評(píng)價(jià)一個(gè)SaaS提供商還要看用戶(hù)的支持度，也許有些供應(yīng)商的設(shè)備看起來(lái)是豪華的，但是卻可能是華而不實(shí)的并不中用，尤其是可能會(huì)很薄弱的售后支持，雖然在某些情況下，熟練的服務(wù)人員和專(zhuān)業(yè)的前列的技術(shù)支持可能與其高昂的價(jià)格相比并不值得。"這實(shí)際上取決于公司想要什么，"IronMountain公司DigitalRecordCenterforImages服務(wù)的總經(jīng)理TomMeyer認(rèn)為，"一些供應(yīng)商并不具備高度安全的內(nèi)容管理系統(tǒng)，所以他們提供的在線存儲(chǔ)空間價(jià)格低廉而且簡(jiǎn)單易行，但是這確實(shí)可能會(huì)被罰款的。"很清楚的一件事是，安全應(yīng)該是供應(yīng)商在選擇SaaS標(biāo)準(zhǔn)之前就應(yīng)考慮的問(wèn)題并且應(yīng)該一直放在**位置，這些在線服務(wù)提供商的一個(gè)重要的工作就是如何保持其數(shù)據(jù)的安全，并且確保保護(hù)這些數(shù)據(jù)的保障系統(tǒng)的安全，以免使其遭受災(zāi)難。"小型企業(yè)的擁有者應(yīng)該問(wèn)問(wèn)供應(yīng)商如何存儲(chǔ)他們的數(shù)據(jù)，"Smith認(rèn)為，"一個(gè)好的供應(yīng)商應(yīng)該有多個(gè)鏡像數(shù)據(jù)中心，這也就意味著客戶(hù)端的數(shù)據(jù)備份在多個(gè)地點(diǎn)和多個(gè)時(shí)間內(nèi)總是可以用的。"SaaS廠商利用各種方式來(lái)保障他們的數(shù)據(jù)，他們其中的一些喜歡使用提供了數(shù)據(jù)加密功能的磁盤(pán)陣列，另外一些供應(yīng)商的方法更加機(jī)械化，他們將數(shù)據(jù)存放在一個(gè)大的倉(cāng)庫(kù)中，并給予起一個(gè)孤立但是安全的位置。送道配送saas系統(tǒng)，適合連鎖品牌自配送商家租用，自己管理外賣(mài)訂單、建立自配送團(tuán)隊(duì)。南京騎手管理SaaS服務(wù)

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來(lái)的SaaS。大型機(jī)(Mainframe)也曾有過(guò)輝煌的時(shí)代，1948年，IBM開(kāi)發(fā)制造了基于電子管的計(jì)算機(jī)SSEC。1952年IBM公司的***臺(tái)用于科學(xué)計(jì)算的大型機(jī)IBM701問(wèn)世，1953年又推出了***臺(tái)用于數(shù)據(jù)處理的大型機(jī)IBM702和小型機(jī)IBM650，這樣***代商用計(jì)算機(jī)誕生了，1956年，IBM又推出了***臺(tái)隨機(jī)存儲(chǔ)系統(tǒng)。60年代的大型機(jī)60年代的大型機(jī)(1張)RAMAC305，RAMAC是"計(jì)算與控制隨機(jī)訪問(wèn)方法的英文縮寫(xiě)。它是現(xiàn)代磁盤(pán)系統(tǒng)的先驅(qū)。1958年IBM又推出了7090，1960年又推出7040、7044大型數(shù)據(jù)處理機(jī)。1964年IBM公布了360系統(tǒng)。此后，IBM于1965年又推出了701與702的后續(xù)產(chǎn)品704和705。成為計(jì)算機(jī)發(fā)展史上的一個(gè)重要的里程碑。在20世紀(jì)60-80年代信息處理主要是以C/S(主機(jī)系統(tǒng)+客戶(hù)終端)為**的，即大型機(jī)的集中式數(shù)據(jù)處理。那時(shí)，需要使用大型機(jī)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的企業(yè)也是寥寥可數(shù)。因?yàn)槟菚r(shí)經(jīng)濟(jì)還沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)全球化，信息的交流更不像***這樣普及。大型機(jī)體系結(jié)構(gòu)的比較大好處是****的I/O處理能力。雖然大型機(jī)處理器并不總是擁有**優(yōu)勢(shì)，但是它們的I/O體系結(jié)構(gòu)使它們能處理好幾個(gè)PC服務(wù)器放一起才能處理的數(shù)據(jù)。南京外賣(mài)配送SaaS開(kāi)發(fā)saas的國(guó)際環(huán)境怎么樣？國(guó)外有多家上市公司，國(guó)內(nèi)的春天才剛剛開(kāi)始。

