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2023-01-15
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如果您关注过去两年中IT行业的新词汇,您肯定会发现零代码和低代码这两个热门词汇。随着企业数字化的开始,如何选择合适的数字化工具已成为许多软件开发企业关注的问题。
传统的软件开发方法无法满足当前企业的需求:人员成本高,研发时间长,操作和维护复杂。此时,零代码或低代码工具出现在市场上并受到关注是不可避免的趋势。对于不了解这两者的人,零代码和低代码之间有什么区别?我应该如何选择?这里是简搭(jabdp)的一个简短的介绍。
与传统的软件开发模式相比,您不需要学习几年的计算机编程知识(对低代码平台仍需要了解一点),可以使用这些平台快速开发功能强大的应用程序,因此低代码和零代码属于快速开发工具的范围。有多快?根据我们的测试,使用低代码或零代码的开发效率是传统方法的5到9倍。
快速开发工具之所以“快速”,是因为这些工具已经抽象了一些通用代码,并为它们提供了可视页面供用户操作,从而使您可以快速选择,拖动和创建所需的功能组件。同样,您也可以通过可视界面设置系统的逻辑和流程。通过功能,逻辑和流程,当然很容易制作软件。
另一个共同点是低代码和零代码都是APaaS(应用程序平台即服务)。 APaaS平台的最大优势在于它提供了快速开发的环境。您无需购买和维护一系列技术基础架构,例如服务器,中间件和网络。 APaaS平台已为您准备了所有这些。您可以在几个小时内完成应用程序的开发,测试和部署,并且可以随时进行调整或更新。
最大的不同是它面对不同的用户低代码比零代码更灵活,某些团队甚至提供了开放源代码版本,使您可以更自由地自定义它。
零代码开发平台更适合非技术人员,例如产品经理,销售和运营。如果您不了解任何代码知识,那么零代码平台是您的最佳选择。
同样,低代码平台也在尽最大努力扩展其零代码功能,将更多的功能无代码化,让开法越简单化。
智东西(公众号:zhidxcom)
作者 | 李水青
编辑 | 心缘
互联网行业高速增长时代正在远去,已成一个不争事实。阿里、腾讯、百度等互联网巨头们比之前任何时候都更需要考虑第二增长曲线。
云智能服务,是被各家盯准的一条赌上未来的赛道。
成果已经显现——阿里云Q3实现营收首超200亿元,首次连续四季度盈利;百度每月砸20亿搞研发,智能云营收连续增长超70%;腾讯云这边,也首次提出“云智能”战略,三年实现团队一千多人至一万多人的10倍扩张……
令BAT无法忽视的一大劲敌是华为,作为一家从ICT切入到云智能的 科技 巨头,华为面临更严峻的生存压力。受美国制裁影响,华为消费者业务、运营商业务猛烈受挫,而云智能业务成为其新的增长命脉。
一场以BATH(百度、阿里、腾讯、华为)为主角的云智能进军千行百业的圈地大战已经蓄势待发。
华为任正非亲自督导“五大军团”,阿里云智能将建立18大行业事业部,腾讯和百度也进行了紧锣密鼓的架构调整或战略升级,盯准政企数字化市场,“磨刀霍霍向牛羊”。
阿里云智能总裁张建锋、华为云总裁张平安、腾讯CSIG(云与智慧产业事业群)总裁汤道生、百度CTO王海峰,作为这场云智能大战中掌舵者,在2021年这一疫情后经济恢复和全球洗牌的关键时期,正在做出他们职业生涯中的重要抉择。
尽管面临的问题各不相同,他们都不约而同地带领团队迈向AI落地的“深水区”。
见过汤道生的人可能对他身上的程序员风格印象深刻,他操着一口不太流利的香港普通话,似乎不善言辞,却很缜密。这位1997年从斯坦福走出来的电子工程硕士,34岁时便成为腾讯QQ研发副总裁、QQ秀产品中心总经理,在2018年成为腾讯CSIG掌舵者。
2021年,越来越多的腾讯内部员工会看到汤道生出入纯商务场合,包括与建筑产业的天一集团合作、与物流交通产业的招商港口合作、与出行产业的广汽集团签约……为了带领腾讯涉足此前不熟悉的产业互联网领域,做技术出身的汤道生越来越像一名“销售”代表。
腾讯CSIG总裁汤道生
“腾讯没有To B基因”——这是2018年9月腾讯CSIG成立时外界的普遍质疑。腾讯CSIG融合了公司的云计算、AI、智慧产业等多重技术能力,腾讯的很多科学家出自这里,但如何将技术落地行业,对汤道生和这些科学家来说有不小的鸿沟需要跨越。
