saas分析(saas架构分库分表)

saas分析

SaaS的收入模型至少可以分为以下四种。

1.纯自动化的订阅收入模型

所谓纯自动化的订阅收入模式，即SaaS交付之后的运行不再需要人工介入，而是由软件自动化提供，即“SaaS收入=软件产生的收入”。这是一种理想的收入模式，由于CTS大大降低，所以这种收入模式的盈利能力强，不受服务水平的影响。

如果有可能，SaaS业务设计应尽量支持这种收入模式。订阅模式的优势是有更好的收入可预测性，就是说未来ARR是可预测的。但是这也有一个重要的前提，为了使订阅模式成立，需要保证订阅用户持续付费，也就是尽可能保证客户不流失。

如果SaaS业务依赖纯粹的订阅模式，客户一旦断约，将导致无法预测收入，还会造成续费损失。

2.自动化+人工服务的订阅收入模式

这种收入模式仍然属于订阅模式，只是收入的结构中由两部分组成，即“SaaS收入=软件产生的收入+人工服务产生的收入”。显然，与纯自动化的订阅模式相比，这种模式的一部分收入受到人工服务能力的限制。除了增加CTS外，效率也会受到人工因素的影响。

关键问题是，这种SaaS模式的复制能力较差，这是因为需要合格的人工服务资源，比如一个SaaS数据分析业务，多数情况下需要数据和算法工程师的配合，才能为客户提供数据服务。

如果收入结构中的人工服务收入占比过高，所产生的效率问题会使复制能力受到限制，导致盈利能力的降低。

3.混合收入模式

与完全订阅模式不同，在混合收入模式下：SaaS收入=订阅收入+其他收入。比如电商SaaS除了固定的店铺服务费（订阅）之外，还包括流量费、交易费、交易提成等非订阅收入。

如果订阅收入占比太小，收入的可预测性就会变差。这种混合收入模式在国内很流行，因为订阅收入占比小，所以更抗客户流失，这就可以不受订阅模式回款周期的限制，集中力量把其他收入做大，国内SaaS概念的上市公司大多是这种模式。

但这并不能说明混合收入模式一定是健康的。实际上，这种模式的风险比较大，因为其他收入不可控。特别是当其他收入占比较大时，如果业务模式不能形成稳定的其他收入，整个营收随时可能滑坡，使收益变得不稳定。

4.类SaaS收入模式

所谓类SaaS收入模式，是指除了服务平台架构是SaaS技术模式外，订阅收入的占比为0。也就是说，所有收入都是“其他收入”。类SaaS收入模式的形式很像订阅收入模式，商业模式是通过业务拓展（Bussiness Development，BD）开发客户，之后依靠客户持续复购取得收入。

虽然达不到订阅收入那么准确的预测，但收入曲线与订阅模式相似；虽然没有CTS，但为了维持客户的复购，BD的服务也是有成本的。

saas架构分库分表

分区表指的是区分每个区域的表格，也就是说是区分每个区域的详细具体的表格。分区表详细的描述了各个区域的具体分区情况，包括数量以及大小等等。

分库分表指的是按照仓库的具体情况进行区分的表格，也就是说根据库房的实际情况来区分表格的意思。

分库分表是按照实际具体的情况来进行处置的。

saas分账协议模板

年费一般在1-5万不等，具体需要根据平台企业的业务场景及需求来确定，费率则是按不同端口进行差异化收费，如小程序、公众号、H5等端口一般在0.35%左右，如果对接的是APP端口，由于研发成本较高，所以费率也相对较高，大概是0.63%左右，但可以通过小程序做封装，就能将费率降至0.35%。有一点需要说明的是，SaaS类分账系统的内在逻辑关系是固定无法改动的，并且系统源代码程序的版权始终归MallBook所有。

saas分布式

“云是一个更上层、更抽象、更玄乎的概念。而分布式是一个很具体的概念。若没有分布式，云就无从谈起。但分布式计算却不一定都是云。”分布式是通过应用设计，将任务进行分解。云计算是通过类似网格的东西，由系统自动进行资源组合。什么是分布式计算？所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。　　分布式计算是利用互联网上的计算机的 CPU 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的：　　首先, 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是:　　1.解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。　　2.研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。　　3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。　　4.各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。　　5.信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。　　从这些实际的例子可以看出，这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是, 超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！　　随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。　　那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。　　当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。　　您也可以选择参加某些项目以捐赠的 Cpu 内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。　　随着民间的组队逐渐增多, 许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。　　那么谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 如果您已经加入了某个项目，而且曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的分布式计算小组。希望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。　　参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的最有意义的选择——只需要下载有关程序，然后这个程序会以最低的优先度在计算机上运行，这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢！　　专业定义 （中国科学技术信息研究所对分布式计算的定义）　　分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：　　1、稀有资源可以共享，　　2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，　　3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上，　　其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。　　实际上，网格计算就是分布式计算的一种。如果我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。 提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 2、广义云计算　　广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。　　解释：　　这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。　　有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。　　云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。　　总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。　　云计算具有以下特点：　　(1) 超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。　　(2) 虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。　　(3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。　　(4) 通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。　　(5) 高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。　　(6) 按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 　　(7) 极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

saas分销平台

启博微分销也叫做360shop，2008年成立，也是做SAAS平台中之一，启博把分销平台分为四个版本，分别是标准版，多店版，渠道版，全网版。商家或者企业可以针对不同的版本进行选择。