saas架构怎么设计(saas 架构设计)

saas架构怎么设计

B/S(Browser/Server)：浏览器/服务器架构，如果你所用的软件是通过浏览器来操作的，那这个软件就是B/S架构，最典型的就是网上银行。那么，B/S是不是一定要上网才能使用？当然不是，B/S架构的软件可以安装在局域网或个人电脑上，通过在IIS中建立站点来使用。所以，抛开种种表面现象，B/S最基本的特征就是通过浏览器来使用。

SaaS(Soft as a Service)：软件即服务，SaaS不是一种软件架构，而是一种软件销售方式。SaaS的软件是采用B/S架构，但通过对每个使用者收取年租费或月租费来销售。网易163收费邮箱就可以看作是典型的SaaS模式：通过浏览器来访问，大家使用同一个登录页面和登录地址，每个人有自己的登录用户名和密码，每年要缴费，邮件数据统一放在网易的服务器上，你不能把网易邮箱搬到自己公司服务器上，如果某一天你不想续费了，对不起，你的邮件就拿不回来了。如果某一天网易要维护服务器，那所有用户这一天都不能登录系统收发邮件。

saas 架构设计

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架构设计应用商店

那就举个例子：韬沃独立部署多商户系统

独立部署定义：是将服务商提供的电商系统部署在本地的服务器上，所有数据均保存在客户的服务器上，由电商企业进行系统管理。

独立部署优势：安全性高、可定制开发、数据独立有利于企业发展。

SaaS定义：是软件商将电商系统部署在自己的云端服务器上，客户可以根据自己的需求来购买相应功能的电商软件服务，按照功能多少和时间长短来进行费用核算。

SaaS优缺点：系统租赁模式，价格便宜，模块化收费；部署便捷，系统由服务商升级更新，使用方便；安全性较低，部分用户数据由第三方服务商负责；SaaS模式一般为基础系统，定制化需求无法满足；

以上，可以看出独立部署对于想要做好电商的企业来说是比较好的。

saas架构及关键技术

云计算分为三个层级，从低到高分别是IAAS（基础架构即服务）、PAAS（平台即服务）、saas（软件即服务）。paas与saas有以下区别：

1、saas是在PASS的基础上，增加了各种应用软件以及软件运行的数据服务。云服务商直接提供软件服务。对于消费者而言，相当于租了精装修的房子，拎包入住即可。

2、面向对象不同。

PAAS平台主要面向的是软件开发的个人或者企业。他们可以在PAAS平台，快速开发或部署自己的软件系统。不用担心底层系统和运行环境的维护。

saas平台主要面对的是最终消费者或企业。他们不需要懂开发，也不需要懂技术，也不用管维护，只需要懂如何使用该软件即可。

3、优缺点不同

PAAS平台灵活性更强，便捷性更差。在PAAS平台上，用户可以自由开发自己的软件，也可以部署不同的软件。灵活性非常强，但开发部署需要花费大量时间，方便程度就不如saas。

而saas平台用户无需开发软件，消费者要A软件就购买A软件的saas服务，要B软件就购买B软件的saas服务。不过如果云服务商中没有消费者想要的软件服务的话，就没办法了。所以，灵活性较差，但便捷性更强。

saas架构设计多租户 微服务

toto是创立于日本的卫浴品牌，TOTO作为一个生产、销售民用及商业设施用卫浴及相关设备品牌。始终追求品质、高工艺水平，使用户享受卫生、健康、舒适的生活是TOTO一贯追求的目标。

现已在中国、美国、中国香港、韩国、新加坡、越南、中国台湾、菲律宾、泰国、马来西亚、印度尼西亚、德国等国家和地区成立了销售、生产公司及分支机构。

saas架构设计实现

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架构设计相关的书

排名前20的网络爬虫工具，Mark!

