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随着企业数字化转型的推进,软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈,但由于需求旺盛,各种模式仍在不断涌现。因此,当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案,围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较,帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台:赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台:赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争,围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外,更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具:提供各类系统模版,基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS:提供各类系统产品,产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整,同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用,以完成部门级边缘系统为主,一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发,关注企业核心业务场景,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】的时代背景,以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿,无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署,为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较,因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反,我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式(如下图1-8所示)。 第一种模式是最基础的低代码平台,也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码,简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合,但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率,也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台,以元数据为基础,以模型为驱动。当无法满足需要时,通过特定方式将代码以插件的形式注入平台,作为低代码平台的内置逻辑,供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛,当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑,但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务,而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一,因为研发人员变成了辅助角色,而软件工程是一门需要技术能力的学科,让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说,产品需要迭代规划,需要多人协作,需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台,它采用低无一体的设计。首先,oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次,同样以元数据为基础,以模型为驱动,但是元数据的生成方式有两种:一种是使用无代码设计器(与经典低代码相同),另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据,可以无缝地与代码衔接,并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率,并进行工程化管理。 最后总结来说:低无一体不仅仅是指两种模式的结合,还包括两种模式的融合应用方式。具体来说,这种融合应用方式可以分为两种情况: 当开发核心产品时,主要采用低代码开发,无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量,同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时,主要采用无代码设计器,低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求,并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说,低代码模式适用于产品的迭代升级,而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值,在不同场景下可以相互融合,发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比,从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件,更高性价比、用户体验客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求,并联合伙伴一起满足企业所有需求,无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求,无法输出技术标准,无法解决多供应商一起开发的问题,只能通过集成实现对接 OP模式进行销售,通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求,以表单流程为主客户范围:5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求,无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费,新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖:采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业:零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发,逐渐拥有互联网相关应用组件,但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖:业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业:建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式相同:按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo
当前端发起对应用的访问时,如果出现错误,那么我们可以通过以下方式进行简易排查,如果排查不出来,则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息,来介绍排查工具,提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面,假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800,那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求,如图可以看到调试工具展示的信息,可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后,打开(在原页面)浏览器的调试工具,切换到“网络”的标签页,在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求,右键会弹出菜单,点击菜单中的 “复制”,再次展开该菜单,点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”,这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内,点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息,我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求,我们可以看到,调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置,此时再切换到“全部堆栈”下,可以看到是业务类的233行导致的空指针异常,查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误,异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”,可以看到具体异常信息,提示core_demo_item表出现了重复的主键,该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页,可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候,可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮,可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮,可以下载接口调试数据 四、排查工具细节
