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):

2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

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:

  1. 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能;

  2. 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;

  3. 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:

  1. 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;

  2. 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。

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9217.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 am10:05
Next 2024年5月23日 am10:07

相关推荐

  • 1.2 Oinone的致敬

    占在巨人的肩膀上,天地孤影任我行 1.2.1 数字化时代Oinone接棒Odoo 在数字化时代,中国在互联网化的应用、技术的领先毋庸置疑,但在软件的工程化、产品化输出方面仍有许多改进的空间。这时,我了解到了Odoo——一个国外非常优秀的开源ERP厂商,全球ERP用户数量排名第一,百级别员工服务全球客户。Odoo的工程化能力和商业模式深深吸引了我,它是软件行业典型的产品制胜和长期主义者的胜利之一。 在2019年,也就是数式刚成立的时候,我们跟很多投资人聊起公司的对标是谁,我不是要成为数字化时代的SAP,而是要成为Odoo。然而,当时大部分国内投资人并不了解Odoo,尽管它已经是全球最大的ERP厂商之一,因为当时Odoo还没有明确的估值。直到2021年7月份获得Summit Partners的2.15亿美元投资后,Odoo才正式成为IT独角兽企业。 Odoo对我们提供了极大的启示,因此我们致敬Odoo,同样选择开源,每年对产品进行升级发布。如今,Odoo15已经发布,而Oinone也已推出第三版,恰好相隔12年,这是一个时代的接棒,从信息化升迁至数字化。 1.2.2Oinone与Odoo的不同之处 技术方面的不同 在技术上,Oinone和Odoo有相同之处,也有不同之处。它们都基于元数据驱动的软件系统,但是它们在如何让元数据运作的机制上存在巨大差异。Odoo是企业管理场景的单体应用,而Oinone则致力于企业商业场景的云原生应用。因此,它们在技术栈的选择、前后端协议设计、架构设计等方面存在差异。 场景方面的不同 在场景上,Oinone和Odoo呈现许多差异。相对于SAP这些老牌ERP厂商,Odoo算是西方在企业级软件领域的后起之秀,其软件构建方式、开源模式和管理理念在国外取得了非凡的成就。然而,在国内,Odoo并没有那么成功或者并没有那么知名。国内做Odoo的伙伴普遍认为,Odoo与中国用户的交互风格不符,收费模式设计以及外汇管制使商业活动受到限制,本地化服务不到位,国内生态没有形成合力,伙伴们交流合作都非常少。另外,Odoo在场景方面主要围绕内部流程管理,与国内老牌ERP如用友、金蝶重叠,市场竞争激烈。相比之下,Oinone看准了企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来的新变化,聚焦新场景,利用云、端等新技术的发展,从企业内外部协同入手,以业务在线驱动企业管理流程升级。它先立足于国内,做好国内生态服务,再着眼未来的国际化。 无代码设计器的定位 在无代码设计器的定位上,Odoo的无代码设计器是一个非常轻量的辅助工具,因为ERP场景下,一个企业实施完以后基本几年不会变,流程稳定度非常高。相反,Oinone为适应"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,从而敏捷响应快速创新"的时代背景,重点打造出五大设计器。(如下图1-2所示)。 图1-2 Oinone五大设计器 在数字化时代中国软件将接棒世界,而Oinone也要接棒Odoo,把数字化业务与技术的最佳实践赋能给企业,帮助企业数字化转型不走弯路!

    2024年5月23日
    2.4K00
  • 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
    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
    2.1K00
  • 2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

    我们的Oinone平台采用模型驱动的方式,并符合面向对象设计原则,每个需求都可以是一个独立模块,可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建,具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是,它们的应用市场上的应用往往是模板式的,也就是说,这是一个拷贝,个性化只能在应用上直接修改,而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能,而软件公司在服务大量客户时,也会面临不同版本的维护问题,成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题,让客户和软件公司都可以从中受益(如下图2-9、2-10所示)。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时,传统的方法通常是直接修改标准产品源码,但这样做会带来一个问题:标准产品无法持续升级。相反,无论是在OP模式还是SaaS模式下,Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发,保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时,Oinone采用了面向对象的设计原则,实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态,而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子,说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征,并带来了什么好处: 继承:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装:外部无需关心模型内部如何实现,只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续,同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中,万物皆对象,一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点,作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法,并覆盖了A对象的属性1和方法1,同时新增了属性3和方法3。 此外,Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面,我们基于Java编码规范收集相关元数据,以保持不改变Java编程习惯。另一方面,方法和对象的挂载是松耦合的,只要按照元数据规范进行挂载,就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下,我们可以直接增加方法和属性(如下图2-12所示)。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性,还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点,以应对方法逻辑的覆盖和扩展,以及系统层面的逻辑扩展(如下图2-13所示)。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中,拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下,根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制,用于扩展函数的逻辑。通过这一机制,可以对函数逻辑进行灵活的扩展,以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法,都可以以独立的模块方式来扩展,这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块,方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分,同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时,能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中,我们也提到了这个特性,但那是在低无一体的情况下,通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下,典型的Oinone二次开发工程结构(如下图2-14所示),就可以更好地理解这个特性啦! 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

    2024年5月23日
    1.6K00
  • 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
    1.4K00

Leave a Reply

Please Login to Comment