로우코드 능력 모델

앞에 쓰는 말

low-code 대기 아래, 각양각색의 로우코드 플랫폼이 붐비고 있습니다:

• 응용 장면: PC 중后台, 모바일 H5, 미니프로그램, React Native 등 크로스엔드도 있음

• 핵심 기능: UI 편성, (로직) 플로우 편성, 심지어 서비스 편성까지

• 인터랙션 방식: 폼 설정, 드래그앤드롭, 심지어 리치텍스트 확장까지

몇 가지 의문이 떠오릅니다:

• 그것들과 비교하여, 내가 현재 하고 있는 (또는 하려고 하는) 로우코드 플랫폼에는 어떤 특수성이 있는가? 스스로 해결해야 하는 중요한 문제는 무엇인가?

• 손에 있는 플랫폼은 현재 어느 단계에 있는가? 다음 단계는 어디인가? 어떻게 다음 단계로 가는가?

이러한 의문을 풀기 위해, 능력 모델을 구축하여 로우코드 플랫폼의 변화에 자취가可循하도록 시도합니다

一.비즈니스 장면

능력 모델의 첫 번째 차원은 비즈니스 장면으로, 커버하는 비즈니스 장면이 많을수록 로우코드 능력은 강해집니다

다른 각도에서 비즈니스 장면을 다르게划分할 수 있습니다. 예를 들어:

• 제품: 2C, 중后台

• 비즈니스: 마케팅 활동, 피드백 폼, 常规图文展示, 복잡한 리치인터랙션

• 엔드: 모바일엔드, PC Web, 미니프로그램

이러한 대분류는 모든 비즈니스에 적합하지는 않습니다. 비즈니스 중요성 (핵심, 중요, 边缘), 차이 정도 (사용하는 기술 체계,面向하는 사용자群体) 등에 따라 구체적으로划分할 수 있습니다. 필요하면, 각 서브차원으로 더 세분화할 수도 있습니다. 목적은기존 로우코드 능력이 목표 비즈니스 장면에 대한 지원 정도를 정량적으로 기술清楚하게 하는 것으로, 플랫폼은 이미 몇 가지 유형의 비즈니스 장면을 만족시킬 수 있으며, 미래에는 더哪些를 만족시킬 수 있는가?

수직 장면划分의基础上, 더욱이크로스비즈니스라인投放, 크로스엔드搭投, 一搭多投등의 혼합 탐색 방향을 파생시킬 수 있습니다

二.사용자群体

두 번째 차원은 로우코드 플랫폼이面向하는 사용자군으로, 사용자群体가 클수록 로우코드 능력은 강해집니다

일반적으로 사용자의 전문 정도에 따라 분류합니다:

• 특정 기술인원: 프런트엔드, 백엔드, DBA 등 전문인원

• 일반 기술인원: 일정程度的 로직 코딩 능력을 가진 개발인원으로, 수식, 이벤트 등의 개념을 빠르게 이해하고 운용할 수 있음

• 비기술인원: 개발 경험이 없는 제품, 운영, 영업, 행정인원

만약 플랫폼의 최종 목표가 비기술인원에게面向하는 것이라면, 기능에 대해 고도의 추상화를 수행하고, 하층 기술 상세를屏蔽하여, 사용 문턱을 낮추고, 더 광범위한 사용자를 받아들여야 합니다.另一方面, 사용자의 수량도 로우코드 능력을衡量하는 중요한 지표로, 커버하는 사용자량이 클수록, 다른 속성 (팀, 부문, 제 3 자) 의 사용자가 많을수록, 로우코드 플랫폼의 성숙도를体现할 수 있습니다

三.능력 완전성

세 번째 차원은 능력 완전성 (즉 기술 표현력의 완비 정도) 으로, 완전성이 높을수록 로우코드 능력은 강해집니다

목표 비즈니스 장면에서, 능력 완비된 로우코드 개발 플랫폼은 소스코드 개발과 동등한 기술 표현력을 가집니다. 즉, 인공으로 코드를 작성하여 실현할 수 있는 것은, 반드시 로우코드 개발 플랫폼을 통해 완성할 수 있습니다

Web App 을 예로 들면, 능력 완전성은 로우코드 플랫폼이 UI(인터랙션 효과 포함), 프런트엔드 비즈니스 로직, 인터페이스 호출, 심지어 백엔드 비즈니스 로직, 데이터 모델 등을 표현할 수 있어야 합니다.소스코드 개발을 대체할 수 있으며, 목표 사용자는 플랫폼을 통해 목표 니즈의 모든 개발 작업을 완성할 수 있는 것이지, 플랫폼 능력에 제한되어 어떤 일부분의 작업만 완성할 수 있는 것이 아닙니다

四.원료 포용성

네 번째 차원은 원료 포용성으로, 즉 로우코드 플랫폼이 다른 입력에 대한接受能力입니다. 예를 들어:

• 기존 비즈니스 컴포넌트, 모듈의录入를 지원하는가?

