apaas和ipaas（ACA和APA）

本篇文章給大家談談aPaas和ipaas，以及ACA和APA對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享aPaaS和ipaas的知識，其中也會對ACA和APA進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、ipaas 和 apaas 的區別主要體現在哪
• 2、低代碼究竟是什么？
• 3、“低代碼”是什么 ？
• 4、PAAS平臺的公有云paas和企業級paas
• 5、就想知道國內做PaaS的廠商前景怎么樣？

ipaas 和 aPaas 的區別主要體現在哪

1、類別不同：

在PaaS平臺，Gartner把它們分為兩類，一類是應用部署和運行平臺aPaaS，另一類是集成平臺IPaaS。

2、范圍不同：

PaaS平臺就是指云環境中的應用基礎設施服務，也可以說是中間件即服務。PaaS平臺在云架構中位于中間層，其上層是SaaS，其下層是IaaS。

在傳統On-Premise部署方式下，ipaas應用基礎設施即中間件的種類非常多， 有應用服務器，數據庫，ESBs, BPM, Portal, 消息中間件，遠程對象調用中間件等等。

擴展資料：

IPaaS 通常將 SoftLayer 用作其基于云的解決方案，然而 IPaaS 模型同樣適用于私有云、公有云或混合云解決方案。IPaaS 設置和標準操作的成本是通過使用一個基于使用量的靈活模型計算每月的費用而得出的。

該模型將減少任何不必要的使用，是一個更精簡的模型，這意味著您只需為實際使用量付費（按需付費）。稍后我們將詳細介紹成本模型，并探討如何使用一個服務目錄計算使用量，實現成本節約。

ROI 是 IPaaS 方法的一個顯著優勢。最初的軟硬件購置成本，連同與平臺和應用程序支持相關的運行成本，被分攤到 IPaaS 消費模型中。IPaaS 方法在 8 到 10 個月就能實現一個收支平衡點，在一年內就帶來實際的節省。

低代碼究竟是什么？

簡介：?什么是低代碼？我們為什么需要低代碼？低代碼會讓程序員失業嗎？本文總結了低代碼領域的基本概念、核心價值與行業現狀，帶你全面了解低代碼。

什么是低代碼

“Low-Code”是什么？如果你是第一次聽說，沒準也會跟我當年從老板口中聽到這個詞后的內心戲一樣：啥？“Low-Code”？“Code”是指代碼我知道，但這個“Low”字是啥意思？不會是老板發現我最近趕工寫的代碼很丑很“Low”吧... 想多了，老板怎么可能親自review代碼呢。那難道是指，“Low-level programming”里的“Low”？老板終于發現讓我等編程奇才整天堆Java業務代碼太浪費，要派我去閉關寫一個高性能C語言網絡庫... 顯然也不是，老板哪能有這技術情懷呢。那到底是什么意思？作為一名搜商比情商還高的程序員，能問Google的絕不會問老板。于是我一頓操作后，不假思索地點開了第一條搜索結果：Low-code development platform。

Wikipedia定義

從Wiki的這段定義中，我們可以提煉出幾個關鍵信息：

? 低代碼開發平臺（LCDP）本身也是一種軟件，它為開發者提供了一個創建應用軟件的開發環境。看到“開發環境”幾個字是不是很親切？對于程序員而言，低代碼開發平臺的性質與IDEA、VS等代碼IDE（集成開發環境）幾乎一樣，都是服務于開發者的生產力工具。

? 與傳統代碼IDE不同的是，低代碼開發平臺提供的是更高維和易用的可視化IDE。大多數情況下，開發者并不需要使用傳統的手寫代碼方式進行編程，而是可以通過圖形化拖拽、參數配置等更高效的方式完成開發工作。

Forrester定義

順著Wiki的描述還能發現，原來“Low-Code”一詞早在2014年就由Forrester提出了，它對低代碼開發平臺的始祖級定義是這樣的：

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相比Wiki的版本，這個定義更偏向于闡明低代碼所帶來的核心價值：

? 低代碼開發平臺能夠實現業務應用的快速交付。也就是說，不只是像傳統開發平臺一樣“能”開發應用而已，低代碼開發平臺的重點是開發應用更“快”。更重要的是，這個快的程度是顛覆性的：根據Forrester在2016年的調研，大部分公司反饋低代碼平臺幫助他們把開發效率提升了5-10倍。而且我們有理由相信，隨著低代碼技術、產品和行業的不斷成熟，這個提升倍數還能繼續上漲。

? 低代碼開發平臺能夠降低業務應用的開發成本。一方面，低代碼開發在軟件全生命周期流程上的投入都要更低（代碼編寫更少、環境設置和部署成本也更簡單）；另一方面，低代碼開發還顯著降低了開發人員的使用門檻，非專業開發者經過簡單的IT基礎培訓就能快速上崗，既能充分調動和利用企業現有的各方面人力資源，也能大幅降低對昂貴專業開發者資源的依賴。

