安全性如何辨別具體的一種SaaS是否安全，需要把握以下幾點(diǎn)：1、傳輸協(xié)議加密首先，要看SaaS產(chǎn)品提供使用的協(xié)議，是https://還是一般的http://，別小看這個(gè)s，這表明所有的數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中都是加密的。如果不加密，網(wǎng)上可能有很多“嗅探器”軟件能夠輕松的獲得您的數(shù)據(jù)，甚至是您的用戶(hù)名和密碼；實(shí)際上網(wǎng)上很多聊天軟件帳號(hào)被盜大多數(shù)都是遭到“嗅探器”的“招”了。其次，傳輸協(xié)議加密還要看是否全程加密，即軟件的各個(gè)部分都是https://協(xié)議訪(fǎng)問(wèn)的，有部分軟件只做了登錄部分，這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。比如Salesforce、XToolsCRM都是采取全程加密的。2、服務(wù)器安全證書(shū)服務(wù)器安全證書(shū)是用戶(hù)識(shí)別服務(wù)器身份的重要標(biāo)示，有些不正規(guī)的服務(wù)廠(chǎng)商并沒(méi)有使用全球認(rèn)證的服務(wù)器安全證書(shū)。用戶(hù)對(duì)服務(wù)器安全證書(shū)的確認(rèn)，表示服務(wù)器確實(shí)是用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的服務(wù)器，此時(shí)可以放心的輸入用戶(hù)名和密碼，徹底避免“釣魚(yú)”型網(wǎng)站，大多數(shù)銀行卡密碼泄漏都是被“釣魚(yú)”站釣上的。外賣(mài)配送saas系統(tǒng)的應(yīng)用，主要是給自配送餐飲用，給外賣(mài)配送的團(tuán)隊(duì)用，給外賣(mài)騎手用。重慶外賣(mài)訂單管理SaaS產(chǎn)品

SaaS軟件應(yīng)用服務(wù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始從SaaS1.0的階段慢慢進(jìn)化到SaaS2.0的階段。類(lèi)似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強(qiáng)調(diào)由服務(wù)提供商本身提供全部應(yīng)用內(nèi)容與功能，應(yīng)用內(nèi)容與功能的來(lái)源是單一的;而SaaS2.0階段，服務(wù)運(yùn)營(yíng)商在提供自身**SaaS應(yīng)用的的同時(shí)，還向各類(lèi)開(kāi)發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴開(kāi)放一套具備強(qiáng)大定制能力的快速應(yīng)用定制平臺(tái)，使這些合作伙伴能夠利用平臺(tái)迅速配置出特定領(lǐng)域、特定行業(yè)的SaaS應(yīng)用，與服務(wù)運(yùn)營(yíng)商本身的SaaS應(yīng)用無(wú)縫集成，并通過(guò)服務(wù)運(yùn)營(yíng)商的門(mén)戶(hù)平臺(tái)、銷(xiāo)售渠道提供給**終企業(yè)用戶(hù)使用，共同分享收益。廣東聚合配送SaaS開(kāi)發(fā)saas平臺(tái)，軟件及服務(wù)的平臺(tái)。

用戶(hù)質(zhì)疑SaaS是很正常的，但是從多個(gè)方面來(lái)看，在十幾年前業(yè)界關(guān)于電子商務(wù)的不休爭(zhēng)論時(shí)，這些質(zhì)疑就已經(jīng)存在了。SaaS服務(wù)模式與傳統(tǒng)許可模式軟件有很大的不同，它是未來(lái)管理軟件的發(fā)展趨勢(shì)。相比較傳統(tǒng)服務(wù)方式而言SaaS具有很多獨(dú)特的特征：SaaS不僅減少了或取消了傳統(tǒng)的軟件授權(quán)費(fèi)用，而且廠(chǎng)商將應(yīng)用軟件部署在統(tǒng)一的服務(wù)器上，免除了**終用戶(hù)的服務(wù)器硬件、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備和軟件升級(jí)維護(hù)的支出，客戶(hù)不需要除了個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)連接之外的其它IT投資就可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲得所需要軟件和服務(wù)。此外，大量的新技術(shù)，如WebService，提供了更簡(jiǎn)單、更靈活、更實(shí)用的SaaS。另外，SaaS供應(yīng)商通常是按照客戶(hù)所租用的軟件模塊來(lái)進(jìn)行收費(fèi)的，因此用戶(hù)可以根據(jù)需求按需訂購(gòu)軟件應(yīng)用服務(wù)，而且SaaS的供應(yīng)商會(huì)負(fù)責(zé)系統(tǒng)的部署、升級(jí)和維護(hù)。而傳統(tǒng)管理軟件通常是買(mǎi)家需要一次支付一筆可觀(guān)的費(fèi)用才能正式啟動(dòng)。

