Architektura Cloud Native

Cloud Native to technologia wykorzystania chmury przy tworzeniu własnych aplikacji. Technologia korzystające z mikroserwisów, kontenerów czy usług bezserwerowych tzw. Serverless.

Planując architekturę Cloud Native należy zacząć m.in od pytania o stopień „przenaszalności” aplikacji pomiędzy dostawcami chmury (Vendor-lock). Kolejne pytania dotyczą apliakacji, które będziemy tworzyli lub przenosili. Dostawca chmury powinien być dopasowany do tych aplikacji, aby wykorzystać najlepiej ich możliwości.

W przypadku chęci uniezależnienia się od dostawcy chmury często stosuje się popularne kontenery np. na Kubernetes czy Amazon Elastic Container Service (Docker). Kontenery pozwalają na łatwą przenaszalność aplikacji pomiędzy środowiskami, budowanie mikroserwisów czy niemal nieograniczoną skalowalność.

Innym typem budowania aplikacji dla technologii Cloud Native jest wykorzystanie funkcjonalności chmur typu Serverless. Usługi tego typu są dostarczane przez wszystkich dostawców chmur jak AWS, Google GCP czy Microsoft Azure.

Aplikacje Cloud Native (Native Cloud Application – NCA) są tworzone zgodnie z zasadą rozdzielania zadań na usługi (mikroserwisy, mikrousługi) i zgodnie z zasadą oddzielania ich od infrastruktury np. z wykorzystaniem kontenerów czy funkcji serverless.

Jeśli potrzebujesz wsparcia w architekturze systemów czy audycie swoich aplikacji zapraszamy do kontaktu.

Zobacz także: doradztwo strategiczne IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Data, Information, Knowledge Management

Zarządzanie danymi (Data Management), informacją (Information Management) czy wiedzą (Knowledge Management) jest w każdej rozwijającej się organizacji Must Have.

Zarządzanie danymi to pojęcie obejmujące większość aspektów związanych z danymi, często zastępowane w organizacjach przez Zarządzanie Informacją lub wiedzą. W skład zarządzania danymi wchodzą następujące obszary:

  • Data Governance
  • Architektura danych
  • Modelowanie danych
  • Zarządzanie magazynowaniem danych (bazy danych)
  • Bezpieczeństwo danych
  • Integracje danych
  • Dane w hurtowniach danych
  • Dane w systemach Business Intelligence
  • Metadane
  • Jakość danych

Cykl życia danych składa się z:

  • Zbierania danych
  • Analiza danych
  • Prezentowanie danych
  • Udostępnianie danych
  • Archiwizacją danych
  • Niszczenia danych

Zobacz także:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w obszarze Big Data, Data Managemencie, Systemach BI, ERP czy optymalizacji procesów biznesowych zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Hiperautomatyzacja

Hiperautomatyzacja (Hyper-Automation) to zbiór wielu technologii czy narzędzi automatyzujących wiele procesów biznesowych w firmach. Hiperautomatyzacja jest jednym z elementów strategii cyfrowej transformacji (Digital Transformation) i często jest wdrażana razem z innymi projektami transformacyjnymi.

W skład technologii, które można zaliczyć do pojęcia Hipeautomatyzacji mogą wchodzić:

  • RPA – Robotic Process Automation – automatyzacja procesów poprzez zastosowanie robotów, obecnie bardzo popularna technologia.
  • Chatboty, Voiceboty – narzędzia do automatycznej komunikacji z klientami używane już powszechnie w kontakcie z klientem przez stronę internetową i systemy Call Contact Center.
  • iBPMS – Intelligent Business Process Management Systems – inteligentne systemy do zarządzania procesami biznesowymi.
  • Process and Data Mining dla Big Data – narzędzia do eksploracji procesów biznesowych.
  • OCR – Optical Character Recognition – narzędzia do rozpoznawania tekstu, stosowane od dawna, ciągle potrzebne i wchodzące w kolejne obszary procesów biznesowych.
  • LowCode – systemy do budowania aplikacji bez konieczności kodowania lub z niewielką ilością kodu, które są przyszłością developmentu.
  • AI – Artificial Intelligence czyli narzędzia sztucznej inteligencji szukające szerokiego zastosowania w większości obszarów biznesowych firm.

