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主要满足android和ios的APP那么RN和Weex都不错

制定利润目标

利润损失最大的问题就是缺乏任何有组织的利润集合。对于从云计算项目规划阶段你就从来没有真正控制过的利润，你是不应对其有所奢望的。一项对云计算项目的审计结果表明，在规划阶段花费时间少于项目总时间20%的项目存在获利问题的可能性是那些花费25%至30%时间在规划上的项目的两倍。尽管代价昂贵的规划和审查似乎是在浪费项目时间和机会，但是它会在准确识别成本和创造良好项目控制以监控关键条件方面给予你丰厚的回报。

首先，应分别计算当前内部应用程序和云计算应用程序的总拥有成本。针对你对双方的分析，提出软硬件成本、维护成本、设备成本、网络成本以及支持成本等方面的资本支出。第二步，可能也是最重要的一步，就是记录与云计算映射成本节省来源相关的假设条件。在什么样的条件范围中，这些成本节省是可以实现的?你的利润管理过程的目标是确保这些假设条件都会得到满足。你的云计算项目必须对与每个假设条件相关的变量进行管理，如果有什么变化，那就必须迅速采取应对措施。

大部分包含运行成本的用户报告都会过分地夸大一个项目的效益情况。在云计算中运行应用程序并不是要把操作者的所有责任都转至云计算供应商身上;云计算用户仍然必须自行创建和维护机器镜像，支持应用程序的最终用户并维护云计算环境。有不少公司报告，管理层经常会对云计算项目实施变更而根本不会对这样一个变更会对运行造成什么样的影响进行任何评估。这就会意外地增加支持成本，从而抵消云计算带来成本节省。

你还需要注意在项目实施阶段出现但又不在利润假设条件矩阵中的成本项。一家公司在近期做云计算规划时，忽视了对数据传入和传出云计算的访问成本的估算。这一成本首先体现在测试账单上，但是没有人向项目管理层提及此事，这可能是因为他们从未被要求向项目管理层提出任何与意外成本相关的提醒。其结果就是，直至试验测试时才发现出现了较高的成本，而项目也就无法按照调整后的(以及正确的)投资回报完成。

在保持云计算带来利润的挑战中，网络成本是一个需全面考虑的问题。在云计算成本降低的同时，随着云计算的实施，如果应用程序的性能需要得到满足并达到更快速和更可靠的连接，那么网络成本实际上也在提高。因为一些云计算应用程序易于使用和访问，所以用户会更为频繁地使用，从而进一步带动网络的使用。当对一个云计算项目进行规划时，应确定网络服务是使用定价还是当前流量/使用率已接近于强制定价限制。如果有机会扩展网络需求，那么就须为纳入云计算项目假设条件的新服务进行定价，而争取更有利的条款或另寻供应商。

审计和记录利润实现

云计算项目中的每一个利润假设条件都必须在每个节点被测试，就如同应用程序功能或网络访问一样。任何问题的征兆或迹象都应被迅速反馈至管理层以便引起关注。通常情况下，如果影响云计算利润的问题是可以被解决的，那么就有可能确保项目审批的完整性，甚至获得批准以便于以比预期更低的利润完成项目。但是，无法实现预期利润的意外失败很可能导致管理层丧失对项目的信心。使用相同的方法可以跟踪在云计算项目中实现的目标利润。

实现云计算项目目标利润的问题

一些云计算规划者比较认可“银行效益”的理念，即只识别需要确保项目批准的利润，并保持额外成本节省以便于支付意外成本支出或应对意外问题。一些cfo会很赞成这一观点，但是也有人会认为这有助于规避金融监管，所以在考虑实施这个方法前应找到合适的人。一个更好的策略就是建立一个“利润缓冲区”，即设置一个比cfo所要求的项目批准目标利润更高的利润值，以便于弥补项目超支和成本不足。这可以是项目成本的一个明确组成部分，但是事实在于云计算体验水平仍然较低，云计算规划中存在错误也是非常可能的。

显而易见，经验不足就会带来利润问题，但这样也会造成厂商的过分宣传。在被审计的云计算项目中有超过半数表明，云计算供应商在说明能够很大程度上影响成本 /利润的定价策略或性能与功能的详细信息中会出现错误。在大多数情况下，这些错误都是会发生的，因为用户并没有要求一个正式的报价，所以一定要确保得到一个正式的报价以便于你的项目成本能够得到正确评估。这就是在保护你的利润和商业案例的过程中迈出的一大步。