算法**思想基于約束條件的構(gòu)造算法與局部搜索綜合考慮以上因素，我們**終基于約束條件，根據(jù)啟發(fā)式算法構(gòu)造初始方案，再用局部搜索迭代優(yōu)化。使用這樣的方式，求解速度能夠達(dá)到毫秒級(jí)，而且可以給出任意站點(diǎn)的排班方案。整體的優(yōu)化指標(biāo)還不錯(cuò)。當(dāng)然，不保證是比較好解，只是可以接受的滿(mǎn)意解。落地應(yīng)用效果站點(diǎn)體驗(yàn)指標(biāo)良好，**接受度高。排班時(shí)間節(jié)?。?h/每站點(diǎn)每次。這種算法也在自營(yíng)場(chǎng)景做了落地應(yīng)用，跟那些排班經(jīng)驗(yàn)豐富的站長(zhǎng)相比，效果基本持平，**的接受程度也比較高。**重要的是帶來(lái)排班時(shí)間的節(jié)省，每次排班幾分鐘就搞定了，這樣可以讓站長(zhǎng)有更多的時(shí)間去做其它的管理工作。

智能騎手排班業(yè)務(wù)背景這是隨著外賣(mài)配送的營(yíng)業(yè)時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)而衍生出的一個(gè)項(xiàng)目。早期，外賣(mài)只服務(wù)午高峰到晚高峰，后來(lái)大家慢慢可以點(diǎn)夜宵、點(diǎn)早餐。到如今，很多配送站點(diǎn)已經(jīng)提供了24小時(shí)服務(wù)。但是，騎手不可能全天24小時(shí)開(kāi)工，勞動(dòng)法對(duì)每天的工作時(shí)長(zhǎng)也有規(guī)定，所以這一項(xiàng)目勢(shì)在必行。另外，外賣(mài)配送場(chǎng)景的訂單“峰谷效應(yīng)”非常明顯。上圖是一個(gè)實(shí)際的進(jìn)單曲線?？梢钥吹饺?4小時(shí)內(nèi)，午晚高峰兩個(gè)時(shí)段單量非常高，而閑時(shí)和夜宵相對(duì)來(lái)說(shuō)單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒(méi)辦法把***24小時(shí)根據(jù)每個(gè)人的工作時(shí)長(zhǎng)做平均切分，也需要進(jìn)行排班。對(duì)于排班，存在兩類(lèi)方案的選型問(wèn)題。很多業(yè)務(wù)的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細(xì)，每個(gè)人的工作時(shí)段都是個(gè)性化的，可以考慮到每個(gè)人的訴求。但是，在配送場(chǎng)景的缺點(diǎn)也顯而易見(jiàn)。如果站長(zhǎng)需要為每個(gè)人去規(guī)劃工作時(shí)段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。saas平臺(tái)，軟件及服務(wù)的平臺(tái)。

基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的約束條件梳理**難的一個(gè)問(wèn)題，其實(shí)是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因?yàn)楸举|(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對(duì)商家進(jìn)行分類(lèi)，它只是一個(gè)商家**的概念，為什么要畫(huà)出邊界，還要求邊界沿路網(wǎng)呢？其實(shí)剛才介紹過(guò)，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個(gè)站點(diǎn)的問(wèn)題。而且，從**管理成本來(lái)講，更習(xí)慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區(qū)域邊界更“便于理解”。整體方案設(shè)計(jì)在目標(biāo)和約束條件確定了之后，整體技術(shù)方案分成三部分：首先，根據(jù)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡(jiǎn)單，做運(yùn)籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個(gè)多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題。后面的步驟比較難，怎么把區(qū)域邊界畫(huà)出來(lái)呢？為了解決這個(gè)問(wèn)題，配送團(tuán)隊(duì)和美團(tuán)地圖團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作。先利用路網(wǎng)信息，把城市切成若干互不重疊的多邊形，然后根據(jù)計(jì)算幾何，將一批商家對(duì)應(yīng)的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團(tuán)自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評(píng)測(cè)這樣的區(qū)域規(guī)劃對(duì)應(yīng)的單均行駛距離和體驗(yàn)指標(biāo)是否符合預(yù)期。因?yàn)?*直接變動(dòng)的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。配送saas平臺(tái)，配送軟件及服務(wù)的平臺(tái)。聚合配送SaaS代理商

saas的行業(yè)分類(lèi)，有制造業(yè)、有農(nóng)業(yè)、有工業(yè)。南京騎手管理SaaS服務(wù)

訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場(chǎng)景，可以用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述。它不僅是一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題，更是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問(wèn)題，并且是一個(gè)“馬爾可夫決策”過(guò)程。調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述并非對(duì)于某個(gè)時(shí)刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個(gè)時(shí)間窗維度，每一次指派對(duì)后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個(gè)騎手后續(xù)時(shí)段的位置分布和行進(jìn)方向。如果騎手的分布和方向不適合未來(lái)的訂單結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于降低了后續(xù)調(diào)度時(shí)刻比較好性的天花板。所以，要考慮長(zhǎng)周期的優(yōu)化，而不是一個(gè)靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。問(wèn)題簡(jiǎn)化分析為了便于理解，我們還是先看某個(gè)調(diào)度時(shí)刻的靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。它不僅*是一個(gè)算法問(wèn)題，還需要我們對(duì)工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因?yàn)?，在?duì)問(wèn)題輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說(shuō)，我們需要任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)的導(dǎo)航距離數(shù)據(jù)。南京騎手管理SaaS服務(wù)