Foire Aux Questions
Défis et solutions courants dans le développement de logiciels personnalisés
Principaux défis et solutions de GWIT
1. Exigences peu claires ou en constante évolution
Cartographie des histoires utilisateur → Priorise les exigences de base et aligne les attentes des parties prenantes.
Prototypage rapide → Valide la faisabilité dès le début à l'aide d'outils comme Figma/Axure.
Processus de contrôle des changements → Met en œuvre des « points de gel » dans les phases de développement, avec une approbation formelle requise pour les modifications de dernière minute.
2. Problèmes de contrôle de la qualité
Développement piloté par les tests (TDD) → Oblige la couverture des tests unitaires comme exigence de fusion de code.
Pipeline de tests automatisés → Intègre Selenium + Jenkins pour les tests de régression, réduisant les défauts après le lancement de plus de 80 %.
3. Mauvaise expérience utilisateur (UX)
Cartographie du parcours utilisateur → Optimise les flux d'interaction avant le début du développement.
Tests A/B et tests d'utilisabilité → Implique de vrais utilisateurs dans des boucles de rétroaction itératives pour affiner l'interface utilisateur/UX.
Principes fondamentaux de GWIT :
✔ Valider les exigences au plus tôt
✔ Processus transparents et contrôlés
✔ Intégrez la qualité dès le départ
Défis et solutions courants dans les logiciels de gestion des stocks d'entrepôt
Principaux défis et solutions de GWIT 1. Données d'inventaire inexactes Intégration codes-barres/RFID → Suivi des articles de bout en bout, réduisant ainsi les erreurs<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
Problèmes courants dans les systèmes de gestion des applications SaaS et solutions
Pour pallier les silos de données et la fragmentation des systèmes, l'équipe technologique SaaS de GWIT a adopté une architecture de plateforme de données unifiée : elle construit des modèles de données standardisés et intègre des outils ETL pour nettoyer les données de systèmes hétérogènes. De plus, des connecteurs sectoriels pré-intégrés sont fournis, proposant des modèles d'API prêts à l'emploi (tels que des intégrations avec DingTalk, WeChat Work et les systèmes OA).
Pour répondre au phénomène de contention des ressources multi-locataires, l'épine dorsale technologique SaaS de l'équipe GWIT a proposé des quotas de ressources dynamiques : allocation automatique des ressources de calcul (mise à l'échelle élastique du CPU/de la mémoire) en fonction des SLA des locataires.
Pour les problèmes liés aux erreurs de configuration des autorisations utilisateur conduisant à des opérations non autorisées, ou au manque d'autorisations au niveau du champ entraînant des risques de fuite de données sensibles, l'équipe technologique GWIT a proposé le modèle d'autorisation dynamique ABAC (Attribute-Based Access Control) : ajustement dynamique des autorisations en fonction des attributs environnementaux (adresse IP, heure, appareil).
L'équipe technologique SaaS de GWIT fournit également des suggestions pour la feuille de route de mise en œuvre du projet SaaS :
À court terme :
Déployez une passerelle API pour une gestion d’interface unifiée et intégrez-la aux principaux systèmes tiers.
Implémentez un modèle d'autorisation hybride RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC et un cryptage complet des données sensibles.
À moyen terme :
Créez une plateforme low-code pour prendre en charge 80 % des besoins de personnalisation et réduire la proportion de modifications de code.
Lancez un framework d’ingénierie du chaos pour atteindre une disponibilité de 99,95 %.
À long terme :
Implémentez une architecture multicloud pour prendre en charge une migration transparente entre AWS, Azure et Huawei Cloud.
Clé de mise en œuvre : L'équipe technologique de GWIT recommande aux clients de prioriser la résolution des problèmes liés à l'interopérabilité des données et au contrôle des autorisations. La mise en place d'interfaces standardisées et de modèles d'autorisations dynamiques permet d'instaurer rapidement la confiance des clients. L'architecture peut ensuite être progressivement mise à niveau.
Résoudre les problèmes d'intégration de données pour les détaillants utilisant un CRM SaaS
L'équipe technologique de GWIT a détaillé les principaux détails techniques de l'implémentation : Conversion de protocole hétérogène en temps réel Couche d'adaptateurs de protocole Utilisation d'Apache Camel pour implémenter la conversion multiprotocole : // Exemple de conversion d'un IDoc SAP en JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Prise en charge de plus de 20 protocoles, dont SAP JCo, EDI et AS2. Mappage intelligent des champs : Établissement d'une bibliothèque de règles de mappage dynamique (par exemple, mappage du champ CRM « mobile » au champ ERP « TEL_NUMBER »). Traitement automatisé des flux de données Étape du pipeline de données en temps réel | Technologie | Mesures de performance Ingestion des données | Debezium CDC | Débit : 100 000 enregistrements/seconde Traitement des flux | Apache Flink | Latence :<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
Réalise l'exécution automatisée des processus métier inter-systèmes. Conception des transactions de rémunération Mise en œuvre du modèle SAGA : Étape | Action avant | Action de rémunération arrière Création de client CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Génération de commandes clients ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Réservation de capacité logistique | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Taux de réussite des transactions augmenté à 99,97 %. La solution de l'équipe technologique GWIT pour l'intégration multi-système a été mise en œuvre et validée avec succès dans des entreprises de vente au détail telles que Watsons et Miniso, réduisant les coûts opérationnels de plus de 35 % en moyenne. Il est recommandé de commencer la mise en œuvre en utilisant la pile technologique Spring Cloud + Apache Flink.
Défis courants dans le développement et les solutions de systèmes IoT d'entreprise
Solutions de construction IoT de l'équipe technologique GWIT : Pile technologique de protection de sécurité, architecture de sécurité Zero Trust, authentification de l'identité des appareils : mise en œuvre de la vérification de l'unicité des empreintes digitales des appareils en combinant l'authentification mutuelle TLS avec l'algorithme de cryptographie national SM9. Chiffrement dynamique des données : utilisation de l'AES-256 et de la technologie de distribution de clés quantiques pour garantir la sécurité de la liaison de transmission. Système de détection des menaces : création d'un moteur d'analyse comportementale basé sur le framework MITRE ATT&CK pour détecter les chaînes d'opérations anormales en temps réel. Mise à niveau de l'architecture de traitement des données, architecture informatique hybride, couche périphérique : utilisation d'Apache Kafka Edge combiné à un moteur de traitement de flux WebAssembly (latence).<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.