Често постављана питања
Уобичајени изазови и решења у развоју софтвера по мери
Кључни изазови и GWIT-ова решења
1. Нејасни или често променљиви захтеви
Мапирање корисничких прича → Даје приоритет основним захтевима и усклађује очекивања заинтересованих страна.
Брза израда прототипова → Рано потврђује изводљивост коришћењем алата као што су Figma/Axure.
Процес контроле промена → Имплементира „тачке замрзавања“ у фазама развоја, уз формално одобрење потребно за промене у каснијој фази.
2. Проблеми контроле квалитета
Развој вођен тестирањем (TDD) → Налаже покривеност јединичним тестовима као захтев за спајање кода.
Аутоматизовани цевовод за тестирање → Интегрише Селенијум + Џенкинс за регресионо тестирање, смањујући недостатке након лансирања за 80%+.
3. Лоше корисничко искуство (UX)
Мапирање корисничког пута → Оптимизује токове интеракције пре почетка развоја.
А/Б тестирање и тестирање употребљивости → Укључује стварне кориснике у итеративне петље повратних информација како би се усавршио кориснички интерфејс/учешће.
Основни принципи GWIT-а:
✔ Рано потврдите захтеве
✔ Транспарентни и контролисани процеси
✔ Уградите квалитет од самог почетка
Уобичајени изазови и решења у софтверу за управљање залихама у складишту
Кључни изазови и GWIT-ова решења 1. Нетачни подаци о залихама Интеграција баркодова/RFID-а → Прати ставке од почетка до краја, смањујући грешке<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
Уобичајени проблеми у SaaS системима и решењима за управљање апликацијама
За проблем силоса података и фрагментације система, GWIT SaaS технолошки тим је усвојио јединствену архитектуру платформе података: конструишући стандардизоване моделе података и интегришући ETL алате за чишћење података из хетерогених система. Поред тога, обезбеђени су унапред изграђени индустријски конектори: нудећи готове API шаблоне (као што су интеграције са DingTalk, WeChat Work и OA системима).
Да би се решио феномен конкуренције за ресурсе више закупаца, SaaS технолошка окосница GWIT тима предложила је динамичке квоте ресурса: аутоматско додељивање рачунарских ресурса (еластично скалирање процесора/меморије) на основу SLA-ова закупаца.
За проблеме везане за грешке у конфигурацији корисничких дозвола које доводе до неовлашћених операција или недостатак дозвола на нивоу поља што резултира ризицима од цурења осетљивих података, GWIT технолошки тим је предложио динамички модел ауторизације ABAC (Attribute-Based Access Control): динамичко подешавање дозвола на основу атрибута окружења (IP адреса, време, уређај).
GWIT SaaS технолошки тим такође даје предлоге за план имплементације SaaS пројекта:
Краткорочно:
Примените API гејтвеј за обједињено управљање интерфејсом и интегришите га са главним системима трећих страна.
Имплементирајте хибридни модел дозвола RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC и потпуно шифрујте осетљиве податке.
Средњорочно:
Изградите платформу са ниским нивоом кода која ће подржати 80% потреба за прилагођавањем и смањити удео промена кода.
Покрените оквир за инжењеринг хаоса како бисте постигли доступност од 99,95%.
Дугорочно:
Имплементирајте вишеоблачну архитектуру како бисте подржали беспрекорну миграцију између AWS, Azure и Huawei Cloud платформи.
Кључ имплементације: GWIT технолошки тим препоручује да купци дају приоритет решавању проблема везаних за интероперабилност података и контролу дозвола. Успостављањем стандардизованих интерфејса и динамичких модела дозвола, поверење купаца може се брзо изградити. Након тога, архитектура се може постепено надограђивати.
Решавање изазова интеграције података за трговце на мало користећи SaaS CRM
GWIT технолошки тим је детаљно описао кључне техничке детаље имплементације: Конверзија хетерогених протокола у реалном времену Слој адаптера протокола Коришћење Apache Camel-а за имплементацију конверзије више протокола: // Пример конвертовања SAP IDoc-а у JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Подржава преко 20 протокола, укључујући SAP JCo, EDI и AS2. Паметно мапирање поља: Успостављање динамичке библиотеке правила мапирања (нпр. мапирање CRM поља „mobile“ на ERP поље „TEL_NUMBER“). Аутоматизована обрада тока података Фаза цевовода података у реалном времену | Технологија | Метрике перформанси Унос података | Debezium CDC | Пропусност: 100.000 записа/секунди Обрада тока | Apache Flink | Латенција:<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
Постиже аутоматизовано извршавање пословних процеса у више система. Дизајн трансакција компензације Имплементација SAGA обрасца: Корак | Акција напред | Акција обрнуте компензације Креирање CRM купаца | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Генерисање ERP продајних поруџбина | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Резервација логистичких капацитета | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Стопа успеха трансакција повећана је на 99,97%. Решење GWIT технолошког тима за интеграцију више система успешно је имплементирано и валидирано у малопродајним предузећима као што су Watsons и Miniso, смањујући оперативне трошкове у просеку за преко 35%. Препоручује се да се имплементација започне коришћењем технолошког стека Spring Cloud + Apache Flink.
Уобичајени изазови у развоју и решењима IoT система за предузећа
Решења за изградњу IoT тима GWIT Technology: Технологија заштите безбедности, Безбедносна архитектура нултог поверења, Аутентификација идентитета уређаја: Имплементација верификације јединствености отиска прста уређаја комбиновањем TLS међусобне аутентификације са националним криптографским алгоритмом SM9. Динамичко шифровање података: Коришћење AES-256 и технологије квантне дистрибуције кључева ради обезбеђивања безбедности преносне везе. Систем за откривање претњи: Изградња механизма за анализу понашања заснованог на MITRE ATT&CK оквиру за откривање абнормалних ланаца рада у реалном времену. Надоградња архитектуре обраде података, Хибридна рачунарска архитектура, Рубни слој: Коришћење Apache Kafka Edge-а у комбинацији са WebAssembly механизмом за обраду стрима (латенција)<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.