Low Code / No Code，软件开发的解药？

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企业始终都在寻求创新的途径，据称已经有一些顶级的企业将低代码开发置入其数字战略的核心。这些低代码平台声称的吸引力在于：

虽然low code/no code还是一个正在发展的市场空间，许多分析家认为这种新的模式已经开始切入主流市场，越来越多的企业已经接受了低代码咒语，并且开始以多种多样的形式采纳low code的开发途径。结果就是，我们听说低代码解决方案正在加速嵌入更广泛的应用中，例如销售、市场和商业过程管理平台，以及数据集成、数据科学、内容管理、分析、机器人过程自动化以及感知平台等等。

1、Low code的承诺

我不断地听说低代码可以帮助提高应用开发的速度。企业希望完全掌控开发过程，而软件工程师们则希望拥有自动化实现众多传统的业务需求的能力。根据所采用的方法的不同，可能会有敏捷性和可扩展性方面的代价。实现跨应用的自动化是有难度的，即使你有一个专门的开发团队来负责实施。工程师们需要找到一个方法来将复杂的业务流程和服务转换为简单的、自服务的、自动化的工作流。Low Code的信徒相信低代码自动化是确保应用开发流水线化的核心驱动力。

要填补无代码、低代码和专业开发者代码之间的鸿沟，这类工具需要整合诸多资源来保证业务分析师和开发人员能够在应用创建过程中平等的协作。

集成正在成为跨业务的广泛存在的问题，这意味着集成工具需要考虑到传统开发者之外的更多类型的用户。因此，集成供应商需要同时为非专业开发人员以及专业开发人员提供图形化的、低代码解决方案。

例如，Linx是一个低代码开发工具，用来帮助实现大量数据的迁移等任务。下面是Linx软件的屏幕截图：

下面的话在Low Code供应商圈子中间很常见：

2、Low Code供应商生态圈

几乎没有一个礼拜，我不会碰到一个新的低代码供应商。

像Salesforce之类的供应商已经通过在其Einstein平台上提供给其系统的开发者和管理员的低代码服务方案，来填补与数据科学技能的鸿沟了。

另一个例子是C3，C3是一个领先的、致力于帮助企业加速数字化转型的AI软件提供商，它最近引入了C3集成开发工作室（IDS），一个用于企业AI应用的low code/no code开发、部署和运维环境。IDS提供数据集成、数据建模、机器学习的特征工程和模型生命周期管理、以及一个元数据驱动的UI开发工具。C3 IDS的混合式多云分布式架构能够保障安全、高可用、可伸缩应用的快速开发。C3声称其客户已经基于C3 IDS构建了众多的端到端的应用案例，例如预见性维护和营收优化。

一些企业的IT负责人也发出了类似的言论，下面是一个例子：

”创新不再只是由IT来驱动。数字化业务的优先级要求BMC赋能整个机构更快的创新，因此我们构建一个可以支持no code，low code和pro coder的生态系统“，BMC的数字服务管理部门总裁 Nayaki Nayyar表示说，”在一个复杂的多源环境中，BMC创新套件能够帮助企业加速向市场退出数字化服务管理应用与服务“。

下图展示了低代码供应商的生态系统：

亚马逊最近发布了其Alexa Blueprint程序，该程序允许用户创建自己的个性化的游戏、闪卡或在Alexa设备上的预录信息。问题在于这个低代码技术对于终端用户而言是否足够简单。简而言之，不简单。虽然亚马逊的低代码运动为众多的消费者开启了控制其自己的设备的大门，它同时也提出了很多的挑战。该软件要求基本的编程经历，而绝大多数用户并没有，而且需要花几个小时才能创建一个技能。虽然有些人认为这一解决方案是向前迈进了一步，事实上这些尚存的代码将拖慢Blueprint的推广进度。亚马逊可能会尝试取消这些代码，让Blueprint进入主流群体，不过一个为了扩展用户群的完全无代码的设计是会有很多问题的。

3、Low Code：真东西还是泡沫？

对于low code/no code解决方案，我的看法是，这根本不是什么新玩意儿。只不过是试图从应用开发过程中剔除人工代码编写的再次尝试而已。从1980年代依赖已经有好几次失败的尝试了，每次失败后都是传统的手工编码继续光大。

有一段时间出现了自动化编程工具包，通过鼠标的点击来设计并创建数据输入表单和 表。工具会根据用户的输入来生成实现业务逻辑的代码。但是不变的，一个开发人员还是要为生成的代码补齐额外的定制化的代码。这些工具存在了一些时间，不过最终都凋零了，因为人们认识到，还是需要开发人员。

大约10年后，1990年代，早期的基于PC的数据库系统发展到包含了成为”应用生成器“的阶段，它基本上就是以无代码方式来自动话查询、表达和 表的创建。应用生成器最终也失败了，因为很明显业务需求存在着太多的特殊情况和复杂性，单纯使用无代码的自动化工具是应付不了的。

今天我看到历史的泡沫再次泛起，以low code/no code的名义，不过是再次尝试剔除手工的代码开发。我认为，这种情形不会发生，就像AutoML工具也不会替代数据科学家。软件开发是科学，同时也是艺术，计算机没有那种创造力来倾听复杂的业务需求并提出软件实现方案。我预计在接下来的几年，会再次迎来low code/no code的冬天。

原文链接：Low-Code/No-Code，灵丹妙药还是泡沫重现？ — 汇智