1.云服务概念和类型
云服务是一种基于互联网的计算模式,通过云计算技术将计算、存储、网络等资源以服务的形式提供给用户,用户可以通过网络按需使用这些资源,无需购买、安装和维护硬件设备。云服务具有灵活扩展、按需使用、随时随地访问等优势,可以降低用户成本,提高资源利用效率。随着云计算技术的不断发展,云服务的应用范围也将越来越广泛。
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智能客服系统的常见部署方式包括以下几种:
- 公有云部署:这是大部分中小企业偏向的部署方式,是用户量最大的一种在线客服系统部署方式。其特点是部署成本低,无需组建运营维护技术团队,部署时间快。企业无需购买昂贵的在线客服系统硬件设备,不需要搭建服务器。系统部署在云端,由客服系统服务商提供云平台,根据公司坐席人数开通账号,公司坐席只需登录客服系统服务商提供的账号就能使用。企业采用公有云部署花费较少,只需要承担软件费用,不需要搭建服务器等其他成本。
- 私有云部署:适合对系统有少量定制要求,坐席数量较多的企业。其特点是顾名思义,企业独享服务器,成本适中,部署时间适中。系统部署在云端,独享服务器,支持企业简单的定制需求,同时在系统更新升级等服务上有更灵活的权限。
- 自建客服系统:适用于公司综合实力强,坐席数量很大或对系统有特殊要求的企业,如银行、保险、证券、大型电商等。其特点是能够完全掌控系统的安全性和可靠性,更好地保护客户数据的隐私和安全,同时可以提供更高的灵活性和定制化选项以满足企业特定的需求和要求。但自建服务器方式也存在一些挑战,如需要投入大量的资金来购买服务器设备和维护系统,需要拥有专业的技术团队来管理和维护服务器,并及时解决可能出现的故障和问题。
以上信息仅供参考,具体选择哪种部署方式取决于企业的需求和资源。
2.软件即服务(SaaS)
软件即服务(SaaS)是一种软件交付模式,它通过网络提供软件服务,SaaS平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据工作实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得SaaS平台供应商提供的服务。
相比传统的软件交付方式,SaaS具有许多优势。
- 降低了客户的成本,因为客户无需购买和维护软件许可证和基础设施。
- 提供了更高的灵活性和可扩展性,客户可以根据需要随时调整软件服务的使用量。
- 平台供应商负责维护和更新软件,确保客户可以随时使用最新的软件版本。
SaaS的典型应用场景包括在线办公、在线会议、在线销售管理等。这些应用场景需要使用不同的SaaS平台来提供相应的软件服务,例如Google Docs用于在线办公、Zoom会议用于在线会议、Salesforce用于在线销售管理还有企业资源计划 (ERP)、客户关系管理 (CRM)、人力资源管理(HRM) 等。
3.平台即服务(PaaS)
平台即服务(PaaS)是一种云计算服务模式,它提供了一个完整的开发和部署环境,用户可以在此环境中构建、测试、部署和管理应用程序。PaaS提供商将应用程序开发和部署所需的服务器、存储空间、网络等基础设施以及中间件、开发工具、商业智能(BI)服务等资源都提供好,用户只需通过云服务提供商购买所需资源,并使用安全的Internet连接访问这些资源即可。
PaaS的优势在于它可以提供快速开发和部署应用程序所需的一切资源,用户无需购买和维护软件许可证、底层应用程序基础结构和中间件等资源,从而减少了开支和复杂操作。PaaS还提供了一个完整的开发工具和框架,用户可以在此基础上开发或自定义基于云的应用程序,并通过内置的软件组件创建应用程序,从而减少了编码时间。
PaaS的典型应用场景包括Web应用程序的开发、测试和部署等。在PaaS平台上,用户可以构建Web应用程序,并使用平台提供的各种工具和服务来测试和部署应用程序。此外,PaaS还提供了丰富的API和工具,帮助用户将应用程序与其他系统集成,实现更高效的应用程序开发和运维。
4.基础设施即服务(IaaS)
基础设施即服务(IaaS)是一种云计算服务模式,它提供计算、存储和网络等基础设施资源,用户可以通过云服务提供商以租赁的方式获得这些资源,并根据实际使用情况进行计费。在IaaS模式下,云服务提供商负责管理和维护整个基础设施,用户只需关注自己的业务需求,而不需要担心基础设施的构建和维护问题。
IaaS的优势在于它可以提供高度可扩展性和灵活性,用户可以根据业务需求快速增加或减少计算资源的使用。此外,IaaS还提供了高可用性和容灾能力,确保用户的应用程序能够在各种情况下稳定运行。
IaaS的典型应用场景包括企业级应用、高性能计算、大数据分析、物联网等。在这些场景下,用户可以通过使用IaaS来降低成本、提高效率、加速业务创新等。
5.一个故事搞懂什么是SaaS、PaaS、IaaS
自主研发系统或购买三方系统都有各自的优点和缺点,具体取决于业务需求、资源投入、长期规划等因素。以下是一些可以考虑的因素:
