Häufig gestellte Fragen
Häufige Herausforderungen und Lösungen bei der Entwicklung kundenspezifischer Software
Wichtige Herausforderungen und GWIT-Lösungen
1. Unklare oder sich häufig ändernde Anforderungen
User Story Mapping → Priorisiert Kernanforderungen und stimmt die Erwartungen der Stakeholder ab.
Rapid Prototyping → Validiert die Machbarkeit frühzeitig mithilfe von Tools wie Figma/Axure.
Änderungskontrollprozess → Implementiert „Einfrierpunkte“ in Entwicklungsphasen, wobei für Änderungen im Spätstadium eine formelle Genehmigung erforderlich ist.
2. Probleme mit der Qualitätskontrolle
Testgetriebene Entwicklung (TDD) → Erfordert die Abdeckung von Unit-Tests als Anforderung für die Codezusammenführung.
Automatisierte Testpipeline → Integriert Selenium + Jenkins für Regressionstests und reduziert so Defekte nach der Markteinführung um über 80 %.
3. Schlechte Benutzererfahrung (UX)
User Journey Mapping → Optimiert Interaktionsabläufe vor Beginn der Entwicklung.
A/B-Tests und Usability-Tests → Bezieht echte Benutzer in iterative Feedbackschleifen ein, um UI/UX zu verfeinern.
Die Grundprinzipien von GWIT:
✔ Anforderungen frühzeitig validieren
✔ Transparente und kontrollierte Prozesse
✔ Qualität von Anfang an
Häufige Herausforderungen und Lösungen bei Lagerbestandsverwaltungssoftware
Die wichtigsten Herausforderungen und die Lösungen von GWIT 1. Ungenaue Bestandsdaten Barcode/RFID-Integration → Verfolgt Artikel durchgängig und reduziert so Fehler auf<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
Häufige Probleme bei SaaS-Anwendungsverwaltungssystemen und -lösungen
Um Datensilos und Systemfragmentierung entgegenzuwirken, hat das GWIT SaaS-Technologieteam eine einheitliche Datenplattformarchitektur entwickelt: Es erstellt standardisierte Datenmodelle und integriert ETL-Tools, um Daten aus heterogenen Systemen zu bereinigen. Zusätzlich werden vorgefertigte Branchenkonnektoren bereitgestellt, die sofort einsatzbereite API-Vorlagen bieten (z. B. Integrationen mit DingTalk, WeChat Work und OA-Systemen).
Um dem Phänomen der Ressourcenkonkurrenz zwischen mehreren Mandanten zu begegnen, hat das SaaS-Technologie-Rückgrat des GWIT-Teams dynamische Ressourcenkontingente vorgeschlagen: automatische Zuweisung von Rechenressourcen (elastische Skalierung von CPU/Speicher) auf Grundlage der SLAs der Mandanten.
Für Probleme im Zusammenhang mit Konfigurationsfehlern bei Benutzerberechtigungen, die zu nicht autorisierten Vorgängen führen, oder mit fehlenden Berechtigungen auf Feldebene, die das Risiko eines Verlusts sensibler Daten bergen, hat das GWIT-Technologieteam das dynamische Autorisierungsmodell ABAC (Attribute-Based Access Control) vorgeschlagen: dynamische Anpassung der Berechtigungen basierend auf Umgebungsattributen (IP-Adresse, Zeit, Gerät).
Das GWIT SaaS-Technologieteam unterbreitet außerdem Vorschläge für die Roadmap zur SaaS-Projektimplementierung:
Kurzfristig:
Stellen Sie ein API-Gateway für eine einheitliche Schnittstellenverwaltung bereit und integrieren Sie es in gängige Systeme von Drittanbietern.
Implementieren Sie ein hybrides RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC-Berechtigungsmodell und eine vollständige Verschlüsselung sensibler Daten.
Mittelfristig:
Erstellen Sie eine Low-Code-Plattform, um 80 % der Anpassungsanforderungen zu unterstützen und den Anteil der Codeänderungen zu reduzieren.
Starten Sie ein Chaos-Engineering-Framework, um eine Verfügbarkeit von 99,95 % zu erreichen.
Langfristig:
Implementieren Sie eine Multi-Cloud-Architektur, um eine nahtlose Migration zwischen AWS, Azure und Huawei Cloud zu unterstützen.
Schlüssel zur Implementierung: Das GWIT-Technologieteam empfiehlt Kunden, Probleme im Zusammenhang mit Dateninteroperabilität und Berechtigungskontrolle vorrangig zu lösen. Durch die Einführung standardisierter Schnittstellen und dynamischer Berechtigungsmodelle lässt sich Kundenvertrauen schnell aufbauen. Anschließend kann die Architektur schrittweise verbessert werden.
Lösen von Datenintegrationsproblemen für Einzelhändler mithilfe von SaaS-CRM
Das GWIT-Technologieteam hat die wichtigsten technischen Implementierungsdetails detailliert beschrieben: Heterogene Protokollkonvertierung in Echtzeit, Protokolladapterschicht, Verwendung von Apache Camel zur Implementierung der Multiprotokollkonvertierung: // Beispiel für die Konvertierung von SAP IDoc in JSON from("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Unterstützt über 20 Protokolle, darunter SAP JCo, EDI und AS2. Intelligente Feldzuordnung: Erstellen einer Bibliothek mit dynamischen Zuordnungsregeln (z. B. Zuordnung des CRM-Felds „mobile“ zum ERP-Feld „TEL_NUMBER“). Automatisierte Datenflussverarbeitung, Echtzeit-Datenpipeline-Phase | Technologie | Leistungsmetriken, Datenaufnahme | Debezium CDC | Durchsatz: 100.000 Datensätze/Sekunde, Stream-Verarbeitung | Apache Flink | Latenz:<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
Ermöglicht die automatisierte Ausführung systemübergreifender Geschäftsprozesse. Implementierung des SAGA-Musters für Vergütungstransaktionsdesign: Schritt | Vorwärtsaktion | Rückwärtskompensationsaktion CRM-Kundenerstellung | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) ERP-Verkaufsauftragsgenerierung | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Logistikkapazitätsbuchung | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Die Erfolgsquote der Transaktionen wurde auf 99,97 % erhöht. Die Lösung des GWIT-Technologieteams für die Multisystemintegration wurde erfolgreich in Einzelhandelsunternehmen wie Watsons und Miniso implementiert und validiert, wodurch die Betriebskosten durchschnittlich um über 35 % gesenkt wurden. Es wird empfohlen, die Implementierung mit dem Technologie-Stack Spring Cloud + Apache Flink zu beginnen.
Häufige Herausforderungen bei der Entwicklung und Lösung von IoT-Systemen für Unternehmen
IoT-Konstruktionslösungen des GWIT-Technologieteams: Sicherheitsschutz-Technologie-Stack, Zero-Trust-Sicherheitsarchitektur, Geräteidentitätsauthentifizierung: Implementierung einer Überprüfung der Eindeutigkeit des Gerätefingerabdrucks durch Kombination der gegenseitigen TLS-Authentifizierung mit dem nationalen Kryptografie-Algorithmus SM9. Dynamische Datenverschlüsselung: Einsatz von AES-256 und Quantenschlüsselverteilungstechnologie zur Gewährleistung der Sicherheit der Übertragungsverbindung. Bedrohungserkennungssystem: Aufbau einer Verhaltensanalyse-Engine basierend auf dem MITRE ATT&CK-Framework zur Echtzeiterkennung abnormaler Operationsketten. Upgrade der Datenverarbeitungsarchitektur, Hybrid-Computing-Architektur, Edge-Layer: Einsatz von Apache Kafka Edge in Kombination mit einer WebAssembly-Stream-Processing-Engine (Latenz<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.