低代碼核心能力

基于上述的定義和分析，不難總結出如下這3條低代碼開發平臺的核心能力：

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??全棧可視化編程：可視化包含兩層含義，一個是編輯時支持的點選、拖拽和配置操作，另一個是編輯完成后所及即所得（WYSIWYG）的預覽效果。傳統代碼IDE也支持部分可視化能力（如早年Visual Studio的MFC/WPF），但低代碼更強調的是全棧、端到端的可視化編程，覆蓋一個完整應用開發所涉及的各個技術層面（界面/數據/邏輯）。

??全生命周期管理：作為一站式的應用開發平臺，低代碼支持應用的完整生命周期管理，即從設計階段開始（有些平臺還支持更前置的項目與需求管理），歷經開發、構建、測試和部署，一直到上線后的各種運維（e.g. 監控報警、應用上下線）和運營（e.g. 數據報表、用戶反饋）。

??低代碼擴展能力：使用低代碼開發時，大部分情況下仍離不開代碼，因此平臺必須能支持在必要時通過少量的代碼對應用各層次進行靈活擴展，比如添加自定義組件、修改主題CSS樣式、定制邏輯流動作等。一些可能的需求場景包括：UI樣式定制、遺留代碼復用、專用的加密算法、非標系統集成。

不只是少寫代碼

回到最初那個直擊心靈的小白問題：Low-Code中的“Low”，到底是啥意思？答案已經顯而易見：既不是指抽象程度很低（相反，低代碼開發方式的抽象程度要比傳統編程語言高一個level），也不是指代碼很low（也相反，低代碼所生成的代碼一般都經過精心維護和反復測試，整體質量強于大部分手寫代碼），而是單純的“少寫代碼” —— 只在少數需要的情況下才手寫代碼，其他大部分時候都能用可視化等非代碼方式解決。

再往深一點兒看，低代碼不只是少寫代碼而已：代碼寫得少，bug也就越少（正所謂“少做少錯”），因此開發環節的兩大支柱性工作“趕需求”和“修bug”就都少了；要測的代碼少了，那么測試用例也可以少寫不少；除了開發階段以外，平臺還覆蓋了后續的應用構建、部署和管理，因此運維操作也更少了（Low-Code → Low-Ops）。

然而，少并不是最終目的：如果單純只是想達到少的效果，砍需求減人力、降低質量要求也是一樣的。低代碼背后的哲學，是少即是多（Less is More），或者更準確說是多快好省（Do More with Less） —— 能力更多、上線更快、質量更好，成本還更省，深刻踐行了阿里“既要，又要，還要”的價值觀精髓。

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平臺的職責與挑戰

上面說的是低代碼給開發者提供的能力與吸引力，那么作為服務的提供方與應用的承載者，低代碼開發平臺自身應該承擔怎樣的職責，其中又會遇到多大的挑戰？是否就一定要如阿里云所主張的那樣，“把復雜留給自己，把簡單留給別人”？雖然這句話聽起來很深明大義，但不知道大家有沒有想過，為什么我們一定要抱著復雜不放，平白無故給自己找事？就不能直接干掉復雜，也給咱阿里云自己的員工留點簡單嗎？是工作太容易就體現不出來KPI價值了，還是家里的飯菜不如公司的夜宵香？

冥思苦想許久后，我從熱力學第一定律中找到了答案：開發一個應用的總復雜度是恒定的，只能轉移而不可能憑空消失。要想讓開發者做的更少，安心享受簡單的快樂，那么平臺方就得做的更多，默默承擔盡可能多的復雜度。就像一個滿身腱子肉的雜技男演員，四平八穩地托舉著在高處旋轉與跳躍的女搭檔；上面的人顯得越輕盈越毫不費力，下面的人就得越穩重越用盡全力。當然，不是說上面的女演員就很輕松沒壓力，只是他們各自的分工不同，所承擔的復雜度也不一樣。

根據《人月神話》作者Fred Brooks的劃分，軟件開發的復雜度可以劃分為本質復雜度（Essential complexity ）和偶然復雜度（Accidental complexity）。前者是解決問題時固有的最小復雜度，跟你用什么樣的工具、經驗是否豐富、架構好不好等都無關，而后者就是除此之外在實際開發過程中引入的復雜度。通常來說，本質復雜度與業務要解決的特定問題域強相關，因此這里我把它稱為更好理解的“業務復雜度”；這部分復雜度不是任何開發方法或工具能解決的，包括低代碼。而偶然復雜度一般與開發階段的技術細節強相關，因此我也相應把它稱為“技術復雜度”；而這一部分復雜度，恰好就是低代碼所擅長且適合解決的。

為開發者盡可能屏蔽底層技術細節、減少不必要的技術復雜度，并支撐其更好地應對業務復雜度（滿足靈活通用的業務場景需求），這是身為一個低代碼開發平臺所應該盡到的核心職責。

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在盡到上述職責的同時，低代碼開發平臺作為一個面向開發者的產品，還需要致力于為開發者提供簡單直觀的極致開發體驗。這背后除了巨大的工作量，還得能在“強大”和“易用”這兩個很難兩全其美的矛盾點之間，努力找到一個符合自己產品定位與目標客戶需求的平衡點 —— 這也許是設計一個通用低代碼開發平臺所面臨的最大挑戰。

