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从 UI 到内核:Oinone 的全栈可扩展方法论 — Hook/AOP/扩展点与 SPI 的实践

Oinone 把“每个需求都是一个独立模块、支持各业务线差异化扩展、从框架到组件可深度扩展”作为设计目标。体系由 四条纵向能力(交互、模型、函数、应用生命周期)与 两条横向机制(API 生命周期扩展、平台 SPI 扩展)构成,通过字段/函数重写、Hook/AOP、扩展点(前置/后置/覆盖)与主题/母版/视图/路由/动作等粒度化插拔,做到既能快速装配,也能深入定制。 1. 设计目标 模块化:每个需求都能被打包成独立模块,独立发布与回滚。 差异化:同一能力在不同业务线可走不同实现与配置。 深度扩展:不仅页面可配,模型、函数、生命周期乃至平台内核都可扩展。 演示环境 相关视频 ⚡ 直达演示环境 ☕ 账号:admin ☕ 密码:admin 🎬 1. [数式Oinone] #产品化演示# 后端研发与无代码辅助 🎬 2. [数式Oinone] #产品化演示# 前端开发 🎬 3. [数式Oinone] #个性化二开# 后端逻辑 🎬 4. [数式Oinone] #个性化二开# 前端交互 🎬 5. [数式Oinone] #个性化二开# 无代码模式 2. 总体框架 Oinone 的扩展体系可以概括为: 四条纵向能力 交互可扩展:主题、母版(布局)、视图、字段组件、路由、动作均可增加/替换/指定/组合。 模型可扩展:支持字段重写、增强模型与五类继承(抽象继承、扩展继承、代理继承、多表继承、临时继承)。 函数可扩展:函数重写、Hook 机制(AOP)、扩展点机制(前置/后置/覆盖)。 应用生命周期可扩展:模块安装/升级/重启逻辑,以及构建前/构建后、生命周期前/生命周期后的处理逻辑与元数据编排。 两条横向机制 基于 API 的生命周期扩展:对应用层事件(安装、升级、重启等)开放 API,让模块声明自己的编排与执行。 基于 SPI 的平台能力扩展:网络协议层 SPI、驱动层 SPI、FaaS 层 SPI(执行约束 SPI、RPC 调用 SPI)、持久层 SPI、ORM 层 SPI 等,允许替换/新增底座能力。 3. 交互可扩展:把“界面设计”拆到最小颗粒 从“看得见”的地方降本增效,是扩展的第一现场。 主题可扩展:风格可增加/替换/切换,适配多租户、多品牌。 母版(布局)可扩展:页面框架可替换/指定,如后台与大屏使用不同母版。 视图可扩展:列表/表单/看板/图表等视图类型可增补,与数据模型绑定。 字段可扩展:字段组件可增加/替换/指定,如把文本框替换成带校验的选择器。 路由可扩展:路由表项可增加/替换,模块自带路径不必侵入主工程。 动作可扩展:动作可增加/替换/指定/组合,支持将“审批+发运”等复合动作编排为一步。 示例(片段) { "module": "po-approval", "views": { "PurchaseOrder.Detail": { "fields": { "expectedDate": { "component": "DatePicker", "override": true } }, "actions": [ { "id": "approveAndShip", "type": "compose", "steps": ["approve", "ship"] } ], "routes": [ { "path": "/po/:id/ship", "component": "ShipView" } ] } }, "theme": { "extends": ["theme:default"] } } 4. 模型可扩展:差异只写在差异处 模型层提供结构与行为的“正交”扩展: 字段重写:允许对已有字段的校验、渲染器、默认值进行重写。 增强模型:基于搜索/索引的查询增强、校验规则增强、派生字段等。 五类继承 抽象继承:提取公共字段/方法的抽象基类,不可直接实例化。 扩展继承:在不改变基类语义的前提下,向目标模型增量加字段/约束。 