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如何实现Springboot+camunda+mysql的集成

本文介绍基于mysql数据库,如何实现camunda与springboot的集成,如何实现基于springboot运行camunda开源流程引擎。一、创建springboot工程使用IDEA工具,选择File->New->Project,选择Spring Initialzr输入springboot工程基本信息,本示例命名为“camunda-demo1”, jdk版本选择8在选择spri

#mysql
企业级数据中台应用架构和技术架构

数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产,持续使用数据、产生智能、为业务服务,从而实现数据价值变现的系统和机制。通过数据中台提供的方法和运行机制,形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习,并以共享服务的方式将数据提供给业务使用,从而与业务联动。再者,结合业务中台的数据生产能力,最终构建数据生产一消费一再生的闭环。数据中台与大数据、数据仓库、数据湖、 商业智能BI有什么区别。

#大数据#数据库#数据仓库
开源seata的分布式事务解决方案-XA、AT、TCC、SAGA哪个模式好

Seata分布式事务框架提供的这四种模式适用于不同应用场景,XA和AT是基于数据库层面的分布式事务,TCC和SAGA是基于业务层面的分布式事务,数据库层面事务回滚依赖的是undo sql脚本,业务层面事务回滚依赖的是自己写补偿代码,用户在选择分布式事务模式时需要兼并考虑代码的侵入性和长事务性能问题。目前看,XA事务模型由于其性能最差,实际项目用的很少了;AT事务模型无代码侵入,性能较好,在交易类业

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#开源#微服务
低代码平台表单引擎技术方案选型

本文探讨了低代码平台中可视化表单建模的技术方案,重点分析了表单设计器和存储引擎的选型。表单设计器方面介绍了4种主流方案:FormMaking、VariantForm、k-form-design和form-create,均基于Vue框架实现可视化拖拽设计。存储引擎方面对比了4种方案:关系型数据库DDL方案(支持复杂业务但实现成本高)、文档型数据库(实现简单但难以满足企业级需求)、关系数据库行转列(性

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#低代码
一文讲透低代码平台和零代码平台

无代码和低代码不是一个层次的概念。低代码是以OutSystems、Mendix等产品为代表,主要面向专业开发的通用应用开发平台;无代码则是一个营销用语,用于形容很多种面向业务人员的工具,如应用搭建、在线表单、工作流等。不存在无代码的通用应用开发平台。无代码这个概念过于宽泛,未来很可能会慢慢淡出市场。要判断一个低代码平台是否专业,可以重点看模型驱动、可视化开发、表达式语言、软件工程、开放集成和脚本语

开源规则引擎LiteFlow项目应用实践

本文介绍了如何基于开源规则引擎LiteFlow开发规则设计器,并将其集成到低代码平台中实现逻辑编排功能。通过可视化设计器,可将业务规则封装为可复用组件,灵活编排执行顺序,无需修改代码即可实时生效变更。文章详细说明了使用步骤:1)定义和注册逻辑组件;2)可视化编排逻辑流;3)通过HTTP或Java API调用逻辑流。以电商订单价格计算为例,展示了如何将折扣、满减等不同规则封装为组件,并通过设计器灵活

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camunda流程平台数据库表结构介绍

本文基于Camunda7.19.0版本,介绍Camunda开源工作流引擎的数据库架构和ER模型,Camunda7.19.0共49张表,包括了BPMN流程引擎、DMN规则引擎、CMMN引擎、历史数据、用户身份等方面的表结构定义,以及表与表之间的关联关系。

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#数据库
有哪些好用的低代码开发平台?

目前国内主流的低代码开发平台有:宜搭、简道云、明道云、云程、氚云、伙伴云、道一云、JEPaaS、华炎魔方、搭搭云、JeecgBoot 、RuoYi等。这些平台各有优劣势,定位也不同,用户可以根据自己需求选择。一、宜搭宜搭是阿里巴巴集团在2019年3月公测的面向业务开发者的零代码业务应用搭建平台。开发者可以通过可视化开发单据页面、流程页面、报表页面、展示页面、外部链接页面,将这些页面组合在一起形成轻

#云原生
RAG 真的可以规避大模型胡说八道吗?现在有哪些最新技术能替代 RAG

真正可靠的 RAG 不是“向量库 + 大模型”这么简单,而是文档解析、切片、混合检索、重排序、权限过滤、引用校验和答案评测共同组成的一套工程体系。现在所谓“替代 RAG”的新技术,准确说更多是在不同场景下升级、补充或部分替代基础 RAG,包括长上下文模型、GraphRAG、KG-RAG、LightRAG、Agentic RAG、KAG、结构化查询、工具调用和答案验证器。企业做 AI 应用时,通常不

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#人工智能#AI Agent#RAG
企业 AI 应用落地,真正缺的不是大模型

企业AI应用落地面临从Demo到生产的关键挑战。当前大模型虽具备文本生成等基础能力,但企业需要的是能将模型与业务系统、知识库、权限管理等深度融合的工程化平台。主要问题包括:业务系统断层、知识安全使用难、流程控制缺失、治理追踪不足等。真正的企业级AI平台需具备六大核心能力:统一模型接入、知识库管理、智能体构建、工作流编排、工具集成和治理追踪。AI智能体平台实现了从模型能力到业务应用的转化,覆盖资源沉

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#人工智能#AI Agent#AI智能体
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