1.5 Oinone与行业对比

随着企业数字化转型的推进,软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈,但由于需求旺盛,各种模式仍在不断涌现。因此,当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案,围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较,帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。

1.4.1 整体视角对比

一、与对标公司Odoo的对比

Odoo Oinone
定位 一站式全业务链管理平台:赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台:赋能企业数字化升级
需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争,围绕外部协同、运营、数据、商业展开
技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外,更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化

表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比

二、与国内低代码或无代码公司对比

低代码或无代码公司 Oinone
定位 低代码开发工具:提供各类系统模版,基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS:提供各类系统产品,产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整,同时产品永远在线可升级
场景差异 只能支持企业内部人员使用,以完成部门级边缘系统为主,一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发,关注企业核心业务场景,适应【企业业务在线化后,所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景,以敏捷响应业务的变化与创新为目标
技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿,无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署,为不同大小公司提供不同技术支撑

表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比

1.4.2 从技术角度对比

我们不会与其他无代码平台进行比较,因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反,我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式(如下图1-8所示)。

第一种模式是最基础的低代码平台,也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码,简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合,但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率,也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。

第二种模式是经典的低代码平台,以元数据为基础,以模型为驱动。当无法满足需要时,通过特定方式将代码以插件的形式注入平台,作为低代码平台的内置逻辑,供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛,当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑,但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务,而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一,因为研发人员变成了辅助角色,而软件工程是一门需要技术能力的学科,让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说,产品需要迭代规划,需要多人协作,需要工程化管理。

第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台,它采用低无一体的设计。首先,oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次,同样以元数据为基础,以模型为驱动,但是元数据的生成方式有两种:一种是使用无代码设计器(与经典低代码相同),另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据,可以无缝地与代码衔接,并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率,并进行工程化管理。

最后总结来说:低无一体不仅仅是指两种模式的结合,还包括两种模式的融合应用方式。具体来说,这种融合应用方式可以分为两种情况:

  1. 当开发核心产品时,主要采用低代码开发,无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量,同时保证产品的快速迭代和升级。

  2. 当需要满足个性化或非产品支持的需求时,主要采用无代码设计器,低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求,并且避免对产品的核心代码产生影响。

简单来说,低代码模式适用于产品的迭代升级,而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值,在不同场景下可以相互融合,发挥最大的优势。

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图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比

1.4.3 从产品角度对比

产品上的对比,从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比

一、Oinone vs 数字化软件服务商

客户 满足度 销售
Oinone 一站式商业智能软件,更高性价比、用户体验客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求,并联合伙伴一起满足企业所有需求,无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售
数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求,无法输出技术标准,无法解决多供应商一起开发的问题,只能通过集成实现对接 OP模式进行销售,通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售

表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商

二、Oinone vs 低代码或无代码行业

客户 满足度 销售
Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售
低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求,以表单流程为主客户范围:5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求,无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费,新的模块进行二次销售

表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业

三、Oinone vs 国外对标公司Odoo

客户 满足度 销售
Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖:采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业:零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售
Odoo 一站式企业管理软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发,逐渐拥有互联网相关应用组件,但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖:业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业:建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式相同:按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售

表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo

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    设计器转为非专业研发设计,在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化,真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过,它是LCDP的产品化呈现,是冰山露在外面大家看得到的,核心还是在LCDP本身。我们先目睹下设计器的一些产品页面,如您有想体验,可以在Oinone官网注册 模型设计器 Oinone以模型为驱动,当有模型、数据字典、数据编码等设计功能,我们就可以完整地定义产品数据模型,模型设计器整体呈现区别于普通ER图,以当前模型为核心视角展开,可以点击关联模型切换主视角。这样的好处在于突出当前设计,聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如:分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式,顾名思义,专家模式的功能会更加丰富,对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如:索引设置等调优行为 逻辑设计器 从图灵完备的角度上说,要支持功能越完备,使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发,所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂,第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。 界面设计器 界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义,后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计,我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。 数据可视化 数据可视化支持从内部系统模型获取数据内容后,根据业务需求自定义图表,目的是为企业提供更高效的数据分析工具。 与市场同类产品相比,我们的数据可视化产品:不需要前置维护数据源、进行数据转换;可智取业务系统模型,系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析;降低对数据分析人员研发能力要求的同时,也提升了数据分析的效率。 流程设计器 Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了可自动执行的流程模型:通过定义流转过程中的各个动作、规则,以此实现流程自动化。在Oinone流程设计器中,流程可以跨应用设计,不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。