即使是三年后的今天,腾讯CSIG已从三年前的一千多人扩张到一万多人,汤道生依然在近期的一次访谈中坦言了做To B的吃力点——“To B工程的周期更长,对财务管理和项目管理的要求更高,以及传统行业引入人才也需要磨合。”
业务做深、组织变大,也意味着面临新的问题。在以AI为重要驱动的产业互联网项目中,大厂虽然有平台势能,却难以像AI创企那样灵活机动地打“游击战”,因此在很多AI竞标方案中未必能超过小厂。
对此,汤道生在今年5月已经从组织架构入手进行三年来的首次调整——宣布成立汤道生带队的技术委员会,以“自上而下”的方式,在内部减少代码重复开发,以开源提升项目推进效率。比如在近期腾讯推出的数智人平台等项目中,已经看到跨CSIG和AI Lab、微信、搜狗多部门技术整合成果的迹象。
更深层次的是团队文化变革。与汤道生自己亲自投身“销售”的举动相一致——在今年9月CSIG三周年会上,汤道生史无前例地将事业群价值观升级出“敢拼敢言”这一要求。他犀利地指出,近年来引入了很多不同企业的员工,同事比较拘束、不敢直言的问题已经影响到企业效率,因此团队要像创业一样“敢拼”、“敢言”。
当下国内AI技术落地的高潮已经有到来的趋势,然而,此前活跃在一级市场的AI创企们的“金钱池”却已见底,纷纷转向二级市场寻求输血补给。对于腾讯CSIG这样具有大厂兜底的AI玩家来说,一场市场收割战似乎才刚刚开始。
在今年11月举办的腾讯生态大会上,汤道生首次提出“腾讯云智能”提法,公布一套“全局智能”的完整云智能架构和最新自研AI芯片、AI开发平台、智能产业解决方案等,标志腾讯在产业云智能领域全面出击。
腾讯云智能战略架构
再来看看行业落地,据我们统计,在今年已公布的大型智慧城市项目中,腾讯云已经拿下不少大单。今年4月广州2.1亿黄埔智慧城市项目、今年5月江门市3.6亿智慧城市项目、今年8月襄阳市的1.1亿车联网先导区项目以及今年9月的上海徐汇区1.2亿“一网统管”项目……腾讯云都充当着主要或唯一中标企业。官方数据显示,目前腾讯云AI每天全球12亿用户和200W+客户,每天处理图像超过50亿张,处理语音超过百万小时,处理自然语言超过千亿级。
“再往下走,我觉得会进入‘深水区’,接触离腾讯原来优势更远的这些行业。”汤道生在近期的采访中谈道。
与较晚提出“云智能”的腾讯不同,百度虽然在BATH中体量更小,却几乎是BATH中最先提出“智能云”且最大决心“All in”人工智能的一家。
如果要说AI创企们最怕被哪家大厂取代,那无疑是百度。拥有与国际顶尖深度学习框架匹敌的国产PaddlePaddle(飞桨)、获411张自动驾驶测试牌照的Apollo、量产超2万片的昆仑AI芯片……百度创始人李彦宏可以在之后的几年继续每月投20亿元搞研发,AI创企们却不一定有这个底气。
再来看看掌舵百度智能云的百度CTO王海峰,他和很多AI创企的创始人一样,是一个技术派,同时是“一个没有新闻的人”。毕业于清华物理专业的父亲将他从小开始教育成一个技术人才,他也如愿在2021年入选IEEE Fellow,并成为兼任ACL Fellow的中国大陆第一人,百度内部很多人称他:“气场比较弱,但同时又不会轻易为别人所动。”
百度CTO王海峰
就是这样一个看起来温文尔雅的技术派,带动了百度智能云部门在经历组织变动的不稳定态势后,转而在2021年实现业务连续季度70%的增长,成为百度公司的第二增长曲线。
百度智能云刚刚在2020年经历了动荡的一年。2020年初,李彦宏将ACG(百度云)、AIG(AI技术平台体系)、TG(基础技术体系)整合为“百度人工智能体系”(AIG),让百度云总经理尹世明向新任CTO王海峰统帅汇报。然而仅仅3个月后,尹世明离职。
彼时,在国内云市场中,阿里云、腾讯云分别位居前二,后来者华为云增速达220%,处于其后的百度智能云可能被越甩越远。彭博社当时这样评价,过去十年,从自然语言处理到语音交互领域,百度已投入了数十亿美元,但这项努力因百度人工智能业务负责人吴恩达(Andrew Ng)等关键高管离职而陷入了比较麻烦的境地。市场对公司搞研发投入可能带来的回报表示怀疑,股价随即跌至冰点。
进入2021年,王海峰总揽全局,他很少出来发表令人印象深刻的讲话,但在今年却默默带领百度智能云迅猛增长。
根据百度公司发布2021年第三季度(Q3)财报,显示其Q3实现营收319亿元,广告业务增长乏力的趋势已经体现。但是,百度智能云在本季度营收同比增长达73%,成为驱动百度核心营收增长的重要动力。在百度2021财年第一季度财报电话会议上,李彦宏直言:“AI和云,未来三年会占百度营收一半以上。”
