基于低代码平台的井筒工艺数据采集系统设计与实现

张涛锋 王娟 蔡亮 邓红梅

摘要：低代码平台（LCDP）是近些年发展起来敏捷响应企业业务需求迭代发展和支撑企业数字化转型的一项新技术。友好的可视化环境，图形化拖曳式配置操作界面，开发工作的自助化、敏捷化、扁平化，满足了多团队跨地域协作和多种开发形式。越来越多的企业青睐这种无代码或低代码的信息系统开发，既能够敏捷响应业务需求、快速搭建应用系统，又能降低企业开发成本和运维成本。通过低代码平台设计实现基于领域模型驱动的井筒工艺数据采集平台，构建新一代支持云端部署、PC 端、移动端等多终端自适应屏幕的应用，弹性伸缩资源调配，提供更稳定、高效的企业级数据采集应用平台，解决数据多系统分散采集、效率低下等問题，为企业数字化转型提供数据要素的支持。

关键词：低代码平台  领域模型 流程设计 企业级数据 井筒工艺

中图分类号：TP311.52

Design and Implementation of the Wellbore Process Data Acquisition System Based on the Low-Code Development Platform

ZHANG Taofeng1*    WANG Juan2    CAI Liang2     DENG Hongmei3

（1.Kunlun Digital Technology Co.，Ltd.， Beijing， 100043 China；2.Digital and Intelligent Business Unit， PetroChina Changqing Oilfield Company， Xian， Shannxi Province， 710016 China；3. Exploration & Development Research Institute， PetroChina Changqing Oilfield Company， Xian， Shannxi Province， 710016 China）

Abstract：The low-code development platform （LCDP） is a new technology developed in recent years to agilely respond to the iterative development of the business needs of enterprises and support the digital transformation of enterprises. The friendly visual environment， the graphical drag-and-drop configuration operation interface and the self-service， agility and flattening of development work meet the needs of multi-team cross-regional collaboration and a variety of development forms. More and more enterprises favor the development of this kind of non-code or low-code information system， which can not only agilely respond to business needs and quickly build application systems， but also reduce the development costs and operation and maintenance costs of enterprises. Through the design and implementation of the low-code platform， based on the wellbore process data acquisition platform driven by the domain model， this paper builds a new generation of application platform that supports the deployment of cloud terminals and the application of multi-terminal adaptive screens such as PC terminals and mobile terminals， autoscales resource allocation and provides more stable and efficient enterprise-level data collection， which solves the problems of multi-system scattered data collection and low efficiency， and provides data element support for the digital transformation of enterprises.

Key Words：Low-code development platform; Domain model; Process design; Enterprise-level data; Wellbore process

1 综述

1.1 建設背景

企业在发展过程中逐步显现出两方面的问题。一是在发展过程中建立了多套井筒工艺数据采集系统，技术体系落后、架构不一致、兼容难度大、运行效率低等问题逐渐突显。同时，各系统的分散部署，独立占用了数据库服务器、应用服务器，导致硬件资源利用效率不足，遇到高并发时系统会频繁崩溃，很多新的应用需求无法快速实现，从而导致响应周期过长[1]。二是对于实施商来说，开发过程的标准不统一，开发框架多种多样，无法快速响应客户需求。没有边界的开发工具，是对客户需求的理解不准确，而没有沉淀的通用能力，导致公司经营效率无法提高。对于开发者来说，重复开发导致工作量巨大，缺少设计的开发让功能难以沉淀，无法准确实现业务方需求，对于业务的不理解也导致开发出的功能需经过多次修改[2]。企业迫切需解决以上痛点，采用新技术满足后续的发展需求，完善功能开发及保障技术兼容性，因此需要启动低代码平台的研究与建设。

低代码平台提供标准化的项目开发流程，通过数据建模、服务开发、表单设计、流程配置、报表开发、界面开发等一系列工具，真正做到低代码搭建业务系统[3]。对于不能满足定制需求的场景，支持开放服务的开发，可以更好地解决企业面临的此类问题。

1.2 业务需求

1.1.1 优化业务流程，重建业务架构

统一数据采集平台建设主要包括平台框架搭建和数据采集业务场景开发集成两部分。业务上需要建立统一的数据采集平台，形成统一的模型标准、统一存储、统一共享服务的数据治理体系。管理上实现数据采集流程重建，通过任务驱动、闭环管理优化管理模式，提升数据质量。

1.1.2 敏捷迭代，响应新需求

搭建可灵活配置的数据采集框架，提供丰富的标准化数据采集模板、模型设计器、页面设计器、流程设计器等组件[4]，业务人员可通过框架开发数据采集端敏捷迭代，响应业务需求，提高工作效率，降低运维成本。

2 系统设计

2.1 技术架构

基于平台（Platform as a Service，PaaS）的技术架构，采用统一数据源访问接口，内置标准化采集流程定制适配器，构建流程化的采集框架，满足业务人员自定义数据采集模块。技术上采用内存数据库（Remote Dictionary Server，Redis）、消息中间件等新技术，提升数据处理能力及速度，保障数据入湖的效率和用户体验。以数据湖为数据资产管理中心，驱动数据采集、管理、服务[5]。通过数据抽取工具整合现有的分散管理的数据资源，补充录入缺失的数据资源并直接入湖（如图1所示）。

