SaaS小感

近段时间因为工作需要看了一些有关SaaS的文档,有支持的也有反对的,支持者指明这是新的软件销售模式,反对者把他于ASP相比较,我还是偏向于支持一方的。

第一、   长尾效应。微软推崇的长尾效应的确需要ISV能象提供水电一样提供软件服务,针对于中小企业不能负担软件采购、部署、维护等工作,SaaS可以减少信息化的成本。

第二、   ISV自身的需要。由于软件的可重复性,对所有客户的软件都是一个版本,就产生了规模经济,这样可以节省ISV的运行成本。

第三、   企业客户的需要。企业信息化的高投入长见效使得企业在软件选型上小心翼翼,现在SaaS推崇先试用后租赁的方式,可以使得企业能减少投入成本和选型风险。

但是目前情况SaaS的应用还没有完全的展开,主要是因为信任度的问题,企业把数据放在服务提供商处就很大程度上怀疑其安全性,这也是前几年ASP夭折的最大原因。

       要做到这点,我觉得要象储蓄一样生产一个“数据银行”的概念,让企业放心把数据存入到“数据银行”中,“数据银行”不一定是服务提供商,可以有专门的机构来负责,这类机构必须具体高权威性和高受信任度。

       SaaS前途是光明的,道路是曲折的,还有很长一段路要走。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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