从业务上来看,在过去半年里,百度将百度大脑这一“软硬一体AI大生产平台”升级到7.0版,把智慧交通、智慧城市等方案落地多所城市。比如就在今年9月,百度就连续拿下3个超亿级项目,包括1.17亿元绍兴智慧快速路项目、1.68亿元沧州经济开发区自动驾驶与车路协同项目、1.79亿元桐乡产业互联网项目等。
随着百度CTO王海峰将百度智能云团队稳住,他在今年的百度云智峰会上进一步宣布了百度智能云的新战略:“以云为基础推进企业数字化转型,以AI为引擎加速产业智能化升级,云智一体,赋能千行百业,促进经济高质量发展。”
对比看看2020年,百度对智能云战略的表述还是“以云计算为基础,以AI为抓手,聚焦重要赛道。”可以看到,百度智能云更加强调AI技术落地实体产业,也就是说,百度AI也要进入深水区了。
随着百度的AI技术落地越来越上道,无疑会成为一众冲刺IPO的AI创业公司的最大对手之一。
同样经历了组织架构调整的还有华为,看起来,华为云今年的道路更不平坦。
在今年4月华为开发者大会上,华为消费者部门名将余承东时任华为云总裁,还在为华为云AI的落地助威呐喊,他说,AI开发要告别作坊式,走向工业化,并带来华为云盘古大模型、MindSpore等软件的更新。
但仅仅5个月后,在今年9月的华为全联接大会上,发言人已经换了人,变成了新任CEO张平安。张平安于1996年加入华为,曾担任华为企业业务BG首席运营官、软件产品线总裁,是华为精通软件及市场的老将。
华为云总裁张平安
实际上,今年华为云进行了多次组织架构调整。先是今年1月,然后是今年3月,将华为云与计算BG中的原服务器、存储等划归出到“网络产品与解决方案”,将BG中的云独立为Cloud BU,这距离两者合并仅仅过去了一年。
“屋漏偏逢连夜雨”,受外部制裁影响,2021年华为运营商业务及消费者业务发展受限。2021年10月,华为公布第三季度财报,显示其本季度营收下降32.1%至4558亿元。
在这种情况下,云与AI技术驱动的To B业务,无疑成为华为新的增长命脉。
作为华为云临危上任的大将,张平安在9月的华为全联接大会上谈道:“未来所有的基础设施和应用都应该是云化的,我们要积极拥抱人工智能,让数据在业务决策中发挥重要作用。”
和余承东等其他华为领导人一样,张平安的言行中常常尽显华为人的务实、狼性和毫不含糊。他在多次演讲中提到,当下AI落地面临的最大问题是成本过高问题。为了降低AI落地成本,张平安领导团队更新了云天筹AI求解器、华为云开天aPaaS等一系列AI根技术。可以看到,在华为一整套包含了硬件、AI算子开发、AI模型开发和AI应用开发的升腾AI全栈技术基础上,华为云正从云基础设施层往上层的PaaS层加大投入。
一边是技术在朝着极限水平迭代,另一边,是从整个集团层面促进云与AI技术在行业落地。
2021年,华为公司陆续成立了五大行业军团——煤炭军团、海关和港口军团、智慧公路军团、数据中心能源军团和智能光伏军团,标志着华为面向千行百业全面落地云、AI、网技术的大幕正式拉开。
华为五大行业军团是由任正非亲自督导,从各个BG中抽取最精锐的精兵强将,并独立平行于它们,整合云、网、智等多种纵向能力横向精准打击行业。这是华为首次在组织架构上明确军团作战方式。
华为创始人任正非主持华为军团组建大会
任正非曾提及对军团的期待——比如,能不能在2-3年技术成熟,然后对全世界提供矿山智能化服务?而从已有进展来看,华为“矿鸿”矿山操作系统已在神东4个矿厂成功落地,从以点覆盖AI实时风险预警识别等功能,到推出让整个矿井变得联通的矿鸿操作系统,验证了军团作战方式的敏捷性和效率。
在强烈求生需要驱动下,由创始人任正非亲自掌舵、猛将张平安强力推进,华为云与智能技术或许已成为BATH中落地最猛的一极。
2017年华为云成立初,华为就做出了“上不做应用,下不碰数据,三不做股权投资”的 社会 承诺。到了2020年,华为云将这一使命升级为——“赋能应用、使能数据,做智能世界的黑土地”。
面临内外生存压力,华为云能不能把握好生态合作的边界,守住曾经的承诺,这个问题令很多合作伙伴关心。
进入2021年,有很多人提到,阿里云正在“双手入泥”,越来越像华为了。
在今年5月的阿里云峰会上,阿里云智能事业群总裁张建锋透露,阿里云近期完成了重大组织升级,一是设立了18个行业部门,由行业总经理牵头行业数字化创新。与腾讯汤道生类似,张建锋是一位为阿里的拳头产品“淘宝”打过仗的技术架构师,曾带队解决了“双11”的云计算难题。2019年,张建锋卸任阿里集团CTO,专心聚焦阿里云智能事业群和达摩院研发。
