蒋江伟

企业数字化转型经过多年演进,其趋势价值已经毋庸置疑。近些年来,随着流媒体平台的崛起,对企业的营销方式、渠道建设方式甚至供应链都带来了新的挑战,我们可以清晰地感觉到世界每时每刻都在发生变化。在未来的企业竞争中,谁数字化走在前沿,谁就更能掌握主动权。数字化是为了满足业务的持续创新,只有持续创新才能更好的迎接未知变化。而过去很多企业的技术路径是一个采购型的发展路径,买来的ERP和CRM,升级都是各自管各自的,有一天推出一个新概念或者业务发生新需求,又去采购另外一家企业的ERP和CRM,整个替换掉了,烟囱式地迭代演进模式。企业不怕重复建设,怕的是不断重复建设,企业不怕系统延期上线,怕的是错过业务发展的机会窗口。

本书主要介绍了一种全新的数字化构建理念和技术落地方式——用低代码的方式一站式支撑企业的商业场景并能满足商业化持续创新,和其他低代码不同的是:既结合了中台架构,又兼顾了传统企业的IT发展水平,更符合企业数字化发展需求,持续保持企业竞争力,对各行业在做数字化选型的时候有很大的帮助。

很高兴看到阿里校友陈鹏程(本书作者)在这条路上发光发热,也把此书推荐给IT从业者、程序员以及爱好计算机应用软件的所有同学,希望对大家学习新型、更高效的系统构建方式有所启发。

阿里巴巴高级研究员 蒋江伟(小邪)

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  • 4.1.7 函数之元数据详解

    介绍Function相关元数据,以及对应代码注解方式。大家还是可以通读下,以备不时之需 如您还不了解Function的定义,可以先看下2.3【oinone独特之源,元数据与设计原则】对Function的描述,本节主要带大家了解Function元数据构成,能让小伙伴非常清楚oinone从哪些维度来描述Function, 一、元数据说明 FunctionDefinition 元素数据构成 含义 对应注解 备注 namespace 函数命名空间 @Fun("") @Model.model("") @Fun或@Model.model name 技术名称 @Function( name=””, scene={}, summary=””, openLevel=FunctionOpenEnum.REMOTE ) scene 可用场景 见:FunctionSceneEnum description 描述 openLevel 开放级别 见:FunctionOpenEnum fun 编码 @Function.fun("") displayName 显示名称 @Function.Advanced( displayName=””, type=FunctionTypeEnum.UPDATE, dataManager=false, language=FunctionLanguageEnum.JAVA, isBuiltin=false, category=FunctionCategoryEnum.OTHER, group=”pamirs”, version=”1.0.0″, timeout=5000, retries=0, isLongPolling=false, longPollingKey=”userId” longPollingTimeout=1 ) type 函数类型默认:4(改) 见 FunctionTypeEnum dataManager 数据管理器函数默认:false language 函数语言默认:DSL 见FunctionLanguageEnum isBuiltin 是否内置函数 默认:false category 分类 默认:OTHER 见:FunctionCategoryEnum group 系统分组 默认:pamirs version 系统版本 默认:1.0.0 timeout 超时时间 默认:5000 retries 重试次数 默认:0 isLongPolling 是否支持long polling,默认false longPollingKey 支持从上下文中获取字段作为key longPollingTimeout long polling超时时间 默认值为1 transactionConfig 事务配置 JSON存储 见TransactionConfig 配置@PamirsTransactional source 来源 系统推断值,见:FunctionSourceEnum extPointList 函数包含扩展点 系统推断值 module 所属模块 系统推断值 bitOptions 位 系统推断值 attributes 属性 系统推断值 imports 上下文引用 系统推断值 context 上下文变量 系统推断值 codes 函数内容 系统推断值 beanName bean名称 系统推断值 rule 前端规则 系统推断值,一般Action.rule传递下来的 clazz 函数位置 系统推断值 method 函数方法 系统推断值 argumentList 函数参数 系统推断值,List<Argument> returnType 返回值类型 系统推断值 表4-1-7-1 FunctionDefinition TransactionConfig 函数事务管理之配置项事务,具体事务使用详见4.1.8【函数之事务管理】一文。 元素数据构成 含义 对应注解 备注 transactionManager 事务管理器 @PamirsTransactional( transactionManager=””, enableXa=false, isolation=Isolation.DEFAULT, propagation=Propagation.REQUIRED, timeout=-1, readOnly=false, rollbackFor={}, rollbackForClassName={}, noRollbackFor={}, noRollbackForClassName={}, rollbackForExpCode={}, noRollbackForExpCode={} ) enableXa 分布式事务默认为false isolation 事务隔离级别 propagation 事务传递类型 timeout 过期时间 默认:-1 readOnly 只读 默认:false rollbackForExpCode 回滚异常编码 rollbackForExpCode 忽略异常编码 namespace 函数命名空间 系统推断值 fun 函数编码 系统推断值 active…

