近日，開放原子開源基金會宣布 UBML(Unified-Business-Modeling-Language)項目代碼正式對外開放。目前開放的代碼有建模標準(UBML-Standard)及 UBML-Models，包括面向后端開發的核心模型BE(Business-Entity)、VO(View-Model)和服務模型中的 EAPI(External-API)。其團隊表示，后續項目在開放原子開源基金會的孵化過程中，將繼續開放出更多組件以豐富生態的發展。

UBML 是開放原子開源基金會首批入駐孵化項目之一，是一種基于領域特定語言的、用于快速構件應用軟件的低代碼開發建模語言，是浪潮 iGIX 企業數字化能力平臺的核心低代碼建模體系。

UBML 作為低代碼開發平臺的開發語言，是低代碼開發平臺的核心基礎，包含開發語言無關性的建模標準(UBML-Standard)，內置了基于 UBML 標準的全棧業務模型(UBML-Models)，并提供了可與模型進行全生命周期交互的開發服務與套件(UBML-SDK)及支撐模型運行的運行時框架(UBML-Runtime)。官方表示，未來 UBML 將引入更多低代碼開發工具(UBML-Designer)等，形成完整的低代碼開發平臺。

UBML 解決了什么問題?

隨著數字化轉型成為主流，軟件作為數字化轉型的業務載體，其需求量發生了井噴式增長。Gartner 預計，2021 年市場對于應用開發的需求將五倍于 IT 公司的產能。為填補這一產量缺口，低代碼/零代碼技術是目前唯一可行的解決方案，必然會有越來越多企業引入這一技術。

低代碼開發是一種軟件快速開發方式，可以讓開發人員通過少量代碼甚至零代碼完成業務應用的開發。UBML 作為低代碼開發平臺的核心基礎，致力于解決傳統代碼開發模式下成本高、門檻高，開發速度、靈活性、敏捷性差的問題。可以提高生產力，實現降本增效，為企業數字化轉型提供動能。

UBML 是如何解決上述問題的?

提供基于模型驅動的低代碼開發方式，顯著提升軟件開發效率。

• 通過可視化建模開發，降低軟件開發門檻，打破技術與業務的隔閡，簡單需求可由業務人員直接響應，快速上線，促進軟件開發平民化。
• 通過代碼自動生成和基于模型的執行引擎，最大程度減少人工編碼的不規范性與出錯率，保障軟件開發標準化。
• 通過開放式全棧模型體系與可融合的應用生態，豐富工業應用的軟件生態，助力企業完成數字化創新轉型。

UBML 的主要技術特性

UBML 的標準與內置模型解耦，標準具有開發語言無關性，可與各種領域標準(例如 OpenAPI、BPMN)進行集成與適配，模型的種類可基于 UBML 核心機制，按照行業類型或應用類型進行擴展定制，具有良好的開放性與擴展性。

目前，業內的低代碼平臺主要分為兩種模式：一種是基于引擎的解析型模式;一種是基于源代碼生成的生成型模式。UBML 提供了同時支持上述兩種模式的混合(Hybrid)模式。

無論是解析型模式，還是生成型模式，兩者均基于經典的模型驅動架構(MDA)，以模型為核心，因此模型的豐富度與深度代表著低代碼平臺的核心能力。UBML 提供了幾十種涵蓋了從前端到后端的全棧業務模型體系，將為低代碼平臺的建模與開發能力提供全面支撐。

UBML 基于“模型即源碼”的理念，將模型視作源代碼進行工程化管理，可以與主流研發過程管理工具進行集成，支持 DevOps。

此外，UBML 還提供統一的模型全生命周期管理能力。

UBML 的愿景

UBML 定位于工業互聯網平臺中的 APaaS 層，致力于打造低代碼開發建模的事實標準、建成IT側面向工業應用開發的標準技術組件、構筑豐富的工業互聯網應用生態。

UBML 開源是浪潮 iGIX 開源戰略的第一步，目前 UBML 提供的運行時組件(UBML-Runtime)主要面向工業應用中的經營管理類軟件，后續，UBML 將在開源社區中開展多方合作共建，積極擴展多種工業應用類型，并擬向 OT 側延伸，發展 IoT、智能化開發、數據驅動型應用等多個方向，借助社區力量，探索工業互聯網領域的完整解決方案。

UBML 的開源路標

• 2021 年 1 月 20 日，UBML 開源建模標準(UBML-Standard)以及 UBML-Models，面向后端開發的核心模型 BE(Business-Entity)、VO(View-Model)和服務模型中的 EAPI(External-API)。
• 2021 年 3 月，UBML 將開放完整的 SDK、Runtime 及 CLI 工具。
• 截至 2021 年 12 月，計劃完成 UBML-Designer 的開源，形成社區版低代碼平臺(Open iGIX)。

更具體的信息查看項目主頁：https://gitee.com/ubml

本文轉自OSCHINA。

本文標題：低代碼建模語言 UBML 正式開放源碼

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