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    如果说低代码开发框架输出技术标准,CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计,让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷,得从互联网架构的演进开始,了解其过程,就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心!我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段,特别平台化到中台化的阶段,目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展,适用多业务线(或多场景应用)独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似: 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求,而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致,导致很多重复建设,所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题,又需要多个供应商共同参与,所以把供应商类类比成各个业务线,在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似,那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了?当然不是,因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式:“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”,其本质还是平台主导模式,它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台,那是多么荒唐的事情,平台化已经足够的复杂了,还让不同背景、不同企业的研发一起共建,最后往往导致企业架构负载过重,这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱,我们重新设计,站在上帝视角去看有没有更好的方式呢?当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念,CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库,而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体,它还允许用户建立个性化的实体,用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感,但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础,是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准,这个有点像菜鸟网络推出的奇门,让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通,一套标准是为了解决一个行业问题,而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄,虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题,但就模型来说就够大家喝一壶了,模型库非常庞大而且复杂,学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念:侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富,缺点模型设计过于复杂,刚开始有前瞻性,但在理解、维护都非常困难,随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化,异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念:侧重在简单、灵活、统一上,体现为在上层应用开发时,每一业务领域保持独立,模型简单易懂,并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发,灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上,与互联网架构结合,利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致,支撑“所有业务可能性”为目标,而是抽象80%通用的设计,保持模型简单可复用,来解决数据割裂问题,并保持业务线独立自主性,快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化,跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统,需要调用各个业务平台提供的功能,增加CDM以后也就是我们右的图,每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了,其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题: 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计,对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议: 一些通用性模块继续以平台化的方式存在,能力完全复用。 业务线自建业务平台,保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型,保证核心数据不割裂,形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体,保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂,在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体,可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处: 通过多种继承方式,继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等,从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型,从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