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 1.3 Oinone的生态思考

    以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程(如下图1-3所示),我们可以发现,企业真正需要的是一站式的软件产品。然而,一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始,这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代,以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成;而在数字化时代,中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发,探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入,企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下,“敏捷响应,低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是,互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离,建立一站式商业智能软件的技术概念之一,并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下,则会适得其反,导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念,抓住了企业数字化转型的核心诉求,即“敏捷响应,低成本快速创新”。然而,阿里作为一家生态公司,在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付,但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制,基本上都做得不好,甚至失败。在2017年,阿里成立了原生交付团队,希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后,我发现阿里也做不好,但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线,而是上线以后预期的效果没有达到,其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候,所谓的目标“敏捷响应,快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题: 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不但时间更长,付出的成本也更高了?是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用,就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机,他也不能驾驭它们,更不用说是手动挡的。 不是说能力中心吗?当引入新供应商或有新场景开发的时候,为什么前期做的能力中心不能支撑了?是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式,它将不同的业务能力抽象出来,以服务的形式对内提供。然而,由于业务场景的差异,不同的业务需要的能力也会不同,因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发,需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化,但谁来负责呢?新项目的供应商还是客户自己? 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了?是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题,提高系统性能和可用性,但是在初始阶段,投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性,因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前,我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案(如下图1-4所示): 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式,看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而,绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去,只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径,他们必须接受目前分散的情况,并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此,在数字化时代中,真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说,这两种方案都非常艰难,但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外,我们还能清晰看到以下几点: "敏捷响应,低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景,也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商,而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此,我的思考是: 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力,而是降低互联网架构的门槛,让更多企业真正拥有“敏捷响应,低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论,而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业,而是真正赋能不同IT组织能力的企业,让它们都具备持续创新的能力。 今天,许多中台软件公司告诉企业:“中台是持续演进和快速迭代的过程,因此企业需要组建中台架构团队来实现,而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的,因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力,即应变能力,因为应变是不断变化的。然而,后半部分是不正确的,因为今天的企业已经有能力组建团队,那么这些中台软件公司到底有什么用呢?企业真的缺少方法论吗?在19年,我就提出了自己的看法:没有低代码能力的中台公司都在收取智商税,都在欺诈,因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗?这些流氓公司赚了很多钱,最后责怪企业无法招到人才,这是企业的责任。因此,仍然认为“最好的赋能是降低门槛,而不是让客户提高技术水平”。 最终,我们得出了一个服务模式的想法:构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是:通过开放的方式,让企业本身以及不同的软件供应商共同参与,遵循相同的技术和数据规范,打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态,我们列出了六个要点(如下图1-5所示)。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式,为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势(如下图1-6所示)。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍,它大致分为4部分: 以低代码开发平台为基础,输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序,从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础,满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性,避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上,企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台,以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器,用于满足项目开展中,超出业务标品范围之外的需求,或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下,自主解决业务需求,并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统,通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家,为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案,解决所有商业需求,让不同技术之间的合作变得简单易行,摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域,我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业,我们专注于树立标杆,而对于大、中、小型企业,则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中,我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域,我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景,因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

    2024年5月23日
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  • 4.1.24 框架之分库分表

    随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等,业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆,谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单,连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢?因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题,但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低,能给的方案都还有一定的局限性,或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表,也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表(举例) 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码,为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表(举例) Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