• 임의의 제 3 자 모듈의 인용을 지원하는가?

• 비표준 모듈의 도입을 지원하는가?

소스코드 개발의 일대 우세는現有코드를 최대한으로 재사용할 수 있다는 것으로, 공공컴포넌트/비즈니스컴포넌트, 제 3 자 모듈, 심지어 비표준 모듈이라도, 언제든지 캡슐화를 통해 도입할 수 있으며, 심지어 소스코드 복사 방식으로 재사용할 수 있습니다. 그러나 로우코드 플랫폼은 다르며, 컴포넌트, 모듈에 대해 명확한准入규칙이 있으며, 표준에符合하는"원료"만 풀에 들어가, 플랫폼 사용자에게 재사용됩니다

하나의 간단한做法는 컴포넌트의通用程度에 따라 공공컴포넌트와 비즈니스컴포넌트로 분류합니다 (모듈의 처리는 컴포넌트와 유사하며, 본절에서�� 엄격히 구분하지 않습니다). 플랫폼은通用의 공공컴포넌트만 수록하여, 컴포넌트 버전 관리를 대폭으로 간소화하지만, 이러한划分은 장기적으로 지속적으로 이터레이션하는 비즈니스에는 적용되지 않습니다.現有코드를 재사용할 수 없기 때문에, 로우코드 모드에서의 개발 효율은 고도로 재사용되는 소스코드 개발보다 훨씬 낮습니다

따라서, 더 나은做法는 표준 정도에 따라 컴포넌트를 표준컴포넌트와 커스텀컴포넌트로 분류하는 것입니다:

• 표준컴포넌트: 플랫폼이 사전 설정한 컴포넌트

• 커스텀컴포넌트: 플랫폼 사용자가 언제든지 도입할 수 있는其它컴포넌트

사용자가 커스텀컴포넌트를录入할 수 있도록 허용해야만, 그 코드 재사용 니즈를 만족시키고, 개발 효율을 다시 동일 수준으로 되돌릴 수 있습니다.장기 이터레이션하는 비즈니스에 있어, 일상 사용이 가장 빈번한 것은 반드시 비즈니스컴포넌트이며,通用의 공공컴포넌트가 아닙니다. 이러한情况下, 어떻게 커스텀컴포넌트를录入하는가, 어떻게 커스텀컴포넌트와 표준컴포넌트의 혼용을 지원하는가는 깊이 탐색할 가치가 있는 방향입니다

五.산출물 풍부도

다섯 번째 차원은 산출물 풍부도로, 플랫폼이 출력하는 산출물 형태가 풍부할수록 로우코드 능력은 강해집니다

출력 산출물은 3 종류로 분류할 수 있습니다:

• 최종산출물: 기능모듈, 페이지, 애플리케이션

• 중간산출물: 비즈니스컴포넌트, 블록, 템플릿

• 초급산출물: UI 컴포넌트

최종산출물의 완성도는 가장 높지만, 재사용 정도는 가장 낮고, 초급산출물은 이와 반대입니다.多种형태의 출력 산출물은 강력한 재사용성과 유연한 통합 방식을 의미합니다. 예를 들어:

• 로우코드 개발과 소스코드 개발의 혼합 사용, 평활한 이행을 허용

• 로우코드 플랫폼이 산출하는 반제품 기반의 이차 개발, 일부분의 작업량 경감

즉,능력 완전성은 목표 응용 장면을 결정하고, 산출물의 풍부도는 로우코드 플랫폼의 실제 응용 장면을 결정합니다

六.링크 커버리지

여섯 번째 차원은 링크 커버리지로, 완전한 생산 링크에 대한 커버 정도를 나타내며, 커버리지가 높을수록 로우코드 능력은 강해집니다

완전한 생산 링크는 일반적으로 니즈 - 설계 - 개발 - 테스트 - 공개 - 운영보수를 포함하며, 로우코드 플랫폼이 생산 링크에 대한 커버가 완전할수록, 협업 플로우는 원활해지고, 효율 향상도 더 명확해집니다. 다른 비즈니스 환경에서, 구체적인 생산 링크는 다를 수 있지만,로우코드 플랫폼의 링크 커버 범위를 명확히 하고, 커버 범위 내의環節을不斷으로 최적화함과 동시에, 범위 밖의 각環節과의 협업 비용을 가능한 한 낮추는것이 필요합니다

구체적으로, 링크 커버리지를 향상시키는 2 가지 방식이 있습니다:

• 병입: 범위 밖의環節도 가져옴. 예를 들어 개발을 지원하는基础上에서, 테스트, 공개 플로우 관리, 및相應의 원키 배포 능력을 제공하고, 필요 플로우에 대해 가능한 한完善한 서포트를 제공하며, 로우코드 플랫폼과 생산 링크의 상하류 이음새를 사용자에게暴露하는 것을 피하고, 인공으로 메움

