CC BY
17
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ
формирование оптимального портфеля облачных сервисов
saas-поставщика
Варфоломеева Александра Олеговна
ведущий специалист кафедры информатики РЭУ им. Г. В. Плеханова, e-mail: aovarfolomeeva@gmail.com
Романов Виктор Петрович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики РЭУ им. Г. В. Плеханова, e-mail: victorromanov1@gmail.com
Широкое распространение облачных технологий, наблюдаемое в течение последних нескольких лет, привело к значительному ужесточению конкуренции на рынке облачных услуг, а также существенно повлияло на требования, предъявляемые к поставщикам в облачной среде. В данных условиях для поставщиков становится особо важно формировать и предоставлять потребителям наиболее оптимальный набор облачных сервисов с целью увеличения уровня удовлетворенности требований клиентов. В статье рассмотрена модель Марковица и дан анализ возможности использования пакета Financial Toolbox системы Matlab для формирования оптимального портфеля сервисов поставщика облачных сервисов. Показано, что применение данной методики способно в значительной степени повысить эффективность деятельности поставщика облачных услуг.
Ключевые слова: облачный сервис, оптимальный портфель, SaaS-пос-тавщик.
the optimal cloud services portfolio formation for saas-provider
Varfolomeeva, Aleksandra O.
Leading Expert of the Department for Computer Science of the Plekhanov Russian University of Economics, e-mail: aovarfolomeeva@gmail.com
Romanov, Viktor P.
Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department for Computer Science of the Plekhanov Russian University of Economics, e-mail: victorromanov1@gmail.com
The rapid growth in popularity of cloud computing and increased competition in cloud market have significantly changed the requirements for the quality of services provided. In order to maintain the high quality of service and to increase the profit of cloud providers we suggest that providers should form and put on the market a certain set of cloud services based on cloud services demand. In this paper we analyze the basic principles proposed by Markowitz and consider the use of Financial Toolbox package in Matlab to generate the optimal cloud services portfolio. Cloud services portfolio optimization is the key to a differentiated and flexible approach to customer service and considering user preferences.
Keywords: cloud service, optimal portfolio, SaaS-provider.
Рост популярности облачных вычислений обусловлен развитием
различных технологий, в том числе виртуализации, технологий
обработки больших данных, распределенных вычислений, распространением мобильного доступа к Интернету, а также появлением огромного количества сервисов, которые можно предоставлять. По данным исследования IDC Russia Cloud Services Market 20132017 Forecast and 2012 Competitive Analysis, совокупный рынок облачных услуг в 2012 г. в России вырос более чем на 70%, составив 208,9 млн долларов. Согласно прогнозам IDC, среднегодовой рост рынка облачных услуг в России в прогнозируемый период с 2013 по 2017 г. превысит 40%1
Преимущества и проблемы применения облачных технологий на предприятиях рассматриваются многими отечественными и зарубежными учеными. На сегодняшний день существует огромное количество публикаций, посвященных основам облачных вычислений, вопросам практического применения облачных технологий, эффективности использования облачных вычислений. Н. А. Якушева в своей статье «Расчет экономической эффективности облачных вычислений» говорит о том, что «в настоящее время для IT-руководителей самыми важными проблемами являются целесообразность перехода на облачную платформу и оценка экономической выгоды и рисков внедрения облачных вычислении»2. Но несмотря на огромное количество публикаций в сфере облачных вычислений, в том числе касающихся эффективности использования данной концепции и технологии, очень мало внимания уделяется эффективности деятельности предприятия - поставщика облачных услуг.
Критики облачных решений все свои усилия направляют на рассмотрение вопросов безопасности и стандартизации облачных технологий. К примеру, в статье А. В. Бойченко «Проблемы облачных вычислений» рассматриваются следующие аспекты: «технологического характера (виртуализация), стандартизации данной технологии, инфраструктурные, обеспечения безопасности предоставляемых потребителям облачных услуг»3. Но, к сожалению, редко можно встретить анализ узких мест облачных технологий. «Одна из важнейших задач, с которой сталкиваются облачные провайдеры, - это эффективное управление качеством предоставления услуг, которое заключается в оперативном реагировании на уменьшение или увеличение количест-
1 Ухудшение экономической ситуации в России не помешает росту рынка облачных услуг. - URL: http://idcrussia.com/ ru/about-idc/press-center/54915-press-release
2 Якушева Н. А. Расчет экономической эффективности облачных вычислений / / Инженерный журнал: наука и инновации : электронное научно-техническое издание. -2012. - № 3 (3). - URL: http://engjournal.ru/articles/124/124.pdf
3 Бойченко А. В. Проблемы облачных вычислений / / Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010 : сборник научных трудов. - М., 2010. - Т. 3. - С. 52-53.
