关于服务器软件费用的一些探讨
一、引言
随着互联网技术的发展,服务器软件作为企业信息化建设不可或缺的一部分,受到了越来越多的关注。
但是,由于不同的企业对于服务器软件的需求不尽相同,使得服务器软件的费用具有多样性,因此如何选择合理的服务器软件及其费用成为了许多企业面临的重要问题。
本文将围绕服务器软件费用的相关问题展开讨论,以期为广大企业带来一些参考。
二、服务器软件费用的构成
服务器软件费用主要由以下几个部分组成:
1. 软件开发成本:包括服务器软件的研发、升级与维护等成本。由于不同的软件公司在研发实力、技术水平等方面的差异,使得软件开发成本成为影响服务器软件费用的重要因素之一。
2. 软件许可费用:大多数服务器软件需要购买许可才能使用,许可费用根据软件类型、功能和使用范围等因素而定。一些软件公司还会根据企业的规模收取不同层次的许可费用。
3. 技术支持费用:高质量的服务器软件往往伴随着强大的技术支持服务,包括安装部署、使用培训、故障排查等。技术支持费用也是服务器软件费用的一部分。
4. 后期维护费用:为了保证服务器软件的正常运行,企业可能需要定期进行软件的更新和升级,这部分费用也是需要考虑的。
三、服务器软件费用的影响因素
服务器软件费用受到多种因素的影响,主要包括以下几个方面:
1. 软件功能:功能丰富的服务器软件往往价格更高。企业在选择软件时,需要根据自身需求进行权衡,选择性价比最高的软件。
2. 品牌知名度:知名品牌的服务器软件往往具有较高的信誉和口碑,但价格也可能相对较高。
3. 技术支持和服务质量:高质量的技术支持和服务能够确保软件的稳定运行,从而提高企业的业务效率,因此也会带来相应的费用。
4. 企业规模:大型企业在购买服务器软件时可能享有更多的优惠和折扣,而中小企业则需要根据自身的预算和需求进行选择。
四、如何降低服务器软件费用
面对多样化的服务器软件费用,企业可以采取以下措施降低费用:
1. 明确需求:企业在选择服务器软件时,应明确自身的业务需求,避免购买过于复杂或功能过多的软件,从而造成不必要的浪费。
2. 对比选购:企业可以通过对比不同软件公司的产品、价格和服务,选择性价比最高的软件。
3. 长期合作:与软件公司建立长期合作关系,可能使企业获得更优惠的价格和更好的服务。
4. 自主维护:企业可以培养自己的技术团队,进行服务器软件的日常维护和升级,从而降低后期维护费用。
5. 合理利用免费或开源软件:对于一些非核心或辅助性的服务器软件,企业可以考虑使用免费或开源的软件,以降低整体费用。
五、总结
服务器软件费用是企业信息化建设过程中的一项重要支出。
企业在选择服务器软件时,应充分考虑自身的业务需求、预算和长远发展,选择性价比最高的软件。
同时,通过明确需求、对比选购、长期合作、自主维护和合理利用免费或开源软件等措施,企业可以在一定程度上降低服务器软件的费用。
希望本文的讨论能够为广大企业在选择服务器软件时提供一些参考。
IT是什么职业?
IT(Information Technology,即信息技术)的基本概念和所指范围。
IT实际上有三个层次:第一层是硬件,主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备;第二层是指软件,包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件,它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件,也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等;第三层是指应用,指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息,包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策,也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量,辅助决策者作决策(强调一点,只是辅助而不是替代人决策)。
有些人理解的IT把前二层合二为一,统指信息的存储、处理和传输,后者则为信息的应用;也有人把后二层合二为一,则划分为前硬后软。
通常第三层还没有得到足够的重视,但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥,也才真正实现了信息化的目标。
信息化本身不是目标,它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。
卡尔的IT是指什么呢?在那篇文章里面他并没有明确提出,不过他提到信息技术的核心功能–数据存储、处理和传输。
从他推理的逻辑来看,即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的,还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。
如果他就此打住,只从这一点出发,他的逻辑论证是非常严谨的,后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人,在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外),笔者也认同这一点。
整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多,基本没有关注应用层面。
但后面他讲到大众化趋势时,又提到“信息技术极易复制”,则把IT又推到了商业软件,这里已经迈出了“危险”的一步。
在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT,“我用的‘IT’是指通常意义上的,即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件,特别强调的是,我只是指技术本身,我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”,所以他所指的IT是指前二层。
如果就这此打住,可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。
客观地分析软件本身的特征,的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即:稀缺性、不易复制性、不易替代性,卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准,即有价值。
但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”,几欲把整个IT一棍子打死! 可惜他在IT这一概念上是经常含混不清:一会儿指主机网络,一会儿又跑到软件,在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层,完全违背了他在书开头所界定的IT范围,如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。
有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。
后面其它很多人也因为这一点来攻击他,甚至有人说卡尔干脆就不懂IT,有可能是真的,因为他毕竟本来就不是做IT的。
这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒,对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心,否则会闹出很多笑话。
这里笔者要强调一点,经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何,就能加强企业核心竞争力(反正多是现在流行什么就跟什么,“与时俱进”)。
不知道他们是有意还是无意,且不按核心竞争力判断的四个标准来推断,试反问几个简单的问题:如果上了信息化就能如何,有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭?尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。
如果上了信息化就能如何,那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的,就能自动提高销售、降低库存吗?如果说没有上信息化之前,老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子,那么现在呢?只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间,如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象,结论只有两个:要么这些企业不懂什么是核心竞争力(我想应该大多数还是懂的,既希望他们懂又希望他们不懂,希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司,希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德,不知者不为过嘛),要么是另有所图。
一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。
