什么是低代码开发

“低代码”（Low-Code），从字面理解应该是指代码量的减少。低代码是指一种开发方法，更确切的说是指一种开发平台，称之为“低代码开发平台”，具体是指无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台，是一种通过可视化进行应用程序开发的方法，使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。

从这个定义来看，这几年突然异军突起的“少儿编程”教育，从某种程度上来说就是低代码的一种应用，重在培养孩子的逻辑思维能力，提高孩子对代码编程的兴趣。当然，本文所述的“低代码”必然不是指某种教育。

低代码开发平台(LCDP)英文全称为Low-Code Development Platform，最早可追溯到20世纪90年代至21世纪初的编程语言和工具，与先前的开发环境类似，低代码开发平台基于模型驱动，创建了自动代码生成和可视化编程的原理。

其一个显著的特点是，更多的人可以参与到应用程序开发当中，不仅是具有专业编程能力的程序员，非技术背景的业务人员同样可以构建应用；对于大型企业来讲，低代码开发平台还可以降低IT团队培训、技术部署的初始成本。

从上述所述的低代码定义级其特点来看，所谓的低代码开发，实际上是将软件开发更加明确的进行了划分，针对某些应用类开发，彻底的降低了其进入门槛，向某些行业的业务专家普及了软件编程，使其可以简单的通过低代码开发平台来实现自己所熟悉行业的业务，减少了对专业软件工程师的依赖，降低了企业的研发成本。

而针对专业的软件开发，则更加突出了其技术层面的要求，而不仅仅是编码能力，比如数据库、 *** 作系统、算法、图像识别、语音识别、大数据处理、自然语言等等方面，使用低代码开发平台来实现是不现实的或者说不完全的。

理论上，低代码开发能够很好地避免定制化开发和买现成产品的弊端。一方面可以降低企业应用开发人力成本，另一方面，在当下技术和应用快速进步的互联网时代，可以将原有数月甚至数年的开发时间成倍缩短，从而帮助企业高效实现降本增效、灵活迭代的价值。

鉴于此优势，目前低代码在国内也开始逐渐流行，就如深受用户喜爱的低代码平台：JNPF。

深度集成java+net 6 双技术引擎，产品具备易维护、便部署、高集成、高效率等多方面特性，面向企业项目提供开发服务，提供开发构建、开放连接、部署运维、在线运营的全生命周期能力。同时，支持多种云环境部署、本地部署给予最大的安全保障，可以适应不同地区，不同乡村特色，快速搭建适合自身应用场景的产品。

全程可视化 *** 作，平台拥有丰富的交互控件和图表组件，开发人员只需进行“拖拽式 *** 作”可灵活构建业务管理系统。大量数据组件让数据分析更全面，数据实时更新功能让业务更清晰，为企业节省大量的重复开发工作。

通过在线开发、流程引擎、代码生成等核心功能快速构建相关业务系统。全程可视化 *** 作，平台拥有丰富的交互控件和图表组件，开发人员只需进行“拖拽式 *** 作”可灵活构建业务管理系统。大量数据组件让数据分析更全面，数据实时更新功能让业务更清晰，为企业节省大量的重复开发工作。

利用JNPF的流程引擎，用户通过拖、拉、点、拽即可快速实现流程设计，快速降低业务逻辑、业务流程梳理的再造成本。提供平台全源码交付，基于代码生成器，代码自动生成后可以下载本地，可以根据实际功能需求及业务逻辑在平台内自定义搭建，用户没有后顾之忧。

DBA是数据库管理员。数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务724小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：

1、数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

2、DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

职业等级：

DBA的等级并不是很严格的。按照对数据库的掌握情况，简单地分成三个等级：初级Primary、中级Intermediate和高级Senior。

初级DBA又称为DBBS，是英文Database Baby Sitter的缩写。初级DBA常常是兼职的，他们往往同时是程序员或者兼任其他的工作。初级DBA往往把个人简历写得很棒，参与了很多和数据库有关的项目或工作。但是，这些项目或者工作往往是：第三方软件供应商已经安装并配置了数据库，他们只做一些监控的工作。

他们能处理一些简单的问题，但大多数时候他们向应用软件供应商求救。初级DBA更喜欢图形化的数据库管理或者监控工具，他们喜欢Access这样的桌面数据库简单易用，并把这些小型数据库的经验简单地应用到大型数据库相关的工作中。

