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當組織的開發團隊計劃將其關鍵應用程序遷移到云平臺中并作為SaaS服務時，通常會發生以下兩種情況：

• 首先，他們將嘗試使用在云平臺中的服務器上運行的相同架構來重新創建功能。那么這種項目注定地失敗，最好避免這樣做。
• 其次，他們將重新構思或重新設計其應用程序，以利用云計算的一些基本優勢。換句話說，這是一種云原生方法。

盡管組織可以將傳統應用程序和數據操作直接遷移到云平臺中，但是許多SaaS供應商通過采用云優先和云原生架構而獲得了先發優勢。大數據商業分析商Kyligence公司高級營銷總監George Demarest對云原生方法將會勝過直接連接到云平臺的軟件端口的原因進行了分析和闡述。

數據點1：彈性提供成本優勢

組織嘗試將其物理基礎設施規范與云計算虛擬基礎設施相匹配并不是一個好主意。即使AWS、Azure和谷歌云平臺提供了各種大小的虛擬機，這些虛擬機或多或少都與物理設施的規格相匹配，但組織也難以獲得最優惠的價格。這些平臺提供了靈活的定價選項，例如“預留實例”、企業協議和節約計劃。組織在IT中的云服務管理人員可以提供指導。

數據點2：計算和存儲的分離增強了兩者的功能

在組織的內部部署數據中心中，其運營的服務器通常具有一些直接連接的存儲(DAS)，可用于存儲臨時文件、圖像、文檔或其他內容。但是，當組織進入在云平臺中的SaaS領域時，依賴這種模式很危險，因為組織的計算機/ CPU需求的上升和下降可能與數據存儲的需求不一致。云計算使組織能夠使用對象存儲服務，例如AWS S3或ADLS，可以獨立于計算需求購買、優化和管理這些對象存儲服務。計算和存儲的這種分離將幫助組織避免“危機”，例如短期內增加了1萬個新用戶。

數據點3：數據的讀取和寫入將分別擴展

同樣，當組織將大量數據的SaaS服務部署到一個潛在的巨大并發用戶群時，可能希望選擇最佳的數據發現、數據處理和數據檢索技術。在以往，關系數據庫可能是這些功能的邏輯選擇，但是在云計算規模的數據量和用戶中，選擇更專業的云服務(例如列式存儲、內存數據庫或數據流)可能是有意義的。這樣，如果組織的大部分工作負荷都是讀取密集型的，并且數據庫寫入是突發性的或間歇性的，那么即使寫入次數激增(例如，每季度或在年底時)，組織的正常SaaS操作也會繼續。這樣可以提供更好的用戶體驗和更靈活的運營模式。

數據點4：云對象存儲設計

關于存儲的問題，云優先的設計決策將重點放在云存儲服務(例如S3或ADLS)提供的優勢上。云計算提供商將會面臨競爭壓力，要求其存儲服務進行改進和創新。密切跟蹤并迅速適應這些創新的應用程序架構師將比那些更加謹慎的競爭者擁有更多的優勢。例如，亞馬遜公司最近增加了讀寫一致性。而在存儲中內置這一功能可能意味著在某些用例中可能不需要為某種SQL查詢引擎支付費用。組織將從這一競爭性創新中受益，其中包括安全、加密、壓縮或節省成本等方面。

數據點5：萬無一失

對于那些采用云原生方法的組織來說，獲得明顯的優勢是即時性、自動化和簡化。SaaS提供商的生死存亡往往取決于是否能夠提供即時調配以及復雜的IT或業務功能的“按鈕式”用戶體驗。另一方面，通過提高自動化程度、內置的預測智能或機器學習(可確保組織的環境處于最佳運行狀態)，使用戶能夠提高工作效率。SaaS公司必須善于創建萬無一失的工作流程，并提高用戶的生產力和效率。

數據點6：提供合理的退出策略

每個云計算提供商都提供專有的云服務(例如數據倉庫、ETL、消息傳遞、存儲)，它們還提供了豐富的現成開源技術，如Spark、Kafka、Flink、MySQL、Postgres等。雖然使用這些開源產品可以使從一個云平臺遷移到另一個云平臺變得很容易，但這確實意味著，如果切換了云計算提供商，那么在遷移中可能不會完全重寫。更重要的是，由于許多組織已經采用兩個或更多的云計算提供商提供的云服務，因此許多IT架構師正在尋求建立多云模型。如果組織可以熟練地利用來自不同云計算供應商的云服務，那么在將來驗證解決方案時，那么強調采用某個云平臺而不是另一個云平臺將是第一步措施。

為了使SaaS供應商在激烈的市場競爭中取得成功，需要在采用云服務之前，將其服務想象為云計算的完美愿景：提高彈性、更具創新性，并具有成本效益。