Preguntas frecuentes
Desafíos y soluciones comunes en el desarrollo de software personalizado
Desafíos clave y soluciones de GWIT
1. Requisitos poco claros o que cambian con frecuencia
Mapeo de historias de usuario → Prioriza los requisitos principales y alinea las expectativas de las partes interesadas.
Prototipado rápido → Valida la viabilidad de forma temprana utilizando herramientas como Figma/Axure.
Proceso de control de cambios → Implementa "puntos de congelación" en las fases de desarrollo, y se requiere aprobación formal para los cambios en etapas posteriores.
2. Problemas de control de calidad
Desarrollo impulsado por pruebas (TDD) → Exige la cobertura de pruebas unitarias como un requisito de fusión de código.
Canal de pruebas automatizadas → Integra Selenium + Jenkins para pruebas de regresión, lo que reduce los defectos posteriores al lanzamiento en más del 80 %.
3. Mala experiencia de usuario (UX)
Mapeo del recorrido del usuario → Optimiza los flujos de interacción antes de que comience el desarrollo.
Pruebas A/B y pruebas de usabilidad → Involucra a usuarios reales en ciclos de retroalimentación iterativos para refinar la UI/UX.
Principios fundamentales de GWIT:
✔ Validar los requisitos con anticipación
✔ Procesos transparentes y controlados
✔ Calidad de construcción desde el principio
Desafíos y soluciones comunes en el software de gestión de inventario de almacén
Desafíos clave y soluciones de GWIT 1. Datos de inventario inexactos Integración de código de barras/RFID → Realiza un seguimiento de los artículos de extremo a extremo, lo que reduce los errores<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 comunes en los sistemas y soluciones de gestión de aplicaciones SaaS
Para abordar el problema de los silos de datos y la fragmentación del sistema, el equipo de tecnología SaaS de GWIT ha adoptado una arquitectura de plataforma de datos unificada: construye modelos de datos estandarizados e integra herramientas ETL para depurar datos de sistemas heterogéneos. Además, se proporcionan conectores industriales prediseñados que ofrecen plantillas de API listas para usar (como integraciones con DingTalk, WeChat Work y sistemas OA).
Para abordar el fenómeno de la contención de recursos entre múltiples inquilinos, la columna vertebral de la tecnología SaaS del equipo GWIT propuso cuotas de recursos dinámicos: asignación automática de recursos informáticos (escalamiento elástico de CPU/memoria) en función de los SLA de los inquilinos.
Para problemas relacionados con errores de configuración de permisos de usuario que conducen a operaciones no autorizadas, o la falta de permisos a nivel de campo que resultan en riesgos de fuga de datos confidenciales, el equipo de tecnología de GWIT ha propuesto el modelo de autorización dinámica ABAC (Control de acceso basado en atributos): ajustar dinámicamente los permisos en función de los atributos ambientales (dirección IP, hora, dispositivo).
El equipo de tecnología SaaS de GWIT también ofrece sugerencias para la hoja de ruta de implementación del proyecto SaaS:
Corto plazo:
Implemente una puerta de enlace API para la gestión unificada de la interfaz e intégrela con los principales sistemas de terceros.
Implementar un modelo híbrido de permisos RBAC (Control de acceso basado en roles) + ABAC y cifrado completo de datos confidenciales.
A mediano plazo:
Construya una plataforma de bajo código para soportar el 80% de las necesidades de personalización y reducir la proporción de cambios de código.
Lanzar un marco de ingeniería del caos para lograr una disponibilidad del 99,95%.
A largo plazo:
Implemente una arquitectura de múltiples nubes para respaldar una migración sin inconvenientes entre AWS, Azure y Huawei Cloud.
Clave para la implementación: El equipo de tecnología de GWIT recomienda a los clientes que prioricen la resolución de problemas relacionados con la interoperabilidad de datos y el control de permisos. Al establecer interfaces estandarizadas y modelos de permisos dinámicos, se puede generar rápidamente la confianza del cliente. Posteriormente, la arquitectura se puede actualizar gradualmente.
Solución a los desafíos de integración de datos para minoristas que utilizan CRM SaaS
El equipo de tecnología de GWIT ha detallado los detalles técnicos clave de la implementación: Capa de adaptadores de protocolo de conversión de protocolos heterogéneos en tiempo real. Uso de Apache Camel para implementar la conversión multiprotocolo: // Ejemplo de conversión de SAP IDoc a JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Compatible con más de 20 protocolos, incluyendo SAP JCo, EDI y AS2. Mapeo inteligente de campos: Establecimiento de una biblioteca de reglas de mapeo dinámico (p. ej., mapeo del campo "móvil" de CRM al campo "NÚMERO_TELÉFONO" de ERP). Procesamiento automatizado del flujo de datos. Etapa de canalización de datos en tiempo real | Tecnología | Métricas de rendimiento. Ingesta de datos | Debezium CDC | Rendimiento: 100 000 registros/segundo. Procesamiento de flujos | Apache Flink | Latencia:<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
Logra la ejecución automatizada de procesos de negocio entre sistemas. Diseño de transacciones de compensación. Implementación del patrón SAGA: Paso | Acción hacia adelante | Acción de compensación inversa. Creación de clientes en CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId). Generación de pedidos de venta en ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId). Reserva de capacidad logística | Logistics.bookTransport() | Logistics.cancelBooking(). La tasa de éxito de las transacciones aumentó al 99,97 %. La solución del equipo tecnológico de GWIT para la integración multisistema se ha implementado y validado con éxito en empresas minoristas como Watsons y Miniso, lo que ha reducido los costes operativos en más de un 35 % de media. Se recomienda iniciar la implementación utilizando la pila tecnológica Spring Cloud + Apache Flink.
Desafíos comunes en el desarrollo y las soluciones de sistemas IoT empresariales
Soluciones de construcción de IoT del equipo de tecnología de GWIT: Pila de tecnología de protección de seguridad Arquitectura de seguridad de confianza cero Autenticación de identidad de dispositivos: Implementación de la verificación de la unicidad de la huella dactilar del dispositivo mediante la combinación de la autenticación mutua TLS con el algoritmo de criptografía nacional SM9. Cifrado dinámico de datos: Uso de AES-256 y tecnología de distribución de claves cuánticas para garantizar la seguridad del enlace de transmisión. Sistema de detección de amenazas: Desarrollo de un motor de análisis de comportamiento basado en el marco MITRE ATT&CK para detectar cadenas de operaciones anormales en tiempo real. Actualización de la arquitectura de procesamiento de datos Arquitectura de computación híbrida Capa de borde: Uso de Apache Kafka Edge combinado con un motor de procesamiento de flujo WebAssembly (latencia)<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.