Foire Aux Questions
Problèmes courants dans le développement de logiciels personnalisés et comment les résoudre
Approche de l'équipe technique de GWIT en matière de développement de logiciels personnalisés
1. Répondre aux exigences peu claires ou en constante évolution
Pour gérer les exigences ambiguës ou évolutives, l'équipe technique de GWIT utilise la cartographie des récits utilisateurs pour hiérarchiser les besoins essentiels et utilise des outils de prototypage (par exemple, Figma) pour une validation rapide de la faisabilité. Un mécanisme de revue des modifications des exigences est mis en place, avec des points de gel définis aux étapes critiques du développement. Les modifications ultérieures nécessitent une approbation formelle.
De plus, GWIT fournit une spécification des exigences logicielles (SRS) standardisée, détaillant les limites fonctionnelles, les critères d'acceptation et les exigences non fonctionnelles.
2. Résolution des conflits d'exigences interdépartementales
Lors des premières discussions avec les clients, l'équipe de développement et les chefs de projet de GWIT impliquent les experts du domaine dans les revues des exigences afin d'aligner les priorités sur la faisabilité technique. Un Kanban Agile (par exemple, Jira) permet de visualiser la progression pour toutes les parties prenantes. Afin de minimiser les malentendus, GWIT adopte des modèles standardisés (par exemple, des documents Confluence) pour formaliser les descriptions des exigences.
3. Assurer le contrôle de la qualité
Pour éviter les bugs critiques post-lancement causés par une couverture de test insuffisante, l'équipe de livraison de GWIT met en œuvre :
Développement piloté par les tests (TDD), appliquant la couverture des tests unitaires comme condition préalable à la fusion du code.
Outils de test automatisés (par exemple, Selenium + Jenkins) pour les tests de régression.
Examens de code par les pairs et analyse statique SonarQube pour appliquer les normes de codage.
Nettoyage régulier de la dette technique pour refactoriser les modules à haut risque.
4. Optimisation de l'expérience utilisateur (UX)
Pour éviter des flux de travail complexes ou des interfaces peu intuitives après le lancement, GWIT :
Exploite les cartes de parcours utilisateur pour rationaliser les interactions et valide les conceptions via des tests A/B.
Effectue des tests d'utilisabilité avec de vrais utilisateurs pour recueillir des commentaires en vue d'améliorations itératives.
Principes fondamentaux de GWIT :
Validation des exigences en amont · Processus transparents et contrôlés · Qualité intégrée
Problèmes courants et solutions scientifiques dans les logiciels de gestion des stocks d'entrepôt
Lors de l'utilisation et du développement de systèmes de gestion d'entrepôt, les clients rencontrent souvent les problèmes suivants :
1. Données d'inventaire inexactes
L'équipe technologique de GWIT a intégré les technologies codes-barres et RFID lors du développement du système de gestion d'entrepôt afin d'assurer un suivi complet des marchandises, réduisant ainsi le taux d'erreur à 0,3 %. Des règles de comptage dynamique des stocks ont également été mises en place (comme le comptage fréquent des articles de classe A selon la méthode de classification ABC).
2. Procédures opérationnelles complexes
L'équipe technologique de GWIT a déployé un moteur de formulaire intelligent prenant en charge le remplissage automatique des champs grâce à la lecture de codes-barres (par exemple, spécifications produit, numéros de lot). Les directives opérationnelles standard sont générées grâce à des outils d'automatisation des processus (tels que la RPA).
3. Difficultés de coordination des données entre plusieurs entrepôts
L'équipe technologique de GWIT a adopté des bases de données distribuées (telles que TiDB) pour synchroniser les données en temps réel sur plusieurs nœuds. Une console de contrôle centralisée a été mise en place pour afficher les niveaux de stock globaux.
De plus, certains utilisateurs ne disposent pas de mécanismes d'alerte précoce, ce qui entraîne des retards de plus de 48 heures dans la détection des ruptures de stock ou des problèmes de surstock. L'équipe GWIT a configuré des modèles d'alerte précoce intelligents pour prédire les niveaux de stocks de sécurité en fonction des données de ventes historiques et activer les notifications push mobiles pour alerter en temps réel des variations anormales de stock.
De plus, certains utilisateurs rencontrent des problèmes de performances système, avec des temps de réponse supérieurs à 10 secondes en période de pointe et une prise en charge insuffisante des utilisateurs simultanés (moins de 500). L'équipe technologique de GWIT a adopté une architecture de microservices pour décomposer les modules principaux (tels que les commandes, l'inventaire et les rapports) et a déployé une couche de mise en cache Redis pour améliorer l'efficacité des requêtes à haute fréquence.
L'équipe technologique de GWIT utilise le moteur de calcul de flux Flink pour analyser en temps réel les transactions entrantes et sortantes grâce à une prise de décision assistée par IA. Des algorithmes d'optimisation des stocks sont également déployés pour générer automatiquement des suggestions d'achat et des plans d'allocation. De plus, une technologie d'extension low-code est utilisée, avec une plateforme de configuration visuelle qui aide les équipes métier à personnaliser les rapports et les processus d'approbation.
L'équipe technologique de GWIT adopte un modèle de développement modulaire et d'exploitation et de maintenance automatisées, avec des cycles d'itération du système central contrôlés en trois semaines. Le mécanisme de déploiement gris permet de réduire les risques de mise à niveau. Notre architecture technique répond aux exigences de haute disponibilité (99,99 % de SLA) et d'évolutivité, s'adaptant ainsi à la future tendance des entrepôts intelligents automatisés.
Problèmes courants dans la mise en œuvre d'un système de gestion SaaS et comment les atténuer
1. Résolution des silos de données et de la fragmentation du système L'équipe SaaS de GWIT utilise une architecture de plate-forme de données unifiée : Modèles de données standardisés avec outils ETL intégrés pour le nettoyage des données de systèmes hétérogènes Connecteurs industriels pré-construits avec des modèles d'API prêts à l'emploi (par exemple, intégration système DingTalk/WeCom/OA) Bus d'événements basé sur Kafka permettant la distribution de données en temps réel (<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 >Taux d'auto-réparation de 60 % GWIT conseille à ses clients de donner la priorité à l'interopérabilité des données et à la gouvernance des autorisations via des API standardisées et une autorisation dynamique, en établissant une confiance immédiate avant la mise à l'échelle architecturale.