ва запросов к облачным приложениям. Стремительный рост пользователей облачных систем, неравномерность и непредсказуемость нагрузки могут стать причиной ухудшения качества обслуживания, особенно в часы пик, а неиспользуемые ресурсы в часы минимальной нагрузки значительно уменьшают прибыль провайдеров»1.
В данной статье представлена методика повышения эффективности деятельности поставщика облачных сервисов, основанная на анализе узких мест, прогнозировании потока запросов к облачным приложениям и формировании портфеля облачных сервисов. Описанная методика предлагает более гибко и дифференцированно подходить к вопросу обслуживания клиентов, учитывать приоритетность задач в процессе предоставления сервисов, соблюдая основные принципы, на которых строятся современные облачные технологии. Применение данного подхода позволит вывести рынок облачных услуг, как в России, так и за рубежом, на качественно новый уровень.
Анализ эффективности деятельности SaaS-поставщика
c точки зрения предприятия
В рамках исследования проблемы анализа эффективности деятельности поставщиков облачных услуг и управления качеством предоставляемых услуг была разработана модель управления потоками запросов к облачным ERP-системам в среде Powersim, которая состоит из двух компонентов: макроэкономической подмодели, иллюстрирующей деятельность поставщика облачных услуг как предприятия, к которому можно применить основные принципы макроэкономики, и стохастической подмодели, которая основывается на прогнозировании потока запроса к облачным ресурсам и теории ветвящихся процессов. Данная модель также полагается на основные принципы системной динамики и теории массового обслуживания.
Модель была апробирована и представлена на международных конференциях в Польше (Enterprise and Organizational Modeling and Simulation - EOMAS-2012), Испании (Enterprise and Organizational Modeling and Simulation - EOMAS-2013) и Канаде (2013 Summer Simulation Multiconference).
Процесс предоставления облачных услуг имеет трехзвенную ар-хитектуру2. Ключевым звеном данной цепочки являются поставщики облачных услуг (рис. 1). Они предлагают своим клиентам определен-
1 Варфоломеева А. О., Романов В. П. Управление качеством предоставления облачных услуг на примере SAAS-приложений / / Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ-2013) : сборник научных трудов. 25-26 апреля 2013 г. - М., 2013.
2 Romanov V., Varfolomeeva A. Cloud ERP Query Flow Control Simulation with Quality Restrictions and Profit Gaining Criteria / / Enterprise and Organizational Modeling and Simulation. Lecture Notes in Business Information Processing. - 2013. - Vol. 153. -Р. 101-114.
ный набор готовых решений - SaaS-приложений/ работающих на виртуальных платформах. С одной стороны, у нас находятся клиенты -непосредственные потребители сервисов, а с другой - инфраструктурные вендоры, у которых SaaS-поставщики арендуют аппаратные средства, операционные системы, системное ПО (средства виртуализации, автоматизации, основные средства управления ресурсами) и связующее ПО (например, для управления системами)1.
Рис. 1. Процесс предоставления облачных услуг
На сегодняшний день существует огромное количество сервисов, которые можно предоставлять в рамках модели SaaS. К таким приложениям можно отнести облачные ERP- и CRM-системы, системы управления задачами и проектами, системы складского учета, бухгалтерские системы, виртуальные конференции, электронную почту, Ser-viceDesk, системы учета рабочего времени и др.
1 SaaS, IaaS, PaaS. Облачно с объяснениями. - URL: http://www.vkuzmin.com/2010/11/ saas-iaas-paas.html
Деятельность поставщиков облачных услуг аналогична деятельности классических производственных предприятий. Потребители и поставщики облачных услуг преследуют диаметрально противоположные цели1. Цель потребителей облачных услуг - выбор наиболее предпочтительного уровня сервиса, который они могут себе позволить. Основная цель поставщика облачных услуг, как и любого предприятия, - получение прибыли. Прибыль поставщика напрямую зависит от того, насколько грамотно он управляет портфелем (набором) сервисов. Проводя аналогию между облачными провайдерами и производственными предприятиями, можно выделить ряд схожих компонентов (табл. 1).