Jeśli potrzebujesz doradztwa lub audytu procesów pod katem wykorzystania narzędzi Hiperautomatyzacji w przedsiębiorstwie to zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do zapoznania się z ofertą Doradztwa Strategicznego IT i Strategii IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Architektura systemów pod Big Data

Duże ilości danych wymagają zaplanowania architektury pod kątem ich zbierania, przechowywania, ich analizy czy udostępniania do innych systemów. W tradycyjnym modelu dane są zbierane przez hurtownie danych z systemów np. ERP, CRM, eCommerce, WMS, itd. a analizowane w systemach klasy Business Inteligence.

Poniżej przykładowy flow od źródeł danych, poprzez ich zbieranie, transformację, przechowywanie i analizę.

Źródła danych dla Big Data

  • Aplikacje mobilne
  • Aplikacje dedykowane
  • Systemy ERP, WMS, CRM, POS, MES, MRP, APS, TMS, itd.
  • Systemy eCommerce jak sklepy internetowe, marketplace
  • Bazy OLTP
  • Bazy logów, eventów
  • API innych firm
  • itd.

Zbieranie i transformacja danych

  • Konektory
  • Zbieranie danych
  • Workflow Manager
  • Platforma Spark
  • Python Libs
  • Batch Query Engine
  • Event Streaming

Przechowywanie danych

  • Data lake
  • Data warehouse

Analiza danych, predictive, sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence), uczenie maszynowe (Machine Learning)

  • Data Science Platform
  • Biblioteki Machine Learning
  • Analityka czasu rzeczywistego

Rezultaty analizy danych

  • Dashboardy
  • Wbudowana analityka
  • Rozszerzona analityka
  • Aplikacje wbudowane, frameworki app

Powyższy schemat architektury pozwala na zbieranie danych biznesowych, wyciąganie danych z systemów operacyjnych, dostarczanie danych do magazynów danych wg. określonych schematów, transformację danych dla narzędzi analitycznych, przechowywanie danych aby mogły być one używane do analizy z uwzględnieniem kosztów przechowywania, czasów dostępów czy czasów dostarczenia danych, analizę danych poprzez systemy lub platformy do analizy, analizy historyczne i próby przewidywania przyszłości (predictive) aż do prezentacji wyników analizy danych dla wewnętrznych lub zewnętrznych użytkowników np. w systemach czy aplikacjach.

Jakie są najnowsze trendy w architekturze Big Data?

  1. Zmiana systemów On Prem na Cloud Data Warehouse
  2. Zmiana Hadoop na Data Lakes
  3. Zmiany ETP (Extract Transform Load) na ELT (Extract Load Transform)
  4. Zmiana Workflow Manager na Dataflow Automation

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Optymalizacja eCommerce

Optymalizacja eCommerce jest częstym hasłem w zapytaniach od klientów. Co to jest optymalizacja i co można optymalizować w eCommerce? Optymalizacja to poprawa lub dopasowanie istniejących procesów, standardów, ich kosztów, jakości czy technologii. Często optymalizacja jest jednorazowym projektem a często jest ciągłym procesem. Często klienci nie dbają o optymalizację i muszą wykonywać duży projekt optymalizacyjny lub wręcz wymiany np. systemów czy platform eCommerce lub frontendu.

Optymalizacja frontendu

Optymalizacja frontu to dostosowanie interfejsu (UI – user Interface) do najlepszych praktyk użyteczności, dostosowania jej do swoich grup docelowych, urządzeń przez nie wykorzystywanych czy wręcz do przeglądarek i typów smartphonów. Proces ten powinien być ścisle związany z trendami UX (UX – User Experience), amianami technologicznymi jak np. technologia Headless czy PWA (Progressive Web Application), czy ze zmianą targetu klienta.