三、低代碼相關概念對比

純代碼（Pro-Code / Custom-Code）

“純代碼”可能算是我杜撰的一個詞，更常見的說法是-碼（Pro-Code）或定制代碼（Custom-Code）；但意思都一樣，就是指傳統的以代碼為中心（Code-Centric）的開發模式。之所以我選擇用“純代碼”，是因為如果用“-碼”會顯得似乎低代碼就不專業了一樣，而用“定制代碼”又容易讓人誤解成低代碼無法支持定制的自定義代碼。

當然，更準確的稱謂我認為是“高代碼”（與低代碼恰好對應，只是名字太難聽，被我嫌棄了...），因為即便是使用傳統的代碼IDE，有些開發工作也支持（甚至更適合）以非代碼方式完成，比如：iOS端開發時使用的SwiftUI界面設計器、服務端開發數據庫應用時使用的PowerDesigner建模工具。不過這部分可視化工作在傳統開發模式下只是起輔助作用，最后通常也是生成開發者可直接修改的代碼；開發者仍然是以代碼為中心來開展主要工作。

低代碼與純代碼之間的關系，其實跟視頻和文章之間很像：

低代碼就像是現代的“視頻”，大部分內容都由直觀易理解、表達能力強的圖片組成，因此更容易被大眾所接受。但與此同時，視頻也不是死板得只能有圖片，完全可以添加少量文字（如字幕、標注）來彌補圖片表達不夠精確的問題。BTW，關于“圖”和“文字”之間的辯證關系，可以進一步參考《架構制圖：工具與方法論》[1]這篇文章中的相關描述。

純代碼則更像是傳統的“文章”，雖然很久以來都一直是信息傳播的唯一媒介，但自從視頻技術誕生以及相應軟硬件基礎設施的普及以來，便逐漸開始被搶走了風頭。如今，視頻已成為大部分人獲取信息的主要渠道（從電視電影到B站抖音），而經常讀書讀文章的人卻越來越少。但不可否認的是，文章依然有它存在的意義和受眾（不然我也不會費這勁敲這么多字了），即使“市場份額”一直在被擠壓，但永遠會有它立足的空間。

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如果按上面這種類比關系推導，低代碼未來也會遵循與視頻類似的發展軌跡，超越純代碼成為主流開發模式。Gartner的預測也表達了相同的觀點：到2024年，所有應用程序開發活動當中的65%將通過低代碼的方式完成，同時75%的大型企業將使用至少四種低代碼開發工具進行應用開發。

但同樣地，就像是視頻永遠無法取代文章一樣，低代碼也永遠無法徹底取代純代碼開發方式。未來低代碼和純代碼方式將以互補的形態長期共存，各自在其所適合的業務場景中發光發熱。在后面的“低代碼業務場景”章節，會詳細列出哪些場景在現階段更適合用低代碼模式開發。

零代碼（Zero-Code / No-Code）

從分類的完備性角度來看，有“純代碼”自然也應該有完全相反的“零代碼”（也稱為“無代碼”）。零代碼就是完全不需要寫代碼的應用開發平臺，但這并不代表零代碼就比低代碼更高級和先進，它只是做了一個更極端的選擇而已：徹底擁抱簡單的圖形可視化，完全消滅復雜的文本代碼。選擇背后的原因是，零代碼開發平臺期望能盡可能降低應用開發門檻，讓人人都能成為開發者（注意：開發 ≠ 寫代碼），包括完全不懂代碼的業務分析師、用戶運營，甚至是產品經理（不懂裝懂可不算懂）。

即便是專業開發者，在技術分工越來越精細的趨勢下（前端/后端/算法/SRE/數據分析..），也很難招到一個能獨立開發和維護整套復雜應用的全棧工程師。但零代碼可以改變這一切：無論是Java和JavaScript傻傻分不清楚的技術小白，還是精通深度學習但沒時間學習Web開發的算法大牛，都可以通過零代碼實現自己的技術夢或全棧夢。“改變世界的idea已有，就差一個程序員了”，這句玩笑話或許真的可以成真；哦不，甚至都用不著程序員，有idea的人自己就能上。

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當然，所有選擇都要付出代價，零代碼也不例外。完全拋棄代碼的代價，就是平臺能力與靈活性受限：

? 一方面，可視化編輯器的表達能力遠不及圖靈完備的通用編程語言，不引入代碼根本沒法實現靈活的定制與擴展（當然，理論上也可以做成Scrach/Blockly那樣的圖形編程語言，但那樣不過是換一種形式在手寫代碼而已）。

? 另一方面，由于目標受眾是非專業開發人員，平臺能支持的操作會更趨于“傻瓜化”（e.g. 頁面只支持大塊業務組件的簡單堆疊，不支持細粒度原子組件和靈活的CSS布局定義），同時也只會透出相對“親民化”的模型和概念（e.g. 使用“表格”表示數據，而不是用“數據庫”），無法支撐強大專業的底層開發原語和編程理念。

