- บ้าน
- >
- เกี่ยวกับเรา
- >
- คำถามที่พบบ่อย
- >
คำถามที่พบบ่อย
ความท้าทายและแนวทางแก้ไขทั่วไปในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเอง
ความท้าทายที่สำคัญและแนวทางแก้ไขของ จีวิท
1. ข้อกำหนดไม่ชัดเจนหรือเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง
การจัดทำแผนผังเรื่องราวของผู้ใช้ → กำหนดลำดับความสำคัญของข้อกำหนดหลักและจัดแนวความคาดหวังของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว → ตรวจสอบความเป็นไปได้ในระยะเริ่มต้นโดยใช้เครื่องมือเช่น ฟิกม่า/อักซูร์
กระบวนการควบคุมการเปลี่ยนแปลง → ดำเนินการตาม "จุดหยุดนิ่ง" ในขั้นตอนการพัฒนา โดยต้องได้รับการอนุมัติอย่างเป็นทางการสำหรับการเปลี่ยนแปลงในขั้นตอนหลัง
2. ปัญหาด้านการควบคุมคุณภาพ
การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ (ทีดีดี) → กำหนดให้การครอบคลุมการทดสอบยูนิตเป็นข้อกำหนดในการผสานโค้ด
ท่อทดสอบอัตโนมัติ → บูรณาการ ซีลีเนียม + เจนกินส์ สำหรับการทดสอบการถดถอย ลดข้อบกพร่องหลังการเปิดตัวลงมากกว่า 80%
3. ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่ดี (ยูเอ็กซ์)
การวางแผนการเดินทางของผู้ใช้ → เพิ่มประสิทธิภาพกระแสการโต้ตอบก่อนเริ่มการพัฒนา
การทดสอบ A/B และการทดสอบการใช้งาน → เกี่ยวข้องกับผู้ใช้จริงในการวนซ้ำข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุง ยูไอ/ยูเอ็กซ์
หลักการสำคัญของ จีวิท:
✔ ตรวจสอบข้อกำหนดล่วงหน้า
✔ กระบวนการที่โปร่งใสและควบคุมได้
✔ สร้างคุณภาพตั้งแต่เริ่มต้น
ความท้าทายและแนวทางแก้ไขทั่วไปในซอฟต์แวร์การจัดการคลังสินค้า
ความท้าทายที่สำคัญและแนวทางแก้ไขของ จีวิท 1. ข้อมูลสินค้าคงคลังไม่ถูกต้อง การรวมบาร์โค้ด/อาร์เอฟไอดี → ติดตามรายการแบบครบวงจร ลดข้อผิดพลาด<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
ปัญหาทั่วไปในระบบและโซลูชันการจัดการแอปพลิเคชัน บริการ SaaS
สำหรับปัญหาของข้อมูลแยกส่วนและการแยกส่วนระบบ ทีมเทคโนโลยี จีวิท บริการ SaaS ได้นำสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลรวมมาใช้ โดยสร้างแบบจำลองข้อมูลมาตรฐานและบูรณาการเครื่องมือ อีทีแอล เพื่อทำความสะอาดข้อมูลจากระบบที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกัน นอกจากนี้ ยังมีการจัดเตรียมตัวเชื่อมต่ออุตสาหกรรมที่สร้างไว้ล่วงหน้า โดยนำเสนอเทมเพลต เอพีไอ ที่ใช้งานได้ทันที (เช่น การบูรณาการกับระบบ ดิงทอล์ค, วีแชท งาน และ โอเอ)
เพื่อแก้ไขปรากฏการณ์ของการแย่งชิงทรัพยากรของผู้เช่าหลายราย แกนหลักของเทคโนโลยี บริการ SaaS ของทีม จีวิท ได้เสนอโควตาทรัพยากรแบบไดนามิก: การจัดสรรทรัพยากรคอมพิวเตอร์โดยอัตโนมัติ (การปรับขนาดยืดหยุ่นของ ซีพียู/หน่วยความจำ) ตาม ข้อกำหนดการให้บริการ ของผู้เช่า
สำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาดในการกำหนดค่าการอนุญาตของผู้ใช้ที่นำไปสู่การดำเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือการขาดการอนุญาตในระดับฟิลด์ซึ่งส่งผลให้เกิดความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้เสนอโมเดลการอนุญาตแบบไดนามิก เอแบค (การควบคุมการเข้าถึงตามคุณลักษณะ) ซึ่งเป็นการปรับการอนุญาตแบบไดนามิกตามคุณลักษณะของสภาพแวดล้อม (ที่อยู่ ไอพี เวลา อุปกรณ์)
ทีมเทคโนโลยี จีวิท บริการ SaaS ยังให้ข้อเสนอแนะสำหรับแผนงานการนำโครงการ บริการ SaaS ไปใช้:
ระยะสั้น:
ปรับใช้เกตเวย์ เอพีไอ สำหรับการจัดการอินเทอร์เฟซแบบรวมและบูรณาการกับระบบของบริษัทอื่นๆ หลักๆ
นำเอาโมเดลการอนุญาตแบบไฮบริด RBAC (การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท) + เอแบค มาใช้งาน และเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างสมบูรณ์
ระยะกลาง:
สร้างแพลตฟอร์ม ต่ำ-รหัส เพื่อรองรับความต้องการปรับแต่ง 80% และลดสัดส่วนการเปลี่ยนแปลงโค้ด
