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  • 生活现状思考

    千次阅读 2012-11-11 12:41:53
    近来,我对自己现状很是不满意,发现自己几乎没有什么进步!这激发了我的思考,很幸运有那么一点点的收获。 我应该具备些什么知识? 经过思考我觉得应该具备的知识: 1.交流能力,处理人际关系的能力,因为它占...

    近来,我对自己的现状很是不满意,发现自己几乎没有什么进步!这激发了我的思考,很幸运有那么一点点的收获。

    我应该具备些什么知识?

    经过思考我觉得应该具备的知识:

    1.交流能力,处理人际关系的能力,因为它占成功因素的70%。
    2.专业知识,这是另外30%。
        1.以Cisco技术为核心的网络技术
        2.以linux为核心的系统知识,开源,帮助理解系统的思想。
        3.以C语言为核心的编程知识,帮助理解计算机底层知识和概念。
       这三者的关系不是点八点,在我看来是网络工程师的三大法宝了,有点像网络界的易筋经的感觉。
    3.英语,应该达到顺利交流的水平。
    4.运维思想,IT管理,
    5.管理学知识要了解点,心理学似乎也有关系。
    6.经济学知识要了解点,理财
    7.多涉猎下其他方面的知识,我发现自己不是一般的无知和古板,多读点有水平的文章或者书,丰富内心也是很有必要的啊(好像什么情商啊什么的就和这些有关啊),这些应该算是软实力,很重要。

    我到底该如何学习才能有效率?怎样才能坚持下去?

    有人会说“兴趣是最好的老师”。对吗?
    如果有人问你如何才能最快地学好英语呢?很多人都会认同的一个答案是:直接把你扔到美国或英国,不出几个月你指定能叽里呱啦的满嘴飚英语。这么说来环境是最好的老师了?

    在我看来,兴趣只是个指路人,环境似乎显得更重要,就拿上边的例子来说吧,如果你在中国,你可以不说英语没谁会不卖饭给你,不让你坐车。但是在只说英语的环境里,不说英语你就不能吃到饭,就不能坐到车,你能不说吗?

    近朱者赤,近墨者黑。这也是说的环境,耳濡目染,潜移默化的力量不可小觑。长年累月他就会把你变成和周围的人一样的。

    环境当然不止这些,社会环境,人际环境,学习环境........选择或是制造好的环境是学习的有效方式。

    当你把一个行为变成了习惯,坚持将会容易很多。

    如何塑造好的环境--应该对自己狠一点。

    1.我要学好英语,被扔到国外是不可能了,但是还是可以有点改进的。
         我的办法:到外企工作,电脑用英文环境,手机用英文的,看电影时尽量选择美国大片,
    2.我要学linux,最初我是在虚拟机上捣鼓,后来是安装双系统,用双系统的时候,有段时间linux几个月没摸过,开机就选择Windows,上周痛下决心,格了Windows,只装centos,而且装的是精简版,现在我用起来很痛苦,不过我知道,我很快会尝到甜头。
    3.我缺少阅历,缺少对行业的眼光,缺少其他城市文化的熏陶,软实力不够。我想要去大城市(暂时的打算是北京),我知道大城市是个炼狱,我相信自己是块钢,他会把我练成个人才,我必须去经历,勇敢去闯,否则我会后悔。因为我发现我的生活中缺少了勇气和激情。

    思考,必须思考

    思考就像消化,不思考就不能把东西变成自己的,即使环境再好,你也学不到东西,也不能进步。我很庆幸我自己意识到了这一点,因为它是在是很重要,如果没有意识到这一点,我的人生也许就是另外的样子,同时我也担心我还没有养成足够好的思考习惯。

    选择决定人生

    我不知道该如何才能做出正确的选择,也许这本来就是个伪命题,本来选择就没有对错之分。
    选择的时候听听内心的声音吧,选择了之后,做了决定之后就不要犹豫,就要勇敢行动,不要后悔,“软实力”能让我的内心的声音更清晰,也许甚至它可以让内心发出的声音更值得追寻。我需要的是增加这方面的能力,需要多一点勇敢和果断。

    编译:怎样才能有效地提高自己----对生活现状的思考

    地址:http://www.07net01.com/blog/zenyangcainenyouxiaoditigaoziji____duishenghuoxianzhuangdesikao_23792_1352423149.html

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  • 低代码发展现状调研和思考

    万次阅读 2020-09-03 17:33:31
    低代码发展现状的调研和思考、以及我们做低代码产品的原因

    作者:严跃杰,网易轻舟低代码平台LCAP研发负责人

    首发:管中窥豹非其全

    一、低代码平台简介

    “低代码应用开发平台”是一种用于快速设计和开发应用程序的软件系统,它提供图形化开发环境,通过可视化拖拽和配置(或少量编码),实现高效的应用开发;平台同时提供应用一键部署和运行环境,可无缝、快捷的将应用程序快速部署到生产环境。