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雖然零代碼與狹義上的低代碼有著上述明顯差異，但從廣義上來說，零代碼可以當作低代碼的一個子集。Gartner在其相關調研報告中，就是將“No Code”劃在了范圍更廣的低代碼應用平臺“LCAP”（Low-Code Application Platform）中。而當前市面上很多通用的低代碼開發平臺，也都兼具一定程度的零代碼能力；比如低代碼領域領頭羊Mendix，既提供了簡單易用的零代碼Web IDE - Mendix Studio，也包括一個功能更強大的低代碼桌面IDE - Mendix Studio Pro。

HpaPaaS（高生產力應用PaaS）

上文提到，“Low-Code”一詞是拜Forrester所賜。作為同樣是國際知名調研機構（a.k.a 造詞小能手）的Gartner，顯然不會輕易在這場可能決定低代碼領域江湖地位的新概念作詞大賽中認輸，于是也于2017年發明了“HpaPaaS”（High-productivity application Platform as a Service）這個聽上去更高大上的縮寫詞。

按照Gartner的定義，HpaPaaS是一種支持聲明式、模型驅動設計和一鍵部署的平臺，提供了云上的快速應用開發（RAD）、部署和運行特性；這顯然與低代碼的定義如出一轍。但事實證明，名字起得太專業并不見得是好事，“HpaPaas”最終還是敗給了起源更早、更接地氣也更順口的“Low-Code”：從2019年開始，Gartner在其相關調研報告中也開始全面采用“Low-Code”一詞（如LCAP），親手為“HpaPaaS”打上了 @deprecated 印記。

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圖源：What’s the difference between SaaS / IaaS / PaaS / aPaaS / HpaPaaS?

值得補充的是，“HpaPaaS“這個詞也并非橫空出世，而是傳承自更早之前Gartner提出的“aPaaS”，它倆之間的關系是：HpaPaaS只是aPaaS的一個子類；除了HpaPaaS這種通過低代碼實現的高生產力應用開發平臺以外，aPaaS還包括面向純代碼的傳統應用開發平臺（High-control aPaaS，即可控度更高的純代碼開發方式）。

不值得但就想八卦一下的是，“aPaaS”這個詞也非憑空捏造，而是與云計算的興起淵源頗深。相信各位云道中人都已猜到，aPaaS與IaaS/PaaS/SaaS這些云計算遠古概念是一脈相承的：aPaaS介于PaaS和SaaS之間，相比PaaS提供的服務更偏應用，但又不像SaaS一樣提供現成的軟件服務（更詳細的說明可參考配圖來源文章）。

四、為什么需要低代碼

低代碼是什么可能并沒那么重要，畢竟在這個信息爆炸的世界，永遠不缺少新奇而又短命的事物。大部分所謂的新技術都只是曇花一現：出現了，被看到了；大部分人“哦”了一聲，已閱但表示不感興趣；小部分人驚嘆于它的奇思妙想，激動地點了個贊后，回過頭來該用什么還是什么。真正決定新技術是否能轉化為新生產力的，永遠不是技術本身有多么優秀和華麗，而是它是否真的被需要，即：為什么需要低代碼？如果用不同的主語填充上面這個問句（冷知識：這叫做“延遲主語初始化”），可以更全面地看待這個問題：

為什么「市場」需要低代碼？

在這個大爺大媽都滿嘴“互聯網+”和“數字化轉型”的時代，企業越來越需要通過應用（App）來改善企業內部的信息流轉、強化與客戶之間的觸點連接。然而，誕生還不太久的IT信息時代，也正面臨著與我國社會主義初級階段類似的供需關系矛盾：落后的軟件開發生產力跟不上人民日益增長的業務需求。

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Gartner預測，到2021年應用開發需求的市場增長將至少超過企業IT交付能力的5倍。面對如此巨大的IT缺口，如果沒有一種革命性的“新生產力”體系，很難想象僅憑現有傳統技術體系的發展延續就能徹底解決問題。而低代碼技術正是帶著這樣的使命而降臨，期望通過以下幾個方面徹底革新應用開發生產力，拯救差一點就要邁入水深火熱的IT世界：

提效降本 質量保障

雖然軟件行業一直在高速發展，新的語言、框架和工具層出不窮，但作為從業者我們不得不承認：軟件開發仍處于手工作坊階段，效率低、人力成本高、質量不可控。項目延期交付已成為行業常態，而瓶頸幾乎總是開發人員（對機器能解決的問題都不是問題）；優秀的開發人才永遠是稀缺資源，還賊貴；軟件質量缺陷始終無法收斂，線上故障頻發資損不斷。

相比而言，傳統制造業經過幾百年工業革命的發展，大部分早已擺脫了對“人”的強依賴：從原料輸入到制品輸出，中間是各種精密儀器和自動化流水線的穩定支撐，真正實現生產的標準化和規模化。雖然信息化號稱是人類的第三次工業革命，但以軟件行業目前的狀況，遠遠還沒到達成熟的“工業化”階段。

所以，親愛的程序員朋友，當你與前端聯調了一上午接口，又與產品撕逼了一下午需求，再與自己的bug抗爭了一整晚，好不容易遁入夢鄉又被一連串報警短信吵醒時，是否有抬頭對著星空憧憬過：“I have a dream... that one day，軟件開發也能像工業制品一樣，批量流水化生產，穩定高效沒煩惱。” 事到如今，不管你有沒有意識到，這個憧憬正在慢慢變成現實。