2.2 模型设计

平台引入领域模型设计理念，通过对业务对象分析，对业务中涉及的实体及其相互之间的关系进行描述，构建适合井筒工艺数据管理的数据模型。领域模型设计包括领域模型基础信息管理、领域模型字段设计、领域模型高级设置、数据类型选择等流程。领域模型对象编辑可以将其他领域模型作为一个类型嵌入新建的领域模型，实现常用字段的复用，有效节约设计时间。模型定义、修订、优化完善可通过平台操作，且简单便捷。

2.3 部署架构设计

系统基于 PaaS 进行部署，配置具备资源弹性伸缩而满足高峰流量的性能调配[6]。在隔离区（Demilitarized Zone，DMZ）进行镜像部署，进一步提高数据录入的及时性和便捷性，同时通过加密技术，保障数据安全（如图2所示）。

2.4 流程设计

平台流程设计采用业务流程管理（Business Process Management，BPM）模型，构建统一的数据采集任务，制定灵活的下发、执行、检查、审批等管理节点，实现各业务阶段的事务自动化流转，同时各业务阶段之间形成自动化衔接，构建全闭环管理，保障数据采集过程中的标准化、流程化，确保数据质量（如图3所示）。通过图形化拖拽的方式实现工作流的可视化设计和配置，快速实现流程开发和部署。支持通用流程条件，多节点、多流向支持各种复杂流程。流程审批和系统管理无缝集成，实现人员、岗位、角色授权绑定。

2.5 功能设计

基于低代码平台搭建了井筒工艺数据采集业务场景，确定井筒生产数据采集包括4类用户、5大模块和12类业务。4类用户包括数据管理人员、作业区施工井管理人员、数据采集人员和数据审核人员 ，5大模块包括采集监督、任务创建、数据采集、数据审核和完井统计，12类业务包括维护作业、井筒大修、增产措施等（如图4所示） 。

2.6 数据质控设计

数据质量基于元数据进行数据质量把控，实现非空、唯一、单调、枚举、阈值、正则表达式、及时性、完整性等方式的数据验证，同时基于数据模型设计进行数据之间的逻辑一致性进行判断。质控模块采用松耦合设计，实现验证规则、数据质控项、质控方案、质控报告的模块化管理，用户可根据实际需要针对不同的数据采集单元定制数据质控报告。平台提供三级审查和四级质控的统一数据质量管控流程，保障采集数据的齐全准。其中三级审查包括施工方自查自检、业务管理方一级审查和信息部门二级审查，四级质控包括录入时质控、可视化质控、大数据分析质控和人工业务质控。

2.7 權限设计

平台接入集团统一身份认证系统，业务应用基于 OAuth2 认证协议接入用户中心。 扩展角色模型（Role-Based Access Control，RBAC），实现对用户、角色、组织机构、岗位的授权管理。权限设计让管理更灵活，提供任务待办、托管代办、任务驳回等功能，满足了复杂业务的要求。

2.8 高可用设计

平台提供高可用性，采用两级高可用保障，一是利用云平台底层的容器集群管理系统（Kubernetes，K8S）提供容器的多实例及弹性伸缩的的功能，即便一个容器挂掉依然能够运行[7]。如果访问量突然增多，扩展实例支撑访问（访问量下去之后可以销毁实例）；如果扩展实例超出资源限制，则可使用有序结合（Spring Cloud）网关进行限流、熔断等操作，保障核心用户的正常访问。二是通过PaaS的资源弹性扩展实施的调度资源，设置配额上线，在不影响整个集群稳定运行的基础上，按需进行资源配置，极大限度保证平台的稳定运行（如图5所示）。

3 结语

通过低代码平台构建井筒工艺数据采集业务场景的搭建，在解决了企业数据采集难、质量低的基础上，得到了以下经验。

（1）搭建应用开发平台、构建共享开发能力、满足多种开发模式，实现软件低代码开发。提供统一的基础应用环境、开发框架、组件与工具、线上线下的快速开发能力，支持跨终端的自适配开发、云化部署。全部采用 B/S 模型开发，提升用户体验。同时，建立数据库资源池，对外提供统一的数据存储管理服务、统一的运维服务。由分散管理转向全面集约式管理，节约服务器配置 70% 以上，提升应用 App开发30% 的效率，提升数据提交时间70%。最终，项目交付时间由2个月减少到7天。

（2）革新管理流程，通过低代码平台重构管控模式，实现了线下工作搬到线上、分散管理转向流程化管控、数据资源向数据资产化管理转变、分散建设向集成集约方式发展、分散投资向一次投资长效运营发展。

参考文献

[1] 李旭东，胡华，胡武，等. 低代码平台在企业中的应用[J]. 企业科技与发展，2022（10）：99-101.

[2] 马涛，张仲宏，王铁成，等. 勘探开发梦想云平台架构设计与实现[J]. 中国石油勘探，2020，25（5）：71-81.

[3] 徐娟华. 基于可视化设计的零代码平台分析及应用探讨[J]. 铜业工程，2020（6）：75-79.

[4] 徐强，熊晓娇. 云计算服务核算：影响、挑战与改进思路[J]. 统计与信息论坛，2023，38（8）：14-27.

[5] 辛海燕，申端明. 基于低代码平台的技术分析[J]. 信息系统工程，2022（11）：127-130.

[6] 刘虔铭. 基于低代码平台的医院新冠肺炎疫情防控系统设计[J]. 中国数字医学，2022，17（12）：49-53.

[7] ISHARUFE  W， JAAFAR F，  BUTAKOV S. Study of Security Issues in Platform-as-a-Service （PaaS） Cloud Model[C]//International Conference on Electrical， Communication， and Computer Engineering （ICECCE）， 2020：1-6.