Т а б л и ц а 1
Сравнительный анализ производственных предприятий и облачных провайдеров
Компоненты ERP-системы Производственное предприятие Облачный провайдер
Производство Производство продукции Обработка входящих запросов
Склад Продукция Данные
Поставщики Поставка используемого сырья или материалов Инфраструктурные вендоры
Клиенты Потребители произведенной продукции Потребители сервисов
Маркетинг Маркетинг продукции Маркетинг сервисов
Прибыль Прибыль от продажи продукции Прибыль от предоставления услуг
Все сервисы, поставляемые БааБ-поставщиками, имеют определенные характеристики, которые можно разделить на внутренние и внешние. К внешним мы относим доходность сервиса, риски и затраты на его предоставление. К внутренним атрибутам сервиса относятся такие характеристики, как приоритет, доступность, скорость обработки запросов и др.
Для удовлетворения потребностей заказчиков и увеличения прибыли поставщиков облачных услуг целесообразно сформировать и выставить на рынок определенный набор сервисов облачной ERP. Как и в промышленности, в сфере предоставления облачных услуг нельзя не учитывать возможность кооперации. Так же, как и автомобильные
1 См.: Варфоломеева А. О. Моделирование управления потоками заявок к облачной ERP-системе / / Модель менеджмента для экономики, основанной на знаниях : материалы V Международной научно-практической конференции. 15-17 мая 2013 г. - Т. 1. - М., 2013.
концерны Audi или Volkswagen не производят все сами, конечные ERP-продукты провайдеров могут быть сформированы совместно с поставщиками составляющих компонентов. Важно правильно сформировать эти связи, наладить процесс кооперации, разработать адаптивную систему управления сервисами и методику формирования оптимального портфеля сервисов.
Формирование оптимального портфеля облачных сервисов - это ключ к дифференцированному и гибкому подходу к обслуживанию клиентов и учету пользовательских предпочтений. Система управления портфелями сервисов как система с обратной связью предполагает регулярный анализ исторических данных и пересмотр портфелей. Впервые теория формирования оптимального портфеля на примере ценных бумаг была предложена Марковицем в его статье «Выбор портфеля» в 1952 г.1 В своей работе Марковиц представил теоретико-вероятностную формализацию понятия доходности и риска. Это сразу позволило перевести задачу выбора оптимальной инвестиционной стратегии на строгий математический язык. Именно он первым привлек внимание к общепринятой практике диверсификации портфелей и точно показал, как инвесторы могут уменьшить стандартное отклонение доходности портфеля, выбирая акции, цены на которые меняются по-разному. В данной статье мы предлагаем использовать основные принципы Марковица в решении задачи формирования оптимального портфеля облачных сервисов.
Постановка задачи Марковица
в рамках управления сервисами
Основываясь на теории, предложенной Марковицем, попробуем сформулировать задачу управления портфелями облачных сервисов в целях повышения прибыли поставщика и улучшения качества обслуживания клиента. Допустим, что у компании - поставщика облачных услуг имеется возможность сформировать портфель услуг, состоящий из n сервисов. Каждый сервис имеет свою ожидаемую доходность Ri. Доходность сервиса может быть как задана изначально, так и вычислена по имеющейся информации по потреблению услуг. Доходность по набору сервисов представляется в виде вектора2:
( E[ RJ ^
m =
E[ Rn ]
ni J
1 См.: Markowitz H. M. Portfolio Selection // The Journal of Finance. - 1952. - Vol. 7. - N 1. - P. 77-91.
2 См.: Терентьев А. Н. Задача Марковица : лекция № 4 по курсу «Прикладная статистика» / ННК ИПСА. - Киев, 2010.
где т = Е[К ] - ожидаемый доход от вложения в г-й сервис.