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是的，低代碼正在將應用軟件開發過程工業化：每個低代碼開發平臺都是一個技術密集型的應用工廠，所有項目相關人員都在同一條產線內緊密協作。開發主力不再是熟知for循環一百種寫法的技術Geek，而是一群心懷想法業務sense十足的應用Maker。借助應用工廠中各種成熟的基礎設施、現成的標準零件、自動化的裝配流水線，開發者只需要專注于最核心的業務價值即可。即便是碰到非標需求，也可以隨時自己動手，用最靈活的手工定制（代碼）方式來解決各種邊角問題。

擴大應用開發勞動力

通過讓大部分開發工作可以僅通過簡單的拖拽與配置完成，低代碼（包括零代碼）顯著降低了使用者門檻，讓企業能夠充分利用前面所提到的平民開發者資源。部分純零代碼需求場景下，低代碼還能讓業務人員實現自助式（self-service）應用交付，既解決了傳統IT交付模式下的任務堆積（backlog）問題，避免稀缺的專業開發資源被大量簡單、重復性的應用開發需求所侵占，也能讓業務人員真正按自己的想法去實現應用，擺脫交由他人開發時不可避免的桎梏。

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至此，應用開發能力不再是少數專業開發者的專利和特權，且今后所需要的技能門檻與擁有成本也會越來越低，真正實現所謂的“技術民主化”（democratization of technology）。

加強開發過程的溝通協作

多方調查結果顯示，軟件項目失敗的最主要原因之一就是缺乏溝通（poor communication）。傳統開發模式下，業務、產品、設計、開發、測試與運維人員各司其職，且各有一套領域內的工具和語言，長久以來很容易形成一個個“豎井”（silos），讓跨職能的溝通變得困難而低效。這也是為什么當前熱門的敏捷開發和DevOps都在強調溝通（前者是協同Biz與Dev，而后者是協同Dev和Ops），而經典的DDD領域驅動設計也主張通過“統一語言”來減少業務與技術人員之間的溝通不一致。

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有了低代碼后，這一狀況將得到根本改善：上述各角色都可以在同一個低代碼開發平臺上緊密協作（甚至可以是同一個人），這種全新的協作模式不僅打破了職能豎井，還能通過統一的可視化語言和單一的應用表示（頁面/數據/邏輯），輕松對齊項目各方對應用形態和項目進度的理解，實現更終極的敏捷開發模式，以及在傳統DevOps基礎之上更進一步的BizDevOps[2]。

統一開發平臺下的聚合效應

低代碼嘗試將所有與應用開發相關活動都收斂到同一個平臺（one platform）上后，將會產生更多方面的聚合效應與規模收益：

??人員聚合：除了上一點所提到的各職能角色緊密協作以外，人員聚合到統一的低代碼開發平臺進行作業后，還能促進整個項目流程的標準化、規范化和統一化。

??應用聚合：一方面，新應用的架構設計、資產復用、相互調用變得更容易；另一方面，各應用的數據都天然互通，同時平臺外數據也能通過集成能力進行打通，徹底消除企業的數據孤島問題。

??生態聚合：當低代碼開發平臺聚合了足夠多的開發者和應用后，將形成一個巨大的、連接一切、有無限想象力的生態體系，徹底放飛低代碼的價值。

“低代碼”是什么 ？

低代碼是指低代碼開發平臺，低代碼開發平臺（LCDP）是無需編碼（0代碼）或通過少量代碼就可以快速生成應用程序的開發平臺。通過可視化進行應用程序開發的方法（參考可視編程語言），使具有不同經驗水平的開發人員可以通過圖形化的用戶界面，使用拖拽組件和模型驅動的邏輯來創建網頁和移動應用程序。

低代碼開發平臺（LCDP）的正式名稱直到2014年6月才正式確定，整個低代碼開發領域卻可以追溯到更早前第四代編程語言和快速應用開發工具。

優勢

1、上手快

由于低代碼或0代碼的特征，無疑會大大降低編程語言的學習難度，尤其是0代碼（無代碼）開發平臺，甚至完全不懂程序語言的業務人員都可以快速進行學習和應用開發。

2、開發快

由于使用大量的組件和封裝的接口進行開發，以及集成云計算的IaaS和PaaS層能力，使得開發效率大幅提升；普遍的觀點，低代碼能夠提升30%以上的開發效率，而0代碼（無代碼）則能夠數倍提升開發效率；并大幅降低開發成本。