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    我在个人的微信公众号上《浅谈企业IT架构的十年困局》一文中写了“企业或者软件公司在工程领域都关注哪些特征,而这些特征又应与具体研发人员的个体能力无关”的相关内容。收到很多业内人士的留言,也引起了很多同行的共鸣,所以今天在这里也打算针对这个话题,跟大家再做个深入的探讨。 一、首先为什么强调要跟研发个体能力无关 我们先来看一个故事: 轮扁是春秋时期齐国的木工,齐桓公召其入宫打造物件。有一天,齐桓公在堂上看书,轮扁在堂下用椎、凿等工具做车轮。 齐桓公看书看到得意处,不由得读出声来。轮扁听到读书声,想了想,放下手里的工具,走上堂来,在齐桓公面前几步远的地方停下,恭恭敬敬地说:“请恕臣斗胆问一下,君王读的是什么书?”齐桓公没想到这个老木匠会走上堂来,倒有点意外。不过看在他年纪大的份上,倒也不去斥责他,就回答说:“寡人读的是圣人写的书。”轮扁问:“圣人还在吗?”齐桓公说:“已经死了。”轮扁说:“这样看起来,君王所读的,不过是古人的糟粕而已!”齐桓公勃然大怒,说:“寡人读书,你一个做车轮的怎么敢议论?你说,这书上怎么会是古人的糟粕?说出道理便罢,说不出道理便难逃一死!” 轮扁不慌不忙地说:“臣是根据臣所从事的活计而明白这个道理的。砍削轮子,榫头做得宽了则松滑而不牢固,做得太紧就必然涩滞而安不进去,臣制作的榫头松紧适宜,是因为心里怎样想的手便怎样去做。然而尽管所需要的分寸度数心里都明白,要把它用言辞表达出来却实在不可能,全靠自己手与心的配合。所以,臣无法将其中的奥秘传授给儿子,臣的儿子也无法从臣这里学到其中的奥秘。因此,臣如今七十多岁了,还只好亲手去干制作轮子的活。这样看来,古人之道的精华都已随着古人死去而无法传世,那么君王所读的,不就是古人的糟粕了吗?” 这就是著名的成语故事——轮扁斫轮,出自《庄子·天道》。庄子通过轮扁的言论,深刻地揭示了高妙之技的难以言传。 而当我们转换视角,在企业数字化转型领域,无论是软件公司还是甲方IT团队,核心上是应用级开发需求,更多的精力应该放在业务场景理解、需求把控以及业务系统实现上。但往往在一个项目进入研发之前,会花很大力气在技术架构设计、技术栈选型、通用能力对接、扩展点设计这些跟业务场景无关的技术事项上,且需要高级别的架构师来主导。大部分情况下,架构师会选开源框架来实现,慢慢沉淀为企业的研发标准体系,所以底层架构的能力往往依赖架构师个人能力。不禁发现他们与轮扁有着异曲同工之处。架构师所积累的个人经验和技术能力,往往难以通过简单的手把手教学、技术评审会完全传递给团队中的其他成员。即使有所传授,其效率也可能仅达到50%,并且随着团队成员数量的增加,这种效率还可能持续递减。因此,我们需要更多地依赖于技术手段,将架构师的经验和能力固化下来,形成一套可复制、可推广的标准技术产品。这样,每个团队成员都能够通过学习和运用这些技术,达到至少70%的传递效率,从而确保团队整体技术水平的稳步提升。这也正是开篇所强调的,企业或软件公司在工程领域所关注的特征,应当与具体研发人员的个体能力相剥离,而更多地依赖于标准化、系统化的技术手段,来确保团队整体的高效运作。 二、软件公司在工程化领域都关注哪些特征 接下来,我将从技术角度深入剖析设计初衷和技术实现原理,以展现技术公司应当“被标准化的特征”究竟长什么样。 先做个名称解释,下文中涉及“标品”、“升级”、“扩展逻辑”,这是站在软件公司角度出发描述的,如果是企业内部可以把标品理解为特定业务应用平台,升级则是业务应用平台的正常规划迭代,扩展逻辑理解为脱离平台发展的临时性需求。 1. 可逆计算 可逆计算,在应用上的特征图 场景:调查发现企业研发至少有40%的精力在跟各条业务线的团队在评审项目需求,判断需求是否合理。而且业务线对需求完善时间要求紧,每天盯着研发进度,经常问“这个需求什么时候支持,我们等着用”。