Soalan yang kerap ditanya
Cabaran dan Penyelesaian Biasa dalam Pembangunan Perisian Tersuai
Cabaran Utama & Penyelesaian GWIT
1. Keperluan Tidak Jelas atau Kerap Berubah
Pemetaan Cerita Pengguna → Mengutamakan keperluan teras dan menjajarkan jangkaan pihak berkepentingan.
Prototaip Pantas → Mengesahkan kebolehlaksanaan awal menggunakan alatan seperti Figma/Axure.
Proses Kawalan Perubahan → Melaksanakan "titik beku" dalam fasa pembangunan, dengan kelulusan rasmi diperlukan untuk perubahan peringkat akhir.
2. Isu Kawalan Kualiti
Pembangunan Dipacu Ujian (TDD) → Mewajibkan liputan ujian unit sebagai keperluan gabungan kod.
Saluran Paip Ujian Automatik → Mengintegrasikan Selenium + Jenkins untuk ujian regresi, mengurangkan kecacatan selepas pelancaran sebanyak 80%+.
3. Pengalaman Pengguna (UX) yang Lemah
Pemetaan Perjalanan Pengguna → Mengoptimumkan aliran interaksi sebelum pembangunan bermula.
Ujian A/B & Ujian Kebolehgunaan → Melibatkan pengguna sebenar dalam gelung maklum balas berulang untuk memperhalusi UI/UX.
Prinsip Teras GWIT:
✔ Sahkan Keperluan Awal
✔ Proses Telus & Terkawal
✔ Bina Kualiti Dari Mula
Cabaran & Penyelesaian Biasa dalam Perisian Pengurusan Inventori Gudang
Cabaran Utama & Penyelesaian GWIT 1. Penyepaduan Kod Bar/RFID Data Inventori Tidak Tepat → Menjejaki item hujung ke hujung, mengurangkan ralat kepada<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
Isu Biasa dalam Sistem dan Penyelesaian Pengurusan Aplikasi SaaS
Untuk isu silo data dan pemecahan sistem, pasukan teknologi GWIT SaaS telah menggunakan seni bina platform data bersatu: membina model data piawai dan menyepadukan alatan ETL untuk membersihkan data daripada sistem heterogen. Selain itu, penyambung industri pra-bina disediakan: menawarkan templat API yang luar biasa (seperti penyepaduan dengan sistem DingTalk, WeChat Work dan OA).
Untuk menangani fenomena pertikaian sumber berbilang penyewa, tulang belakang teknologi SaaS pasukan GWIT telah mencadangkan kuota sumber dinamik: memperuntukkan sumber pengkomputeran secara automatik (penskalaan anjal CPU/memori) berdasarkan SLA penyewa.
Untuk isu yang berkaitan dengan ralat konfigurasi kebenaran pengguna yang membawa kepada operasi yang tidak dibenarkan, atau kekurangan kebenaran peringkat medan yang mengakibatkan risiko kebocoran data sensitif, pasukan teknologi GWIT telah mencadangkan model kebenaran dinamik ABAC (Attribute-Based Access Control): melaraskan kebenaran secara dinamik berdasarkan atribut persekitaran (alamat IP, masa, peranti).
Pasukan teknologi GWIT SaaS juga menyediakan cadangan untuk peta jalan pelaksanaan projek SaaS:
Jangka pendek:
Gunakan get laluan API untuk pengurusan antara muka bersatu dan sepadukan dengan sistem pihak ketiga arus perdana.
Laksanakan model kebenaran RBAC (Kawalan Akses Berasaskan Peranan) + ABAC hibrid dan penyulitan lengkap data sensitif.
Jangka sederhana:
Bina platform kod rendah untuk menyokong 80% keperluan penyesuaian dan mengurangkan perkadaran perubahan kod.
Lancarkan rangka kerja kejuruteraan huru-hara untuk mencapai ketersediaan 99.95%.
Jangka panjang:
Laksanakan seni bina berbilang awan untuk menyokong penghijrahan yang lancar merentas AWS, Azure dan Huawei Cloud.
Kunci Pelaksanaan: Pasukan teknologi GWIT mengesyorkan agar pelanggan mengutamakan penyelesaian isu yang berkaitan dengan kebolehoperasian data dan kawalan kebenaran. Dengan mewujudkan antara muka piawai dan model kebenaran dinamik, kepercayaan pelanggan boleh dibina dengan cepat. Selepas itu, seni bina boleh dinaik taraf secara beransur-ansur.
Menyelesaikan Cabaran Penyepaduan Data untuk Peruncit Menggunakan SaaS CRM
Pasukan teknologi GWIT telah memperincikan butiran pelaksanaan teknikal utama: Lapisan Penyesuai Protokol Penukaran Heterogen Masa Nyata Menggunakan Apache Camel untuk melaksanakan penukaran berbilang protokol: // Contoh menukar SAP IDoc kepada JSON daripada("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class)(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Menyokong lebih 20 protokol, termasuk SAP JCo, EDI, dan AS2. Pemetaan Medan Pintar: Mewujudkan perpustakaan peraturan pemetaan dinamik (cth, memetakan medan CRM "mudah alih" ke medan ERP "TEL_NUMBER"). Pemprosesan Aliran Data Automatik Peringkat Talian Data Masa Nyata | Teknologi | Pengingesan Data Metrik Prestasi | Debezium CDC | Throughput: 100,000 rekod/saat Pemprosesan Strim | Apache Flink | Latensi:<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
Mencapai pelaksanaan automatik proses perniagaan silang sistem. Pelaksanaan Reka Bentuk Transaksi Pampasan Corak SAGA: Langkah | Tindakan Hadapan | Tindakan Pampasan Songsang Penciptaan Pelanggan CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Penjanaan Pesanan Jualan ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Tempahan Kapasiti Logistik | logistics.bookTransport() | logistik.cancelBooking() Kadar kejayaan transaksi meningkat kepada 99.97%. Penyelesaian pasukan teknologi GWIT untuk penyepaduan berbilang sistem telah berjaya dilaksanakan dan disahkan dalam perusahaan runcit seperti Watsons dan Miniso, mengurangkan kos operasi lebih 35% secara purata. Adalah disyorkan untuk memulakan pelaksanaan menggunakan tindanan teknologi Spring Cloud + Apache Flink.
Cabaran Biasa dalam Pembangunan dan Penyelesaian Sistem IoT Perusahaan
Penyelesaian Pembinaan IoT Pasukan Teknologi GWIT: Teknologi Perlindungan Keselamatan Stack Zero Trust Architecture Security Architecture Pengesahan Identiti Peranti: Melaksanakan pengesahan keunikan cap jari peranti dengan menggabungkan pengesahan bersama TLS dengan algoritma SM9 kriptografi nasional. Penyulitan Data Dinamik: Menggunakan AES-256 dan teknologi pengedaran kunci kuantum untuk memastikan keselamatan pautan penghantaran. Sistem Pengesanan Ancaman: Membina enjin analisis tingkah laku berdasarkan rangka kerja MITRE ATT&CK untuk mengesan rantai operasi yang tidak normal dalam masa nyata. Seni Bina Pemprosesan Data Naik Taraf Lapisan Tepi Seni Bina Pengkomputeran Hibrid: Menggunakan Apache Kafka Edge digabungkan dengan enjin pemprosesan aliran WebAssembly (latensi<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.