你通晓SaaS吗?不自行搭建门户网站的三大理由

SaaS市场展现出强劲的增长势头,近50%的初创公司成功融资,增长率远超传统软件市场。SaaS解决方案因其快速部署、较低的维护成本及减少的基础设施需求而受到青睐。模块化的SaaS产品为合作伙伴关系管理和企业集成提供了高效途径。

就算你创业家们已经对SaaS动了心,也要关注SalientGroup公司发布的新研究结果:

1、SaaS在获得资金。近50%的基于SaaS的初创公司成功地融到了资金――融资成功率之高是其他行业领域无法企及的。

2、基于SaaS的企业在增长。SaaS市场的增长率比软件市场快3倍(20%比7%),预计这个速度会持续到2020年。

据市场研究机构Gartner声称,总体而言,2015年SaaS市场产值会高达 220亿美元。

不过本文介绍了处于每个阶段的企业组织应该增加SaaS方面认识的几个更主要的原因。据Impartner公司首席营销官Dave R Taylor声称,SaaS能够最大限度地嵌入模块化解决方案在彻底攻破传统IT的最后堡垒。

Impartner是最近融到新资金的公司之一,这笔资金将帮助这家公司完成Taylor和首席执行官Joe Wang之前在WatchGuardTechnologies和蓝代斯克公司一起完成的事业。据《福布斯》杂志的此前报道,他们在主攻势必会迎来发展的一个市场类别:这里指合作伙伴关系管理(PRM)。在模块化解决方案帮助下,他们正在将Impartner带到新的高度:完全基于SaaS的合作伙伴门户网站。

与Impartner一样,Micro Dynamics公司也将未来押宝于这个事实:几乎任何拥有合作伙伴门户网站的公司都可能被基于SaaS、具有简单模块性的解决方案颠覆。这个行业领域势必会迎来迅猛发展,使用SaaS将诸SaaS解决方案链接起来,从而彻底改造这个传统IT领域。

对于企业公司(以及许多中型公司)来说,近期热衷于这种能力:与其他公司进行合作,以便处理交易注册、资金跟踪、线索分配、订单执行等事务。没有一家公司不愿意使用技术门户网站来实现这些目标。

这正是SaaS的诱人之处。传统上,许多公司一直在构建自己的门户网站。这种方法让IT部门得以将其工具与合作伙伴联系起来。虽然这么做在过去有其道理,但是自行构建门户网站的日子已一去不复返了。原因何在?

1、产品上市时间。对于大多数公司来说,构建一个自主开发的门户网站这个过程通常历时6至12个月。在科技行业,这个时间实在太长了。相比之下,可以像乐高积木那样嵌入的SaaS解决方案在短短一个月里面就能搭建并运行起来。这不仅节省了数十万美元、可能上百万美元的开发成本,还能大幅增加收入。

2、维护成本。就算假设你自行构建的门户网站相当好,它也需要日常维护。由于与门户网站连接的客户关系管理(CRM)及其他系统不断发展,自主开发的门户网站必须适应不断变化的功能特性。

3、基础设施需求和成本。驻留在企业内部的门户网站需要服务器、安全性、配置、冗余和可用性。大多数公司并没有构建和支持企业级门户网站的基础设施。

由于SaaS的日益模块化,创业家们现在可以“嵌入”可扩展的解决方案,从而提高效率,同时提高客户满意度。

摆在服务提供商面前的机会是,帮助公司(尤其是大企业公司)集成诸多SaaS模块。比如说,总部位于犹他州的一家名为Simplus的初创公司正在使用这种商业模式获得早期成功。结果是,它在头一天就获得了20多个企业客户。

结论就是,无论你是用户、集成商还是构建SaaS系统的初创公司,SaaS的发展是你所不能忽视的现象。SaaS会在今年及以后备受追捧。


本文转自d1net(转载)

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值