- thuis
- >
- Over ons
- >
- Veelgestelde vragen
- >
Veelgestelde vragen
Veelvoorkomende uitdagingen en oplossingen bij de ontwikkeling van maatwerksoftware
Belangrijkste uitdagingen en oplossingen van GWIT
1. Onduidelijke of vaak veranderende vereisten
User Story Mapping → Geeft prioriteit aan de kernvereisten en stemt de verwachtingen van belanghebbenden op elkaar af.
Rapid Prototyping → Valideer de haalbaarheid in een vroeg stadium met behulp van hulpmiddelen als Figma/Axure.
Wijzigingsbeheerproces → Implementeert 'bevriezingspunten' in ontwikkelingsfasen, waarbij formele goedkeuring vereist is voor wijzigingen in de laatste fase.
2. Problemen met kwaliteitscontrole
Test-Driven Development (TDD) → Verplicht unit-testdekking als een vereiste voor het samenvoegen van code.
Geautomatiseerde testpijplijn → Integreert Selenium + Jenkins voor regressietesten, waardoor het aantal defecten na de lancering met meer dan 80% wordt verminderd.
3. Slechte gebruikerservaring (UX)
User Journey Mapping → Optimaliseert interactie-stromen voordat de ontwikkeling begint.
A/B-testen en bruikbaarheidstesten → Hierbij worden echte gebruikers betrokken bij iteratieve feedbackloops om de gebruikersinterface/gebruikerservaring te verfijnen.
Kernprincipes van GWIT:
✔ Valideer vereisten vroegtijdig
✔ Transparante en gecontroleerde processen
✔ Bouwkwaliteit vanaf het begin
Veelvoorkomende uitdagingen en oplossingen in software voor magazijnvoorraadbeheer
Belangrijkste uitdagingen en oplossingen van GWIT 1. Onjuiste inventarisgegevens Barcode-/RFID-integratie → Volgt artikelen van begin tot eind, waardoor fouten worden verminderd<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
Veelvoorkomende problemen in SaaS-applicatiebeheersystemen en -oplossingen
Om datasilo's en systeemfragmentatie aan te pakken, heeft het GWIT SaaS-technologieteam een uniforme dataplatformarchitectuur geïmplementeerd: gestandaardiseerde datamodellen worden gebouwd en ETL-tools worden geïntegreerd om data uit heterogene systemen te zuiveren. Daarnaast worden kant-en-klare branchespecifieke connectoren aangeboden, die kant-en-klare API-sjablonen bieden (zoals integraties met DingTalk, WeChat Work en OA-systemen).
Om het fenomeen van resourceconflicten tussen meerdere tenants aan te pakken, heeft het SaaS-technologieteam van het GWIT-team dynamische resourcequota voorgesteld: automatische toewijzing van computerbronnen (elastische schaalbaarheid van CPU/geheugen) op basis van SLA's van tenants.
Voor problemen gerelateerd aan fouten in de configuratie van gebruikersmachtigingen die leiden tot ongeautoriseerde handelingen, of het ontbreken van machtigingen op veldniveau met het risico op lekken van gevoelige gegevens tot gevolg, heeft het GWIT-technologieteam het dynamische autorisatiemodel ABAC (Attribute-Based Access Control) voorgesteld: machtigingen worden dynamisch aangepast op basis van omgevingskenmerken (IP-adres, tijd, apparaat).
Het GWIT SaaS-technologieteam doet ook suggesties voor de implementatieroutekaart voor het SaaS-project:
Korte termijn:
Implementeer een API-gateway voor uniform interfacebeheer en integreer met gangbare systemen van derden.
Implementeer een hybride RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC-machtigingsmodel en volledige encryptie van gevoelige gegevens.
Middellange termijn:
Bouw een low-codeplatform dat 80% van de aanpassingsbehoeften ondersteunt en het aantal codewijzigingen vermindert.
Lanceer een Chaos Engineering Framework om een beschikbaarheid van 99,95% te bereiken.
Lange termijn:
Implementeer een multi-cloudarchitectuur ter ondersteuning van naadloze migratie tussen AWS, Azure en Huawei Cloud.
Sleutel tot implementatie: Het GWIT-technologieteam adviseert klanten om prioriteit te geven aan het oplossen van problemen met betrekking tot data-interoperabiliteit en toestemmingsbeheer. Door gestandaardiseerde interfaces en dynamische toestemmingsmodellen te implementeren, kan snel vertrouwen bij klanten worden opgebouwd. Vervolgens kan de architectuur geleidelijk worden verbeterd.
Het oplossen van uitdagingen op het gebied van data-integratie voor retailers die SaaS CRM gebruiken
Het GWIT-technologieteam heeft de belangrijkste technische implementatiedetails gedetailleerd: Real-time heterogene protocolconversie Protocoladapterlaag Apache Camel gebruiken voor de implementatie van multiprotocolconversie: // Voorbeeld van het converteren van SAP IDoc naar JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Ondersteunt meer dan 20 protocollen, waaronder SAP JCo, EDI en AS2. Slimme veldtoewijzing: Een bibliotheek met dynamische toewijzingsregels opzetten (bijvoorbeeld het toewijzen van het CRM-veld "mobile" aan het ERP-veld "TEL_NUMBER"). Geautomatiseerde gegevensstroomverwerking Real-time gegevenspijplijn Fase | Technologie | Prestatiegegevens Gegevensopname | Debezium CDC | Doorvoer: 100.000 records/seconde Streamverwerking | Apache Flink | Latentie:<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
Zorgt voor geautomatiseerde uitvoering van bedrijfsprocessen die meerdere systemen omvatten. Implementatie van het SAGA-patroon voor compensatietransacties: Stap | Voorwaartse actie | Omgekeerde compensatieactie CRM-klantcreatie | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) ERP-verkoopordergeneratie | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Logistieke capaciteitsboeking | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Het transactiesuccespercentage is verhoogd tot 99,97%. De oplossing van het GWIT-technologieteam voor multi-systeemintegratie is succesvol geïmplementeerd en gevalideerd in retailbedrijven zoals Watsons en Miniso, waardoor de operationele kosten gemiddeld met meer dan 35% zijn verlaagd. Het wordt aanbevolen om de implementatie te starten met de Spring Cloud + Apache Flink-technologiestack.
Veelvoorkomende uitdagingen bij de ontwikkeling en oplossingen van Enterprise IoT-systemen
IoT-oplossingen voor de bouwsector van het GWIT Technology Team: Stack van beveiligingstechnologieën Zero Trust Security Architecture Device Identity Authentication: Implementatie van verificatie van de uniekheid van apparaatvingerafdrukken door TLS-wederzijdse authenticatie te combineren met het nationale cryptografie-algoritme SM9. Dynamische gegevensversleuteling: Gebruik van AES-256 en kwantumsleuteldistributietechnologie om de beveiliging van de transmissieverbinding te garanderen. Threat Detection System: Ontwikkeling van een gedragsanalyse-engine op basis van het MITRE ATT&CK-framework om abnormale bewerkingsketens in realtime te detecteren. Upgrade van de gegevensverwerkingsarchitectuur Hybrid Computing Architecture Edge Layer: Gebruik van Apache Kafka Edge in combinatie met een WebAssembly-streamverwerkingsengine (latentie<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.