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(xiàn)?？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。抖音外賣(mài)來(lái)了，解決外賣(mài)配送是一種剛需，可以使用送道的外賣(mài)聚合配送saas軟件。

所以，在這個(gè)項(xiàng)目中，基本可以確定這樣的技術(shù)路線(xiàn)。首先，只能做啟發(fā)式定向搜索，不能在算法中加隨機(jī)擾動(dòng)。不能允許同樣的輸入在不同運(yùn)行時(shí)刻給出不一樣的優(yōu)化結(jié)果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個(gè)問(wèn)題結(jié)構(gòu)特性挖掘出來(lái)，做基于知識(shí)的定制化搜索。說(shuō)起來(lái)容易，具體要怎么做呢？我們認(rèn)為，**重要的是看待這個(gè)問(wèn)題的視角。這里的路徑規(guī)劃問(wèn)題，對(duì)應(yīng)的經(jīng)典問(wèn)題模型，是開(kāi)環(huán)TSP問(wèn)題，或是開(kāi)環(huán)VRP的變種么？可以是，也可以不是。我們做了一個(gè)有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線(xiàn)調(diào)度問(wèn)題：每個(gè)訂單可以認(rèn)為是job；一個(gè)訂單的兩個(gè)任務(wù)取餐和送餐，可以認(rèn)為是一個(gè)job的operation。任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)之間的通行時(shí)間，可以認(rèn)為是序列相關(guān)的準(zhǔn)備時(shí)間。每一單承諾的送達(dá)時(shí)間，包括預(yù)訂單和即時(shí)單，可以映射到流水線(xiàn)調(diào)度問(wèn)題中的提前和拖期懲罰上。SaaS是一種模式,全稱(chēng)為Software as a Service(軟件即服務(wù))。上海外賣(mài)訂單管理SaaS系統(tǒng)

saas模式，是平臺(tái)把軟件開(kāi)發(fā)好之后，租用給有同類(lèi)需求的客戶(hù)。這樣可以降低自己開(kāi)發(fā)的成本。重慶外賣(mài)訂單管理SaaS產(chǎn)品

而我們面臨的問(wèn)題規(guī)模，前幾年只是區(qū)域維度的調(diào)度粒度，一個(gè)商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個(gè)騎手，但是這種乘積關(guān)系對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常大了?，F(xiàn)在，由于美團(tuán)有更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如跑腿和全城送，會(huì)跨非常多的商圈，甚至跨越半個(gè)城市，所以只能做城市級(jí)的全局優(yōu)化匹配。目前，調(diào)度系統(tǒng)處理的問(wèn)題的峰值規(guī)模，是1萬(wàn)多單和幾萬(wàn)名騎手的匹配。而算法允許的運(yùn)行時(shí)間只有幾秒鐘，同時(shí)對(duì)內(nèi)存的消耗也非常大。另外，配送和網(wǎng)約車(chē)派單場(chǎng)景不太一樣。打車(chē)的調(diào)度是做司機(jī)和乘客的匹配，本質(zhì)是個(gè)二分圖匹配問(wèn)題，有多項(xiàng)式時(shí)間的比較好算法：KM算法。打車(chē)場(chǎng)景的難點(diǎn)在于，如何刻畫(huà)每對(duì)匹配的權(quán)重。而配送場(chǎng)景還需要解決，對(duì)于沒(méi)有多項(xiàng)式時(shí)間比較好算法的情況下，如何在指數(shù)級(jí)的解空間，短時(shí)間得到優(yōu)化解。如果認(rèn)為每一單和每個(gè)騎手的匹配有不同的適應(yīng)度，那么這個(gè)適應(yīng)度并不是可線(xiàn)性疊加的。也就意味著多單對(duì)多人的匹配方案中，任意一種匹配都只能重新運(yùn)算適應(yīng)度，其計(jì)算量可想而知。重慶外賣(mài)訂單管理SaaS產(chǎn)品