    “低代码”一词来源于2014年Forrester的市场研究报告 "New Development Platforms Emerge For Customer-Facing Applications”。该术语的起源可追溯到2011年Forrester有关应用程序新生产力平台的报告,2013年之前它主要关注在工作流、之后专注于“加快面向客户的应用程序的开发”相关领域,这也是Forrester的研究员通过“低代码”一词想表达的真实含义。此后Forrester和Gartner这两个著名的机构相继围绕低代码领域发表了不少颇具影响力的文章(见附件),对该领域的发展做了详细分析和深入的解读,从而使得“低代码”迅速进入公众、企业和资本的视野。

    低代码开发的历史,可以追溯到1990年代第四代编程语言以及快速的应用程序开发工具,当年Visual Studio,Delphi等IDE都曾提供过可视化开发环境,UML+设计器+ MDD也曾红极一时,与这些先前的开发工具类似,模型驱动设计、自动代码生成和可视化开发思想依然当前低代码开发核心。不过随着时代和技术的发展,目前低代码开发主要集中在web和移动端应用开发领域。

    Gartner 对低代码平台的定义:

    Application platforms provide runtime environments for application logic. They manage the life cycle of an application or application component, and ensure the availability, reliability, scalability, security and monitoring of application logic.

    A low-code application platform (LCAP) is an application platform that supports rapid application development, one-step deployment, execution and management using declarative, high-level programming abstractions, such as model-driven and metadata-based programming languages. They support the development of user interfaces, business logic and data services, and improve productivity at the expense of portability across vendors, as compared with conventional application platforms.

    An enterprise LCAP supports enterprise-class applications. These require high performance, scalability, high availability, disaster recovery, security, SLAs, resource use tracking, technical support from the provider, and API access to and from local and cloud services.

     

    二、海外的发展情况

    在低代码领域,目前国外大约活跃着六十七家供应商,而且它的生态系统正在迅速成长。2017年是一个分界点,在大型软件供应商中,17年之前只有Salesforce采用Force.com的低代码平台。随后,微软、甲骨文、IBM和SAP等企业都纷纷加入了这个市场。仅仅几年的时间,看似波澜不惊之中,2020年即将达到100亿美元的规模。

    Gartner和Forrester近两年在低代码领域对头部供应商进行了持续评估,可以看到包括微软、oracle等巨头在内的众多供应商正在迅速成长,特别是微软在19年通过Power Platform低代码产品迅速扩大了自己在该领域的市占率和影响力。2018年Outsystems获得KKR和高盛的3.6 亿美元融资,估值超过10亿美元。低代码应用开发在海外发展可谓如火如荼。

    此外,在海外市场,WordPress、Wix也已逐渐成长为生态完善的可视化(低代码)建站平台,数以百万计的个人和企业在这些平台上搭建自己的官网或者应用。其中WordPress的生态厂商Elementor在2020年初获得1500万A轮融资,在过去一年中,该插件已部署了300多个新功能,还被翻译成55种语言,目前获得超过了400万活跃安装。低代码建站市场和低代码企业服务领域一样快速发展中。

    三、国内的发展情况

    在国内,低代码领域创新氛围也相当兴盛,各类企业正从各自擅长的领域切入低代码市场。其中原生低代码初创企业比传统软件厂商表现更为突出。根据不同厂商的关注点和盈利模式可以分为六类:

    • 原生低代码厂商,主要是指面向低代码行业的创业公司,这部分厂商虽然创立时间不长,但是正处于风口快速发展阶段,产品力表现突出,比如明道云、简道云、氚云等,其中氚云获得阿里系投资,更关注流量和市占率,所以产品发展上倾向于在降低门槛、与钉钉等流量平台整合。

    • 云平台厂商,云平台的厂商希望借助低代码吸引更多用户购买其云服务,低代码在其产品线中并不在核心位置上,大多专注于解决“有没有”的问题。代表性产品有阿里云的宜搭、云凤蝶(google 有appmaker)。依托于云平台厂商的研发能力,这些产品的易用性有较强的竞争力。考虑到其定位于“引流”,发展方向上以深度整合自家云资源,降低门槛为主。

    • 行业软件厂商,行业软件厂商,希望利用低代码技术降低实施、特别是实施中客户化开发环节的工作量,提升行业软件自身的竞争力。典型产品有用友的iUAP,普元的Primeton EOS Platform。这些产品可以看成行业软件向通用平台的演进的尝试。

    • BPM厂商,专注于流程和表单的BPM厂商在自身软件的基础上增加可视化设计器,进一步降低使用门槛后,从而实现向低代码的转型。典型代表有 轻流、炎黄盈动AWS PaaS。这些产品的核心优势是强大的工作流引擎,但这种基于表单而不是数据模型的架构,在应对复杂应用场景时会遇到诸多障碍,这也是限制他们发展的主要原因。

