Low-Code Business Logic Gain de productivité sans serveur Kinvey

Dans ce blog, nous verrons comment utiliser une solution low-code pour créer une logique métier pour la plate-forme Kinvey.

Plus précisément, nous verrons comment déployer un service de décision Corticon.js en tant que service sans serveur dans Kinvey. Les services de décision Corticon sont déployés en tant que Kinvey FlexFunction, un sous-type spécifique de Kinvey FlexService.

Une fois déployés dans Kinvey, les services de décision peuvent être utilisés à plusieurs fins. Par exemple :

• Hooks de collection, leur permettant de modifier, filtrer, nettoyer ou utiliser les données lors de leur récupération, de leur sauvegarde ou de leur suppression dans une collection Kinvey.
• Ou lorsqu'elles sont associées à des points de terminaison personnalisés, les FlexFunctions peuvent être utilisées comme un microservice REST pour votre application mobile ou utilisé comme tâche planifiée.

Valeur

Quelle est la valeur de tout cela ? Essentiellement, ce mécanisme permet de développer la logique métier :

• Avec beaucoup plus de productivité (certains clients rapportent une écriture de logique 10 fois plus rapide).
• Avec plus de fiabilité grâce à l'analyse logique Corticon. Voir ce blog pour plus de détails.
• Avec une séparation claire de qui détient le développement et la maintenance de la logique métier complexe entre l'entreprise et l'informatique, car la logique peut être développée de manière low-code en analystes d'affaires. C'est un point important, car il s'agit d'un moyen vraiment innovant de faire collaborer l'équipe métier et l'informatique et d'accélérer la livraison.

Le service de décision

L'un des éléments clés de la productivité est que la logique métier peut être créée et maintenu par des analystes commerciaux qui sont à l'aise avec un tableur.

La logique est exprimée dans une interface de type tableur sous la forme d'un ensemble de conditions et d'un ensemble d'actions correspondantes lorsque les conditions sont remplies. Pour illustrer, nous utiliserons un exemple simplifié d'une assurance automobile facturant les clients en fonction de l'utilisation quotidienne. Dans l'image ci-dessous, si nous prenons la colonne 1 du panneau Conditions, nous pouvons voir que l'analyste d'affaires a exprimé que lorsque l'âge du conducteur est de 18 à 25 ans et la distance parcourue aujourd'hui est comprise entre 1 et 29, et si le conducteur a 2 ans ou moins d'expérience, alors facture 4,58.

Vous pouvez voir à quel point c'est succinct. Pas d'instructions if complexes ou d'instructions if imbriquées.

En règle générale, ces règles sont enchaînées dans un flux pour former un service de décision complexe. Dans cet exemple simplifié, nous avons :

Là où nous calculons d'abord certains frais quotidiens, comme nous l'avons vu, puis nous composons en fonction de la zone entraînée et enfin ajuster le prix en fonction du coût du véhicule. Bien sûr, tout cela pourrait être dans une seule feuille de règles, mais la décomposition du service en unités distinctes offre une flexibilité, une réutilisation et une maintenance plus facile. Sans oublier que dans la vraie vie, la logique est beaucoup plus complexe que celle décrite ici et que plusieurs analystes doivent travailler en parallèle sur le problème à résoudre.

Comme vous pouvez le voir, c'est un moyen très productif de créer et de maintenir une logique. . Il s'échelonne très bien. Nous avons des clients qui implémentent des milliers de règles dans des services à décision unique (oui, faire des affaires est complexe !).

Lorsque la logique est prête ou mise à jour, un nouveau service peut être généré de manière interactive en une seule commande. Voici une capture d'écran sur la façon dont cela est réalisé :

Bien sûr, la même chose peut être réalisée via des outils de ligne de commande pour l'intégration avec un système CI/CD .

Cette commande générera un fichier de service de décision unique contenant le moteur d'exécution et la logique métier (nous appelons cela un bundle).Ce bundle JavaScript est prêt à être déployé avec les mécanismes Kinvey habituels.

Déploiement

Déploiement est généralement effectué avec l'entreprise qui transfère les actifs de logique métier au service informatique, très probablement dans un système de contrôle de source et dans le cadre d'un pipeline CI/CD.Comme les déploiements sont effectués via une interface de ligne de commande (basée sur un nœud), se faire de manière interactive. Voir la section annexe sur la façon d'installer les outils nécessaires.

Si vous choisissez de déployer de manière interactive, vous utilisez simplement la commande :

kinvey flex deploy

Et puis vous peut vérifier quand le service est en ligne et prêt en en utilisant la commande :

kinvey flex status

Voici un exemple :

Maintenant, le service est prêt. Il peut être utilisé de manière interactive en tant qu'API REST. Par exemple, un conducteur souhaite vérifier sur son mobile combien a coûté la conduite d'aujourd'hui. Ou nous pouvons imaginer que lorsque les enregistrements entrent dans la collection Kinvey, un crochet de collecte (Enregistrement enregistré) traiterait les données et calculerait le montant à facturer. Le même service pourrait être utilisé sur un ensemble d'enregistrements de conducteur avec un travail planifié. Par exemple, on pourrait imaginer que le traitement se ferait en mode batch.

Le point important ici du point de vue de la productivité est que les analystes métier n'avaient pas à connaître ou à se soucier de ces cas d'utilisation. Le service de décision tel qu'il est créé dans l'interface de type feuille de calcul est automatiquement capable de travailler sur plusieurs éléments ou un seul.

Vous pouvez consulter cette vidéo pour un exemple de déploiement.

Conclusion

En associant Corticon.js à Kinvey, les utilisateurs ont la possibilité de développer une logique métier très rapidement et, surtout, de la maintenir avec une efficacité et une productivité sans précédent. Dans un monde où l'informatique n'est pas en mesure de répondre à toutes les demandes, c'est une bouée de sauvetage.

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