作者丨Peter Wayner

編譯丨千山

審校 | 言征

曾經，關于“低代碼是否為行業毒瘤”的爭論曾經甚囂塵上。

然而隨著數字化轉型的深入，越來越多的企業開始尋求低代碼和無代碼解決方案，以滿足對應用程序的更快交付和高度定制自動化工作流的日益增長的需求。

根據Gartner的數據，全球低代碼和無代碼應用平臺的市場規模預計在2023年將增長25%至100億美元，2024年將達到123億美元。

一方面，低代碼和無代碼應用可以賦予普通業務人員開發技能、加速創新想法落地，幫助公司探索新的業務增長路徑；另一方面，不能否認，低代碼和無代碼解決方案并非萬金油，其在不同應用場景的滲透率受產品功能覆蓋度和應用場景復雜度的影響。因此采用相關方案時需要進行審慎的評估。

本文將探討低代碼和無代碼解決方案正在發揮作用、顛覆傳統IT面貌的七大技術領域，有的在情理之中，有的可能在你的意料之外。

1、機器人流程自動化

機器人流程自動化即RPA，通過自動執行與基于規則的流程相關且具有重復性的任務來確保一致的業務生產力。只要預先設計好使用規則，RPA就可以模擬人工，進行復制、粘貼、點擊、輸入等操作，協助人類完成大量“規則較為固定、重復性較高、附加值較低”的工作。典型場景包括發票驗真、報銷審核、表單自動處理等。

在無代碼與低代碼系統構建的過程中，除了系統本身的結構設計十分重要以外，應用間、系統間數據流轉、自動化流程處理等等，也是決定一套系統能否真正適用企業業務的核心與關鍵，無代碼、低代碼與RPA的結合的價值與意義也正在于此。

許多公司采用RPA作為對其舊有基礎設施進行現代化改造的一種方式。業務人員可以使用低代碼編輯器來創建在辦公室、工廠和倉庫之間移動數字表單的管道。低代碼層可以與傳統系統使用的許多協議和文件格式無縫交互。他們以最少的配置完成大部分翻譯和重新格式化工作。

一些頂級的RPA公司包括UiPath、SAP、Appian和Automation Anywhere，正致力于將RPA功能集成到現有的自動化平臺中。

2、業務流程自動化

用于描述低代碼系統的另一個常用術語是“業務流程自動化”（BPA），還有“業務流程管理”（BPM）。在此標題下的應用程序與定義為機器人流程自動化的系統之間沒有太大區別。無論是BPA、BPM還是上文提到的RPA，某種程度上都屬于流程管理的方法，其目標都是為了優化業務流程，提升業務效率以及實現現有資源的更多價值挖掘。從功能上講，RPA、BPA和BPM都以很少的編碼將各種工具鏈接在一起，有很多相似之處。

這類具有代表性的著名工具包括Zapier，Creatio，KissFlow和SnapLogic。其中一些工具提供了特別的重點：比如AirSlate希望幫助文檔流經企業，它提供了用于自動化文檔創建、版本控制和授權的工具。

咨詢公司Forrester曾在2020年發布報告中提到，在VUCA時代的背景下，傳統長周期、大制作的系統開發方式正在被逐漸淘汰，由無代碼、低代碼技術組成的低代碼系統開發平臺與RPA、BPM、DPA（數字流程自動化）等技術，正在數智化大環境的推進下相互融合，逐步構建一個RADM（快速應用交付市場），并將在未來承接主要的應用產出與交付。

3、低代碼和無代碼AI工具

一部分公司正在將人工智能算法集成到自己的低代碼產品中，也有一部分公司正在銷售人工智能工具。理論上，開發人員將使用AI作為助手。眾所周知，GitHub在用OpenAI的工具在存儲在自己的服務器中的無數行開源代碼上訓練它之后，推出了GitHub Copilot。

其他人則直接轉向OpenAI，其API提供了直接訪問code- davincii -002和code-cushman-001等模型的功能，據說這些模型能夠處理許多流行的語言，包括C#、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL和Shell腳本。一些開源版本包括GPT Code Clippy和SecondMate。

固然最突出的那批工具正努力編寫大塊代碼來處理整個編程任務，但其他工具則沒有那么雄心勃勃。例如，Captain Stack謹慎地使用搜索引擎在Stack Overflow之類的論壇上找到好的答案，然后將它們修改為編輯器的代碼建議。類似的項目還有Clara Copilot、YouCompleteMe和Kite。

關于AI代碼貢獻質量的意見各不相同。大多數人驚訝于機器能夠將可靠的解決方案拼接在一起，這些解決方案幾乎可以提供所需的東西。但是，機器錯誤依舊需要人的關注。

4、超級應用程序

一些開發人員正在利用集成的機會來自動化他們的工作流，這些機會出現在曾經被認為是基本的應用程序中。例如，AirTable是數據庫和強大的電子表格界面的結合，它使得電子表格用戶可以相對容易地開始創建更復雜的軟件。