• 연통: 범위 밖의環節과 연결함. 예를 들어, 표현력이 매우 제한된 로우코드 플랫폼은 소스코드 개발 모드와配合하여 사용해야 하는 경우, 이 때 소스코드 개발 중의 코드 저장소와 연동하는 것을 고려하여, 산출물을 원키로 코드 라이브러리에 업로드하거나, 또는 반대로 로우코드 능력을 IDE 에 임베드하여, 소스코드 개발을 보조함

생산 전 링크를 커버하려면 반드시 모든環節을 로우코드 개발 플랫폼에纳入할 필요는 없으며,데이터 링크를打通하고, 現有툴, 플랫폼과 연동시키는것만으로 충분합니다. 예를 들어:

          원료协议
物料자산 ----------> 로우코드 플랫폼
           산출물协议
로우코드 플랫폼 ----------> 공개 플랫폼/코드 저장소
             중간산출물协议
UED 설계툴 --------------> 로우코드 플랫폼
            인터페이스 기술协议
API 관리 플랫폼 ------------> 로우코드 플랫폼
           데이터 기술协议
로우코드 플랫폼 -------------> 데이터 Mock 플랫폼

七.협업 효율

일곱 번째 차원은 협업 효율로, 다른 역할이 로우코드 모드 하에서의 협동 작업 효율을 가리키며, 협업 효율이 높을수록 로우코드 능력은 강해집니다

소스코드 개발과 달리, 로우코드 개발은 일종의 새로운 研發모드로, 협업 효율方面에서 큰 상상 공간이 있습니다. 예를 들어:

• 제품 매니저: 로우코드 플랫폼을 통해 고충실도 프로토타입을 산출할 수 있으며, 研發인원에게 인계하여 추가 개발하거나, 심지어自行으로 빠르게文案, 이미지素材등을 조정 가능

• UED: 설계툴이 로우코드 플랫폼과对接하여, 인공 주석, 효과 점검 불필요

Design2Code(설계稿전환코드) 는 UED 와 研發인원의 협업 효율 문제를 해결하는 또 하나의思路로, 그것과 비교하여,로우코드 플랫폼의 핵심 우세는 전문성 요구를 낮추어, 제품 매니저, UED 등의 비기술인원도 자주 조정할 능력을 가지며, 심지어 부분적인 니즈를 독립적으로 완성할 수 있다는 것입니다

八.지능 정도

여덟 번째 차원은 지능 정도로,越지능적, 로우코드 능력은 강해집니다

먼저, 어떻게 지능을 정의하는가?

간단히 인공의 의사결정을幫助또는 대체하는 능력으로 정의합니다. 즉, 프로그램이 자동으로 (나도 올바르다고 인정하는) 결정을 내릴 수 있다면, 그것은 지능적인 것입니다. 예를 들어 현대 IDE 는海量코드 라이브러리 단어빈도특징, 현재 입력 컨텍스트, 사용자 코딩 습관 등의 정보를 종합적으로 계산하여 가장 가능성 있는 몇 개의 후보를 선택하여 보완 힌트로 제공하며, 대부분 확률은 내가 입력하고 싶은 내용이므로, 지능 힌트라고 부릅니다

配置化 (데이터化) 의 로우코드 개발은 지능화 개발로 향하는必经의 길입니다. 지능의 기초는 데이터이며, 빅데이터셋 분석을 기반으로得出된規律은 프로그램 의사결정의 중요한 근거입니다. 소스코드 개발은 그 유연성으로 인해, 세밀한 유효 입력을 제공할 수 없으며, 로우코드 플랫폼은 인공 코딩의 유연성을 제한하고, 일종의配置化的 프로그램 표현 방식을 제공하며, 산생하는配置데이터는 추천 알고리즘의 입력으로 사용될 수 있으며, 더욱이 인공 의사결정을幫助합니다:

• 자동 추천/선택 내용, 예를 들어 레이아웃 템플릿, 컴포넌트 스타일 (폰트사이즈, 색상), 이미지素材등

• 자동 추천/선택文案, 예를 들어 키워드, 구식, 스타일등

• 심지어 대량의 UI 조합을 자동 산출하여, 균등하게投放하여 효과를 검증하고, 효과 피드백을 기반으로 자동으로最佳을 선택

부분적인 생산環節을 인공 의사결정에서 자동화로데이터 구동 의사결정으로 이행시키고, 로우코드 플랫폼은 이러한 지능화 프로세스에서 대체 불가능한 역할을 합니다

至此, 8 차원 로우코드 능력 모델은 이미 구축되었습니다. 아래 그림과 같습니다:

[caption id="attachment_2311" align="alignnone" width="500"] low code model[/caption]