精华内容
下载资源
问答
  • 前 言 Great Principles of Computing 就在70年前,除了少数专家之外,没有人听说...在这么短的几十年中,我们学会了设计和建造如此规模的系统,这真是一件令人吃惊的事。如今,通过支持大规模合作,计算技术使得知...

    9bc2455500ad9b71d8cef678665a39f4ea92cd38


    前 言

    Great Principles of Computing

    就在70年前,除了少数专家之外,没有人听说过计算机。现在,计算机、软件和网络无处不在。在地球上的任何地方,它们都以更快的发展速度给我们的生活带来了各种各样的好处。

    在这么短的几十年中,我们学会了设计和建造如此规模的系统,这真是一件令人吃惊的事。如今,通过支持大规模合作,计算技术使得知识工作能够自动化,同时也在不断扩大生产力。第二次机器革命正扑面而来1。这是如何实现的?是什么样的伟大思想使这一切成为可能?

    计算机给我们带来好处的同时也带来忧虑。计算机带来的自动化是否会使很多工人失业?计算机是否会成为终极监督工具而使我们失去隐私?计算机是否会发展出超越人类的智能?计算机能做的事情会有限制吗?

    我们相信,理解计算的原理和法则可以帮助人们理解计算是如何完成如此之多的工作的,并消除他们的忧虑。为此我们写了这本书,书中介绍了关于计算的一些最重要的原理,并以任何对计算有一定了解的人都能理解的方式呈现。

    计算机科学(computer science)不只是设计计算设备的工程领域,它是一门关于信息处理的科学。计算受科学原理和法则支配,这些原理和法则告诉我们计算机能做什么、不能做什么。信息的法则揭示了根据物理法则无法直接得出的新的可能性和限制。专家们赋予计算机许多计算科学(computing science)告诉我们不可能拥有的能力,同时,这些专家又低估了计算机真正的能力。

    计算机科学与很多其他领域相互交叉。许多科学与工程领域都有计算(computational)分支,如计算物理、计算化学、生物信息学、数字化产品设计与制造、计算社交网络、计算心脏病学等2。各层次的教育者正努力在他们拥挤的课程表中加入计算相关的课程,以保证课程体系的先进性。但仍有很多中学由于缺少计算机科学方面的教师而不能开设计算机课程。在商业领域,诸如“大数据”“云计算”“网络安全”等热门词汇也散发出共同的信号,期望“计算原理”在数据管理、分布式计算、信息保护中发挥作用。

    一直以来,人们把计算看作一个按照摩尔定律高速发展的技术领域3。而我们的观点有所不同,我们相信计算更应该被描述为一个科学领域,具有跨越所有计算技术以及人工或自然的信息处理的基本原理。我们需要一种新的方法来刻画计算。就像望远镜之于天文学、显微镜之于生物学,计算机是计算的工具,而非计算的研究对象。

    本书的重要原理框架(great principles framework)就是这样一种新的方法。它将计算原理分为6个类别:通信、计算、协作、记忆(存储)、评估和设计。计算原理是指用来指导或约束我们如何操纵物质和能量来进行计算的声明。计算原理可以是:(1)重现,包括描述可重复的因果关系的定律、过程及方法;(2)行为准则。局部性原理(locality principle)就是重现的一个例子:每一个计算在一定的时间间隔内,其对数据的访问都聚集在一个小的子集里。行为准则的一个例子就是网络程序员将协议软件划分为多个层次。所有这些原理的目的,都是希望通过增进理解和降低复杂性从而得到良好的设计。

    每种计算技术都利用了这些类别的原理。这个框架是广泛和全面的,覆盖了计算的每个部分,包括算法、系统和设计。

    从事计算工作的人员形成了许多计算领域(computing domain)——实践社区,如人工智能、网络安全、云计算、大数据、图形学以及科学计算(computational science)等。这些领域都专注于推进领域向前发展并与其他社区互动,它们既从计算原理中获益,又受其约束。没有这些计算领域的原理框架是不完整的。