Пусть вг - доля вложения в г-й сервис, тогда портфель сервисов можно представить в виде следующего вектора:
S =
fc Л
Vsn у
Для модели Марковица должно выполняться условие вложения всего капитала провайдера:
1Т • Э = 1,
где I - единичный вектор (размерность 1 столбец на п строк):
(1 ^ I = -
11J
Ковариационно-дисперсионная матрица эффективности V вектора вложении К определяется по формуле
У = Е[(К - т) • (К - т)Т ],
R =
(Ri ^
V Rn у
где Кг - ожидаемая доходность г-го сервиса.
В матрице V по диагонали расположены дисперсии доходности акции, а вне диагонали находятся значения ковариации между г-ми и ]-ми сервисами:
V =
cov(S, S) cov(S, S2) cov(S2, Sx) cov(S2, S2)
cov(S17S„)^
Cov(S2 , Sn )
cov(Sn , S1) cov(S„ , S2 ) - cov(Sn , Sn ) j
V =
D[Si]
cov(S2, S )
cov(S1rS2)
D[^2]
cov(S„ , Si) cov(S„ , S2 )
cov(S1, S„ )^ cov(S2, S„ )
D[Sn]
Нужно найти такой вариант распределения портфеля по сервисам, чтобы выполнялось условие минимизации риска портфеля:
Vp ='ZT,Vij • s{ • Sj или в виде minVp = min ST •V • S.
i j s s
1
Имеются следующие ограничения:
1) все ресурсы (капитал) поставщика облачных услуг должны быть задействованы, т. е. сумма долей должна быть равна единице:
1Т ■ Б = 1;
2) будущая доходность портфеля с учетом долей по вариантам сервисов представляется как взвешенная сумма по портфелю, равная шр, фиксируемая на определенном уровне:
Т с
т ■ Б = тр.
Для начала необходимо выбрать п сервисов, из которых формируется портфель, и определить исторический промежуток времени в N шагов расчета, за который будут наблюдаться значения доходности по каждому сервису. Предположим, что у поставщика облачных услуг есть возможность вложить свои ресурсы в пятнадцать видов сервисов (табл. 2).
Т а б л и ц а 2 Список предоставляемых сервисов
№ сервиса Наименование сервиса
Сервис 1 Управление персоналом
Сервис 2 Управление документами
Сервис 3 Управление задачами
Сервис 4 СИМ-система
Сервис 5 Телефония
Сервис 6 Социальные инструменты
Сервис 7 Аналитика и учет
Сервис 8 Поисковая система
Сервис 9 Сервис-деск
Сервис 10 Электронная почта
Сервис 11 Электронная коммерция
Сервис 12 Управление складом
Сервис 13 Управление закупками
Сервис 14 Видеоконференции
Сервис 15 Вебинары
Доходность каждого сервиса за анализируемый период (20 недель) представлена в табл. 3.
Т а б л и ц а 3
Данные доходности по сервисам, которые планируется включить в портфель
№ недели Сервис 1 Сервис 2 Сервис 3 Сервис 4 Сервис 5 Сервис 6 Сервис 7 Сервис 8 Сервис 9 Сервис 10 Сервис 11 Сервис 12 Сервис 13 Сервис 14 Сервис 15
1 18,34 37,23 75,11 270,3 23,12 98,45 280,7 78,45 34,13 14,12 28,19 75,11 23,12 34,13 29,34
2 13,28 37,78 74,12 211,2 25,46 45,13 230,9 76,13 23,19 12,56 24,89 74,12 25,46 34,13 12,12
3 29,34 37,13 68,13 238,1 28,13 56,13 207,1 78,13 35,56 12,45 24,67 68,13 28,13 23,19 23,16
4 12,12 37,26 58,23 245,4 28,98 45,36 270,3 79,32 36,78 13,12 35,34 58,23 28,98 34,13 14,12
5 23,16 37,78 56,12 207,1 25,46 74,98 211,2 78,46 34,56 14,12 38,32 74,12 23,12 23,19 12,56