IT企业与企业客户之间的博弈,最后的结果往往会是次优选择,即所谓的“柠檬效应”。
在这点上,除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外,政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育,提高企业对信息化建设的认识,引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局,以达到新的平衡,促进IT业更健康的发展。
信息技术本身只是一个工具,就象一柄利剑或一枝好笔,买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少,还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字,信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力,这才是真正核心也是最难的地方。
功夫全在题外!信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字,它只是基础,其核心在一个“化”字,把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。
譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划,并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。
美国哈林顿(Joseph Harrington)博士提出的计算机集成制造(Computer Integrated Manufacturing,CIM)包含两个基本观点:一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体,必须紧密相连、统一考虑;二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程,最终产品可以看作是数据的物质表现。
如果上了信息系统却不用它来辅助决策,还是按照原来的运作方式运作,则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作,如统计报表等,且同时还会增加另外一些岗位的工作。
大量经验表明,如果不用信息系统收集上来的数据,要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能,信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。
按照核心竞争力的评价标准,要构造核心竞争力,本质上只有整合能力才是,而且越外显的能力越容易被模仿。
冰山一角,露在外面的越少越不容易被模仿,越能构成核心竞争力。
就象哈佛商业评论编辑Hal Varian(加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任)指出的那样:“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势,这一点他是对的。
但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。
”“提供竞争优势的不是IT本身,而是那些知道如何有效利用它的人。
”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上,但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用,但是,在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报!”这是一个数据丰富的时代,但同时是一个知识贫乏的时代! 波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年,更确切地描述为‘数据时代’,而不是‘信息时代’”,“将数据转化为某种更有用的东西,需要相当多的人力投入和智慧,但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。
拥有一个数据库或数据挖掘系统,与拥有其它技术一样,是必要的,但对于高质量的信息和知识而言,则是不够的”。
所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。
数据(Data)=事实的记录,如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。
信息=(Information)=数据+ 意义,如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。
智能(Intelligence)=信息+理解(understanding)与推理(reasoning),如分析原因是华东地区销售单位不行,或甲系列产品进入了衰退期,还是公司整体营销活动落后,竞争者强力促销导致?或是其它原因。
知识(Knowledge) =解决问题的技能(skill),针对这一问题公司应对的策略是什么? 智慧(Wisdom) =知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种,但(战略)选择哪个*智慧。
行动则又会产生新的交易数据。
数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图,事实上它们之间存在多重循环关系。
图1 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间的关系 同样的高速公路、同样的高档车,开车的人不同将会开出完全不同的水平,这时更关键的因素–开车的本事就显得至关重要了。
在初级阶段,竞争比较粗放,可能主要是看谁能修好道,买好车。
到后面,大家硬件基础设施差不多,竞争日趋白热化,这个时候人的作用就突显出来了,光有好道好车还不行,还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。
企业经营与赛车还不太一样,赛车有人制定规则,规定只能跑一样的道,企业之间的竞争是八仙过海各显神通,有钱的就可以买高档的服务器、小型机,没有钱的就只能买PC服务器;有钱的就可以用光纤宽带,没有钱的则只能用ADSL甚至拨号;有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle,没有钱的则只能用用金蝶、用友,甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件;有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训,没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确,这是一场不太公平的竞争。
但网络经济来了,用卡尔的话说,就是IT技术已经变得“大众化”,已变成商品。
更何况ASP模式的出现,将极大的降低了企业信息化的门槛,昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。
好比虽然你有私家的宝马、奔驰,可以很快地到达你想要到的地方。
但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果,再差点儿我有公共汽车、地铁,只要很低的成本也能基本实现我的目标。
但同样的宽带、同样一套系统软件,但使用的人一样,效果却完全不一样,君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友,有很成功的,也有很失败的?还是那句话,功夫在诗外!
小程序开发成本高吗?
目前业内,开发一个APP的价格,保守估计为20W左右,包括后端服务器,数据库,通讯,API等以开发一个电商购物的小程序为例,包含用户注册登录,产品陈列,加入购物车,下单购买,支付,售后跟进等基本功能模块。
大约需要投入人手估算如下:需求分析兼项目经理兼 team leader1人*20天*2k元=4wUI 设计 1人*10天*1k=1w前端开发(小程序开发)1人*20天*1.5k=3w前端开发(PC端) 1人*20天*1.5k=3w后端开发兼系统架构 1人*20天*1.5k=3w测试兼维护部署兼售后客服1人*30天*1k=3w总计:17w,这个价格其实已经接近开发商的成本价了。
当然市场可能有更便宜的报价,这里按照出品为精品估算,意味着每个开发者的水平都不会差。
而优秀的工程师月薪都是5w起,算上企业经营成本和人力闲置率,这个价格并不高。
当然,像电商购物这种典型的需求,随着开发商的“开发平台”和“标准化模块”的成熟,价格会下降至少50%-80%,也就是说,上文的需求可能会降到3w-8w。
自己搭建一台服务器多少钱?
个主要包含两方面费用。
硬件。
就是电脑。
主机。
网络。
就是宽带。
这个预算多的话,可以配置好一点的。
基础配置的话,铜牌3104。
8+1t 在一万1左右。
配置企业网线 大概1年1500。
加上软件映射服务。
680左右。
加上电费。
一年不停机工作。
大概2000首年需要在1万五以上以后需要缴纳网线和映射的钱,电费就可以。
如果要购买托管的机器的话,比方网络云。
低配的一年在五到六万。