埋点，是对网站、App或者后台等应用程序进行数据采集的一种方法。通过埋点，可以收集用户在应用中的产生行为，进而用于分析和优化产品后续的体验，也可以为产品的运营提供数据支撑，其中常见的指标有PV、UV、页面时长和按钮的点击等，通常可以采集到下面这些数据。

行为数据：时间、地点、人物、交互的内容等
质量数据：App运行情况、浏览器加载情况、错误异常等
环境数据：手机型号、操作系统版本、浏览器UA、地理、运营商、网络环境等
运营数据：PV、UV、点击量、日活、留存、渠道来源等
采集行为数据时，通常需要在Web页面/App里面添加一些代码，当用户的行为达到某种条件时，就会向服务器上报用户的行为。其实添加这些代码的过程就可以叫做“埋点”，在很久以前就已经出现了这种技术。随着技术的发展和大家对数据采集要求的不断提高，我认为埋点的技术方案走过了下面几个阶段：

代码埋点：代码埋点是指在某个事件发生时调用数据发送接口上报数据。例如开发人员按照产品/运营的需求，在Web页面/App的源码里面添加行为上报的代码，当用户的行为满足某一个条件时，这些代码就会被执行，向服务器上报行为数据。这种方案是最基础的方案，每次增加或者修改数据上报的条件，都需要开发人员的参与，并且只能在下一个版本上线后才能看到效果。基本上所有的数据平台都提供了这类数据上报的SDK，将行为上报的后台服务器接口封装成了简单的客户端SDK接口。开发者可以通过嵌入这类SDK，在埋点的地方调用少量的代码就可以上报行为数据。

全埋点：全埋点指的是将Web页面/App内产生的所有的、满足某个条件的行为，全部上报到后台服务器。例如把一个App中所有的按钮点击都进行上报，然后由产品/运营去后台筛选所需要的行为数据。这种方案的优点非常明显，就是可以不用在新增/修改行为上报条件时，再找开发人员去修改埋点的代码。然而它的缺点也和优点一样明显，那就是上报的数据量比代码埋点大很多，里面可能很多是没有价值的数据。此外，这种方案更倾向于独立去看待用户的行为，而没有关注行为的上下文，给数据分析带来了一些难度。很多公司也提供了这类功能的SDK，通过静态或者动态的方式，“Hook”了原有的App代码，从而实现了行为的监测，在数据上报时通常是采用累积多条再上报的方案来合并请求。

可视化埋点：可视化埋点是指通过可视化工具配置采集节点，在App/Web解析配置查找节点，监听节点产生的事件并上报。例如产品在Web页面/App的界面上进行圈选，配置需要监测界面上哪一个元素，然后保存这个配置，当App启动时会从后台服务器获得产品/运营预先圈选好的配置，然后根据这份配置查找并监测App界面上的元素，当某一个元素满足条件时，就会上报行为数据到后台服务器。有了暴力的全埋点技术方案，很容易联想到按需埋点，可视化埋点就是一种按需配置埋点的方案。现在也有一些公司提供了这类SDK，圈选监测元素时，有的是提供一个Web管理界面，手机在安装并初始化了SDK之后，可以和管理界面了连接，让用户在Web管理界面上配置需要监测的元素，有的是直接让用户在手机上圈选元素进行埋点。

WebFlux的优势就是同样的硬件服务器资源，WebFlux能提供更高的并发量。有些场景所要求的高并发和低延迟是传统阻塞式IO无法提供的，又或者横向或纵向伸缩的成本太高 ，从相关测试数据看，并发不大的时候，二者差别不大。并发增大之后，平均响应时间，传统模式线性增长，继续加大并发，就会出现错误。而webflux的模式下，同样的测试，平均响应时间基本保持同一水平线。

WebFlux的优势就是同样的硬件服务器资源，WebFlux能提供更高的并发量。有些场景所要求的高并发和低延迟是传统阻塞式IO无法提供的，又或者横向或纵向伸缩的成本太高，具体能提高多少需要看你处理的具体业务产生的阻塞情况而言，从相关测试数据看，并发不大的时候，二者差别不大。并发增大之后，平均响应时间，传统模式线性增长，继续加大并发，就会出现错误。而webflux的模式下，同样的测试，平均响应时间基本保持同一水平线。