PAAS平臺的公有云paas和企業級paas

云計算起源于大型互聯網企業。對于互聯網企業，成本壓力和指數級的業務增長壓力使他們關注于物理資源的利用率和應用的可擴展性。在應用服務器這層，通過Cluster Session來實現水平擴展；在數據存儲這層，采用基于BASE模型的NOSQL數據存儲來實現擴展。。
（1）基于商業軟件的部署方式：Application- Framework/Libs - Websphere/Weblogic + RDBMS（2）基于開源軟件的部署方式：Application - Frameworks/Libs - Tomcat/JBoss + RDBMS（3）云環境下的部署方式：Application - Frameworks/Libs - PaaS(Goole App Engine, Amazon)這種情況下，PaaS實質上就是一個預先裝好的Web Container和一組公共服務，如數據存儲服務(不一定是關系型數據庫)、消息隊列、集中式session及cache等等。對于個人用戶或者簡單應用來說，公有云PaaS平臺使得開發人員僅關注應用邏輯開發本身，不用把精力花費在基礎實施和應用的擴展和維護上。所謂企業級PaaS平臺，主要包含兩類，一是大型企業內部的私有云PaaS平臺，另一類是面向ISV廠商的PaaS平臺。然而對于企業級PaaS平臺，PaaS不僅僅是云環境下的應用部署平臺。 拋開安全問題不講，私有云PaaS平臺和公有云PaaS有如下核心區別：（1）復雜的多租戶模型：對于公有云PaaS平臺，其租戶模型是 （用戶- 應用 - 應用實例），一個用戶可以部署多個應用，每個應用可以有多個運行時實例，應用實例共享資源池。對于一個大型企業，一個大部門可能是一個租戶，大部門下面的子部門也是一個租戶；或者一個SaaS應用系統的一個實例就是一個租戶。對于租戶的資源使用，大部門租戶是共享資源池里面的資源，也可能某些關鍵租戶需要獨占一些資源以保證安全。（2）已有應用的兼容：企業的歷史應用都是基于關系型數據庫的，某些PaaS平臺不支持關系型數據存儲，即使是簡單的已有應用都無法遷移到PaaS平臺上。（3）復合應用的構建: 企業On-Premise應用在很長一段時間內都是要存在的，私有云PaaS平臺要成為On-Premise和公有云之間的橋梁。私有云PaaS平臺除了是應用部署平臺外，還需要提供集成和方便構建復合應用的能力，就是Gartner所提的iPaaS能力。 企業級PaaS平臺不僅僅是應用部署平臺，而且是復雜多租戶環境和復雜應用環境下的共享基礎設施平臺，是On-Premise部署通往公有云部署的必經之路現在擁有PAAS平臺技術的廠商
apaas和ipaas
簡單的說，PaaS平臺就是指云環境中的應用基礎設施服務，也可以說是中間件即服務。PaaS平臺在云架構中位于中間層，其上層是SaaS，其下層是IaaS。在傳統On-Premise部署方式下，應用基礎設施即中間件的種類非常多， 有應用服務器，數據庫，ESBs, BPM, Portal, 消息中間件，遠程對象調用中間件等等。對于PaaS平臺，Gartner把它們分為兩類，一類是應用部署和運行平臺APaaS（application platform as a service)，另一類是集成平臺IPaaS（integration as a service）。 人們經常說的PaaS平臺基本上是指APaaS。
paas對互聯網產業的影響
平臺即服務（Platformas a Service, PaaS)是軟件即服務（Software as a Service, SaaS)的延伸。SaaS提供的是定制好的遠程軟件服務，比如當你訂購一個網絡銷售系統軟件，就可以直接使用，不需要代碼開發，但是缺點是客制化困難。PaaS也是遠程訂購服務，但是你購買的是平臺模塊服務，如計算能力、數據庫、儲存和消息傳送等。底層的平臺已??幫你鋪建好，你需要開發自己的上層應用。
首先，技術門檻降低讓應用更容易生成，而間接鼓勵更多的商業模式創新。尤其是資金花在軟件和硬件的比例會減低，給初創公司帶來更大的生存空間；再來，可以有更多的平臺服務架構在現有的PaaS上（Platform over PaaS），使得服務的種類多樣化。這也會促成生態鏈的形成；最后，公司的合并門檻減低，如果兩家公司用的是同一個平臺服務，那么就沒有技術整合的問題了。當然，PaaS要大力發展還是有一些困難得克服，例如vendor lock-in，也就是說API和數據都還不是標準化，使得應用遷移變得復雜。再者，網絡的連接性也是一大問題——當你的應用因為任何一端的網絡而沒辦法連上平臺服務時，你可能沒有任何其他的備份方案。最后，老實說國內的互聯網產業要能真正提供PaaS還有一段路得走，畢竟技術門檻不是太低，尤其是分布式計算的構建不是一蹴而就的。
PAAS平臺應用代表
國外：Google、Salesforce、Amazon
國內：八百客 用友 百度BAE 新浪SAE 阿里Ali 魔泊云（MoPaaS）

就想知道國內做PaaS的廠商前景怎么樣？

“云服務”是指在云計算的技術架構支撐下，對外提供的按需分配、可計量的IT服務，可用于替代用戶本地自建的IT服務，按服務層次可分為IaaS、PaaS、SaaS。PaaS介于IaaS和SaaS之間，隨著云計算的深入發展，逐漸成為云計算技術和應用創新最活躍的領域。PaaS行業產業鏈包括上游基礎硬件和基礎軟件供應商，中游主要的的PaaS服務商以及下游的產品運營服務商。

行業主要上市公司：阿里巴巴(09988)、騰訊控股(00700)、用友網絡(600588)、金蝶國際(00268)、東軟集團(600718)、華勝天成(600410)、優刻得(688158)等

