.Net与J2EE的快餐型比较,纯属个人之见

news/2024/12/27 7:39:17

 

经常有客户问我,到底用微软平台还是Java 平台的问题。其实这是一个永远没有结果的悖论,只能陷入空对空的空谈。不过如果抛弃个人喜好与特定客户的历史原因来客观地考虑,二者之间的确是微软平台的优势更加明显一些。  

转载自: http://blog.csdn.net/gongfs/archive/2009/08/26/4487278.aspx

 

 

 

 

.Net

J2EE

描述

技术架构

技术架构基本相似

J 2EE 支持多平台,单一语言;

.Net 支持多语言,单一平台。

J2EE是多家公司维护一个产品;

.Net是一家公司维护多个产品。

ü 二者都支持多层分布式应用的标准架构。

ü .NET Framework Java 都有一个受控的运行时环境,它不但将源代码转换成中间语言,而且将这些中间语言编译成本地的可执行代码。两个环境都支持碎片整理、动态类加载和异常处理等。

ü .NET Java 都倡导和支持基于组件的设计、多态性、继承和接口、反射、泛型等,也提供基础类库来执行I/OXML 处理、带有连接池的数据库接入、文本操作与网页脚本编写。

ü .NET Framework 提供了一个跨服务器、PC 和其它设备的一致的、面向组件的模型。而J2EE 提供EJB 作为服务器端的组件模型。

ü J2EE Java 语言为主,但是支持多个操作系统平台;.Net 则基于Windows 平台,但是支持多种语言。

稳定性

ü 没有明显的证据表明哪一种应用系统更加稳定。

ü Windows 操作系统上,.Net 应用由于提供了原生态支持,理论上反而更加稳定。

标准一致性

一致

不完全一致

ü .Net 被微软独家支持,有更好的一致性和兼容性;

ü J2EE 被不同的厂家支持,没有两个厂家的标准是一致的。

易用性

相对差

ü Microsoft 应用良好的应用体验和成为业界标准的操作模式具有最佳的易用性。

可管理性

ü 微软公司提供了从设计开发、测试部署、运行维护一揽子的产品解决方案;可管理性好。

ü Java 则缺少这样一致性的官方产品线。

开发效率

相对低

ü Visual Studio 专门针对.Net 量身定制,具有大量的组件和开发框架,开发模式统一。

ü Java 则被多家公司支持,开发模式不一致,开发代码量大。

ü Visual Studio 作为最佳开发工具赢得了一系列的大奖。评估过Visual Studio 和其竞争对手的客户都说,相对于最好的Java 工具EclipseVisual Studio 开发效率更高。

ü Microsoft 的产品线丰富,几乎遍及每一个角落,而且所有产品都可以相互集成,可以快速整合一个应用。

运行效率

ü Java 应用运行在虚拟机JVM 上。

ü .Net 应用运行在.Net Framework 上,而.Net Framework 是Windows操作系统的一部分。

实施成本

ü Windows Server 的许可证比三个遵从J2EE 的商业服务器中的任何一个许可都便宜很多。这个比率是121

ü .NET Framework 开发工具的费用也更加低廉。Visual Studio .NET.NET 的整合开发工具,它的许可费用大大低于商业化的J2EE 销售商制定的开发工具的费用。

ü .Net 开发效率高导致开发成本低。

ü 使用.NET 维护费用更低。专家认为许可费用并不是一个项目的最大开支。典型的软件开发和维护占项目总费用的50-80%Middleware 公司研究表明,在.NET 上一个给定的应用程序开发相对于J2EE ,只需要1/3 的代码。代码越少就意味着维护成本更低。

用户体验

ü .Net Framework 提供了专门针对用户体验的WPF 组件,用户体验十分丰富。

ü Java 缺乏面向用户体验的开发支持。


http://www.niftyadmin.cn/n/4411298.html

相关文章

数据分析进阶 - 评分模型权重计算方法

前言 在之前的经历里遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如用户游戏偏好得分的计算、用户价值模型的构建以及贡献度的计算等,所以这篇博客就讲讲如何确定权重~ 权重计算方法 权重是指某因素在整体评价中的相对重要程度。权重越高,则该因素越重要。权重有两…

数据分析进阶 - Excel函数Phonetic

前言 之前用到过这个函数,应用在SQL查询的where子句里,但是一阵子没用脑袋就记不住了,所以借机记录下来~ Phonetic函数 PHONETIC函数可以把EXCEL一列字符放在一个单元格,这里举个小例子: 1.首先有一列数据&#xf…

Linux - nohup和后台运行Python脚本

前言 有时候Python脚本运行时间过长,可以使用后台运行的方式,本文就简单讲解下如何在Linux服务器上后台运行脚本~ 后台运行命令 nohup 用途:不挂断地运行命令 语法:nohup Command [ Arg … ] [ & ] 无论是否将 nohup 命令…

数据分析进阶 - 霍普金斯统计量预估聚类趋势

霍普金斯统计量原理 在给数据集做聚类之前,我们需要事先评估数据集的聚类趋势,要求数据是非均匀分布,均匀分布的数据集没有聚类的意义。 霍普金斯统计量是一种空间统计量,用于检验空间分布的变量的空间随机性,从而判…

数据分析进阶 - 相关分析(皮尔逊相关系数)

相关分析 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现其中关键影响及驱动因素。在实际的工作应用中,常常用于特征的发现与选择。针对不同数据类型的变量,需…

数据分析进阶 - 相关分析(卡方检验)

前言 上一篇博客是相关分析中的皮尔逊相关系数,具体可见链接:https://blog.csdn.net/Totoro1745/article/details/114748542?spm1001.2014.3001.5502 卡方检验 皮尔逊相关系数用于两个连续性变量,当变量为两个无序分类变量时就需要用卡方…

数据分析进阶 - 基于聚类的用户标签构建

前言 在用户画像标签体系建设的过程中,大部分标签都是以规则映射的方式构建,当规则难以梳理时,可以考虑用聚类模型进行划分,再用决策树的方式输出规则,这里仅简单分享,欢迎交流~ 示例 确定目的 对用户消…

数据分析进阶-基于tslearn的单变量时间序列聚类

前言 最近受一篇2015年文章《时间序列用户生命周期的聚类方法》的启发,阅读了很多时间序列聚类相关的方法,用消费行为的时间序列尝试去对用户行为进行分群,虽然现阶段的效果不如预期,就当总结希望后续能有所交流~ 基于日消费总额的时间序列聚类 为了更好地保留用户消费行…