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有人用过普元eos的吗?(普元eos开发怎么样)

来源:货拉客微商货源网 热度: 时间:2024-06-30 03:00:39

从EOS平台使用者的角度,不客气的说,EOS在Eclipse方面的应用在国内是领先的,有朋友曾经通过研究EOS的设计和原理,获得了在工作方面的很大帮助。所以,我的看法是,使用任何工具和平台,是否能得到个人的技术成长,在于是否能够从平台的使用中提升和总结,不是把平台当工具,而是把平台当教材,想一下如果自己做一个平台,数据结构如何设计,分层体系如何构建,诸如此类。从技术路线来说,做企业级平台的,跟进最新技术最紧密的,普元是其中之一,普元正在对EOS进行微服务框架和容器云的升级和提升,并且应用在BPS方面的优势进行DevOps的设计和实现。并且,普元正在进行新一代的数字化企业云平台的开发,目标是发布一个可用于私有和公有环境部署的Paas平台。感兴趣或者想学习相关技术,可在百度中搜EAII了解。

再附一段EOS设计者的知乎回答。供参考。

作者:焦烈焱链接:公司要引入普元公司的EOS框架,对于公司未来的技术发展会有什么影响? - 焦烈焱的回答来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。今天刚看到这个提问,作为EOS的设计者回答一下,不敢说客观,主要说说设计时的思考。1. EOS 的初衷是解决企业级JAVA开发的一些共性问题,虽然已经有SSH等很多框架,但是在应用过程中有很多非功能需求并没有涉及,尤其是分布式环境下,以hibernate为例,如何实现多服务器配置文件的同步,如何做集群状态下性能的监控,开源软件都没有解决。由于我们有很多大型客户的经验,例如华为 工行,于是就把很多类似的经验体现在产品中。EOS 并不解决业务逻辑快速开发的问题,而是解决企业环境下非功能需求的问题,提高软件的可管理能力,尤其是大规模的软件开发,这也和我们的经验相关。同意 何明璐 所说,目前市面上的快速开发平台解决复杂 ERP 系统的快速开发都不可能,所以 EOS 在设计之初考虑解决的就是解决非功能需求的实现,而不是业务逻辑的快速开发。2. 基于JAVA做应用架构的方式很多,这也是有很多开源软件的原因,仁者见仁智者见智,EOS既然试图解决JAVA的应用架构,就不可避免的要有自己的理念,这些理念未必大家都认同,这也是我过去比较头疼的问题,也是开发者争议比较多的问题。不像工作流,大家对他的认识和定位比较清晰,比拼的是功能和性能,普元的工作流性能非常强,功能上对外接口特别丰富(真的不是自卖自夸),所以得到很多认同。3. EOS中争议最大的是拖拽式开发业务逻辑(也就是说的可视化开发),其实拖拽式开发大家并不反对,例如拖拽式进行数据建模,但拖拽开发业务逻辑就未必是好事了。我们设计时即可以用拖拽式开发,也可以用spring bean的方式写代码开发业务逻辑。图形化(拖拽式)开发业务逻辑,最大的用处是处理异步的逻辑,例如调用一个 WebServices,同步调用时如果被调用方很慢,当前的线程也会被挂死,异步就没有这个问题,至少还能够超时释放(这里比较复杂,就不细说了),但是异步的代码写起来很复杂,要写成回调方式,这样代码的可读性就非常差(试想用回调方式调用 3 个 WebServices的代码结构),这样用图形化就比较简单,执行时会变成异步的。4. 使用 EOS 时,最好根据自己的情况制定规范,因为 EOS 在做产品的过程中要考虑很多情况,但在企业中面临的问题就固定一些,例如不喜欢拖拽式开发业务逻辑可以不用,不要因为普元的培训时讲了这个方式就一定使用,也可以和普元的工程师探讨一下。使用一个框架的时候,技术团队可以多从设计原理、架构、面临问题的角度考虑一下框架的设计初衷,提高对技术的掌握。我的很多合作伙伴(例如工行、建行)他们都深入的掌握了 EOS,并和他们自己的实际结合了起来,变成了他们自己的框架,这一过程中他们的技术也有了很大的提高。5. 做为设计者,EOS是一个在设计过程中让我们很纠结的产品,主要原因是他试图解决的问题比较复杂,也很广泛,而对于这一问题的解决方案又有很多种,尤其是有很多开源软件,无法穷举。在普元后续产品的设计中,我们吸取了这一经验,把要解决的问题更加聚焦起来。6. 普元未来还是解决我们在大中型企业信息化的技术架构问题,但设计思路上更加聚焦。在 EOS、流程 之后,又有了 ESB、数据集成、数据质量、IaaS 等产品,目前的数据集成产品,是基于最流行的开源软件 Kettle,但是我们的重点是解决 Kettle 没有解决的调度问题(例如每晚有成千上万个作业,作业之间可能有先后持续,作业失败了怎么办,如何监控等);目前的 IaaS 产品基于OpenStack,但是我们解决了 OpenStack 在企业私有云下的管理体系问题(例如小网段、心跳检测、高可用组件自身的高可用、多维度管理)。数据治理产品重点解决数据集成后,数据的血统分析和影响度分析,形成数据地图。

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