精读《对低代码搭建的理解》

精读《对低代码搭建的理解》

1 引言

在说低代码搭建之前,首先要理解什么是搭建(本文搭建指通过 Web 交互搭建一个自定义的新页面)。

我认为搭建的本质是提效 ,而提效又分为对研发人员的提效,以及对客户的提效:

  • 对研发人员的提效:相对于 Pro Code 模式,搭建的抽象程度更高,通过牺牲部分定制性换来更高效的开发方式。
  • 对客户的提效:如果用户有任何搭建 Web 应用的诉求,本质上从阿里云购买服务器自建是最普适的方案,但由于专业性要求高,用户群会很窄,因此需要针对不同用户的诉求开发定制方案,本质上是通过降低通用性换取更低的上手成本,或者针对某个领域降低上手成本,比如 BI 搭建。

提效虽然被说烂了,但软件工程发展中,几乎大部分工作都能归结到在提效。比如 Vscode、Typescript 提升编码效率;React、Vue 框架提升程序研发效率;工作台、可持续集成提升协同开发效率,等等,连微软都称自己的使命是赋能全球每一人、每个组织成就不凡,很大程度上就是在说提升整个社会的生产效能。

低代码开发平台(Low-Code Development Platform)则更进一步,允许通过零代码或少量代码就可以快速创建应用。

从实践结果来看,完全零代码想要覆盖所有领域是不可能的,而 100% 全代码是可以覆盖所有领域,但研发成本太高,所以介于两者之间的低代码模式是值得尝试的,因为许多定制场景往往不需要太多高深的代码就能搞定,很多复杂逻辑可能几个简单的赋值语句、或者条件语句就可以搞定,但如果不允许写代码,其使用成本甚至比写少量代码还要高。

所以搭建本质解决的是提效问题,考虑提效就要看性价比,是使用者学习几行简单代码后,利用低代码平台效率更高,还是使用者坚持不写代码,使用繁琐的搭建交互成本更高?有人说代码学不会,但简单代码本质和搭建无异,都是对电脑指令的输入。

还有一些场景将背后复杂度转移到了其他链路,比如数据搭建场景,虽然搭建器没有低代码能力,但却能实现复杂业务逻辑,原因是这个复杂度被 SQL 层吃掉了,既然复杂度无法消除,那么哪一层实现的效率更高,就由哪一层去做才是合理的。

2 精读

低代码不仅仅包括 “能写代码”,主要具备如下四个特性:物料接入、编排能力、渲染能力、出码能力。

物料接入

通用搭建引擎要能够接入通用物料,即组件自身不关心搭建环境,就可以被搭建平台所使用。

这需要搭建平台本身不对组件代码实现有入侵,可以对组件暴露的 props 做完全控制,要做到自动识别组件有哪些 props 变量,并根据类型自动推荐编辑表单类型。

除了简单的文本、数字、下拉框等编辑器 Setter 之外,还有如下几种复杂编辑器:

  • 回调函数编辑器。
  • Node 节点编辑器。
  • 文本国际化编辑器。
  • 表达式编辑器。

回调函数编辑器与表达式编辑器都是低代码能力的体现,本质上就是利用代码描述某个变量值或者回调。

Node 节点编辑器专门处理节点类型 props 参数,比如 props.headerpropder.footer,在代码模式描述为组件,在可视化模式需转化为画布下钻模式进行编辑。

编排能力

编排能力包含页面编排与逻辑编排,是低代码搭建的核心能力。

页面编排

页面编排包含很多交互行为,比如拖拽组件、布局,其中布局大有可为,比如云凤蝶的编辑模式,通过自由拖拽布局,降低了使用者对 DOM 流式布局的理解成本,但通过自适应四周边距模拟出了流式布局自动撑开容器,容器间碰撞挤压的效果。

组件与组件形成的组合可以形成一个新的物料,一般称为模版,比如一个页面整体也可以称为模版,这个模版组件的 id 就是页面根节点的容器组件。但模版也有不能满足的场景,比如期望组件形成的组合拥有一套全新配置,此时就延伸出低代码业务组件的概念,可以认为将模版当作一个整体编辑,可以为模版设置任意的编辑表单,这个编辑表单的值可以透传到里面每个组件中读取。

逻辑编排

逻辑编排是低代码能力的核心,在低代码引擎中,所有组件参数都可以用低代码描述,比如一个 props.color 可以通过颜色选择器选一个固定值,也可以转换为表达式模式写一段代码。

这段代码除了拥有普通 JS 能力外,还拥有基本状态管理的能力,即可以访问当前作用域下的状态 this.state,而状态作用域又被容器所分割,容器分为持有状态的容器与不持有状态的,一个持有状态容器内的子组件状态是互通的。

除了基本状态管理能力外,还拥有访问上下文能力,即调用引擎一些 API 对画布进行操作,一般都用于组件回调,在回调里调用 this.setState 设置状态也属于操作上下文的行为。除了上下文外,还有风格化、国际化、取数等能力可以通过 this 访问到,其中取数能力专门抽到引擎层做,就是为了让所有组件与取数逻辑解耦,组件只要拿到数据、isFetching,而不需要真正发送取数请求。