网络爬虫在许多领域都有广泛的应用，它的目标是从网站获取新的数据，并加以存储以方便访问。 网络爬虫工具越来越为人们所熟知，因为它能简化并自动化整个爬虫过程，使每个人都可以轻松访问网络数据资源。

1. Octoparse

Octoparse是一个免费且功能强大的网站爬虫工具，用于从网站上提取需要的各种类型的数据。它有两种学习模式 - 向导模式和高级模式，所以非程序员也可以使用。可以下载几乎所有的网站内容，并保存为EXCEL，TXT，HTML或数据库等结构化格式。具有Scheduled Cloud Extraction功能，可以获取网站的最新信息。提供IP代理服务器，所以不用担心被侵略性网站检测到。

总之，Octoparse应该能够满足用户最基本或高端的抓取需求，而无需任何编码技能。

2. Cyotek WebCopy

WebCopy是一款免费的网站爬虫工具，允许将部分或完整网站内容本地复制到硬盘以供离线阅读。它会在将网站内容下载到硬盘之前扫描指定的网站，并自动重新映射网站中图像和其他网页资源的链接，以匹配其本地路径。还有其他功能，例如下载包含在副本中的URL，但不能对其进行爬虫。还可以配置域名，用户代理字符串，默认文档等。

但是，WebCopy不包含虚拟DOM或JavaScript解析。

3. HTTrack

作为网站爬虫免费软件，HTTrack提供的功能非常适合从互联网下载整个网站到你的PC。 它提供了适用于Windows，Linux，Sun Solaris和其他Unix系统的版本。 它可以镜像一个或多个站点（共享链接）。在“设置选项”下下载网页时决定要同时打开的连接数。 可以从整个目录中获取照片，文件，HTML代码，更新当前镜像的网站并恢复中断的下载。

另外，HTTTrack提供代理支持以最大限度地提高速度，并提供可选的身份验证。

4. Getleft

Getleft是一款免费且易于使用的网站抓取工具。 启动Getleft后输入URL并选择应下载的文件，然后开始下载网站此外，它提供多语言支持，目前Getleft支持14种语言。但是，它只提供有限的Ftp支持，它可以下载文件但不递归。

总体而言，Getleft应该满足用户的基本爬虫需求而不需要更复杂的技能。

5. Scraper

Scraper是一款Chrome扩展工具，数据提取功能有限，但对于在线研究和导出数据到Google Spreadsheets非常有用。适用于初学者和专家，可以轻松地将数据复制到剪贴板或使用OAuth存储到电子表格。不提供全包式抓取服务，但对于新手也算友好。

6. OutWit Hub

OutWit Hub是一款Firefox插件，具有数十种数据提取功能，可简化网页搜索。浏览页面后会以适合的格式存储提取的信息。还能创建自动代理来提取数据并根据设置对其进行格式化。

它是最简单的网络爬虫工具之一，可以自由使用，提供方便的提取网页数据而无需编写代码。

7. ParseHub

Parsehub是一款出色的爬虫工具，支持使用AJAX技术，JavaScript，cookies等获取网页数据。它的机器学习技术可以读取、分析网页文档然后转换为相关数据。Parsehub的桌面应用程序支持Windows，Mac OS X和Linux等系统，或者你可以使用浏览器内置的Web应用程序。

8.Visual Scraper

VisualScraper是另一个伟大的免费和非编码爬虫工具，只需简单的点击界面就可从网络上收集数据。 可以从多个网页获取实时数据，并将提取的数据导出为CSV，XML，JSON或SQL文件。 除了SaaS之外，VisualScraper还提供网络抓取服务，如数据传输服务和创建软件提取服务。

Visual Scraper使用户能够在特定时间运行他们的项目，还可以用它来获取新闻。

9. Scrapinghub

Scrapinghub是一款基于云计算的数据提取工具，可帮助数千名开发人员获取有价值的数据。 它的开源可视化抓取工具允许用户在没有任何编程知识的情况下抓取网站。

Scrapinghub使用Crawlera，这是一种智能代理旋转器，支持绕过bot机制，轻松地抓取大量受bot保护的网站。 它使用户能够通过简单的HTTP API从多个IP和位置进行爬网，而无需进行代理管理。

10. Dexi.io

作为基于浏览器的爬虫工具，http://Dexi.io允许用户从任何网站抓取数据，并提供三种类型的机器人来创建抓取任务 - 提取器，爬行器和管道。 该免费软件提供匿名Web代理服务器，所提取的数据会在存档之前的两周内储存在http://Dexi.io的服务器上，或者直接将提取的数据导出为JSON或CSV文件。它提供付费服务以满足实时获取数据的需求。