    由于这6个类别过于庞大,我们决定将其所覆盖的范围分成11个更容易管理的模块,就像你在目录中看到的那样。关于这一点,我们将在第1章中详细说明。

    从机器到通用的数字化

    计算的机器是早期计算领域的关注中心(从20世纪40年代到20世纪60年代)。计算被看作机器执行复杂演算、解方程、破译密码、分析数据及管理业务流程的行为。那时的先驱们将计算机科学定义为研究以计算机为中心的各种现象。

    然而,这些年来,这一定义变得越来越没有意义。20世纪80年代的科学计算运动认为,计算是除了传统的理论和实验之外的一种新的做科学研究的方法。他们使用“计算思维”(computational thinking)这个术语作为研究和问题求解的思维训练,而不是作为建造计算机的方法。十年之后,一些领域的科学家开始发现各自领域内的自然信息处理,其中包括生物学(DNA翻译)、物理学(量子信息4)、认知科学(脑力过程)、视觉(图像识别)和经济学(信息流)。计算的重点从机器转变到信息处理,包括人工信息和自然信息。

    现在,随着几乎所有事物的数字化,计算进入了人们的日常生活,包括求解问题的新方法,艺术、音乐、电影的新形式,社交网络,云计算,电子商务,以及新的学习方法等。用计算作比喻成为日常语言中的必要组成部分,比如“我的软件有反应了”或“我的大脑崩溃了需要重启”这样的表达方式。

    为了应对这些变化,各大学一直都在设计新的基于原理的方法来开展关于“计算”的教学。华盛顿大学是这方面的先驱之一,它开发了关于熟练掌握信息技术的一门课程和教材,目前已经在高中和大学中广泛使用,以帮助学生学习并应用基本计算原理5。教育考试基金会(Educational Testing Foundation)与美国国家自然科学基金会(National Science Foundation)合作,开发了一门新的基于计算原理的先修课程6。现在很多人使用“计算思维”这个词,指的是在很多领域和日常生活中使用计算原理,而不仅局限于科学计算7。

    随着计算领域的日趋成熟,它吸引了其他领域的众多追随者。我们知道有16本书是为感兴趣的非专业人员来解释计算的各个方面8。大部分书关注的只是单个部分的内容,如信息、编程、算法、自动化、隐私以及互联网原理等。本书则将这个领域作为一个整体来看待,给出所有各部分如何组合在一起的系统叙述。读者会发现在所有这些部分的背后是一套连贯的原理。

    根据教授从其他专业转到计算机科学的研究生的经验,我们发现对于初学者来说,原理框架比技术框架更容易理解。当早期核心技术很少的时候,用技术思想的观点来描述该领域是一种好方法。1989年,美国计算机协会(Association for Computing Machinery,ACM)列出了9大核心技术。而在2005年,ACM列出了大约14种,到了2013年,则有约18种。本书的6类原理框架并不是重新定义计算的核心知识,但它确实提供了一种看待该领域并降低其表面复杂性的新方式。

    起源和目标

    我们经常被问及6类原理的起源。20世纪90年代,本书作者之一Peter J. Denning在乔治梅森大学(George Mason University)开始这个项目。他从众多的同事那里收集了一个可能的原理陈述的列表。他发现了7个自然的群集,并将它们称为通信、计算、记忆(存储)、协作、评估、设计和自动化9。当组织本书的时候,我们意识到自动化并不是一个操纵物质和能量的类别,而是人工智能计算领域的重点。在本书中,我们从类别集合中删除了自动化,并将其包含在计算领域中。

    这6个类别并不是把计算的知识空间划分成分离的片段。它们就像六角亭的窗户,每一扇窗户都以独特的方式呈现出内部空间,但同一件事物可以从多个窗户看到。例如,互联网有时以数据通信的方式、有时以协作的方式、有时以记忆(存储)的方式被看到。

    这组类别有一个类别数目可控的框架,从而满足了我们的目标。虽然计算技术的列表还将继续增长,计算领域的集合也会扩大,但是类别的数目在较长时间内应该会保持稳定。

    这本书是关于计算机科学的一个整体视角,注重最深入、最广泛的原理,即“宇宙普适的”原理(cosmic principle)10。本书将计算视作一种深层次的科学领域,其原理将影响包括商业和工业在内的其他每一个领域。

