Często zadawane pytania
Desafios e soluções comuns no desenvolvimento de software personalizado
Principais desafios e soluções do GWIT
1. Requisitos pouco claros ou que mudam com frequência
Mapeamento da história do usuário → Prioriza os principais requisitos e alinha as expectativas das partes interessadas.
Prototipagem rápida → Valida a viabilidade antecipadamente usando ferramentas como Figma/Axure.
Processo de controle de mudanças → Implementa "pontos de congelamento" nas fases de desenvolvimento, com aprovação formal necessária para mudanças em estágios avançados.
2. Problemas de controle de qualidade
Desenvolvimento orientado a testes (TDD) → Exige cobertura de testes unitários como um requisito de mesclagem de código.
Pipeline de testes automatizados → Integra Selenium + Jenkins para testes de regressão, reduzindo defeitos pós-lançamento em mais de 80%.
3. Experiência do usuário (UX) ruim
Mapeamento da jornada do usuário → Otimiza os fluxos de interação antes do início do desenvolvimento.
Teste A/B e Teste de Usabilidade → Envolve usuários reais em ciclos de feedback iterativos para refinar UI/UX.
Princípios fundamentais do GWIT:
✔ Validar os requisitos antecipadamente
✔ Processos transparentes e controlados
✔ Crie qualidade desde o início
Desafios e soluções comuns em software de gerenciamento de estoque de depósito
Principais desafios e soluções do GWIT 1. Integração de código de barras/RFID de dados de estoque imprecisos → Rastreia itens de ponta a ponta, reduzindo erros para<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
Problemas comuns em sistemas e soluções de gerenciamento de aplicativos SaaS
Para lidar com a questão dos silos de dados e da fragmentação do sistema, a equipe de tecnologia SaaS do GWIT adotou uma arquitetura de plataforma de dados unificada: construindo modelos de dados padronizados e integrando ferramentas ETL para limpar dados de sistemas heterogêneos. Além disso, são fornecidos conectores setoriais pré-construídos, oferecendo modelos de API prontos para uso (como integrações com DingTalk, WeChat Work e sistemas OA).
Para abordar o fenômeno de contenção de recursos entre vários locatários, a espinha dorsal da tecnologia SaaS da equipe do GWIT propôs cotas dinâmicas de recursos: alocação automática de recursos de computação (escalonamento elástico de CPU/memória) com base nos SLAs dos locatários.
Para problemas relacionados a erros de configuração de permissão de usuário que levam a operações não autorizadas, ou à falta de permissões em nível de campo, resultando em riscos de vazamento de dados confidenciais, a equipe de tecnologia do GWIT propôs o modelo de autorização dinâmica ABAC (Controle de Acesso Baseado em Atributos): ajustando dinamicamente as permissões com base em atributos ambientais (endereço IP, hora, dispositivo).
A equipe de tecnologia SaaS do GWIT também fornece sugestões para o roteiro de implementação do projeto SaaS:
Curto prazo:
Implante um gateway de API para gerenciamento de interface unificado e integre-o com os principais sistemas de terceiros.
Implemente um modelo híbrido de permissão RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC e criptografia completa de dados confidenciais.
Médio prazo:
Crie uma plataforma de baixo código para dar suporte a 80% das necessidades de personalização e reduzir a proporção de alterações de código.
Inicie uma estrutura de engenharia do caos para atingir 99,95% de disponibilidade.
Longo prazo:
Implemente uma arquitetura multi-nuvem para dar suporte à migração perfeita entre AWS, Azure e Huawei Cloud.
Chave para a implementação: A equipe de tecnologia do GWIT recomenda que os clientes priorizem a resolução de problemas relacionados à interoperabilidade de dados e ao controle de permissões. Ao estabelecer interfaces padronizadas e modelos de permissões dinâmicos, a confiança do cliente pode ser rapidamente construída. Posteriormente, a arquitetura pode ser gradualmente atualizada.
Resolvendo desafios de integração de dados para varejistas que usam CRM SaaS
A equipe de tecnologia do GWIT detalhou os principais detalhes técnicos de implementação: Conversão de protocolo heterogêneo em tempo real Camada de adaptadores de protocolo Usando Apache Camel para implementar conversão multiprotocolo: // Exemplo de conversão de SAP IDoc para JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Suporta mais de 20 protocolos, incluindo SAP JCo, EDI e AS2. Mapeamento de campo inteligente: Estabelecimento de uma biblioteca de regras de mapeamento dinâmico (por exemplo, mapeamento do campo CRM "mobile" para o campo ERP "TEL_NUMBER"). Processamento automatizado de fluxo de dados Estágio de pipeline de dados em tempo real | Tecnologia | Métricas de desempenho Ingestão de dados | Debezium CDC | Taxa de transferência: 100.000 registros/segundo Processamento de fluxo | Apache Flink | Latência:<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
Alcança a execução automatizada de processos de negócios entre sistemas. Implementação do Design de Transações de Compensação do Padrão SAGA: Etapa | Ação de Encaminhamento | Ação de Compensação Reversa Criação de Clientes CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Geração de Pedidos de Vendas ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Reserva de Capacidade Logística | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Taxa de sucesso de transações aumentada para 99,97%. A solução da equipe de tecnologia da GWIT para integração de vários sistemas foi implementada e validada com sucesso em empresas de varejo como Watsons e Miniso, reduzindo os custos operacionais em mais de 35% em média. Recomenda-se iniciar a implementação usando a pilha de tecnologias Spring Cloud + Apache Flink.
Desafios comuns no desenvolvimento e soluções de sistemas de IoT empresarial
Soluções de Construção de IoT da Equipe de Tecnologia GWIT: Pilha de Tecnologia de Proteção de Segurança, Arquitetura de Segurança Zero Trust, Autenticação de Identidade de Dispositivo: Implementação da verificação de exclusividade da impressão digital do dispositivo, combinando a autenticação mútua TLS com o algoritmo de criptografia nacional SM9. Criptografia Dinâmica de Dados: Utilização de AES-256 e tecnologia de distribuição de chaves quânticas para garantir a segurança do link de transmissão. Sistema de Detecção de Ameaças: Construção de um mecanismo de análise comportamental baseado na estrutura MITRE ATT&CK para detectar cadeias de operações anormais em tempo real. Atualização da Arquitetura de Processamento de Dados, Arquitetura de Computação Híbrida, Camada de Borda: Utilização do Apache Kafka Edge combinado com um mecanismo de processamento de fluxo WebAssembly (latência).<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.