导致产研部门的研发抱怨产品节奏乱,无法按照自身节奏进行迭代,被项目推着走,没有时间思考,人手不足,加班多,工作压力大…… 价值:该特性很好的规避了研发因为时间紧迫,写的一些临时代码腐蚀核心业务系统。它需要做到不论从数据模型、业务逻辑、交互展示都能有扩展能力,并且这些扩展能力与个体研发无关才行。它同时所描述的也是一个具备差量计算能力的软件架构模式,它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用,同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性,使得应用的定制和恢复变得简单而高效。 技术原理:它所描述的是一个基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式,它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用,同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性,通过元数据来驱动应用的构建和变更,使得应用的定制和恢复变得简单而高效 在这种架构中,元数据起到了至关重要的作用。元数据是关于数据的数据,它描述了数据的结构、属性、关系等信息。在软件应用中,元数据可以用来描述应用的组件、功能、配置等信息。通过元数据驱动应用可以根据元数据的描述来动态地构建和配置自身的功能和结构 差量计算则是实现应用可逆性的关键。当添加或移除扩展包时,系统会根据扩展包中的元数据与标准应用的元数据进行差量计算,确定需要添加或移除的功能和组件。这种差量计算可以确保在添加扩展包后,应用能够保持原有的功能和稳定性,同时新增扩展包带来的新功能,而在去除扩展包时,应用能够恢复到原始的标准状态,不会留下任何冗余或冲突的代码和配置。 为了实现这种架构模式,元数据注册表和分布式部署能力是非常重要的。元数据注册表需要能够存储和管理大量的元数据信息,并且提供高效的查询和更新机制。分布式部署能力则能够确保应用在不同的环境中都能够稳定运行,并且能够快速地响应扩展包的添加和移除操作,即差量(扩展包》可独立存在又相互作用。 总的来说,这种基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式为应用的定制和恢复提供了强大的支持,使得应用能够根据不同的需求进行灵活的定制和扩展。同时,它也提高了应用的可维护性和可靠性,降低了开发和维护的成本 2. 协同演进 协同演进,在应用上的特征图 场景:它所描述的场景是一个复杂的软件升级过程,其中涉及了标准应用的升级以及用户个性化扩展的保留。通过面向对象的方式扩展标准应用的功能,可以在升级过程中保持用户自定义逻辑的完整性,并同时集成新版本中的新特性。 价值:很多号称产品型的软件公司,在交付客户项目的时候,都是从标品复制一个分支,然后客户个性化直接在这个分支上改。这种模式会带来两个问题: 是当客户数量变大,每个客户的版本都不一致,维护成本很高; 是当标品升级带来的新特性无法复制给客户,导致客户满意度下降甚至流失。协同演进就是要解决这个问题。 技术原理:它需要在第一个差量计算的特性基础上才能得以完成,同时在这种升级能力中,元数据驱动和模型驱动是关键所在。元数据驱动确保了应用能够理解和处理不同版本之间的变化,包括功能的增删改以及结构的调整。模型驱动则提供了描述和管理应用结构、组件和行为的能力,它不仅能够描述模型间的关系,还能够支持面向对象的特性,如继承、重写和重载等。 具体来说,当标准应用从V1升级到V2时,元数据驱动机制会首先识别和分析两个版本之间的差异。对于用户应用1中已经扩展的A功能,由于采用了面向对象的方式进行扩展,因此在升级过程中,A+逻辑作为A功能的重写或重载版本会被保留下来。同时,V2版本中新增的B功能也会被集成到用户应用1中,因为它是作为标准应用的新特性而存在的。 