代理继承:行为转发/包装到另一个模型,便于隔离合规或跨域访问。 多表继承:一个逻辑模型映射多张表,支持冷热分层/历史归档。 临时继承:按租户/活动在运行期注入短期字段/规则,撤销即回退。 示例(伪 DSL) // 在 BaseOrder 上做扩展继承 model PurchaseOrder extends BaseOrder with ExtendsInheritance { @override field expectedDate: Date field supplierRating: Int? enhance { searchIndex "supplier_name, po_no, sku_code" } } 5. 函数可扩展:Hook + AOP + 扩展点 函数层聚焦“时机与顺序”的控制: 函数重写(Override):在不改主流程签名的情况下,替换实现。 Hook 机制(AOP 能力):在切面前/后/异常挂载逻辑,跨越模块复用。 扩展点机制 前置扩展点:在核心逻辑运行前拦截/补充数据。 后置扩展点:在核心逻辑完成后做派生动作(审计、通知等)。 覆盖扩展点:完全取代默认实现。 示例(TypeScript 伪代码) export const hooks = registerHooks('po')({ before('submit', async (ctx) => { await verifyBudget(ctx) }), after('submit', async (ctx, result) => { audit(ctx, result) }), override('calculateTax', async (ctx) => calcRegionalTax(ctx)) // 覆盖式扩展 }) 6. 应用生命周期扩展:模块的一等公民地位 针对“安装/升级/重启”等事件,模块可以声明自己的执行逻辑;针对“构建前/构建后、生命周期前/生命周期后”,平台提供钩子做元数据编排与系统级处理。 onInstall / onUpgrade / onRestart beforeBuild / afterBuild beforeLifecycle / afterLifecycle 元数据编排:将模型、视图、路由、动作、Hook 等产物做依赖拓扑排序,生成稳定装配序列(支持幂等与回滚)。 示例 export const lifecycle = { async onInstall(ctx) { await seedDicts(ctx) }, async onUpgrade(ctx) { await migrate('v2->v3', ctx) }, async beforeBuild(ctx) { validateMetadata(ctx.graph) }, async afterBuild(ctx) { warmupCaches() } } 7. 平台自身能力 SPI:内核也能被替换 当差异需要下沉到底座时,使用 SPI(Service Provider Interface): 网络协议层 SPI:自定义编解码/传输策略。 驱动层 SPI:接入自研/第三方驱动(消息、存储、设备)。 FaaS 层 SPI:执行约束 SPI(限流/超时/重试)与 RPC 调用 SPI。 持久层 SPI 与 ORM 层 SPI:数据源路由、审计字段、软删、分片等。 示例 export interface StorageSPI { put(object: Buffer, meta: Meta): Promise<URL> get(url: URL): Promise<Buffer> } @Spi('storage') export class MinIOStorage implements StorageSPI { /* ... */ } SPI 的价值在于:当“函数扩展不够用”时,仍可在标准接口之下替换底座实现,而无需修改上层业务代码。 8. 