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。 一、应用列表 标准版本不支持在线安装,只能通过boot工程的yml文件来配置安装模块。在 www.oinone.top 官方SaaS平台客户可以在线管理应用生命周期如:安装、升级、卸载。同时针对已安装应用可以进行无代码设计(前提安装了设计器),针对应用类的模块则可进行收藏,收藏后会在App Finder中的我收藏的应用中出现。在应用列表中可以看到我们已经安装的应用以及模块,我们oinoneDemo工程也在其中。 图3-2-35 Oinone的应用列表 图3-2-36 应用收藏后会在App Finder的【我收藏的应用】中出现 二、应用大屏 但我们的测试应用没有设置应用类目,则无法在应用大屏中呈现。 图3-2-37 未设置应用类目则无法在应用大屏中呈现 三、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 图3-2-38 云数据分类呈现
一、拦截器 拦截器为平台满足条件的函数以非侵入方式根据优先级扩展函数执行前和执行后的逻辑。 使用方法上的@Hook注解可以标识方法为拦截器。前置扩展点需要实现HookBefore接口;后置扩展点需要实现HookAfter接口。入参包含当前拦截函数定义与该函数的入参。拦截器可以根据函数定义与入参增加处理逻辑。 拦截器分为前置拦截器和后置拦截器,前者的出入参为所拦截函数的入参,后者的出入参为所拦截函数的出参。可以使用@Hook注解或Hook模型的非必填字段module、model、fun、函数类型、active来筛选出对当前拦截方法所需要生效的拦截器。若未配置任何过滤属性,拦截器将对所有函数生效。 根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小,越先执行。 二、前置拦截(举例) 增加一个前置拦截,对PetShop的sayHello函数进行前置拦截,修改函数的入参的shopName属性,在其前面增加"hookbefore:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 为run方法增加@Hook注解 配置module={DemoModule.MODULE_MODULE},这里module代表的是执行模块,该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 配置model={PetShop.MODEL_MODEL},该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"},该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class PetShopSayHelloHookBefore implements HookBefore { @Override @Hook(module = {DemoModule.MODULE_MODULE},model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object… args) { if(args!=null && args[0]!=null){ PetShop arg = (PetShop)args[0]; arg.setShopName("hookbefore:"+ arg.getShopName()); } return args; } } 图3-4-3-5 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 Step2 重启查看效果 用graphQL工具Insomnia查看效果,如果访问提示未登陆,则请先登陆。详见3.4.1【构建第一个Function】一文 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问,结果我们会发现PetShopSayHelloHookBefore不起作用。是因为本次请求是以base模块作为发起模块,而我们用module={DemoModule.MODULE_MODULE}声明了该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 图3-4-3-6 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问,前端是以模块名作为访问入口不是模块编码这里大家要注意下 图3-4-3-7 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问,更换到petShop的子模型petShopProxy来访问sayHello函数,结果我们发现是没有效果的。因为配置model={PetShop.MODEL_MODEL},该Hook只匹配PetShop模型 三、后置拦截(举例) 增加一个后置拦截,对PetShop的sayHello函数进行后置拦截,修改函数的返回结果的shopName属性,在其后面增加"hookAfter:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 为run方法增加@Hook注解 配置model={PetShop.MODEL_MODEL},该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"},该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookAfter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class PetShopSayHelloHookAfter implements HookAfter { @Override @Hook(model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object ret) { if (ret == null) { return null; } PetShop result =null; if (ret instanceof Object[]) { Object[] rets = (Object[])((Object[])ret); if (rets.length == 1) { result = (PetShop)rets[0]; } } else { result = (PetShop)ret; } result.setShopName(result.getShopName()+":hookAfter"); return result; } } 3-4-3-8 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 Step2 重启查看效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问,结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfter是起作用。PetShopSayHelloHookBefore没有配置模块过滤。 3-4-3-9 示例效果 用访问,结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfte和PetShopSayHelloHookBefore同时起作用 3-4-3-10 示例效果 我们会发现HookAfter只对结果做了修改,所以message中可以看到hookbefore,但看不到hookAfter 四、注意点 不管前置拦截器,还是后置拦截器都可以配置多个,根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小,越先执行。小伙伴们可以自行尝试 拦截器必须是jar依赖,不然执行会报错。特别是有的小伙伴配置了一个没有过滤条件的拦截器,就要非常小心 模块启动yml文件可以过滤不需要执行的hook,具体配置详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】一文 调用入口不是由前端发起而是后端编程中直接调用,默认不会生效,如果要生效请参考4.1.9【函数之元位指令】一文
一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言,用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL(Feed Item Query Language)——一种URI友好的语法,用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用,没有不安全的字符,因此不需要URL编码。另一方面,FIQL的语法不太直观,URL编码也不总是那么重要,因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如,您可以像这样查询资源:/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例: 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集,所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法(ISO 14977)编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成,通过逻辑运算符相互关联: Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下,AND运算符优先(即,在任何OR运算符之前对其求值)。但是,可以使用带括号的表达式来更改优先级,从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数; 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段(或属性、元素…)。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串(见下文)或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str; 比较运算符采用FIQL表示法,其中一些运算符还具有另一种语法: · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器(请参阅下一节)。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值,也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号,其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…