这种升级能力的实现依赖于一个强大的元数据注册表和模型管理能力。元数据注册表需要能够存储和管理不同版本应用的元数据信息,包括功能、组件、结构等。模型管理能力则需要能够解析和应用这些元数据,以生成正确的应用结构和行为。同时,还需要一套高效的升级机制来确保升级过程的平滑和可靠。 总的来说,通过元数据驱动和模型驱动的结合,可以实现标准应用的平滑升级,同时保留用户个性化扩展的完整性。这种能力对于提高软件的可维护性、可扩展性和用户满意度具有重要意义 3. 公民研发和专业研发共同参与 专业研发与公民研发共同参与,在应用上的特征图 场景:它所描述是在应用开发的整个生命周期中,专业研发专注在标品的长期规划与迭代,当出现临时性的需求或者应急性的辅助场景则由非专业人士进行即公民研发方式进行。这种模式下,专业研发可以按照规划有节奏的迭代产品,做更高级的事情,不至于忙于应对临时性的事务没有深度思考,更加避免了因为临时代码堆积导致产品从内部腐化。同时利用独立的扩展逻辑包和无代码方式解决了业务的紧迫感,毕竟业务需求的合理性是很难争论出高低的。它在前两个特性基础上让研发效能进一步得到释放。 价值:它的本质是,在专业研发在以低代码的方式下实现应用,并通过无代码的方式,快速扩展逻辑功能和创建辅助性应用。整个过程无缝衔接,我们给他取个名字专业名称叫:“低无一体”。它大大降低了技术门槛,使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外,它还提高了业务响应能力,使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 技术原理:它的核心要求就是元数据在线,元数据在线能力是指能够实时地、在线地管理和操作元数据,这种能力为企业或组织带来了诸多优势。通过无 代码的方式,用户可以更加灵活地进行应用的个性化扩展,以应对各种应急性需求,从而显著提升业务的响应能力。此外,元数据在线管理还确保核心应用、核心应用扩展以及辅助应用都是基于一套统一的技术体系构建的,这为不同角色的用户(包括专业和非专业的研发人员)提供了多样化的参与方式。同时,元数据在线管理需要符合开闭原则,这确保了系统的稳定性和可扩展性,使得新的功能或需求可以通过添加新的元数据或配置来实现,而非修改现有系统。 这种低代码开发与无代码一体化的优势在于,它大大降低了技术门槛,使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外,它还提高了业务响应能力,使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 总之,从用户应用到业务实施的过程通过元数据在线得到了优化和升级。低代码开发与无代码一体化的优势使得整个过程更加高效、灵活和易于维护,为企业带来了显著的价值和竞争优势。 4. 基于平台级别的AOP能力出现反向集成 反向集成,在应用上的特征图 场景:平台级别的AOP(面向切面编程)能力允许开发者在应用程序的特定点“切入”额外的逻辑,而无需修改原有的业务代码。这种能力特别适用于横向追加平台逻辑,即在多个不同服务或功能点插入通用的处理逻辑,如日志记录、权限检查、审计、多租户、多语言等。过往在微服务架构中,这些能力都需要业务系统各自主动去对接,有了平台级别的AOP能力,则这些通用能力可以反向为所有业务系统增加特性能力,无需业务系统研发感知。这种现象我们称之为“反向集成”,能让业务研发更加专注在业务研发本身,不需要关心与业务无关的通用功能上。 价值:AOP的核心思想是将这些横切关注点(cross-cutting concerns)从业务逻辑中分离出来,使得业务代码更加清晰和专注于其核心功能。在平台级别的AOP中,标准化协议是实现这一能力的关键。平台具备统一的入口和扩展能力是非常重要的,因为它允许开发者在不修改现有代码的情况下添加新功能或修改现有功能的行为。这种能力对于快速响应业务需求变化、减少维护成本和提高代码质量都是非常有益的。 