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。
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9395.html
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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
分布式缓存Oinone平台主要用到了Redis，为了让业务研发时可以无感使用RedisTemplate和StringRedisTemplate，已经提前注册好了redisTemplate和stringRedisTemplate，而且内部会自动处理相关特殊逻辑以应对多租户环境，小伙伴不能自己重新定义Redis的相关bean。 使用说明 配置说明 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 timeout: 2000 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 jedis: pool: # 连接池中的最大空闲连接 默认8 max-idle: 8 # 连接池中的最小空闲连接 默认0 min-idle: 0 # 连接池最大连接数 默认8 ，负数表示没有限制 max-active: 8 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认-1 max-wait: -1 图4-1-22-1 分布式缓存配置说明 代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; @Component public class Test { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate } 图4-1-22-2 代码示例
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/
PamirsPartner作为商业关系与商业行为的主体，那么PamirsPartner间的关系如何描述，本文将介绍两种常见的设计思路，从思维和实现两方面进行对比，给出oinone为啥选择关系设计模式的原因。 一、两种设计模式对比 设计模式思路介绍 角色设计模式思路介绍 从产品角度枚举所有商业角色，每个商业角色对应一个派生的商业主体，并把主体间的关系类型进行整理。 图5-4-1 角色设计模式 关系设计模式思路介绍 从产品角度枚举所有商业角色，每个商业角色对应一个派生的主体间商业关系 图5-4-2 关系设计模式 设计模式对应实现介绍 角色设计模式实现介绍 不单商业主体需要扩展，关系也要额外维护，可以是字段或是关系表。一般M2O和O2M字段维护，M2M关系表维护。 创建合同场景中甲方选择【商业主体A】，乙方必须是【商业主体A】有关联的经销商、分销商、零售商、供应商等，则在角色设计模式下就非常麻烦，因为关系都是独立维护的 图5-4-3 角色设计模式实现介绍 关系设计模式实现介绍 只需维护商业关系扩展 同时在设计上收敛了商业关系，统一管理应对不同场景都比较从容 图5-4-4 关系设计模式实现介绍 二、oinone商业关系的默认实现 首先oinone的商业关系选择关系设计模式 其次模型上采用多表继承模式，父模型上维护核心字段，子模型维护个性化字段。
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。