    • 数据处理软件厂商,与BPM厂商类似,数据处理软件本身可以归入零代码。这类软件在国内比较多、历史也比较久,如魔方网表、云表等。

    • 开发工具厂商,这部分是指以前专门做软件开发工具的厂商,整合自身的开发工具资源后推出了低代码产品。这类厂商在国内本就较少,典型产品有Forguncy活字格。产品发展方向上以产品力提升为主,在技术门槛和扩展性中间会更倾向于后者。用户集中在初创型软件开发团队、行业软件代理商、系统集成商和中大企业IT中心,而不是一线业务人员。

    从低代码应用实现的角度,低代码平台主要分为两种模式:一种是引擎模式,一种是生成源代码模式。目前国内的绝大多数低代码平台都属于前者。

    四、为什么“低代码”会发展起来?

    看完国内外“低代码”平台发展情况,我们接下来来聊一聊为什么许多年后“低代码”思想和产品在企业服务领域又突然流行起来。

    1、这是一种趋势

    低代码平台不是先有定义再发展起来的事物,甚至直到现在都没有清晰明确的定义;按照Forrester和Garnter的报告,“低代码”其实是对一类具备某些特性的应用开发平台(aPaaS平台)的归纳。在这个概念下,众多不同赛道的软件厂商,经过不同的路径,最终都朝向低代码平台演进;所以虽然“低代码”本身没有一个明确的标准的定义,但不可否认,它代表着企业应用开发领域一种清晰的趋势。

    一方面,我们看到软件厂商和大量创业公司从企业的业务多样性发展、数字化战略升级需求和技术更新换代出发,在原先专业软件/软件定制开发基础上研发出了各类低代码aPaaS平台,赋能各类企业(特别是买不起各类专业软件/软件定制服务的中小企业)按需打造应用软件已成为一种主流趋势。另一方面,我们也看到从“专业软件/软件定制开发”到“低代码aPaaS平台”的变化,为互联网企业和创业公司切入2B企业软件服务市场提供了绝佳的机会点:
    对企业来说,低代码aPaaS是对传统专业企业应用软件的一种扩展和升级,符合企业业务多样性和快速发展、按需采购、数字化战略升级的需求,也符合软件大厂的宣传和技术演进路线,所以企业接受度非常高。另一方面,软件厂商从提供“专业软件/软件定制化开发服务”切换到提供“低代码apaas平台”(最后一公里交给企业自己或者生态合作伙伴),剥离了专业业务知识,转而通过平台提供一种让企业自己积累和分享专业知识/业务经验的标准和能力,对软件厂商来说降低了实施的成本、对企业来说提升自己的掌控力和业务响应能力,这是巨大的一个进步。国内外大量软件厂商和创业公司进入这一领域并开始服务越来越多的客户充分证明了这种趋势。

    2、企业侧需求显著增加加速了这种趋势

    市场规模上,根据Forrester早前报告预测,低代码开发平台市场将从2015年的17亿美元增长到2020年的155亿美元,2020年会有75%的应用程序将在低代码平台中开展。Forrester2019年的报告指出,企业开发团队正在采用低代码开发平台,市场的增长前景趋于乐观。在对全球开发人员的调查中,有23%的人报告说在2018年使用了低代码平台,另有22%的人计划在一年内这样做。

    Gartner早前报告预测,2021年市场对于应用开发的需求将五倍于IT公司的产能,为填补这一产量缺口,低代码/零代码技术是目前唯一可行的解决方案,必然会有越来越多企业引入这一技术。Gartner在2019年7月份企业级低代码平台魔力象限报告中指出,到2024年四分之三的大企业将会使用至少4种低代码开发平台,用于信息化应用开发。届时,65%的应用开发将通过低代码平台完成。
    根据国外媒体P&S Intelligence的报道,2018年全球低码开发平台市场价值为56亿美元,预计到2024年将超过500亿美元,在预测期内以40%以上复合年增长率增长。

    从国内的情况来看,伴随着工业互联网新基建政策的落地,企业数字化和信息系统建设的需求会逐步释放,将进一步加大企业应用开发需求和有限的生产力之间的矛盾。

    无论基于权威机构对全球市场的调查预测、还是基于国内实际的需求增长,低代码平台的快速发展目前看来是必然的一种趋势。

     

    3、低代码为增量市场实现增量价值,是市场和客户接受低代码的内在因素(动机)。

    什么是增量市场、增量价值,为什么增量很重要?回答这个问题之前,我们先来看一个案例。

    网易数帆两项拳头产品,一项是微服务产品,另一项是大数据产品。从技术角度,这两项产品都代表了当前技术主流及发展方向。但是经过一年多的商业化尝试,我们发现大数据产品商业化进展明显好于微服务产品,这是为什么呢?这里就涉及到“增量市场”和“增量价值”的问题。
    大数据产品着力点是为客户实现增量价值,不需要对客户的业务系统进行大规模的改造。前者解释了大数据产品受欢迎原因,后者消除了产品落地的阻碍。