    这本书是为所有想利用计算科学来达到其目标的人而设计的。受过科学教育的读者可以学到从算法到系统横跨整个领域的计算原理。而计算领域内的人,例如一个想要学习并行计算的程序员,可以找到这个巨大领域内不太熟悉的部分的概述。对于大学里学习诸如“计算机科学基础”课程的学生,本书可以帮助他们理解计算技术是如何影响他们的,例如网络和互联网如何使社交网络成为可能。初出茅庐的科学家、工程师和企业家可能在本书中找到一个面向整个计算机科学的科普型方法。


    目 录

    Great Principles of Computing

    出版者的话

    译者序

    前言

    第1章 作为科学的计算  

    计算的范型  

    计算的重要原理  

    计算在科学中的位置  

    本书的关注点  

    总结  

    致谢  

    第2章 计算领域  

    领域和基本原理  

    信息安全  

    人工智能  

    云计算  

    大数据  

    总结  

    第3章 信息  

    信息的表示  

    通信系统  

    信息的测量  

    信息的转换  

    交互系统  

    解决悖论  

    信息和发现  

    总结  

    致谢  

    第4章 机器  

    机器  

    可以计算的机器  

    程序及其表示  

    栈式计算机:计算机系统的一种简单模型  

    过程与异常  

    选择的不确定性  

    结论  

    第5章 程序设计  

    程序、程序员和程序设计语言  

    程序设计实践  

    程序中的错误  

    自动翻译  

    总结  

    第6章 计算  

    简单问题  

    实例1 简单的线性搜索  

    实例2 二分搜索  

    实例3 排序  

    实例4 矩阵乘法  

    指数级困难问题  

    实例5 所有的十位数  

    实例6 背包问题  

    实例7 参观所有城市  

    实例8 合数分解  

    计算困难但容易验证的问题  

    NP完全  

    不可计算问题  

    总结  

    第7章 存储  

    存储系统  

    存储器的基本使用模型  

    命名  

    映射  

    虚拟存储  

    共享  

    能力  

    认证  

    层级结构中的定位  

    为什么局部性是基础  

    结论  

    第8章 并行  

    并行计算的早期方向  

    并行系统的模型  

    协作的顺序进程  

    功能系统  

    事件驱动的系统  

    MapReduce系统  

    协作的顺序进程  

    功能系统  

    结论  

    第9章 排队  

    排队论遇上计算机科学  

    用模型计算和预测  

    服务器、作业、网络和规则  

    瓶颈  

    平衡方程  

    ATM  

    电话交换机  

    分时系统  

    用模型来计算  

    结论  

    第10章 设计  

    什么是设计  

    软件系统的准则  

    需求  

    正确性  

    容错性  

    时效性  

    适用性  

    设计原理、模式和示意  

    原理  

    模式 

    示意 

    软件系统的设计原理  

    层级式聚合  

    封装  

    级别  

    虚拟机  

    对象  

    客户端与服务器  

    总结  

    第11章 网络  

    弹性网络  

    数据包交换  

    互联网络协议 

    传输控制协议  

    客户端与服务器  

    域名系统  

    网络软件的组织结构  

    万维网  

    网络科学  

    致谢  

    第12章 后记  

    没有意识的机器  

    智能机器  

    架构和算法  

    经验思维  

    一个崭新的机器时代来临  

    我们的思维方式正在转变  

    设计的核心性  

    各章概要  

    注释  