6 14,12 37,13 27,12 270,3 25,46 98,13 238,1 76,15 34,13 12,56 35,34 75,11 23,12 35,56 12,45
7 12,56 37,26 65,12 211,2 25,46 23,15 245,4 78,45 23,19 12,45 38,32 74,12 25,46 36,78 13,12
8 12,45 37,78 75,11 245,4 28,13 46,17 207,1 76,13 35,56 13,12 34,13 68,13 23,12 34,56 29,34
9 13,12 37,13 74,12 270,3 25,46 98,45 270,3 78,13 36,78 11,17 23,19 58,23 25,46 38,32 12,12
10 18,34 37,26 68,13 211,2 25,46 45,13 211,2 79,32 34,56 13,12 35,56 74,12 28,13 35,34 23,16
11 13,28 37,78 58,23 238,1 28,13 56,13 245,4 78,45 34,13 29,34 36,78 68,13 23,12 38,32 14,12
12 29,34 37,13 75,11 245,4 25,46 98,45 207,1 76,13 23,19 12,12 34,56 58,23 25,46 34,13 12,56
13 18,34 37,26 75,11 207,1 28,13 98,45 270,3 78,13 35,56 23,16 23,67 75,11 28,13 38,32 12,45
14 13,28 37,26 75,11 270,3 25,46 45,13 270,3 79,32 36,78 13,12 34,78 74,12 23,12 35,34 13,12
15 29,34 37,78 74,12 211,2 28,13 56,13 211,2 78,45 34,56 29,34 67,45 68,13 25,46 38,32 29,34
16 12,12 37,13 68,13 245,4 23,13 45,36 207,1 76,13 34,13 12,12 45,34 75,11 28,13 38,32 12,12
17 23,16 37,26 58,23 207,1 12,56 74,98 245,4 78,13 23,19 23,16 44,12 75,11 23,12 38,32 23,16
18 13,28 37,78 56,12 270,3 25,18 98,13 207,1 79,32 35,56 14,12 34,13 74,12 25,46 35,34 14,12
19 29,34 37,13 23,12 270,3 27,18 23,15 245,4 78,46 36,78 12,11 37,98 68,13 28,13 38,32 12,56
20 18,34 37,26 65,12 211,2 12,45 46,17 207,1 76,15 34,56 14,23 34,67 58,23 28,98 34,13 12,45
Для определения ожидаемых доходностей и риска (табл. 4) по сервисам и построения ковариационной матрицы по рядам доходности воспользуемся системой MATLAB и пакетом прикладных программ для финансовых расчетов Financial Toolbox, который в полной мере обеспечивает интегрированную вычислительную среду для проведения аналитических финансовых расчетов.
Т а б л и ц а 4
Соотношение риска и доходности по облачным сервисам
m Risk
Сервис 1 18,3325 6,5831
Сервис 2 37,3755 0,277
Сервис 3 63,4855 14,9176
Сервис 4 237,8450 26,0909
Сервис 5 24,8465 4,5313
Сервис 6 63,6580 26,3957
Сервис 7 234,4350 27,0431
Сервис 8 77,8670 1,2301
Сервис 9 32,8440 5,0402
Сервис 10 15,5805 5,7091
Сервис 11 35,5715 9,723
Сервис 12 69,6920 5,4975
Сервис 13 25,6605 2,2705
Сервис 14 34,9095 4,3755
Сервис 15 16,8745 6,5616
Шр = 65,9318.
Функция со^ входящая в базовую библиотеку МА^АВ, позволяет получить соответственно ковариационную матрицу (табл. 5), отражающую меру зависимости доходностей сервисов друг от друга.
Оптимальный портфель, получаемый при помощи функции рог-1ор1, минимизирует ковариационные связи между входящими в него сервисами и одновременно обеспечивает заданный уровень ожидаемого дохода портфеля. Программа на основании требуемого ожидаемого дохода и заданной ковариационной матрицы сервисов, входящих в портфель, выдает риск портфеля, доход портфеля и распределение весов (средств финансирования) по сервисам. Программе задается число вариантов портфелей, которое программа должна выдать.