Optymalizacja architektury systemów eCommerce

Obecna architektura systemów eCommerce (B2B i B2C) robi się coraz bardziej skomplikowana. Mamy systemy CMS (Content Management System) zarządzające Backendem, często poprzez API (Application Programming Interface) integrujące się z aplikacjami mobilnymi czy różnymi Frontendami (patrz technologia Headless). mamy systemy magazynowe WMS (Warehouse Management System), systemy realizacji zamówień OMS (Order management System), systemy zarządzania produktami PIM (Product Information Management), systemy kredytowe, systemy płatności, systemy kurierskie, systemy Obsługi Klienta (BOK), systemy CRM (Customer relationship Management) czy systemy Marketing Automation. Spajającymi systemami są systemy ERP i systemy raportowego BI (Business Intelligence). W sprzedaży Retail czy Omnichannel mamy dodatkowe systemy jak POS (Point of Sales), Click&Collect, itd.

W obszarach wydajności czy dostępności optymalizacja może występować w zmianach w Data Center czy wykorzystaniu chmury (Cloud).

Optymalizacja procesów magazynowych

Optymalizacja procesów magazynowych koncentruje się na wykorzystaniu technologii zarówno w obszarze składowania jak automatyka magazynowa, pickowania, środków transportu (jak AGV – Automated Guided Vehicle) czy w procesach przyjęcia i pakowania. Procesy eCommerce wymagają zarówno wysyłki towaru do klienta jak i jego przyjęcia w związku z reklamacjami czy zwrotami. Dodatkowo w Omnichannel czy Retail jednymi z ważniejszych są procesy zatowarowania sklepów czy odbiory towaru w sklepach (Click and Collect). Zobacz ofertę na optymalizację procesów logistyczno-magazynowych.

Kompleksowe doradztwo procesowo-technologiczne dla eCommerce

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Wydajność w systemach i aplikacjach

Wydajność jest jednym z ważniejszych elementów funkcjonowania systemów, aplikacji czy usług informatycznych. Problemy z wydajnością są odczuwalne od razu, widoczne przez klienta i potrafiące wpłynąć na nasze przychody czy zyski np. poprzez niezrealizowanie umownego poziomu SLA (Service Level Agreement).

Problemy z wydajnością mogą dotyczyć:

  • Niepoprawnie stworzonej aplikacji lub zapytań sql do bazy
  • Ataków na dostępność i wydajność usług (Ataki DoS i DDos – Denial of Service)
  • Niepoprawnych konfiguracji bazy danych
  • Braki w zasobach sprzętowych serwerów czy macierzy
  • Niepoprawne konfiguracje serwerów i ich usług

Najczęstsze problemy spotykany w ostatnim roku związane z systemami i wydajnością:

  • Mało wydajne środowisko serwerowe
  • Brak rozdzielanie serwerów bazodanowych od aplikacyjnych
  • Pojedyncze bazy danych, brak separacji
  • Niewydajne API
  • Niepoprawne konfiguracja baz danych np. mała alokacja pamięci RAM
  • Niezoptymalizowane zapytania do baz danych
  • Brak wykorzystania cachowania
  • Brak wykorzystania narzędzi typu CDN czy Cloud dla aplikacji internetowych
  • Brak wykorzystania modularności czy mikrousług w architekturze platform czy sklepów internetowych
  • Problemy wydajnościowe na poziomie intergacji i wymiany danych pomiędzy sklepami internetowymi a systemami ERP czy WMS.

Zobacz także:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w zakresie architektury systemów, poprawy wydajności czy audycie kodu źródłowego zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Architektura Serverless (bezserwerowa)

Architektura bezserwerowa (Serverless Architecture) pozwala programistom na koncentrowaniu się na kodzie anie na serwerach. W tej architekturze płacimy za dostępność całej infrastruktury na żądanie np. wraz ze zwiększeniem obciążenia czyli tylko wtedy kiedy my czy nasi klienci używają zasobów serwerowych. W modelu serverless nie martwimy się zarówno utrzymaniem infrastruktury, jej updatami, licencjami, skalowaniem, wydajnością, konfiguracjami, backupami czy zespołem administratorów.

Architektura bezserwerowa pozwala na wykonywanie kodu w tradycyjnej architekturze monolitycznej jak i w architekturze rozproszonej (mikroserwisy).

Architektura bezserwerowa jest jedną z odmian platform chmurowych PaaS (Platform as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service) i często określana także jako FaaS (Function as a Service).

Popularnymi na rynku usługami Serverless / FaaS są np. AWS Lambda, Azure Functions i Google Cloud Functions.

