Często zadawane pytania
Problemas comuns no desenvolvimento de software personalizado e como resolvê-los
Abordagem da equipe técnica do GWIT para desenvolvimento personalizado de software
1. Abordando requisitos pouco claros ou que mudam com frequência
Para gerenciar requisitos ambíguos ou em evolução, a equipe técnica do GWIT utiliza o Mapeamento de Histórias de Usuário para priorizar as necessidades principais e utiliza ferramentas de prototipagem (por exemplo, Figma) para validação rápida da viabilidade. Um Mecanismo de Revisão de Mudanças de Requisitos é estabelecido, com "pontos de congelamento" definidos em estágios críticos de desenvolvimento. Mudanças em estágios avançados exigem aprovação formal.
Além disso, o GWIT fornece uma Especificação de Requisitos de Software (SRS) padronizada, detalhando limites funcionais, critérios de aceitação e requisitos não funcionais.
2. Resolução de conflitos de requisitos entre departamentos
Durante as primeiras discussões com os clientes, a equipe de desenvolvimento e os gerentes de projeto da GWIT envolvem especialistas de domínio nas revisões de requisitos para alinhar as prioridades com a viabilidade técnica. Um Kanban Ágil (por exemplo, Jira) visualiza o progresso para todas as partes interessadas. Para minimizar falhas de comunicação, a GWIT adota modelos padronizados (por exemplo, documentos do Confluence) para formalizar as descrições de requisitos.
3. Garantir o controle de qualidade
Para evitar bugs críticos pós-lançamento causados por cobertura de teste insuficiente, a equipe de entrega do GWIT implementa:
Desenvolvimento orientado a testes (TDD), aplicando a cobertura de testes unitários como um pré-requisito de mesclagem de código.
Ferramentas de teste automatizadas (por exemplo, Selenium + Jenkins) para testes de regressão.
Revisões de código por pares e análise estática do SonarQube para impor padrões de codificação.
Limpeza regular de dívida técnica para refatorar módulos de alto risco.
4. Otimizando a experiência do usuário (UX)
Para evitar fluxos de trabalho complexos ou interfaces não intuitivas após o lançamento, o GWIT:
Utiliza mapas de jornada do usuário para otimizar interações e validar designs por meio de testes A/B.
Realiza testes de usabilidade com usuários reais para coletar feedback para melhorias iterativas.
Princípios fundamentais do GWIT:
Validação de requisitos antecipada · Processos transparentes e controlados · Qualidade integrada
Problemas comuns e soluções científicas em software de gerenciamento de estoque de depósito
Durante o uso e desenvolvimento de sistemas de gerenciamento de armazém, os clientes frequentemente encontram os seguintes problemas:
1. Dados de inventário imprecisos
A Equipe de Tecnologia da GWIT introduziu tecnologias de código de barras e RFID durante o desenvolvimento do sistema de gerenciamento de armazém para alcançar o rastreamento completo das mercadorias, reduzindo a taxa de erro para até 0,3%. Regras dinâmicas de contagem de estoque também foram estabelecidas (como a contagem frequente de itens Classe A usando o método de classificação ABC).
2. Procedimentos operacionais complexos
A Equipe de Tecnologia da GWIT implantou um mecanismo de formulário inteligente que permite o preenchimento automático de campos por meio da leitura de códigos de barras (por exemplo, especificações do produto, números de lote). Diretrizes operacionais padrão são geradas por meio de ferramentas de automação de processos (como RPA).
3. Dificuldades na coordenação de dados em vários armazéns
A Equipe de Tecnologia do GWIT adotou bancos de dados distribuídos (como o TiDB) para sincronizar dados em tempo real entre vários nós. Um console de controle central foi criado para exibir os níveis gerais de estoque.
Além disso, alguns usuários não possuem mecanismos de alerta antecipado, resultando em atrasos de mais de 48 horas na detecção de rupturas ou excesso de estoque. A equipe do GWIT configurou modelos inteligentes de alerta antecipado para prever níveis de estoque de segurança com base em dados históricos de vendas e habilitar notificações push móveis para alertas em tempo real sobre alterações anormais no estoque.
Além disso, alguns usuários enfrentam gargalos no desempenho do sistema, com tempos de resposta superiores a 10 segundos durante os períodos de pico e suporte insuficiente para usuários simultâneos (menos de 500). A equipe de tecnologia do GWIT adotou uma arquitetura de microsserviços para decompor os módulos principais (como pedidos, estoque e relatórios) e implantou uma camada de cache Redis para melhorar a eficiência das consultas de alta frequência.
A equipe de tecnologia da GWIT utiliza o mecanismo de computação de fluxo Flink para realizar análises em tempo real de transações de entrada e saída com tomada de decisão assistida por IA. Algoritmos de otimização de estoque também são implantados para gerar automaticamente sugestões de compra e planos de alocação. Além disso, utiliza tecnologia de expansão low-code, com uma plataforma de configuração visual que auxilia a equipe de negócios na personalização de relatórios e fluxos de trabalho de aprovação.
A Equipe de Tecnologia da GWIT adota um modelo de desenvolvimento modular + operações e manutenção automatizadas, com ciclos de iteração do sistema central controlados em até três semanas. O mecanismo de liberação cinza é utilizado para reduzir os riscos de atualização. Nossa arquitetura técnica atende aos requisitos de alta disponibilidade (SLA de 99,99%) e escalabilidade, adaptando-se à tendência futura de armazenagem inteligente não tripulada.
Problemas comuns na implementação de sistemas de gestão SaaS e como mitigá-los
1. Resolução de silos de dados e fragmentação do sistema A equipe de SaaS da GWIT emprega uma arquitetura de plataforma de dados unificada: Modelos de dados padronizados com ferramentas ETL integradas para limpeza de dados de sistemas heterogêneos Conectores de indústria pré-construídos com modelos de API prontos para uso (por exemplo, integração de sistema DingTalk/WeCom/OA) Barramento de eventos baseado em Kafka que permite distribuição de dados em tempo real (<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 >Taxa de autocorreção de 60% O GWIT aconselha os clientes a priorizar a interoperabilidade de dados e a governança de permissões primeiro por meio de APIs padronizadas e autorização dinâmica, estabelecendo confiança imediata antes do dimensionamento arquitetônico.