技术原理:标准化协议确保了不同组件之间的通信与语义是统一的,从而使得AOP能够更容易地实施。例如: a前后端通信要标准协议(与端无关): 这意味着无论前端是使用Web、移动应用还是其他类型的客户端,后端服务都应该能够以一种标准的方式与之通信。 bORM层要有标准协议(与数据库无关): 对象关系映射 (ORM)层应该提供一个标准的接口来与数据库进行交互,这样无论底层使用哪种数据库(如MySQL、PostgreSQL、Oracle等),上层的业务逻辑都不需要改变。 cRPC需要标准协议(与Dubbo和Spring Cloud无关): 远程过程调用 (RPC)应该遵循一种标准协议,以便不同的服务可以无缝地进行通信,而不受特定框架 (如Dubbo、Spring Cloud等)的限制。 d所有逻辑调用统一fun调用: 这意味着平台上的所有功能调用都应该通过一个统一的入口点(如一个函数或方法)进行,这样AOP就可以在这个入口点切入额外的逻辑。 总的来说,平台级别的AOP能力通过标准化协议和统一的调用入口,为开发者提供了一种强大而灵活的方式来管理和扩展平台的逻辑功能。 5. 应用研发与部署无关 应用研发与部署无关,在应用上的特征图 场景:现在研发在选择部署方式的时候往往会选择分布式部署,或者你的客户招标需求里就写着“微服务”,构建一个微服务系统并不是一件容易的事,构建的复杂度远远超过单体系统,开发人员需要付出一定的学习成本去掌握更多的架构知识和框架知识。服务与服务之间通过HTTP协议或者消息传递机制通信,开发者需要选出最佳的通信机制,并解决网络服务较差时带来的风险。另外服务与服务之间相互依赖,如果修改某一个服务,会对另一个服务产生影响,如果掌控不好。会产生不必要的麻烦。由于服务的依赖性,测试也会变得很复杂,比如修改一个比较基础的服务,可能需要重启所有的服务才能完成测试。前段时间有篇很火的文章,《从微服务转为单体架构、成本降低 90%!》,无论是选择何种部署方式,我认为这都应该跟应用研发无关。 价值:应用研发与部署无关的理念确实为现代软件架构带来了显著的优势,它使得研发团队能够专注于业务逻辑和功能实现,而无需担心具体的部署细节。这种分离带来了灵活性、效率以及成本效益的多重提升。应该采用一种同时支持分布式和单体部署、且可以自由切换的架构,我们称之为可分可合。 首先,可分可合的能力使得系统能够灵活应对业务量的变化。在业务量小的时候,可以采用单体部署的方式,简化部署流程,降低初期成本。随着业务量的增长,系统可以平滑地过渡到分布式部署,通过拆分微服务来提高系统的处理能力和扩展性。这种灵活性确保了系统既能满足未来发展的需要,又能兼顾当下的成本效益。 其次,应用级别扩容的能力使得系统性能不再受限。通过增加微服务实例或调整资源配置,系统可以按需进行扩容,从而确保在业务高峰期或突发流量下仍能保持稳定的性能。这种按需扩容的方式不仅提高了系统的可靠性,还降低了运维成本。 技术原理:核心在于逻辑调用的统一执行和智能判断。通过如funEngine这一统一调用引擎,系统能够智能地选择最适合当前业务场景和性能需求的fun调用方式。无论是同步调用、异步调用还是基于消息队列的调用方式,funEngine都能进行智能决策,确保调用的高效性和可靠性。这种统一调用的方式简化了开发过程,降低了开发难度,同时也提高了系统的可维护性和可扩展性。 此外如果作为低代码或者其他研发平台来说。被集成特性也是实现该特性的关键所在。它提供了一套标准化的接口和协议,使得其他系统或应用能够轻松地与其进行集成。这种平台框架化的特性能够作为一个统一的、可扩展的框架来支撑整个系统的运行。 综上所述,具备可分可合的能力、应用级别扩容以及逻辑调用的统一执行和被集成特性,共同构成了应用研发与部署无关这一核心特性。该特性使得软件系统能够灵活地应对业务变化,实现高效、可扩展和可维护的运行,从而满足客户的长期发展需求并兼顾当下的成本效益。

