王者归来,低代码的逆袭之路

低代码自20世纪末IBM的快速应用程序开发工具起源于,经历起伏,直至近年来随着科技发展、市场需求及市场环境变化,再次火爆。2014年Forrester提出低代码概念后,市场迅速升温。低代码以其提供源码、先进技术及私有化部署等优势,满足企业快速开发、低成本和个性化需求。Gartner预测,到2024年,65%的应用开发将通过低代码完成。中国市场也展现出巨大的发展潜力。

编者按:低代码在近年来以燎原之势席卷而来,面对这种情况,有人欢喜有人忧。低代码是从何而来?它具有怎样的特点?本文从低代码的发展之路出发,分析了低代码火爆的原因以及它的优势。

概要:

(1)低代码起源和发展

(2)低代码火爆的原因

(3)低代码的发展优势

低代码近年来的发展可谓如火如荼,

2018年6月5日,低代码快速应用开发领域公司OutSystems获得3.6亿美元融资;

2018年8月2日,西门子宣布以6亿欧元收购低代码应用开发领域的领导者Mendix;

2019年1月11日,阿里集团董事局主席张勇首次提出了“商业操作系统”;

2020年8月29日,用友发布的低代码平台YonBuilder;

2020年12月28日,钉钉宣布推出低代码应用开发平台“App Store”;

2021年1月14日,阿里发布钉钉6.0版本,会议中提及最多的关键词就是“低代码”;

2021年1月19日,软件网发布的低代码/无代码行业研究报告。

……

过去一年里,在中美地区几乎每周都有一家新的AI平台或无代码(No-Code)的公司融资。Gartner的报告显示,低代码或无代码的市场,仅在2021年就增长了25%,分析软件市场也在一年内成长了20%。

其实,低代码并不是一个全新的概念,低代码最早可以追溯到在20世纪末期。1980年,IBM的快速应用程序开发工具(RAD)就被冠以新的名称——低代码(未被定义),由此,低代码的概念首次面向大众。2000年,美国公司和实验室做出了4GL“第四代编程语言”,后来衍生成VPL(Visual Programming Language可视化编程语言)。

只是在以前企业信息化还没有普及,低代码时而被大众提起,时而又被冷落到边缘,就这样起起伏伏了多年。

直到2014年,全球最具影响力的咨询公司之一Forrester正式提出“低代码/零代码”的概念,定义为“利用很少或几乎不需要写代码就可以快速开发应用,并可以快速配置和部署的一种技术和工具”。在这之后,低代码市场开始升温,2018年,低代码平台市场开始火爆起来。2021年,中国市场逐渐形成完整的低代码、无代码生态体系。

低代码为什么火爆

低代码沉寂多年,为何能霸气归来,以王者之势对各行各业产生深刻影响?其实,低代码的回归不是偶然,是诸多因素综合影响的结果:

1. 科技发展

随着移动化的发展,使原来信息化无法普及的市场开始应用信息化。

云技术推广之前,低代码平台主要是大型企业在使用,一般是整个公司集中采购和部署,采购周期长不说,成本也非常高。云技术推广后,大型企业的子部门和小型企业也开始使用低代码平台,进而降低了成本。

2. 市场需求

随着信息技术的发展,企业信息化已经成为一种趋势。

很多企业在使用SaaS之后,逐渐适应了线上办公,同时也产生了更多更复杂的需求。由于企业传统的ERP、CRM覆盖率非常有限,导致大部分公司的部门级应用根本无法被满足,企业的IT需求成倍增加。

但是开发新的程序面临着技术难、周期长、成本高等问题,而购买现成的软件又无法满足企业的个性化需求。在这种情况下,许多企业开始慢慢转向了低代码平台,低代码的存在让企业非技术员工无需懂代码就可以根据自己的需求搭建应用。

3. 市场环境的影响

海比研究院数据显示,2020年,中国低/无代码市场规模达19亿元,而到2024年,低代码市场将达到百亿量级。据艾瑞咨询发布的《2021年低代码行业研究报告》,与2020年相比,中国低代码市场规模将大幅增长至29.3亿元,未来五年,市场规模有望达到131亿元。

国外低代码平台的成功商业化为我们提供了模板,国内“智数化转型”、“互联网+”的趋势成为了低代码的火爆的催化剂。

低代码的发展优势

“真金不怕火炼”,低代码的发展不仅受外部因素的影响,和它自身的优势也有很大关系,比如国内的MyApps低代码开发平台就具有以下特点:

1. 提供源码

低代码开发平台可以提供全部源码,保障用户在不同的应用阶段、不同层次和不同规模的服务需求都能得到满足,确保用户没有任何后顾之忧;用户在全部源码的基础上,可以根据自身需求实现个性化业务场景,极大摆脱对原厂商的依赖。

2. 技术先进

低代码开发平台技术主要体现在三方面:(1)采用业内领先的SpringBoot微服务架构、支持SpringCloud模式,完善了平台的扩增基础,满足了系统快速开发、灵活拓展、无缝集成和高性能应用等综合能力;(2)采用前后端分离模式,前端采购JQ和VUE架构,技术与业务逻辑分离,系统升级不影响公司业务,系统运维升级更方便;(3)采用高可用性架构,通过nginx实现负载均衡、zuul作为网关服务,并且平台分成运行时服务、设计时服务、授权时服务,不同服务执行不同工作,以保证平台性能处于最好状态。

3. 私有化部署

低代码开发平台支持多种不同的部署方案,可以根据不同的用户在线数量及并发数量选择具体的部署方式,通常系统各操作响应时间在0.5-3S以内。由于系统部署在本地,数据更安全可控,用户能自主二次开发,扩展性更强。

权威分析机构Gartner预测2024年应用软件开发活动中,65%将通过低代码方式完成,75%的大型企业将用至少四种低代码开发工具开发应用。未来,随着低代码技术的日趋成熟,低代码的应用将能够支持更加复杂的场景,低代码的发展空间也将更加广阔。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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