小编Ale*_*lis的帖子

虽然有一些很棒的ISV Startups程序(BizSpark,Emplower ISV等),但非初创公司的唯一选择似乎是Visual Studio w/MSDN.它不是那么昂贵(我为8位开发人员引用了10,080美元/年),但我很确定没有它我们会一样好.

我们需要非常标准的开发工作站(Windows,Office,VS2008),少量实际服务器(应用程序,文件,域等),以及一大堆"一次性"测试服务器(用于测试软件的安装/使用)产品).

这是计划:

• 行动包(300美元/年,包括10倍Windows/Office许可证和1x服务器许可证等)
• 8x Visual Studio 2008标准升级,零售(150美元/ ea范围内,无需购买完整版)
• 6x Server 2008许可证,零售(eBay上500美元/ ea范围内)
• 服务器评估版(VHD或普通版)
• 免费的Hyper-V服务器运行evals

如果我的数学对我有用,第一年的成本约为4500美元,接下来的几年则为300美元.不仅如此,我们还得到了所有那些很酷的塑料盒子.

缺点(我认为)是我们必须每120天回收"一次性"服务器(也许是好事,所以我们可以测试我们的安装？)而且我们没有得到微软制造的每一件软件(我不知道我们用它做了什么.

所以我想知道......这是一个疯狂的想法吗？我只是一个完整的小偷？这实际上有用吗？

使用Stack Overflow公共数据转储,我创建了三个简单的表:

• 问题(Question_Id,View_Count,Creation_Date)
• 标签(Tag_Name)
• QuestionTags(Question_Id,Tag_Name)

从一年前到今天,Questions表包含数十万行Creation_Date.查看数据,有两个值得注意的趋势:

• 按期间增加的问题数量 - 例如,本月提出的问题多于三个月前
• 问题观点有长尾 - 通过查看基于周开放的观点,我们可以看到大多数问题的观点出现在第一周; 第二和第三的数量较少; 在接下来的几周里,它会长而恒定

如果这些因素都没有发挥作用,估计一个月内给定标签(或一组标签)的流量是相当简单的:

SELECT YEAR(Q.Creation_Date)
      ,MONTH(Q.Creation_Date)
      ,SUM( Q.View_Count / DATEDIFF(m,Q.Creation_Date,GETDATE()) )
  FROM Questions Q
       JOIN QuestionTags QT
         ON Q.Question_Id = QT.Question_Id
 WHERE QT.Tag_Name IN ('c#','.net', ... )
GROUP BY YEAR(Q.Creation_Date), MONTH(Q.Creation_Date)
ORDER BY 1,2

但由于上述因素(特别是长尾),我不确定如何近似观点.我的想法是创建一个函数,使用长尾公式,将根据当前的视图数和周开放计算一个月的视图.

这是我想出来的东西:

DECLARE @SDTE DATETIME, @EDTE DATETIME
SELECT @SDTE = '2009-01-11' -- after new years holiday
      ,@EDTE = CAST( MAX([Creation_Date])  AS INT )
  FROM [Questions]


SELECT [DaysOpen_Count]
      ,AVG( [WView_Count] ) 
       FROM
  (
  SELECT QT.[Tag_Name], …