagitan ng A/B testing.
Nagsasagawa ng pagsusuri sa kakayahang magamit sa mga tunay na user upang mangalap ng feedback para sa umuulit na mga pagpapabuti.
Mga Pangunahing Prinsipyo ng GWIT:
Paunang Pagpapatunay ng Kinakailangan · Mga Transparent at Kontroladong Proseso · Naka-built-In na Kalidad
Mga Karaniwang Isyu at Scientific Solution sa Warehouse Inventory Management Software
Sa panahon ng paggamit at pag-unlad ng mga sistema ng pamamahala ng warehouse, madalas na nakakaharap ang mga customer ng mga sumusunod na isyu:
1. Hindi Tumpak na Data ng Imbentaryo
Ipinakilala ng GWIT Technology Team ang mga teknolohiya ng barcode at RFID sa panahon ng pagbuo ng sistema ng pamamahala ng warehouse upang makamit ang buong proseso ng pagsubaybay sa mga produkto, na binabawasan ang rate ng error sa loob ng 0.3%. Nai-set up din ang mga panuntunan sa pagbibilang ng dynamic na imbentaryo (tulad ng madalas na pagbibilang ng mga item sa Class A gamit ang paraan ng pag-uuri ng ABC) .
2. Masalimuot na Operating Procedure
Ang GWIT Technology Team ay nag-deploy ng isang intelligent form engine na sumusuporta sa awtomatikong pagpuno ng field sa pamamagitan ng pag-scan ng barcode (hal., mga detalye ng produkto, mga numero ng batch). Ang mga karaniwang alituntunin sa pagpapatakbo ay nabuo sa pamamagitan ng mga tool sa pag-automate ng proseso (gaya ng RPA) .
3. Mga Kahirapan sa Koordinasyon ng Data sa Maramihang Warehouse
Ang GWIT Technology Team ay nagpatibay ng mga distributed database (gaya ng TiDB) upang makamit ang real-time na pag-synchronize ng data sa maraming node. Ang isang sentral na control console ay itinatag upang ipakita ang pangkalahatang mga antas ng imbentaryo.
Bukod pa rito, kulang ang ilang user ng mga mekanismo ng maagang babala, na nagreresulta sa mga pagkaantala ng mahigit 48 oras sa pag-detect ng mga isyu sa stockout o overstock. Ang koponan ng GWIT ay nag-configure ng mga matalinong modelo ng maagang babala upang mahulaan ang mga antas ng stock ng kaligtasan batay sa makasaysayang data ng mga benta at paganahin ang mga push notification sa mobile para sa mga real-time na alerto sa mga abnormal na pagbabago sa imbentaryo .
Higit pa rito, nakakaranas ang ilang user ng mga bottleneck sa performance ng system, na may mga oras ng pagtugon na lumalagpas sa 10 segundo sa mga peak period at hindi sapat na suporta para sa mga kasabay na user (mas mababa sa 500). Ang Koponan ng Teknolohiya ng GWIT ay nagpatibay ng arkitektura ng microservices upang hatiin ang mga pangunahing module (tulad ng mga order, imbentaryo, at pag-uulat) at nag-deploy ng Redis caching layer upang mapabuti ang kahusayan ng mga query na may mataas na dalas.
Ginagamit ng GWIT Technology Team ang Flink stream computing engine upang makamit ang real-time na pagsusuri ng mga papasok at papalabas na transaksyon na may tulong sa AI na paggawa ng desisyon. Ang mga algorithm sa pag-optimize ng imbentaryo ay inilalagay din upang awtomatikong bumuo ng mga mungkahi sa pagbili at mga plano sa paglalaan. Bukod pa rito, ginagamit ang teknolohiyang pagpapalawak ng mababang code, na may isang visual na platform ng pagsasaayos na sumusuporta sa mga tauhan ng negosyo sa pag-customize ng mga ulat at mga daloy ng trabaho sa pag-apruba .
Ang GWIT Technology Team ay gumagamit ng modular development + automated operations and maintenance model, na may mga core system iteration cycle na kinokontrol sa loob ng tatlong linggo. Ang grey na mekanismo ng paglabas ay ginagamit upang mabawasan ang mga panganib sa pag-upgrade. Natutugunan ng aming teknikal na arkitektura ang mataas na availability (99.99% SLA) at mga kinakailangan sa scalability, na umaangkop sa hinaharap na trend ng unmanned smart warehousing .
Mga Karaniwang Isyu sa Pagpapatupad ng SaaS Management System at Paano Mababawasan ang mga Ito
1. Paglutas ng Data Silos at System Fragmentation Gumagamit ang SaaS team ng GWIT ng pinag-isang arkitektura ng platform ng data: Mga standardized na modelo ng data na may pinagsama-samang mga tool sa ETL para sa heterogenous na paglilinis ng data ng system Mga Pre-built na pangkonekta sa industriya na may mga out-of-the-box na API template (hal., DingTalk/WeCom/OA system integration) Kafka-based na event na pagpapagana ng data ng bus<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% self-healing rate Pinapayuhan ng GWIT ang mga kliyente na unahin muna ang interoperability ng data at pamamahala ng pahintulot sa pamamagitan ng mga standardized na API at dynamic na awtorisasyon, na nagtatatag ng agarang pagtitiwala bago ang pag-scale ng arkitektura.