逻辑编排的另一个维度就是可视化,将上述低代码能力通过可视化方式表达为逻辑节点与线条,在描述与维护复杂逻辑时有一定优势。

渲染能力

搭建特殊之处在于,搭建过程几乎只能在 PC 端完成,但发布后的应用往往有多端渲染的诉求,比如越来越多的公司使用手机查看 BI 报表,甚至报表需要嵌入到微信、支付宝小程序中;PC 搭建的表单往往也有大量手机端填报的诉求。

所以编辑和渲染端应该是分离的,但为了保证逻辑一致性,核心代码需要复用,所以搭建引擎最好采用 UI 无关的内核 + 业务层拓展 UI 实现方式来做,UI 无关的内核只负责存储、操作画布数据,排除设计器附加的一堆 Panel 后,渲染时可以复用逻辑内核往往就足够了。

组件的跨端复用也是必须的,现在跨端渲染的技术方案也有不少。

出码能力

LowCode 与 ProCode 互转也是一大难题,首先互转的好处不必多说,可以自由的在提效与定制间切换,一定是最理想的开发模式,但实现起来有不少阻碍。

首先是 LowCode 转 ProCode,这个比较简单,原因是 LowCode 本身用 JSON 定义,代码是 JSON 的超集,从子集转换到超集本身没有技术障碍。

从 ProCode 转换到 LowCode 就麻烦了,一种方式是限定 ProCode 的能力,甚至用一种新的语法替代原生 JS,本质上都是通过将 ProCode 的能力范围限制住,使得 LowCode 可以接住。另一种方式是不对称转换,即从 ProCode 转换为 LowCode 后会存在功能缺失,或者即便功能不缺失,但 LowCode 无法对应的功能无法在搭建平台编辑。

运行时能力

只拥有上述低代码能力的搭建平台还是太通用了,虽然功能很强大,但在具体的业务场景不一定有多大的提效,具体的业务场景要有具体的解决方案,搭建本质是提效的,如果原子化、低代码的内容太多,就本末倒置,只是用另一种方式写代码罢了,并没有真正做到利用搭建提升开发效率。

通用的业务定制方式有如下三种:

  • 定制业务组件:比如将某个复杂业务系统 80% 场景都要用到的组件固化为一个业务定制组件,省去了大部分配置时间,让使用者感受到提效。
  • 定制业务模版和低代码业务组件:更进一步,将业务模版固化下来,本质上类似代码模版,或者利用低代码业务组件,在不开发新组件的前提下,制作一个针对某个业务场景的混合组件。
  • 定制业务配置项:有些业务场景专业度很高,一方面是用户群不一样,一方面是搭建效率考虑,都应该提供一种基于业务角度出发的配置项,既符合业务思考逻辑,又节省配置步骤。

以上通用方式都是通过引擎已有的开放能力可以做到的,但对数据场景来说,有一些依赖引擎运行时能力场景,需要将引擎运行时能力抽象出来,配合低代码实现。

比如让当前页面所有配置相同数据集的组件自动建立筛选联动关联,虽然筛选联动关联可以通过低代码方式配置,但当画布组件数量变化时,或者有组件动态调用 API 新增组件时,静态的配置很难满足动态关联场景,此时我们可以拓展出一些全局运行时能力,让组件实现这些运行时能力时可以拿到画布信息,在引擎实际调用时再动态运行,而不是编辑生成一份静态 JSON 与渲染完全割裂。

运行时能力在不同平台针对不同垂直场景时会存在差异,如果希望打通底层引擎,可以提供拓展插槽,提供动态注册引擎运行时能力的机制。

3 总结

一个低代码搭建平台通吃一切场景是不可能的,只要有人愿意为垂直业务场景做 “量身定制”,用户就会立刻觉得搭建效率得到了提升,我们应当站在用户的角度,以用户利益最大化的方式做平台。

但搭建平台维护成本很高,每个业务场景都单独维护一套肯定不是长久之计,我们需要设计一套有弹性的低代码核心引擎,各个业务都可以基于他为自己的用户群 “量身定制” 一套专属设计器,共享搭建引擎通用的能力与协议,并自由拓展定制能力。

所以不仅渲染态是多态的,设计器也应该是多态的,其中可以被固化为标准的部分需要沉淀下来,比如物料接入规范、编排能力、出码能力、运行时能力,让各个搭建平台做到合而不同。

国内外都有非常多做的相当不错的搭建系统,但要不就太通用,具体场景提效不明显,要不就太垂直,换一个业务场景做不了。现在阿里中后台低代码搭建组织就在制定规范,将引擎通用能力固化为标准协议,让不同搭建平台可以对齐规范与功能,未来还会不断收敛核心引擎实现,基于它可以打造出千千万万个垂直领域的搭建平台,贴着业务做搭建提效,同时引擎内核与规范还能保持互通。

笔者所在阿里数据中台体验技术团队就是中后台低代码搭建组织的一员,将数据搭建领域做到极致。在技术上,我们在打通中后台搭建与数据搭建的技术方案,在产品上,我们正在逐渐统一阿里集团数据搭建平台,对外也携 QuickBI 成为国内唯一一家进入 Gartner 象限的 BI 产品,未来可期。

阿里数据中台体验技术团队正在火热招人中,如果感兴趣可以联系 ziyi.hzy@alibaba-inc.com 。

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发布于 07-20

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