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业务需求:如果业务需求比较复杂,需要定制化的系统来满足,那么自主研发可能更适合。如果业务需求比较简单,市面上已经有成熟的系统可以满足需求,那么购买三方系统可能更快捷、成本更低。
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技术能力:如果团队具备足够的技术能力和经验,能够独立完成系统的研发和运维,那么自主研发可能更具优势。如果团队技术能力有限,或者需要快速开发上线,购买三方系统可能更合适。
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成本投入:自主研发需要投入大量的时间和资源,包括人员、设备、资金等,成本较高。而购买三方系统则需要支付一定的费用,但可以节省研发成本和时间。
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长期规划:如果企业有长期的业务规划和发展战略,需要系统进行长期支持和维护,那么自主研发可能更适合。如果企业的业务发展比较快,需要灵活适应变化,购买三方系统可能更方便快捷。
对于业务刚启动时需要快速支撑业务开展的情况,购买三方系统可能更快捷、成本更低;对于业务已经步入正轨需要加大投入的情况,自主研发可能更具优势。在做出决策之前,需要对业务需求、技术能力、成本投入、长期规划等因素进行全面考虑和评估。
5.1系统建设的三种思路
在进行系统规划时,我们可以考虑以下三种不同的建设思路:
- 自研系统:对于拥有自主研发团队的公司,自研系统是一种常见的选择。这种方式可以完全根据公司的业务需求进行开发,能够最大程度地贴合公司业务的实际情况。
- 定制开发:如果公司没有自主研发团队,或者希望借助专业的解决方案公司的经验和技术实力,可以选择定制开发的方式。提出业务需求后,由解决方案公司根据需求进行定制开发,开发完成后交付给公司使用。这种方式的优点是可以根据公司的具体情况进行定制,但可能需要支付一定的开发费用。
- 外采标准产品:如果公司的业务需求比较常见,市面上已经有成熟的解决方案产品或SAAS产品,那么可以直接采购这些标准产品。这种方式可以节省开发时间和费用,但可能需要根据产品的具体情况进行一定的调整和配置,以适应公司的业务需求。
三者的优劣和适用场景如图所示:
无论是选择自主研发、定制开发还是外采标准产品,企业都需要根据自身实际情况进行决策,并追求成本收益最大化。即使拥有强大的研发实力,企业也可能会选择不全部自主研发产品,而是根据业务需求和系统稳定性等因素进行综合考虑。
- 对于核心业务系统,如用户端、供应链系统、交易系统等,自主研发可能更合适,因为这些系统与企业的核心业务密切相关,需要高度贴合业务需求,并且能够灵活适应未来的业务变化。
- 对于核心较稳定的系统,如财务系统、ERP系统等,定制开发可能更合适。这些系统已经具备比较成熟的解决方案和产品,而且与企业的业务需求密切相关,因此通过定制开发可以更好地满足企业的特定需求,同时节省自主研发的成本和时间。
- 对于新型业务或可独立运行的系统,如新尝试的某电商业务、EHR系统、OA系统等,外采标准产品可能更合适。这些系统一般具有比较成熟的解决方案和产品,而且与企业的核心业务关系不大,因此通过外采标准产品可以节省研发成本和时间,同时能够快速上线使用。
下面,我们从老王养鱼的故事开始聊起,带大家一起认识一下这些神秘的服务,最后,再一起来分析一下该如何使用这些服务。
5.2 老王养鱼的故事
36岁的老王在职场上遇到了中年危机,他厌倦了领导的PUA,决定带着自己的积蓄100万回老家投资养鱼。经过仔细研究,老王了解到养鱼的流程大致可以分为四个步骤:
- 需要修建一个鱼塘作为基础设施,就像树木需要阳光和土壤才能生长一样。
- 选择适合的鱼苗品种进行投放,这是非常关键的一步,需要经过市场分析来确定养鱼的品种。
- 对鱼苗进行养殖和养护,让它们健康成长,这个过程通常需要几个月的时间,是最漫长的阶段。
- 当鱼苗长大后,就可以进行成鱼的捕捞和销售了。这个阶段是养鱼过程的收获期,也是决定投资回报的关键时刻。
无论在哪一步,都需要投入人力和财力,以及时间成本。经过分析,老王提出了四个可行的方案:
方案一:全盘自己负责。老王计划将农田改造成鱼塘,自己挑选合适的鱼品种进行培育,然后开始养殖。然而,这个计划需要投入大量的时间和资金,而且老王对养鱼一窍不通,试错成本太高。
方案二:向同村的李叔租用鱼塘,其他环节自己负责。这样,老王可以省去挖掘鱼塘的时间和精力,但需要将部分利润作为租金支付给李叔。
方案三:向李叔租用鱼塘,并请李叔帮忙挑选和培育鱼苗。老王只负责后续的养殖和销售。由于老王对养鱼一窍不通,请李叔帮忙选苗可以降低风险,初期投入也不大,但利润相对较薄。
方案四:完全不参与养殖过程,直接从李叔那里采购已经养大的成鱼,然后自己负责销售。这样最省心,但完全依赖于李叔,只能销售李叔提供的鱼类,大部分利润也归李叔所有。
经过深思熟虑,老王决定第一年采用最小化可行产品(MVP)的方式进行低成本、低风险的投入,尝试开展养殖业务。如果回报率(ROI)还不错,他计划在第二年再加大投入。因此,他最终选择了方案三。
5.3什么是IaaS、SaaS、PaaS?