元数据编排:把碎片装配成系统 Oinone 将模型/视图/路由/动作/Hook/SPI等产物抽象为统一元数据,通过声明式依赖与编排规则完成构建与运行期装配: 依赖声明:dependsOn: [user, workflow@>=2.1] 装配顺序:order: [model, view, hook] 作用域/租户选择器:tenantSelector: ["region==EMEA"] 冲突解决:优先级、命名空间、策略(覆盖/合并/忽略) 可回滚:每一步装配都有幂等检查与反向操作 示例(module.yaml) name: po-approval version: 1.3.0 dependsOn: - user - workflow@>=2.1 order: [model, view, hook] guards: tenantSelector: ["region==EMEA"] 9. 典型落地场景 多业务线的差异表单 用“字段重写 + 视图替换”实现 B2B 与零售两套表单,同步复用校验 Hook。 合规化审计 在“后置扩展点”统一落审计日志,接入“持久层 SPI”发送到冷存。 跨地域税则 覆盖 calculateTax 函数,在租户维度启用差异化策略。 活动期临时字段 通过“临时继承”与“租户选择器”在活动期注入派生字段,活动结束即回收。 替换存储底座 基于 “StorageSPI” 从本地盘切换到对象存储,无需业务改动。 10. 工程化与治理 版本与灰度:模块语义化版本 + 兼容性检查;按租户/环境灰度装配。 隔离性:命名空间、权限最小化;动作与 Hook 执行的资源限额。 可观测性:对每个扩展点输出指标/日志/追踪,如 hook.duration、override.count。 安全:Hook 的输入输出做 Schema 校验;SPI 提供沙箱/白名单。 稳定性:扩展点默认要幂等;提供熔断/降级与开关管理。 开发体验:热重载、扩展点可视化、冲突检测与一键回滚。 11. 心智模型:三板斧 先装配,后编码:能用元数据/编排解决的,优先不用代码。 优先 Hook,慎用 Override:Hook 可叠加且更安全,Override 只在语义确实需要替换时使用。 API→SPI 的下沉路径:当应用层扩展不够用,再通过 SPI 下沉到底座。 Oinone 把“可扩展”做成了一套从 UI 到模型、从函数到生命周期、再到平台内核的完整方法论。通过 API 生命周期扩展 + 平台 SPI 扩展 两条通道,叠加 字段/函数重写、Hook/AOP、扩展点 与 主题/视图/路由/动作 等颗粒化插拔,既能支撑快速装配,又能承载深度定制。最终让开发者只写差异,让系统在复杂业务下稳定演进。

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告别“数据奶牛”:Agent伴生实现去中心化信息互联,打破app壁垒构想?

### 引言:一个“疯狂”又“合理”的设想 最近,我和朋友进行了一场关于互联网未来的头脑风暴。我们都有一个强烈的感受:当下的短视频和社交平台,就像一个巨大的“数据黑洞”。用户的所有内容、关系、甚至喜好都沉淀在平台服务器上,而平台也独自承担着海量数据存储、算法推荐和内容审核的巨大压力。 随着AI大模型和Agent(智能体)的普及,一个有趣的想法诞生了:**如果这些压力不必都由平台承担呢?如果每个用户都将自己的账号“升级”为一个独立的个人网站,让AI来搭建、让Agent来交互,互联网会变成什么样?** 这听起来像天方夜谭,但仔细拆解后,我们发现它并非空中楼阁,甚至可能指向了互联网的下一站。 ### 痛点:平台不堪重负,用户失去主权 目前的中心化模式(以抖音、微信为例)正在面临三重挑战: 1. **算力与成本压力**:当数以亿计的AI Agent开始频繁扫描、调用平台API获取数据时,平台的服务器压力将是几何级的增长。 2. **数据归属争议**:用户创造了数据,但数据的控制权和收益权大多归于平台。用户更像是平台的“数字佃农”。 3. **创新瓶颈**:所有交互都必须遵循平台的规则,任何创新功能都必须在平台的“围墙”内进行。 ### 核心构想:个人网站即“数字身份”,门户变“黄页” 我们构想的解决方案是:**将账号“网站化”**,将平台功能“轻量化”。 - **个人网站成为数据核心**:每个用户的个人主页,不再只是平台内的一个动态页面,而是一个拥有独立域名、完全由自己控制的“个人网站”。借助AI的低代码甚至零代码能力,搭建这样一个网站的难度将大大降低,真正实现“人人都能建站”。 - **平台门户退居“中转站”**:原来的平台(如抖音、微信)不再存储你的数据,而是成为一个“门户”。它的核心功能不再是推荐算法,而是提供**网站寻址(相当于DNS服务)**和**A2A(Agent-to-Agent,智能体间交互)的中转路由**。 ### A2A交互如何打破“信息孤岛”? 有人担心,如果都成了独立网站,彼此之间如何发现?会不会变成信息孤岛?这正是A2A交互要解决的。 - **互识别机制**:每个个人网站都会在根目录生成一个标准的“身份名片”(如`site.json`),上面标注了网站类型(如“美食博客”)、擅长领域、支持的服务接口等。 - **AI智能“串门”**:当你的Agent想寻找信息时,它不会漫无目的地搜索,而是向门户询问:“请帮我找到所有标签为‘科技评论’且支持RSS订阅的网站。”门户返回列表,你的Agent再逐一访问这些网站进行交互。 - **结果**:推荐算法从“平台猜你喜欢”变成了“Agent按你指令筛选”。用户从被动接受信息投喂,变成了主动构建自己的信息源网络。**信息茧房被打破,取而代之的是“信息超市”**。 ### 安全与成本:并非无解 当然,去中心化最被诟病的就是安全和成本问题,我们也进行了推演: 1. **安全审核的“分层责任”**: - **门户负责“准入”**:对申请接入的域名进行实名审核,确保主体可追溯。同时,对网站首页进行基础扫描,防止明面上的违规信息。 - **用户/站长负责“内容”**:门户不对网站内具体、动态的A2A交互内容负责,但拥有“断连权”——一旦发现违规或接到投诉,可立即将该域名从门户中移除。这类似于互联网的“通知-删除”原则,在责任和法律上是可行的。 2. **数据成本的“分级存储”**: - **基础需求(免费)**:普通用户的个人网站,作为“数字名片”,仅包含文字、图片和基础Agent接口,流量极小,可托管在免费的静态服务(如GitHub Pages)或门户自带的免费空间上。 - **高负载需求(租用)**:对于有视频、高并发访问需求的用户(如大V、商家),可以按需租用“区域公用数据中心”的算力和带宽。这不仅解决了成本问题,还符合“数据本地化”的监管趋势,让数据访问更快、更合规。 ### 终极演变:从“平台帝国”到“数字联邦” 如果我们把上面的构想串起来,未来的互联网可能会演变成这样一个三层结构: - **底层(数据层)**:个人网站和区域数据中心构成,数据主权归个人或本地。 - **中层(协议层)**:门户提供统一的寻址和A2A通信协议,确保整个网络互联互通。 - **上层(应用层)**:各种AI Agent根据用户指令,穿梭在不同网站间,为用户提供信息聚合、交易、协作等个性化服务。 这不再是中心化的“帝国”,而是一个去中心化的“数字联邦”。每个用户都是自己数字国度的主人,而门户则扮演着“联合国”的角色,负责制定规则、维护连接。 ### 结语:一个值得想象的未来 当然,这个设想离真正实现还有很长的路,它不仅要解决技术问题,更要改变用户的习惯和产业的利益格局。但它至少为我们提供了一个新的视角:**在AI时代,互联网或许不必走向更集中的垄断,而是可以回归其“连接”的初心,赋予每个个体更大的自主权。** 我们正站在一个十字路口。是继续在几个超级App的围墙内安享便利,还是迈向一个更开放、更自主的Web新世界?这个选择,或许将由我们每一个人的下一步探索来决定。 ---- 本文内容源于一次关于互联网去中心化构想的深度讨论,个人思考然后与ai进行讨论得出的一些内容。欢迎评论,看看同仁们的看法想法与见解

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突破次元壁垒,让身边的玩偶手办在屏幕上动起来!

