Phần mềm, AI và dữ liệu

Chúng đảm nhận yêu cầu thường quy, lưu lượng cao, để nhân viên của bạn xử lý ca phức tạp và nhạy cảm. Mọi cuộc trò chuyện có thể chuyển cho con người với đầy đủ ngữ cảnh. Bạn quyết định yêu cầu nào tác nhân tự hoàn tất.

Đọc thêm: AI đa phương thức, giọng nói và thị giácLiên kết tới câu hỏi này

Gói là giải pháp sẵn sàng triển khai cho công việc phổ biến, được cấu hình chứ không phải xây mới. Hệ thống doanh nghiệp là tùy chỉnh và có chủ quyền, xây cho khối lượng lớn. Dịch vụ được quản lý duy trì vận hành cho cả hai loại, theo gói thuê bao hoặc theo mức sử dụng.

Đọc thêm: Cấp AI đóng gói và dịch vụ AI được quản lýLiên kết tới câu hỏi này

Điều đó phụ thuộc vào mức độ chuẩn hóa của công việc, khối lượng, và nơi dữ liệu của bạn phải lưu. Một công việc phổ biến với khối lượng vừa phải phù hợp với một gói. Yêu cầu lưu trú nghiêm ngặt, tích hợp sâu hoặc khối lượng lớn cho thấy cần hệ thống doanh nghiệp.

Đọc thêm: Cấp AI đóng gói và dịch vụ AI được quản lýLiên kết tới câu hỏi này

Thường bắt đầu bằng kiểm tra sức khỏe. Chúng tôi rà soát cấu hình, hiệu năng, bảo mật, sao lưu và năng lực, rồi gửi danh sách phát hiện bằng văn bản xếp theo rủi ro và công sức. Sau đó bạn quyết định chúng tôi sửa, di chuyển hay vận hành gì, theo thứ tự nào. Nếu nhu cầu đã rõ, như một lần di chuyển đã lên kế hoạch, chúng tôi bắt đầu ngay bằng thiết kế cho việc đó.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi diễn tập mọi lần di chuyển trên bản sao được bảo vệ và đối soát số dòng và checksum giữa nguồn và đích. Với hệ thống không thể dừng, chúng tôi giữ cả hai đồng bộ và chuyển đổi trong cửa sổ ngắn có kế hoạch, với quay lui đã kiểm thử sẵn sàng.

Đọc thêm: Kiến trúc dữ liệu, lakehouse và luồng dữ liệu thời gian thựcLiên kết tới câu hỏi này

Bắt đầu bằng khám phá. Chúng tôi truy vết hệ thống, kho dữ liệu, bản sao lưu và thư mục chia sẻ chứa dữ liệu cá nhân, thanh toán hoặc dữ liệu mật, và luồng tới nhà cung cấp. Bản kiểm kê cho thấy rủi ro lớn nhất trước.

Đọc thêm: Quản trị dữ liệu, chủ quyền, quyền riêng tư và bảo mậtLiên kết tới câu hỏi này

Không nhất thiết. Chúng tôi có thể thêm phân tích hội thoại và định nghĩa dùng chung lên trên dữ liệu bạn đã có, và loại bỏ dần các bảng điều khiển trùng lặp.

Đọc thêm: BI tác nhân và trí tuệ quyết địnhLiên kết tới câu hỏi này

Thường là có, và quy trình đã tính đến điều đó. Backlog được rà soát với bạn ở mỗi vòng lặp. Trong dự án phạm vi cố định, thay đổi được thống nhất bằng văn bản, kèm ảnh hưởng đến chi phí và thời hạn, trước khi bắt đầu làm.

Đọc thêm: Kỹ thuật ứng dụng, nền tảng và sản phẩm mô-đun hóaLiên kết tới câu hỏi này

Viết lại toàn bộ cùng lúc hiếm khi là lựa chọn an toàn nhất. Chúng tôi đánh giá mã, phụ thuộc và cách mọi người dùng nó. Rồi khuyến nghị nên tái cấu trúc, chuyển sang khung hiện hành hay thay bằng phần mềm web. Dù chọn con đường nào, chúng tôi thay đổi theo từng bước, để người dùng tiếp tục làm việc và mỗi bước đều kiểm thử được.