    参考文献  

    索引  

    展开全文
  • 他说了吃惊的一件事:现在德国的高速公路有的还是希特勒时代修筑的。  有一位名人说过:“硬件项目的管理更多地体现在细节的管理,细节到每个设计、每次改动、每天操作。”坐过上海地铁的,一定都知道上海...
    有一次,与从德国回来的一位“海龟”朋友聊天时,我自然问起了他留德的感受,并问他对德国人印象最深的是什么。他说是德国人的严谨,德国人对任何工作细节的关注。他说了令我吃惊的一件事:现在德国的高速公路有的还是希特勒时代修筑的。
        有一位名人说过:“硬件项目的管理更多地体现在细节的管理,细节到每个设计、每次改动、每天操作。”坐过上海地铁的人,一定都知道上海地铁二号线的故事。上海地铁一号线是由德国人设计的,看上去并没有什么特别的地方,直到中国的设计师设计的二号线投入运营,才发现一号线中有那么多的细节在设计二号线时被忽略了。结果二号线运营成本远远高于一号线,至今尚未实现收支平衡。
        ○三级台阶的作用
        上海地处华东,地势平均高出海平面就那么有限的一点点,一到夏天,雨水经常会使一些建筑物受困。德国的设计师就注意到了这一细节,所以地铁一号线的每一个室外出口都设计了三级台阶,要进入地铁口,必须踏上三级台阶,然后再往下进入地铁站。就是这三级台阶,在下雨天可以阻挡雨水倒灌,从而减轻地铁的防洪压力。事实上,一号线内的那些防汛设施几乎从来没有动用过;而地铁二号就因为缺了这几级台阶,曾在大雨天被淹,造成巨大的经济损失。
        ○对出口转弯的作用没有理解
        德国设计师根据地形、地势,在每一个地铁出口处都设计了一个转弯,这样做不是增加出入口的麻烦吗?不是增加了施工成本吗?当二号线地铁投入使用后,人们才发现这一转弯的奥秘。其实道理很简单,如果你家里开着空调,同时又开着门窗,你一定会心疼你每月多付的电费。想想看,一条地铁增加点转弯出口,省下了多少电,每天又省下了多少运营成本。
        ○一条装饰线让顾客更安全
        每个坐过地铁的人都知道,当你距离轨道太近的时候,机车一来,你就会有一种危险感。在北京、广州地铁都发生过乘客掉下站台的危险事件。德国设计师们在设计上体现着“以人为本”的思想,他们把靠近站台约50厘米内铺上金属装饰,又用黑色大理石嵌了一条边,这样,当乘客走近站台边时,就会有了“警惕”,停在安全线以内;而二号线的设计师们就没想到这一点。地面全部用同一色的瓷砖,乘客很难意识到已经靠近了轨道。地铁公司不得不安排专人来提醒乘客注意安全。
        ○不同的站台宽度给人的舒适度不同
        每次我到上海的时候,都体会到两条地铁舒适度的巨大差异。一号线的站台设计宽阔,上下车都很方便,而当你转入二号线后,就感到窄窄的让人难受,尤其遇到上下班高峰期。在上海这种大都市,二号线站台显得非常拥挤。
        ○为什么省掉站台门
        德国设计师在设计一号线时,一是为了让乘客免于掉下站台,二是为了节省站台的热量,每处都设计了相应的站台门,车来打开,车走关上。而中方的施工单位可能是为了“节省成本”,居然没安装站台门,当然,更不可能理解德国设计师的用心了。
        说中国的设计者没有德国人聪明?我想未必。关键在于长期养成的对待工作的认真和精细的态度。比起意大利、法国人的浪漫,美国人的随意,德国人显得严肃、认真,甚至刻板,可就是凭着这种一丝不苟、严肃认真的工作精神,使德国在二战后迅速成为世界第三号强国。
        中国人决不缺乏聪明才智,缺的就是对“精细”的执着。想想我们的城市规划、城市建设中的工程留下了多少遗憾。请问:我们城市的道路有多少条没有被“开膛破肚”过?我们的城市规划设计者有谁想到了供残疾人使用的无障碍通道(现在好像仍然没有)?我们城市中的立交桥有多少刚刚“胜利完工”就成为新的拥堵点,从而不得不进行一遍遍的改造?我们城市里鳞次栉比的高楼中,真正有创意的有多少?火柴盒楼、四方塔楼,一片片地被克隆着……
        
        认真做事只是把事情做对
        用心做事才能把事情做好 
    展开全文
  • 一件单调且无聊的,作为测试的一个传闻,频繁见诸于主流媒体文章中,这些文章把测试者比作软件产业的装配线工人。而事实上,测试工作每天都呈现给我们新的令人兴奋的挑战。MichaelBolton(译者注:Develo

    综观现今软件测试的一些轶事,我对某些错误想法的频繁出现感到吃惊。尽管有很多可以罗列,但是我还是想分享测试的五个最常见的谣传(基于我短暂的经验)。我发现前三个盛行于一些主流的新闻文章,而后两个则在科技领域的各个方面普遍存在。
    在这里插入图片描述

