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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  • 2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

    如果把互联网架构比作社会主义,Oinone就是也要做有中国特色的社会主义,才能符合国情。 随着业务和生态的发展,企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高,但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题,这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时,互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统,但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢?显然,这是不合适的,因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展,分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展,是如何一步步到今天提的中台架构概念的,每一步又解决了什么具体问题,我们以阿里架构变迁史为例来看下(如下图2-2所示): 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年,淘宝上线了五彩石项目,这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么,淘宝为什么要开发五彩石项目呢?因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题,一个是性能问题,数据库连接不足,数据库成为了瓶颈;另一个是效率问题,当时淘宝有百余个研发人员,但核心系统只有一套测试、预发、线上环境,导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前,淘宝还做了千岛湖项目,用来验证服务化架构的可行性,将用户中心独立出来。随后,淘宝开启了五彩石项目,目标是通过增加人力来提升效率,通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展,他们又面临了一个问题:各个服务之间有很多重复的建设,效率低下。为了解决这个问题,淘宝开始从服务化转向平台化,并创立了“共享业务事业部”,将重复建设的公共业务分配给这个事业部,以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展,淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业,而这带来了新的问题:效率问题。例如,如果需要在一个业务线上做出改动,需要与十几个平台进行沟通,这是非常低效的。同时,对于一个平台来说,需要面对来自不同事业部的需求,这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力,这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代,所有的需求都要排队,即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题,淘宝提出了中台的概念,中台是在一套规范下建立的,让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性,提供通用能力。简而言之,就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉,只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话: 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能; 从服务化到平台化:解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题; 平台化到中台化:在一套规范下,让各业务团队自行决定业务系统发展,适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地,在企业数字化转型过程中,也面临着类似的问题: 随着企业业务在线化,对系统性能和稳定性提出了更高的要求,但由于内部系统之间的割裂,导致很多重复建设。因此,我们需要进行服务化和平台化; 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题,所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线,在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而,阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式,即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式,对企业来说历史包袱较大。在企业中,让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂,再加上共建会导致企业架构的负载过重,这对企业来说就不再是赋能,而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中,《与中台的渊源》部分提到,在阿里云为企业提供数字化项目时,客户经常会对以下三个问题提出质疑,这些问题非常突出: 1我们听说你们具备敏捷响应能力,但为什么改动需求如此缓慢?不仅所需时间更长,而且成本更高? 2我们听说你们有能力中心,但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时,前期建立的能力中心无法支持我们? 3我们听说你们的性能很好,但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目? 在探讨互联网架构的适用性时,我想提出以下两个问题: 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同? 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同? 通过比较企业和互联网之间的差异,我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配,缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率,企业需要寻找工具和技术来降低开发难度,同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才,需要解决团队协作和知识共享的问题,即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范,这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本,企业需要建立统一的技术规范和标准,以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范,因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小,期望数字化建设能打动业务发展,对业务发展的预期比较高,所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高,通常会忽略资源起步门槛的问题,当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比,看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此,在提供数字化服务时,Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配,并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样,Oinone也需要有适合中国企业的特色。

    2024年5月23日
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  • 4.1.21 框架之分布式消息

    消息中间件是在分布式开发中常见的一种技术手段,用于模块间的解耦、异步处理、数据最终一致等场景。 一、介绍 oinone对开源的RocketMQ进行了封装,是平台提供的一种较为简单的使用方式,并非是对RocketMQ进行的功能扩展。同时也伴随着两个非常至关重要的目的: 适配不同企业对RocketMQ的不同版本选择,不至于改上层业务代码。目前已经适配RocketMQ的开源版本和阿里云版本。 下个版本会对API进行升级支持不同类型MQ,以适配不同企业对MQ的不同要求,应对一些企业客户已经对MQ进行技术选择 对协议头进行扩展:如多租户的封装,saas模式中为了共用MQ基础资源,需要在消息头中加入必要租户信息。 二、使用准备 demo工程默认已经依赖消息,这里只是做介绍无需大家额外操作,大家可以用maven依赖树命令查看引用关系。 依赖包 增加对pamirs-connectors-event的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-event</artifactId> </dependency> 图4-1-21-1 分布式消息的依赖包 相关功能引入 增加模型、触发器都依赖MQ <!– 增强模型 –> <!– 增强模型 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel</artifactId> </dependency> <!– 触发器 api –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> <!– 触发器 core –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> 图4-1-21-2 增加模型、触发器都依赖MQ yml配置文件参考 详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】的“pamirs.event”部分。 三、使用说明 发送消息(NotifyProducer) 概述 NotifyProducer是Pamirs Event中所有生产者的基本API,它仅仅定义了消息发送的基本行为,例如生产者自身的属性,启动和停止,当前状态,以及消息发送方法。它本身并不决定消息如何发送,而是根据具体的实现确定其功能。 目前仅实现了RocketMQProducer,你可以使用下面介绍的方法轻松使用这些功能。 使用方法 Notify注解方式 使用示例 @Component public class DemoProducer { @Notify(topic = "test", tags = "model") public DemoModel sendModel() { return new DemoModel(); } @Notify(topic = "test", tags = "dto") public DemoDTO sendDTO() { return new DemoDTO(); } } 图4-1-21-3 Notify注解方式使用示例 解释说明 使用Component注解方式注册Spring Bean。 Notify注解指定topic和tags。 topic和tags对应NotifyEvent中的topic和tags。 RocketMQProducer方法调用 使用示例 @Component public class SendRocketMQMessage { @Autowired private RocketMQProducer rocketMQProducer; /** * 发送普通消息 */ public void sendNormalMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel())); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "dto", new DemoDTO())); } /** * 发送有序消息 */ public void sendOrderlyMessage() { DemoModel data = new DemoModel(); data.setAge(10); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", data) .setQueueSelector((queueSize, event) -> { DemoModel body = (DemoModel) event.getBody(); return body.getAge() % queueSize; })); } /** * 发送事务消息 */ public void sendTransactionMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel()) .setIsTransaction(true) .setGroup("demoTransactionListener")); } } 图4-1-21-4 RocketMQProducer方法调用…

