低代码平台类型多,选型记得看看这几点

本文从部署模式与技术两个维度出发,详细对比了私有化部署与公有云部署的特点,强调私有化部署在数据安全、定制化需求、系统对接等方面的优势,并介绍了天翎MyApps平台作为优秀私有化低代码平台的典型案例。

编者按:低代码平台千千万,功能其实大同小异,叫用户在选型的时候烦恼不停?私有化部署与公有云部署怎么选?哪家技术更靠谱?本文从部署模式与技术两个维度,为用户选型提出实用建议。

低代码平台有哪些类型?

如今主流的看法上,可以将低代码开发平台分为几个类型,按照类型,组件,部署,等几个维度进行细分。

根据类型将低代码开发平台细分为数据库应用程序平台,流程应用程序平台,通用平台和应用程序平台,请求处理平台;

根据组件,它分为解决方案和服务;

根据部署方式,低代码平台被细分为公有化与私有化。私有化部署又细分为私有云与本地化,但其本质都是企业专有资源,与公有化不同,公有化是将系统部署在服务商的服务器上,本质是“租借”与“共用”。

在各个类型之中,部署方式是最重要之一,下文我们主要来讲一讲部署方式。

选型先看私有化部署

1.保护数据安全

软件运行在 SaaS 环境和私有化部署环境是截然不同的。SaaS系统的运行高度依赖中心化的Saas平台运营方,商家和客户的数据是存储在服务提供方中心化存储服务器上,容易出现SaaS平台的数据丢失、被平台方泄露、被第三方非法获取或篡改等风险隐患;而私有化部署是基于客户自身的服务器进行部署,企业的所有系统数据均保存在本地,无需上传至云端,私密数据的安全性有着很好保障,而且更方便于二次整理。

2.满足定制化需求

在很多管理系统的实际使用中,用户单位都有不同程度的个性化需求,需要通过二次开发或定制开发实现,公有云对这类服务提供的服务有限,无法满足用户的要求。而私有本地化部署的系统软件是可以按需定制的,企业根据自身需求灵活拓展,选择更加丰富,从而更好地为企业解决管理问题。

3.对接原有系统

许多企业在办公运作中会启用内网,员工在使用公司设备时无法访问外部网络,以此来杜绝信息安全等隐患。SaaS云部署的软件需要通过网络访问外部服务商,并且外网的系统无法与内网原有系统进行对接,就会出现许多不便利的地方;而本地化部署的低代码平台则无需担心这个问题,并且私有化部署的低代码平台(例如天翎MyApps)自带丰富接口,可以便捷与许多软硬件与数据库进行集成。

4. 访问速度快

私有化部署,企业的数据布置在本地服务器上,不许依赖于网络重复加载,稳定性高,可以最大程度的加快系统内部的访问速度。

5. 节省管理成本

私有化部署的成本不在短期,而在长期。用户企业对系统一次性买断,并获得所有源代码,之后的使用、开发都不再被原厂商“挟持”,不限部署数、不限并发数、不限用户数、不限软件数,基本上一次采购终身反复使用,大大节省了后续的成本负担。

看了部署,再看技术!

低代码之所以能给开发带来如此便利,得益于低代码平台采用了先进的技术架构,所以,低代码平台选型时,技术也是不可忽略的一个要点!

像国内做得比较久的低代码平台其实也有十几年时间了,优秀的厂商能在成熟稳定的同时不断坚持钻研技术,这里就引国内首个可视化快速开发平台——天翎的MyApps平台为例,来说说低代码平台的先进技术框架吧:

MyApps平台采用业内领先的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;支持MSQL SQL、SERVER、DB2、ORACLE等主流数据库。支持接口类型多、整合功能多,省去临时开发接口和繁琐沟通和技术工作量,使程序员开发更加高效。

除此之外,还采用了前后端分离模式,保证高可用性:前端采购JQ和VUE架构,可满足不同技术栈的开发人员;后端采用SpringCloud,前端和后端开发人员可以分工负责不同部分;事件驱动机制,静态页面异步加载性能优势明显。

天翎MyApps平台

私有化部署+领先的技术架构,天翎MyApps平台成为了许多企业选型时格外青睐的一个平台,这与天翎为企业服务的决心是分不开的。MyApps内置自主研发的流程引擎,首创“低代码+BPM流程管理+知识文档管理”三位一体的智能系统构建方案,使得企业系统有了无限的可拓展能力与空间。凭着MyApps平台的辅助,企业可以更省力地完成OA协同办公、督办管理、项目管理等业务管理系统的构建,实现管理流程全生命周期线上化、标准化和智能化。