阿里云智能总裁张建锋
自张建锋掌舵以来,阿里云已将落地行业从2019年的三个拓展为2020年的7个,如今已经扩展到18个,并上升至部门。这一扩张速度,印证了张建锋的“打仗”能力。
阿里云智能覆盖行业拓展情况(根据公开信息整理,如有谬误欢迎指正)
再来横向看看区域布局,阿里云智能目前已成立16个区域部门,任命分公司总经理与本地客户联接。要知道,这在阿里 历史 上是没有过的,在过去一直是华为、海康这样的ICT厂家所热衷的事情,现在已成为阿里云的重要组织策略。
考虑到5月也是华为任正非带队的煤炭军团高歌猛进的时候,阿里云在5月成立18行业部门、16区域的发力政企数字化的大动作,很容易被认为是对标华为。这两家企业,中国智慧城市领域的最大云巨头和最大的通讯巨头,似乎要进入一个云智能技术贴身肉搏的阶段。
不过,张建锋否定了这些调整与竞争有关。他谈道,主要是阿里云自身内部主要矛盾使然,阿里云的服务离客户需求之间有很大的差异,这促使阿里云进行转变。
不管是否主观对标,但阿里正在跳出此前做电商消费的思维习惯,通过更接地气地接近政企数字化客户,实现技术变现。
姿态转变伴随的是阿里云在财务指标上的上扬。根据11月18日发布的阿里云Q3财报,阿里云营收200.07亿元,同比增长33%,经调整EBITA利润(息税摊销前利润)3.96亿元,首次实现连续四季度盈利。
阿里云的营收中有很大份额来自于基础设施、SaaS等收入,但AI技术已经越来越融入其云服务中。
简单回顾一下,今年,阿里达摩院开源了登顶六大NLP权威榜单的预训练语言模型体系AliceMind,推出超100项视觉AI能力的视觉智能开放平台;阿里云智能推出让企业“开箱即用”的大数据 AI平台——“阿里灵杰”,训练出全球首个突破10万亿参数的AI模型;芯片方面,平头哥自研云原生处理器芯片倚天710亮相,玄铁CPU已出货超25亿颗,成为国内应用规模最大的国产CPU……
张建锋在接受新华网采访时谈道,12年前,阿里巴巴在国内率先投入 探索 云计算,成为全球三朵云之一。下一个十年,阿里巴巴将坚定不移继续加大对基础技术和前沿技术的投入,在人工智能、芯片、量子计算、区块链等领域进行科研攻关。
也难怪说阿里云越来越像华为,尽管张建锋并不愿意承认,但华为擅长的“扎足根,冲破天”,阿里云智能今年已在向这个方向大步迈进,与华为争夺政企数字化市场。
可以看到,不论是在互联网发展拐点寻找新动能的BAT,还是在美国制裁下寻找新粮仓的华为,它们都将云智能作为更加重要的生命线在运作,试图切换新的增长动能。
作为各家云智能业务的掌舵人,本文中提及的对象中既有来自技术派的优秀产品经理,也有在过往战场中经历过大风大浪的管理人才,现在,他们的目光都不约而同的从技术投向行业,准备撸起袖子,双手入泥,大干一场。
巨头的动作对AI领域“原住民”AI企业们可能带来不小冲击。一方面,巨头的高举高打能带来整体行业生态的进步,从而营造更适合AI落地的环境;另一方面,自身更加无可取代的竞争力是什么?最适合的商业模式又是什么?将成为非巨头AI企业需要思考的事情。
当AI落地进入深水区,各路AI玩家正在把技术战车推向各个行业、各个地区的产业数字化转型的田间地头,一决高下。
简介: 什么是低代码?我们为什么需要低代码?低代码会让程序员失业吗?本文总结了低代码领域的基本概念、核心价值与行业现状,带你全面了解低代码。
什么是低代码
“Low-Code”是什么?如果你是第一次听说,没准也会跟我当年从老板口中听到这个词后的内心戏一样:啥?“Low-Code”?“Code”是指代码我知道,但这个“Low”字是啥意思?不会是老板发现我最近赶工写的代码很丑很“Low”吧... 想多了,老板怎么可能亲自review代码呢。那难道是指,“Low-level programming”里的“Low”?老板终于发现让我等编程奇才整天堆Java业务代码太浪费,要派我去闭关写一个高性能C语言网络库... 显然也不是,老板哪能有这技术情怀呢。那到底是什么意思?作为一名搜商比情商还高的程序员,能问Google的绝不会问老板。于是我一顿操作后,不假思索地点开了第一条搜索结果:Low-code development platform。
Wikipedia定义
从Wiki的这段定义中,我们可以提炼出几个关键信息:
• 低代码开发平台(LCDP)本身也是一种软件,它为开发者提供了一个创建应用软件的开发环境。看到“开发环境”几个字是不是很亲切?对于程序员而言,低代码开发平台的性质与IDEA、VS等代码IDE(集成开发环境)几乎一样,都是服务于开发者的生产力工具。
• 与传统代码IDE不同的是,低代码开发平台提供的是更高维和易用的可视化IDE。大多数情况下,开发者并不需要使用传统的手写代码方式进行编程,而是可以通过图形化拖拽、参数配置等更高效的方式完成开发工作。
Forrester定义
顺着Wiki的描述还能发现,原来“Low-Code”一词早在2014年就由Forrester提出了,它对低代码开发平台的始祖级定义是这样的:
相比Wiki的版本,这个定义更偏向于阐明低代码所带来的核心价值:
• 低代码开发平台能够实现业务应用的快速交付。也就是说,不只是像传统开发平台一样“能”开发应用而已,低代码开发平台的重点是开发应用更“快”。更重要的是,这个快的程度是颠覆性的:根据Forrester在2016年的调研,大部分公司反馈低代码平台帮助他们把开发效率提升了5-10倍。而且我们有理由相信,随着低代码技术、产品和行业的不断成熟,这个提升倍数还能继续上涨。
• 低代码开发平台能够降低业务应用的开发成本。一方面,低代码开发在软件全生命周期流程上的投入都要更低(代码编写更少、环境设置和部署成本也更简单);另一方面,低代码开发还显著降低了开发人员的使用门槛,非专业开发者经过简单的IT基础培训就能快速上岗,既能充分调动和利用企业现有的各方面人力资源,也能大幅降低对昂贵专业开发者资源的依赖。
低代码核心能力
基于上述的定义和分析,不难总结出如下这3条低代码开发平台的核心能力:
• 全栈可视化编程:可视化包含两层含义,一个是编辑时支持的点选、拖拽和配置操作,另一个是编辑完成后所及即所得(WYSIWYG)的预览效果。传统代码IDE也支持部分可视化能力(如早年Visual Studio的MFC/WPF),但低代码更强调的是全栈、端到端的可视化编程,覆盖一个完整应用开发所涉及的各个技术层面(界面/数据/逻辑)。
• 全生命周期管理:作为一站式的应用开发平台,低代码支持应用的完整生命周期管理,即从设计阶段开始(有些平台还支持更前置的项目与需求管理),历经开发、构建、测试和部署,一直到上线后的各种运维(e.g. 监控报警、应用上下线)和运营(e.g. 数据报表、用户反馈)。
• 低代码扩展能力:使用低代码开发时,大部分情况下仍离不开代码,因此平台必须能支持在必要时通过少量的代码对应用各层次进行灵活扩展,比如添加自定义组件、修改主题CSS样式、定制逻辑流动作等。一些可能的需求场景包括:UI样式定制、遗留代码复用、专用的加密算法、非标系统集成。
不只是少写代码
回到最初那个直击心灵的小白问题:Low-Code中的“Low”,到底是啥意思?答案已经显而易见:既不是指抽象程度很低(相反,低代码开发方式的抽象程度要比传统编程语言高一个level),也不是指代码很low(也相反,低代码所生成的代码一般都经过精心维护和反复测试,整体质量强于大部分手写代码),而是单纯的“少写代码” —— 只在少数需要的情况下才手写代码,其他大部分时候都能用可视化等非代码方式解决。
再往深一点儿看,低代码不只是少写代码而已:代码写得少,bug也就越少(正所谓“少做少错”),因此开发环节的两大支柱性工作“赶需求”和“修bug”就都少了;要测的代码少了,那么测试用例也可以少写不少;除了开发阶段以外,平台还覆盖了后续的应用构建、部署和管理,因此运维操作也更少了(Low-Code → Low-Ops)。
然而,少并不是最终目的:如果单纯只是想达到少的效果,砍需求减人力、降低质量要求也是一样的。低代码背后的哲学,是少即是多(Less is More),或者更准确说是多快好省(Do More with Less) —— 能力更多、上线更快、质量更好,成本还更省,深刻践行了阿里“既要,又要,还要”的价值观精髓。
平台的职责与挑战
上面说的是低代码给开发者提供的能力与吸引力,那么作为服务的提供方与应用的承载者,低代码开发平台自身应该承担怎样的职责,其中又会遇到多大的挑战?是否就一定要如阿里云所主张的那样,“把复杂留给自己,把简单留给别人”?虽然这句话听起来很深明大义,但不知道大家有没有想过,为什么我们一定要抱着复杂不放,平白无故给自己找事?就不能直接干掉复杂,也给咱阿里云自己的员工留点简单吗?是工作太容易就体现不出来KPI价值了,还是家里的饭菜不如公司的夜宵香?