Т а б л и ц а 5
Расчет ковариационной матрицы для облачных сервисов
Соу Сервис 1 Сервис 2 Сервис 3 Сервис 4 Сервис 5 Сервис 6 Сервис 7 Сервис 8 Сервис 9 Сервис 10 Сервис 11 Сервис 12 Сервис 13 Сервис 14 Сервис 15
Сервис 1 43,3375 -0,2614 -12,3078 -33,2802 -1,0438 8,9211 -54,4396 0,3412 -3,2829 7,4135 18,8784 -6,9114 2,3710 -8,7286 12,1183
Сервис 2 -0,2614 0,0767 0,6440 -2,0205 0,2757 -0,4575 -2,4222 0,0198 -0,0124 0,6689 0,7057 0,3308 -0,2516 -0,1409 0,3750
Сервис 3 -12,3078 0,6440 222,5350 -116,0905 0,6042 37,2222 -3,3105 -0,7229 -12,2289 8,6245 -16,7847 -10,4016 -0,3663 -3,0537 30,6315
Сервис 4 -33,2802 -2,0205 -116,0905 680,7342 31,1234 178,8261 216,1873 2,3664 56,8816 -59,8719 -62,4891 -21,2981 -11,3233 15,4907 -16,7598
Сервис 5 -1,0438 0,2757 0,6042 31,1234 20,5326 -6,0603 12,5999 1,4335 7,6758 -0,2190 -4,0365 0,3914 0,2553 -2,2043 0,3275
Сервис 6 8,9211 -0,4575 37,2222 178,8261 -6,0603 696,7320 117,9290 -1,8796 4,1079 13,6727 -71,7522 2,1965 -19,6224 -4,2468 -0,8690
Сервис 7 -54,4396 -2,4222 -3,3105 216,1873 12,5999 117,9290 731,3319 13,3403 16,0147 11,6348 -88,9939 6,9967 -9,8256 41,2883 -23,1028
Сервис 8 0,3412 0,0198 -0,7229 2,3664 1,4335 -1,8796 13,3403 1,5131 2,0767 1,5077 0,8861 1,2415 0,0658 -0,1237 1,0390
Сервис 9 -3,2829 -0,0124 -12,2289 56,8816 7,6758 4,1079 16,0147 2,0767 25,4036 -0,3837 -2,4758 -4,0051 2,4687 -2,0556 2,6893
Сервис 10 7,4135 0,6689 8,6245 -59,8719 -0,2190 13,6727 11,6348 1,5077 -0,3837 32,5936 27,3926 4,3269 -2,6909 8,4279 10,6750
Сервис 11 18,8784 0,7057 -16,7847 -62,4891 -4,0365 -71,7522 -88,9939 0,8861 -2,4758 27,3926 94,5371 4,7868 -2,0323 11,3968 19,4454
Сервис 12 -6,9114 0,3308 -10,4016 -21,2981 0,3914 2,1965 6,9967 1,2415 -4,0051 4,3269 4,7868 42,2171 -5,2487 0,2092 6,2439
Сервис 13 2,3710 -0,2516 -0,3663 -11,3233 0,2553 -19,6224 -9,8256 0,0658 2,4687 -2,6909 -2,0323 -5,2487 5,1553 0,1718 -3,4263
Сервис 14 -8,7286 -0,1409 -3,0537 15,4907 -2,2043 -4,2468 41,2883 -0,1237 -2,0556 8,4279 11,3968 0,2092 0,1718 19,1448 -2,2202
Сервис 15 12,1183 0,3750 30,6315 -16,7598 0,3275 -0,8690 -23,1028 1,0390 2,6893 10,6750 19,4454 6,2439 -3,4263 -2,2202 43,0543
Результаты, выданные программой, показывают, что ряд вариантов портфелей предусматривает нулевое финансирование (вес) по некоторым сервисам. В результате при формировании инвестиционной стратегии поставщика облачных услуг можно выбрать, основываясь на неформальных критериях, некоторые варианты портфеля, который включает один или несколько сервисов. Так, поставщик может выбрать конкретный вариант стратегии, сопоставив доходность и риск различных портфелей и определив наиболее приемлемый из них на основе своего субъективного отношения к риску. Применение функции ^оп^оп без выходных параметров позволяет построить график эффективной границы (рис. 2).
Эффективная граница Марковица
2501-.-1-1.............1-
I_I_I_I_I_I_
О 5 10 15 20 25 30
Риск (среднеквадратическое отклонение)
Рис. 2. Граница эффективности
Портфели, которые находятся на кривой эффективности, составляют эффективное множество. Некоторые из этих портфелей представлены в табл. 6. Каждый портфель, который находится на кривой эффективности, является приемлемым для БааБ-поставщика. Они обеспечивают максимальную доходность при заданном уровне риска и минимальный риск при заданном уровне доходности. Выбор же конкретного портфеля из этого эффективного множества зависит от склонности облачного провайдера к риску - можно выбрать портфель, обеспечивающий максимальную доходность, или же можно выбрать тот, который обеспечивает минимальный риск.