    2024年5月23日
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  • 陈浩

    自2017年中国推进数字建设以来,数字经济规模持续增长,“十四五”规划和2035远景目标纲要中明确强调企业和政府需大力推动数字化转型,中国正在迈进一个崭新的数字经济时代。 在这个过程中,软件已经从工具变成信息化的基础设施,如何有效应对该变化所带来的一系列新的核心技术挑战,是整个软件行业发展遇到的另一难题。我认为,开源创新是解决这些难题的有效手段之一,也是未来软件发展的重要方向。如果说,数字化转型是时代趋势,那么开源创新也已成为时代主流。十四五规划纲要首提开源,2021年11月工信部印发《十四五软件和信息技术服务业发展规划》中提到开源重塑软件发展新生态,并将开源重塑软件发展新生态作为十四五期间我国软件产业的四大发展形势之一进行重点阐述。支持国产化开源创新体系发展,建设自己的开源社区和开源平台,其所具有的大众协同、开放共享、持续创新等特点,可有效推动各行业自主可控的数字化转型。 Oinone所倡导的开源理念和生态共建,与国家开源战略不谋而合:将开源作为一种合作手段,通过完善社区注重开源治理,吸引更多的企业和个体参与其中。湖南大学作为首批国家示范性软件学院的双一流建设高校,一直致力于推进和引导国产化开源软件体系的建设,并为此开展多种形式的产学研研究和实践。基于Oinone微服务分布式的设计理念和面向生态的开源特性,湖南大学结合自身在大数据分布式存储、多元异构数据汇聚融合和大数据智能分析等方面的研究成果,与Oinone展开了深度的技术创新合作,并在多个大中型企业数字化应用和数字政府应用中取得了良好的效果。 随着Oinone的开源,相信能激发更多的开发者参与到国产软件建设中,通过开源模式实现更广泛参与方的共享、共创、共生、共赢,构建价值驱动的数字创新生态平台,为我国数字经济发展贡献科技力量。 湖南大学教授:陈浩