因为喜爱,人们会将二次元形象制作成玩偶手办,然而没有生命气息的冰冷模型并不能满足人们互动性的情感需求。如何能让带有情感寄托的玩偶手办更具表现力和感染力呢? 近日,HMS Core 3D建模服务上线自动骨骼绑定能力,可以让已建成模型的二足人形物体根据自定义动作活动起来,甚至与用户产生互动,不再只是冰冷僵硬的玩偶手办。 那么,通过自动骨骼绑定能力动起来的3D模型,可以用来干什么呢? 比如,使用音视频编辑能力,可以将小朋友喜欢的玩偶建成3D模型,并加上舞蹈动作、配音和儿歌故事,剪辑成较为完整的儿童教学视频,帮助孩子更快更好的接收知识; 又比如,结合3D Engine的动作制作能力,通过实时骨骼动画、面部表情驱动、全身IK、多重动画状态机融合等功能,可实现流畅的3D动画效果,再加上3D Engine的高清渲染与视觉特效、智能寻路导航等功能,即可制作一款成熟的动画游戏; 再比如,借助AR Engine的运动跟踪、人体和人脸跟踪、环境跟踪等AR能力,可以在镜头下将3D模型置入真实的场景中,并与用户产生互动。该场景可应用于AR游戏领域,实现游戏中自定义3D模型及模型动作的功能,让AR互动游戏更具趣味性。 除此之外,我们还可以突破想象,在建模过程中将生活中的瓶瓶罐罐、随用物件加上两条“腿”,让自动骨骼绑定能力不再局限于特定模型类别,万物皆可活动起来,真正实现“万物复苏”的有趣景象。 实现原理 自动骨骼绑定服务面向的是有3D游戏、3D动画制作等需求的开发者,通过输入一个二足人形物体的静态3D模型,即可基于AI算法进行肢体绑定,并自动生成模型的骨骼和蒙皮权重,完成自动骨骼绑定,然后通过改变骨骼的朝向和位置,动态驱动模型完成行走、跳跃、跳舞等自定义动作,以此赋予3D模型运动的能力。 能力优势 1、 无需人工干预,即可实现一键绑定蒙皮。 骨骼绑定分为手动绑定和自动绑定,目前多数高精度的自动骨骼绑定方法,除了要求模型处于标准姿态外,还需要手动放置七八个关键点才可绑定。而华为的自动骨骼绑定能力基于AI智能算法,只需要让模型处于一个大致正确的位置,甚至都不要求模型绝对的直立、朝前,即可对模型完成精确的绑定,无需手动放置关键点。 2、 基于海量数据,提高AI绑定算法的准确性和泛化性。 那么,华为自动骨骼绑定能力是如何进行3D模型数据制作,确保AI绑定算法准确性的呢?不同于耗时耗力的传统3D模型数据制作方法,华为自动骨骼绑定能力的3D模型数据制作仅需要用普通手机拍摄采集物体图像,通过华为自研算法自动化生成3D角色数据。在针对大规模生成的数十万3D模型绑定数据进行算法训练时,只需要在少量的真实数据上进行微调,即可得到高准确性、高泛化性的AI模型。 输入模型约束 考虑到3D世界模型的多样化,为了保证自动骨骼绑定能力算法的精准性,我们对绑定算法的输入模型作出以下建议: 来源:使用双足人形手办(不含手持物体)、毛绒玩具的照片扫描建模; 外观:从视觉上看,网格无分离,四肢与身体无粘连,无大块的附属物,尽量双腿站立,双臂张开; 姿态:整体姿态为z轴朝前,y轴朝上,各关节可有不超过15°的扰动,不对对称性作要求; Mesh:Mesh为三角面或四边面,顶点数量不应超过80k,模型整体没有大规模面片缺失; 其他:身体和四肢比例符合大部分玩具风格,肢体不应过细、过短(手臂和腿宽度比例不能小于模型最长边的8%),模型姿态整体竖直朝前。 华为HMS Core 3D建模服务自动骨骼绑定能力,通过智能化技术牵引,大大降低了3D模型动画的制作门槛,动画制作不再是需要复杂设备的高难度的技术能力,即便非专业人士使用普通手机也能轻松完成动画制作,实现日常生活中更多的创意作品制作。 了解更多详情>> 访问华为开发者联盟官网 获取开发指导文档 华为移动服务开源仓库地址:GitHub、Gitee 关注我们,第一时间了解 HMS Core 最新技术资讯~

