当组织的开发团队计划将其关键应用程序迁移到云平台中并作为SaaS服务时，通常会发生以下两种情况：
首先，他们将尝试使用在云平台中的服务器上运行的相同架构来重新创建功能。那么这种项目注定地失败，最好避免这样做。
其次，他们将重新构思或重新设计其应用程序，以利用云计算的一些基本优势。换句话说，这是一种云原生方法。
尽管组织可以将传统应用程序和数据操作直接迁移到云平台中，但是许多SaaS供应商通过采用云优先和云原生架构而获得了先发优势。大数据商业分析商Kyligence公司高级营销总监George Demarest对云原生方法将会胜过直接连接到云平台的软件端口的原因进行了分析和阐述。
数据点1：弹性提供成本优势
组织尝试将其物理基础设施规范与云计算虚拟基础设施相匹配并不是一个好主意。即使AWS、Azure和谷歌云平台提供了各种大小的虚拟机，这些虚拟机或多或少都与物理设施的规格相匹配，但组织也难以获得最优惠的价格。这些平台提供了灵活的定价选项，例如“预留实例”、企业协议和节约计划。组织在IT中的云服务管理人员可以提供指导。
数据点2：计算和存储的分离增强了两者的功能
在组织的内部部署数据中心中，其运营的服务器通常具有一些直接连接的存储(DAS)，可用于存储临时文件、图像、文档或其他内容。但是，当组织进入在云平台中的SaaS领域时，依赖这种模式很危险，因为组织的计算机/ CPU需求的上升和下降可能与数据存储的需求不一致。云计算使组织能够使用对象存储服务，例如AWS S3或ADLS，可以独立于计算需求购买、优化和管理这些对象存储服务。计算和存储的这种分离将帮助组织避免“危机”，例如短期内增加了1万个新用户。
数据点3：数据的读取和写入将分别扩展
同样，当组织将大量数据的SaaS服务部署到一个潜在的巨大并发用户群时，可能希望选择最佳的数据发现、数据处理和数据检索技术。在以往，关系数据库可能是这些功能的逻辑选择，但是在云计算规模的数据量和用户中，选择更专业的云服务(例如列式存储、内存数据库或数据流)可能是有意义的。这样，如果组织的大部分工作负荷都是读取密集型的，并且数据库写入是突发性的或间歇性的，那么即使写入次数激增(例如，每季度或在年底时)，组织的正常SaaS操作也会继续。这样可以提供更好的用户体验和更灵活的运营模式。
数据点4：云对象存储设计
关于存储的问题，云优先的设计决策将重点放在云存储服务(例如S3或ADLS)提供的优势上。云计算提供商将会面临竞争压力，要求其存储服务进行改进和创新。密切跟踪并迅速适应这些创新的应用程序架构师将比那些更加谨慎的竞争者拥有更多的优势。例如，亚马逊公司最近增加了读写一致性。而在存储中内置这一功能可能意味着在某些用例中可能不需要为某种SQL查询引擎支付费用。组织将从这一竞争性创新中受益，其中包括安全、加密、压缩或节省成本等方面。
数据点5：万无一失
对于那些采用云原生方法的组织来说，获得明显的优势是即时性、自动化和简化。SaaS提供商的生死存亡往往取决于是否能够提供即时调配以及复杂的IT或业务功能的“按钮式”用户体验。另一方面，通过提高自动化程度、内置的预测智能或机器学习(可确保组织的环境处于最佳运行状态)，使用户能够提高工作效率。SaaS公司必须善于创建万无一失的工作流程，并提高用户的生产力和效率。
数据点6：提供合理的退出策略
每个云计算提供商都提供专有的云服务(例如数据仓库、ETL、消息传递、存储)，它们还提供了丰富的现成开源技术，如Spark、Kafka、Flink、MySQL、Postgres等。虽然使用这些开源产品可以使从一个云平台迁移到另一个云平台变得很容易，但这确实意味着，如果切换了云计算提供商，那么在迁移中可能不会完全重写。更重要的是，由于许多组织已经采用两个或更多的云计算提供商提供的云服务，因此许多IT架构师正在寻求建立多云模型。如果组织可以熟练地利用来自不同云计算供应商的云服务，那么在将来验证解决方案时，那么强调采用某个云平台而不是另一个云平台将是第一步措施。
为了使SaaS供应商在激烈的市场竞争中取得成功，需要在采用云服务之前，将其服务想象为云计算的完美愿景：提高弹性、更具创新性，并具有成本效益。
