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进步交付品质，对于每个 IT 公司都是永恒的话题。交付品质其实蕴含 2 重意义，一是交付的高质量（客户角度），即客户的满意度；二是高质量的交付（交付团队的角度），这里是指如何多快好省的实现我的项目的上线。
整体总结起来：
对需要侧：如何能够将上线的性能尽可能的造成配置化的性能，这样，尽可能的去实现客户的场景的配置化，业务端的需要只管有所调整，那么零碎也是能够调整配置；
对交付侧：如何能够通过配置满足很多场景化的业务需要，那么其实定制开发的工作量大大降低，这种状况下的代码反复利用率会大大提高，所以交付的品质也会大大提高，然而这种补丁式的性能叠加不是有限重叠，到肯定水平须要重构。
接下来，我介绍下，咱们团队对这种业务端的形象做了哪些配置器：
1、自动化的 CRUD 咱们采纳的是动静的数据模型，通过 mysql+mongodb 的模式，实现依据界面的配置的内容，主动创立数据模型（库表），实现数据的增删改查
2、表单、列表触发的业务逻辑配置
表单和列表在实现数据的增删改查后，其实作为业务来讲还有一些相干的业务性能，例如，入库，不仅仅是入库的订单信息，那么提交后，可能会复发业务流程、可能会批改商品库存表中对应物品的数量，那么这里边的业务性能的实现就须要通过业务逻辑去实现对应的数据处理过程。下图展示了实现表单或者列表按钮能够触发“弹出表单”或者“执行逻辑”等操作。
3、逻辑配置与流程配置
逻辑配置实质上就是对服务能力的编排，流程配置实质上对状态的流转，对应环节的表单、人员的配置，如下图：
4、数据加工解决配置
体系内须要对数据进行加工，那么在 mysql、oracle 等数据库下能够采纳 sql 语句去实现，然而对于 hive 等其余的数据库，就不能通过通用的语法去实现数据的剖析，有的可能还须要对应的脚本去解决，那么咱们构建了一个对立的数据加工工具，从界面下来对立对数据的操作，屏蔽不同数据库的操作。
综上，通过大量的数据录入、数据加工、数据流转、数据分析几个配置化的引擎，实现了很多定制化的业务需要，从而晋升我的项目的交付品质与交付效率。
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