    微服务产品着力点是对业务系统进行改造,带来好处是微服务化之后迭代周期缩短、对业务响应加快,但直接的业务增量价值不明显。况且考虑到改造过程带来的风险和成本投入,微服务改造自然阻碍重重。除非是新建系统或者是有些系统已经到了不得不改造的地步,否则很难说服决策者去承担这样风险和成本。

    在深入一点看,大数据产品有两个子产品,分别是有数BI和猛犸数据处理引擎。从我大致了解的情况,有数BI的销售情况应该好于猛犸(另有听说有数BI带动了猛犸的销售)。大致分析原因在于猛犸的很多功能仍然需要专业的数据开发人员才会使用,一旦涉及到专业技术人员,那这个产品的市场就会受限(而且会受到专业技术人员各种质疑);而我们看有数BI的功能是提供广大业务人员实现数据分析价值,这就是为增量市场实现增量价值的案例。反观微服务产品,他的用户终究只有固定的少数专业开发人员,这就解释它在商业化推广中处于不利地位的原因。

    接下来,我们来看低代码平台,它能为业务专家(也包括专业技术人员)提供将自己的专业知识和经验落地成在线应用的能力。对企业来说,原先这些专业知识和经验很可能会因为缺乏专业开发人员的支持无法落地成应用,因而导致了业务效能和其他损失,这是低代码通过赋能业务专家可以为企业贡献的增量价值的部分;对业务人员自己来说,他通过将自身专业知识和经验输出成应用从而体现自身的价值,这将成为吸引业务人员持续使用低代码平台的动机,这是个人收获的增量价值。因此,低代码平台实现的正是为增量市场实现增量价值。这也很好的解释了在海外市场上低代码逐渐被客户广泛接受原因。微软围绕pow platform推广时作出的预测是,今后低代码平台在企业和业务人员中会像office一样普及。

    商业化行为本质上都受到利益和人性的驱使,“增量”思维能满足企业和个人对利益的追求和对风险的厌恶。

    4、从供应商的角度能获得更大的收益

    目前市场主流软件供应商都加大了低代码平台发展力度,一方面是希望通过平台来简化和规范应用生产的难度和流程,提升生产力;另一方面减少对昂贵的专业开发人员依赖来降低成本。随着越来越多的企业开始接受低代码平台,资金正逐步流向低代码供应商,更加坚定了供应商投入研发低代码平台的信心。

    作为全球低代码开发平台的核心玩家,outsystems等通用平台企业和salesforce等传统软件企业,通过打造低代码平台提供给企业或合作ISV完成场景化应用开发,进而来满足了市场需求,已成为一条现实可行的路径。同时随着平台逐步成熟和使用的客户增多,企业(或ISV)和平台之间将逐步构建起一个共生共赢的生态。

    5、符合技术发展的趋势

    1)技术分层的需要

    随着技术的发展,特别是消费互联网和云计算时代来领后,信息系统的终端用户爆发式增长带动了IT技术加速发展,同时也带动了IT技术开发人员的快速增长;
    一方面,新技术层出不穷,技术栈越来越长,细分领域也越来越多;一方面,参与IT系统设计开发人员的认知能力和技术水平参差不齐。两者相交的结果,面对同样的需求,不同的开发人员的设计和使用技术往往相差十万八千里,差异性往往带来后续高维护成本;同时伴随着国内IT领域人才的高流动率,往往导致一个企业内部各种不同技术栈和架构并存,最终不堪重负;

    绝大部分企业建设IT信息系统主要的目的,是为了实现企业业务运营的数字化,这也是普通企业应用开发者应该关注的核心。但现实是我们的应用开发工程师不仅要掌握业务,而且往往还需要同时掌握云计算、容器化、k8s、中间件、微服务、devops、多端各种技术栈等等大量业务无关的专业知识,这是令人沮丧的事情;要知道不少中型的互联网公司在养了不少专业方向的技术人才的情况下,尚且不能打通任督二脉,为上层业务开发者提供友好业务开发环境,何况急需数字化转型的大量传统企业。因此技术的分层很重要,通用技术层实现当前主流技术架构,低代码应用开发层实现企业应用开发的最佳实践,通过低代码平台真正让企业应用开发者关注业务,才能真正提升应用开发和对业务响应的效率。

    2)编程技术进一步发展的结果

    编程技术的发展始终围绕着“通用性”、“低门槛”和“高效率”这几个方向在发展,编程手段从“二进制->汇编->高级语言->集成IDE->可视化开发环境->AI”逐步演进。每一代编程语言都旨在为计算机硬件细节提供更高级别的抽象,从而使该语言对程序员更友好,更强大,更通用。尽管第四代编程语言(4GL)的定义随时间而改变,一般认为4GL的语言可能包括对数据库管理、报告生成、GUI或Web开发的支持;也有人认为,进一步的抽象需要贴合应用场景,因此4GL会是一项项领域特定语言。

