2008年将流行的十大SaaS术语(转)

每当有一种新技术出现,相关的流行词便开始在网上漫天传播。下面,我们总结出了如今最流行的十大SaaS术语。
目前,正流行着一种新技术“SaaS”或“Software-as-a-Service”, 即“软件作为服务”。这个新兴词在网上大有愈演愈热之势。付费SaaS多集中在企业管理软件领域。国内最早在2004年出现了800CRM和Xtools 等托管型软件,标志着SaaS模式在中国的诞生。
下面,我们总结出了如今最流行的十大SaaS术语:
(1) 多重租赁(Multi-tenancy)
SaaS的“多重租赁”概念就是,多个公司将其数据和业务流程托管存放在SaaS服务商的同一服务器组上,相当于服务商将一套在线软件同时出租给多个公司,每个公司只能看到自己的数据,由服务商来维护这些数据和软件。也就是说,多个公司登录到同一网站,但登录后看到的界面和数据,不同的公司大不相同。
这种模式有利有弊。好处是卖主相对于每个客户的平均硬件和维护成本很低。卖主将这种成本优势分摊给客户,客户用不着花大力气去维护自己的系统平台。服务商同步升级硬件软件,客户不需要另付费。
但是也存在一定的弊端,由于SaaS模式是由服务商来维护系统,因此当服务商要对系统进行升级时,客户也只能跟着升级。这有点像中国以前吃大锅饭的时代,由中央统一分配。比如说6月1日,服务商要发布新版本,到时候客户就都只能使用新版本的系统。确实也只能这样,否则就不叫“多租”了。而且如果服务商支持多种不同版本的系统,那么成本就会相应地增加。当然,绝大多数的客户会更喜欢升级后的软件版本。
(2) 跨界混搭(mash-up)
“跨界混搭”这个术语起源于流行音乐,编曲者把两张唱片混编以后重新制作出一首新歌。这个概念应用在SaaS上,就是指把多个不同的在线应用软件服务搭建成为一种新型的整合服务。用户通常只需要登录一次就可以使用集成好的应用软件组合。
需要注意的是,当你把多种SaaS服务混合到一个软件中去后,其中一种会是核心,如果其出现严重问题,将会影响到整个软件的使用。
(3) 集成器(Connector)
集成器是一种软件程序,让你从一个应用程序中读取数据,然后下载到SaaS解决方案中(同样可以用于将数据送回到另一个应用程序中)。这种数据传送通常用于实时或批量传送的情况,企业完成初始数据的导入或导出,然后根据需要定期更新这些数据。
比如,像国外的SaaS服务商Salesforce或国内的800CRM提供SAP集成器,就将SAP中的客户数据导入到Salesforce或800CRM系统中。
(4) 解决方案扩展(Solution extension)
SaaS 解决方案具有的扩展性让用户能够在已存在的软件结构上,按需再增加额外的工具或功能。像前面提到的Salesforce的App Exchange应用软件开发平台,以及国内的SaaS托管商800CRM的800App Native应用软件开发平台都是解决方案扩展的典型代表。
还有一些扩展性例如可以扩展数据模型,提供个性化的用户界面以及其他更多自定制的扩展服务。
(5) 垂直应用(Vertical applications)
“垂直应用”不是SaaS的专用术语,它也应用于其他领域,通常是指为某一个领域(例如银行,医药等)建立一个专门的平台。虽然它已经在传统行业应用很多年了,但是相对来讲应用在SaaS中还是一个比较新的概念。
每当有一种新技术出现,相关的流行词便开始在网上漫天传播。下面,我们总结出了如今最流行的十大SaaS术语
随着SaaS的不断成熟,客户希望SaaS服务商能提供详细的垂直应用行业方案。例如,目前Salesforce的APP Exchange平台已经能够实现全方位跨行业的应用,各个行业的公司都能够在Salesforce的平台上进行二次开发。
(6) 参数应用(Parametric applications)
在传统软件模式下,如果软件的服务功能需要改变,那么相应的代码也需要重新编写。但是在SaaS模式下,用
户可以通过输入新的参数变量,或者制定一些数据关联规则来开启一种新的应用。这种新式服务模式也被称为“参数应用”,“宏”或“自定制对象”,主要是因为这种应用程序可以让用户自己定制新的应用,不需要懂软件编程。
Salesforce或800CRM升级系统,自定制对象也同时升级,而最本质的应用则是客户可以自己通过改变参数和参数关联来为系统增加新的功能。
(7) 模块化(Modular)
SaaS中模块功能主要用于关闭或开启服务。在聚集了丰富功能的强大应用平台中,IT经理可以像选择菜单那样任意地选择功能,关闭某些不需要用到的功能,也可以根据需求增加新的功能。
SaaS服务商基于网络架构建立了自己的应用平台,模块的灵活性使得他们可以根据客户的不同需求,将功能复杂繁多的系统配置成适合客户的系统。
(8) 在线SaaS (Net-native SaaS)
“在线SaaS”从表面意思来看似乎有点累赘,SaaS本身的概念就是提供一种在线服务,因此所有的SaaS应用程序都应该是产生于网络,壮大于网络的。
但该术语是相对于SaaS的前身——ASP(Application Service Provider,应用服务提供商)来说的,这是一种早期的远程软件托管形式。跟如今直接在网上使用的系统相比,ASP时代的用户可能觉得通过专线或专用加密设备访问的系统来得更安心。显然,早期的ASP解决方案设计的一些运行缓慢的程序并没有很好地体现“在线”这个概念,很多ASP客户需要借用VPN、 Citrix等实现远程访问。
所以当人们说 “在线SaaS”时,这个术语其实是在强调使用浏览器直接使用软件,而加密是通过浏览器通用的SSL加密协议。
(9) 基础架构平台(Platform infrastructure)
有时候SaaS的拥护者希望出现一种基础架构的平台来推动SaaS更好地发展。
这是因为首先得有一个平台来支撑SaaS软件应用程序的运行,如今最著名的是国外Salesforce公司的APP Exchange平台,国内800CRM的800APP Native的平台与Salesforce兼容。
(10) SaaS(软件作为服务)
最后,我们别忘了SaaS本身就是个非常红火的流行词。厉害的SaaS销售代表直接用SaaS就能解决你所有管理软件问题。比起其它软件,SaaS软件更便宜,灵活性更强,能省掉更多的麻烦。
SaaS确实存在很多优势。例如“在线托管”,就一改传统软件需要用户自己购买,配置,维护的局面;SaaS还开启了一种新型商业模式,与传统软件需要用户一次性购买相比,SaaS可以按月付费,像国内的800crm和Xtools都可以按帐户数量和按月付费,完全体现了按需购买的要求。
SolutionExtension:Visual Studio解决方案文件(* .sln)的vscode扩展 解决方案扩展 Visual Studio解决方案文件(* .sln)的vsCode扩展 版本1.7.0 新: #49-当项目没有EndProject条目时显示错误 ProjectSection(SolutionItems)文件的支持文档链接 显示Project , ProjectSection和GlobalSection签名帮助 支持工作区符号( Ctrl+P + # ) 仅适用于解决方案的项目文件 仅当活动编辑器打开解决方案文件(* .sln)时才有效 改进之处: 小写GUID的语法高亮 GlobalSection(SharedMSBuildProjectFiles)下的右侧数字现在突出显示为变量 现在,代码完成功能仅在有用且允许的情况下提供元素有关详细信息,请参见Changelog。 现在可以更好地突出显示ProjectConfigurationPlatforms下的条目 例 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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