    谣传1:测试无聊

    曾有人说:”测试就像性。如果它不好玩,那就是你做的不对“。一件单调且无聊的事,作为测试的一个传闻,频繁见诸于主流媒体文章中,这些文章把测试者比作软件产业的装配线工人。而事实上,测试工作每天都呈现给我们新的令人兴奋的挑战。MichaelBolton(译者注:DevelopSense校长,RapidSoftwareTesting的作者之一)的一段精彩摘引很好的概括了这一点:

    “测试是一件我们以寻找新信息为动机所做的事。测试是一个探索、发现、调查、学习的过程。当我们以评估,或者认知预料之外的问题为目的地配置、操作、和观察一个产品的时候,那么我们在测试。当我们尽力去寻找产品及其设计的程度和限制的时候,当我们被那些尚未回答甚至尚未问过的问题所驱使着的时候,我们在测试。“

    谣传2:测试简单

    因为一直以来用户每一天都会发现一些漏洞,所以常常有人认为测试不会很难。而事实上,测试是一件非常复杂而且并不适合常人的技术。这是来自Google的PatrickCopeland对一个卓越的测试员所应有品质的评论:

    “那是心态与激情。从我所做过的100个访问来看,“卓越”可以被提炼为:1)一种发现问题的独特敏感性;以及2)伴随这种敏感性产生的对于测试的激情。换句话说,他们喜欢测试而且善于做这件事。他们也明白测试带来的挑战往往等于或者大于编程所带来的挑战。一个拥有测试基因与正确态度的测试员总能找到工作。他们是金子。”

    谣传3:测试人员只寻找漏洞

    是的,测试员确实寻找漏洞,但那不是他们唯一的目的。这是来自freesoftwaretesting.info的Ankur对于这个传闻的一个很好的简评:

    ”对于测试员角色的这种看法是非常狭隘而且对客户也没有好处。测试员系统,应用,或者被测产品方面的专家。与负责一个特定功能或者模块开发人员不同,测试人员明白整个系统如何工作来达到客户目标。测试人员知道产品带来的附加值,环境对于生产效率的影响,以及发挥产品最大功效的最佳途径。”

    谣传4:机器将会淘汰人工测试员

    随着自动化技术的进步,经常有人认为将来有一天计算机将会淘汰人工测试员。然而因为一个应用的最终用户既不是机器人也不是机器,而是大活人,所以按理说人工测试将一直扮演着重要的角色。这是测试作家JamesWhittaker对于人工测试重要性的看法:

    “测试自动化常被用来解决庞大的问题。因为要做的太多,这庞大的范围使得自动化脆弱而不可靠。有些特定的事情自动化擅长而有些特定的事情人更擅长,这样看上去一个结合二者的方法也许更好.我想要的是自动化使我的,作为一个人的,工作更加简单。自动化更擅长分析数据与注意模式。它并不善于确定相关性和判断调用。幸运的是人类擅长判断。”

    谣传5:测试员与开发人员不好相处

    不难看出这个传闻流传的原因。测试权威JamesBach曾经写道:”任何做了一些工作并且上交这些工作等待评判的人都将会觉得自身被评判。这种感觉并不愉快。而且问题会被那些轻描淡写的声称这个或那个奈特(译者注:nit和nat均指信息伦单位“奈特”)都是个“故障”的测试人员复杂化,好像任何他们个人不喜欢的事都是每个人的质量问题。“

    事实上不被大多数人所知的是许多测试人员曾经都是开发人员(而且反之亦然),所以对于每个阵营面临的挑战都有相互的理解与了解。虽然并非所有的公司都是这样,但以我的经验来看,说大多数测试员与开发人员都不好相处是不对的。

    最后|资源分享

    下面这些是我的收集和整理的资料,对于开始学习【软件测试】或是技能进阶的朋友来说,绝对是最全面的教程仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你

    在这里插入图片描述

    关注【程序媛木子】微信公众号测试资源将免费获取,技术交流群(644956177)群里有技术大佬的各种技术交流和经验分享。

    展开全文
  • 01 ...无论收购这件事真实情况如何,绝大多数都认为花80亿不值得。因为以微软实力和一贯作风,直接干就是了。围灭Slack不说是分分钟事,但也用不了多久。难道不是吗?以微软强大产品能力,

