工作台用于呈现集成相关的统计数据，包括：
快捷连接是通过快捷筛选所需要链接的集成资源（应用/Oinone平台应用/数据库等），进入【数据流程创建页】，同时展示平台提供的数据流程模版，点击开始连接可使用数据流程模型创建数据流程。
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介绍Function相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读下，以备不时之需 如您还不了解Function的定义，可以先看下2.3【oinone独特之源，元数据与设计原则】对Function的描述，本节主要带大家了解Function元数据构成，能让小伙伴非常清楚oinone从哪些维度来描述Function， 一、元数据说明 FunctionDefinition 元素数据构成 含义 对应注解 备注 namespace 函数命名空间 @Fun("") @Model.model("") @Fun或@Model.model name 技术名称 @Function( name=””, scene={}, summary=””, openLevel=FunctionOpenEnum.REMOTE ) scene 可用场景 见：FunctionSceneEnum description 描述 openLevel 开放级别 见：FunctionOpenEnum fun 编码 @Function.fun("") displayName 显示名称 @Function.Advanced( displayName=””, type=FunctionTypeEnum.UPDATE, dataManager=false, language=FunctionLanguageEnum.JAVA, isBuiltin=false, category=FunctionCategoryEnum.OTHER, group=”pamirs”, version=”1.0.0″, timeout=5000, retries=0, isLongPolling=false, longPollingKey=”userId” longPollingTimeout=1 ) type 函数类型默认：4(改) 见 FunctionTypeEnum dataManager 数据管理器函数默认：false language 函数语言默认：DSL 见FunctionLanguageEnum isBuiltin 是否内置函数 默认：false category 分类 默认：OTHER 见：FunctionCategoryEnum group 系统分组 默认：pamirs version 系统版本 默认：1.0.0 timeout 超时时间 默认：5000 retries 重试次数 默认：0 isLongPolling 是否支持long polling，默认false longPollingKey 支持从上下文中获取字段作为key longPollingTimeout long polling超时时间 默认值为1 transactionConfig 事务配置 JSON存储 见TransactionConfig 配置@PamirsTransactional source 来源 系统推断值，见：FunctionSourceEnum extPointList 函数包含扩展点 系统推断值 module 所属模块 系统推断值 bitOptions 位 系统推断值 attributes 属性 系统推断值 imports 上下文引用 系统推断值 context 上下文变量 系统推断值 codes 函数内容 系统推断值 beanName bean名称 系统推断值 rule 前端规则 系统推断值，一般Action.rule传递下来的 clazz 函数位置 系统推断值 method 函数方法 系统推断值 argumentList 函数参数 系统推断值，List<Argument> returnType 返回值类型 系统推断值 表4-1-7-1 FunctionDefinition TransactionConfig 函数事务管理之配置项事务，具体事务使用详见4.1.8【函数之事务管理】一文。 元素数据构成 含义 对应注解 备注 transactionManager 事务管理器 @PamirsTransactional( transactionManager=””, enableXa=false, isolation=Isolation.DEFAULT, propagation=Propagation.REQUIRED, timeout=-1, readOnly=false, rollbackFor={}, rollbackForClassName={}, noRollbackFor={}, noRollbackForClassName={}, rollbackForExpCode={}, noRollbackForExpCode={} ) enableXa 分布式事务默认为false isolation 事务隔离级别 propagation 事务传递类型 timeout 过期时间 默认：-1 readOnly 只读 默认：false rollbackForExpCode 回滚异常编码 rollbackForExpCode 忽略异常编码 namespace 函数命名空间 系统推断值 fun 函数编码 系统推断值 active…