Đọc thêm: Kỹ thuật ứng dụng, nền tảng và sản phẩm mô-đun hóaLiên kết tới câu hỏi này

Bạn biết rất nhiều, và nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng đó. Nghiên cứu kiểm chứng giả định với những người trực tiếp làm việc, và thường cho thấy các bước, cách làm tắt và thuật ngữ không bao giờ được ghi vào tài liệu yêu cầu. Một vòng phỏng vấn và kiểm thử nguyên mẫu nhỏ tốn ít chi phí hơn việc sửa phần mềm sau khi phát hành.

Đọc thêm: UX và kỹ thuật chất lượng tự chủLiên kết tới câu hỏi này

Không. Hãy tự động hóa thứ chạy thường xuyên và phải cho cùng kết quả mỗi lần: kiểm thử đơn vị, kiểm thử API và hành trình quan trọng nhất. Giữ con người cho kiểm thử khám phá, tính dễ dùng và tính năng còn thay đổi. Một bộ nhỏ không bao giờ hỏng ngẫu nhiên có giá trị hơn bộ lớn không ai tin.

Đọc thêm: UX và kỹ thuật chất lượng tự chủLiên kết tới câu hỏi này

Kiểm thử hỗn loạn tắt dịch vụ, làm chậm mạng hoặc làm đầy ổ đĩa có chủ đích, để chứng minh hệ thống suy giảm có kiểm soát và phục hồi. Chúng tôi bắt đầu trong môi trường kiểm thử, thống nhất giới hạn với đội vận hành và chỉ chạy thí nghiệm có kiểm soát trên môi trường vận hành thật khi giám sát và quay lui đã được chứng minh.

Đọc thêm: UX và kỹ thuật chất lượng tự chủLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi dùng môi trường thử của đối tác khi có và trình giả lập khi không có, để kiểm thử chạy trên mọi thay đổi. Dữ liệu kiểm thử bao phủ thanh toán bị từ chối, hết thời gian chờ, thông điệp trùng và lỗi một phần, và kiểm tra đầu cuối xác nhận tổng số được đối soát khớp giữa các hệ thống.

Đọc thêm: UX và kỹ thuật chất lượng tự chủLiên kết tới câu hỏi này

Một lần viết lại toàn bộ phải tái hiện được hành vi tích lũy qua nhiều năm trước khi thay thế được bất cứ thứ gì, trong khi doanh nghiệp vẫn thay đổi xung quanh. Dự án như vậy thường kéo dài và ra mắt khi còn thiếu sót. Thay thế từng năng lực một mang lại giá trị sớm và giữ hệ thống cũ làm lưới an toàn. Bạn có thể dừng hoặc đổi hướng ở mọi bước.

Đọc thêm: Hiện đại hóa hệ thống cũ với AI tăng tốcLiên kết tới câu hỏi này

Cách tiếp cận được thiết kế để không phải dừng. Hệ thống cũ tiếp tục chạy trong khi từng phần mới được xây dựng và kiểm chứng song song. Công việc chuyển dần sang phần mới và có thể quay lại nếu có vấn đề. Khi di chuyển dữ liệu cần chuyển đổi, chúng tôi diễn tập trước và lên lịch cùng bạn.

Đọc thêm: Hiện đại hóa hệ thống cũ với AI tăng tốcLiên kết tới câu hỏi này

Được, và đây là tình huống phổ biến. Chúng tôi phục hồi kiến thức từ mã, dữ liệu, nhật ký và người dùng hệ thống. Chúng tôi ghi lại hệ thống làm gì trong kiểm thử mô tả đặc tính, và chúng trở thành đặc tả mà các phần mới phải đáp ứng.

