論文の概要: Pricing4SaaS: a suite of software libraries for pricing-driven feature toggling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14004v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 22:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 17:59:26.186601
- Title: Pricing4SaaS: a suite of software libraries for pricing-driven feature toggling
- Title(参考訳): Pricing4SaaS: 価格駆動機能トグルリングのための一連のソフトウェアライブラリ
- Authors: Alejandro García-Fernández, José Antonio Parejo, Pablo Trinidad, Antonio Ruiz-Cortés,
- Abstract要約: 本稿では,プライシング4SaaSというソフトウェアライブラリ群を紹介する。
システムフロントエンドとバックエンドの両方で、価格駆動機能トグルの実装を容易にするように設計されている。
本稿では、人気の高いSpring PetClinicプロジェクトに基づくケーススタディを紹介し、このスイートをどのように活用して開発者の生産性を最適化するかを説明します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.8610435437513
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As the digital marketplace evolves, the ability to dynamically adjust or disable features and services in response to market demands and pricing strategies becomes increasingly crucial for maintaining competitive advantage and enhancing user engagement. This paper introduces a novel suite of software libraries named Pricing4SaaS, designed to facilitate the implementation of pricing-driven feature toggles in both the front-end and back-end of SaaS systems, and discuss its architectural design principles. Including Pricing4React for front-end and Pricing4Java for back-end, the suite enables developers a streamlined and efficient approach to integrating feature toggles that can be controlled based on pricing plans, emphasizing centralized toggle management, and secure synchronization of the toggling state between the client and server. We also present a case study based on the popular Spring PetClinic project to illustrate how the suite can be leveraged to optimize developer productivity, avoiding technical debt, and improving operational efficiency.
- Abstract(参考訳): デジタル市場が発展するにつれて、市場要求や価格戦略に応えて機能やサービスを動的に調整または無効化する能力は、競争上の優位性を維持し、ユーザのエンゲージメントを高めるためにますます重要になっている。
本稿では,SaaSシステムのフロントエンドとバックエンドの両方において,価格駆動機能トグルの実装を容易にするために設計された,プライシング4SaaSというソフトウェアライブラリスイートを紹介し,そのアーキテクチャ設計原則について議論する。
フロントエンドのPricing4ReactとバックエンドのPricing4Javaを含むこのスイートは、価格プランに基づいてコントロール可能な機能トグルの統合、集中トグル管理の強調、クライアントとサーバ間のトグル状態のセキュアな同期を可能にする。
また、人気のあるSpring PetClinicプロジェクトに基づくケーススタディとして、開発者の生産性を最適化し、技術的負債を回避し、運用効率を向上させるために、このスイートをどのように活用できるかを説明します。
関連論文リスト
- Pricing4SaaS: Towards a pricing model to drive the operation of SaaS [45.98329715499677]
本稿では,SaaS(Software as a Service)ライセンスモデルを適用したシステム価格構造に関する汎用仕様モデルを提案する。
Pricing4SaaSは、その実証された表現力によって、価格駆動型ISエンジニアリングの基盤になることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T10:23:55Z) - Pricing-driven Development and Operation of SaaS : Challenges and Opportunities [45.98329715499677]
本稿では,PetClinicをケーススタディとして,システムにおける価格駆動型開発・運用手法の意義を考察する。
私たちの議論は、この統合アプローチの複雑さをナビゲートする戦略的洞察を提供することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T22:11:58Z) - LMaaS: Exploring Pricing Strategy of Large Model as a Service for
Communication [11.337245234301857]
有料サービスモードは、LM(Large Model as a Service)と呼ばれるこの文脈に適していると我々は主張する。
本稿では,顧客の将来的なレンタル決定を推論することで,大規模モデルの価格を反復的に最適化する反復モデル価格(IMP)アルゴリズムを提案する。
第2ステップでは、ロバストな選択とレンタルのアルゴリズムを設計することで、顧客の選択決定を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T07:19:19Z) - SpotServe: Serving Generative Large Language Models on Preemptible
Instances [64.18638174004151]
SpotServeは、プリエンプティブルインスタンスにシステムを提供する最初の分散大規模言語モデルである。
SpotServeは、既存のLLMサービスシステムと比較して、P99テールのレイテンシを2.4~9.1倍削減できることを示す。
また、SpotServeはプリエンプティブインスタンスの価格優位性を利用して、オンデマンドインスタンスのみを使用する場合と比較して54%の金銭的コストを節約できることも示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T06:31:17Z) - Rethinking and Benchmarking Predict-then-Optimize Paradigm for
Combinatorial Optimization Problems [62.25108152764568]
多くのWebアプリケーションは、エネルギーコストを考慮したスケジューリング、Web広告の予算配分、ソーシャルネットワークでのグラフマッチングなど、最適化問題の解決に頼っている。
統一システムにおける予測と意思決定の性能について考察する。
我々は、現在のアプローチを包括的に分類し、既存の実験シナリオを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T13:19:34Z) - Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM [62.62684911017472]
フェデレートラーニング(FL)により、デバイスは共有モデルを共同でトレーニングし、トレーニングデータをプライバシ目的でローカルに保つことができる。
マルチヘッド(VIM)を備えたVFLフレームワークを導入し、各クライアントの別々のコントリビューションを考慮に入れます。
VIMは最先端技術に比べて性能が著しく向上し、収束が速い。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T23:14:33Z) - Multiple Dynamic Pricing for Demand Response with Adaptive
Clustering-based Customer Segmentation in Smart Grids [9.125875181760625]
本稿では,小売市場における需要応答に対する現実的なマルチダイナミックな価格設定手法を提案する。
提案するフレームワークは,実世界のデータセットに基づくシミュレーションによって評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T16:47:15Z) - Function Design for Improved Competitive Ratio in Online Resource
Allocation with Procurement Costs [16.68130648568593]
私たちは、複数の顧客が到着するオンラインリソースアロケーションの問題を研究し、売り手は、合計アロケーションのための調達コストに直面しながら、各受信顧客にリソースを割り当てなければなりません。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T02:32:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。