作者 | TinyEngine 團(tuán)隊(duì)

策劃 | Tina

背景介紹

TinyEngine 低代碼引擎介紹

隨著企業(yè)對(duì)于低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)的需求日益增長(zhǎng)，急需一個(gè)通用的解決方案來(lái)滿足各種低代碼平臺(tái)的開(kāi)發(fā)需求。正是在這種情況下，低代碼引擎應(yīng)運(yùn)而生。它是一種通用的開(kāi)發(fā)框架，通過(guò)對(duì)低代碼平臺(tái)系統(tǒng)常用的功能進(jìn)行解構(gòu)，將其劃分為多個(gè)功能模塊，并為每個(gè)模塊定義了相應(yīng)的協(xié)議和開(kāi)發(fā)范式，使得開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求，輕松定制開(kāi)發(fā)出自己的低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

TinyEngine 提供了低代碼底層能力，并集成了人工智能，從而使用戶能夠高效開(kāi)發(fā)。TinyEngine 具有強(qiáng)大的拖拽功能，無(wú)論是圖元還是復(fù)雜組件，都能在畫布上帶來(lái)流暢的體驗(yàn)。它適用于多場(chǎng)景的低代碼平臺(tái)開(kāi)發(fā)，包括資源編排、流程編排、服務(wù)端渲染、模型驅(qū)動(dòng)、移動(dòng)端、大屏端以及頁(yè)面編排等低代碼平臺(tái)。

TinyEngine 官網(wǎng)：_https://opentiny.design/tiny-engine

TinyEngine 源碼：_https://github.com/opentiny/tiny-engine （歡迎 star）

服務(wù)端開(kāi)源介紹

2023 年 9 月 21 日，TinyEngine 在華為全聯(lián)接大會(huì)正式宣布開(kāi)源，引發(fā)了廣泛的關(guān)注，3 個(gè)月時(shí)間收獲了 960 個(gè) Star，組建了 4 個(gè)用戶交流社群，成員數(shù) 772 名。

很多企業(yè)和個(gè)人開(kāi)發(fā)者嘗試基于 TinyEngine 搭建自己的低代碼平臺(tái)，為搭建企業(yè) Web 應(yīng)用提效。在使用過(guò)程中，大家也遇到了很多問(wèn)題，比較常見(jiàn)的包括：如何對(duì)接服務(wù)端、如何導(dǎo)入第三方組件庫(kù)、如何使用插槽、如何生成代碼、如何開(kāi)發(fā)自定義插件等，為此我們?cè)?10 月 27 日策劃了一次線上直播答疑活動(dòng)，邀請(qǐng)了團(tuán)隊(duì)技術(shù)專家為大家答疑解惑。

其中如何對(duì)接服務(wù)端是眾多開(kāi)發(fā)者非常關(guān)注的問(wèn)題，為了幫助開(kāi)發(fā)者打通低代碼平臺(tái)搭建的前后端整體流程，本次 TinyEngine 低代碼引擎服務(wù)端配套代碼的開(kāi)源，讓開(kāi)發(fā)者能夠深入了解 TinyEngine 低代碼引擎的前后端運(yùn)行機(jī)制，更能夠讓更多的小伙伴以更深的層次參與到產(chǎn)品共建，共同探討并改進(jìn)系統(tǒng)，推動(dòng)其不斷優(yōu)化，帶來(lái)更高的創(chuàng)新潛力，使得更多的人能夠從中受益。

同時(shí)服務(wù)端的開(kāi)源為自由定制和擴(kuò)展提供了可能，開(kāi)發(fā)者可以參考 TinyEngine 的代碼，根據(jù)自身需求對(duì)服務(wù)端進(jìn)行改造創(chuàng)新，從而使得產(chǎn)品更具靈活性，能夠滿足各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大而健壯的 TinyEngine 生態(tài)系統(tǒng)。

核心特性

當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的復(fù)雜性和用戶需求的多樣性要求我們搭建一套靈活的、便于擴(kuò)展的系統(tǒng)架構(gòu)，以滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。因此我們引入了微服務(wù)的概念，將系統(tǒng)拆分為小而獨(dú)立的服務(wù)單元，使得每個(gè)服務(wù)單元都可以獨(dú)立開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署。這種架構(gòu)不僅提高了團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率，還使得系統(tǒng)更容易擴(kuò)展和維護(hù)。

• TinyEngine 設(shè)計(jì)器微服務(wù)選擇了基于 Node.js 的技術(shù)棧，為前端開(kāi)發(fā)者提供了一致的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，無(wú)需學(xué)習(xí)額外的語(yǔ)言即可全棧開(kāi)發(fā)，降低了開(kāi)發(fā)難度和學(xué)習(xí)曲線，避免了學(xué)習(xí)新語(yǔ)言的困擾。更能夠從服務(wù)端的角度去理解 TinyEngine 設(shè)計(jì)器的運(yùn)行原理與設(shè)計(jì)思想。
• 在我們的架構(gòu)設(shè)計(jì)中，我們采用了 Egg.js 作為業(yè)務(wù)接口微服務(wù)的框架。Egg.js 優(yōu)秀的設(shè)計(jì)和豐富的插件生態(tài)系統(tǒng)，使得我們能夠迅速構(gòu)建可維護(hù)、可擴(kuò)展的微服務(wù)，從而確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可維護(hù)性。
• 為了降低服務(wù)耦合，我們還單獨(dú)封裝了提供數(shù)據(jù)庫(kù)操作接口的數(shù)據(jù)中心微服務(wù)，在框架選型上我們選擇了 Strapi，Strapi 是一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)管理框架。不僅提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理和查詢功能，還支持自定義內(nèi)容類型和靈活的 API 構(gòu)建，為我們的微服務(wù)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。Strapi 的易用性和可擴(kuò)展性使得我們能夠高效地管理和發(fā)布數(shù)據(jù)，確保前端業(yè)務(wù)接口始終能夠獲得及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