許多主流平臺都在慢慢地整合它們的工具來做同樣的事情。像SAP、Amazon、Microsoft、Salesforce和Google這樣的公司正在他們的產品之間添加如此多的鏈接，以至于用最少的代碼創建復雜的工作流相當簡單。例如，Amazon Web Service用戶可以編寫將他們的許多產品結合在一起的Lambda函數。Google后端工具通常與他們的辦公產品緊密集成，從而產生可以響應其他軟件或發起事件的電子表格。

5、Web應用程序

許多知名的低代碼和無代碼解決方案被構建Web應用程序的人使用。用于編輯網頁和放置圖片的工具通常包括用于調整定義外觀的CSS的功能。它們通常還允許為常見任務添加基本的JavaScript函數，例如銷售商品或收集表單。

像SquareSpace，Wix，Strikingly，Webflow，SITE123，WebNode，Web.com和Weebly這樣的公司是用一點兒自動化手段創建基本網站的主要選擇。還有一些很好的開源解決方案，如Drupal，WordPress和Ghost，這些解決方案也得到了提供托管服務和定制服務的公司的支持。有些人專注于特定的利基市場，例如Pixpa，它為藝術家建立作品集網站。

像Shopify，BigCommerce，Opencart，Adobe的Magento和Drupal Commerce這樣的公司是專門從事在線商店的網站建設者。許多用戶無需代碼就可以使用深度數據庫創建精心設計的商店。那些需要額外功能的人通常只需要寫幾行代碼，并將它們合并到Web流程中。

有些人還使用這些工具來構建桌面和移動應用程序。像Electron，NW.js，Flutter，Neutralino和ReactNative這樣的框架是將HTML，CSS和JavaScript變成更接近原生應用的工具集。它們經常將像Chromium這樣的開源瀏覽器與你的代碼捆綁在一起，以構建像任何桌面或移動應用程序一樣運行和功能的東西。有些人發現結果可能很笨拙，而且比手動編碼C++慢一點，但它們仍然很受歡迎，因為使用它們只需要熟悉構建Web應用程序即可。

6、數據存儲

數據管理的許多部分都涉及觸發事件、傳遞消息、同步數據流以及創建儀表板或報表。所有這些任務都可以通過工具處理。這些工具本身正變得足夠復雜，幾乎不需要編碼經驗。

數據庫的安裝和性能調優曾經很復雜，但現在像Oracle這樣的公司可以很容易地給它們打上“自治”這個標簽。像Amazon，IBM，MongoDB，Google，PlanetScale和ExoDB這樣的公司同樣提供自動管理安裝和調優的托管服務。

一些公司正在構建托管數據湖和數據倉庫，這些數據湖和數據倉庫可以跨堆棧與數據源集成。它們帶有預定義的函數，可以攝取數據、回答查詢和生成報告，所有這些都只需很少的編碼。一些主要選項包括Snowflake，Databricks，Cloudera，Panopy和Dremio。

構建這種基礎設施的工作是創建大型系統，這些系統通常被歸類為更通用的術語，如商業智能平臺。微軟的Power平臺、SAS的商業智能基礎設施以及Tibco和Tableau產品就是其中的幾個例子。

7、通用基礎設施

到目前為止提到的許多工具都是為特定用途而構建的，但并非每項工作都屬于這樣的利基市場。對于其余的工作負載，有一些很好的低代碼選擇來處理一般的雜務。其中一些工具是直接為開發人員和熟練用戶構建的，這些工具通常將可視化編程編輯器與一組后端例程相結合，用于訪問具有標準格式（如JSON或XML）的數據庫和遠程服務器。

一些最受歡迎的版本包括SAPs Build Apps(以前的AppGyver)，Make(以前稱為Integromat)，Node-RED(以前來自IBM)，Clutch.io，Mendix，Quixy和Google的AppSheet。與此同時，Lansa是一個更小范圍的解決方案，它包含了簡化舊IBM代碼現代化工作的特性。

可視化編輯器依靠拖放和點擊的組合來填寫預定義的表單。這些產品被定位為“低代碼”，因為幾乎不需要編輯文本文件，也不需要擔心解析器對正確標點符號的要求。盡管如此，很多更高層次的思維還是很熟悉的。作為創建者，你必須考慮數據的結構及其移動方式，即使平臺將處理許多基本的雜務。

這些產品通常還包括預先開發的模塊，用于使用通用協議連接到通用API。如果我所討論的某個更具體的工具不適合這項工作，那么更通用的解決方案通常是最佳選擇。

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