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。

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  • 4.1.8 函数之事务管理

    一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割. 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题: 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs(Spring)支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读) READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行 A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务(举例) Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

    2024年5月23日
    1.8K00
  • 数据大屏

    1. 业务场景 数据大屏是利用相应的系统来分析数据,通过图形的形式为企业提供客观、直接的数据分析结果,让业务人员和企业决策者直观面对数据背后的信息,实时监测企业数据,给予更直观的决策场景体验,助力企业数字化运营升级。 2. 操作流程 1)进入数据可视化,进入数据大屏tab,维护分组信息; 2)在二级分组名称后点击“+”【添加数据大屏】,对数据大屏进行设计; 3)创建完成后可以【编辑】数据大屏; 4)数据大屏完善后,可以点击【发布】数据大屏,则数据大屏此时可以被显示器引用播放; 5)如果数据大屏有更新,则可以点击【更新发布】; 6)如果数据大屏数据不再可以公开使用,则需要通过【隐藏】功能将数据大屏的引用权限收起,但不影响已被使用的数据大屏; 7)隐藏后可以【取消隐藏】,数据大屏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-数据大屏-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数据大屏 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-数据大屏-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-数据大屏-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,只有分组下没有数据大屏的分组才能直接删除成功 3.4 创建数据大屏 1)操作流程:选择二级分组-创建数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-创建数据大屏 3)鼠标移动至需要创建数据大屏的二级分组上,出现「+」,点击图标后=需要填写数据大屏标题 a数据大屏标题: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)输入标题后进入设计页面 3.5 编辑数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-编辑数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-编辑数据大屏 3)只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,且存在三种编辑情况 a. 第一种:点击数据大屏标题后的编辑图标,仅能编辑数据大屏标题; b. 第二种:点击数据大屏中的数据大屏标题、备注后的编辑图标,可以直接编辑数据大屏标题; c. 第三种:点击【编辑】按钮,进入数据大屏设计页面,带出已有的组件内容,编辑时的规则与创建时一致,编辑后可以点击保存进行更新,如果未保存直接返回,则编辑无效; 4)编辑后实时生效,数据大屏信息保持展示最新效果 3.6 删除数据大屏 1)操作流程:选择数据大屏-删除数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-删除数据大屏 3)未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏,并且没被引用,才展示数据大屏菜单名称后的删除图标 4)删除后数据大屏消失 3.7 复制 1)操作流程:选择数据大屏-复制数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-复制数据大屏 3)点击【复制】按钮,复制成功,名称为copy of 原数据大屏标题,展示在原数据大屏分组的最后一个 3.8 发布 1)操作流程:选择数据大屏-发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-发布 3)选择单个未发布且没有被隐藏的数据大屏,点击【发布】按钮,数据大屏状态变为已发布,展示最近发布时间; 4)如果数据大屏发布后有更新内容,会展示的更新类型:更新数据大屏信息/更新数据大屏内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1)操作流程:选择数据大屏-查看最近一次发布的版本 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)当数据大屏发布后有更新,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本 3.10 更新发布 1)操作流程:选择数据大屏-更新发布数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3)选择单个已发布且没有被隐藏的数据大屏,并且该数据大屏在上次发布后有所更新,可以点击【更新发布】按钮,将最新的数据大屏内容发布至业务系统,业务系统引用的数据大屏为最新内容; 4)如果更新了内容,但未点击更新发布,则展示的仍是上次发布的数据大屏 3.11 隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-隐藏数据大屏 3)数据大屏默认不隐藏,点击数据大屏左侧的是否隐藏可以切换 a. 未发布的数据大屏,较隐藏前,不可以操作【发布】,可以【取消隐藏】; b. 已发布的数据大屏,较隐藏前,只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】; 4)隐藏后的数据大屏不可以被用于展示在其他大屏上,但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1)操作流程:选择数据大屏-取消隐藏数据大屏 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-取消隐藏数据大屏 3)隐藏后的数据大屏可以取消隐藏,切换是否隐藏=否,取消隐藏后,数据大屏恢复隐藏前的状态和功能,可以被引用 3.13 查看引用 1)流程:选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-查看引用 3)选择具体的数据大屏,查看当前数据大屏被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1)流程:选择数据大屏-不允许别人编辑 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人编辑 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许其他人编辑进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法编辑数据大屏 3.15 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-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人引用 3)选择自己创建的数据大屏,对数据大屏是否允许他人引用进行设置;如果设置为不允许,则其他人无法选择到 3.16 导出图片 1)操作流程:选择数据大屏-导出图片 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-导出图片 3)选择数据大屏后,点击【导出图片】按钮可以将当前数据大屏导出为图片 3.17 导出EXCEL 1)操作流程:选择数据大屏-导出EXCEL 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-数据大屏导出EXCEL 3)选择数据大屏后,点击【导出EXCEL】按钮可以将当前数据大屏包含的图表导出为EXCEL 4. 数据大屏设计页面 4.1 缩放自适应 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,默认按照当前屏幕展示最适合的数据大屏尺寸,可以通过+、-进行自定义缩放,每次缩放10% 4.2 全屏 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)进入页面后,设置完成,可以【全屏】查看效果,按esc退出全屏 4.3 保存 1) 流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2) 操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3) 进入页面后,设置完成后进行保存,数据大屏保持最新内容 4.4 添加、编辑、删除组件 1)流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)可以添加图表、文本、通用标题、倒计时、时间器、图片、轮播图、视频、边框等组件;图表组件中,一个图表只能添加一次,其他组件不限制数量; 4)所有组件添加后均可进行设置样式,有编辑权限的图表组件可以通过【编辑】图标直接进入图表设计页面; 5)添加后均可删除,删除后组件不再展示在数据大屏画布中,可以重新添加 4.5 数据大屏设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)设置数据大屏时可以设置屏幕的宽高、背景颜色、背景图片、主题 a. 宽高:根据数据大屏需要投放的屏幕大小进行设置; b. 背景颜色:当数据大屏无图片背景时可以调整背景颜色; c. 背景图片:支持为数据大屏上传一张图片作为背景; d. 主题模版:可任选其一,需要先选定模版后再进行设计,不然设计完后再修改模版,会清空已选组件。 4.6 图表组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入图表组件,可与边框合为一体,可以设置图表的显示内容、边框信息、动画效果、刷新频率 a. 图表显示内容:展示标题、副标题、描述、标签、图例,一屏展示条数,原图表有的内容在设置展示后展示在数据大屏,原图表没有的内容设置展示后不生效; b. 边框信息:包括边框样式、背景颜色、边框线条颜色、展示边框标题、边框标题内容、边框标题颜色、边框标题字体大小; c. 动画效果:可以设置自动轮播,为是时可以设置结束后停顿时长、速度、切换形式; d. 刷新频率:设置图表获取数据的频率,自动刷新、刷新频率。 4.7 文本组件设置 1)操作流程:创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2)操作路径:数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3)拖入文本组件后,可以输入多行文本,可以设置内容、对齐方式、字体大小、字体加粗、字体颜色、背景颜色、边框样式、文字滚动、结束后停顿、速度 4)当文字滚动开启时,文字会按照一行展示,通过设置结束后停顿和速度来控制文字滚动的效果 4.8 通用标题组件设置…

