- บ้าน
- >
- เกี่ยวกับเรา
- >
- คำถามที่พบบ่อย
- >
คำถามที่พบบ่อย
ปัญหาทั่วไปในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเองและวิธีแก้ไขปัญหา
แนวทางของทีมเทคนิค จีวิท ในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเอง
1. การจัดการกับข้อกำหนดที่ไม่ชัดเจนหรือเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง
เพื่อจัดการกับข้อกำหนดที่คลุมเครือหรือมีการเปลี่ยนแปลง ทีมงานด้านเทคนิคของ จีวิท ใช้ ผู้ใช้ เรื่องราว การทำแผนที่ เพื่อจัดลำดับความสำคัญของความต้องการหลัก และใช้เครื่องมือสร้างต้นแบบ (เช่น ฟิกม่า) เพื่อตรวจสอบความเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว มีการสร้างกลไกการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนด โดยมี "จุดหยุดนิ่ง" ที่กำหนดไว้ในขั้นตอนการพัฒนาที่สำคัญ การเปลี่ยนแปลงในขั้นตอนหลังต้องได้รับการอนุมัติอย่างเป็นทางการ
นอกจากนี้ จีวิท ยังจัดทำข้อกำหนดข้อกำหนดซอฟต์แวร์มาตรฐาน (เอสอาร์เอส) ที่มีรายละเอียดเกี่ยวกับขอบเขตการทำงาน เกณฑ์การยอมรับ และข้อกำหนดที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชัน
2. การแก้ไขข้อขัดแย้งด้านข้อกำหนดระหว่างแผนก
ในช่วงเริ่มต้นการหารือกับลูกค้า ทีมพัฒนาและผู้จัดการโครงการของ จีวิท จะดึงผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านเข้ามามีส่วนร่วมในการตรวจสอบความต้องการ เพื่อจัดลำดับความสำคัญให้สอดคล้องกับความเป็นไปได้ทางเทคนิค คล่องตัว คันบัน (เช่น จิระ) จะแสดงความคืบหน้าให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคนเห็น เพื่อลดการสื่อสารที่ผิดพลาด จีวิท จึงใช้เทมเพลตมาตรฐาน (เช่น เอกสารของ ความบรรจบกัน) เพื่อทำให้คำอธิบายความต้องการเป็นทางการ
3. การรับประกันการควบคุมคุณภาพ
เพื่อป้องกันจุดบกพร่องหลังเปิดตัวที่สำคัญซึ่งเกิดจากการครอบคลุมการทดสอบที่ไม่เพียงพอ ทีมส่งมอบของ จีวิท จึงดำเนินการดังต่อไปนี้:
การพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยการทดสอบ (ทีดีดี) บังคับใช้การครอบคลุมการทดสอบยูนิตเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นในการผสานโค้ด
เครื่องมือทดสอบอัตโนมัติ (เช่น ซีลีเนียม + เจนกินส์) สำหรับการทดสอบการถดถอย
การตรวจสอบโค้ดโดยเพื่อนร่วมงานและการวิเคราะห์แบบคงที่ของ โซนาร์คิวบ์ เพื่อบังคับใช้มาตรฐานการเขียนโค้ด
การล้างหนี้ทางเทคนิคเป็นประจำเพื่อรีแฟกเตอร์โมดูลที่มีความเสี่ยงสูง
4. การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (ยูเอ็กซ์)
เพื่อหลีกเลี่ยงเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนหรืออินเทอร์เฟซที่ไม่ใช้งานง่ายหลังเปิดตัว จีวิท:
ใช้ประโยชน์จากแผนการเดินทางของผู้ใช้เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบและตรวจสอบการออกแบบผ่านการทดสอบ A/B
ดำเนินการทดสอบการใช้งานกับผู้ใช้จริงเพื่อรวบรวมคำติชมสำหรับการปรับปรุงแบบวนซ้ำ
หลักการสำคัญของ จีวิท:
การตรวจสอบความต้องการล่วงหน้า · กระบวนการที่โปร่งใสและควบคุมได้ · สร้างคุณภาพ
ปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขทางวิทยาศาสตร์ในซอฟต์แวร์การจัดการคลังสินค้า
ระหว่างการใช้งานและการพัฒนาระบบการจัดการคลังสินค้า ลูกค้ามักพบกับปัญหาต่อไปนี้:
1. ข้อมูลสินค้าคงคลังไม่ถูกต้อง
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้นำเทคโนโลยีบาร์โค้ดและ อาร์เอฟไอดี มาใช้ในระหว่างการพัฒนาระบบการจัดการคลังสินค้า เพื่อติดตามสินค้าได้ตลอดกระบวนการ ลดอัตราข้อผิดพลาดให้เหลือเพียง 0.3% นอกจากนี้ ยังมีการกำหนดกฎการนับสินค้าคงคลังแบบไดนามิก (เช่น การนับสินค้าประเภท A บ่อยๆ โดยใช้การจำแนกประเภท เอบีซี)
2. ขั้นตอนปฏิบัติงานที่ซับซ้อน
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้นำระบบสร้างแบบฟอร์มอัจฉริยะมาใช้งาน ซึ่งรองรับการกรอกข้อมูลอัตโนมัติผ่านการสแกนบาร์โค้ด (เช่น ข้อมูลจำเพาะของผลิตภัณฑ์ หมายเลขชุด) แนวทางปฏิบัติมาตรฐานจะสร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติของกระบวนการ (เช่น รปภ.)