冥思苦想许久后,我从热力学第一定律中找到了答案:开发一个应用的总复杂度是恒定的,只能转移而不可能凭空消失。要想让开发者做的更少,安心享受简单的快乐,那么平台方就得做的更多,默默承担尽可能多的复杂度。就像一个满身腱子肉的杂技男演员,四平八稳地托举着在高处旋转与跳跃的女搭档;上面的人显得越轻盈越毫不费力,下面的人就得越稳重越用尽全力。当然,不是说上面的女演员就很轻松没压力,只是他们各自的分工不同,所承担的复杂度也不一样。
根据《人月神话》作者Fred Brooks的划分,软件开发的复杂度可以划分为本质复杂度(Essential complexity )和偶然复杂度(Accidental complexity)。前者是解决问题时固有的最小复杂度,跟你用什么样的工具、经验是否丰富、架构好不好等都无关,而后者就是除此之外在实际开发过程中引入的复杂度。通常来说,本质复杂度与业务要解决的特定问题域强相关,因此这里我把它称为更好理解的“业务复杂度”;这部分复杂度不是任何开发方法或工具能解决的,包括低代码。而偶然复杂度一般与开发阶段的技术细节强相关,因此我也相应把它称为“技术复杂度”;而这一部分复杂度,恰好就是低代码所擅长且适合解决的。
为开发者尽可能屏蔽底层技术细节、减少不必要的技术复杂度,并支撑其更好地应对业务复杂度(满足灵活通用的业务场景需求),这是身为一个低代码开发平台所应该尽到的核心职责。
在尽到上述职责的同时,低代码开发平台作为一个面向开发者的产品,还需要致力于为开发者提供简单直观的极致开发体验。这背后除了巨大的工作量,还得能在“强大”和“易用”这两个很难两全其美的矛盾点之间,努力找到一个符合自己产品定位与目标客户需求的平衡点 —— 这也许是设计一个通用低代码开发平台所面临的最大挑战。
三、低代码相关概念对比
纯代码(Pro-Code / Custom-Code)
“纯代码”可能算是我杜撰的一个词,更常见的说法是-码(Pro-Code)或定制代码(Custom-Code);但意思都一样,就是指传统的以代码为中心(Code-Centric)的开发模式。之所以我选择用“纯代码”,是因为如果用“-码”会显得似乎低代码就不专业了一样,而用“定制代码”又容易让人误解成低代码无法支持定制的自定义代码。
当然,更准确的称谓我认为是“高代码”(与低代码恰好对应,只是名字太难听,被我嫌弃了...),因为即便是使用传统的代码IDE,有些开发工作也支持(甚至更适合)以非代码方式完成,比如:iOS端开发时使用的SwiftUI界面设计器、服务端开发数据库应用时使用的PowerDesigner建模工具。不过这部分可视化工作在传统开发模式下只是起辅助作用,最后通常也是生成开发者可直接修改的代码;开发者仍然是以代码为中心来开展主要工作。
低代码与纯代码之间的关系,其实跟视频和文章之间很像:
低代码就像是现代的“视频”,大部分内容都由直观易理解、表达能力强的图片组成,因此更容易被大众所接受。但与此同时,视频也不是死板得只能有图片,完全可以添加少量文字(如字幕、标注)来弥补图片表达不够精确的问题。BTW,关于“图”和“文字”之间的辩证关系,可以进一步参考《架构制图:工具与方法论》[1]这篇文章中的相关描述。
纯代码则更像是传统的“文章”,虽然很久以来都一直是信息传播的唯一媒介,但自从视频技术诞生以及相应软硬件基础设施的普及以来,便逐渐开始被抢走了风头。如今,视频已成为大部分人获取信息的主要渠道(从电视电影到B站抖音),而经常读书读文章的人却越来越少。但不可否认的是,文章依然有它存在的意义和受众(不然我也不会费这劲敲这么多字了),即使“市场份额”一直在被挤压,但永远会有它立足的空间。
如果按上面这种类比关系推导,低代码未来也会遵循与视频类似的发展轨迹,超越纯代码成为主流开发模式。Gartner的预测也表达了相同的观点:到2024年,所有应用程序开发活动当中的65%将通过低代码的方式完成,同时75%的大型企业将使用至少四种低代码开发工具进行应用开发。
但同样地,就像是视频永远无法取代文章一样,低代码也永远无法彻底取代纯代码开发方式。未来低代码和纯代码方式将以互补的形态长期共存,各自在其所适合的业务场景中发光发热。在后面的“低代码业务场景”章节,会详细列出哪些场景在现阶段更适合用低代码模式开发。
零代码(Zero-Code / No-Code)
从分类的完备性角度来看,有“纯代码”自然也应该有完全相反的“零代码”(也称为“无代码”)。零代码就是完全不需要写代码的应用开发平台,但这并不代表零代码就比低代码更高级和先进,它只是做了一个更极端的选择而已:彻底拥抱简单的图形可视化,完全消灭复杂的文本代码。选择背后的原因是,零代码开发平台期望能尽可能降低应用开发门槛,让人人都能成为开发者(注意:开发 ≠ 写代码),包括完全不懂代码的业务分析师、用户运营,甚至是产品经理(不懂装懂可不算懂)。