Đọc thêm: Hiện đại hóa hệ thống cũ với AI tăng tốcLiên kết tới câu hỏi này

Chúng tôi lập kế hoạch từng lần di chuyển để tránh gián đoạn, hoặc giữ gián đoạn ngắn và có lịch. Khối lượng công việc chuyển từng cái một, dữ liệu đồng bộ trước khi chuyển và mỗi bước có đường quay lui. Khi một hệ thống không thể chạy ở hai nơi cùng lúc, chúng tôi thống nhất cửa sổ bảo trì với bạn và diễn tập chuyển đổi trước.

Đọc thêm: Kỹ thuật đám mây, SovereignTech và di chuyển laiLiên kết tới câu hỏi này

Dự án bao gồm mọi thứ mà hệ thống của bạn chạy trên đó: mạng và cơ sở, máy chủ và ảo hóa, lưu trữ và sao lưu, dịch vụ thư mục và danh tính, giám sát, và liên kết tới tài khoản đám mây. Chúng tôi có thể đảm nhận toàn bộ môi trường hoặc một phần, như thiết kế lại mạng. Phạm vi được thống nhất bằng văn bản trước khi bắt đầu.

Đọc thêm: Kỹ thuật đám mây, SovereignTech và di chuyển laiLiên kết tới câu hỏi này

Không. Chúng tôi bắt đầu từ những gì hoạt động, chuẩn hóa thành mẫu và chỉ thay những phần dễ hỏng hoặc còn thiếu. Dịch vụ chuyển lên nền tảng từng cái một.

Đọc thêm: DevOps, kỹ thuật nền tảng và bộ khung viết mã AILiên kết tới câu hỏi này

Có. Danh tính, thông tin xác thực, hàng rào và giám sát nằm quanh tác nhân, nên chúng hoạt động với tác nhân xây nội bộ, bởi nhà cung cấp khác hoặc trên nền tảng của nhà cung cấp. Chúng tôi cần quyền truy cập cấu hình tác nhân và các kết nối của nó, không nhất thiết mã nguồn.

Đọc thêm: Bảo mật AI tác nhân và danh tính tác nhân AILiên kết tới câu hỏi này

Thường là bằng thử nghiệm chứng minh khái niệm AI tác nhân chủ quyền: một quy trình, kết nối với công cụ nội bộ của bạn trong mạng riêng, cho thấy giá trị trước khi xây dựng ở quy mô lớn hơn.

Đọc thêm: AI và dữ liệuLiên kết tới câu hỏi này

Không nhất thiết toàn bộ, nhưng chúng tôi kiểm tra trước. Nếu tài liệu phi cấu trúc hoặc cơ sở dữ liệu bị chia cắt, chúng tôi bắt đầu bằng đánh giá chất lượng dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu và mức độ sẵn sàng cho AI, rồi xây nền tảng mô hình cần.

Đọc thêm: AI và dữ liệuLiên kết tới câu hỏi này

Kỹ thuật phần mềm xây và hiện đại hóa chính các ứng dụng: nền tảng, cổng, ứng dụng và bản sao số. Doanh nghiệp và tích hợp kết nối chúng với ERP, ngân hàng, cơ quan thuế và mạng lưới thanh toán. Phần lớn dự án cần cả hai, và một đội ngũ đảm nhận dưới một hợp đồng.

Đọc thêm: Kỹ thuật phần mềmLiên kết tới câu hỏi này

Phần lớn khách hàng bắt đầu bằng đánh giá khả năng linh hoạt đám mây và FinOps token AI. Đánh giá cho thấy nơi bạn bị khóa vào một nhà cung cấp, vạch lộ trình tới môi trường chủ quyền hoặc đa đám mây, và đặt bộ nhớ đệm cùng định tuyến mô hình trước khối lượng công việc AI. Các chương trình lớn hơn tiếp nối từ đó.

Đọc thêm: Đám mây và hạ tầngLiên kết tới câu hỏi này