在上述故事中,老王和李叔分别代表了养殖业的付费方和服务提供方。类似地,在系统开发过程中,也存在四个相似的步骤:
第一步:购买服务器,并负责部署服务器的网络和操作系统。这就像建鱼塘的过程,为后续的开发工作提供基础设施。
第二步:确定开发所使用的编程语言,并配置好开发环境。这类似于选鱼苗的过程,需要根据项目需求和目标来选择合适的开发语言和技术。
第三步:进入系统的开发阶段,并进行各种测试。这类似于鱼苗的养殖过程,需要经过多个环节的开发和测试,确保系统的质量和稳定性。
第四步:将系统正式上线并推广,提供给业务方使用。这就像成鱼的捕捞过程,系统开发完成后,需要将其推向市场,供用户使用并实现业务价值。
因此,养鱼的过程与系统开发的过程具有一定的相似性,各个环节的类比也十分贴切。
在上述的四个开发步骤中,也有四种不同的投入方式:
- 自采服务器+自主研发:这意味着企业自己购买服务器,并自行进行系统的开发和维护。这种方式需要企业具备强大的技术团队和基础设施,投入较大,但可以灵活满足企业的特定需求。(本地自研)
- 租用三方云服务器+自主研发:企业从第三方云服务提供商处租赁服务器,并自行进行系统的开发和维护。这种方式可以节省企业在硬件设施方面的投入,但仍然需要企业具备一定的技术能力。(Iaas)
- 使用三方服务商的开发环境开发:企业使用第三方服务商提供的开发环境进行系统开发,这种方式可以降低企业在开发和基础设施方面的投入,但需要企业对第三方服务商的依赖度较高。(PaaS)
- 使用三方服务商开发好的软件:企业直接使用第三方服务商已经开发好的软件,这种方式最为简便,但可能需要对第三方服务商的软件进行定制化改造,且对企业的业务需求和系统集成能力有一定的要求。(SaaS)
本地自研指的是企业自行建设机房,购买服务器并安装操作系统,然后在其上部署开发环境、开发系统,最终完成项目上线。这种模式在10年前网络不发达的时代曾是主流的开发模式。
IaaS(Infrastructure as a Service,基础设施即服务)指的是企业无需建设机房和购买服务器,而是可以直接购买IaaS服务商提供的虚拟机、存储、网络和其他基础设施资源。这些基础设施都部署在云端,也就是我们常说的云计算。例如,市面上的阿里云、腾讯云等。
PaaS(Platform as a Service,平台即服务)在IaaS的基础上,服务商还为企业提供了一个开发和部署应用程序的平台环境。开发人员可以使用PaaS提供商的工具和资源和开发规范来直接构建、测试、托管和扩展应用程序,而无需编写大量代码。
SaaS(Software as a Service,软件即服务)指的是服务商为企业提供完整的软件系统供其使用,企业只需通过浏览器即可访问,无需拥有服务器、开发环境或开发过程。
无论是IaaS、PaaS还是SaaS,都是服务商为企业提供的可直接购买的云服务,因此被称为“XXX即服务”。这三种服务的提供方式有所不同。IaaS只提供基础设施资源,PaaS提供开发平台供企业进行二次开发,而SaaS则为企业提供完整的软件服务。
在PaaS中,存在一种特殊形式,称为aPaaS(Application Platform as a Service,应用程序平台即服务)。aPaaS提供商提供可视化的开发组件,使用方即使不具备开发能力,也能在平台上快速构建出所需系统功能。
与PaaS相比,PaaS通常要求开发人员遵循PaaS平台的规范,基于平台的API接口,在本地完成应用程序的开发和数据提供。然后,将应用程序部署到PaaS平台上,这需要编写少量的代码。这种方法通常被称为低代码开发。