本文核心數據：云計算市場規模、PaaS市場規模

行業概況

1、定義

云計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。“云”實質上就是一個網絡，狹義上講，云計算就是一種提供資源的網絡，使用者可以隨時獲取“云”上的資源，按需求量使用，并且可以看成是無限擴展的，只需按使用量付費。從廣義上說，云計算是與信息技術、軟件、互聯網相關的一種服務，這種計算資源共享池叫做“云”，云計算把許多計算資源集合起來，通過軟件實現自動化管理，快速提供資源。

公有云、私有云和混合云是從部署方式的角度對云計算進行的分類。公有云，指基礎設施由某一組織所擁有，面向公眾或某一行業提供云計算服務的部署模式;私有云，是將云基礎設施與軟硬件資源部署在內網之中，供機構或企業內各部門使用的云計算部署模式。混合云指，同時部署公有云和私有云的云計算部署模式。

而“云服務”是指在云計算的技術架構支撐下，對外提供的按需分配、可計量的IT服務，可用于替代用戶本地自建的IT服務，按服務層次可分為IaaS、PaaS、SaaS。

關于IaaS、PaaS、SaaS這三者的區別，行業內的軟件架構師們曾用披薩作為比喻進行解釋。

假設一個餐飲業者，計劃經營披薩店。店長可以選擇從頭到尾生產披薩，但是所需設備、資源和流程較多，因此店長決定外包一部分工作，購買他人的服務，現有三種可選方案：

1)方案一(IaaS)：他人提供廚房、爐子、煤氣，店長使用這些基礎設施，自行烤制披薩。

2)方案二(PaaS)：除了基礎設施，他人還提供披薩餅皮，店長只需自己配料，讓他人烤制。即店長只參與了設計披薩的味道(海鮮披薩或者雞肉披薩)，他人提供平臺服務，讓店長的的設計實現。

3)方案三(SaaS)：他人提供披薩成品。店長只需參與銷售環節，可以進行一定的包裝設計。

上述三種方案即與IaaS、PaaS、SaaS形成了對應。IaaS是云服務的最底層，主要提供一些基礎資源，產品主要有Amazon
EC2、Linode、Joynet、IBM Blue Cloud以及Cisco UCS等。

PaaS提供軟件部署平臺(runtime)，抽象掉了硬件和操作系統細節，可以無縫地擴展(scaling)。開發者只需要關注自己的業務邏輯，不需要關注底層。產品主要有Google
App Engine、Heroku以及Windows Azure latform等。

SaaS是軟件的開發、管理、部署都交給第三方，不需要關心技術問題，可以即拿即用。普通用戶接觸到的互聯網服務，幾乎都是SaaS。產品有Salesforce
sales cloud、GoogleAppsyiji IBM Lotus Live等。

而PaaS介于IaaS和SaaS之間，隨著云計算的深入發展，逐漸成為云計算技術和應用創新最活躍的領域。從應用場景來看，PaaS分為APaaS(Application
PaaS，應用開發平臺即服務)、IPaaS(Integration
PaaS，集成平臺即服務)、IoTPaaS(物聯網平臺即服務)、AIPaaS(人工智能平臺即服務)、BDPaaS(大數據平臺即服務)、DBPaaS(DataBase
PaaS數據庫平臺即服務)、SOPaaS(Security and Operation
PaaS，安全及運維平臺即服務)等。而從服務范圍來看，PaaS又可以分為公有PaaS和私有PaaS。

2、產業鏈剖析：介于IaaS和SaaS之間

PaaS行業產業鏈包括上游基礎硬件和基礎軟件供應商，中游主要的PaaS
服務商以及下游的產品運營服務商。上游的laaS服務商為中游的PaaS服務商提供基礎設施資源和服務，包括云主機、云儲存、云網絡、CDN、虛擬化硬件等。中游PaaS服務商為下游的SaaS服務商提供數據庫、應用開發、應用部署、應用運行、基礎框架、中間件等服務。下游的SaaS服務商提供的SaaS服務包括CRM、ERP、HRM、OA(財務管理)、內容服務、通信協作等。

行業發展歷程：行業進入融合期

在PaaS行業早期，云計算廠商最先關注SaaS和laas，對PaaS的開發相對滯后。2011-2012年間，AWS Beanstalk、RedHat
Openshift、VMWare Cloud Foundry等PaaS平臺陸續推出市場。轉折出現在2013年，dotCloud的Solomon
Hykes第一次演示了Docker技術，提供了一種在Linux容器中運行應用的新方式。隨著云計算概念的熱潮，阿里巴巴、華為等科技巨頭在公有云PaaS領域層層加碼，一批初創型PaaS服務公司涌現在市場中，PaaS加速應用推廣。發展至今，SaaS、laaS廠商的業務向PaaS市場滲透，云計算產業融合趨勢越來越顯著。

行業政策背景：政策環境利好

近年來，國務院、工信部等部門發布一系列云計算相關法規標準，一方面將用于指導云計算系統的設計、開發和部署，另一方面更是規范和引導云計算基礎設施建設、提升云計算服務能力水平(尤其是云計算安全方面)、以及規范市場秩序等。數字化轉型和產業升級是大勢所趨，云計算作為數字經濟的基石，有望依托政策拐點，率先迎來行業景氣度的新一輪提升。

