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關鍵成功因素 - Coggle Diagram

- - - - 出圖速度 => 2s 以下
      - 影音卡頓程度 => 播放 buffer 被清空超過 1 秒沒資料可以撥放，卡頓頻率每分鐘要小於 1 次?
      - 低延遲 => 500ms以下
      - 高丟包容錯 => 需要再研究
      - 影音同步
  - - - Cloud
        
        高可用性架構 => review 現有服務是否有相關風險
        
        自動擴展 => 目前都是手動擴展，可以先分析是否有相關需求
        
        運行穩定 => QA 找到的 bug 比例需大於 70%
        
        異常監控與自動修復 => review 現有服務是否能夠監控到異常後自我修復(通常是重啟)
      - APP
        
        運行穩定 => QA 找到的 bug 比例需大於 70%
      - SDK
        
        運行穩定 => QA 找到的 bug 比例需大於 70%
  - - - 零設定
      - 使用流暢
      - 直覺、低學習門檻
      - 美觀的 UI
      - 使用上的一致性
  - - - 傳輸安全
        
        端到端加密 => 確認所有傳輸都端到端加密
        
        防止中間人攻擊 => review 目前服務是否有此問題
      - 身份驗證與存取控制
        
        使用 OAuth / JWT 進行 API 權限管理
        
        裝置驗證機制
      - 伺服器與雲端安全
        
        防止 DDoS 攻擊
        
        零信任架構（Zero Trust Architecture, ZTA）
      - 法規合規性
        
        GDPR
        
        ISO 27001
      - 客戶信任度
        
        安全性白皮書 => 確認主要服務都有相關文件
        
        安全性測試報告 => 確認我們之前買的掃描軟體是否有報告
  - - - 友善的文件與Sample code => 需要先研究一下競爭對手
      - 對接與優化時間短 => 對接時間小於兩周, 優化時間小於兩周? (需要進一步跟 FAE 確認整合流程)
      - 簡單的 API，少步驟代碼整合 => 需要先研究一下競爭對手是幾步驟整合
  - - - 讓「問題容易被發現」
        
        用戶端：直覺的錯誤提示（User-Friendly Error Messages）=> SDK/Cloud/APP 細化 error code 務必將最常遇到的 error 細化，並且由 APP 與 SDK 返回該 error
        
        技術端：自動錯誤報告（Auto Error Reporting）
      - 讓「問題容易被定位」
        
        內建「健康檢查工具」（Health Check & Diagnostics）=> Cloud/SDK 內建自我健康檢查工具
        
        雲端日誌收集與分析（Cloud-Based Logging & Analysis）=> SDK/APP/Cloud log 收集
      - 讓「問題更快被解決」
        
        自動修復機制（Self-Healing & Auto-Recovery）=> 服務自動修復機制
      - 讓「技術支援更有效率」
        
        技術支援 AI Chatbot（減少人工客服負擔）=> 需要研究一下是否有可能做到
  - - - 穿透率 => 針對不同 NAT組合穿透率不同
      - 連線成功率 => 99%以上
      - 防火牆穿透率 => 需要另外研究