Skip to content
Representative enterprise scenario

สภาพแวดล้อมการผสานรวมระบบในยุโรป

ผู้ผสานรวมระบบต้องสร้างมาตรฐานแนวปฏิบัติด้านความน่าเชื่อถือ ในขณะที่เคารพขอบเขตของแต่ละลูกค้าและถิ่นที่อยู่ของข้อมูล

การผสานรวมระบบอินสแตนซ์ส่วนตัวแยกตามลูกค้า
Representative enterprise scenarioการผสานรวมระบบ

รูปแบบการตรวจสอบที่ทำซ้ำได้ทั่วทั้งระบบการส่งมอบงานลูกค้า

ภาพรวมสถานการณ์
อุตสาหกรรม
การผสานรวมระบบ
สภาพแวดล้อม
ไปป์ไลน์การส่งมอบหลายลูกค้าและตัวเร่งความเร็วที่ใช้ร่วมกัน
ความท้าทายหลัก
เกตคุณภาพที่ไม่สอดคล้องกันทั่วทั้งโปรแกรม
ความสามารถของ Zof
เทมเพลต Testing Fleet ที่พกพาได้
รูปแบบการนำไปใช้งาน
อินสแตนซ์ส่วนตัวแยกตามลูกค้า
บริบทการดำเนินงาน
โปรไฟล์บริษัทแบบไม่ระบุตัวตน

บริษัทผสานรวมระบบและที่ปรึกษาในยุโรปส่งมอบแพลตฟอร์มที่ปรับแต่งสำหรับลูกค้าด้านสาธารณูปโภค ภาครัฐ และอุตสาหกรรม แต่ละโปรแกรมมีสแตกที่แตกต่างกันแต่มีความคาดหวังด้านความน่าเชื่อถือที่คล้ายกัน

สภาพแวดล้อมการดำเนินงาน

คลาวด์ที่หลากหลาย คอมโพเนนต์ภายในองค์กร และการผสานรวม SaaS แบบแพ็กเกจ ทีมส่งมอบหมุนเวียน การรักษาความรู้ไม่สม่ำเสมอ

ความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือ

เกตคุณภาพแตกต่างกันไปตามหัวหน้าโปรแกรม การทดสอบการยอมรับของลูกค้าละเอียดถี่ถ้วนแต่เกิดขึ้นช้า ข้อบกพร่องที่พบใกล้กับวันเปิดใช้งานบีบให้มีเวลาแก้ไขน้อยลง

เหตุใดการทดสอบแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลว

ทรัพย์สินการทดสอบที่นำกลับมาใช้ใหม่เสื่อมโทรมลงเนื่องจากไม่มีแบบจำลองที่มีชีวิตของระบบของแต่ละลูกค้า การทดสอบด้วยมือจากต่างประเทศตามไม่ทันปริมาณการเปลี่ยนแปลง

รูปแบบการปรับใช้งาน Zof
รูปแบบการปรับใช้งาน Zof

Zof ทำงานเป็นอินสแตนซ์ที่แยกตามสัญญาของแต่ละลูกค้า โฮสต์ในภูมิภาค EU ทีมส่งมอบของผู้ผสานรวมจัดการเทมเพลต fleet ลูกค้ายังคงรักษาถิ่นที่อยู่ของข้อมูล

การใช้ System Graph

System Graph แยกตามงานความร่วมมือจะจับโทโพโลยีของลูกค้าเพียงครั้งเดียว จากนั้นนำทางเอเจนต์เมื่อการนำไปใช้งานพัฒนาขึ้น เทมเพลตช่วยเร่งโปรแกรมใหม่

การใช้ Testing Fleets

Testing Fleets ถูกประกอบขึ้นจาก playbook ของผู้ผสานรวม เอเจนต์ API การผสานรวม การถดถอย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด โดยกำหนดพารามิเตอร์ตามกราฟของแต่ละลูกค้า

การใช้ Remediation Fleets

Remediation Fleets ทำงานเฉพาะภายในขอบเขตที่ลูกค้าอนุมัติเท่านั้น สถาปนิกของผู้ผสานรวมทบทวนข้อเสนอก่อนส่งมอบให้ลูกค้า