เปิดตัวกรอบงานวิศวกรรมความโกลาหลเพื่อให้บรรลุความพร้อมใช้งาน 99.95%
ระยะยาว:
ใช้สถาปัตยกรรมมัลติคลาวด์เพื่อรองรับการโยกย้ายอย่างราบรื่นผ่าน เอดับบลิวเอส, สีฟ้า และ หัวเว่ย คลาวด์
กุญแจสำคัญในการนำไปใช้งาน: ทีมเทคโนโลยี จีวิท แนะนำให้ลูกค้าให้ความสำคัญกับการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันของข้อมูลและการควบคุมการอนุญาต โดยการสร้างอินเทอร์เฟซมาตรฐานและรูปแบบการอนุญาตแบบไดนามิก ความไว้วางใจของลูกค้าจึงสร้างได้อย่างรวดเร็ว จากนั้นสถาปัตยกรรมก็สามารถอัปเกรดได้ทีละน้อย
การแก้ไขปัญหาการรวมข้อมูลสำหรับผู้ค้าปลีกโดยใช้ บริการ SaaS ซีอาร์เอ็ม
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการใช้งานทางเทคนิคที่สำคัญ: การแปลงโปรโตคอลที่มีความหลากหลายแบบเรียลไทม์ เลเยอร์อะแดปเตอร์โปรโตคอล การใช้ อาปาเช่ อูฐ เพื่อนำการแปลงหลายโปรโตคอลไปใช้: // ตัวอย่างการแปลง เอสเอพี ไอด็อค เป็น เจสัน จาก("น้ำเลี้ยง-ไอด็อค:คิว:คำสั่งซื้อ") .ปลดเจ้าหน้าที่().ไอด็อค() .แปลงร่างกายเป็น(เจสัน.ระดับ) .ถึง("คาฟคา:การสั่งซื้อ?นายหน้า=โฮสต์ท้องถิ่น:9092"); รองรับโปรโตคอลมากกว่า 20 โปรโตคอล รวมถึง เอสเอพี เจโค, อีดีไอ และ เอเอส2 การแมปฟิลด์อัจฉริยะ: การสร้างไลบรารีกฎการแมปแบบไดนามิก (เช่น การแมปฟิลด์ ซีอาร์เอ็ม "มือถือ" เป็นฟิลด์ ระบบบริหารจัดการทรัพยากรบุคคล (ERP) "TEL_NUMBER") การประมวลผลการไหลของข้อมูลอัตโนมัติ ขั้นตอนของท่อข้อมูลแบบเรียลไทม์ | เทคโนโลยี | เมตริกประสิทธิภาพ การนำข้อมูลเข้า | ดีเบเซียม CDC | ปริมาณงาน: 100,000 บันทึก/วินาที การประมวลผลสตรีม | อาปาเช่ ฟลิงค์ | เวลาแฝง:<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
บรรลุการดำเนินการอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจข้ามระบบ การออกแบบธุรกรรมการชดเชย การนำรูปแบบ ซาก้า ไปใช้งาน: การดำเนินการทีละขั้นตอน | การดำเนินการไปข้างหน้า | การดำเนินการชดเชยย้อนกลับ การสร้างลูกค้า ซีอาร์เอ็ม | ซีอาร์เอ็ม.สร้างลูกค้า() | ซีอาร์เอ็ม.ลบลูกค้า(รหัสลูกค้า) การสร้างใบสั่งขาย ระบบบริหารจัดการทรัพยากรบุคคล (ERP) | อีอาร์พี.สร้างคำสั่งซื้อ() | อีอาร์พี.ยกเลิกการสั่งซื้อ(รหัสคำสั่งซื้อ) การจองกำลังการผลิตด้านโลจิสติกส์ | โลจิสติกส์.หนังสือการขนส่ง() | โลจิสติกส์.ยกเลิกการจอง() อัตราความสำเร็จของธุรกรรมเพิ่มขึ้นเป็น 99.97% โซลูชันของทีมเทคโนโลยี จีวิท สำหรับการรวมระบบหลายระบบได้รับการนำไปใช้และผ่านการตรวจสอบแล้วในธุรกิจค้าปลีก เช่น วัตสัน และ มินิโซ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้กว่า 35% โดยเฉลี่ย ขอแนะนำให้เริ่มการใช้งานโดยใช้เทคโนโลยีสแต็ก ฤดูใบไม้ผลิ คลาวด์ + อาปาเช่ ฟลิงค์
ความท้าทายทั่วไปในการพัฒนาและโซลูชันระบบ ไอโอที ขององค์กร
โซลูชันการสร้าง ไอโอที ของทีมเทคโนโลยี จีวิท: เทคโนโลยีการป้องกันความปลอดภัย สถาปัตยกรรมความปลอดภัยแบบ ศูนย์ เชื่อมั่น การตรวจสอบเอกลักษณ์อุปกรณ์: การนำการตรวจสอบเอกลักษณ์ลายนิ้วมืออุปกรณ์มาใช้โดยผสมผสานการตรวจสอบร่วมกันแบบ ทีแอลเอส กับอัลกอริทึม เอสเอ็ม 9 ของการเข้ารหัสข้อมูลระดับประเทศ การเข้ารหัสข้อมูลแบบไดนามิก: การใช้ เออีเอส-256 และเทคโนโลยีการแจกจ่ายคีย์ควอนตัมเพื่อรับประกันความปลอดภัยของลิงก์การส่งข้อมูล ระบบตรวจจับภัยคุกคาม: การสร้างกลไกวิเคราะห์พฤติกรรมโดยอิงตามกรอบงาน ไมเตอร์ เอทีที&ซีเค เพื่อตรวจจับห่วงโซ่การทำงานที่ผิดปกติแบบเรียลไทม์ การอัพเกรดสถาปัตยกรรมการประมวลผลข้อมูล สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบไฮบริด เลเยอร์ขอบ: การใช้ อาปาเช่ คาฟคา ขอบ ร่วมกับกลไกการประมวลผลสตรีม เว็บแอสเซมบลี (ค่าความหน่วงแฝง<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.