天翎MyApps平台想客户之所想,急客户之所急,它的使命是为企业软件开发减负增效,也是为各单位管理工作赋能,最关键的是性价比超高,是难得一见的良心厂商哦~

<think>好的,用户需要查找LZO、LZO-RLE、LZ4、Zstd和LZ4K这些压缩算法的代码实现。首先,我需要回忆这些算法各自的特点以及它们的开源实现情况。 首先,LZO和LZO-RLE都是比较老的压缩算法,LZO-RLE应该是LZO的扩展,支持运行长度编码。我记得LZO的官网是oberhumer.com,代码应该在那里能找到。不过需要注意许可证问题,因为LZO是GPL授权的,可能对商业使用有限制。 然后是LZ4,这是一个非常流行的快速压缩算法,由Yann Collet开发,现在属于Facebook的开源项目。它的代码托管在GitHub上,仓库名应该是lz4/lz4,提供C语言的实现,但也有很其他语言的绑定,比如Python的python-lz4库。 接下来是Zstd,也就是Zstandard,同样是Yann Collet的作品,属于Facebook的开源项目。它的GitHub仓库是facebook/zstd,代码非常活跃,支持种语言,并且有详细的文档。Zstd在压缩速度和比率之间取得了很好的平衡,应用广泛。 至于LZ4K,这个名称不太常见,可能是某种特定实现的变种。需要进一步确认。可能是指针对小数据块优化的LZ4版本,或者某些嵌入式系统中的实现。可能需要搜索相关资料,看看是否有开源项目或者特定的库支持。 用户提供的引用中提到了LZ4和LZ4HC,但用户的问题中没有提到LZ4HC,所以可能不需要涉及。但引用中的信息可以辅助确认LZ4的相关内容。 接下来要考虑的是用户可能需要具体的代码示例,比如Python或其他语言的实现。比如LZ4和Zstd在Python中有现成的库,可以直接调用。而LZO可能需要通过第三方库,比如python-lzo,但需要注意安装依赖。 另外,用户可能对各个算法的性能、应用场景以及如何选择适合的算法感兴趣,但当前问题主要是代码实现,所以重点应放在提供代码仓库和示例上。 需要检查每个算法的代码库是否仍然活跃,是否有官方维护,以及是否有常见的绑定或封装库。例如,Zstd的GitHub仓库非常活跃,文档齐全,而LZO可能相对陈旧。 最后,用户可能是在进行压缩算法的比较或集成,需要实际的代码来测试或应用。因此,除了提供代码库链接外,简单的示例代码会很有帮助,比如Python中使用这些库的压缩和解压步骤。 总结一下,需要分点列出每个算法的代码库链接、语言实现、许可证,并给出简单的代码示例(如Python),同时注意说明可能需要的依赖和安装步骤。</think>### 各压缩算法代码实现与说明 #### 1. **LZO** - **代码库**: [LZO官方源码](https://www.oberhumer.com/opensource/lzo/) - **语言**: C - **特点**: 高速压缩,适用于嵌入式系统,但需注意其使用GPLv2许可证[^1]。 - **Python示例**(需安装`python-lzo`): ```python import lzo data = b"example data to compress" compressed = lzo.compress(data) decompressed = lzo.decompress(compressed) ``` #### 2. **LZO-RLE** - **代码库**: LZO-RLE是LZO的扩展模式,集成在LZO源码中,通过编译参数启用RLE优化。 - **原理**: 在LZO基础上增加运行长度编码(Run-Length Encoding),提升重复数据压缩率[^1]。 #### 3. **LZ4** - **代码库**: [LZ4 GitHub](https://github.com/lz4/lz4) - **语言**: C,支持Python、Java等绑定。 - **特点**: 极速压缩/解压,适用于实时场景[^2]。 - **Python示例**: ```python import lz4.frame data = b"example data to compress" compressed = lz4.frame.compress(data) decompressed = lz4.frame.decompress(compressed) ``` #### 4. **Zstd (Zstandard)** - **代码库**: [Zstd GitHub](https://github.com/facebook/zstd) - **语言**: C,提供Python、Rust等接口。 - **特点**: 高压缩率与速度平衡,支持级压缩。 - **Python示例**: ```python import zstandard as zstd data = b"example data to compress" cctx = zstd.ZstdCompressor() compressed = cctx.compress(data) dctx = zstd.ZstdDecompressor() decompressed = dctx.decompress(compressed) ``` #### 5. **LZ4K** - **代码库**: LZ4K是Linux内核中的优化版本,代码集成在[Linux内核源码](https://github.com/torvalds/linux/tree/master/lib/lz4k) - **语言**: C - **特点**: 针对内核小数据块优化,减少内存占用[^4]。 ### 对比与选型建议 | 算法 | 速度 | 压缩率 | 适用场景 | |---------|--------|--------|------------------------| | **LZO** | 快 | 中 | 嵌入式系统、旧版应用 | | **LZ4** | 极快 | 低 | 实时传输、内存压缩 | | **Zstd**| 中-快 | 高 | 通用场景、日志存储 | | **LZ4K**| 快 | 低 | Linux内核、小数据块 | ###
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