    01

    实力悬殊的博弈

    长久以来,企业和云服务市场,事实上就是Microsoft一家的天下。大约5年前,忽然冒出一个Slack,用SaaS方式以异乎寻常的增速,在微软的企业市场发起挑战。虽然这在外人看来,就是蚂蚁对大象般的悬殊。但这个突然闯入者的冲击力,也令微软吃惊不小。看到短期内很难搞定它,微软甚至曾打算用80亿美金发起收购。无论收购这件事真实情况如何,绝大多数人都认为花80亿不值得。因为以微软的实力和一贯作风,直接干就是了。围灭Slack不说是分分钟的事,但也用不了多久。难道不是吗?以微软强大的产品能力,快速迭代出一个类Slack的产品易如反掌(事实上也是,在被拒绝收购后很快就推出了Teams)。还有令Slack更难以抵御的是:微软凭借强大的全球化销售体系和庞大的服务体系,尤其是office 365巨大的业务流量入口,再加上既有巨量企业客户的转化,可以毫无声息地覆盖掉任何一个竞争者。然而,剧情的发展不是多数人预想的那样。至少在目前看,Slack不但成长性明显,而且开始**向企业领域进行更深度的业务渗透。**这如同蛟龙入海、虎入丛林,使得下一场争斗又变换了环境,胜负也增加了新的悬念。

    02

    重压之下的生长

    从Slack发布的2021财年第一季度业绩中,看得出是交了一份不错的答卷,比如:

    • Q1的毛利率为86.2%

    • 收入净留存率(NDR)为132%

    • 过去12个月的结算总金额为8.22亿美元,同比增长46%

    • 运营现金流和自由现金流均由负转正

    • 总收入的38%来自美国以外的地区,高于去年第一季度的37%。

    例举财务指标的目的,并不是评价其财务状况。我们感兴趣的是,Slack在微软的强力挤压之下,为何还能企稳走好?这背后的原因,才是值得我们探究的。

    03

    企业用户的世界变了

    自成为SaaS明星以来,Slack就不断地被附加各种成功要素。比如:企服的风口、站对了赛道、碰对了机会、创始人背景、技术领先、营销的成功、创新精神、运气不错,甚至是莫名其妙… …其实,上面的每一个标签,国内的SaaS公司都有尝试,甚至是把它们全都尝试一遍。然而,所有成功要素的每一条,看起来都跟成功没啥必然联系。我听到最靠谱的解释是:Slack们一定是做对了什么。那他们究竟做对了什么?因为他们不会告诉我们;所以对我们来说,这也是一句逻辑上正确的废话。他们做对的那些不可描述的东西,才是致胜的根本。无论这些事多么不可描述,都必定跟一件事相关,那就是企业用户世界的变化。我们把它描述出来,大概是这个意思:企业用户的世界,已经悄然发生了巨大的变化;Slack们只是洞悉、并抓住了这个变化带来的机会,先行一步而已。而IT行业内对企业用户的认知,大多停留在十几年之前的形象,这无异于是在刻舟求剑。一些大企业的自以为是和对用户世界变化的感知迟钝,给了Slack们机会。如果说Slack是个例,那这种莫名其妙地成功,最近又上演了一次,就是Zoom。请允许我跑偏一会儿,用使用Zoom的过程,说明终端用户的需求变化,是真实地发生了。我在一次在线会议上,被主办方要求使用Zoom,这也是我第一次使用这个视频会议服务。会议结束后后,我做的第一件事,就把后续所有排期的线上项目,都请求客户换成Zoom作为项目沟通工具。结果,客户在其它需要视频会议的场合,也都变成了Zoom。我举这个例子是想说明:算上电话会议,我已经有快20年的使用视讯工具的习惯了。虽然我说不出什么是最好的视频会议服务;但我对交流效率和效果的要求越来越高。过去一个项目在线会议能扯上大半天;现在半天之内就有几个项目在排队。也许Zoom正是洞悉到了类似变化的“需求”;而这个变化绝非我的个例,因为比我时间更值钱的人多得是。实际情况往往是,大公司必须等到“不可描述的事”变成了“可定义的规范”,才开始行动。而此时与对手的距离,已经拉得很大了。这不,微软与Slack激战正酣,又冒出一个Zoom。表面看起来是SaaS领域不同产品之间的博弈;而在对战的风格和结果上,更像是传统软件与SaaS之间的较量。对企业用户世界变化的洞见,改变了博弈双方悬殊的差距。