3. ความยากลำบากในการประสานงานข้อมูลระหว่างคลังสินค้าหลายแห่ง
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้นำฐานข้อมูลแบบกระจาย (เช่น ทีดีบี) มาใช้เพื่อให้เกิดการซิงโครไนซ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ระหว่างโหนดต่างๆ ได้ มีการจัดตั้งคอนโซลควบคุมส่วนกลางขึ้นเพื่อแสดงระดับสินค้าคงคลังโดยรวม
นอกจากนี้ ผู้ใช้บางรายไม่มีกลไกการเตือนล่วงหน้า ส่งผลให้มีความล่าช้ามากกว่า 48 ชั่วโมงในการตรวจจับสินค้าหมดสต็อกหรือปัญหาสินค้าล้นสต็อก ทีมงาน จีวิท ได้กำหนดค่าโมเดลการเตือนล่วงหน้าอัจฉริยะเพื่อคาดการณ์ระดับสต็อกสำรองตามข้อมูลการขายในอดีต และเปิดใช้งานการแจ้งเตือนแบบพุชบนมือถือสำหรับการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสินค้าคงคลังที่ผิดปกติ
นอกจากนี้ ผู้ใช้บางรายยังประสบปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพของระบบ โดยมีเวลาตอบสนองเกิน 10 วินาทีในช่วงเวลาเร่งด่วน และรองรับผู้ใช้ที่ใช้งานพร้อมกันได้ไม่เพียงพอ (น้อยกว่า 500 คน) ทีมเทคโนโลยี จีวิท ได้นำสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสมาใช้เพื่อแยกโมดูลหลัก (เช่น คำสั่งซื้อ สินค้าคงคลัง และการรายงาน) และปรับใช้เลเยอร์แคช เรดิส เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการค้นหาความถี่สูง
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ใช้เครื่องคำนวณสตรีม ฟลิงค์ เพื่อวิเคราะห์ธุรกรรมขาเข้าและขาออกแบบเรียลไทม์ด้วยการตัดสินใจด้วยความช่วยเหลือของ AI นอกจากนี้ ยังใช้อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังเพื่อสร้างคำแนะนำการจัดซื้อและแผนการจัดสรรโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ ยังใช้เทคโนโลยีขยายโค้ดต่ำ โดยมีแพลตฟอร์มการกำหนดค่าภาพที่รองรับบุคลากรทางธุรกิจในการปรับแต่งรายงานและเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ
ทีมเทคโนโลยี จีวิท ใช้รูปแบบการพัฒนาแบบแยกส่วน + การดำเนินการและการบำรุงรักษาอัตโนมัติ โดยควบคุมรอบการทำซ้ำของระบบหลักภายในสามสัปดาห์ กลไกการปล่อยสีเทาใช้เพื่อลดความเสี่ยงในการอัปเกรด สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของเราตอบสนองความต้องการความพร้อมใช้งานสูง (ข้อกำหนดการให้บริการ 99.99%) และความสามารถในการปรับขนาด โดยปรับให้เข้ากับแนวโน้มในอนาคตของคลังสินค้าอัจฉริยะแบบไร้คนควบคุม
ปัญหาทั่วไปในการนำระบบบริหารจัดการ บริการ SaaS ไปใช้และวิธีการบรรเทาปัญหาเหล่านั้น
1. การแก้ไขไซโลข้อมูลและการแบ่งส่วนระบบ ทีม บริการ SaaS ของ จีวิท ใช้สถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลรวม: โมเดลข้อมูลมาตรฐานพร้อมเครื่องมือ อีทีแอล แบบบูรณาการสำหรับการล้างข้อมูลระบบที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกัน ตัวเชื่อมต่ออุตสาหกรรมที่สร้างไว้ล่วงหน้าพร้อมเทมเพลต เอพีไอ ที่ใช้งานได้ทันที (เช่น การรวมระบบ ติงทอล์ค/วีคอม/โอเอ) บัสเหตุการณ์ที่ใช้ คาฟคา ช่วยให้สามารถแจกจ่ายข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ (<500ms latency)
2. Mitigating Multi-Tenant Resource Contention
Our technical leads implement:
Dynamic resource quotas: Auto-allocating compute resources (CPU/memory elastic scaling) per tenant SLA
Storage tiering: Hot data on SSD, cold data auto-archived to object storage (e.g., AWS S3)
Tenant isolation enhancement: Logical database partitioning + containerized deployment (reduces failure impact by 90%)
3. Preventing Permission Misconfigurations & Data Leaks
GWIT's proven solutions:
ABAC dynamic authorization: Context-aware permissions (IP/time/device attributes)
Field-level data masking: Real-time obfuscation for IDs/phone numbers
Operation watermarking: Traceable user ID/timestamp tags (improves audit efficiency by 70%)
Implementation Roadmap
*Phase 1 (0-3 months):*
Deploy API gateway for unified third-party integrations
Implement hybrid RBAC+ABAC model with sensitive data encryption
*Phase 2 (3-6 months):*
Launch low-code platform to handle 80% customization needs
Adopt chaos engineering for 99.95% availability
*Phase 3 (6-12 months):*
Enable multi-cloud (AWS/Azure/Huawei Cloud) seamless migration
Embed AIOps for >อัตราการรักษาตัวเอง 60% จีวิท แนะนำให้ลูกค้าให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันของข้อมูลและการกำกับดูแลการอนุญาตก่อนโดยใช้ เอพีไอ ที่ได้มาตรฐานและการอนุญาตแบบไดนามิก เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือทันทีก่อนการปรับขนาดสถาปัตยกรรม