场景说明 场景描述：全员营销标准产品的功能并未有任务发放的审批流，在实际执行中，当营销专员配置好任务后，需部门领导对整个活动如该任务内容、形式、参与人员进行审批。 业务需求：在发布任务这个流程中增加审批节点。 实战训练 Step1 原业务分析 点击菜单【任务中心】通过URL上的model参数找到对应模型编码为【gemini.biz.GeminiTaskProxy】 进入模型设计器主页面，应用选择【全员营销】、选择【系统模型】、通过搜索关键字【任务】选择【Gemini任务代理】，展示方式从图模式切换到表单模式，对比【模型编码】 但目前模型为代理模型，代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力，同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。因为在代理模型中新增的字段都是非存储字段，所以如果要增加【审核状态】的字段一定以要在存储模型增加。其父模型的查看有两种方式 表单模式下可以直接看父模型 在图模式和表单模式下点击继承关系 点击【Gemini任务】，进入【Gemini任务】的模型设计界面，可以看出该模型所在模块为【全员营销核心业务】，从【系统字段】中找到【任务状态】字段，点击查看字段详情，我们可以看到【业务类型】为数据字典，字典类型为【任务状态】。 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，选择【系统字典】就可以查看到【任务状态】数字字典 总结如下： 给【Gemini任务】模型增加一个【任务审批状态】，记录审批状态 在任务创建的时候，修改【任务状态】为【关闭】确保任务未审批通过的时，用户无法操作该任务。 审批通过后，恢复【任务状态】为【初始化】 我们先来整理下核心流程即：任务审批流程。 Step2 利用模型设计器设计模型 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，点击添加【数据字典】按钮，设置对应数据项 设置【字典名称】为【审批状态】 设置【字典项类型】为【文本】 通过【添加数据字典项】按钮增加对应数据字典项，如审核中、审核失败、审核成功 在模型设计器的管理页面上方点击【模型】选项卡，模块选择为【全员营销核心业务】，选择【系统模型】、搜索任务选择【Gemini任务】，点击添加字段 为模型【Gemini任务】添加字段 设置【字段名称】为【任务审批状态】 设置【字段业务类型】为数据字典，并选择关联数据字典为【任务审批状态】 最后点击【创建】按钮完成操作 回到【Gemini任务】设计区，我们可以看到在模型的【自定义字段】选项卡下方多了一个【任务审批状态】字段 Step3 利用界面设计器，设计出必要的审核页面 进入界面设计器，应用选择全员营销，模型选择【Gemini任务】，点击添加页面下的直接创建 设置页面标题、模型（自动带上可切换）、业务类型（运营管理后续会扩展其他类型）、视图类型（表单）后点击确认按钮进入【Gemini任务】表单设计页面 进入页面设计器，对【Gemini任务】表单页面进行设计（更多细节介绍，请参考界面设计产品使用手册） 左侧为物料区：分为组件、模型。 【组件】选项卡下为通用物料区，我们可以为页面增加对应布局、字段（如同在模型设计器增加字段）、动作、数据、多媒体等等 【模型】选项卡下为页面对应模型的自定义字段、系统字段、以及模型已有动作 中间是设计区域 右侧为属性面板，在设计区域选择中组件会显示对应组件的可配置参数 在左侧【组件】选项卡下，拖入布局组件【分组】，并设置组件【标题属性】为基础信息 在左侧【模型】选项卡下，分别系统字段中的【任务标题】、【任务开始时间】、【任务结束时间】、【视频标题】、【视频风格】、【任务描述】拖入【基础信息】分组，并点击【任务描述】，在右侧属性面板的【交互】分组中设置宽度为1。最后别忘了点击【发布】按钮完成页面的发布 Step4 通过流程设计器，设计对应业务流程 进入流程设计器，点击【创建】按钮 注意：流程中需要获取【关系字段】的除关联字段(一般为ID)以外的字段需要通过【数据获取】节点单独获取【关系字段】的对象数据。所以在流程设计中经常会用到【数据获取】节点 左上角编辑流程名称为【任务审批流程】，点击第一个【触发】节点，触发方式选择模型触发，模型选择【Gemini任务】，触发场景选择【新增或更新数据时】，【筛选条件】设置为【任务审批状态】为空或【任务审批状态】等于【审核中】，点击该节点的【保存】按钮 点击流程图节点间的【+】图标选择增加【获取数据】节点，或者拖动左侧物料区【获取数据】到特定的【+】图标 点击【获取数据】，在右侧属性面板中设置【获取数据条数】为多条，选择模型为【Gemini用户任务实例】，点击【筛选条件】的【{X}】图标，进行数据获取的条件设置 选择条件字段为【任务ID】条件操作符为【等于】，条件为变量的导购字段的ID。当上下文只有一个变量时默认不需要选择，这里默认的是【模型触发：[Gemini任务]】，设置好以后点击确认，回到属性面板设置【未获取到数据时执行方式】为【终止流程】，并点击节点【保持】按钮 增加【更新数据】节点，在右侧属性面板中 【更新模型】选择【模型触发：[Gemini任务]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为：【已关闭】。 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务审核状态】字段 表达式设置为：【审核中】。 最终完成的【模型触发：[Gemini任务]】更新设置 a. 【模型触发：[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】，任务审核状态为【审核中】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 再增加【更新数据】节点，在右侧属性面板中 【更新模型】选择【获取数据[Gemini用户任务实例]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为：【已关闭】。 最终完成的【获取数据[Gemini用户任务实例]】更新设置 a. 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 增加【审批】节点，在右侧属性面板中 【审批模型】选择模型为【模型触发：[Gemini任务]】 【选择视图】选择前面新建的页面【流程中的任务编辑页】 【审批人】选择角色为【超级管理员】 【数据】权限全部设置为【查看】 其他配置项默认，需要了解更多请查看产品使用手册 最后点击节点【保持】按钮。 新增【审核分支】，在【通过】分支中增加两个数据更新节点，跟审核前的两个数据更新节点对应 【模型触发：[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】，任务审核状态为【审核通过】 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】 流程确保保持并发布过，点击右上角【发布流程】完成流程的保存与发布 Step5 检验效果 创建任务后，任务状态为【关闭】状态，任务列表中的任务状态为多个状态的计算值 审核通过后，任务状态为【进行中】状态，任务列表中的任务状态为多个状态的计算值
