CC BY
153
К. В. Максимов, аспирант Московского финансово-промышленного университета «Синергия», г. Москва, kosmosbest@gmail.com
Эффективность использования облачных вычислений: методы и модели оценки
В данной статье рассматриваются вопросы оценки эффективности внедрения ИТ проектов с использованием облачных технологий. Выявляются различия в подходах к оценке проектов использования традиционной ИТ и определяются оптимальные модели оценки облачных решений с учетом потребностей компании и информационных рисков. Исследуются различные модели оценки эффективности применения облачных вычислений в компании с использованием параметров ценовой эластичности, модели Стоуна и уравнения Слуцкого. Выявлены основные пункты в методике эффективного внедрения облачных вычислений в компании.
Ключевые слова: облачные вычисления, методы, модели, риски, оценки эффективности, эластичность спроса, модель Стоуна, уравнение Слуцкого.
Предприятия любой отрасли заинтересованы в развитии и постоянных инновациях в сфере информационных технологий. Компании должны знать о новинках на рынке технологий, анализировать возможность внедрения той или иной появляющейся услуги, вовремя принимать решения, учитывая высокую динамику протекающих процессов, повышать эффективность существующих и внедряемых ИТ. Одним из современных направлений повышения эффективности использования информационных систем является переход к облачным вычислениям.
В то же время рост инвестиций в ИТ-решения порождает задачу оценки их экономической эффективности. Сама постановка задачи перехода к облачным вычислениям должна предусматривать выбор методик, методов, моделей показателей эффективности процессов информационного обеспечения предприятия, определение оптимальной структуры взаимодействия предприятия и поставщиков услуг облачных вычислений.
Для выбора оптимальных методов оценки эффективности традиционной ИТ все показа-
тели, характеризующие различные стороны процесса, сводятся в систему. Выбор же конкретной методики зависит от индивидуальных особенностей компании, квалификации руководителей и других факторов.
Прежде чем выбрать оптимальную методику или метод оценки эффективности облачных вычислений, необходимо собрать и проанализировать классические методы оценки эффективности традиционной ИТ. В табл. 1 систематизированы основные методики, методы и модели эффективности традиционной ИТ.
При оценке эффективности использования облачных вычислений на предприятии с помощью традиционных методов можно заметить ограничения, не позволяющие принять решение об их внедрении. Например, при использовании модели совокупной стоимости владения (далее TCO) лица, принимающие решения (далее ЛПР), не получают ответа о доходе, который можно получить в результате внедрения ИТ. Метод расчета рентабельности инвестиций (ROI), метод расчета экономической добавленной стоимости (EVA)
Таблица 1. Методики, методы и модели оценивания экономической эффективности использования традиционных ИТ
Table 1. Method sand models of evaluation of economic efficiency of use of traditional IT
Подходы к оценке эффективности Методика, метод, модель оценивания Назначение
1 2 3
Методы, основанные на финансовых Модель совокупной стоимости владения (TCO) Получение полной информации о среде распределения вычислений и совокупной стоимости владе-
показателях ния. Сравнение подразделений предприятия между собой, а также с другими предприятиями, аналогичными по функциональным возможностям. Оптимизация инвестиций путем непрерывного повышения качества инвестиций, технологий, организации, процессов, степени удовлетворенности конечных покупателей [5]
Метод расчета рентабельности Проведение анализа доходов и затрат инновацион-
инвестиций (ROI) ных проектов
Стандартные методы оценки экономической эффективности инвестиций (NPV, IRR и пр.)