而aPaaS则由服务商提供完整的开发组件。开发人员可以通过拖放方式进行系统开发,无需编写大量代码。这种开发方式被称为无代码开发。
回到老王和李叔的故事中来,PaaS就好比李叔向老王提供了鱼苗培育的技术标准(包括鱼塘的酸碱度、温度等),老王按照这些技术标准在自己的鱼塘里进行鱼苗培育。而aPaaS则更像是老王直接在李叔已经调配好的鱼塘里进行鱼苗培育,无需自己费心操作,相比PaaS会更省事。
随着互联网的普及和发展,IaaS、PaaS和SaaS等云服务逐渐崭露头角。在早期的软件市场中,主要是以标准化的产品为主,如国内的SAP、Oracle以及国内的金蝶、用友等软件。由于受到网络传输速度的限制,这些软件主要是在本地进行部署。然而,随着电信网络的不断升级和传输速率的提高,IaaS产品应运而生,为企业解决了自行建设机房和购买服务器的需求。
与云服务相伴相随的是SaaS产品的出现,这些产品主要满足中小企业的标准化需求。例如早期的电商ISV、打单软件、CRM系统等。相比传统的标准产品,SaaS产品的部署速度更快,成本更低。
然而,标准化的产品往往难以充分满足每个企业的特定需求。当企业存在一些个性化的需求时,SaaS产品往往无法提供支持,导致用户流失,这也是国内SaaS行业面临的最大挑战之一。为了更好地适应市场上不同用户的需求,PaaS模式应运而生。服务提供方提供服务平台,使用方可以根据自己的需求自定义系统流程和功能。这就像服务提供方提供一套工具箱给使用方,让使用方自行决定要打造什么样的系统。通过PaaS和aPaaS的架构方式,可以快速实现业务开发,相比传统的开发模式,开发周期和成本降低了50%。
是的,这个概念听起来非常吸引人,这也是为什么低代码和无代码平台在近年来迅速崛起的原因。它们被誉为能够取代大量程序员的新型开发模式。然而,实际情况是,即使是国内最先进的低代码和无代码平台,也无法完全通过组件化的方式满足每个企业的个性化需求。这些工具箱的完善还需要时间。因此,程序员朋友们暂时不必对此感到担忧。
5.4 4种模式,谁更好?
自研、PaaS、aPaaS和SaaS这四种模式,哪种更优取决于具体场景和需求。无法简单地给出一个确定的答案。
从开发工作量角度来看:
- 自研模式需要投入大量时间和精力,开发工作量最大;
- PaaS模式提供了完整的开发环境和规范,使用方按标准使用,工作量相对较小;
- aPaaS模式下,使用方甚至无需了解开发技术,通过配置后台即可完成系统开发,开发过程相对简单;
- SaaS模式则完全省去了开发环节,使用方只需付费开通账号即可使用。
然而,PaaS、aPaaS和SaaS之所以能够降低开发工作量,是因为服务方提供了大量的系统集成能力和开发工具箱。这要求软件的生成必须符合服务方的开发规范。如果业务需求超出了服务方提供的工具箱能力范围,就无法得到满足。
从扩展性的角度来看:
- 自研模式具有最高的扩展性,几乎没有限制;
- PaaS模式,取决于服务方提供的开发规范;
- aPaaS模式,使用方可以在平台上按照平台规范定制软件功能,但取决于平台的组件能力;
- SaaS模式扩展性最差,因为服务方提供的是已经成型的标准产品,除非所有使用方都有相同的需求、平台统一升级或使用方付费做定制化开发,否则很难有扩展的可能性。
选择哪种模式取决于具体的需求和场景。在考虑开发工作量和扩展性的同时,还需要权衡成本、定制化程度以及与业务需求的匹配度等因素。
5.5自研和第三方,如何决策系统建设?