    6、信息化4.0时代,数字生产资料将逐渐成熟,低代码平台是承载这些生产资料的最佳载体

    这里所说的数字生产资料主要是指构成应用程序的各种组件。这些组件,有的是标准化的技术组件、有的是承载特定领域知识的领域组件、有的是承载特定企业或行业生产管理经验的业务组件,有的是代表当前主流的人机交互组件等等。低代码平台是承载这些数字生产资料、并且帮助用户利用这些生产资料实现应用开发(组装)的最佳载体。

    1)信息化1.0、2.0时代,先进的企业生产管理经验披着数字化外衣延伸到企业服务领域

    信息化1.0、2.0时代分别是指“六七十年代及更早期发生在美国的由企业/军队/政府自建计算机应用程序时代” 和“八九十年代专业软件公司所代表的计算机软件发展的黄金时代”。这期间产生了不少软件巨头oracle、ibm(虽然历史悠久,但是软件部门发展有明显的时代特色)、sap、微软等等。彼时,在软件技术方面,技术统治力工具开始出现,比如数据库、操作系统、各种工业专业软件,他们通用化实现的非常好;在企业服务方面(业务领域方面),出现了很多行业软件平台,比如ERP、CRM等,这些软件的主要目的是解决企业生产管理领域专业问题;九零年代,国内也开始出现大量以企业服务为目标的软件公司,比如用友、金蝶、东软集团等等。

    从现在的角度来看当时的软件系统,存在如下几点特色:

    • 当时在企业服务领域,软件系统往往是是伴随企业管理咨询服务作为企业管理最佳实践载体一同出售,代表了当时企业管理最高水平。但是即使在企业管理领域,数字化程度仍然是不充分的。因为企业生产管理的很多领域并不能被很好的标准化,或者说标准化程度和范围不能支撑软件公司为其投入资源研发相关产品;在软件生产者和使用者角色分割明确的情况下,软件厂商通过价值需求定义产品边界,事实上限制了数字化实践的范围。

    • 各种行业软件是软件公司创建的一个个黑盒系统,对外通过提供各种配置来实现业务适应性。

    • 各个软件系统相对孤立。

    在那个年代,出现了很多软件抽象、设计理论,比如2003年 eric evans 提出了 Domain Drive Design 设计思想。但在当时由于软件设计开发只在少数相对封闭的精英团队内开展,这种思想和理论并没有得到很好的重视和使用。

    2)信息化3.0时代,数字化以互联网形式蔓延至人类社会的每个角落

    如果说信息化2.0主要发生在供给侧,主要解决企业生产、管理的问题;那么信息化3.0(即2000年后互联网时代)主要发生在消费者领域,主要解决围绕消费者和为消费者提供服务领域内的各种问题。这一波的信息化影响非常广泛,数字化深入到社会的方方面面,从零售、社交、物流、金融、教育和本地生活等等,几乎深入到每个人生活的方方面面。

    这个时代特点,在消费者和为消费者提供服务的领域,大量知识和经验被数字化,并形成了大量技术组件和领域服务,但这仅发生在互联网企业内部,绝大部分以概念和最佳实践方式来体现,比如被广泛传播和接受的“中台”概念。这些经验和实践并没有被传统企业直接使用,技术层面的标准化产品不少,但是业务领域仍然缺少有价值的积累和实现积累的方式方法。不过,从中看到三个趋势:

    • 需求和技术发展视角:技术领域,技术发展加速,云时代到来;需求领域,互联网推动了“生产满足消费”到“消费牵引生产”的变化,为了适应互联网时代,企业数字化需求提速。

    • 企业、国家视角:云计算快速发展,云生态企业开始增多,传统软件厂商也开始云化产品,传统企业通过云实现自身数字化尝试越来越多。从国家视角,通常国家政策有很强的预见性,国家提出了工业4.0(中国制造2025),强调供给侧改革,为企业的数字化做政策牵引。

    • 从业人员(程序员)视角,参与的人员从数量到范围都快速增长;DDD又一次兴起,并被奉为解决复杂业务问题的优秀方法论。

    这些情况都在强烈暗示着,一个新的信息化4.0时代正在到来。

    3)信息化4.0时代,数字化实践回到企业领域

    信息4.0时代的核心是将企业生产管理和消费者领域的大量的领域知识转变成数字生产资料。以下这条路径,反应了数字化技术的发展正朝着反应人类社会运转方式的方向,通过越来越贴近业务逻辑的抽象,来实现最高效最有价值的表达:

    软件厂商提供标准化应用软件产品 -> 互联网围绕人的大规模软件实践 -> 云计算标准化技术产品 -> 企业利用数字生产资料自主创建应用程序

    4.0时代可能会带来如下一些变化:

    • 社会生产、消费的众多领域,经过长时间的数字化实践,正在被解构成生产、物流、仓配、供应商、上下游、用户、交易、商品、订单等等众多标准化领域,相应领域模型正在逐步成熟。包括生产、消费在内的人类社会的运转规律正在被快速数字化。

    • 信息化发展阶段已经对消费侧和供给侧的信息互通提出了明确的要求,领域交叉需求增多

    • 数字生产资料正从个人到企业到社会被逐步认可,并且随着生产资料的积累和丰富,正在逐步改变应用程序生产方式。

    • 来做一些预测,目前github上几乎所有的开源项目还都是纯技术项目,很可能不久的将来,会出现一项项承载相应业务领域经验的微服务或者微应用。

    • 很可能会产生一批生产数字生产资料的企业和利用这些生产资料进行商业化的企业,这两类企业很可能在云厂商和依托云提供数字化服务的云生态企业中出现。同时,随着供给侧数字化深入,企业信息技术部门会更加受到重视,数字生产资料也将为这些企业提供助力。

    7、低代码平台实现为个体赋能,拯救个人就是拯救世界

    早前看到过一篇文章,写的是一个创业者400天创业失败的教训:计划3个月就上线的app,找外包团队做,结果延迟了3个月才上线,最后上线了一堆bug,改bug又花了很长时间,这样算下来将近一年时间都过去了,拿到上百万的投资消耗殆尽,结果创业失败是必然。早前创业者做app的方式无非两种,一种是自己招人才组建开发团队,成本高但质量往往仍差强人意;一种是找外包公司做,成本较低但质量基本不靠谱。当前传统企业做应用软件开发面对其实是跟早年的app创业者同样的窘境。
    个体是渺小的,又是强大的,很多的创新发生在个体身上。低代码平台所做的,就是通过产品化的专业能力和平台,给个体赋能,释放个体的创造力。

    五、我们为什么要做低代码平台

    • 国内低代码平台的情况,从市场需求角度看,参照国外会有一个快速发展期;从供应商角度看,国内虽然创业公司众多,但处于初步发展阶段,从产品到市场都没有形成固定的利益格局。况且低代码平台本身,一般会有行业的倾向性,很难做到一家独大。

    • 从产品角度看,国内大部分低代码平台,基本都是基于引擎模式、绝大部份都是零代码平台。而我们做是基于互联网微服务架构的低代码平台,能生产出真正的代码级的基于微服务架构的应用程序,应用本身的可扩展性、开放性、可移植性、可靠性和性能都达到互联网应用的水平,技术上具有一定的领先性。

    • 作为网易杭研的数字产业事业部,我们的使命是帮助企业实现数字化转型。作为互联网公司,一方面我们开发了大量的业务系统,从业务系统的前后端技术架构、devops平台到后台的微服务容器云平台,积累了一整套高效的应用开发的最佳实践经验,技术和方法论较为完备。另一方面,我们也积累了大量场景化paas服务能力,比如云信IM、音视频、短信等产品,易盾行为验证码、短信验证码、图片检测等产品,虽然这些产品已经通过SDK或者组件方式为开发者提供了较为友好的使用知识,但毕竟还是学习成本且需要掌握一些开发技能,通过低代码平台我们可以进一步降低这些产品的使用难度,赋能业务人员提供使用这些产品开发应用的能力。低代码平台是我们长期应用开发实践技术和方法论的载体,也是分享优秀paas中间件或者saas产品的开放式平台。

    • 网易的企业文化适合做软件产品。不吹不黑,网易企业文化有利于打造精品软件产品,不利于运营重资产B端产品。不要小看这一点自我认知,做B端企业服务,产品能持续经营的稳定性跟产品先进性同等重要,能活下去,持续为企业提供稳定的服务,是B端产品发展基础。换句话说企业服务成功的衡量标准就是不死,持续的为企业产出价值。因此,要做好面向企业服务的低代码产品,必须考量自身的企业文化和组织力。个人的能力是有限的,个人的努力、产品的方向要符合组织的愿景和企业的文化才能持续下去并实现价值。所以不仅要认知需求、认知市场、认知产品技术和认知自己,也需要认知所在的组织、领导和老板。

    六、可能遇到的困难

    • “低代码”没有明确的定义,没有明确好坏的衡量标准,真正解决客户需求是价值衡量的唯一标准。因此,即便我们在平台相关的功能设计上考虑了很多东西,但在实践中仍然可能需要有所调整。

    • 从国情角度,我们看到了有利的一面(新基建释放需求),也应该看到不利的一面。国内从个人始到企业,都喜好追求技术的通用性和独立性,不喜好依托大型平台形成生态积累,因此国内几十年都没有形成真正大型应用软件开发平台。这一点我们从garnter的分析报告上可见一斑。不过这点对我们来说也是把双刃剑。

    • 作为网易内部的创业团队,跟传统软件厂商相比,我们缺乏稳定企业客户群、缺乏行业知识,我们希望通过平台服务客户来积累行业知识,因此找到愿意和我们一同成长的企业至关重要。

