數字孿生低(零)代碼不僅僅只是拖拉拽(數字孿生 代碼)

最近一段時間不少數字孿生廠商都發布了自己產品的迭代版本,而在這些產品能力中,“低代碼或者說是零代碼”都成為了關鍵的產品特性。

從百度的搜索指數上來看,“低代碼”這個關鍵詞從2019年起開始逐漸熱起來,直至今天“低代碼”依然保持了很高的熱度。

數字孿生低(零)代碼不僅僅只是拖拉拽(數字孿生 代碼)

Forrester在2014年首次提出了“低代碼”這個詞 ,當時對于“低代碼”的定位則是“通過顯著減少手工代碼編碼量來加速應用程序的交付(accelerate app delivery by dramatically reducing the amount of hand-coding required)”。

其實這句話可以做兩個層面的拆解:

第一、針對開發語言本身,當前這一類編碼語言的開發效率低;

第二、針對工作流的,基于手工編碼的軟件交付效率低;

從開發語言這個層面上來說,我們當前使用的開發語言大多屬于第三代的高級變成語言,其中包括一些當今最常用的語言,如 JavaScript、Java 和 C#,這一代開發語言相比于前兩代的開發語言的特點就是抽象程度更高,同時也更符合自然語言(大多還是英語),便于人類的理解,但是還是存在一定的門檻,需要經過特定的開發培訓之后才能成為正式的軟件開發工程師。

前兩代編程語言相對于第三代變成語言來說更適合機器的理解,但是抽象程度更低,不太適合人類的理解,使用門檻比較高。

雖然第三代語言相對于前兩代已經抽象程度更高了,但是從發展的角度來看,還是有一定的門檻,所以James Martin 于 1982 年在他的《無程序員的應用程序開發(application development without programmers)》一書中介紹了第四代編程語言,他提議使用 第四代編程語言技術將使非程序員能夠開發軟件。第四代編程語言旨在通過使用聲明性語句和預構建組件來提高抽象級別從而提高生產力和簡化開發,這是在開發語言上的一個發展背景和趨勢。

從工作流這個層面上來說,工作流過程或者工作流脫節都會導致效率過低,所以提高協同效率或者減少工作流的環節就成為了其中關鍵的環節,而這種協同或者精簡的核心就是要能夠“統一語言”,以前總是說設計不懂開發,交付不懂開發,開發成為了交互環節上最容易脫鉤的環節,如果使用的開發平臺是一種大家都可以理解的語言或者模式,這樣很多工作協同起來則會更輕松,對于一些輕量的應用需求,交付人員或者設計人員可以不需要開發人員的參與直接就可以完成項目的交付。

有很多專業的開發人員把現階段宣傳的“低(零)代碼”認為是一種“智商稅”,其核心的觀點則是“不存在通用的低代碼開發平臺”,現在看到的更多的低代碼的應用場景更多是BPM中的表單定制、流程定制等;另外一類則是大數據領域的一些數據面板類應用的配置,包括一些BI的工具以及類似組態這種工具,我們現在所說的數字孿生低代碼平臺大多數的應用場景也是聚焦在這個方面。

數字孿生領域對于低代碼概念的引入,其實核心也是自頂向下的,這個頂也就是我們事先已經定義好了一個成熟的數字孿生應用的范式或者是模式,然后就是可以通過低代碼的方式來提供這種生產能力,降低應用構建的復雜度和成本。

而對于軟件開發人員的邏輯更多是自底向上的,比如一個專業的開發平臺應該從數據建模、邏輯編寫、界面開發、開發調試以及應用部署各個流程提供有效的支撐在能夠稱得上是一個開發平臺。

但是從市場的角度而言,低代碼的核心用戶群體就是“非專業的開發用戶”,他們可能是實施交付人員,也可能是產品經理,甚至設UI設計人員,所以針對非專業開發用戶而言,“低代碼或者零代碼”進行應用構建的定位是非常合適的,這也是為什么低代碼開始收到歡迎,本質上他把應用開發的群體放大了,對于專業開發人員的而言,最大的興趣可能就只是在如何開發出一個很好的低代碼平臺,而不是如何應用一個低代碼平臺。

從嚴謹性的角度來說,低代碼更適合做市場的宣傳口號,因為這樣更容易被理解,直接通過拖拉拽的方式就可以實現精美應用裝配,顯然是一個很動人的故事,而從產品邏輯上來說,到底什么樣的低代碼平臺才是一個合格的低代碼平臺呢?