在互联网行业，运维一直是一个被深深误解的位置，以至于很多人认为IT行业运维的技术含量很低，其实并非如此。

从本质上讲，运维其实就是你用自己的技术储备知识的岗位，保证你管理的IT服务能够正常运行。

在商业上也是一样。软件工程师的任务是通过编写代码将软件以图形化的形式提供给用户，而运维工程师的任务是使软件在计算机或系统上正常运行。但是一旦软件出现问题，大多数人想找的是软件工程师，而不是运维工程师。

就像我们盖房子一样。产品开发负责房子的规划，设计师负责房子的外观设计，开发工程师负责建造房子，运维负责打好房子的地基。而打好地基，并不意味着简单地挖个坑。里面的技术含量很高。必须彻底研究坑的大小、深度、大小、湿度等。

房子盖好后，大家只会关注房子盖好后的风格。很少有人会注意房子的地基，但是一旦房子倒塌，大家就会怀疑地基是否牢固，运维这时候就出来了。回到平底锅。

很多人片面地认为运维没有技术含量。这其实是一种错误的认识。因为运维也是分很多层次的，就看你达到了哪个阶段。基本上，现在一个运维除了掌握基本功，如果你还可以掌握云计算技术和一门编程语言（比如Python语言最适合运维人员），那你就已经是高人了级别，基本上是全栈开发运维人员。这种运维不用担心找不到工作，工资自然比其他普通运维高。

我自己在大公司和小公司都待过。我觉得主要是初级运维太多了，他们做了很多根本不能叫运维的事情。总结了以下几点：

运维必然会做基础工作，比如部署服务，上线，甚至搬机器，重装系统等等。但是运维不能只做这个，所以如何在剩余的时间内做有利于运维技术提升的事情就显得尤为重要。

举个简单的例子：当你做研发的时候，你在其中处于什么位置，你如何体现你的价值和技术能力？如果没有，你基本上是在帮助别人。

广泛的范围包括：硬件、网络、 *** 作系统、数据库、存储、开源软件；职责：部署和调试各种功能，如ldap、samba、nagios等；进一步细化的分工还包括：压力测试、性能优化、内核参数调优、系统问题跟踪等。

很多运维要在不同层次上做太多的事情，导致很多事情只是完成任务，缺乏深入研究，当然也可能缺乏深入研究场景。

其实和第一点关系比较大，因为目标本身没有足够的规划，总结性的介绍不够，技术的提升也比较有限。

举个真实的例子，我认识一个做运维7年多的人。这期间，他在几家公司干了很多事，时间也不短。通常情况下，会有相当多的积累。前段时间，我正要推荐他在内部击球时，我查看了他的简历。我有几个感受： 整个简历都是描述性词汇，没有数据支持；项目工作全是叙述性描述，充满服务搭建和问题解决，没有技术点；唯一的技术工作是一笔带过，没有方案选择和技术能力体现，技术水平无法体现；

我自己也面试过很多人，说实话，这种简历离及格还差得很远。应聘公司拿到这样的简历，怎么能快速的了解到你就是公司需要的人？

如果我们不知道运维的具体内容，我们无权评价运维的技术含量。一般来说，互联网公司的运维内容分为两个层次：

简单的说，就是部署服务、维修电脑、安装系统、安装软件、处理网络问题等等，做各种家务活，甚至弄个路由器、剪网线。

网络运维，即网络工程，必须精通各种网络协议和架构，Cisco、华为、H3C路由和交换，至少两项；

数据库运维，数据库运维应该理解为DBA，至少要精通，并且要精通数据库；

*** 作系统运维必须精通 *** 作系统，了解 *** 作系统内部工作原理，了解一些硬件知识，了解网络协议进行故障排除；

还有很多其他的事情，比如服务器运维，都需要覆盖面广，同时拥有多种技术；

运维技术差，可能只是因为公司小，如果公司规模小，大家看到的运维工作只能是表面和基础的工作，现在很多运维岗位都被云服务取代了。运维的内容是在云平台上运行软件。

事实上，有人认为在平台上 *** 作软件很简单，但实际上，如果没有计算机相关知识的积累，很难知道云平台上的功能实现。在这方面，技术含量不低。

如果公司逐渐成长为大型公司，运维的价值就会凸显。比如云资源和离线资源的管理、数据库管理、网络管理、计算资源、网络资源负载、调度处理，都需要丰富的计算机理论知识和实践经验，否则无法提供稳定、上层的可靠服务。