    • 虽然我们依托网易内部需求,相比其他创业团队能够有持续的投入。但是B端产品的发展成熟可能需要三五年甚至更长时间,这么长的时间周期会导致很多不确定性。因此我们需要做好各种准备。

    虽然面临诸多的困难,但是只要我们找对了方向,践行“热爱、跟用户在一起、创新”的企业文化,定能克服重重阻碍不断前行。

    七、结语

    写文章才发现,站在技术人员的视角,想清楚讲清楚为什么要做一件事情、应该做成什么样子,比想清楚怎么做更难:即便写完,仍觉有些表达意犹未尽;而有些写出来的东西,却因为没有十分的把握而感到惶恐。有时候过于关注细节和严谨的思维,反而会限制想象力和认知边界。总体方向没错的情况下,先行动起来,保持持续的学习和适时的调整,可能才是发展之道。

    今天关于“低代码发展现状的调研和思考、以及我们做低代码产品的原因”就聊到这里。后续的文章,我们会围绕轻舟低代码平台的设计和使用来展开解读,敬请期待。

    文章引用的相关数据和部分观点引用自以下相关文章:

    Magic Quadrant for Enterprise Low-Code Application Platforms https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1FKNU1TK&ct=190711&st=sb

    New Development Platforms Emerge For Customer-Facing Applications
    https://www.forrester.com/report/New+Development+Platforms+Emerge+For+CustomerFacing+Applications/-/E-RES113411

    Critical Capabilities for Enterprise Low-Code Application Platforms https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1XO3B25Y&ct=191022&st=sb

    2020中国低代码开发平台“十大趋势”| 研报系列 http://qushi.soft6.com/news/201912/18/361105.html

    六大类玩家齐聚,国内外主流低代码开发平台大盘点 https://www.jianshu.com/p/4e4c67692520

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  • 来源:科技导报本文约2200字,建议阅读5分钟本文针对大数据安全技术与机制存在的问题,以及未来我国大数据安全标准的建设提出了展望。数据已成为国家基础性战略资源,建立健全大数据安全保障体...


    来源:科技导报

    本文约2200字,建议阅读5分钟

    本文针对大数据安全技术与机制存在的问题,以及对未来我国大数据安全标准的建设提出了展望。

    数据已成为国家基础性战略资源,建立健全大数据安全保障体系,对大数据平台及大数据服务进行安全评估是推进我国大数据产业化工作的重要基础任务。

    已刊发的《大数据安全标准现状和思考》对大数据安全标准的现状进行了总结,探讨了当下大数据安全的内涵、挑战与目标,针对大数据安全技术与机制存在的问题,以及潜在的解决方案进行了分析和讨论,并对未来我国大数据安全标准的建设提出了展望。

    01 背景

    在大数据时代下,人们对多种数据源进行汇聚存储,并采用分布式处理技术及各种机器学习技术对数据进行分析和处理,目的是为了从海量数据中挖掘潜在应用,驱动组织业务价值实现,实现组织的各种使命。

    因此现代数据管理具有分布式、无中心、多组织协调等特点,无边界、跨组织数据共享与交换给大数据管理带来新的安全挑战。

    随着中国《网络安全法》《网络产品和服务安全审查办法(试行)》《数据安全管理办法(征求意见稿)》等法律法规的陆续实施,对大数据运营商提出了诸多合规要求。如何应对大数据时代日益显著的数据安全风险,确保其符合网络安全法律法规政策,成为亟需解决的问题。

    02 大数据安全标准现状及展望

    大数据管理具有分布式、无中心、多组织协调等特点。因此有必要从数据语义、生命周期和信息技术(IT)三个维度去分析和理解现代数据管理技术涉及的数据内涵,分析和理解数据管理过程中需要采用的IT安全技术及其管控措施和机制。

    大数据时代下的数据管理维度

    在网络空间安全语境下,大数据安全属性不同于传统信息安全领域的保密性、完整性和可用性。

    这是因为大数据生态系统中的保密性必须同时考虑主体个人隐私和客体数据保密性;完整性必须同时考虑数据传输、分布式存储和处理一致性、主体对数据分析算法真实性及数据生命周期中的数据可信性;可用性也需要考虑大数据生态系统的健康运行安全目标,以确保数据生命周期内的数据活动始终满足数据和主体保密性和真实性要求。

    从大数据运营者的角度看,大数据生态系统应提供包括大数据应用安全管理、身份鉴别和访问控制、数据业务安全管理、大数据基础设施安全管理和大数据系统应急响应管理等业务安全功能,因此大数据业务目标应包括大数据应用安全管理、身份鉴别和访问控制、数据业务安全管理、大数据基础设施安全管理、大数据系统应急响应管理5个方面。

    《大数据安全标准化白皮书(2018版)》中指出了3项目前大数据产业化发展面临的安全挑战,包括法律法规与相关标准的挑战、数据安全和个人信息保护的挑战、大数据技术和平台安全的挑战。