Метод «Цена акционера» Оценка инвестиций в ИТ как вложения в повышение капитализации компании
Метод расчета единовремен- Оценка прямых расходов на ИТ
ных затрат
Метод расчета экономической добавленной стоимости (EVA) Проведение анализа доходов и затрат инновационных проектов
Вероятностные методы Методика использования преимуществ информации (AIE) Оценка эффективности инновационных проектов
Метод оценки реальных опционов (ROV) Оценка эффективности инновационных проектов
Качественные Метод построения дерева Оценка финансовых и нефинансовых эффектов
методы «проблемы — цели — задачи» от внедрения инновационных проектов
Экспертные методы Методы прогнозирования (метод Дельфи) Прогнозирование характеристик отдельных этапов проекта: их стоимости, продолжительности
Методы принятия решений (классические методы при- Лицо, принимающее решение, определяет предпочтения критериев (путем ранжирования разных
нятия решений, метод анализа иерархий) вариантов решения в разрезе критерия)
и стандартные методы оценки экономическом эффективности инвестиций (NPV, IRR и пр.) используют прогнозную оценку, что при быстро изменяющихся ИТ может привести к неоптимальному решению об объеме применения облачных вычислений.
Ограниченность метода «Цена акционера» — его применение только в отношении акционерных компаний. Вероятностные
методы оценки эффективности при применении к облачным вычислениям тоже не дадут необходимого результата, так как в них используется прогнозная оценка и показатели оценки выбирают субъективно. Проблемами качественных методов оценки эффективности при применении для облачных вычислений является их сложность использования и субъективизм выбора показателей.
Таким образом, проанализировав методики, методы, модели оценки экономической эффективности традиционных информационных технологий, автор пришел к выводу об их ограниченности применительно к облачным вычислениям.
При построении модели оценки эффективности применения облачных вычислений на предприятии важно понимать, какие услуги на сегодня предоставляются операторами. В зависимости от потребностей пользователей существует несколько моделей их обслуживания со стороны поставщика облачных вычислительных услуг. В табл. 2 перечислены основные модели облачных вычислений, представленных на рынке IT.
Перечисленные модели облачных вычислений касаются непосредственно организации сервисов внутри облака. При этом вовсе не подразумевается, что каждая модель включает в себя другую.
По модели развертывания можно выделить четыре основных класса облаков: частное (Private cloud), публичное (Public cloud), общественное (Community cloud) и гибридное (Hybrid cloud) [1].
При оценке эффективности облачных услуг стоит отметить важность показателя эластичности спроса. Предметом таких
оценок обычно является нахождение оптимальных с точки зрения поставщика и покупателя цен на отдельные виды облачных услуг и оптимальных потенциально возможных объемов предложения и спроса облачных услуг каждого вида. Оптимизация цен на услуги и объемов выпускаемой продукции или потенциальных объемов предоставляемых услуг на основе использования информации об эластичности спроса и издержках на создание единицы каждого вида продукции или услуг является важным средством повышения экономической эффективности [3]. В табл. 3 систематизированы традиционные виды эластичности спроса в экономике.
Рассмотрим пример оценки эффективности EaaS модели облачных вычислений с помощью ценовой эластичности [3]. Модель оценки эффективности строится для поставщика облачных услуг как единый центр прибыли. В данной модели рассматривались только переменные затраты на создание облачной услуги каждого вида. В модели не рассмотрены постоянные затраты, которые учитываются в оценке эффективности традиционных ИТ. Воспользуемся формулой расчета ценовой эластичности спроса для облачных услуг, представленной ниже:
Таблица 2. Модели услуг облачных вычислений на рынке IT
Table 2. Models of cloud computing services for IT
№ п/п Модели услуг облачных вычислений Сокращенное наименование
1 Инфраструктура как сервис IaaS (Infrastructure as a Service)
2 Платформа как сервис PaaS (Platform as a Service)
3 Программное обеспечение как сервис SaaS (Software as a Service)