Zobacz naszą ofertę na doradztwo w obszarze IT:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Cyfrowa transformacja – raport MyCompany

W najnowszym wydaniu papierowym i cyfrowym MyCompany znajduje się raport „Raport Transformesi. Nie bądź w tyle, bądź digital„. Dorzuciliśmy kilka uwag odnośnie cyfrowej transformacji, korzyści z jej wdrażania, informacji dlaczego cyfrowa transformacja się nie udaje, itd.

……… Przemysław Federowicz, prezes zarządu w GoTechnologies, firmie wspierającej w transformacji cyfrowej inne przedsiębiorstwa, wyjaśnia że korzyści związane z cyfrową stroną biznesu należy szukać na kilku poziomach: biznesowym, procesowym, innowacyjności oraz zapewnianiu ciągłości biznesowej. W przypadku L’Oréal można mówić z pewnością o poziomie innowacyjnym. – Ten poziom to pobudzenie innowacyjności i ciągłego rozwoju organizacji, poszukiwanie nowych produktów i usług – wylicza Federowicz

Raport Transformesi. Nie bądź w tyle, bądź digital

Zapraszamy do czytania:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Chief Data Officer (CDO)

Chief Data Officer (CDO) to dość nowy skrót z rodziny CXO. Dotyczy to osoby nadzorującej zbieranie danych a często nawet nadzorującą zespoły analityczne (inaczej CAO – Chief Analytics Officer). Zbieranie danych i ich analiza czy udostępnianie (sprzedawanie – patrz nowe strumienie przychodów, monetyzacja danych) jest jednym z kluczowych elementów strategii biznesowej czy strategii IT.

Często możemy spotkać w korporacjach podobne stanowisko CDA ale określane jako Chief Digital Officer, które to jest odpowiedzialne na nadzór nad działaniami cyfrowymi jak aplikacje mobile, systemy eCommerce B2B czy B2C, kanały social media i oczywiście dane.

Stanowisko CDA często pojawia się przy okazji „wdrażania” strategii cyfrowej transformacji (Digital Transformation). Dane obok ciągłości biznesowej (Business Continuity), bezpieczeństwa czy architektury systemów są jednym z ważniejszych elementów strategii transformacji.

Do zadań CDA mogą należeć działania nadzorcze nad:

  • Zbieranie danych, ich łączenie, przechowywanie
  • Integracja systemów, hurtownie danych, BI, szyny danych, ERP, CRM, itd.
  • Integracja systemów
  • Jakość danych
  • Analiza danych i systemy decyzyjne
  • Monetyzacja danych (sprzedaż danych), API
  • Poszukiwanie nowych strumieni przychodów

Jeśli potrzebujesz wsparcia w zakresie danych lub cyfrowej transformacji zapraszamy do kontaktu. Zobacz naszą ofertę w zakresie doradztwa Big Data:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Strategia MultiCloud

Strategia Multicloud jest często wdrażana z powodów dywersyfikacji i uniknięcia uzależnienie do jednego dostawcy (tzw. Vendor Lock). Uzależnienie do może być w obszarze jakości usług, cen czy zakłócenia ciągłości biznesowej (Business Continuity) – awarie, odtwarzanie po awarii (DR – Disaster Recovery), wysoka wydajność (HA – High Availability), itd. Strategia z uwagi na różne zakresy usług dostawców chmur musi uwzględniać wszystkie ich aspekty jak: koszty za storage czy moc obliczeniową, różnorakie platformy czy aplikacje, moduły bezpieczeństwa, itd. Usługi te muszą być wpisane zarówno w politykę bezpieczeństwa jak i architekturę tele-informatyczną firmy.

Oprócz dywersyfikacji, vendor-lockingu częstym powodem dla międzynarodowych firm jest zwiększenie ciągłości biznesowej zarówno w dostępie (np. wydajność) do infrastruktury z dowolnej części świata, jak i jej odporność na awarie i ataki.

Strategia chmurowa jest jednym z elementów Strategii IT wspierającej cele biznesowe. Jest ona zasadna w przypadku rozproszonych globalnie systemów, klientów, pracowników, wysokich parametrów SLA dla usług i systemów oraz dużej dojrzałości organizacji.

Zobacz naszą ofertę doradztwa strategicznego IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów