o nás

Nejčastější dotazy

01

Časté výzvy a řešení ve vývoji softwaru na zakázku

Klíčové výzvy a řešení GWIT
1. Nejasné nebo často se měnící požadavky
Mapování uživatelských příběhů → Upřednostňuje klíčové požadavky a sladí očekávání zainteresovaných stran.

Rychlé prototypování → Ověřuje proveditelnost v rané fázi pomocí nástrojů jako Figma/Axure.

Proces řízení změn → Implementuje „body zmrazení“ ve fázích vývoje, přičemž pro změny v pozdní fázi je vyžadováno formální schválení.

2. Problémy s kontrolou kvality
Vývoj řízený testováním (TDD) → Nařizuje pokrytí jednotkových testů jako požadavek pro sloučení kódu.

Automatizovaný testovací kanál → Integruje Selenium + Jenkins pro regresní testování, čímž snižuje počet chyb po spuštění o 80 % a více.

3. Špatná uživatelská zkušenost (UX)
Mapování uživatelské cesty → Optimalizuje toky interakcí před zahájením vývoje.

A/B testování a testování použitelnosti → Zapojuje skutečné uživatele do iterativních smyček zpětné vazby za účelem zdokonalení UI/UX.

Základní principy GWIT:
✔ Včasné ověření požadavků
✔ Transparentní a kontrolované procesy
✔ Zajistěte kvalitu od samého začátku

02

Časté problémy a řešení v softwaru pro správu skladových zásob

Klíčové výzvy a řešení GWIT 1. Nepřesná data o zásobách Integrace čárových kódů/RFID → Sleduje položky od začátku do konce, čímž snižuje chyby<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

03

Běžné problémy v systémech a řešeních pro správu SaaS aplikací

Pro řešení datových sil a fragmentace systémů přijal technologický tým GWIT SaaS jednotnou architekturu datové platformy: vytváří standardizované datové modely a integruje nástroje ETL pro čištění dat z heterogenních systémů. Kromě toho jsou k dispozici předpřipravené průmyslové konektory: nabízející šablony API připravené k použití (například integrace se systémy DingTalk, WeChat Work a OA).
Aby se řešil fenomén soupeření o zdroje mezi více klienty, navrhla technologická páteř SaaS týmu GWIT dynamické kvóty zdrojů: automatické přidělování výpočetních zdrojů (elastické škálování CPU/paměti) na základě SLA klientů.
Pro problémy související s chybami v konfiguraci uživatelských oprávnění vedoucími k neoprávněným operacím nebo s nedostatkem oprávnění na úrovni polí, což má za následek riziko úniku citlivých dat, navrhl technologický tým GWIT model dynamické autorizace ABAC (Attribute-Based Access Control): dynamické úpravy oprávnění na základě atributů prostředí (IP adresa, čas, zařízení).
Technologický tým GWIT SaaS také poskytuje návrhy pro plán implementace projektu SaaS:
Krátkodobé:
Nasaďte API bránu pro jednotnou správu rozhraní a integraci s běžnými systémy třetích stran.
Implementujte hybridní model oprávnění RBAC (Role-Based Access Control) + ABAC a kompletně šifrujte citlivá data.
Střednědobé:
Vytvořte platformu s nízkým kódem, která bude podporovat 80 % potřeb přizpůsobení a sníží podíl změn kódu.
Spusťte framework pro chaotické inženýrství pro dosažení 99,95% dostupnosti.
Dlouhodobý:
Implementujte multicloudovou architekturu pro podporu bezproblémové migrace mezi AWS, Azure a Huawei Cloud.
Klíč k implementaci: Technologický tým GWIT doporučuje, aby zákazníci upřednostňovali řešení problémů souvisejících s interoperabilitou dat a řízením oprávnění. Zavedením standardizovaných rozhraní a dynamických modelů oprávnění lze rychle vybudovat důvěru zákazníků. Následně lze architekturu postupně upgradovat.

04

Řešení problémů s integrací dat pro maloobchodníky pomocí SaaS CRM

Technologický tým GWIT podrobně popsal klíčové technické detaily implementace: Konverze heterogenních protokolů v reálném čase Vrstva adaptérů protokolů Použití Apache Camel k implementaci multiprotokolové konverze: // Příklad konverze SAP IDoc na JSON z("sap-idoc:queue:ORDERS") .unmarshal().idoc() .convertBodyTo(Json.class) .to("kafka:orders?brokers=localhost:9092"); Podporuje více než 20 protokolů, včetně SAP JCo, EDI a AS2. Inteligentní mapování polí: Vytvoření knihovny pravidel dynamického mapování (např. mapování pole CRM „mobile“ na pole ERP „TEL_NUMBER“). Automatizované zpracování datového toku Fáze datového kanálu v reálném čase | Technologie | Metriky výkonu Příjem dat | Debezium CDC | Propustnost: 100 000 záznamů/sekundu Zpracování streamu | Apache Flink | Latence:<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



camunda:expression="${crmService.validate(order.customerId)}"/>

camunda:condition="${approvalStatus == 'PASS'}"/>
camunda:class="com.erp.OrderCreatorDelegate"/>
calledElement="logisticsAllocation"/>

Dosahuje automatizovaného provádění obchodních procesů napříč systémy. Návrh kompenzačních transakcí Implementace vzoru SAGA: Krok | Akce vpřed | Akce zpětné kompenzace Vytvoření zákazníka CRM | crm.createCustomer() | crm.deleteCustomer(customerId) Generování prodejních objednávek ERP | erp.generateSalesOrder() | erp.cancelOrder(orderId) Rezervace logistické kapacity | logistics.bookTransport() | logistics.cancelBooking() Míra úspěšnosti transakcí se zvýšila na 99,97 %. Řešení technologického týmu GWIT pro integraci více systémů bylo úspěšně implementováno a validováno v maloobchodních podnicích, jako jsou Watsons a Miniso, čímž se provozní náklady v průměru snížily o více než 35 %. Doporučuje se zahájit implementaci pomocí technologického stacku Spring Cloud + Apache Flink.

05

Běžné výzvy ve vývoji a řešeních podnikových systémů IoT

Řešení technologického týmu GWIT pro konstrukci IoT: Zásobník technologií pro zabezpečení, Architektura zabezpečení s nulovou důvěrou, Ověřování identity zařízení: Implementace ověřování jedinečnosti otisků prstů zařízení kombinací vzájemného ověřování TLS s národním kryptografickým algoritmem SM9. Dynamické šifrování dat: Použití technologie AES-256 a kvantové distribuce klíčů k zajištění bezpečnosti přenosového spojení. Systém detekce hrozeb: Vytvoření enginu pro analýzu chování založeného na frameworku MITRE ATT&CK pro detekci abnormálních operačních řetězců v reálném čase. Modernizace architektury zpracování dat, Architektura hybridních výpočtů, Edge Layer: Použití Apache Kafka Edge v kombinaci s enginem pro zpracování streamů WebAssembly (latence).<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.

Získejte nejnovější cenu? Odpovíme co nejdříve (do 12 hodin)
This field is required
This field is required
Required and valid email address
This field is required
This field is required
For a better browsing experience, we recommend that you use Chrome, Firefox, Safari and Edge browsers.