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  翻译

  翻译应用是管理翻译规则的应用，以模型为基础、维护字段的翻译值，支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1：导出所有翻译项； Step2：线下翻译； Step3：导入翻译项； Step4：刷新远程资源； Step5：页面右上角可切换语言，查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段，其中需要区分出是否字典； 源语言、目标语言，是在资源中维护的语言，可在资源中维护需要翻译的语言； 翻译项则是模型字段，默认翻译项为激活状态，关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出：导出所有需要翻译的翻译项，包括模块、字段，源术语、翻译值等，其中如果已经翻译过的内容，会体现在翻译值中； 勾选导出：导出勾选模型的翻译项。 导入：导入翻译项，平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后，点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言，查看翻译效果。

  史, 昂

  2024年6月20日

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• Oinone 7天入门到精通

  1.3 Oinone的生态思考

  以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程（如下图1-3所示），我们可以发现，企业真正需要的是一站式的软件产品。然而，一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始，这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代，以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成；而在数字化时代，中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发，探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入，企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下，“敏捷响应，低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是，互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离，建立一站式商业智能软件的技术概念之一，并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下，则会适得其反，导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念，抓住了企业数字化转型的核心诉求，即“敏捷响应，低成本快速创新”。然而，阿里作为一家生态公司，在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付，但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制，基本上都做得不好，甚至失败。在2017年，阿里成立了原生交付团队，希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后，我发现阿里也做不好，但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线，而是上线以后预期的效果没有达到，其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候，所谓的目标“敏捷响应，快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题： 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不但时间更长，付出的成本也更高了？是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用，就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机，他也不能驾驭它们，更不用说是手动挡的。 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？是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式，它将不同的业务能力抽象出来，以服务的形式对内提供。然而，由于业务场景的差异，不同的业务需要的能力也会不同，因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发，需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化，但谁来负责呢？新项目的供应商还是客户自己？ 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题，提高系统性能和可用性，但是在初始阶段，投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性，因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前，我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案（如下图1-4所示）： 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式，看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而，绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去，只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径，他们必须接受目前分散的情况，并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此，在数字化时代中，真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说，这两种方案都非常艰难，但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外，我们还能清晰看到以下几点： "敏捷响应，低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景，也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商，而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此，我的思考是： 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力，而是降低互联网架构的门槛，让更多企业真正拥有“敏捷响应，低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论，而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业，而是真正赋能不同IT组织能力的企业，让它们都具备持续创新的能力。 今天，许多中台软件公司告诉企业：“中台是持续演进和快速迭代的过程，因此企业需要组建中台架构团队来实现，而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的，因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力，即应变能力，因为应变是不断变化的。然而，后半部分是不正确的，因为今天的企业已经有能力组建团队，那么这些中台软件公司到底有什么用呢？企业真的缺少方法论吗？在19年，我就提出了自己的看法：没有低代码能力的中台公司都在收取智商税，都在欺诈，因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗？这些流氓公司赚了很多钱，最后责怪企业无法招到人才，这是企业的责任。因此，仍然认为“最好的赋能是降低门槛，而不是让客户提高技术水平”。 最终，我们得出了一个服务模式的想法：构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是：通过开放的方式，让企业本身以及不同的软件供应商共同参与，遵循相同的技术和数据规范，打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态，我们列出了六个要点（如下图1-5所示）。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式，为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势（如下图1-6所示）。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍，它大致分为4部分： 以低代码开发平台为基础，输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序，从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础，满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性，避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上，企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台，以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器，用于满足项目开展中，超出业务标品范围之外的需求，或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下，自主解决业务需求，并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统，通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家，为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案，解决所有商业需求，让不同技术之间的合作变得简单易行，摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域，我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业，我们专注于树立标杆，而对于大、中、小型企业，则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中，我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域，我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景，因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