4 Решение бизнес-задач как сервис BPaaS (Business Process as a Service)
5 Виртуальный рабочий стол как сервис DaaS (Desktop as a Service)
6 Информационная безопасность в аренду SecaaS (Security as a Service) как сервис
7 Резервное копирование как сервис BaaS (Backup as a Service)
8 Решения по обеспечению катастрофоустойчивости DRaaS (Disaster Recovery as a Service)
9 Виртуальный контакт-центр CCaaS (Contact Center as a Service)
10 Что-то как сервис EaaS, XaaS, *aaS (Everything as a service)
Таблица 3. Виды эластичности в экономике
Table 3. Types of elasticity in the economy
Вид эластичности Основные характеристики Формула исчисления
1 2 3
Эластичность спроса по цене (прямая) Показывает относительное изменение, выраженное в процентах, величины спроса (д) на какое-либо благо при изменении цены (р) этого блага на 1% и характеризует чувствительность потребителей к изменению цен на продукцию Ер (д) = (Эд / д )/(др / р), где q — величина спроса, р — цена
Эластичность спроса по доходу Характеризует относительное изменение (в процентах) величины спроса на какое-либо благо при изменении дохода потребителей этого блага на один процент. Напротив, если этот коэффициент имеет незначительное или отрицательное значение, то ее может ожидать застой и перспектива сокращения производства Е, (д) = (Эд / д) / (д1 /1), где д — величина спроса, , — доход
Перекрестная эластичность спроса по цене Характеризует относительное изменение (в процентах) величины спроса (д) на одно благо при изменениях цены на другое благо, заменяющее или дополняющее его в потреблении, на 1% Е. (д) = (Эд / д )/(Эр / р.), где д7 — величина спроса, р. — цена
Ценовая эластичность ресурсов Характеризует относительное изменение (в процентах) величины спроса на какой-либо ресурс (например, труд) при изменении цены этого ресурса (соответственно заработной платы) на 1% Е.(Ц) = (ЭД /Ц)/(Эр. /р0, где Я7 — величина ресурса, р. — цена
Эластичность замещения одного ресурса другим Характеризует необходимые изменения (в процентах) величины одного ресурса (например, капитала) при изменении количества другого ресурса (например, труда) на 1% с тем, чтобы выпуск при этом не изменился [6] Е. (Ц) = (ЭЦ / Ц )/(ЗЯ, / Я.), где Я7 — величина одного ресурса; Я. — величина другого ресурса
ed = ((г2 - г) / Г )/(^2 - )/•?!); (1) Р = (^ -^)/^ = ^ /^ -1, (2)
где ed—коэффициент ценовой эластичности спроса на облачную услугу, г1, г2 — объем реализации какой-либо облачной услуги в периодах 1 и 2 по ценам 51, s2 соответственно, р — ценовой параметр.
Далее введем следующие обозначения: р — количество видов облачных услуг, предлагаемых поставщиком клиентам;
г° — потенциальный объем предоставления 7-й облачной услуги поставщиком в базовом периоде, задаваемый в виде общего предельного времени пользования;
s° — цена продажи клиенту единицы времени пользования i-й облачной услугой в базовом периоде;
u¡ — себестоимость единицы времени пользования i-й облачной услугой;
edi — коэффициент ценовой эластичности спроса на i-ю облачную услугу; p — i-й ценовой параметр; s t — расчетная цена продажи клиенту единицы времени пользования i-й облачной услугой в планируемом периоде;
Г — потенциальный объем предоставления i-й облачной услуги поставщиком в планируемом периоде;
F — маржинальная прибыль предприятия, которая представляет собой разницу между
[ 109 ]
выручкой от реализации услуг и переменными затратами на их производство.
С использованием данных обозначений критерий эффективности может быть представлен в следующем виде:
st = s? х(1 + pt) (i = 1,..,n);
(5)
F = Ë (s,. - u ) х r ^ max.
(3)
F = Ë (s, - u ) х r ^ max;
(4)
r = r? х(1 -p, хed.,) (i = 1,..,n); (6)
Ë u, х r < D,
(7)
Данный критерий эффективности в уравнении (3) представляет собой квадратичную форму. Эта функция ограничена сверху и может иметь несколько точек локального максимума. Для нахождения максимумов должны быть вычислены и приравнены к нулю частные производные рассматриваемой квадратичной формы. Соответствующие условия позволяют утверждать, что полученное решение соответствует максимуму функции. Значения ценовых параметров, соответствующие максимуму, и цены базового периода могут быть использованы для определения соответствующих максимуму прибыли цен на облачные услуги для планируемого периода.
