1.1 Oinone的萌芽

在信息化时代,中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面,给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者,而最优秀的追随者是金蝶和用友,它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是,追随者始终只是追随者,没有真正的突破。

我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门,大家都在创业。我认为这是一个时代的机会,就像国家改革开放一样。于是,我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前,我加入并创办了三家公司:500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示,帮助我找到了最终想要的方向。

在500mi公司时,我从技术岗位转型为业务经营,起步并不顺利。然而,我从这份经历中获得了一堂重要的课:做自己擅长的事情,有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时,市场调研为我提供了一个信号:传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂,激励我继续前行。

2016年,我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列,我们决定专注于我们最擅长的领域,即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下,我们第一年就完成了1000多万的合同,这相较之前是一个非常成功的开端。然而,对于公司未来的发展方向,我们花费了长达大半年的时间进行思考:应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品?我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧,但凭借着多年的革命友情,最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信:在数字化时代,软件需求将会有井喷式的增长,数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域,专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。

提到数字化,就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出,当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念,是因为他们的核心需求已经从内部转向外部:从关注管理、流程、效率的提升,转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本,而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道,而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道,以及海外市场,这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新,正好解决了企业主的核心焦虑。

企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线(协同)转变,这种转变带来了一系列新的需求(如下图1-1所示)。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展,也为企业未来的业务发展和创新提供了支持,并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。

image.png

图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求

在2017年下半年,阿里云收购了端点科技,打算重启阿里软件。那个时候,市场上涌现出一批中台厂商,整个行业也比较混乱,很多人对互联网架构本身的理解不够深入,快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发,但最终的效果无法达到预期。因此,阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来,软件市场一直被国外厂商掌控,中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点,承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下,我回到了阿里体系,加入了端点科技。后来,我参与了许多中台项目,深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力,为上层应用场景落地并不难。但是,当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时,效果往往不尽如人意,这并不是中台架构理念的问题,而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱,这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略,长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台,我们不去评论这些方法论的对错,从技术角度回到初衷,我们只关注一个问题:技术是为商业服务的,中台如何快速满足企业业务多变的需求?

我们经历了多个行业的中台建设,每次都向客户强调第一阶段是打好基础,因此需要较长的周期,并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点,降低对组织的要求,实现中台架构的标准化输出?这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而,随着阿里云对端点战略发展思路的变化,阿里不再提供SaaS服务,而只愿意做平台被其他企业集成。因此,我离开了端点,并决定把自己的技术思考转化为现实,于是数式科技诞生了。

在数字化时代,无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践,都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信,中国一定会崛起一家世界级的软件公司,而Oinone将始终以此为愿景。

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9210.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (0)
史, 昂's avatar史, 昂数式管理员
Previous 2024年5月23日 am10:12
Next 2024年5月23日

相关推荐

  • 资源

    翻译应用是管理翻译规则的应用,以模型为基础、维护字段的翻译值,支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1:导出所有翻译项; Step2:线下翻译; Step3:导入翻译项; Step4:刷新远程资源; Step5:页面右上角可切换语言,查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段,其中需要区分出是否字典; 源语言、目标语言,是在资源中维护的语言,可在资源中维护需要翻译的语言; 翻译项则是模型字段,默认翻译项为激活状态,关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出:导出所有需要翻译的翻译项,包括模块、字段,源术语、翻译值等,其中如果已经翻译过的内容,会体现在翻译值中; 勾选导出:导出勾选模型的翻译项。 导入:导入翻译项,平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后,点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言,查看翻译效果。

    2024年6月20日
    1.6K00
  • 2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

    随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?