作为一家提供互联网服务的公司，用户能否稳定可靠地使用互联网服务，是他们生活的基础。想象一家公司每三天失败一次并且服务不可用。虽然强调了运维的存在，但大家还会相信你的产品吗？

运维功能：

首先，BAT在运维上的分工更加细化。通常，系统、数据库和应用运维是完全分离的。因此，它可能更侧重于功能，当然涉及的范围肯定会很窄。

在工作职能方面，运维主要围绕可用性、效率提升和成本控制三个主要方面，与公司和研发目标密切相关。运维所做的大部分工作都是基于这三个目标。拆卸。

在技术改进方面，主要是以项目的形式，利用对服务的理解和技术方案来解决常见问题。

技术工作：

以服务可用性为例。这不仅仅是处理警报。 *** 作时要小心。就像编写一些自动化工具一样简单。

在工作方式上：

严格按照既定计划安排工作、审查、总结。分工的实施是否有明确的规则，什么时间维度准确到季度？月？星期？天？我多久回顾一次？

结合这些方面，BAT运维的同学才有可能实现快速的技术提升。这是我所看到的。

最后说一下运维方向：

为了在运维方面有一个光明的未来，需要几个要素：

至少是已经发展起来并具有一定机器规模的业务。没有必要在这里击球，但选择适合您的。

很多人不喜欢处理问题，然后只想着做高大上的事情。我不想告诉你这个结果，但它没有接地，他们制作的东西没有使用，等等。

所以我觉得运维架构师一定是一个懂业务、熟悉业务、非常熟悉的人。我身边也遇到过这样的人。他们级别很高，通常不处理任何问题，但在关键时刻（例如出现问题时），他可以快速找到关键点并解决它们，有些细节甚至比您还要多。明白了，不得不佩服。运维一定是这样的人！

就算每天重复上线、处理故障问题、响应需求、开发维护脚本，也无所谓。关键是你有没有从你做过的问题中看到业务和运维中的痛点，并使用现有的。技术方案，处理解决！

有很多问题，并不是说解决了很多问题就是一个伟大的人。问题的关键在于如何解决问题，同时体现你的整体视角和技术能力。

举个最简单的例子，一台机器的磁盘快满了。这一定是一个特别小的问题。运维同学应该经常遇到。

如果你只检查磁盘使用情况，然后删除数据或调整删除磁盘的脚本，那是最糟糕的文件；检查磁盘使用情况，确认是单机还是批处理机有问题，为什么此时报告，确认清楚可以解决，这是一个更高的层次；我查看了磁盘占用，彻底发现了磁盘增长的原因，但发现磁盘增长是不可控的，现有的数据删除方法无法避免报警。那么有没有办法保证重要数据正常保留时磁盘不会报警呢？然后用技术方案解决，这是更高的层次。 有很多这样的例子。

你会发现运维其实就是利用你对系统、网络、硬件、规格、服务的熟悉，结合专业知识，用技术方案解决一系列研发测试无法解决或无法解决的常见问题。单独解决。并且可以形成工具、平台、框架，最终为运维部门甚至公司创造价值。这是一个很棒的 *** 作和维护。

所以还是同一句话：没有技术含量低的岗位，全看你怎么做。

随着时代的发展，我们现在使用的任何技术，很多事情都可以通过云计算解决，也有相应的产品和方案来解决，云计算也对运维产生了一定的影响。新的发展趋势由此而来。

第一个是从IOE到开源X86。其实去IOE也有一段时间了，为什么要去IOE？ 2008年，全网印象比较深刻。当时，安全已逐渐上升到国家层面。此外，中国本土环境也日新月异。国产化需求和自主研发能力越来越强。一个强大的内部基因被定位。此外，还考虑到无论是国家层面还是企业层面，各行业都希望灵活控制结构的能力。这也是这个行业本地化的需求，这也是去IOE的第二个理由。从长远来看，IOE架构和非IOE架构会长期共存，因为技术系统的升级不是一两天就能解决的，尤其是一些核心数据库、核心应用、核心系统的核心系统。当年经常部署在IOE框架下。

