《SaaS架构设计》可网上订购了

最新推荐文章于 2024-10-12 14:38:01 发布
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#架构设计 #saas

China-Pub上的图书链接已开放，并且在用户的强烈要求下，该书的价格下调了10元。
SaaS架构：多租户系统架构设计
kfashfasf的博客
10-12 1755
多租户是SaaS领域的特有产物，在SaaS服务中，租户是指使用SaaS系统的客户，租户不同于用户，例如，B端SaaS产品，用户可能是某个组织下的员工，但整个企业组织是SaaS系统的租户。多租户技术是一种软件架构技术，可以实现多个租户共享系统实例，并且租户间能够实现数据与行为的隔离。本文首先介绍了什么是多租户，对比传统软件模式与SaaS模式的区别。通过分析多租户的三种隔离模式，逐步梳理出多租户的系统架构设计，包括概念模型、场景推演、应用架构等。期望对读者有帮助，有问题欢迎随时交流。架构师汤师爷。
Saas系统架构的思考，多租户Saas架构设计分析
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程序人生
06-14 7万+
ToBSaas系统最近几年都很火。很多创业公司都在尝试创建企业级别的应用cRM, HR,销售, Desk Saas系统。很多Saas创业公司也拿了大额风投。毕竟Saas相对传统软件的优势非常明显。 最近一年，有幸架构一个Crm saas 系统，上线了几个月来，各方面都比满意。整个系统创建过程，踩了很多坑，收获也比较多。总结一下Saas系统架构一些特点： Saas系统分...
SaaS架构：开放平台架构设计
汤师爷的博客
10-12 1617
大家好，我是汤师爷~今天聊聊开放平台架构设计。
多租户saas 架构_碧桂园DevOps平台多租户SAAS架构设计思考与分析
weixin_39761481的博客
12-14 1209
随着公司的信息化建设快速发展，也随着业务不断地扩展，DevOps平台陆续接入了数管中心、博智林机器人、基础院、信管院、研究院等诸多子公司的业务系统，平台后续还会持续接入更多子公司业务，其中部分子公司为防止数据/代码泄漏，对安全性要求非常严格。此外，笔者心中和领导有着一个共同的建设蓝图(将整个DevOps运维服务打包做成商务化)，为避免每一个子公司部署一套DevOps平台，...
多租户 Saas 系统架构的设计思路
xmt1139057136的专栏
09-06 1万+
ToB Saas 系统最近几年都很火。很多创业公司都在尝试创建企业级别的应用 cRM, HR,销售, Desk Saas系统。很多Saas创业公司也拿了大额风投。毕竟Sa...
多租户Saas架构设计分析（基础篇）
ITIL之家公众号
01-13 3229
更多专业文档请访问 www.itilzj.comSaaS简介 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，“软件即服务”？是不是有点拗口？其实你...
SAAS系统架构之多租户设计
深漂小码哥
06-23 2181
一、概述 采用“共享数据库，共享数据架构方案”，重点在于租户管理和数据隔离，租户管理：包括注册、订购、计费等，数据隔离：变更表结构，增加tenant_id字段。 二、租户管理 1.注册 2.订购 3.计费 三、数据隔离 ...
《SaaS架构设计》图书目录
AlisoftRD的专栏
10-23 4127
第一部分：SaaS应用架构1.SaaS商业模式软件业的发展 ASP SaaS的优势 当前成功案例 SaaS未来趋势展望 小结 2.SaaS成熟度模型SaaS应用架构-多租户(MultiTenant) 多租户架构的三大挑战：高性能、可配置、可伸缩性 SaaS成熟度模型 项目型软件开发(M1) 产品型软件开发(M2) 多租户架构(M3
《互联网时代的软件革命--SaaS架构设计》首发
AlisoftRD的专栏
12-08 3907
感谢大家一直以来对我的支持,拙作《互联网时代的软件革命--SaaS架构设计》借优快云举办的软件开发2.0大会2008的东风上市了。本书12月5日的签销也比较火爆。     本书官方网站：<A title="http://www.broadview.com.cn/saas/index.htmlCTRL + 单击以下链接" href="wlmailhtml:{7BADDDB0-08
《SaaS架构设计》试读：SaaS基础架构—云计算
AlisoftRD的专栏
11-25 2472
SaaS基础架构—云计算      今天的互联网业界对云计算的关注程度，已经不亚于对一次革命。微软、谷歌、Salesforce、Amazon等国外软件巨头纷纷推出了自己的云计算系统，意图领导这一轮的软件新浪潮。国内的阿里巴巴也已经投入大量资源进入云计算这片新的海洋。      基于互联网的软件系统需要承担海量的数据、文件、数据库里的数据，等等。这就必然需要可扩充的、廉价的、可靠的和高性能的网络硬盘
《SaaS架构设计》内容简介
AlisoftRD的专栏
11-20 2376
【内容简介】本书是国内第一本完整介绍SaaS应用开发的书籍，聚集于架构设计。内容是互联网领域具有丰富实践经验的8位一线架构师，对于多年SaaS实践经验的总结。对于SaaS领域的业务、设计、开发人员，具有很高的指导价值。.本书首先从SaaS的商业价值分析开始，讨论SaaS应用与其它应用最大的差异特征：多租户。SaaS应用架构是否成熟正是对多租户的三个重要特性的衡量：高性能、可配置性和伸缩性。本书将对
《SaaS架构设计》试读：前言
AlisoftRD的专栏
11-25 1798
 软件行业正面临一场新的变革——SaaS软件       SaaS源于一种简单的思想：软件即服务！但SaaS的出现彻底改变了人们对软件的观念，使用软件的人从产品消费者转换为服务消费者，而开发软件的人从产品提供者转换为服务提供者。当然，SaaS带来的改变不仅仅体现在商业模式上，也带来了软件开发中的思路和技术的许多改变。这些都是整个软件界需要探讨和思考的问题。       当今的软件界已没有谁敢小
《SaaS架构设计》封面样稿
AlisoftRD的专栏
10-23 1610
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集_20251118_065219.zip
12-27
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：708张图片 验证集：158张图片 总计：866张图片 • 训练集：708张图片 • 验证集：158张图片 • 总计：866张图片 • 分类类别： CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片为常见格式（如JPEG/PNG），来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发：用于自动检测道路坑洞，实现实时预警和维护响应，提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统：帮助车辆识别道路缺陷，避免潜在事故，增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理：用于道路状况评估和定期检查，优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用，推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖：标注高质量，包含三种常见坑洞类型（CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole），覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性：数据集涵盖多种场景，提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，支持快速模型迭代。 • 实际应用价值：专注于道路安全与维护，为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑，促进效率提升。
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