Далее полученные цены и коэффициенты ценовой эластичности спроса могут быть использованы для нахождения таких потенциальных объемов предоставления облачных услуг каждого вида в планируемом периоде, которые соответствуют максимуму маржинальной прибыли предприятия. Эти объемы будут соответствовать потребительскому спросу при ценах на облачные услуги, при которых достигается максимум маржинальной прибыли поставщика этих услуг.
Задача совместной оптимизации цен и потенциальных объемов некоторого набора облачных услуг при наличии ограничения на общий объем предоставляемых предприятием облачных услуг может быть сформулирована следующим образом — представлена в формулах (4) - (7):
где D — финансовое ограничение на общий объем предоставляемых предприятием облачных услуг.
Задача совместной оптимизации цен и потенциальных объемов некоторого набора облачных услуг при наличии ограничений на потенциальный объем предоставления i-й облачной услуги может быть сформулирована следующим образом — формулы (8) - (11):
n
F = £(s i - u,) x r ^ max; (8)
i-i
si = s0 x (1 + pt) (i = Un); (9)
r = r? х (1 - pt х ed i) (i = 1,..,n); (10)
0 < r < с , (i = 1,..,n),
(11)
где c 7 — ограничение на потенциальный объем предоставления 7-й облачной услуги.
Недостатком данной модели является нехватка информации по объемам реализации облачных услуг. Это связано в первую очередь с относительно недавним появлением на рынке поставщиков облачных вычислений, в отличие от традиционных ИТ. Также данная модель не учитывает постоянные затраты, не считает эффективность применения облачных вычислений от качественных параметров, не учитывает всевозможные риски, связанные с облачными вычислениями.
Применим другую модель, исследовав изменение цены на облачную услугу и спроса на нее. Для этого рассмотрим частный случай модели Стоуна для облачных услуг. Спрос в данном случае будет вычисляться по формуле 12
x7 = V , (12)
7 /пР,
где доход делится на п равных частей и спрос на 7-й товар рассчитывается как частное от деления полученной суммы денег (I) на его цену (р); в данной ситуации спрос растет при росте дохода. Тем самым каждый товар в данной модели является нормальным и ценным, спрос растет до бесконечности при бесконечном росте дохода.
Пусть целевая функция потребителя зависит от двух облачных услуг (х1, х2) следующим образом: и(х1, х2) = х1 х2, цены услуг равны р1 и р2, а доход I. Тогда имеем
x =
'2 p
Эх,
= I/
dp, / 2 Pi ^Xi = 1/ •
di Ap:
dx, dp,
= 0.
xh = IH
2 zp;
х н = Iй/ 2 Ар,
и условия компенсации будут иметь вид
(1Н )2 = _С01.
4гр1 Р2 4р1 Р2'
IН = I (г )1/2;
XH _ у —.-1/2.
1 1 у
XH _ у -М2
(13)
(14)
пенсацией сокращается в (г)1/2 раз (а не в г раз, как без нее), а спрос на второй товар в (г)1/2 раз вырастет. В случае роста цены второго товара ситуация будет полностью симметричной.
При оценке эффективности использования облачных вычислений в компании важно понимать, как изменится уровень спроса на услуги при изменении дохода потребителя. Для этого можно воспользоваться уравнением Слуцкого, согласно которому общее изменение спроса есть сумма эффекта замещения и эффекта дохода. Уравнение Слуцкого для двух услуг:
X (А", I) - X (Р1, I) =
общее изменение спроса
X (А', I') - X (Р1, I) + X (А', I) - X (А', I'), ( )
эффект замещения
эффект дохода
Пусть теперь цена р1 выросла в г раз (г > 1), и при этом потребитель получает необходимую компенсацию. Новый размер дохода обозначим через 1Н, спрос — через x1H и x2H. Получаем, что
Как видим из формул (13) - (14), результат данных вычислений показывает, что спрос на первую облачную услугу в случае с ком-
— где потребителю доступны два блага (1 и 2);
— его первоначальный оптимальный набор:
(х , х);
— доход потребителя — I, цена первого блага —а;
— функция спроса на благо 1: x1 (р1, I).