即便是专业开发者,在技术分工越来越精细的趋势下(前端/后端/算法/SRE/数据分析..),也很难招到一个能独立开发和维护整套复杂应用的全栈工程师。但零代码可以改变这一切:无论是Java和JavaScript傻傻分不清楚的技术小白,还是精通深度学习但没时间学习Web开发的算法大牛,都可以通过零代码实现自己的技术梦或全栈梦。“改变世界的idea已有,就差一个程序员了”,这句玩笑话或许真的可以成真;哦不,甚至都用不着程序员,有idea的人自己就能上。
当然,所有选择都要付出代价,零代码也不例外。完全抛弃代码的代价,就是平台能力与灵活性受限:
• 一方面,可视化编辑器的表达能力远不及图灵完备的通用编程语言,不引入代码根本没法实现灵活的定制与扩展(当然,理论上也可以做成Scrach/Blockly那样的图形编程语言,但那样不过是换一种形式在手写代码而已)。
• 另一方面,由于目标受众是非专业开发人员,平台能支持的操作会更趋于“傻瓜化”(e.g. 页面只支持大块业务组件的简单堆叠,不支持细粒度原子组件和灵活的CSS布局定义),同时也只会透出相对“亲民化”的模型和概念(e.g. 使用“表格”表示数据,而不是用“数据库”),无法支撑强大专业的底层开发原语和编程理念。
虽然零代码与狭义上的低代码有着上述明显差异,但从广义上来说,零代码可以当作低代码的一个子集。Gartner在其相关调研报告中,就是将“No Code”划在了范围更广的低代码应用平台“LCAP”(Low-Code Application Platform)中。而当前市面上很多通用的低代码开发平台,也都兼具一定程度的零代码能力;比如低代码领域领头羊Mendix,既提供了简单易用的零代码Web IDE - Mendix Studio,也包括一个功能更强大的低代码桌面IDE - Mendix Studio Pro。
HpaPaaS(高生产力应用PaaS)
上文提到,“Low-Code”一词是拜Forrester所赐。作为同样是国际知名调研机构(a.k.a 造词小能手)的Gartner,显然不会轻易在这场可能决定低代码领域江湖地位的新概念作词大赛中认输,于是也于2017年发明了“HpaPaaS”(High-productivity application Platform as a Service)这个听上去更高大上的缩写词。
按照Gartner的定义,HpaPaaS是一种支持声明式、模型驱动设计和一键部署的平台,提供了云上的快速应用开发(RAD)、部署和运行特性;这显然与低代码的定义如出一辙。但事实证明,名字起得太专业并不见得是好事,“HpaPaas”最终还是败给了起源更早、更接地气也更顺口的“Low-Code”:从2019年开始,Gartner在其相关调研报告中也开始全面采用“Low-Code”一词(如LCAP),亲手为“HpaPaaS”打上了 @deprecated 印记。
图源:What’s the difference between SaaS / IaaS / PaaS / aPaaS / HpaPaaS?
值得补充的是,“HpaPaaS“这个词也并非横空出世,而是传承自更早之前Gartner提出的“aPaaS”,它俩之间的关系是:HpaPaaS只是aPaaS的一个子类;除了HpaPaaS这种通过低代码实现的高生产力应用开发平台以外,aPaaS还包括面向纯代码的传统应用开发平台(High-control aPaaS,即可控度更高的纯代码开发方式)。
不值得但就想八卦一下的是,“aPaaS”这个词也非凭空捏造,而是与云计算的兴起渊源颇深。相信各位云道中人都已猜到,aPaaS与IaaS/PaaS/SaaS这些云计算远古概念是一脉相承的:aPaaS介于PaaS和SaaS之间,相比PaaS提供的服务更偏应用,但又不像SaaS一样提供现成的软件服务(更详细的说明可参考配图来源文章)。
四、为什么需要低代码
低代码是什么可能并没那么重要,毕竟在这个信息爆炸的世界,永远不缺少新奇而又短命的事物。大部分所谓的新技术都只是昙花一现:出现了,被看到了;大部分人“哦”了一声,已阅但表示不感兴趣;小部分人惊叹于它的奇思妙想,激动地点了个赞后,回过头来该用什么还是什么。真正决定新技术是否能转化为新生产力的,永远不是技术本身有多么优秀和华丽,而是它是否真的被需要,即:为什么需要低代码?如果用不同的主语填充上面这个问句(冷知识:这叫做“延迟主语初始化”),可以更全面地看待这个问题:
为什么「市场」需要低代码?