无论是选择自研、PaaS、aPaaS还是SaaS,谁将是软件开发的终点,无法给出明确的答案。但趋势是系统越来越简单,开发成本越来越低。随着行业的标准化和技术组件化的发展,繁琐无效的开发过程终将被标准化工具所取代。
未来有一天,软件行业可能只剩下编写无代码平台工具的底层工程师,业务方结合AI即可轻松配置所需系统功能,产品经理和研发岗位将逐渐消失。这是否是我们的终局,我不知道,但我期待那一天的到来,并愿意提前做好准备去迎接。虽然这很残酷,但一个新的时代即将开始。
选择自研或购买三方软件(包括PaaS和SaaS)的底层逻辑是一样的:以较低成本满足业务诉求。这个成本包括金钱投入成本和时间投入成本。不同公司、不同阶段、不同业务差别很大,单纯讨论应该自研还是购买三方系统没有意义。我们可以从业务稳定性和研发投入预算两个维度来综合评估。
▲该自研还是购买三方?
(1)如果业务相对稳定,需求变化比较慢的业务,更加适合购买三方成熟的软件,如果遇到个性需求无法满足,可以适当定制;
(2)如果需求变化快,有自己的研发团队,更加适合自研,这样可以更加快速的响应业务发展的步伐;
(3)如果业务变化快,研发预算又较小时,适合用MVP的方式最低成本启动试错(自研和三方,谁成本更低就用谁),待业务相对稳定成规模以后,再决定购买三方系统还是完全自研。
另外,数据的连贯性和统一性、系统切换的风险、上下游系统对接的难度、操作习惯的改变等,也都是我们做决策时需要考虑的因素,切不可忽视哦!
6.人工智能即服务(AIaaS)
AIaaS,即人工智能即服务,是一种将人工智能技术与云服务相结合的服务模式。AIaaS提供商将人工智能技术和相关资源以服务的形式提供给客户,客户可以通过云服务提供商获得这些资源,并根据实际使用情况进行计费。
AIaaS的优势在于它可以提供高度可扩展性和灵活性,用户可以根据业务需求快速增加或减少人工智能资源的使用。此外,AIaaS还提供了高可用性和容灾能力,确保用户的应用程序能够在各种情况下稳定运行。
AIaaS的典型应用场景包括各种基于人工智能技术的业务运营,例如自然语言处理、机器学习、图像识别等。用户可以通过使用AIaaS来获得相应的人工智能技术和资源,从而加速业务创新和提高效率。
6.1AIaaS(人工智能即服务)的架构
AIaaS(人工智能即服务)的架构包括以下部分:
- 基础设施层:这一层包括计算资源、存储资源和网络资源等,是AIaaS的基础设施层的核心组成部分。
- 数据层:这一层负责数据的采集、存储、处理和管理等,包括数据预处理、数据标注、模型训练和模型部署等环节。
- 模型层:这一层包括各种机器学习、深度学习等算法模型,以及自动化机器学习、自动化模型构建、验证和部署等功能。
- API层:这一层将模型封装为API接口,通过API网关对外提供推理服务,使得用户可以通过调用API接口的方式使用AIaaS提供的人工智能服务。
- 用户界面层:这一层包括用户界面、用户管理和用户权限管理等,用户可以通过用户界面层使用AIaaS提供的服务。
- 服务管理:这一层包括服务注册、服务发现、服务路由和服务质量保障等,以确保AIaaS的高可用性、可扩展性和安全性。
- 云服务层:AIaaS通常托管在云环境中,这一层包括云基础设施、云存储和云网络等,为用户提供灵活扩展、高可用性和快速部署的服务。
6.2AIaaS解决的问题
另外AIaaS可以解决以下问题:
- 实现业务自动化:AIaaS可以自动化处理大量繁琐的任务,例如数据输入、文档整理、商业规则等,从而释放人力,提高效率。
- 提高决策准确性:AIaaS通过数据分析和机器学习算法,可以帮助企业更好地了解市场需求、消费者喜好以及业务运营情况,从而做出更准确、更快速的决策。
- 优化业务流程:AIaaS可以对企业的业务流程进行智能化改造,优化流程,提高效率。例如,通过机器学习算法优化供应链管理,降低库存成本。
- 创新业务模式:AIaaS可以帮助企业开发新的业务模式和服务,例如智能客服、智能导购等,从而拓展业务范围,提高盈利能力。
- 提高客户满意度:AIaaS可以通过智能客服、智能导购等手段,提供更好的客户服务,从而提高客户满意度和忠诚度。
- 降低运营成本:AIaaS可以通过自动化和智能化手段,降低人力成本和运营成本,提高企业盈利能力。
- 提高数据安全性:AIaaS可以提供更高级别的数据安全保障,包括数据加密、访问控制、安全审计等,从而保障企业的数据安全。
6.3AIaaS与客服呼叫中心、城市AI云平台应用
AIaaS的未来发展将会更加普及化、智能化、多元化、安全可靠和融合化。这将为企业提供更加优质、高效的服务,推动数字化转型的不断深入。
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