商照saas平台(商业化saas平台)

商业化saas平台

靠谱

骑享租是由上海均行科技推出的一款赋能即时配送行业的金融科技SAAS服务平台。

平台涵盖：商户两端APP、车辆管理、车辆分期、以租代购和门店码识别五大功能板块，旨在通过技术加持，解决门店车辆管理难、经营效率低、盈利能力不足等三大难题，完善的商业化解决方案和工具为车行门店赋能，打造国内领先的共享电动车租赁Saas+金融服务平台。

saas商业实战

简介：普谷科技新加坡总公司创立于2015年5月，在东南亚市场有多项业务。广州普谷科技有限公司为新加坡总公司全资子公司，主营业务包括企业级应用和解决方案及内部孵化产品。旗下产品码星QodStar是一款程序员测评工具类SaaS，为企业精确筛选出实战型技术人才。

法定代表人：刘俊华

成立时间：2017-04-20

注册资本：200万人民币

工商注册号：440106400005053

企业类型：有限责任公司(外国法人独资)

公司地址：广州市天河区天源路5号之二（15层设计办公楼（自编1B#幢））1225房（仅限办公用途）

商城saas平台

BDSAAS是一款基于云计算的大数据挖掘大数据平台管理软件。将云OA，CRM，渠道管理系统，WEB，手机WEB，B2C，手机商城，PAD商城，CALLCENTER呼叫中心以及微博，微信的信息综合到一个平台。软件名称：BDSAAS（big data saas ）

核心系统：PMCO 适用对象：企业

saas商圈

一、2.4G RCC支付

想必很多人对NFC支付不陌生，但说到“2.4GRCC支付”，可能没有太多人了解。它也叫“2.45GHzRCC(限域通信)手机支付”是支付领域里的一种无线通信技术，主要能够实现在10cm以内使用基于该种通信手段来使用的移动支付技术。2.4GRCC支付的主要应用很简单，就是有一张具备2.4G功能的SIM卡，就能够使用手机在10cm内进行快速支付。主要应用领域在手机银行卡、公交卡、商户消费、停车卡、加油卡、校企一卡通、手机(VIP)会员卡、手机读书卡、优惠券、电子票等

二、蓝牙支付

蓝牙是一种无线技术，被广泛应用在电子支付领域，它是普及率较高的近距离通信技术。通过蓝牙信号和同样具有蓝牙通讯能力的移动终端连接，利用移动终端提交交易信息，将蓝牙技术应用到POS上，摆脱传统POS机连线所带来的不便，通过蓝牙连接手机APP对消费的商品或服务进行账务支付的一种方式。但由于蓝牙连接配对、开放性、安全性和便捷性等诸多问题，所以真正运用的也不多。

三、声波支付

简单来说就是利用声波的传输，完成两个设备的近场识别。用户在通过手机播放一段声波后，商户店内的终端获取这段声波并自动处理，用户只需输入密码，商户终端就能提供商品，而这种支付方式可以说是一种类似二维码支付的生物识别技术。

四、光子支付

它同样是近年来发展出的一种新兴支付方式，通过一束光来实现授权、识别及信息传递的支付技术，然后利用手机上的闪光灯实现与终端间的数据传输。和声波支付原理类似，只不过光子支付的信息传递由超声波变成了一束光。在国内，平安银行在2015年的第二届中国互联网金融高层论坛上曾经提出过，但是由于成本过高等因素使其发展缓慢。

五、磁脉冲支付(MST)

磁脉冲支付是利用磁脉冲信号来与读卡器进行数据交互的一种支付方式，它可以利用POS机上的磁条卡来读取交易信号，实现支付动作。优点是可以兼容老旧的磁条卡终端，但缺点恰恰就是这些终端终究会被新科技支付所淘汰。

六、生物识别支付

说到生物识别技术的应用，最让人所知的应该就是今年刚发布的iPhoneX所使用的人脸识别解锁，但其实在移动支付领域也出现了类似的技术。此前支付宝就在杭州肯德基开展过“人脸支付”的尝试，而京东金融也在前阵子测试了刷脸支付。除了人脸识别外，国外也有推出过静脉识别和眼球识别支付等生物识别支付方式。

