低代码平台FlyFish在云智慧的落地实践探索

本文由FlyFish项目PMC王海虎参加OpenTalk沙龙的主题演讲《低代码平台FlyFish在云智慧的落地实践探索》转录而来，AIOps社区在征得本人授权后发布 讲师简介：王海虎，开源项目FlyFish项目PMC，云智慧研发经理，全栈工程师，主攻可视化、3D引擎、3D gis场景、低代码等方向。AlOps社区专家团成员。开源项目AntV贡献者，清华大学Thulab的DWF项目开发者之一。

低代码能解决什么问题

近些年，低代码逐渐成为技术圈内的热门概念，有人说低代码代表着未来的开发方向，也有人说低代码并不能真正替代工程师。抛开这些争议不谈，我们不妨从场景出发，看看低代码到底解决了了哪些问题 身为一个工程师，特别是前端工程师，当你在开发一个数据可视化项目时，是否有遇到下面这些问题

• 需求变更：频繁变更风格、效果、光晕、主题、配色、内容、交互特效等。

• 应对复杂：兼容、性能、速度、实时性、高可用、持久化、鉴权、多主题、国际化。

• 应对变化：语法糖、开发模式、框架、技术栈、版本更新、人员整体能力

当你站在工程师的视角去审视过往的工作，你会发现，这些场景都带来了很多严重的问题

• 人员浪费：无统一基础平台，导致大量工作重复开发、重复测试。无法沉淀业务、促进人员成长，造成人员浪费。

• 数据无法服用：同样的项目，不同的人员开发出来的数据格式完全不同。过于依赖开发人员的习惯，数据复用性较差。

• 效率低下：项目交付周期太长、人员成本太大。开发过程中大量的简单基础工作需要重复去完成，降低开发效率。

• 质量无法保障：项目质量不稳定。不同的开发人员的开发产物质量各不相同，开发质量无法得到保障。

• 人员成长缓慢：简单的增删改查、简单码页面，需要人员投入。优秀人员不愿意干，一般人员不放心。没有成长空间。

每一种新型技术概念火起来，背后一定是解决了之前某个痛点问题，低代码也是如此。试想一下，以前我们要做一个数据可视化的大屏项目，我们的架构设计是什么？，是不是如下图所示的访问层、输出层、实现层、组件层、框架层、依赖层等等，每一层都有种来繁多的技术栈。

 而其中有许多的技术细节就如前面说的，有许多的增删改查，优秀人员不愿意干，一般人员不放心。没有成长空间。这个严重拖慢了研发和项目交付的效率，而低代码的出现，就是为了解决这个问题使你可以非常快速搭建一套解决方案。无代码基础也可快速上手。 在增加团队效率方面，由于使用低代码平台，使得可视化变成所见即所得，一站式开发无需搭建环境，通过搭载海量开箱即用的高质量组件，我们可以通过拖拉拽的方式快速生成一整套解决方案。

 这样做的另一个好处是，开发过程从原本一锤子的买卖，变成可沉淀复用的资产。组件之间可以沉淀复用，数据方向可通过规范标准，提升复用性。

FlyFish简介

飞鱼平台(FlyFish)是云智慧公司自主设计、研发的一款低门槛、高拓展性的低代码应用开发平台，为数据可视化开发场景提供了高效的一站式解决方案。飞鱼提供丰富的组件和应用模板库，可通过拖拉拽的形式完成数据可视化开发，零开发背景的用户也可完成数据可视化开发工作。

目前FlyFish已经开源，感兴趣的同学可访问GitHub/Gitee地址查看项目源码GitHub 地址： https://github.com/CloudWise-OpenSource/FlyFishGitee 地址：https://gitee.com/CloudWise/fly-fish

FlyFish如何为云智慧内部工程师提效

组件化&配置化

不同大屏之间的效果是千差万别的，这方面无法做到统一，但是我们可以将组件的样式固定下来，同时，将常用的一些配置抽离出来，比如字体的颜色等。这样工程师就可以复用过往沉淀下来的组件素材，快速开发一张大屏项目。

在线开发

传统的开发模式是本地开发，然后将代码都通过git合并到某个仓库中，这样做的缺点是每个人本地都要安装部署一套开发环境，不同系统如Linux、Mac、Windows之间部署方式也会有所差别。使用在线开发的好处在于无须部署开发环境，开箱即用；代码复制、分享方便，可以提升协同开发效率。

不同问题场景

针对不同项目、不同场景所产生的差异，FlyFish通过过往项目积累下来的丰富大屏素材与组件模版，在不同场景下给出不同的结局方案。

相同大屏

原本两周的工作量，现直接通过FlyFish拖拉拽，无需开发人员接入，直接一键生成 

相似大屏

原来是从零到一开发，现在可通过FlyFish复制，在已有的相似大屏上面直接开发 

相似组件

大屏样式完全不同，没有相似之处，但有相似的组件，直接基于现成组件进行二次开发

FlyFish核心架构设计与演进

核心架构

在2D组件层面，FlyFish集成了D3、Echarts、Highcharts等组件集，3D组件主要包含了3D模型、等面值、渲染体等数据可视化算法。其他方面，FlyFish在Vis引擎层面，还抽象了模块管理、组件管理、函数管理等功能

组件设计

组件之间相互隔离，采用的是模块化的概念，这样话我们就无需关注样式污染、作用域污染问题了

1. Config 作为组件的基本配置抽象，如width、hight

1. Option 作为组件自定义抽象，一般作为组件的样式配置

1. DataSource 作为组件的数据抽象，一般存储组件的数据信息

函数、数据集的概念

函数概念抽象出来的意义是：组件是固定的代码逻辑，为了提高灵活性，抽象了函数的概念，每一个函数里面都有自定义的代码快，可以根据场景不同来定义逻辑。 数据集抽象出来的意义是：每一个组件都具备数完整的据交互能力，在特有的场景下一个组件对应一个HTTP接口太过浪费，基础此场景问题抽象出数据集概念，可以有多个组件共用一个数据集。

调度中心Event

所有的组件、函数相互之间都是隔离的，为了让我们组件与组件、组件与函数之间进行通信、组件与数据源进行交互，抽象了调度中心Event的概念，可以通过发出指令告诉Event，由Event来通知各个监听模块，从而达到通信机制。

Screen视角

熟悉飞鱼架构的同学都知道飞鱼有两个文件，一个是Screen.js、另一个Editer.js，分别对应引擎能力和编辑器能力。看下方架构图可以发现在Screen视角增加了引擎的优化处理，还有Screen身上的一些属性。其中包括Screen自身的Config、Option、Code，

除此之外还抽象出了序列化和反序列化、全局变量、缩放类型、全局ip Port，这些属性主要是辅助我们做出一个完整的应用，每一个应用自身都是如下的架构图，应用于应用之间是相互独立的，无需担心污染问题。 tool部分是Editer提供的能力。

FlyFish未来架构演进

最后，在谈到FlyFish未来演进时，王海虎也坦言，未来FlyFish将在如下几个方便着重发力

• 云编译：告别传统编译、拥抱云编译

• 3D：结合FlyFish推出3D引擎、3D编辑器

• 数据：数据接入、ETL、接口二次开发

更多福利

目前，FlyFish的组件现金激励计划正在进行中，开发组件，领取万元现金活动地址：http://bbs.aiops.cloudwise.com/t/Activity