零代码、低代码、全代码的区别

简介: 如果您留意过这两年IT行业的新词汇,一定会注意到零代码、低代码这几个新事物。此前,阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋在会上表示:未来的软件开发一定是碎片化的,2021年的潮流就是低代码开发,低代码开发将是2021年的行业关键词。从这句话中,我们不难发现,随着低代码、无代码在2021开年的火爆程度,俨然有逐渐成为新风口的趋势。对此,为了帮助大家更快速的了解低代码、无代码、全代码,我特地为大家整理了他们之间的区别,供大家参考学习,希望对大家有所帮助!


无代码

低代码

全代码

定义

无代码开发平台是一种完全不需要任何代码编程的开发方式,它主要是围绕企业数据和业务管理需求,通过可视化方式设计数据结构,用户交互形式、设置访问权限和定义工作流程的平台。

低代码开发平台是可以通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台,是一种通过可视化进行应用程序开发的方法。其最大的优势是用拖拽组件和模型驱动的逻辑来代替传统开发语言来创建网页和移动应用程序。

全代码开发通常指的是传统定制开发,由专业IT技术人员根据用户需求,通过代码编写实现软件系统或者系统软件搭建的工程。与更传统和更广泛的现成软件相比,这种模式可以更加精确地满足客户的需求。