Эффект замещения из уравнения (15) показывает, как меняется спрос, когда цены изменяются, а покупательная способность постоянна в том смысле, что исходный набор остается доступным для потребителя. Чтобы сохранить без изменений реальную покупательную способность, приходится изменять денежный доход.
Проанализировав зависимости эффектом замещения, дохода и общего изменения спроса, получаем, что снижение цены облачных услуг оказывает двоякое воздействие на потребление. Изменение относительных цен побуждает потребителя стремиться потреблять больше более дешевых услуг, что делает облачные вычисления привлекательнее, чем традиционные ИТ.
Комплексный подход к оценке эффективности применения облачных сервисов пред-
полагает обновление и систематизацию методов, моделей и инструментов как в области изучения позиций потребителей, так и в части позиций компаний, специализирующихся на оказании данных услуг.
В рамках своего исследования автор пытался оценить эффективность применения облачных вычислений на предприятии с помощью параметров ценовой эластичности, изменения цены облачных услуг и фактора изменения дохода потребителей. Видится перспектива построения моделей оценки эффективности использования облачных вычислений в компании с помощью математического аппарата, применяемого в теории управления запасами, и аппарата современной теории игр.
Действительно, математические модельные представления облачных хранилищ в значительной степени позволяют рассматривать их как частные формы систем накопления запасов (в данном случае информации). Также одним из актуальных направлений исследований в сфере экономики облачных сервисов является поиск такой системы отношений между провайдерами облачных сервисов и их клиентами, которая обеспечивает баланс взаимных интересов, что описывается математическим аппаратом современной теории игр.
Важным параметром при оценке эффективности применения облачных вычислений в компании является наличие оптимального метода по процессу их внедрения. Выбор наилучшей тактики при внедрении на предприятии должен включать следующие шаги.
1. Формализация целей внедрения облачных сервисов, задание предпочтений пользователей и лиц, принимающих решения для последующего выбора той или иной стратегии использования облачных сервисов.
2. Создание списка необходимых облачных услуг и анализ рисков.
3. Отслеживание, анализ и контроль со-цио-, техно-, экономических факторов, параметров информационной безопасности и ле-[ 112 ]
гитимности облачных услуг, влияющих или могущих вызвать изменения в потребности в облачных вычислениях.
4. Измерение параметров эффективности внедрения облачных вычислений (параметры ценовой эластичности, параметр изменения цены облачных услуг, изменение дохода потребителей и т. д.).
В условиях конкуренции с внешними провайдерами услуг ИТ-подразделения организаций вынуждены искать способы реализации новой архитектуры, обещающей увеличение гибкости при снижении затрат. И в данном случае облачные вычисления подходят как никогда. Но в связи с невозможностью использования традиционных методов оценки эффективности применения облачных сервисов есть необходимость создания новых подходов.
В заключение можно сделать следующие выводы:
• динамика развития облачных вычислений в России показывает рост их востребованности на фоне сложившейся экономической ситуации и минимизации расходов на традиционные ИТ [2];
•• проанализированы традиционные методы оценки эффективности внедрения ИТ и показана невозможность их применения для оценки облачных вычислений в компании;
• создана модель оценки экономической эффективности облачных вычислений с учетом параметра ценовой эластичности, параметра изменения цены облачных услуг и изменения дохода потребителей.
Список литературы
1. Денисов Д. В. SAAS решения лидеров IT индустрии // Прикладная информатика. 2010. № 1. С. 35-43.
2. Денисов Д. В. Перспективы развития облачных вычислений // Прикладная информатика. 2009. № 5. С. 52-58.