    2024年6月20日
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  • 2.3 Oinone独特性之源,元数据与设计原则

    让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱,了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想,这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢? 元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础,元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身,包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时,元数据本身就是数据的数据;在描述行为时,它就是行为的数据;在描述视图时,它就是视图的数据。只有深入理解元数据,才能全面了解Oinone的其他特性。 本章节将介绍元数据的整体概览(如下图2-3所示),带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意,本章节将不会详细展开元数据的细节,这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。 图2-3 元数据整体视图 一:以下是元数据的核心组成介绍: 模块(Module):它是将程序划分成若干个子功能,每个模块完成了一个子功能,再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元,是一组功能、界面的集合。 模型(Model):Oinone一切从模型出发,是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化,并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则,包括封装、继承和多态。 交互组件(UI Componment):它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑,并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。 函数(Function):它是Oinone可执行逻辑单元,跟模型绑定则对应模型的方法。它描述满足数学领域函数定义,含有三个要素:定义域A、值域C{f(x),x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f,它是函数关系的本质特征。它满足面向对象原则,可以设置不同开放级别,本地与远程智能切换。 元数据注册表:它以模块为单位的安装记录,在模块安装时,相关的元数据都会在元数据注册表中记录。 二:元数据的产生方式,既可以通过代码注解扫描获取,也可以通过可视化编辑器直接添加。 从代码注解中扫描获取,示例如下代码(如下图2-4所示)。 @Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "银行",labelFields = "name") public class ResourceBank extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank"; @Field.String @Field(required = true, displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift") private String bicCode; …… } 图2-4 从代码注解中扫描获取元数据 可视化的编辑器添加元数据,具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节 三:Oinone是一种通用低代码开发平台,其元数据设计满足应用开发所需的所有元素,并支持所有研发范式。 它基于元数据的具体实现秉承以下原则: 部署与研发无关; 以模型驱动,符合面向对象设计原则; 代码与数据相互融合,编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。 这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性: 开发分布式应用与单体应用一样简单,部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用,则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节; 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块,独立安装与卸载,让系统像乐高积木一样搭建; 支持两种元数据产生方式,融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立,真正做到低无一体。 四:这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题 互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不单时间更长,付出的成本也更高了? 特性1、特性2、特性3 不是说能力中心吗?当引入新供应商或有新场景开发的时候,为什么前期做的能力中心不能支撑了? 特性2、特性3 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了? 特性1 表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略

    2024年5月23日
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  • 5.1 CDM的背景介绍

    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

    2024年5月23日
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