用户群

技术支持、运维人员、销售,主要面向的是无开发经验的小白

初级开发人员,通过配置生成代码在不满足功能的情况下,可进行二次开发,主要懂基础开发的技术人员。

中、高级开发人员

定位

面向普通用户(非开发人员)自主开发应用程序的平台

面向开发人员的快速应用程序开发工具

面向开发人员的传统定制软件开发方式

优势

1.通过可视的编辑、拖拽来完成系统开发,简单快速。

2.不需要开发人员介入,技术、运维、销售人员通过配置即可搭建系统

1.基于低代码开发平台开发,可以借助搭建、配置等手段快速生成基础业务代码,开发周期更短,开发成本更低,业务调整更快。

2.二次定制开发的过程中可以进行物料积累,反馈到低代码体系中,完善流程

3.相比零代码平台,早期投入成本更低

传统定制开发拥有更高的自由性,而且软件的定制风格,界面ui可自己掌控。虽然造价高昂,但依然有部分企业喜欢这种方式。

劣势

1.相比低代码平台,早期投入成本更高

2.研发介入的时候,由于要考虑兼容、特殊化定制等问题,导致更新滞后性且耗时严重

3.业务模型、边界单一,不支持复杂业务和定制化业务

1.需要开发人员介入,开发成本投入较多

2.搭建、配置的过程,需要了解一定的开发体系知识,上手成本超过无代码

3.业务模型、边界虽然扩大但依然有一定的范围限制

需要开发人员介入,开发成本投入更多

比全代码开发速度

8倍

3倍

1倍

易用性

★★★★★

★★

技术要求

无需编码能力

基础编码能力

较强编码能力

市场

更适合2C、SAAS 更适合2B、PAAS

需要定制化的企业

应用场景

无代码只适合业务用户,并且对定制的要求很低,多适用于固定的场景

低代码平台旨在同时服务初级开发者和专业开发人员

全代码适合对定制化需求较高的企业

个性化、复杂业务支持度

相关文章
|
消息中间件 SQL 存储
超详细的RabbitMQ入门,看这篇就够了!
RabbitMQ入门,看这篇就够了
219885 69
|
6月前
|
人工智能 API 定位技术
MCP全方位扫盲
MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic提出的协议,旨在标准化大模型与外部数据源和工具的通信方式。其核心架构包括MCP Client(客户端)和MCP Server(服务端),通过标准化接口实现解耦,支持不同LLM无缝调用工具。相比传统方法,MCP简化了Prompt工程,减少定制代码,提升复用性。实际场景中,如天气查询或支付处理,MCP可智能调用对应工具,优化用户体验。MCP的核心价值在于标准化通信、统一工具描述及动态兼容性,成为大模型与外部服务的智能桥梁。
|
XML Java 数据格式
探索Spring之利剑:ApplicationContext接口
本文深入介绍了Spring框架中的核心接口ApplicationContext,解释了其作为应用容器的功能,包括事件发布、国际化支持等,并通过基于XML和注解的配置示例展示了如何使用ApplicationContext管理Bean实例。
558 6
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
3939 2
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
什么是智能搜索
智能搜索融合了人工智能和大数据技术,提供高效的语义理解、多模态数据处理及个性化推荐。它不仅支持传统关键词匹配,还结合NLP、机器学习等先进技术,提升信息检索的精准度与多样性。适用于电商、内容平台、多媒体及企业内部知识库等多种场景,显著优化用户体验和业务效率。
1293 2
|
9月前
|
自然语言处理 算法 JavaScript
模糊搜索:在不确定性中寻找精确结果
模糊搜索作为搜索技术的基础部分,凭借其较强的容错性和高效性,广泛应用于各类场景。然而,在需求越来越复杂的今天,模糊搜索的局限性也逐渐显现,尤其在深层语义理解和复杂查询中。因此,模糊搜索在与语义搜索等新型搜索方式结合的过程中展现了更大的潜力。希望本文对你理解模糊搜索的背景、原理及应用有所帮助,助力你在实际项目中灵活运用这一工具。 只有锻炼思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
模糊搜索:在不确定性中寻找精确结果
|
JavaScript 前端开发 Serverless
前端全栈之路Deno篇:Deno2.0与Bun对比,谁更胜一筹?可能Deno目前更适合serverless业务
在前端全栈开发中,Deno 2.0 和 Bun 作为新兴的 JavaScript 运行时,各自展现了不同的优势。Deno 2.0 重视安全性和多平台兼容性,尤其是对 Windows 的良好支持和原生 TypeScript 支持;而 Bun 则以卓越的性能和简便的开发体验著称,适合快速迭代的小型项目。两者在不同场景下各具特色,Deno 更适合企业级应用和serverless,Bun 则适用于追求速度的项目。
1662 2
|
存储 人工智能 搜索推荐
RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南
大型语言模型(LLMs)在生成式AI领域备受关注,但其知识局限性和幻觉问题仍具挑战。检索增强生成(RAG)通过引入外部知识和上下文,有效解决了这些问题,并成为2024年最具影响力的AI技术之一。RAG评估需超越简单的实现方式,建立有效的性能度量标准。本文重点讨论了七个核心检索指标,包括准确率、精确率、召回率、F1分数、平均倒数排名(MRR)、平均精确率均值(MAP)和归一化折损累积增益(nDCG),为评估和优化RAG系统提供了重要依据。这些指标不仅在RAG中发挥作用,还广泛应用于搜索引擎、电子商务、推荐系统等领域。
6607 2
RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南
|
人工智能 测试技术 人机交互
深入浅出智能工作流(Agentic Workflow)|技术干货
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)在全球范围内迅速走红,多个行业纷纷实践其应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式:自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及,后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
6925 3
|
运维 前端开发 Java
云巧组装式交付介绍
Gartner在2021年10月19日,正式发布了2022年重要战略趋势。其中包括了“组装式应用”这一战略。 云巧是“组装式应用”理念的落地,是围绕生态,面向产业的首个产业数字组件中心。 你可以从本文了解组装式开发的理念,以及阿里云GTS通过组装式理念交付项目的最佳实践:云巧。 如果你是阿里及阿里云生态合作伙伴的开发者,可以进一步访问云巧首页:https://gts.work/portal/yunqiao ,进一步了解云巧的能力。 即使你不是阿里及阿里云生态合作伙伴的开发者,也可以在自己的日常的开发过程中通过运用可组装式理念提升业务交付效率。
6252 1
云巧组装式交付介绍