    2024年5月23日
    1.7K00
  • 4.1.9 函数之元位指令

    元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 一、元位指令介绍 元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 元位指令系统分为请求上下文指令和数据指令两种。 数据指令 数据指令基本都是系统内核指令。业务开发时用不到这里就不介绍了。前20位都是系统内核预留 请求上下文指令 请求上下文指令:使用session上下文中非持久化META_BIT属性设置指令。 位 指令 指令名 前端默认值 后端默认值 描述 20 builtAction 内建动作 否 否 是否是平台内置定义的服务器动作对应操作:PamirsSession.directive().disableBuiltAction(); PamirsSession.directive().enableBuiltAction(); 21 unlock 失效乐观锁 否 否 系统对带有乐观锁模型默认使用乐观锁对应操作:PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); 22 check 数据校验 是 否 系统后端操作默认不进行数据校验,标记后生效数据校验对应操作:PamirsSession.directive().enableCheck(); PamirsSession.directive().disableCheck(); 23 defaultValue 默认值计算 是 否 是否自动填充默认值对应操作:PamirsSession.directive().enableDefaultValue(); PamirsSession.directive().disableDefaultValue(); 24 extPoint 执行扩展点 是 否 前端请求默认执行扩展点,可以标记忽略扩展点。后端编程式调用数据管理器默认不执行扩展点对应操作:PamirsSession.directive().enableExtPoint(); PamirsSession.directive().disableExtPoint(); 25 hook 拦截 是 否 是否进行函数调用拦截对应操作:PamirsSession.directive().enableHook(); PamirsSession.directive().disableHook(); 26 authenticate 鉴权 是 否 系统默认进行权限校验与过滤,标记后使用权限校验对应操作:PamirsSession.directive().sudo(); PamirsSession.directive().disableSudo(); 27 ormColumn ORM字段别名 否 否 系统指令,请勿设置 28 usePkStrategy 使用PK策略 是 否 使用PK是否空作为采用新增还是更新的持久化策略对应操作:PamirsSession.directive().enableUsePkStrategy(); PamirsSession.directive().disableUsePkStrategy(); 29 fromClient 是否客户端调用 是 否 是否客户端(前端)调用对应操作:PamirsSession.directive().enableFromClient(); PamirsSession.directive().disableFromClient(); 30 sync 同步执行函数 否 否 异步执行函数强制使用同步方式执行(仅对Spring Bean有效) 31 ignoreFunManagement 忽略函数管理 否 否 忽略函数管理器处理,防止Spring调用重复拦截对应操作:PamirsSession.directive().enableIgnoreFunManagement(); PamirsSession.directive().disableIgnoreFunManagement(); 表4-1-9-1 请求上下文指令 二、使用指令 普通模式 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-9-1 普通模式代码示意 批量设置模式 Models.directive().run(() -> {此处添加逻辑}, SystemDirectiveEnum.AUTHENTICATE) 图4-1-9-2 批量设置模式代码示意 三、使用举例 我们在4.1.5【模型之持久层配置】一文中提到过失效乐观锁,我们在这里就尝试下吧。 Step1 修改PetItemInventroyAction 手动失效乐观锁 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ //批量更新会,自动抛错 int i = data.updateBatch(inventroys); //单记录更新,不自动抛售需要自行判断 // int i = data.updateById();…

    2024年5月23日
    1.5K00
  • 4.1.13 Action之校验

    在3.5.3【Action的类型】一文中有涉及到“ServerAction之校验”部分,本文介绍一个特殊的写法,当内置函数和表达式不够用的时候,怎么扩展。还是拿PetShopProxyAction举例,修改如下: package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引依赖类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { ……其他代码 // @Validation(ruleWithTips = { // @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), // @Validation.Rule(value = "LEN(data.shopName) < 128", error = "名称过长,不能超过128位"), // }) @Validation(check = "checkName") @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(rule="activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code)") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function public Boolean checkName(PetShopProxy data) { String field = "name"; String name = data.getShopName(); boolean success = true; if (StringUtils.isBlank(name)) { PamirsSession.getMessageHub() .msg(Message.init() .setLevel(InformationLevelEnum.ERROR) .setField(field) .setMessage("名称为必填项")); success = false; } if (name.length() > 128) { PamirsSession.getMessageHub() .msg(Message.init() .setLevel(InformationLevelEnum.ERROR) .setField(field) .setMessage("名称过长,不能超过128位")); success = false; } return success; } ……其他代码 } 图4-1-13-1 PetShopProxyAction扩展配置 注: check属性指定了校验函数名称,命名空间必须与服务器动作一致。 校验函数的入参必须与服务器动作一致 使用PamirsSession#getMessageHub方法可通知前端错误的属性及需要展示的提示信息,允许多个。

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    2.0K00
  • 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

    GraphQL 是一个用于 API 的查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的,然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如,一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me,这个用户的名称可能像这样: type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数: function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来(通常在 web 服务的一个 URL 上),它就能接收 GraphQL 查询,并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段,然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询: { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果: { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    1.5K00

Leave a Reply

Please Login to Comment