การกำกับดูแลและการอนุมัติโดยมนุษย์

เจ้าหน้าที่ความปลอดภัยของลูกค้าอนุมัติรายการเอเจนต์ PMO ของผู้ผสานรวมต้องการชุดหลักฐานสำหรับการลงนามอนุมัติในแต่ละหลักไมล์

การผสานการทำงาน

Azure DevOps, GitLab, Jira และรูปแบบ ServiceNow ที่แตกต่างกันของแต่ละลูกค้าเชื่อมต่อผ่านอะแดปเตอร์มาตรฐาน

ผลลัพธ์และข้อสรุปสำคัญ
ผลลัพธ์ตัวอย่าง

โปรแกรมต่าง ๆ อธิบายว่าลดภาระการบำรุงรักษาการทดสอบด้วยมือ รอบการยอมรับของลูกค้าเร็วขึ้น และเพิ่มความมั่นใจในการปล่อยรีลีสทั่วทั้งเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญเมื่อกราฟยังคงเป็นปัจจุบัน

ข้อสรุปสำหรับผู้บริหาร

เปลี่ยนการส่งมอบความน่าเชื่อถือให้เป็นผลิตภัณฑ์ นั่นคือ หนึ่งรูปแบบแพลตฟอร์มที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล ระบบลูกค้าที่แยกออกจากกันมากมาย

สถานการณ์ในองค์กรเพิ่มเติม

ขั้นตอนถัดไป

สร้างมาตรฐานการตรวจสอบทั่วทั้งโปรแกรมของคุณ

เรียนรู้ว่าเทมเพลต fleet และอินสแตนซ์ที่แยกออกจากกันสอดคล้องกับข้อกำหนดถิ่นที่อยู่ของ EU อย่างไร

สถานการณ์ตัวอย่างนี้เป็นโมเดลอุตสาหกรรมแบบไม่ระบุตัวตนที่ใช้เพื่ออธิบายว่า Zof AI สามารถปรับใช้งานในสภาพแวดล้อมองค์กรที่คล้ายกันได้อย่างไร โดยไม่ได้ระบุหรือบ่งบอกถึงความสัมพันธ์กับลูกค้ารายใดรายหนึ่งโดยเฉพาะ
01พื้นผิวการปฏิบัติงาน

พื้นผิวเดียวสำหรับดูสถานะ การปฏิบัติงาน และสิ่งที่ต้องให้ความสนใจเป็นลำดับต่อไป

The Zof home is not a marketing dashboard. It is the operational surface engineering, QA, and SRE teams use every day: quality posture, in-flight runs, coverage by module, and the actions a leader should look at next.

KPI การปฏิบัติงาน

  • การรัน
  • ความครอบคลุม
  • ความเสี่ยง

แสดงสดในทุกสภาพแวดล้อมที่คุณปล่อยรุ่นไป

แกนหลักของงาน

  • ข้อกำหนด
  • เทสต์
  • กำหนดการ

ตั้งแต่ข้อกำหนดจนถึงการทดสอบการถดถอยตามกำหนดเวลา

ราวกั้นความปลอดภัย

  • RBAC
  • SSO
  • การตรวจสอบ

ทุกการกระทำสามารถระบุตัวบุคคลที่รับผิดชอบได้

LIVE/console
ศูนย์บัญชาการหน้าหลักของ Zof AI แสดงการรัน 12 ครั้งที่ผ่าน 94% ปัญหาวิกฤตที่เปิดอยู่ 3 รายการ ความครอบคลุม 84% แถบความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับสี่โมดูล ไปป์ไลน์ข้อกำหนด กำหนดการที่จะมาถึง และการดำเนินการถัดไปที่แนะนำ พร้อมแถบด้านข้างแสดงการรันที่กำลังทำงานอยู่
Home view · Checkout Service · Staging · captured live from the product.
  • 01 · RUNS · 24H

    94% pass

    12 runs across staging

  • 02 · COVERAGE

    84%

    Across four modules

  • 03 · ACTIVE RUNS

    3 running

    Live on this branch

  • 04 · NEXT ACTIONS

    Recommended

    Triage gaps, new spec

สถานการณ์ผู้ผสานรวมระบบในยุโรป | Zof AI