七、聚合支付

聚合支付是近一年来基于第三方支付所拓展延伸出来的一种创新支付概念，也被称作“第四方支付”。是一种通过一个APP聚合不同二维码支付平台的产品，主要是针对B端也就是服务商户商家，比起第三方支付来的更加具有包容性、便捷性、灵活性等优势。

『在街上收银』除了提供方便的一码支付功能外，同时免费提供SaaS系统，主要帮助商户实现：1、快速查账，商家可通过SaaS系统实时查看日常账单及账目报表;2、库存查询，商家可以随时随地进行店铺库存的监测查询，确保正常经营;3、线上利用新媒体进行拓客引流等增值业务;4、线下提供餐饮预约、点单等服务。重点解决商家在人力、销售、支付结算财务等不同层面上的难题，帮助实体商家从传统模式向全新的移动互联网模式实现转型，用互联网的思维、手段和工具，打造以商圈、支付、优惠券、分享、活动、促销、抢购、社交等循环生态型一体化的经营模式，最终帮助商家们降低经营成本的同时提升经营效率和效益!

商业型saas

客如云saas系统是为餐饮业提供的一套管理，点餐，收银为一体的信息化管理软件。其商业模式主要分为两种：一种是靠售卖系统以及相应的硬件产品获利！一种是通过支付和界面屏显广告获利。

商业化云计算平台

小冰合作上市公司是蓝色光标。

蓝色光标（300058）与小冰公司达成战略合作伙伴关系，双方将充分发挥各自在品牌营销丰富生态和人工智能完备框架的优势，共同探索虚拟人在各行各业的应用落地。

saas商业模式是什么

（1）SaaS软件商业模式：云学堂为代表

云学堂卖SaaS软件，挣SaaS软件钱。一般卖给企业内部的企业大学，当企业内部的培训学习平台使用。

（2）B2C商业模式：得到

罗振宇1973年1月出生，1994年毕业于华中科技大学，新闻学学士。2008年毕业于中国传媒大学新闻学博士。1997年-2000年还在北京师范大学当大学老师。2000-20008年还在中国最高的媒体：中央电视台，担任《第一财经》这个节目的制片人和总策划。

（3）平台商业模式：小鹅通（P2B2C）

我是做SaaS的。经常会有人跟我说SaaS的问题：

1、SaaS服务，定制开发性不行

2、SaaS服务，集成性不行

3、SaaS服务，数据不安全

商业化sdk

　1、Apache Flume

　　官网：https://flume.apache.org/

　　Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。

　　Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

　　Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

　　每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

　　Source

　　Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

　　Channel

　　Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

　　Sink

　　Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

　　Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

　　Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

　　配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

　　Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成。

　　Flume提供SDK，可以支持用户定制开发：

　　Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume客户端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。

　　同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

　　2、Fluentd

　　官网：http://docs.fluentd.org/articles/quickstart

　　Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

　　Fluentd的部署和Flume非常相似：

　　Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：

　　Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

　　Input

　　Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

　　Buffer

　　Buffer负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

　　Output

　　Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

　　Fluentd的配置非常方便，如下图：

　　Fluentd的技术栈如下图：

　　FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

　　Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

　　FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

　　Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。

　　3、Logstash

　　https://github.com/elastic/logstash

　　Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

　　Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。

　　Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

　　一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。

　　几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。

　　4、Chukwa

　　官网：https://chukwa.apache.org/

　　Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，它用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

　　Chukwa的部署架构如下：

　　Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

　　5、Scribe

　　代码托管：https://github.com/facebookarchive/scribe

　　Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

　　6、Splunk Forwarder

　　官网：http://www.splunk.com/

　　以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。

　　Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

　　Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

　　Indexer负责数据的存储和索引

　　Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer

　　Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发Script Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

　　这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的Farwarder上。

　　总结

　　我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

　　其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。

　　Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

　　End.