Т а б л и ц а 6
Расчет доходности и риска по портфелям и весов облачных сервисов в варианте портфеля
Return Risk (СКО) Сервис 1 Сервис 2 Сервис 3 Сервис 4 Сервис 5 Сервис 6 Сервис 7 Сервис 8 Сервис 9 Сервис 10 Сервис 11 Сервис 12 Сервис 13 Сервис 14 Сервис 15
Portfolio 1 37,8536 0,1887 0,0104 0,9055 0 0,0031 0 0,0011 0,0034 0 0 0 0 0,0049 0,0687 0,0029 0
Portfolio 2 60,0748 0,6875 0,0000 0,4583 0,0059 0,0061 0 0,0006 0,0000 0,5257 0 0 0 0,0010 0 0,0024 0
Portfolio 3 82,2961 1,4190 0 0 0,0176 0,0287 0 0 0,0008 0,9485 0 0 0 0,0043 0 0 0
Portfolio 4 104,5174 3,9775 0 0 0,0358 0,1048 0 0 0,0664 0,7929 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 5 126,7386 6,8615 0 0 0,0543 0,1812 0 0 0,1320 0,6325 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 6 148,9599 9,7875 0 0 0,0728 0,2575 0 0 0,1977 0,4720 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 7 171,1812 12,7266 0 0 0,0913 0,3338 0 0 0,2633 0,3116 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 8 193,4025 15,6713 0 0 0,1098 0,4102 0 0 0,3289 0,1511 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 9 215,6237 18,6195 0 0 0,1197 0,4853 0 0 0,3950 0 0 0 0 0 0 0 0
Portfolio 10 237,8450 26,0909 0 0 0 1,0000 0 0 0,0000 0 0 0 0 0 0 0 0
Стремительный рост популярности облачных вычислений, ужесточение конкуренции на рынке облачных продуктов повышают требования к поставщикам облачных услуг. Для обеспечения высокого уровня предоставляемых услуг провайдеру необходимо ввести в свой арсенал инструментов прогнозирование потоков запросов к облачным приложениям, а также изменить подход к обслуживанию клиентов на более дифференцированный, основанный на методике формирования оптимального портфеля сервисов.
Список литературы
1. Варфоломеева А. О., Романов В. П. Управление качеством предоставления облачных услуг на примере SAAS-приложений // Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ-2013) : сборник научных трудов. 25-26 апреля 2013 г. - М., 2013.
2. Якушева Н. А. Расчет экономической эффективности облачных вычислений // Инженерный журнал: наука и инновации : электронное научно-техническое издание. - 2012. - № 3 (3). - URL: http:/ / eng-journal.ru/ articles/124/124.pdf
3. Markowitz H. M. Portfolio Selection // The Journal of Finance. -1952. - Vol. 7. - N 1. - P. 77-91.
4. Romanov V., Varfolomeeva A. Cloud ERP Query Flow Control Simulation with Quality Restrictions and Profit Gaining Criteria // Enterprise and Organizational Modeling and Simulation. Lecture Notes in Business Information Processing. - 2013. - Vol. 153. - Р. 101-114.
References
1. Varfolomeeva A. O., Romanov V. P. Upravlenie kachestvom predostavleniya oblachnyh uslug na primere SAAS-prilozhenij // Inzhiniring predpriyatij i upravlenie znaniyami (IP&UZ-2013) : sbornik nauchnyh trudov. 25-26 aprelya 2013 g. - M., 2013.
2. Yakusheva N. A. Raschet ekonomicheskoj effektivnosti oblachnyh vychislenij / / Inzhenernyj zhurnal: nauka i innovacii : elektronnoe nauchno-tehnicheskoe izdanie. - 2012. - N 3 (3). - URL: http:// engjournal.ru/articles/124/124.pdf
3. Markowitz H. M. Portfolio Selection // The Journal of Finance. -1952. - Vol. 7. - N 1. - P. 77-91.
4. Romanov V., Varfolomeeva A. Cloud ERP Query Flow Control Simulation with Quality Restrictions and Profit Gaining Criteria // Enterprise and Organizational Modeling and Simulation. Lecture Notes in Business Information Processing. - 2013. - Vol. 153. - Р. 101-114.