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突破壁垒,应势而变,构建更加强大的智慧型企业

即将开播:6月19日,互联网银行架构师魏生谈互联网开放银行实施路径的探索与思考 即将开播:4月29日,民生银行郭庆谈商业银行金融科技赋能的探索与实践--> 【51CTO.com原创稿件】2020年,新冠疫情全球肆虐,给各行各业带来了巨大的影响。惜日车水马龙的街道,人潮拥挤的步行街,喧嚣吵闹的商场,变得空无一人。企业停工、学校停课、全球经济停滞不前,企业业务受到巨大冲击。面对疫情新常态,如何借助数字化技术完成业务模式的转型,实现人与人、人与企业、企业与企业之间的顺畅沟通交流,构建更加智慧的企业,成为摆在企业面前的最大挑战。 在此背景之下,IBM Think 2020首次通过线上的方式召开,在前沿趋势、技术平台、创新方法上为行业带来了更多的解决方案,为推动企业数字化转型,构建更强大的智慧型企业,带来了更多的参考。 一)积极拥抱新技术,强化企业竞争优势 利用现代化新技术构建创新平台,改变企业的运营模式,是数字化转型的根基。 疫情之下,我们不难发现,数字化程度较高的企业,受到的影响就相对较小;反之,那些完全没有数字化业务的企业,就受到了巨大的冲击,甚至有些企业不得不关门、倒闭。因此,在疫情新常态下,企业需要静下心来仔细思考如何利用科技力量来重构商业模式,包括如何用技术让供应链变得更具弹性?应该把哪些工作负载迁移到公有云?应对哪些IT任务实施自动化,从而让员工更加专注于价值更高的工作?怎样确保IT基础设施的安全,以支持远程工作?怎样使用AI来处理激增的呼叫需求等等? IBM CEO Arvind Krishna 在IBM看来,疫情让混合云和人工智能的重要性尤为凸显出来,改变了它们被采用的步伐。IBM CEO Arvind Krishna在Think 2020演讲中提出,如果说新冠病毒疫情教会了我们什么,那就是让我们看到了科技解决方案的至关重要性,科技成就了速度、灵活、洞察和创新。因此,选择用哪些技术平台来支持业务,成为企业做出的最影响深远的重要决策。 Arvind Krishna认为,新冠疫情让过去要花数年才能完成的转型,被压缩到几个月之内,企业正在反思和改变他们的运营模式,而混合云是不可撼动的技术主流。为了帮助客户把握混合云所带来的巨大机遇,IBM押下了大胆的赌注,与Red Hat联手为企业提供独特的技术能力,让客户可以一次性创建关键型任务应用,随处运行。 Arvind Krishna强调,技术平台是21世纪竞争优势的基础,决定能以多快的速度转向新市场,能够多好地服务客户,能够规模化到何种程度,能够多快地去响应类似于新冠疫情这样的危机。 二)实现认知型企业转型,构建智慧型企业 数字化转型的重点在于建立全新的业务模式,并创建新的平台来方便客户交流与沟通,提升工作效率,提高员工体验、客户体验、企业体验,从而实现认知型企业的转型。 从人机交互到“人人”交流,人工智能、物联网、5G等技术的飞速发展让现实世界与数字生活的界限越来越模糊,消费者的购物体验越来越好,员工的工作与服务意识越来越强,企业越来越了解用户的真正需求。 IBM认为,实现认知型企业的转型,构建智慧型企业,必须实观以下转变: 一是创建新的业务平台,充分利用数据和创新技术,改变业务模式,打造核心优势。而在企业创建新业务平台的过程中,上云是最佳的选择。 二是创建更加灵活、更有弹性的工作方式,无论在客户服务还是在供应链方面,构建新的工作流程比以往任何时候都更为重要。 三是让人与技术更好的协同合作,企业要以完全不同的方式与客户和合作伙伴互动,确保员工体验、企业体验和生态系统体验真正驱动客户体验。 IBM Services 高级副总裁Mark Foster 正如IBM Services 高级副总裁Mark Foster在Think 2020演讲中所言,数字化转型的外部促因正转向企业内部,通过发挥企业内部80%的数据潜力,开展由内而外的认知型企业转型。