应用中心

在App Finder 中点击应用中心可以进入Oinone的应用中心,可以看到Oinone平台所有应用列表、应用大屏、以及技术可视化。

1. App Finder

平台提供App Finder搜索查找已安装的应用、点击进入应用;

我收藏的应用:在应用中心收藏后会呈现在“我收藏的应用”;

业务应用:与业务相关、用户可操作的应用;

设计器:平台提供五大设计器设计应用,即平台的无代码能力,包括:模型设计器、界面设计器、流程设计器、数据可视化、集成设计器。

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2. 应用列表

应用列表管理平台中所有应用,管理应用的生命周期,如安装、升级、卸载,提供搜索、创建、编辑、卸载、收藏、设置首页等功能。

在介绍应用具体操作前,我们先来了解以下概念:

应用类型:分为应用与模块两种类型,两者区别在于在于应用有前台页面,可以在前台页面操作数据,模块没有前台页面、服务于其他应用或模块,大家在创建应用时可根据业务需求创建应用或模块。

依赖:创建新应用时,可依赖已有应用或模块,依赖后使用依赖应用/模块的能力,比如依赖文件应用可使用导入、导出能力,依赖资源应用可使用地址、语言等能力。

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图3-2-35 Oinone的应用列表

2.1 创建

  • 创建应用时,需要选择类型、定义应用名称、技术名称,选择依赖模块、所属分类、客户端类型。
  • 每个应用大多数都需要依赖一些基础模块:文件、资源、
  • 应用分类是按照应用所属业务域进行的分类管理,目前是平台提供的分类,后续会开放给用户自行管理。
  • 客户端类型是指应用适用于PC端、移动端,如果只选择PC端,则应用不可在移动端使用。

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2.2 编辑

编辑时,不允许编辑类型,技术名称,需要在创建时定义正确。

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2.3 安装与卸载

卸载后,应用就不会呈现在App Finder中,不可进入应用、使用应用,可重新安装,安装后继续使用。

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2.4 收藏应用

点击应用卡片右上角的星标可收藏、取消收藏应用,收藏的应用在App Finder和工作台中展示在收藏位置,可快捷进入。

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2.5 设置首页

定义每个应用的首页,有两种方式:

a. 通过绑定菜单,进入绑定菜单的页面;

b. 直接绑定视图,选择模型、找到模型下的视图,如果可作为首页的视图不存在,也可以进入设计器创建。

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2.6 应用详情

点击了解更多,可进入应用详情,查看应用基础信息。

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2.7 设计器快捷入口

设计页面:进入界面设计器;

设计模型:进入模型设计器;

设计流程:进入流程设计器;

3. 应用大屏

应用大屏按照分类展示应用,未设置应用分类的应用,无法在应用大屏中呈现。

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图3-2-37 未设置应用类目则无法在应用大屏中呈现。

4. 技术可视化

在技术可视化页面,出展示已经安装模块的元数据,并进行分类呈现。

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图3-2-38 云数据分类呈现

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9386.html

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    库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于: 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑: 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

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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

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    简介 通过调用导出接口,将设计器的设计数据与运动数据打包导出到文件中。 提供了download/export两类接口。 export 导出到OSS。导出的文件会上传到文件服务,通过返回的url下载导出文件。 请求示例: mutation { uiDesignerExportReqMutation { export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 响应示例: { "data": { "uiDesignerExportReqMutation": { "export": { "jsonUrl": "https://xxx/meta.json" } } }, "errors": [], "extensions": {} } download 直接返回导出数据。适用于通过浏览器直接下载文件。 请求示例: mutation { uiDesignerExportReqMutation { download( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: true } ) { jsonUrl } } } 如何构造url protocol :// hostname[:port] / path ? query=URLEncode(GraphQL) 例: http://127.0.0.1:8080/pamirs/base?query=mutation%20%7B%0A%09uiDesignerExportReqMutation%20%7B%0A%09%09download(%0A%09%09%09data%3A%20%7B%20module%3A%20%22gemini_core%22%2C%20fileName%3A%20%22meta%22%2C%20moduleBasics%3A%20true%20%7D%0A%09%09)%20%7B%0A%09%09%09jsonUrl%0A%09%09%7D%0A%09%7D%0A%7D 在浏览器中访问构造后的url,可直接下载文件 接口列表 模型设计器 指定模块导出 query { modelMetaDataExporterQuery { export/download(query: { module: "模块编码" }) { module url } } } module参数:指定导出的模块编码 url返回结果:export方式导出的文件url 页面设计器 导出页面 指定模块导出 mmutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { module: "gemini_core", fileName: "meta", moduleBasics: false } ) { jsonUrl } } } module参数:模块编码 fileName参数:指定生成的json文件名称 moduleBasics参数:指定是否只导出模块基础数据,如果为true,只导出内置布局、模块菜单、菜单关联的动作。 如果为false,还会导出模块内的所有页面,以及页面关联的动作元数据、页面设计数据 等等。 默认值为false。 指定菜单导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { menu: { name: "uiMenu0000000000048001" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } } menu参数:菜单对象,指定菜单的name。只会导出该菜单及其绑定页面,不会递归查询子菜单 fileName参数:指定生成的json文件名称 relationViews参数:指定是否导出关联页面,默认为false,只导出菜单关联的页面。如果为true,还会导出该页面通过跳转动作关联的自定义页面。 指定页面导出 mutation { uiDesignerExportReqMutation { download/export( data: { view: { name: "xx_TABLE_0000000000119001" model: "ui.designer.TestUiDesigner" } fileName: "meta" relationViews: true } ) { jsonUrl } } }…

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    针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式,它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求,为op(本地化部署)、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项:无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO;upgrade为FORCE打包-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数,可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感。 场景一:DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的,不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的,任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景,特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一:用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出,交由客户公司DBA审批,并执行 二:用RELOAD模式,进行正常的应用重启工作,不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二:PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题: 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时,如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL,会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE,其他机器采用RELOAD模式,做到合理规避问题,提升应用发布效率 场景三:INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的,把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意,要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数,你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数,则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置,则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时,在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数,则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为: NEVER – 不自动构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false,rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为: NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false,reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式,如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为: NEVER – 不持久化元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息,会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true,reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多,会延长系统启动时长,所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务,所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务,可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表,你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置,默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置,默认为true…

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