    2024年5月23日
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  • 集成平台

    1. 集成介绍 集成是指平台应用与外部系统之间的集成,平台内部应用之间直接内部服务调用。 在讲解集成设计之前先了解以下概念: 集成资源:在实际业务场景中需要将多个系统打通,针对单一的一方,我们称之为集成资源。集成资源可以是具体的数据服务合集,例如系统应用、数据库、FTP服务、域控服务等。 连接器:连接具体集成资源,以供后续实际集成时使用的connector。 数据流程:通过流程编排的方式,让集成也可以可视化的处理,提升集成作业效率。 集成平台通过连接器、数据流程的编排实现与外部系统的数据互通,包括:连接器、数据流程、流程日志三部分功能。 集成操作整体流程: 2. 连接器 支持集成应用、数据库两大类型的资源。 页面操作包括:新增、编辑、查看引用、删除,点击卡片进入API列表管理接口。 2.1 连接器之应用 2.1.1 新增应用 操作入口:在连接器、应用Tab页面——新增应用资源。 2.1.2 编辑应用 编辑应用同新增页面信息,不做赘述。 2.1.3 删除应用 允许删除未被引用的应用,已被引用的不允许删除。 2.1.4 应用详情 点击应用卡片进入应用详情,查看应用基础信息、集成的接口清单。 2.1.5 API接口 操作入口:新增资源后,点击连接器卡片,进入API管理页面。 页面操作:新增、删除、编辑、详情、返回连接器。 2.1.5.1 新增API 输入基础信息、请求参数、定义响应结果; API URL支持: 协议类型:HTTP/HTTPS Verb:GET、POST、PUT、DELETE 参数类型支持:Long、Double、String、Boolean、Integer、Date、Void、Object。 2.1.5.2 新增WebService 输入基础信息、请求参数、定义响应结果; API URL支持: 协议类型:HTTP/HTTPS Verb:POST 参数类型支持:Long、Double、String、Boolean、Integer、Date、Void、Object。 2.1.5.3 编辑 编辑同新增页面信息,不做赘述。 2.1.5.4 删除 删除API接口后不能继续使用,请慎重。 2.1.6 查看引用 查看引用应用资源的接口。 2.2 连接器之资源 2.2.1 新增数据库资源 操作入口:在连接器页面,切换到数据库页面——新增DB资源。 2.2.2 编辑应用 编辑应用同新增页面信息,不做赘述。 2.2.3 删除应用 允许删除未被引用的应用,已被引用的不允许删除。 2.2.4 查看引用 查看引用数据库的接口。 2.2.5 数据库详情 点击应用卡片进入数据库连接器详情,查看应用基础信息、集成的接口清单,新增API。 2.2.6 API接口 2.2.6.1 新增API 输入基础信息、请求参数、数据库操作、定义响应结果。 2.2.6.2 编辑 编辑同新增页面信息,不做赘述。 2.2.6.3 删除 删除API接口后不能继续使用,请慎重。 3. 数据流程 3.1.1 数据流程介绍 数据流程:通过流程编排的手段,可视化的配置、处理集成的数据流程,提升集成作业效率。 主要包含基本操作和流程设计两个部分。前者包含了流程的新增、删除、复制、停用/启用、设计/编辑、搜索。后者包含单一流程的基础信息修改、流程设计、参数配置、保存、发布。 3.1.2 流程的基本操作 3.1.2.1 新增流程 新增流程,点击后进入流程设计页面,流程名默认为“未命名流程”,可自行修改。 3.1.2.2 设计/编辑 点击编辑进入该流程的设计页面。 3.1.2.3 停用/启用 流程需要更新或暂时不用时可以使用停用功能。流程停用后将不会执行流程,正在执行中的流程不受停用影响。 针对停用流程,点击启用按钮,流程恢复启用状态,可正常触发。 3.1.2.4 复制 遇到流程节点动作相似度较高的情况可以使用复制流程的功能,点击按钮后生成一个“原流程名-复制”的流程,并且进入新流程的流程设计界面。 3.1.2.5 删除 遇到流程创建有误,没有使用过且将来也不会使用该流程,可以删除流程。需要注意的是,删除流程的前提是该流程已停用,并且该流程从未执行过。 3.1.3 流程设计 通过新增、编辑/设计动作进入流程设计页后,可以进行流程名称、流程说明的编辑,可以进行流程设计,流程参数配置,保存和发布。 3.1.3.1 流程配置 点击进入流程配置页面,若需要配置一些参数供流程使用,可在此添加和删除。删除流程参数时,若该参数已在流程中被使用则无法删除。参数支持文本、数值、日期、布尔四种类型。 3.1.3.2 保存 点击后流程设计进行存档,流程设计不完整也支持保存,下次进入流程设计回到保存的页面。 3.1.3.3 发布 第一次发布时右上角发布显示文字为发布流程,后续发布按钮显示文字为更新发布。发布后流程才会按照设计触发,首次发布和更新发布的逻辑一致,若流程中有未解决的错误则无法发布不成功,发布成功后页面跳转到显示全部流程的页面,流程状态为已启用、已更新。 3.1.4 流程触发 新增的流程设计页面默认包含两个节点,一个是流程的触发节点:确定流程开始的条件;另一个是流程结束的节点。 流程触发方式有定时触发、消息触发两种方式,未设置流程触发方式时无法继续添加后续流程节点,同时无法进行流程发布,如左下图。触发方式设置完成后,可从左侧菜单栏拖入或流程箭头中的加号点击添加节点动作,如下图。 3.1.4.1 定时触发 定时触发适用于周期性调用流程的场景,设置流程第一次执行的时间,配置循环的周期间隔。 3.1.4.2 消息触发 消息触发方式下,识别消息任务的唯一标识,标识可复用。在发送消息时,必须匹配定义的消息标识。 3.1.5节点动作 3.1.5.1 集成服务 集成服务API,选择集成的应用、此应用下的API,配置相应的参数。 3.1.5.2 数据处理 【新增数据】节点:同流程设计器; 【更新数据】节点:同流程设计器; 【获取数据】节点:同流程设计器; 【删除数据】节点:同流程设计器; 【更新流程参数】节点:同流程设计器; 【引用逻辑】节点:同流程设计器; 3.1.5.3 构建 【延时】节点:同流程设计器; 【条件分支】节点:同流程设计器; 【子流程】节点:同流程设计器; 【循环】节点 循环模式:次数循环、列表循环; 次数循环:需配置循环开始值、循环结束值、循环步长; 列表循环:配置需要循环的列表; 均使用表达式配置相应字段, 3.1.5.4 通知消息 【站内信】节点:同流程设计器; 【邮件】节点:同流程设计器; 【短信】节点:同流程设计器; 4. 流程日志 查看流程执行的情况,包括执行状态、执行时间、执行时长,针对异常流程,可以重试。 详情:查看流程日志、日志详情。

    2024年6月20日
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