3. Заложнев А. Ю., Чистов Д. В., Шуремов Е. Л. Об одном подходе к реализации облачных услуг на основе модели EaaS // Программные продукты и системы. 2014. № 2. С. 186-191.
4. Разумников С. В. Оценка эффективности и рисков от внедрения облачных ИТ-сервисов // Фундаментальные исследования. 2014. № 11. С. 33-38.
5. Середенко Е. С. Оценка экономической эффективности аналитической системы в российском банке // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2012. № 2. С. 110-114.
6. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. — 367 с.
References
1. Denisov D. V. SAAS resheniya liderov IT industrii [SAAS solutions from leading company in IT industry]. Prikladnaya Informatika — Journal of Applied Informatics, 2010, no. 1, pp. 35-43.
2. Denisov D. V. Perspektivy razvitiya oblachnyh vy-chislenij [Future for cloud computing]. Prikladnaya Informatika — Journal of Applied Informatics, 2009, no. 5, pp. 52-58.
3. Zalozhnev A. YU., Chistov D. V., Shuremov E. L. Ob odnom podhode k realizacii oblachnyh uslug na os-nove modeli EaaS [EaaS model based approach to cloud services provision]. Programmnye Produkty i Siste-my — Software and Systems, 2014, no. 2, pp. 186-191.
4. Razumnikov S. V. Ocenka ehffektivnosti i riskov ot vnedreniya oblachnyh IT-servisov [Assessment of effectiveness and risks of implementing cloud it-services]. Fundamentalnie Issledovania — FUNDAMENTAL RESEARCH, 2014, no. 11, pp. 33-38.
5. Seredenko E. S. Ocenka ehkonomicheskoj ehffektivnosti analiticheskoj sistemy v rossijskom banke [Assessment of economic effectiveness for analytic system in Russian bank]. AktualnyeProblemy Gumanitarnyh i Estestvennyh Nauk — Actual problems of humanities and sciences, 2012, no. 2, pp. 110-114.
6. Shelobaev S. I. Matematicheskie metody i modeli v eh-konomike, finansah, biznese [Mathematical methods and models in economics, finance, business]. Ucheb-noe posobie dlya vuzov. Mocow, YUNITI-DANA Publ., 2001. 367 p.
K. Maksimov, Moscow University for Industry and Finance «Synergy», Moscow, Russia, kosmosbest@gmail.com
Methods and models for assessing the effectiveness of the use of cloud computing
Though for the last years «cloudy» services gained popularity at the enterprise. Providers offers many various models of cloud computing, for example IaaS, PaaS, SaaS, but often don't give proof why cloud services implementation in the company make more effectiveness business. Today we have many methods or models for assessing the effectiveness for traditional IT. The idea of cloud computing is not actually new but existing approaches to the use of cloud computing resources is not efficient. In this article systemized basic traditional methods and models for assessing the effectiveness of the use of IT in the company. The revealed a positive and negative effects traditional methods and models for assessing the effectiveness cloud computing. Discusses the various models of cloud computing which could enable businesses to face market volatility in an agile and cost-efficient manner. This article discusses different approaches assessing the effectiveness of the use of cloud computingin the company using the parameters of price elasticity, models Stone and Slutsky equation. Also discusses approaches to raising customer value of cloud system integration services designed for the needs service providers. Research how customer income impact on price cloud service for providers. The system of indicators for assessing the value of the transition to cloud computing to businesses are offered. Steps for company which want to implementing cloud services in your infrastructure are offered. Study results of the obtained model sand methods are discussed.
Keywords: cloud computing, methods, models, assessment, efficiency, IaaS, PaaS, SaaS.
About authors:
K. Maksimov, Postgraduate For citation:
Maksimov K. Methods and models for assessing the effectiveness of the use of cloud computing. Prikladnaya Informatika — Journal of Applied Informatics, 2016, vol. 11, no. 1 (64), pp. 106 - 113 (in Russian).