  史, 昂

  2024年5月23日

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  自定义组件

  1. 定义组件介绍 平台提供了大多数的通用组件，面对企业个性话需求、复杂的业务场景，我们也提供了自定义组件的能力，帮助企业更快实施业务需求。 自定义组件包含“组件画廊”“组件排序”“元件画廊”“元件属性设计”四个页面。 1.1 组件与元件 在介绍如何自定义组件前，需要先了解以下概念： 组件：页面设计的组件库中看到的是组件。每个组件都有自己的属性面板，通过属性、字段决定组件逻辑，而自定义组件就是需要构建出组件自身的属性信息，再结合业务配置组件的属性、使用组件。 一个组件在不同的业务类型、视图类型、单值/多值，其属性面板是不同的，不同业务类型、视图类型、单值/多值的组合我们成为元件，多种组合即为多个元件，所以一个组件包括多个元件。 元件：一个组件可以对应多个元件。在创建时明确元件所适用的字段业务类型、单/多值、视图类型，在画布中切换元件时，会结合当前组件的字段业务类型、单/多值、所在视图类型确定可以使用哪一个元件。 此处切换的也是元件。 示例：创建一个“下拉选”的组件，其中可以包含“下拉单选”“下拉多选”两个元件。“下拉选”组件从组件库中拖入时，设置单值时使用“下拉单选”元件，设置多值时使用“下拉多选”元件。 2. 组件管理 2.1 组件创建 在组件画廊页面，点击添加组件，在弹窗中完善信息创建组件。 2.2 组件操作 自定义组件支持“搜索、删除、作废、查看引用关系、管理元件、编辑、低无一体、排序”的操作。 搜索：默认搜索可见组件，可切换“全部、可用、废弃”搜索组件，也可使用组件名称搜索。 删除：若组件未被引用，则可以直接删除。 作废：组件作废后，不可在画布中展示，不可在组件切换时使用，但已使用的数据不影响。 查看引用关系：可以查看存在引用关系的页面，支持点击跳转到对应页面的设计页面。仅当组件无引用关系时才支持删除。 管理元件：点击进入元件的管理页面。 编辑：可修改组件名称、组件图表、组件描述。 低无一体：比较复杂，在第5章中单独讲解。 排序：进入排序页，可拖动排序自定义组件。自定义组件会插在系统组件之后。可以点击“查看排序结果”选项页查看最终排序结果。排序同样会更新画布中的组件库顺序。 3. 元件管理 3.1 元件创建 在元件画廊页面，点击添加元件，在弹窗中完善信息创建一个元件。 3.2 元件操作 元件支持“删除、作废、查看引用关系、编辑、设计元件属性”的操作。 删除：若元件未被引用，则可以直接删除。 作废：元件作废后，不影响原来已使用的元件，无法新添加、使用该元件。 查看引用关系：可以查看存在引用关系的页面，支持点击跳转到对应页面的设计页面。仅当元件无引用关系时才支持删除。此处的引用关系数量会小于等于组件引用关系的数量。 编辑：可修改元件名称、支持视图类型、元件描述。 设计元件属性：比较复杂，将在第4章中单独讲解。 4. 设计元件属性 元件属性设计页面主要操作集中在这三部分，分别是①视图切换②属性面板设计区③复制功能 视图切换：元件创建时选择的支持视图类型，在①区域平铺可切换对应视图的属性面板进行设计。 属性面板设计区：可将组件拖入属性面板设计区进行设计，设计的是自定义组件的属性面板，左侧组件库和页面设计的组件库相同，仍然支持创建字段或使用模型字段，右侧进行元数据面板、属性面板设置。 复制功能：可将已设置好的属性面板复制到其他视图，提高设计效率。 5. 低无一体 低无一体简单讲就是组件代码上传，通过载入代码使组件在设计页面和实现页面可见和交互。 系统内置的属性不满足需求时，要用低无一体写代码，定制属性，比如从模型中拖拽设计就是内置的属性，从组件库中设置，就要配合低无一体，否则无效。 首次进入组件设计或组件中的元件变更时需要生成SDK。 生成结束后展示SDK生成时间，并且“下载模版工程”按钮可用。 点击下载模版工程，会自动下载模板工程。 在模版工程中编写前端代码。 根据实际需求上传JS、CSS文件后提交即可。

  史, 昂

  2024年6月20日

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• 蒋江伟

  企业数字化转型经过多年演进，其趋势价值已经毋庸置疑。近些年来，随着流媒体平台的崛起，对企业的营销方式、渠道建设方式甚至供应链都带来了新的挑战，我们可以清晰地感觉到世界每时每刻都在发生变化。在未来的企业竞争中，谁数字化走在前沿，谁就更能掌握主动权。数字化是为了满足业务的持续创新，只有持续创新才能更好的迎接未知变化。而过去很多企业的技术路径是一个采购型的发展路径，买来的ERP和CRM，升级都是各自管各自的，有一天推出一个新概念或者业务发生新需求，又去采购另外一家企业的ERP和CRM，整个替换掉了，烟囱式地迭代演进模式。企业不怕重复建设，怕的是不断重复建设，企业不怕系统延期上线，怕的是错过业务发展的机会窗口。 本书主要介绍了一种全新的数字化构建理念和技术落地方式——用低代码的方式一站式支撑企业的商业场景并能满足商业化持续创新，和其他低代码不同的是：既结合了中台架构，又兼顾了传统企业的IT发展水平，更符合企业数字化发展需求，持续保持企业竞争力，对各行业在做数字化选型的时候有很大的帮助。 很高兴看到阿里校友陈鹏程（本书作者）在这条路上发光发热，也把此书推荐给IT从业者、程序员以及爱好计算机应用软件的所有同学，希望对大家学习新型、更高效的系统构建方式有所启发。 阿里巴巴高级研究员 蒋江伟（小邪）

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

  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/

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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