第二个是运维自动化和智能化。这个已经提了好几年了，从接触实践到现在大概有五六年了，现在还在提。事实上，很多行业一直在迭代优化运维的自动化和智能化。它确实可以为我们的运维带来很多优势和优势。

第三个是双态IT运维。在传统向互联网和移动转型的过程中，一方面为了保证现有业务的运营，另一方面为了适应这种新的IT技术的变化。

第四个是研发与运营的融合，即DevOps。 DevOps 在过去的两三年里已经渗透到了千家万户。其核心理念包括精益管理、敏捷等理论，通过持续交付、持续集成工具链，以及一些轻量级的IT服务管理。基于这些概念和工具，形成了从研发到运营的全流程体系。IT运维效率更高，迭代更快，反馈更快，更好地满足内部业务需求和用户需求。这也是研发运营一体化理念的价值所在。

第五个是整合云资源，提供一个更大的平台来支撑大数据、AI智能、运维等一切各行各业 这也是互联场景的一大趋势。这对运维来说既是挑战，也是机遇。为什么？因为这个行业在不断变化，技术也在不断变化，只要顺应大势而变，我们就站在时代的潮流中。

如果我们在之前的运维理念上还是保守的，不上云，不摸云，那你肯定被淘汰了，因为我十年前很难部署一个数据库，各种配置，各种调用，现在就可以直接打开一个RDS，进行优化，集群就完成了。在效率和稳定性上，分分钟达到我们传统的运维水平，这也是我们运维要面对的大势所趋。

基于此，云原生的概念在过去一两年比较流行。事实上，它是对现有云架构系统技术栈进行更深更广的整合，采用Devops、微服务、敏捷的概念，采用类似中国大陆和台湾的概念或者开放的概念来构建和重塑技术体系，更好地支持新业务的快速迭代开发，这其实和DevOps的概念有很多相似之处。

第六个是数字化。这也是近两年在中国的热门话题。事实上，它也是。我们曾经建设过各种各样的信息化，建设了很多系统和平台，但往往也搭建了很多障碍，导致我们很多信息系统不可用，业务碎片化。组织也支离破碎。数字化要解决的问题是通过底层的数据和算法构建新的服务，打通我们的业务。这就是数字化要解决的问题。

大体上讲了这么多趋势，当然也有一些，大体是一样的。以前是用硬件，现在是软件自动定义；过去用服务器，现在用云，我们现在用云，未来可能更混合。云端，云端整合；以前是技术运维，现在从事技术运维的整合；另外，同样重要的是，无论我们现在做什么，网络空间安全现在都提升到了国家层面，在企业里面也提供了企业的最高点，这个网络安全是IT的一个标准。

运维负责。

扩展资料：

运维和后台的区别：

1后端工程师为企业开发软件产品，主要工作在研发上；运维工程师则保障该软件产品能够正常部署和运行主要工作在运维上。

2后端工程师如php、java主要编写后台的程序，需要掌握一门后台语言及数据库。运维工程师主要管理服务器，服务器大多是Linux，保证服务器正常运行。

3运维的重点在于系统运行的各种环境，从机房、网络、存储、物理机、虚拟机这些更基础的架构，到数据库、中间件平台、云平台、大数据平台，偏重的也不是编程，而是对这类平台的使用和管理。

所以数据安全是由运维负责，但两者间是相辅相成的。

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1DBA（数据库管理员）

DBA是数据库管理员认证,英文是Database Administrator。

DBA的一些职责：

安装和升级数据库服务器（如Oracle、Microsoft SQL server），以及应用程序工具。

数据库设计系统存储方案，并制定未来的存储需求计划。

一旦开发人员设计了一个应用，就需要DBA来创建数据库存储结构（tablespaces）。

一旦开发人员设计了一个应用，就需要DBA来创建数据库对象（tables,views,indexes）。

根据开发人员的反馈信息，必要的时候，修改数据库的结构。

登记数据库的用户，维护数据库的安全性。

保证数据库的使用符合知识产权相关法规。

控制和监控用户对数据库的存取访问。

监控和优化数据库的性能。

制定数据库备份计划，灾难出现时对数据库信息进行恢复

维护适当介质上的存档或者备份数据

备份和恢复数据库

联系数据库系统的生产厂商，跟踪技术信息

2DBA工商管理博士

管理学科的最高学位

首先，MBA（工商管理硕士）和EMBA（高级管理人员工商管理硕士）是硕士学位，而PhD（哲学博士：现涉及哲学、政治、经济等学科）和DBA（工商管理博士）是博士学位，在研究的层度和难度上是不同的。