11. Webhose.io

http://Webhose.io使用户能够将来自世界各地的线上来源的实时数据转换为各种干净的格式。你可以使用覆盖各种来源的多个过滤器来抓取数据，并进一步提取不同语言的关键字。

抓取的数据可以保存为XML，JSON和RSS格式，还能从其存档访问历史数据。 此外，http://webhose.io支持最多80种语言及其爬行数据结果。用户可以轻松索引和搜索http://Webhose.io抓取的结构化数据。

12.Import. io

用户只需从特定网页导入数据并将数据导出到CSV即可形成自己的数据集。

你可以在几分钟内轻松抓取数千个网页，而无需编写任何代码，并根据您的要求构建1000多个API。 公共API提供了强大而灵活的功能来以编程方式控制http://Import.io并获得对数据的自动访问，http://Import.io通过将Web数据集成到你自己的应用程序或网站中，只需点击几下就可以轻松实现爬虫。

为了更好地满足用户的抓取需求，它还为Windows，Mac OS X和Linux提供免费的应用程序，以构建数据提取器和抓取工具，下载数据并与在线帐户同步。另外，用户可以每周/每天/每小时安排爬虫任务。

13.80legs

80legs是一款功能强大的网页抓取工具，可以根据客户要求进行配置。80legs提供高性能的Web爬虫，可以快速工作并在几秒钟内获取所需的数据。

14. Spinn3r

Spinn3r允许你从博客、新闻和社交媒体网站以及RSS和ATOM中获取所有数据。Spinn3r发布了防火墙API，管理95％的索引工作。它提供了先进的垃圾邮件防护功能，可消除垃圾邮件和不适当的语言，从而提高数据安全性。

Spinn3r索引类似于Google的内容，并将提取的数据保存在JSON文件中。

15. Content Grabber

Content Graber是一款针对企业的爬虫软件。它可以让你创建一个独立的网页爬虫代理。

它更适合具有高级编程技能的人，因为它为有需要的人提供了许多强大的脚本编辑和调试界面。允许用户使用C＃或http://VB.NET调试或编写脚本来编程控制爬网过程。 例如，Content Grabber可以与Visual Studio 2013集成，以便根据用户的特定需求提供功能最强大的脚本编辑、调试和单元测试。

16. Helium Scraper

Helium Scraper是一款可视化网络数据爬行软件，当元素之间的关联很小时效果会更好。它非编码、非配置。用户可以根据各种爬行需求访问在线模板。

它基本上可以满足用户在初级阶段的爬行需求。

17. UiPath

UiPath是一个免费自动化爬虫软件。它可以自动将Web和桌面数据从第三方应用程序中抓取出来。Uipath能够跨多个网页提取表格数据。

Uipath提供了用于进一步爬取的内置工具。 处理复杂的UI时，此方法非常有效。Screen Scraping Tool 可以处理单独的文本元素、文本组和文本块。

18. Scrape. it

Scrape.it是一个基于云的Web数据提取工具。它专为具有高级编程技能的人设计，因为它提供了公共和私有包，以便与全球数百万开发人员一起发现、使用、更新和共享代码。其强大的集成可以帮助用户根据自己的需求构建自定义爬虫。

19. WebHarvy

WebHarvy是为非程序员设计的。它可以自动从网站上爬取文本、图像、URL和电子邮件，并以各种格式保存爬取的内容。它还提供了内置的调度程序和代理支持，可以匿名爬取并防止被Web服务器阻止，可以选择通过代理服务器或VPN访问目标网站。

WebHarvy Web Scraper的当前版本允许用户将抓取的数据导出为XML，CSV，JSON或TSV文件，也可以导出到SQL数据库。

20. Connotate

Connotate是一款自动化Web爬虫软件，专为企业级Web爬虫设计，需要企业级解决方案。业务用户可以在几分钟内轻松创建提取代理而无需任何编程。

它能够自动提取超过95％的网站，包括基于JavaScript的动态网站技术，如Ajax。

另外，Connotate还提供整合网页和数据库内容的功能，包括来自SQL数据库和MongoDB数据库提取的内容。