集星獺 | 重塑集成體驗:新版編排重構仿真電商訂單數據入庫

概要介紹

新版服務編排以可視化模式驅動電商訂單入庫流程升級,實現訂單、客戶、庫存、發票、發貨等環節的自動化處理。流程中通過循環節點、判斷邏輯與數據查詢的編排,完成了低代碼構建業務邏輯,極大提升訂單處理效率與業務響應速度。

背景介紹

在電商業務快速增長的背景下,企業希望更高效地處理來自電商平臺的大量訂單數據。本文通過擬真形式將訂單、客戶、商品與發票等信息至本地系統,為未來的商品庫存分布分析及異常客戶行為識別等關鍵環節的數據處理與分析提供前置數據基礎。借助新版集成平臺的低代碼服務編排能力,上述流程被快速構建并可視化呈現,極大提高了數據處理效率與業務響應速度。

場景剖析

數據采集流程(本文不體現)把訂單關聯數據按批次抽取到集成平臺,會將批訂單數據處理形成JSON報文,將待處理的目標報文數據投遞到本流程作為入參,本訂單入庫流程需要將入參按不同模塊拆解分別編排進入對應表中。具體報文結構如下:

概要步驟:

  1. 將批量訂單的寬結構數組數據導入流程入參,作為結構向導,為實現無代碼流程編輯打基礎。

  2. 循環處理數據的單條寬結構報文

  3. 根據客戶、訂單、開票信息、發貨記錄的冪等要求做數據的增改

  4. 針對訂單行的多記錄特點需額外再次進行循環入庫處理

場景實現

接下來將會把具體流程拆分步驟,并結合新版編排的多項優化特性,從無代碼視角實現訂單入庫流程。

1. 標準化入參格式

新版支持多類型結構入參的維護,支持最外層根類型:數組、對象、字符串。支持多級子數據結構的多類型的維護。支持當流程無入參時示例可支持成為默認值功能,支持報文的快速導入維護。

2. 循環單個訂單入庫

新版編排重新優化整理界面屬性布局。拆分基礎、高級配置到不同TAB頁,使得配置更聚焦,詳略有致。針對復雜配置節點提供右側快捷導航功能。

針對循環處理批訂單場景,循環節點選擇集合遍歷類型,直接配置入參結構作為遍歷目標。

新版循環節點支持通過表達式選取單元素數組對象直接渲染取值結構,可快速匹配參數值而無需單個配置屬性。

3. 數據庫節點支持無代碼操作

新版數據庫相關節點支持配置表操作的各個屬性。查詢條件可直接選取流程入參的結構,可快速配置響應參數。

新增節點選擇表后可快速帶出全部字段并嘗試自動使用入參進行賦值匹配,免去繁復的字段操作。還支持其他類型如表達式、其他節點、系統變量等取值。

4. 訂單行子編排融合模式

新版融合節點支持子編排與融合模式,多級編排可同屏顯示,同樣支持老版本升級的編排的同屏顯示。開發者能更好地鳥瞰完整流程,保持完整思路來開發流程。

5. 全流程狀態流轉圖

新版編排無論時單獨子編排還是融合模式,都支持調試或者執行的動態狀態的融合渲染。針對循環或者多次執行子編排的場景,支持按執行批次切換展示等特性。

結語

新版編排能力在此次電商訂單入庫流程中的應用,充分體現了平臺在“快速上線、靈活配置、可視化設計”方面的強大優勢。通過結構向導、循環編排、數據庫節點自動映射等特性,業務流程構建過程更加直觀、高效。無需復雜開發,流程邏輯即可快速拆解與組合,極大降低了使用門檻,加快了業務響應速度。融合模式、動態狀態視圖等增強能力,也讓流程調試與維護變得更加便捷透明。未來,借助JeeStar平臺不斷演進的低代碼技術,企業將以更輕量的方式實現更復雜的業務連接與系統集成,真正實現從“代碼驅動”向“配置驅動”的轉變。

漢得H-ZERO iPaaS集成平臺 -集星獺JeeStar,作為一體化的全域智能集成解決方案平臺,旨在實現多系統、多云架構、多終端設備、多協議適配及全方位數據與頁面集成,致力于打破企業信息壁壘,消除數據孤島,高效銜接多源異構系統與混合云環境。其創新性的功能體系與智能策略方案,為IT與業務團隊提供強大支撐,助力企業流程優化與數字化創新。