行業發展現狀

1、公有云有望成為主要動力

隨著經濟回暖，全球云計算市場所受影響逐步減弱，至2021年已基本恢復到疫情前增長水平。根據Gartner統計，2021年以laaS、PaaS、SaaS為代表的全球公有云市場規模達到3307億美元，增速32.5%。

根據中國信通院數據，2021年中國云計算總體處于快速發展階段，市場規模達3229億元，較2020年增長54.4%。其中，公有云市場規模增長70.8%至2181億元，有望成為未來幾年中國云計算市場增長的主要動力。

2、PaaS保持細分市場最高增速

根據中國信通院數據，2017-2021年，中國公有云PaaS雖然在三種類型的公有云服務市場中占據著最小的市場份額，但是近年來一直保持著各細分市場中最高的增長速度，2021年其市場規模增長至196億元，增速為90.7%，占整體市場的份額由2017年的4.47%上升至2021年的15.04%。

注：上圖環形圖由內到外依次為2017-2021年數據。

3、技術賦能型PaaS占市場份額最大

根據海比研究院報告，PaaS具體可分為技術賦能型、應用開發型、集成服務型及底座支撐型四種類型。其中，技術賦能型核心價值在于將技術賦能于前端的應用和業務，降低技術的使用門檻;應用開發型核心價值在于提升應用開發效率;集成服務型核心價值在于解決數據孤島問題并深度挖掘數據價值;底座支撐型核心價值在于提供以云原生技術為主的底層技術支持。總體來看，PaaS處于成長期，發展潛力巨大。其中，2020年，技術賦能型市場規模達108億元，占市場份額最大，為38.5%。

4、下游制造業市場占比最大

根據海比研究院數據，制造行業PaaS市場規模最大，約占12.1%的市場份額，主要由于制造業企業眾多，且常采用均價較高的定制化PaaS。

行業競爭格局

1、區域競爭：北廣杭深領跑全國

為客觀反映各地云計算市場的發展狀況，并衡量地方政府對云計算發展的引導作用，中國社科院戰略研究所聯合阿里云通過主成分分析法(Principal
Components Analysis，PCA)，針對中國大陸的城市及省級行政區構建了一套云計算發展評價指標體系。

從云計算發展水平綜合得分情況來看，中國大陸的337個地級及以上城市可分為5個梯隊，包括深圳、杭州、北京和廣州4個云計算一線城市、成都等14個云計算二線城市、石家莊等80個云計算三線城市、德州等101個云計算四線城市和長治等138個云計算五線城市。

中國大陸的31個省級行政區，同樣可根據云計算評價指標體系綜合得分分為5個梯隊。其中，第一梯隊包括廣東、浙江、北京和江蘇，4省市對后續梯隊省級行政區的優勢顯著;第二梯隊包括山東、福建、四川、湖南、河北、上海、湖北;第三梯隊為河南、遼寧、安徽、陜西;第四梯隊包括貴州、江西、內蒙古、廣西、山西、重慶、云南、天津、甘肅和黑龍江;第五梯隊包括吉林、青海、海南、新疆、寧夏、西藏。

2、企業競爭：阿里云、亞馬遜云科技、華為云為行業領導者

根據賽迪發布的《2021-2022?年中國PaaS市場研究年度報告》，從市場地位與發展能力兩個維度對中國PaaS市場廠商競爭力進行評估，阿里云、亞馬遜云科技、華為云處于市場領先地位。

行業發展前景及趨勢預測

1、新型數據中心構建版圖

數據中心的構建和完善對云計算的發展極為重要。新型數據中心是以支撐經濟社會數字轉型、智能升級、融合創新為導向，以5G、工業互聯網、云計算、人工智能等應用需求為牽引，匯聚多元數據資源、運用綠色低碳技術、具備安全可靠能力、提供高效算力服務、賦能千行百業應用的新型基礎設施，具有高技術、高算力、高能效、高安全特征。隨著新一代信息技術快速發展，數據資源存儲、計算和應用需求大幅提升，傳統數據中心正加速與網絡、云計算融合發展，加快向新型數據中心演進。《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》的發布有利于給我國云計算產業提供規劃指導，有利于我國云計算產業極其配套措施的完善和協同發展。

根據《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》，我國將用3年時間，基本形成布局合理、技術先進、綠色低碳、算力規模與數字經濟增長相適應的新型數據中心發展格局。總體布局持續優化，全國一體化算力網絡國家樞紐節點、省內數據中心、邊緣數據中心梯次布局。技術能力明顯提升，產業鏈不斷完善，國際競爭力穩步增強。算力算效水平顯著提升，網絡質量明顯優化，數網、數云、云邊協同發展。能效水平穩步提升，電能利用效率(PUE)逐步降低，可再生能源利用率逐步提高。

2、PaaS發展趨勢

未來，隨著我國云計算技術和應用的不斷深入發展，我國PaaS行業將呈現以下發展趨勢：

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國云計算產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

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