    2024年5月23日
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  • 3.4.2 函数的开放级别与类型

    一、函数开放级别 我们在日常开发中通常会因为安全性,为方法定义不同的开放层级,或者通过应用分层把需要对web开放的接口统一定义在一个独立的应用中。oinone也提供类似的策略,所有逻辑都通过Function来归口统一管理,所以在Function是可以定义其开放级别有API、REMOTE、LOCAL三种类型,配置可多选。 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 函数 本地调用(LOCAL) 远程调用(REMOTE) 开放(API) 伴随模型新增函数 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数绑定到模型 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数只作公共逻辑单元 支持 支持【默认】 伴随ServerAction新增函数 必选 表3-4-2-1 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 远程调用(REMOTE) 如果函数的开放级别为本地调用,则不会发布远程服务和注册远程服务消费者 非数据管理器函数 提供者:如果函数定义在当前部署包的启动应用中,则主动发布远程服务提供者。 消费者:如果函数定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中,则系统会默认注册远程消费者。发布注册的远程服务使用命名空间和函数编码进行路由。 所以非数据管理器函数的消费者并不需要感知该服务是否是本地提供还是远程提供。而服务提供者也不需要手动注册远程服务。 数据管理器类函数 提供者:如果数据管理器函数所在模型定义在当前部署包的启动应用中,则系统会主动发布数据管理器的远程服务作为数据管理器的远程服务提供者; 消费者:如果模型定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中,则系统会主动注册数据管理器的远程服务消费者。 所以数据管理器类函数的消费者与服务提供者并不需要感知函数的远程调用。 二、函数类型 函数的类型语义分为:增、删、改、查,在编程模式下目前用于Function为API级别,生成GraphQL的Schema时放在query还是mutation。查放在query,其余放mutation。 三、函数分类 TBD 在无代码编辑器中,函数分类主要用函数选择的分类管理。

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 特别说明

    教材进度 目前还在编写整改中,特别是目录上带(改)字样的 本版本教材针对4.0,相对3.0增加的特性有: 通用能力部分:比如权限、审计、国际化、系统配置、集成可视化等 新版权限:交互优化,同时支持子管理员 新版审计,支持在线配置审计规则 系统配置,提供多种风格,让伙伴基础风格不在需要自定义主题和组件 新增集成设计器,通过连接器让应用api和数据库集成资产化管理,通过数据流进行接口逻辑编排,并提供统一的开放平台 设计器部分: 加强界面设计器部分对移动端、主题、自定义组件等支持,同时完善对数据管理操作、增加各类常用业务组件,加强对树形与及联的支持,表格视图搜索优化 流程设计器增加:审批员选择自定义逻辑、转交人选择自定义逻辑,支持手工触发、支持数据事务、支持调用模型函数 可视化设计器:增加自定义图表功能、增强下钻能力 模块管理:增加新增、多端配置等支持 内核机制: 性能优化:通过gql层面解决业务研发过程中1+N性能问题,权限性能优化,分布式缓存性能优化,整体性能提升2倍以上 针对多租户应用无状态的支持,低无一体支持本地调试 5.0的核心新特性预告,特性会在开发过程中陆续推出供大家体验,但完整体验时间为2024年6月份 新增打印设计功能 导出的默认交互增强以及导入导出模版设计 默认导入导出在交互时可以指定字段 导入导出模版可图形化设计 多模型AI集成设计器器 自定义组件、自定义图表交互友好性增强 自定义组件,属性面板设计模版化,解决设计组件属性面板的时候不知道有哪些默认属性。 增强组件与动作的结合灵活性 组件增加是否有子组件的通用属性,有子组件的组件具备组件拖拽区 增强UX注解能力,原本只有设计器支持的,后端UX注解也进行对应支持 后端低无一体功能开放(原本该功能只在saas版本上提供),方便咱们做应急和简单应用的时,以无代码为主,低代码为辅的模式。通过低无一体可以通过低代码的方式来解决无代码无法支撑的功能。 工作流增强 增加循环审批节点 增加分支汇集节点增强并行流程能力,比如分支汇集节点可以设置:所有并行节点处理完或只要一条处理完就继续执行。

    2024年5月23日
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  • 4.5.2 研发辅助之SQL优化

    Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如: 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

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