1. 如果您想了解集星獺更詳細的功能介紹和產品信息,請查閱我們的產品文檔。

移動端 👉:集星獺產品文檔

PC 端 👉:https://open.hand-china.com/document-center/doc/product/10167/10698

2. 如果您有疑問或者建議,可以通過開放平臺進行工單反饋,問題分類請選擇【產品/集星獺JeeStar】 👉

https://open.hand-china.com

3. 相關產品咨詢或更多信息了解,歡迎聯系我們

郵箱:jeestar@sys.hand-china.com

立即預約,免費演示 👉 獲取產品演示

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/83902.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/83902.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/83902.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

AMO——下層RL與上層模仿相結合的自適應運動優化:讓人形行走操作(loco-manipulation)兼顧可行性和動力學約束

前言 自從去年24年Q4,我司「七月在線」側重具身智能的場景落地與定制開發之后 去年Q4,每個月都會進來新的具身需求今年Q1,則每周都會進來新的具身需求Q2的本月起,一周不止一個需求 特別是本周,幾乎每天都有國企、央企…

MATLAB中進行語音信號分析

在MATLAB中進行語音信號分析是一個涉及多個步驟的過程,包括時域和頻域分析、加窗、降噪濾波、端點檢測以及特征提取等。 1. 加載和預覽語音信號 首先,你需要加載一個語音信號文件。MATLAB支持多種音頻文件格式,如.wav。 [y, fs] audiorea…

JWT令牌驗證

一、JWT 驗證方式詳解 JWT(JSON Web Token)的驗證核心是確保令牌未被篡改且符合業務規則,主要分為以下步驟: 1. 令牌解析與基礎校驗 收到客戶端傳遞的 JWT 后,首先按 . 分割為三部分:Header、Payload、S…

一文講清python、anaconda的安裝以及pycharm創建工程

軟件下載 Pycharm下載地址: Other Versions - PyCharm anaconda下載地址: https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe 安裝步驟 一、 Python 解釋器的安裝步驟 安裝目錄介紹: 二、 Anaconda 安裝 2.1 安裝步…

Mac如何允許安裝任何來源軟件?

打開系統偏好設置-安全性與隱私,點擊右下角的解鎖按鈕,選擇允許從任何來源。 如果沒有這一選項,請到打開終端,輸入命令行:sudo spctl --master-disable, 輸入命令后回車,輸入電腦的開機密碼后回車。 返回“…

React Flow 中 Minimap 與 Controls 組件使用指南:交互式小地圖與視口控制定制(含代碼示例)

本文為《React Agent:從零開始構建 AI 智能體》專欄系列文章。 專欄地址:https://blog.csdn.net/suiyingy/category_12933485.html。項目地址:https://gitee.com/fgai/react-agent(含完整代碼示?例與實戰源)。完整介紹…

Windows Ubuntu 目錄映射關系

情況一:你是通過 WSL (Windows Subsystem for Linux) 安裝 Ubuntu 這是最常見的情況。如果你在 Microsoft Store 安裝了 “Ubuntu”,默認就是 WSL。 📁 目錄映射關系如下: 從 Ubuntu(WSL)訪問 Windows&…

雙指針法高效解決「移除元素」問題

雙指針法高效解決「移除元素」問題 雙指針法高效解決「移除元素」問題一、問題描述二、解法解析:雙指針法1. 核心思想2. 算法步驟3. 執行過程示例 三、關鍵點分析四、復雜度分析五、與其他解法的比較1. 快慢指針法2. 本解法的優勢 六、實際應用場景七、總結 雙指針法…

知識圖譜構架

目錄 知識圖譜構架 一、StanfordNLP 和 spaCy 工具介紹 (一)StanfordNLP 主要功能 使用示例 (二)spaCy 主要功能 使用示例 二、CRF 和 BERT 的基本原理和入門 (一)CRF(條件隨機場&…

激光三角測量標定與應用

文章目錄 1,介紹。2,技術原理3,類型。3.1,直射式3.2,斜射式3.3,兩種三角位移傳感器特性的比較 4,什么是光片?5,主要的算子。1,create_sheet_of_light_model2&…