在业务应用中我们经常需要为一些核心数据的变更做审计追踪，记录字段的前后变化、操作IP、操作人、操作地址等等。数据审计模块为此提供了支撑和统一管理。它在成熟的企业的核心业务系统中，需求是比较旺盛的。接下来我们开始学习下数据审计模块 准备工作 pamirs-demo-core的pom文件中引入pamirs-data-audit-api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-api</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的pom文件中引入pamirs-data-audit-core和pamirs-third-party-map-core包依赖，数据审计会记录操作人的地址信息，所以也依赖了pamirs-third-party-map-core <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core.map</groupId> <artifactId>pamirs-third-party-map-core</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加data_audit 和third_party_map，即在启动模块中增加data_audit和third_party_map模块 pamirs: boot: modules: – data_audit – tp_map 为third_party_map模块增加高德接口api，下面e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5换成自己的key pamirs: eip: map: gd: key: e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5 数据审计 注解式（举例） Step1 新增PetTalentDataAudit数据审计定义类 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init.audit; import pro.shushi.pamirs.data.audit.api.annotation.DataAudit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @DataAudit( model = PetTalent.MODEL_MODEL,//需要审计的模型 modelName = "宠物达人" ,//模型名称，默认模型对应的displayName //操作名称 optTypes = {PetTalentDataAudit.PETTALENT_CREATE,PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE}, fields={"nick","picList.id","picList.url","petShops.id","petShops.shopName"}//需要审计的字段,关系字段用"."连结 ) public class PetTalentDataAudit { public static final String PETTALENT_CREATE ="宠物达人创建"; public static final String PETTALENT_UDPATE ="宠物达人修改"; Step2 修改PetTalentAction的update方法 做审计日志埋点:手工调用 OperationLogBuilder.newInstance().record()方法。需要注意的是这里需要把原有记录的数据值先查出来做对比 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetTalent update(PetTalent data){ //记录日志 OperationLogBuilder.newInstance(PetTalent.MODEL_MODEL, PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE).record(data.queryById().fieldQuery(PetTalent::getPicList).fieldQuery(PetTalent::getPetShops),data); PetTalent existPetTalent = new PetTalent().queryById(data.getId()); if(existPetTalent !=null){ existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPicList); existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPetShops); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPicList); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPetShops); } data.updateById(); data.fieldSave(PetTalent::getPicList); data.fieldSave(PetTalent::getPetShops); return data; } Step3 重启看效果 修改宠物达人记录对应的字段，然后进入审计模块查看日志
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。
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
