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。

image.png

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

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9214.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
Next 2024年5月23日

相关推荐

  • 6.3 数据审计(改)

    在业务应用中我们经常需要为一些核心数据的变更做审计追踪,记录字段的前后变化、操作IP、操作人、操作地址等等。数据审计模块为此提供了支撑和统一管理。它在成熟的企业的核心业务系统中,需求是比较旺盛的。接下来我们开始学习下数据审计模块 准备工作 pamirs-demo-core的pom文件中引入pamirs-data-audit-api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-api</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的pom文件中引入pamirs-data-audit-core和pamirs-third-party-map-core包依赖,数据审计会记录操作人的地址信息,所以也依赖了pamirs-third-party-map-core <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core.map</groupId> <artifactId>pamirs-third-party-map-core</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加data_audit 和third_party_map,即在启动模块中增加data_audit和third_party_map模块 pamirs: boot: modules: – data_audit – tp_map 为third_party_map模块增加高德接口api,下面e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5换成自己的key pamirs: eip: map: gd: key: e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5 数据审计 注解式(举例) Step1 新增PetTalentDataAudit数据审计定义类 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init.audit; import pro.shushi.pamirs.data.audit.api.annotation.DataAudit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @DataAudit( model = PetTalent.MODEL_MODEL,//需要审计的模型 modelName = "宠物达人" ,//模型名称,默认模型对应的displayName //操作名称 optTypes = {PetTalentDataAudit.PETTALENT_CREATE,PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE}, fields={"nick","picList.id","picList.url","petShops.id","petShops.shopName"}//需要审计的字段,关系字段用"."连结 ) public class PetTalentDataAudit { public static final String PETTALENT_CREATE ="宠物达人创建"; public static final String PETTALENT_UDPATE ="宠物达人修改"; Step2 修改PetTalentAction的update方法 做审计日志埋点:手工调用 OperationLogBuilder.newInstance().record()方法。需要注意的是这里需要把原有记录的数据值先查出来做对比 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetTalent update(PetTalent data){ //记录日志 OperationLogBuilder.newInstance(PetTalent.MODEL_MODEL, PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE).record(data.queryById().fieldQuery(PetTalent::getPicList).fieldQuery(PetTalent::getPetShops),data); PetTalent existPetTalent = new PetTalent().queryById(data.getId()); if(existPetTalent !=null){ existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPicList); existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPetShops); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPicList); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPetShops); } data.updateById(); data.fieldSave(PetTalent::getPicList); data.fieldSave(PetTalent::getPetShops); return data; } Step3 重启看效果 修改宠物达人记录对应的字段,然后进入审计模块查看日志

    2024年5月23日
    1.5K00
  • 3.4.3 函数的相关特性

    本小章会从oinone的函数拥有三方面特性,展开介绍 面向对象,继承与多态 面向切面编程,拦截器 SPI机制,扩展点

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

    1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合,可作为多选或单选的选项,例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块,可以查看其中包含的自定义字典(自建的数据字典)和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除:系统字典不支持删除,无法批量删除自定义数据字典,若数据字典已经被字段、页面等引用时,也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见:自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见,隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系:点击查看引用关系,展开弹窗,展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改:若数据字典已经被引用,无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮,弹出窗口,可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下,导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下,数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”,若导入的字典编码不存在则会新建数据字典,若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置,新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式(低代码模式) 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选,选择二进制时,字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称,因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填,部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填,api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式(无代码模式) 经典模式下只需要填写字典名称,添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”,并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

    2024年6月20日
    2.4K00
  • 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
    2.0K00
  • 4.1.15 框架之网关协议

    一、多端协议 协议内容格式 请求头 头信息 headerMap "sec-fetch-mode" -> "cors" "content-length" -> "482" "sec-fetch-site" -> "none" "accept-language" -> "zh-CN,zh;q=0.9" "cookie" -> "pamirs_uc_session_id=241af6a1dbba41a4b35afc96ddf15915" "origin" -> "chrome-extension://flnheeellpciglgpaodhkhmapeljopja" "accept" -> "application/json" "host" -> "127.0.0.1:8090" "connection" -> "keep-alive" "content-type" -> "application/json" "accept-encoding" -> "gzip, deflate, br" "user-agent" -> "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.192 Safari/537.36" "sec-fetch-dest" -> "empty" 图4-1-15-1 头信息 headerMap 请求地址 requestUrl 例如 http://127.0.0.1:8090/pamirs/DemoCore?scene=redirectListPage HTTP参数键值对 parameterMap url中queryString在服务端最终会转化为参数键值对。 请求体格式 请求体格式采用GraphQL协议。请求体格式分为API请求和上下文变量。以商品的test接口为例,请求格式如下。 API请求格式 query{ petShopProxyQuery { queryPage(page: {currentPage: 1, size: 1}, queryWrapper: {rsql: "(1==1)"}) { content { income id code creater { id nickname } relatedShopName shopName petTalents { id name } items { id itemName } } size totalPages totalElements } } } 图4-1-15-2 API请求格式 上下文变量 variables 请求策略requestStrategy 名称 类型 说明 checkStrategy CheckStrategyEnum 校验策略:RETURN_WHEN_COMPLETED -?全部校验完成再返回结果RETURN_WHEN_ERROR -?校验错误即返回结果 msgLevel InformationLevelEnum 消息级别:DEBUG("debug", "调试", "调试"),INFO("info", "信息", "信息"),WARN("warn", "警告", "警告"),SUCCESS("success", "成功", "成功"),ERROR("error", "错误", "错误")不设置,则只返回错误消息;上方消息级别清单,越往下级别越高。只有消息的级别高于或等于该设定级别才返回,否则会被过滤。 onlyValidate Boolean 只校验不提交数据 表4-1-15-1 请求策略requestStrategy 上下文变量式例如下。 { "requestStrategy": { "checkStrategy": "RETURN_WHEN_COMPLETED", "msgLevel":"INFO" } } 图4-1-15-3 上下文变量式例 响应体格式 协议响应内容包括data、extensions和errors三部分,extensions和errors是可缺省的。data部分为业务数据返回值。应用业务层可以在extensions中添加API返回值之外的扩展信息。extensions中包含success、messages和extra三部分,success标识请求是否成功。如果业务正确处理并返回,则errors部分为空;如果业务处理返回失败,则将错误信息添加到errors中。 正确响应格式示例如下。 { "data": { "petShopProxyQuery": { "queryPage": { "content": [ { "id": "246675081504233477", "creater": { "id": "10001" }, "relatedShopName": "oinone宠物店铺001", "shopName": "oinone宠物店铺001", "petTalents": […

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

Leave a Reply

Please Login to Comment

Comments(2)

  • xinf's avatar
    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