高可用消息隊列實戰:AWS SQS 在分布式系統中的核心解決方案

引言:消息隊列的“不可替代性” 在微服務架構和分布式系統盛行的今天,消息隊列(Message Queue) 已成為解決系統解耦、流量削峰、異步處理等難題的核心組件。然而,傳統的自建消息隊列(如RabbitMQ、Kafka&am…

人工智能核心知識:AI Agent 的四種關鍵設計模式

人工智能核心知識:AI Agent 的四種關鍵設計模式 一、引言 在人工智能領域,AI Agent(人工智能代理)是實現智能行為和決策的核心實體。它能夠感知環境、做出決策并采取行動以完成特定任務。為了設計高效、靈活且適應性強的 AI Age…

平替BioLegend品牌-Elabscience PE Anti-Mouse Foxp3抗體:流式細胞術中的高效工具,助力免疫細胞分析!”

概述 調節性T細胞(Treg)在維持免疫耐受和抑制過度免疫反應中發揮關鍵作用,其標志性轉錄因子Foxp3(Forkhead box P3)是Treg功能研究的重要靶點。Elabscience 推出的抗小鼠Foxp3抗體(3G3-E)&…

編程日志5.13

鄰接表的基礎代碼 #include<iostream> using namespace std; //鄰接表的類聲明 class Graph {private: //結構體EdgeNode表示圖中的邊結點,包含頂點vertex、權重weight和指向下一個邊結點的指針next struct EdgeNode { int vertex; int weight; …

PowerBI 矩陣實現動態行內容(如前后銷售數據)統計數據,以及過濾同時為0的數據

我們有一張活動表 和 一張銷售表 我們想實現如下的效果&#xff0c;當選擇某個活動時&#xff0c;顯示活動前后3天的銷售對比圖&#xff0c;如下&#xff1a; 實現方法&#xff1a; 1.新建一個表&#xff0c;用于顯示列&#xff1a; 2.新建一個度量值&#xff0c;用SELECTEDVA…

Prompt Tuning:高效微調大模型的新利器

Prompt Tuning(提示調優)是什么 Prompt Tuning(提示調優) 是大模型參數高效微調(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)的重要技術之一,其核心思想是通過優化 連續的提示向量(而非整個模型參數)來適配特定任務。以下是關于 Prompt Tuning 的詳細解析: 一、核心概念…

杰發科技AC7840——如何把結構體數據寫到Dflash中

1. 結構體數據被存放在Pflash中 正常情況下&#xff0c;可以看到全局變量的結構體數據被存放在Pflash中 數字部分存在RAM中 2. 最小編程單位 8字節編程&#xff0c;因此如果結構體存放在Dfalsh中&#xff0c;進行寫操作&#xff0c;需要寫8字節的倍數 第一種辦法&#xff1a;…

CSS 選擇器入門

一、CSS 選擇器基礎&#xff1a;快速掌握核心概念 什么是選擇器&#xff1f; CSS 選擇器就像 “網頁元素的遙控器”&#xff0c;用于定位 HTML 中的特定元素并應用樣式。 /* 結構&#xff1a;選擇器 { 屬性: 值; } */ p { color: red; } /* 選擇所有<p>元素&#xff0c;…

Anaconda3安裝教程(附加安裝包)Anaconda詳細安裝教程Anaconda3 最新版安裝教程

多環境隔離 可同時維護生產環境、開發環境、測試環境&#xff0c;例如&#xff1a; conda create -n ml python3.10 # 創建機器學習環境 conda activate ml # 激活環境三、Anaconda3 安裝教程 解壓Anaconda3安裝包 找到下載的 Anaconda3 安裝包&#xff08;.ex…

現代計算機圖形學Games101入門筆記(十七)

雙向路徑追蹤 外觀建模 散射介質 人的頭發不能用在動畫的毛發上。 動物的髓質Medulla特別大 雙層圓柱模型應用 BSSRDF是BRDF的延伸。 天鵝絨用BRDF不合理&#xff0c;轉成散射介質。 法線分布 光追很難處理微表面模型 光在微型細節上&#xff0c;光是一個波&#xff0c;會發生衍…