    04

    Slack剖析

    不知从何时起,Slack被冠以“美版XX”。我对Slack和XX都无任何偏见,只是对这种说法很不解。如果直译理解为XX是中国标杆,Slack是其美国的仿制者;那作为圈内人士,我就真的感到汗颜了。一个是生意,一个是声势;不同阶段的事,不好放一起比较的。如果这种说法,是因为它们“都是协作办公平台”,那就是抄错作业了。因为Slack 根本就不是协同办公平台。重新发一张截图,就能看清Slack背后是什么。

    image

    Slack能在微软的重压之下快速成长,并不是它的协同办公做得好;而是它抢占了企业的业务入口。只有在入口的里面,才能看明白Slack要做什么。因为大部分客户都不只用一个SaaS产品,可能多达几十甚至上百个,所以就需要一个入口。而业务入口是SaaS 的一个被忽视的商业制高点占领了企业的业务入口,也就占有了更多业务流量;对于SaaS 来说,业务流量是一个比消费流量更值钱的资源。从流量角度看,最大的业务入口当属office 365;但一个业务入口必须具有协作特性,微软又导向了与Slack对等作用的Teams。既然微软有这么大的业务流量和庞大的既有客户群可转化,为什么与Slack缠斗了几年也只是稍胜一筹?这应该存在多种原因。但最主要的原因,还是一部分最终业务用户的IT认知发生变化,他们更倾向于纯粹的SaaS,而不是传统的IT系统。微软也绝不会看不到这个趋势,只是因为体量太大,或者受到既有系统结构的限制,行动就不够敏捷。同样,Slack也知道这一威胁有多严重。它一方面继续深耕企业业务,同时又跨向新领域。我们看到早在六月初,Slack宣布与亚马逊结盟,拓展新的发展空间。

    05

    带给国内SaaS的启示

    Slack的成长过程,可以给国内SaaS很多启示,这里分享几个方面的感悟。

    洞见,创造SaaS生意

    与其它生意一样,想在SaaS生意上率先赚到大钱,靠的一定是洞见,而不是知识;而SaaS这种生意的洞见,必定来源于一线;而不是坐在家里瞎想,或等到机会明晰了再说。

    只懂SaaS就去创业,是不成熟的创业者

    SaaS只是对生意的实现和承载,这种缺乏洞见的创业,因缺少生意的价值基础,所以也不可能成功。

    依靠赛道的SaaS创业,是一件不靠谱的事

    我们看到,无论是Slack还是Zoom,它们都不是发现了一个新“赛道”;相反,有些赛道还相当陈旧,比如视频会议。但是,它们的成功都有一个共同点,那就是洞悉了企业用户的变化。那些把美国SaaS“赛道“照搬到国内的SaaS公司,大部分时间不是在做生意;而是在说服中国企业客户,这个”赛道“就是你们需要的。

    互联网巨头在SaaS领域,并没有想象中那么大的优势

    国内互联网巨头转型ToB的实际行动,与其呼声并不一致,雷声大、雨点小。实际上,转与不转ToB,还是个生意,而不是个口号或者情怀。我们看到巨头在转ToB,尤其是转SaaS业务上的尝试,并不是太成功,群众的定论是说它们缺乏ToB基因。到现在我也搞不清基因是个啥,但互联网巨头在SaaS领域,确实没有想象中的那么大优势。它们虽有流量、有资金、有技术、有格局,但这几样都构不成SaaS的核心竞争力。首先,它们的流量都是消费类的流量,而不是业务流量。消费流量是用来获客的,而业务流量是用来固化收入的。其次,在找到切入点之前,钱多暂时还派不上用场。这与消费互联网不同,目前还没看到哪家SaaS是靠烧钱,烧成功的。最后,对于SaaS这种生意,也许不需要那么大的格局。我们看到各家巨头都有类似的产品平台;但因缺乏业务深度,结果还是加入协同办公平台的竞争红海。

