Често постављана питања
Уобичајени проблеми у развоју прилагођеног софтвера и како их решити
Приступ техничког тима GWIT-а развоју софтвера по мери
1. Решавање нејасних или често променљивих захтева
Да би управљао двосмисленим или еволуирајућим захтевима, технички тим GWIT-а користи мапирање корисничких прича како би дао приоритет основним потребама и користи алате за израду прототипова (нпр. Figma) за брзу валидацију изводљивости. Успостављен је механизам за преглед промена захтева, са „тачкама замрзавања“ постављеним у критичним фазама развоја. Промене у каснијој фази захтевају формално одобрење.
Поред тога, GWIT пружа стандардизовану Спецификацију захтева за софтвер (SRS), која детаљно описује функционалне границе, критеријуме прихватања и нефункционалне захтеве.
2. Решавање сукоба захтева између одељења
Током раних разговора са клијентима, развојни тим и руководиоци пројеката компаније GWIT укључују стручњаке из домена у прегледе захтева како би ускладили приоритете са техничком изводљивошћу. Агилни Канбан (нпр. Jira) визуализује напредак за све заинтересоване стране. Да би се минимизирала неспоразуме, GWIT усваја стандардизоване шаблоне (нпр. Confluence документацију) за формализацију описа захтева.
3. Обезбеђивање контроле квалитета
Да би се спречиле критичне грешке након лансирања изазване недовољном покривеношћу тестирања, GWIT-ов тим за испоруку имплементира:
Развој вођен тестирањем (TDD), примењујући покривеност јединичним тестовима као предуслов за спајање кода.
Аутоматизовани алати за тестирање (нпр. Selenium + Jenkins) за регресионо тестирање.
Рецензије кода од стране колега и статичка анализа SonarQube-а за спровођење стандарда кодирања.
Редовно чишћење техничког дуга ради рефакторисања високоризичних модула.
4. Оптимизација корисничког искуства (UX)
Да би се избегли сложени токови рада или неинтуитивни интерфејси након лансирања, GWIT:
Користи мапе корисничког путовања како би поједноставио интеракције и валидирао дизајн путем А/Б тестирања.
Спроводи тестирање употребљивости са стварним корисницима како би прикупио повратне информације за итеративна побољшања.
Основни принципи GWIT-а:
Валидација захтева унапред · Транспарентни и контролисани процеси · Уграђени квалитет
Уобичајени проблеми и научна решења у софтверу за управљање залихама у складишту
Током коришћења и развоја система за управљање складиштима, купци се често сусрећу са следећим проблемима:
1. Нетачни подаци о залихама
Технолошки тим GWIT је увео технологије бар-кода и РФИД-а током развоја система за управљање складиштем како би се постигло праћење робе у потпуности, смањујући стопу грешака на 0,3%. Такође су постављена правила динамичког бројања залиха (као што је често бројање артикала класе А коришћењем ABC методе класификације).
2. Сложени оперативни поступци
Технолошки тим GWIT је имплементирао интелигентни систем за формуларе који подржава аутоматско попуњавање поља путем скенирања бар-кодова (нпр. спецификације производа, бројеви серија). Стандардне оперативне смернице се генеришу помоћу алата за аутоматизацију процеса (као што је RPA).
3. Тешкоће у координацији података између више складишта
Технолошки тим GWIT је усвојио дистрибуиране базе података (као што је TiDB) како би постигао синхронизацију података у реалном времену између више чворова. Успостављена је централна контролна конзола за приказивање укупних нивоа залиха.
Поред тога, неким корисницима недостају механизми раног упозоравања, што доводи до кашњења од преко 48 сати у откривању проблема са недостатком или прекомерним залихама. GWIT тим је конфигурисао интелигентне моделе раног упозоравања како би предвидео нивое сигурносних залиха на основу историјских података о продаји и омогућио мобилна push обавештења за упозорења у реалном времену о абнормалним променама залиха.
Штавише, неки корисници доживљавају уска грла у перформансама система, са временима одзива која прелазе 10 секунди током вршних периода и недовољном подршком за истовремене кориснике (мање од 500). GWIT технолошки тим је усвојио архитектуру микросервиса како би разложио основне модуле (као што су поруџбине, залихе и извештавање) и применио је Redis слој кеширања како би побољшао ефикасност упита високе фреквенције.
Технолошки тим GWIT користи Flink stream computing engine за постизање анализе улазних и излазних трансакција у реалном времену уз доношење одлука уз помоћ вештачке интелигенције. Алгоритми за оптимизацију залиха се такође примењују за аутоматско генерисање предлога за куповину и планова расподеле. Поред тога, користи се технологија проширења са мало кода, са платформом за визуелну конфигурацију која подржава пословно особље у прилагођавању извештаја и токова рада одобравања.
Технолошки тим GWIT усваја модуларни модел развоја + аутоматизованих операција и одржавања, са циклусима итерације основног система који се контролишу у року од три недеље. Механизам сивог објављивања се користи за смањење ризика од надоградње. Наша техничка архитектура испуњава захтеве високе доступности (99,99% SLA) и скалабилности, прилагођавајући се будућем тренду паметног складиштења без посаде.
Уобичајени проблеми у имплементацији SaaS система управљања и како их ублажити
1. Решавање силоса података и фрагментације система GWIT-ов SaaS тим користи јединствену архитектуру платформе података: Стандардизовани модели података са интегрисаним ETL алатима за хетерогено чишћење системских података Унапред изграђени индустријски конектори са готовим API шаблонима (нпр. DingTalk/WeCom/OA системска интеграција) Кафка-базирана магистрала догађаја која омогућава дистрибуцију података у реалном времену (<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 >Стопа самоизлечења од 60% GWIT саветује клијентима да дају приоритет интероперабилности података и управљању дозволама путем стандардизованих API-ја и динамичке ауторизације, успостављајући тренутно поверење пре архитектонског скалирања.