Mark Foster表示,希望企业真正抓住这一颠覆性的机遇,突破障碍,打破原有的变革阻力,构建真正的智慧型企业,让自己在危机中变得更加强大、更加具备长期的竞争力。 三)推动构建智慧型企业,龙头企业的应变之道 构建智慧型企业并非纸上谈兵,并不是大话、空话。实际上,IBM已经于业界很多知名企业合作,通过创建数字化平台,优化工作流程、建立卓越的体验,打造了智慧型企业,确立了竞争优势,实现了可持续的发展。 在Think 2020上,来自壳牌的全球润滑油营销副总裁Carol Chen、Yara总裁兼首席执行官Svein Tore Holsether、菲多利首席转型与战略官Michael Lindsey讲述了他们所在企业面临的挑战与痛点,分享与IBM合作成功实现智慧型企业转型的经验。 对于采油行业来讲,80%以上的企业都面临着如何汇集不同来源的数据,怎样让相互独立的部门开展工作,如何才能降低运营成本以及怎样管理能源转运这些问题,壳牌同样也不例外。通过与IBM合作,整合并利用数据人工智能、物联网、自动化和分析技术来创建的解决方案,建立了Oren平台,真正帮助采油客户解决了痛点问题。Carol Chen表示,Oren平台改变了采油的工作方式及应用技能,提高了安全生产力、工作效率和应变能力,从根本上创造了一种全新的工作方式。 农业生产是一个非常复杂的过程,要掌握天气变化、了解市场需求和食品价格,需要优化从投入到最终消费者的整个价值链。为此,Yara与IBM合作创建了可追溯、可见性数字化平台,帮助农民以更可持续的方式进行生产。除此之外,通过建立全新的工作流程,将农民与终端消费者以一种更加灵活、更负责任的方式连接在一起。Svein Tore Holsether表示,数字化平台实现了跨行业的开放性,给农民提供了更多的支持,同时响应最终消费者的要求,以一种更加灵活的方式工作和消费,大幅提高了工作效率。 在零售行业当中,由于消费者的需求变化比较快,如何满足他们的消费习惯,随时提供他们需要的商品,提高购物体验,至关重要。对于菲多利来讲,同样面临着这样的问题。Michael Lindsey认为,消费者想要他们以前从未体验过的各种各样的新事物,所以要求生产的产品种类成指数级增长。另外,由于零售商也在改变,他们不想只是把菲多利放在主货架上,还想把它放在收银台前、显示器前等各种地方,并通过简单的点击,就能够直接运送到消费者家里。为此,菲多利使用IBM Garage创建了更加敏捷的工作流程,从产品生产、供货、服务甚至货架摆放方式等各个方面来满足消费需求,与消费者建立了紧密连接,真正提高了客户体验。同时,新技术的采用让员工不需要面对面也能够进行有效地相互沟通,保持高效工作,工作进度不仅没有减缓,反而交付的更快了。 写在最后:只有更加智慧的企业,未来才会变得更加强大,更加繁荣。而构建智慧型企业,除了积极拥抱新技术之外,还必须提供出色的体验,通过全新的工作方式来发挥员工的潜能。正如Mark Foster所言,尽管当前面临严峻的挑战,但越来越多的企业正在积极改变,向着智慧型企业迈进。当然,这正是IBM公司与更多客户合作、共同前进的旅程。 【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】 【责任编辑: 张诚 TEL:(010)68476606】 点赞 0

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Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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