    也许,互联网巨头与SaaS创业公司一样,最需要的,还是对SaaS生意的洞见。

    服务推荐

    展开全文
  • 他们一般对细节很重视,成功的一件事在于细节,令人吃惊的是,这种对细节的重视并不只出现在工程师工作本身,例如:新的签核时序工具的质量检验故事。让我们探讨下这一现象的原因所在,描述工程师应采用哪些步骤检验...
  • 你必须知道495个C语言问题

    千次下载 热门讨论 2015-05-08 11:09:25
    3.18 需要根据条件把一个复杂的表达式赋给两个变量中的一个。可以用下面这样的代码吗?((condition)?a:b)=complicated_expression; 3.19 我有些代码包含这样的表达式。a?b=c:d有些编译器可以接受,有些却不能。为...
  • 《你必须知道495个C语言问题》

    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
    3.18 需要根据条件把一个复杂的表达式赋给两个变量中的一个。可以用下面这样的代码吗?((condition) ? a : b)= complicated_expression; 41  3.19 我有些代码包含这样的表达式。a ? b=c : d 有些编译器可以接受...
  • 3.18 需要根据条件把一个复杂的表达式赋给两个变量中的一个。可以用下面这样的代码吗?((condition) ? a : b)= complicated_expression; 41  3.19 我有些代码包含这样的表达式。a ? b=c : d 有些编译器可以接受...
  • 你必须知道495个C语言问题(PDF)

    热门讨论 2009-09-15 10:25:47
    3.12 我需要根据条件把一个复杂的表达式赋值给两个变量中的一 个。可以用下边这样的代码吗? ((condition) ? a : b) = complicated expression; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 目录iii ...
  • Sam R.Alapati是世界顶尖Oracle技术专家,位经验丰富数据库管理员,有20多年从业经历。他拥有Oracle OCP DBA证书和HP UNIX System Administrator证书,曾经担任Oracle公司高级顾问,并在AT&T、雷曼兄弟、...
  • C陷阱与缺陷.pdf

    千次下载 热门讨论 2011-06-14 15:57:52
    令人吃惊的是,这些特性虽然因程序设计语言的不同而异,但对于特定的一种语言,几乎每个程序员都是在同样的一些特性上犯过错误、吃过苦头!因此,作者也就萌生了将这些程序员易犯错误的特性加以收集、整理的最初念头...
  • C#微软培训教材(高清PDF)

    千次下载 热门讨论 2009-07-30 08:51:17
    C#--微软.NET语言 本书着重介绍语言本身,比较少涉及应用,不错入门书,从头讲起,不怕不明白。 <<page 1>> page begin==================== 目 目目 目 录 录录 录 第部分 C#语言概述.4 ...
  • C#微软培训资料

    2014-01-22 14:10:17
    <<page 1>> page begin==================== 目 目目 目 录 录录 ... 2000 年 6 月 22 日 不论对 Microsoft 还是对整个 IT 业界都将成为值得纪念的一天 这一天 微软公司正式推出了其下一代...
  • UNIX的用户来说,使他们熟悉 UNIX 操作环境,通往"骨灰级"高手境界的一大捷径。最重 要的是,Linux 上有公认的 C 语言世界最好的编译器 gcc,如果你想得到一个效率更高的开 发环境(并不一定是最友好的,但一定是最...
  • 天下午,在开发个邮件和文本信息论坛时,我有了个不可思议、令人兴奋想法:在隐藏帧(hidden frame)中检查新消息,无需刷新屏幕就可以将消息添加到用户界面中。经过几个小时狂热编码,我成功了,甚至...
  • o 4.12 我需要根据条件把一个复杂的表达式赋值给两个变量中的一个。可以用下边这样的代码吗? ((condition) ? a : b) = complicated_expression; * 5. 指针 o 5.1 我想声明一个指针并为它分配一些空间, 但却...

空空如也

空空如也

1
收藏数 20
精华内容 8
关键字:

令人吃惊的一件事