
Gartner为两种云应用开发方法创造了两个名称:高生产力应用平台(hpaPaaS)服务于高控制应用平台(hcaPaaS)。本文将介绍两者的生产力和可控性。
芯片采购网专注于整合国内外授权IC代理商现货资源,芯片库存实时查询,行业价格合理,采购方便IC芯片,国内专业芯片采购平台。
什么是hpaPaaS平台?
Gartner应用平台即服务(aPaaS)定义为为应用服务提供开发和部署环境的云服务。应用平台即服务在加入快速开发和交付工具后成为高生产力应用平台即服务(hpaPaaS)”。
“Gartner企业高生产力应用高生产力应用平台Gartner魔法象限是企业低代码应用平台。
低代码和hpaPaaS关系是什么?
低代码和hpaPaaS功能重叠。客观地说,两者可以互换使用。高生产力平台的概念是使用可视化和模型驱动的方法,使更多的人能够构建和部署应用程序。该方法已被证明可以缩短价值实现时间,降低开发成本,降低开发成本IT开发负担。
低代码和hpaPaaS平台通过为DevOps团队和专业开发人员提供他们需要的透明度、开放性和可控性来简化开发,但也有一些hpaPaaS平台难以满足开发和应用所需的资源控制DevOps支持和可扩展性。在一站式应用开发平台上,可以同时具有高生产力和高可控性,应用功能不再有限。
低代码的西门子hpaPaaS平台
可视化建模工具涵盖了完整的网页和移动应用开发,包括响应用户界面、域模型和业务逻辑。西门子低代码模型可以直接执行,开发者可以收到应用性能的即时反馈,并与企业用户实时合作。
不同于其他hpaPaaS西门子低代码平台并不局限于创建基于表单的简单应用程序。西门子低代码应用程序可以高度复杂,可以使用所有移动终端功能、机器学习、物联网应用等先进技术,也可以使用西门子低代码和第三方提供的各种现有应用程序模板和组件进行可视化开发。
可以有专业的开发者Java、Scala或JavaScript创建自定义扩展并将其包装成可视化开发和使用的原始模型组件,以进一步扩展企业的组件。应用程序本身可以通过使用微服务架构API并通过显示应用服务OData标准显示数据。
云部署
在西门子低代码公有云、虚拟私有云计算系统、本地云、腾讯云、SAP云、IBM BlueMix、AWS和Microsoft Azure等多种云平台。
建立在Cloud Foundry云后端不仅使西门子低代码成为市场上最开放、最便携的hpaPaaS,它也是最先进和复杂的hpaPaaS。公共云凭借现代无状态服务器架构,提供了按需的垂直和水平可扩展性,以及开箱即用的高可用性。因此,非技术开发人员只需在可视化界面中构建和改进应用程序,并将后端想象为不透明。而Ops团队在运行服务器时具有透明度Zilog代理和可控性,使他们能够实现企业级运营所需的稳定性,甚至可以选择使用Docker和Kubernetes开发运维基于容器的方法。

快速开发
我们普遍认为,快速应用开发只是为了加快建设阶段的速度,使用视觉工具创建与企业数据源相连的数据驾驶舱。这确实是很多hpaPaaS该平台的主要特点,但该一次性应用程序无法解决应用程序的生产力问题。企业需要确保应用程序的质量和稳定性,并支持持续集成和部署(CI/CD)这两个特点与高可控平台相关。
西门子低代码不仅加快了应用程序构建阶段,而且支持和优化了应用程序开发的整个生命周期。该平台包括方便企业用户、项目负责人和IT敏捷的项目管理系统和可用于跨部门沟通的社交门户网站。在开发过程中,还将自动检查模型的一致性。通过集成测试套件,企业可以在各个阶段定义、自动化和测试应用程序。
性能监测可以反映实际应用的性能和响应能力。西门子低代码平台是唯一一个包含应用质量监测器的平台hpaPaaS(或者说hcaPaaS),因此,开发人员可以积极测量应用程序及其组件的稳定性和可维护性,这对专业开发人员和新手开发团队非常重要。平台可以直接集成到应用程序的生命周期中,但可以通过开放平台API使用Jenkins扩展甚至安排第三方工具。
- 三星美国170亿美元的建厂计划可能会再次推迟,但日本业务正在加速扩张
- 唯得科技5G室分单缆MIMO方案,为室内全场景建网提供新思路!
- 苹果M超大杯,两块Max拼接,性能吊3090
- 晶心科技和IAR Systems帮助汽车芯片设计领导制造商加速产品上市时间
- 资本市场日公布意法半导体目标200 1亿美元的收入计划纲要
- 半导体连手的意法MACOM 射频硅基氮化镓
- 苹果淘汰了京东方的供应链,反映了这些本质问题,值得我们关注
- Allegro全新革命性的巨磁阻曲轴和凸轮轴传感器用于混合动力发动机平台
- 展商资讯|硬城-构建数字供应链管理系统,帮助产业链升级
- 美国完全卡死2nm?设计GAA技术芯片的EDA,中国大陆不得出售
- IAR Systems 宣布支持64位RISC-V内核进一步扩大其强大性RISC-V 解决方案
- 机器视觉在农业生产中的应用






