    针对这些挑战,我国已经在大数据安全指引、国家标准及法律法规建设方面取得阶段性成果,但大数据运营过程中的大数据平台安全机制不足、传统安全措施难以适应大数据平台和大数据应用、大数据应用访问控制困难、基础密码技术及密钥操作性等信息技术安全问题亟待解决。

    早期大数据平台安全主要借助传统的网络安全及物理或逻辑隔离来得到保证,有关用户数据安全性主要大数据应用中解决或借助第三方数据加固安全组件等数据中台(中间件)的安全能力来实现用户数据安全,因此业界希望大数据平台具有内生安全功能以实现大数据安全目标。

    考虑到大数据平台一般是基于分布式处理技术,多采用云计算和多租户架构,以及大数据平台的安全持续运行、大数据平台应提供以下安全技术和机制:

    • 保密性技术与机制;

    • 真实性技术与机制;

    • 可用性技术与机制;

    • 应用安全支持技术与机制;

    • IT空间用户身份鉴别技术与机制;

    • 数据业务安全技术与机制;

    • 大数据基础设施安全技术与机制;

    • 大数据系统合规性和应急响应技术与机制。

    近年来,在大数据安全技术和安全最佳实践方面,云安全联盟(CSA),包括阿里、腾讯等中国大数据服务企业相继给出了相关的解决方案。在标准制定方面,全国信息安全标准化技术委员会已经发布了《信息安全技术 个人信息安全规范》《信息安全技术 大数据安全服务能力要求》《信息安全技术 大数据安全管理指南》等通用大数据安全标准,并在制定《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》《信息安全技术 电信领域大数据安全防护实现指南》等面向大数据应用领域的指南类标准。

    笔者认为,中国在数据安全管理和个人信息安全保护方面已经有了一批符合法律法规的大数据安全标准,但相对于大数据平台和大数据服务急需的核心安全技术与机制标准还需要加强研究,以便形成一批面向大数据平台和大数据应用的技术标准,特别是支撑大数据系统建设和大数据平台及其服务组件评估的大数据安全架构需要尽快提出,以推动中国大数据生态系统的产业化应用。

    同时,建议加强大数据技术在大数据生态系统功能安全和网络安全防护方面的研究,以利用大数据技术抵御针对大数据生态系统的网络攻击威胁。

    目前,这些面向组织层面促进大数据产业化发展的安全技术与机制还没有形成统一的共识,需要借助行业或团队标准等对国家标准进行丰富。

    全文详见《大数据安全标准现状和思考》,论文发表在《科技导报》2020年第3期。

    作者简介

    叶晓俊,大数据系统软件国家工程实验室,清华大学软件学院教授,主要从事数据组织与管理相关研究工作,包括数据安全与隐私保护、数据库测试技术、数据库优化技术等。

    金涛,大数据系统软件国家工程实验室,清华大学软件学院助理研究员,主要从事业务流程管理,工作流技术,云计算,医疗大数据等领域的研究。

    刘璘,大数据系统软件国家工程实验室,清华大学软件学院副教授,主要从事需求工程与知识工程领域的研究工作,包括需求建模与分析,医疗数据的分析与处理,新型网络应用软件开发等。


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    编辑:王菁

    校对:林亦霖

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    某大型企业围绕供应链建立了多个IT系统,各系统之间又需要数据交换和协同业务处理,这就要求各系统进行集成,目前,该企业的系统集成现状是:

    数据与处理逻辑分离,数据以文件方式独立传送,处理逻辑依赖某轻量的跨平台的批量作业调度管理软件进行集成。造就这种集成模式的一个很大前提是:系统对数据的处理基本上都是离线方式进行的,很少需要实时的数据分析(归结原因还是由该企业的业务特点所决定的)

    一、 系统间的数据集成
    以某一主要系统的数据做为标准数据,全部以文件形式传递至其他系统。有的数据类型是发送全量数据,有的发送增量数据,具体取决于数据的业务属性和数据量。以文件方式传递数据的优缺点:
    优点:轻量,简洁,通用,易于保存归档管理
    缺点:不适用于对实时性要求高的数据传输,数据文件需要按约定的格式生成和解析,增加了额外的工作负担。

    二、系统间的处理逻辑集成
    既然数据被独立传送,且是离线处理,这样就不会存在由用户自某一系统发起的一个请求需要在多个系统间传递,收集数据,进行处理,然后用户一直在线等待返回结果的情况发生,因为一方面当前系统使用的数据是上次同步的数据,当前系统不会直接去原始系统取回最新数据,另一方面,当前系统处理的数据若要传递给其他系统,也是在一个周期点上传递,不会实时传递出去,所以处理逻辑的集成变得简单很多,以至简单到可以只通过作业调度工具进行定时调用即可。之所以能这样做,归根结底,还是整个企业的业务处理大都可以离线处理。
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