2020年Gartner 更新發布了企業級低代碼開發平臺的關鍵能力報告《Critical Capabilities for Enterprise Low-Code Application Platforms》給出了11個關鍵指標,在這邊我們可以參考借鑒一下(參考知乎@Brian xu):

1. Intuitive, No-Code App Development

易用性,在不寫代碼的情況下能夠完成的功能。這是低代碼開發平臺生產力的關鍵指標,也是應用開發者選擇使用低代碼的初衷。

2. Application User Experience

使用低代碼開發平臺所構建的應用程序的用戶體驗,其對比的標的就是和代碼開發的應用進行對比,從經驗來說低代碼平臺后期遇到的比較大的麻煩就是性能的優化,隨著頁面和邏輯的復雜度增加,同時又由于缺乏必要的代碼優化手段,導致程序臃腫,用過微軟自動生成代碼的感受會更深一些。

3. Data Model and Management

數據建模和管理能力,這個指標就是通常所講的“模型驅動”。任何一個應用都是要面向一定的領域的,而面向領域的應用搭建過程中建模則是最關鍵的內容,對于預置組件類型的平臺核心的就是通常只能夠支持相應領域的模型組件,但是很難提供細顆粒度的通用建模能力。

4. Process and Business Logic

流程應用與業務邏輯開發能力和效率。這個能力分為兩層:第一層是指使用低代碼工具是否可以開發出復雜的工作流和業務處理邏輯;第二層則關注開發這些功能時的,低代碼工具的便利性和易用性。一般的說,第一層決定了企業級應用項目是否能夠成功交付,而第二層則影響項目的開發成本。不論如何,使用者都應關注第一層。在此基礎上,如果項目以工作流為主時,第二層也應該作為重要的評估指標。

5. Platform Ecosystem

開發平臺的生態系統。低代碼開發平臺的本質是開發工具,內置的開箱即用的功能無法覆蓋更多應用場景。此時,就需要基于該平臺的完整生態系統,來提供更深程度、更全面的開發賦能。很多開發平臺都在建立自己的插件機制,就是平臺生態的一個典型體現。

6. API and Integration

編程接口與系統集成能力,為了避免“數據孤島”現象,企業級應用通常需要與其他系統進行集成,協同增效。

7. Architecture

系統是否支持更先進的架構、清晰的分層,以對接物聯網IoT、RPA機器人、ML機器學習等新的技術。

8. Quality of Service

服務質量,與上一點類似,服務質量也是衡量運行于公有云模式下低代碼開發平臺的指標。這里的服務質量,除了通常所說的“無故障使用時間”外,還要考慮資源是否支持獨占模式,避免某一個應用的高負荷,導致其他應用不可用或出現性能劣化。

9. Persona and SDLC

用戶模型與軟件開發周期支持。軟件開發的生命周期中,除了開發和交付,還需要包含設計、反饋、測試、運維等多個環節。

10. Governance

開發管理。企業級軟件的項目規模通常比較大,而且業務更關鍵,這就對開發團隊管理提出了更高的要求?,F代軟件開發中主推的敏捷開發是否能在低代碼中落地,是衡量開發管理能力的重要指標。這通常包含了代碼庫權限管理,版本權限管理,發布權限管理等一系列功能,幫助開發團隊負責人降低軟件開發管理過程中帶來的各種人為風險。開發團隊規模越大,越推薦開發者關注這一指標。

11. Security and Compliance

安全與合規。低代碼開發平臺需要在部署方式、系統安全機制和權限管理和控制功能等層面發力,全方位賦能開發者構建安全的,符合企業規則的企業級應用。

另外一個需要聊的就是目前出現一個很重要的趨勢就是數字孿生低代碼這種應用模式和云平臺的aPaaS層是緊密相連的,所謂的aPaaS可以理解為PaaS的一種,即“平臺應用即服務(application Platform as a Service)”,Gartner對其所下的定義是:“這是基于PaaS(平臺即服務)的一種解決方案,支持應用程序在云端的開發、部署和運行,提供軟件開發中的基礎工具給用戶,包括數據對象、權限管理、用戶界面等?!?/p>

數字孿生低(零)代碼不僅僅只是拖拉拽(數字孿生 代碼)

這種一體化或者融合趨勢背后的原因可以如下理解:

1、面向非專業用戶的流程閉環,低代碼面對的都是非專業的的開發人員,這種非專業性可以這么理解:

你是一個專業的開發,但是在數字孿生領域你是非專業,比如很多JAVA開發可能對于3D開發就相對比較陌生,所這種情況下,集成方更多希望你給我個鏈接我們集成一下就好了,最多API交互一下,3D相關更深入的內容,我不想了解的很深入;

你不是一個開發人員,你不懂開發,但是最后你還是需要交付一個開發成果,這個時候應用部署的難度就會很大,如果是基于云平臺則可以保證開發流程和運行的流程是一體化的,而不用管下層的細節了,這樣難度會大大降低,而且也是個低代碼應用開發的必要條件了;

2、云渲染基礎設施需要,數字孿生云渲染天生就是要基于云環境,所以在這中情況下這就是部署的必要條件了;

3、生態的整合,數字孿生通常是在應用構建的下游,所以在生態上和其他應用是互生關系,尤其是和數據依賴比較緊,所以現在很多的中臺都會提供低代碼這樣的平臺用于數據的洞察分析。

從當前的情況來看,低代碼的通用應用構建深度還不夠,但是從上面的理解來看,當前模式的低代碼構建一定是和相應的領域強相關的,比如構建數字孿生類型的應用,然后通過aPaaS平臺進行更豐富的ISV應用整合從而覆蓋更大的業務場景,這可能也是以前潛在的路徑。

來源:GIS小丸子

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