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Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9389.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
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": […
整体介绍 业务审计是指通过跟踪用户在平台业务应用中的各类行为操作以及关联的数据变化，支撑企业业务审计所需。平台提供可视化审计规则配置，根据审计规则记录行为日志，其中日志包括登录日志、应用日志； 登录日志：记录平台用户登录行为。 应用日志：针对已订阅的审计规则记录用户操作信息，是用户在各应用中操作行为留痕记录。 审计规则：业务审计中，数据变化订阅记录的规则，是记录应用日志的规则。 操作入口：应用中心——业务审计应用。
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