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
    1.3K00
  • 报表

    1. 业务场景 报表不局限于表格的样式,还能以各式各样的图表形式展现各项汇总数据 这有利于管理者更为直观地了解公司的经营情况,便于后续进行分析,提高对公司的管理水平。 2. 操作流程 1)进入数据可视化,进入报表tab,维护分组信息; 2)在二级分组名称后点击“+”【添加报表】,对报表进行编辑设计; 3)创建完成后可以【编辑】报表标题、备注; 4)需要通过【选择图表、创建图表】完善报表内容; 5)完善后可以点击【发布】报表,则报表此时可以被引用; 6)如果报表有更新,则可以点击【更新发布】,使业务系统引用对报表变为最新的报表信息; 7)如果报表数据不再可以公开使用,则需要通过【隐藏】功能将报表的引用权限收起,此时数据大屏、前端业务系统均不可再引用该报表,但不影响已被引用的报表; 8)隐藏后可以【取消隐藏】,报表恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1)操作流程:创建分组 2)操作路径:数据可视化-报表-创建分组 3)点击搜索框后的「+」创建一级分组,输入一级分组名称后,点击一级分组后的「+」创建二级分组,输入二级分组名称后,此时分组创建完成,可以在二级分组下创建报表 3.2 编辑分组名称 1)操作流程:选择分组-编辑分组名称 2)操作路径:数据可视化-报表-编辑分组名称 3)鼠标移动至需要修改的分组上,点击出现的「编辑图标」,可以修改分组名称,修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1)操作流程:选择分组-删除分组 2)操作路径:数据可视化-报表-删除分组 3)鼠标移动至需要删除的分组上,当分组下无报表时出现「删除图标」,可以点击图标后删除分组,删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除,删除后消失,只要分组下没有报表的分组才能直接删除成功 3.4 创建报表 1)操作流程:选择二级分组-创建报表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-创建报表 3)鼠标移动至需要创建报表的二级分组上,出现「+」,点击图标后=需要填写报表标题; a. 报表标题:最大支持20个字,支持汉字、数字、大小写字母、-;同个一级分组下不允许重复; 4)创建后可以选择报表需要展示的图表 3.5 删除报表 1)操作流程:选择报表-删除报表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-删除图表 3)未发布或者已发布但没有被隐藏的报表,并且没被前端或者数据大屏引用,才展示报表菜单名称后的删除图标 4)删除报表后报表消失 3.6 选择图表 1)操作流程:选择报表-为报表选择图表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-选择图表 3)选择单个未发布或者已发布但没有被隐藏的报表,点击【选择图表】,弹出“选择图表”弹窗,对该报表需要展示的图表进行选择 a. 需要选择图表的一级分组后才能选择图表; b. 可以多选图表,选择的图表只能是已选一级分组下的未隐藏的未被选择的图表;选择一个二级分组时,默认该二级分组下的图表会全部被选中,图表会按照选中的顺序展示在报表列表; 4)选择图表后,报表信息保持展示图表的最新效果;如果图表更新了,但是报表没有发布最新,则报表在前端展示的仍为最近发布的版本; 5)如果图表中存在超过一行的图内筛选项,则在报表处原始的图表尺寸只能查看一行图内筛选项,需要根据图表在报表处的等比拖动效果展示更多的图内筛选项 3.7 创建图表 1)操作流程:选择报表-创建图表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-创建图表 3)选择单个未发布或者已发布但没有被隐藏的报表,点击【创建图表】,弹出“创建图表”弹窗,需要填写图表标题、模型、方法; a. 图表标题:最大支持20个字,支持汉字、数字、大小写字母、-;同个一级分组下不允许重复; b. 模型:需要选择来源数据对应的模型; c. 方法:选择模型后需要选择方法,方法是用来提取模型数据的逻辑; 4)选择成功后进入图表设计页面,创建图表保存后返回,返回到当前报表页面,新创建的图表展示在报表的第一个位置 3.8 拖拽图表 1)操作流程:选择报表-拖拽图表 2) 操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-拖拽图表 3)所有的报表均可拖拽图表,拖拽时需要选择图表,可以上下左右等比拖动,图表的内容也会根据拖动的比例进行缩放,展示全部的被遮挡图表内容 4)拖拽后实时生效,报表信息保持展示最新效果 3.9 移除图表 1)操作流程:选择报表-移除图表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-移除图表 3)未发布或者已发布但没有被隐藏的报表,并且没被前端或者数据大屏引用,此时可以针对不需要的图表进行移除 4)选择移除后不展示在报表中,不影响原图表 5)报表移除图表后实时更新,更新发布后,前端可以展示最新的报表信息,如果未发布,则仅数据大屏可展示最新的报表信息,前端仍为最近发布的报表 3.10 设置报表筛选项 1)操作流程:选择报表-设置报表筛选项 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-更多-报表筛选项-添加 3)添加时选择筛选项字段的类型,关联每个图表对应的字段,一个图表只能关联一个 4)关联后可以按关联字段查询图表数据 3.11 发布 1)操作流程:选择报表-发布报表 2)操作路径:数据可视化-图表-二级分组-报表-发布 3)选择单个未发布且没有被隐藏的报表,点击【发布】按钮,报表发布后可以被前端引用,报表状态变为已发布,展示最近发布时间; 4)如果报表发布后有更新内容,会展示的更新类型:更新报表信息/更新图表内容/选择图表/移除图表 3.12 查看最近一次发布的版本 1)操作流程:选择报表-查看最近一次发布的版本 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-查看最近一次发布的版本 3)当报表发布后有更新,在最近发布时间左侧展示【查看】,在最近发布时间下展示更新的类型,点击查看可以查看最近发布的版 3.13 更新发布 1)操作流程:选择报表-更新发布报表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-更新发布报表 3)选择单个已发布且没有被隐藏的报表,并且该报表在上次发布后有所更新,可以点击【更新发布】按钮,将最新的报表内容发布至业务系统,业务系统引用的报表为最新内容; 4)如果更新了内容,但未点击更新发布,则前端业务系统查看的报表仍为最近发布的报表 3.14 隐藏 1)操作流程:选择报表-隐藏报表 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-隐藏报表 3)报表默认不隐藏,可以切换是否隐藏=是 a. 未发布的报表,较隐藏前,不可以操作【发布】,可以【取消隐藏】; b. 已发布的图表,较隐藏前,只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】; c. 隐藏后的报表不可以被引用,但不影响已经被引用的数据 3.15 取消隐藏 1) 操作流程:选择报表-取消隐藏报表 2) 操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-取消隐藏报表 3) 隐藏后的报表可以取消隐藏,切换是否隐藏=否,取消隐藏后,报表恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 3.16 查看引用 1)流程:选择报表-查看被哪些页面引用 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表-更多-查看引用 3)选择具体的报表,查看当前报表被引用的所有信息 3.17 不允许别人编辑 1)流程:选择报表-不允许别人编辑 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表-更多-不允许别人编辑 3)选择自己创建的报表,对报表是否允许其他人编辑进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法编辑报表 3.18 不允许别人引用 1)流程:选择图表-更多-不允许别人引用 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表-更多-不允许别人引用 3)选择自己创建的报表,对报表是否允许他人引用进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法引用到该报表 3.19 导出图片 1) 操作流程:选择报表-导出图片 2) 操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-导出图片 3) 选择报表后,点击【导出图片】按钮可以将当前报表导出为图片 3.20 导出EXCEL 1)操作流程:选择报表-导出EXCEL 2)操作路径:数据可视化-报表-二级分组-报表名称-报表导出EXCEL 3)选择报表后,点击【导出EXCEL】按钮可以将当前报表导出为EXCEL

    2024年6月20日
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评论列表(2条)

  • xinf的头像
    xinf 2024年6月14日 am9:52

    bug反馈:采用无一体设计 -> 采用低无一体设计