綜上所述，我們的技術(shù)架構(gòu)旨在提供高效、可維護(hù)、可擴(kuò)展的系統(tǒng)，充分利用 Node.js 和現(xiàn)代化的開(kāi)源工具，使我們能夠更好地滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。這種架構(gòu)不僅提高了開(kāi)發(fā)效率，還為未來(lái)的擴(kuò)展和創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

服務(wù)端架構(gòu)

根據(jù)上面的介紹，開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)微服務(wù)這一特性，輕松擴(kuò)展并實(shí)現(xiàn)自己的 TinyEngine 服務(wù)端架構(gòu)。

• 業(yè)務(wù)接口微服務(wù)（webService）：構(gòu)建業(yè)務(wù)的引擎， 匯總連接其他微服務(wù)為前端提供接口。
• 數(shù)據(jù)中心 (dataCenter)：作為數(shù)據(jù)基座，統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，為其他微服務(wù)提供一致性的數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)上述架構(gòu)特點(diǎn)，我們可以在此基礎(chǔ)上，通過(guò)核心的 webService (業(yè)務(wù)接口微服務(wù)) 搭配任務(wù)隊(duì)列服務(wù) (RabbitMq、 Kafka、 RocketMq 等等) 連接其他功能微服務(wù)， 從而拓展整體系統(tǒng)的功能，例如：

• 構(gòu)建服務(wù)：由 webService 收集用戶請(qǐng)求觸發(fā)任務(wù)隊(duì)列執(zhí)行耗費(fèi)機(jī)器資源的構(gòu)建設(shè)計(jì)器、區(qū)塊、物料的相關(guān)服務(wù)。
• 爬蟲服務(wù)：?jiǎn)为?dú)封裝 安裝了 puppeteer 服務(wù)器的微服務(wù)，由 webService 觸發(fā)去執(zhí)行一些爬取數(shù)據(jù)、代理登錄等等操作。
• AI 大模型相關(guān)服務(wù)：連接自己內(nèi)部 AI 大模型， 進(jìn)行設(shè)計(jì)器智能化相關(guān)的 AI 代碼生成、指令操作等等功能的。
• 發(fā)布服務(wù)：封裝自己的 CI/CD 流水線微服務(wù)，結(jié)合設(shè)計(jì)器代碼產(chǎn)出，使代碼生產(chǎn) – 構(gòu)建 – 部署一條龍式運(yùn)作。

硬件配置

本地開(kāi)發(fā)

推薦使用 windows 操作系統(tǒng)， 推薦配置如下：

• 64 位操作系統(tǒng)
• 12 核 CPU
• 32G 內(nèi)存

服務(wù)容器化部署

以下信息為支撐 50 qps 并發(fā)量的配置參考， 開(kāi)發(fā)者可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體問(wèn)題具體分析，配置信息僅供參考.

配置單位：

• U: cpu 核數(shù)
• G: 內(nèi)存單位

在配置負(fù)載均衡的情況下推薦：

FAQ

服務(wù)端開(kāi)源之后，如果不想啟動(dòng) webService 和 dataCenter 兩個(gè)后端服務(wù)器，是否還能沿用原來(lái) mockServer？

答：可以正常使用 mockServer，啟動(dòng)方式和原先一致，直接在項(xiàng)目里執(zhí)行 pnpm dev 即可

如果本地啟動(dòng)了 webService 和 dataCenter，那么前端本地工程是否還需要更改配置？如果需要，如何更改配置？

答：需要更改配置，更改流程如下：?jiǎn)?dòng) tinyengine 修改 packages/design-core/vite.config.js 中 origin 的值為自己本地 webService 項(xiàng)目的地址端口（webService 端口默認(rèn)為 7011）

運(yùn)行如下腳本并啟動(dòng)

pnpm install # 第一次啟動(dòng)項(xiàng)目需要pnpm serve:frontend

復(fù)制代碼

啟動(dòng)成功后瀏覽器會(huì)自動(dòng)打開(kāi)設(shè)計(jì)器頁(yè)面

具體搭建流程可參考官網(wǎng)本地化部署文檔：https://opentiny.design/tiny-engine#/help-center/course/backend/51

未來(lái)規(guī)劃

人工智能：計(jì)劃將低代碼平臺(tái)與 AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)相結(jié)合，為用戶提供更加智能、高效的應(yīng)用開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。后續(xù)我們考慮將低代碼平臺(tái)的開(kāi)發(fā)流程與 AIGC 技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用界面的自動(dòng)生成、功能模塊的智能推薦和代碼的自動(dòng)化生成等功能。

模型驅(qū)動(dòng)：我們將致力于將低代碼平臺(tái)與模型驅(qū)動(dòng)能力相結(jié)合，為用戶提供更加高效、智能的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。深入研究各種業(yè)務(wù)模型，包括數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)流程模型等，以了解其特性和需求。后續(xù)，我們將低代碼平臺(tái)的開(kāi)發(fā)流程與模型驅(qū)動(dòng)能力相結(jié)合，通過(guò)可視化建模工具和自動(dòng)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模型的快速構(gòu)建和部署。通過(guò)這一創(chuàng)新性的接入方式，用戶將能夠更加高效地構(gòu)建和調(diào)整業(yè)務(wù)模型，降低開(kāi)發(fā)難度和成本。

原文鏈接：https://www.infoq.cn/article/H97rFm7UrBoj4cfz51ar