在这个大爷大妈都满嘴“互联网+”和“数字化转型”的时代,企业越来越需要通过应用(App)来改善企业内部的信息流转、强化与客户之间的触点连接。然而,诞生还不太久的IT信息时代,也正面临着与我国社会主义初级阶段类似的供需关系矛盾:落后的软件开发生产力跟不上人民日益增长的业务需求。
Gartner预测,到2021年应用开发需求的市场增长将至少超过企业IT交付能力的5倍。面对如此巨大的IT缺口,如果没有一种革命性的“新生产力”体系,很难想象仅凭现有传统技术体系的发展延续就能彻底解决问题。而低代码技术正是带着这样的使命而降临,期望通过以下几个方面彻底革新应用开发生产力,拯救差一点就要迈入水深火热的IT世界:
提效降本 质量保障
虽然软件行业一直在高速发展,新的语言、框架和工具层出不穷,但作为从业者我们不得不承认:软件开发仍处于手工作坊阶段,效率低、人力成本高、质量不可控。项目延期交付已成为行业常态,而瓶颈几乎总是开发人员(对机器能解决的问题都不是问题);优秀的开发人才永远是稀缺资源,还贼贵;软件质量缺陷始终无法收敛,线上故障频发资损不断。
相比而言,传统制造业经过几百年工业革命的发展,大部分早已摆脱了对“人”的强依赖:从原料输入到制品输出,中间是各种精密仪器和自动化流水线的稳定支撑,真正实现生产的标准化和规模化。虽然信息化号称是人类的第三次工业革命,但以软件行业目前的状况,远远还没到达成熟的“工业化”阶段。
所以,亲爱的程序员朋友,当你与前端联调了一上午接口,又与产品撕逼了一下午需求,再与自己的bug抗争了一整晚,好不容易遁入梦乡又被一连串报警短信吵醒时,是否有抬头对着星空憧憬过:“I have a dream... that one day,软件开发也能像工业制品一样,批量流水化生产,稳定高效没烦恼。” 事到如今,不管你有没有意识到,这个憧憬正在慢慢变成现实。
是的,低代码正在将应用软件开发过程工业化:每个低代码开发平台都是一个技术密集型的应用工厂,所有项目相关人员都在同一条产线内紧密协作。开发主力不再是熟知for循环一百种写法的技术Geek,而是一群心怀想法业务sense十足的应用Maker。借助应用工厂中各种成熟的基础设施、现成的标准零件、自动化的装配流水线,开发者只需要专注于最核心的业务价值即可。即便是碰到非标需求,也可以随时自己动手,用最灵活的手工定制(代码)方式来解决各种边角问题。
扩大应用开发劳动力
通过让大部分开发工作可以仅通过简单的拖拽与配置完成,低代码(包括零代码)显著降低了使用者门槛,让企业能够充分利用前面所提到的平民开发者资源。部分纯零代码需求场景下,低代码还能让业务人员实现自助式(self-service)应用交付,既解决了传统IT交付模式下的任务堆积(backlog)问题,避免稀缺的专业开发资源被大量简单、重复性的应用开发需求所侵占,也能让业务人员真正按自己的想法去实现应用,摆脱交由他人开发时不可避免的桎梏。
至此,应用开发能力不再是少数专业开发者的专利和特权,且今后所需要的技能门槛与拥有成本也会越来越低,真正实现所谓的“技术民主化”(democratization of technology)。
加强开发过程的沟通协作
多方调查结果显示,软件项目失败的最主要原因之一就是缺乏沟通(poor communication)。传统开发模式下,业务、产品、设计、开发、测试与运维人员各司其职,且各有一套领域内的工具和语言,长久以来很容易形成一个个“竖井”(silos),让跨职能的沟通变得困难而低效。这也是为什么当前热门的敏捷开发和DevOps都在强调沟通(前者是协同Biz与Dev,而后者是协同Dev和Ops),而经典的DDD领域驱动设计也主张通过“统一语言”来减少业务与技术人员之间的沟通不一致。
有了低代码后,这一状况将得到根本改善:上述各角色都可以在同一个低代码开发平台上紧密协作(甚至可以是同一个人),这种全新的协作模式不仅打破了职能竖井,还能通过统一的可视化语言和单一的应用表示(页面/数据/逻辑),轻松对齐项目各方对应用形态和项目进度的理解,实现更终极的敏捷开发模式,以及在传统DevOps基础之上更进一步的BizDevOps[2]。
统一开发平台下的聚合效应
低代码尝试将所有与应用开发相关活动都收敛到同一个平台(one platform)上后,将会产生更多方面的聚合效应与规模收益:
• 人员聚合:除了上一点所提到的各职能角色紧密协作以外,人员聚合到统一的低代码开发平台进行作业后,还能促进整个项目流程的标准化、规范化和统一化。
• 应用聚合:一方面,新应用的架构设计、资产复用、相互调用变得更容易;另一方面,各应用的数据都天然互通,同时平台外数据也能通过集成能力进行打通,彻底消除企业的数据孤岛问题。
• 生态聚合:当低代码开发平台聚合了足够多的开发者和应用后,将形成一个巨大的、连接一切、有无限想象力的生态体系,彻底放飞低代码的价值。
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