在欧洲，有专家已经预言DBA教育的发展前景十分乐观，有朝一日可能打破传统博士教育PhD模式一统天下的局面。和PhD一样，DBA也是正宗的美国学位，比如哈佛商学院就同时开设了PhD和DBA课程。英国在欧洲联盟中总是最快跟随美国的，所以英国已有多所大学开设了DBA的课程。

法国哥诺贝尔商学院（Grenoble Graduate School of Business—GGSB）是法国最早，也是目前唯一开设DBA项目的高等商校。实际上，其DBA项目的合作伙伴之一亨瑞管理学院（Henley Management College）亦是英国最早开设DBA课程的著名大学之一。

理论与实践紧密结合

传统的PhD模式一般为4～5年制的全职博士学习，着重纯理论的研究，一般不针对工商业界，而更偏重于管理学、经济学等，从事教学研究。而DBA教育则更多地与商务实践联系，着重理论应用于实践的效果。虽然，DBA在欧洲的学制现在一般也为4～5年，但学员是以带职学习替代全日制。与PhD一样，DBA从一开始也要求学生选择一个研究课题，知识课题本身多是学生本人在自身工作中所面临的实际问题，更具现实意义。

与中国传统博士生培养相比，DBA的教学特色将理论与实践结合得更为紧密。如果我们把MBA通常的密集型授课方式比喻为“吃”的过程，那么DBA的课程就好比“消化”的过程。运用欧美博士研究生的培养方法，针对学员自身工作中面临的问题进行系统化研究，完善公司高层管理人员管理创新能力，新项目决策优化能力，以顺应入世后瞬息万变的商务环境，做出前瞻性的战略选择。

目前，我们国内的EMBA的课程大多学费高昂，相反在学员的招生上却放得较宽，有素质参差不齐的嫌疑。有些EMBA课程往往是近百名学员组成一个班上课，而课程设置上也是以讲座的形式为主，难怪有的媒体会尖锐地称之为“一张文凭加系列讲座”。

哪些人来读DBA？

DBA教学针对的对象，大多是拥有MBA、EMBA或同等硕士学位的人才，并且至少5～6年的扎实工作经历是一份必要的资本。因为学员的总体素质本身就比较高，加上采取小班授课的形式，严格地保证了教学上的高质量。

同济大学经济与管理学院副院长吴健伟教授告诉笔者，来读DBA的学生大致可以分为三类：第一类是大学教授和博士生，他们看重DBA项目与教学研究结合紧密；第二类是工商业人士，这也是读DBA的主力军，他们来自不同的领域，比如科技管理、金融分析、网络安全以及信息软件等等，他们的目的是来寻求企业具体的解决方案；第三类是咨询业人士，因为读DBA本身就是一个结识客户、寻找机会的好机会。另外在国外，政府官员、非盈利性组织人员、慈善机构人员也会来选择DBA。

相对来说，DBA的入学要求并不算高：学生必须具有MBA或相关领域的硕士学位以及至少6年以上的工作经验，但是由于每学期限招10～15名学生，申请的难度就大了许多。据了解，2002年首届DBA项目共有42名国内外著名企业老总正式报名，经过严格筛选，最终只招了10名学员。在这些学员中有国际企业总经理、上市公司总裁、国营企业老总以及民营企业家等，都是一些中国企业的高层管理人员，起点不可谓不高。一位在哥诺贝尔商校就读DBA课程的公司总经理的话非常有代表性“我在10年前读了MBA，现在我觉得很想重返校园继续深造，进一步提高自己的理论知识来指导工作。可我已经40岁了，博士课程过去只有PhD，偏重纯理论的研究，对我的实际工作帮助不大，并且还必须辞职。而DBA则更能满足我的需要，我学到了许多最新的金融及策略管理的实践商务技能，并同步地应用于工作中。”

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