CC BY
7УДК 004.043
МЕТОДИКА РАНЖИРОВАНИЯ ПРОВАЙДЕРОВ ОБЛАЧНЫХ УСЛУГ ПО КРИТЕРИЯМ МИНИМУМА ЗАТРАТ РЕСУРСОВ ПОКУПАТЕЛЕЙ
METHOD FOR RANKING CLOUD SERVICE PROVIDERS BY THE CRITERON OF MINIMUM RESOURCES COSTS OF BUYERS
©Хубаев Г. Н.
д-р экон. наук
Ростовский государственный экономический
университет (РИНХ) г. Ростов-на-Дону, Россия, gkhubaev@mail.ru
©Khubaev G.
Dr. habil., Rostov state economic University (RINH) Rostov-on-Don, Russia, gkhubaev@mail.ru
©Токин Д. В.
Ростовский государственный экономический
университет (РИНХ) г. Ростов-на-Дону, Россия, iamshkiper@bk.ru
©Tokin D.
Rostov state economic University (RINH) Rostov-on-Don, Russia, iamshkiper@bk.ru
Аннотация. Предложена универсальная методика ранжирования провайдеров облачных услуг на рынке «бизнес-бизнесу» по критериям минимума затрат финансовых ресурсов и времени покупателя, включающая процедуры имитационного моделирования процессов покупки и оценку затрат времени на загрузку страниц веб-портала провайдера.
Abstract. The general method for ranking cloud service providers on the business-to-business market by the criterion of minimum costs of financial resources and client time, including the procedures for modeling the purchasing process and estimating costs of time for loading provider portal pages.
Ключевые слова: облачные услуги, информационный рынок, финансовые ресурсы, ранжирование провайдеров, имитационное моделирование.
Keywords: cloud services, information market, financial resources, provider ranking, simulation modeling.
Постановка задачи. На современном этапе развития рыночной экономики важную роль на информационном деловом рынке типа «бизнес-бизнесу» стали играть облачные услуги. Действительно, как отмечается многими специалистами, облачные технологии, позволяют существенно повысить эффективность бизнес-процессов при условии, что принимаются во внимание сведения о значениях элементов рыночного механизма [1, с. 555-562; 2, с. 278-310, 457-462].
Однако в настоящее время отсутствуют открытые, доступные для субъектов информационного рынка облачных услуг данные о значениях ряда показателей, характеризующих механизм функционирования рынка. Например, как показывает анализ реальной ситуации на рынке облачных услуг, разброс цен на одинаковые услуги у разных
провайдеров весьма велик. Это обусловлено не только недостаточным развитием конкуренции, но и тем, что процессы реализации одинаковых услуг у разных провайдеров отличаются и составом операций, и временем выполнения одинаковых операций, и ресурсоемкостью операций и процесса в целом.
Очевидно, что потенциальному покупателю облачной услуги необходимо знать, предоставляет ли данный провайдер интересующую его услугу, сколько стоит услуга у разных провайдеров и каковы затраты времени клиента при покупке конкретной услуги у конкретного провайдера. Однако в условиях вариации количества продавцов на рынке облачных услуг оперативно отслеживать эти процессы покупателю затруднительно.
Ранее нами рассмотрены модели и состав облачных услуг, предоставляемых российскими и зарубежными провайдерами, представлены значения дисперсии цен на одинаковые облачные услуги [3].
В настоящей статье предложена универсальная методика ранжирования провайдеров по критерию минимума затрат финансовых ресурсов и времени покупателей на покупку и использование облачных услуг.
1. Ранжирование провайдеров по критерию минимума затрат финансовых ресурсов
покупателей облачной услуги
Для сравнения выбрано шесть популярных российских провайдеров облачных услуг: Ай-Теко, ONCLOUD, Dataline, Cloud4Y, Caravan Aero, 1Cloud. С использованием таблицы случайных чисел этим провайдерам присвоены идентификаторы Z1-Z6.
В Таблице 1 представлен перечень цен на облачные услуги у разных провайдеров.
Таблица 1.
ПЕРЕЧЕНЬ ЦЕН НА УСЛУГИ ПРОВАЙДЕРОВ _(по модели IaaS)._
Услуга Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6
Виртуальный ЦОД * от 941 руб./мес. от 312 руб./мес. * от 645 руб./мес. *
Виртуальный сервер от 525 руб./мес. от 714 руб./мес. от 348 руб./мес. от 1177 руб./мес. от 368 руб./мес. от 585 руб./мес.
Виртуальный рабочий стол от 470 руб./мес. * * от 282 руб./мес. * *
*сведения о ценах отсутствуют в открытом доступе.
Данные о затратах финансовых ресурсов на получение услуги «Виртуальный сервер» у разных провайдеров представлены в Таблице 2.
Таблица 2.
ЗАТРАТЫ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ ПОКУПАТЕЛЯМИ УСЛУГИ «ВИРТУАЛЬНЫЙ СЕРВЕР»
Провайдер Затраты финансовых ресурсов покупателей услуги «Виртуальный сервер» (руб./мес.)
Минимальное значение Среднее значение Максимальное значение
Z1 525 4175 7825
Z2 1299 4300 7301
Z3 348 2197 4046
Z4 1522 5147 8772
Z5 594 2140 3686
Z6 675 2618 4560
№8 2017 г.
Для сравнения провайдеров по затратам финансовых ресурсов на реализацию выбранной услуги использована система автоматизированного синтеза имитационных моделей СИМ-
[4-5].
В результате имитационного моделирования (1000 итераций) получены статистические характеристики (математическое ожидание, дисперсия, коэффициент вариации, эксцесс, асимметрия) распределения (таблица и гистограмма) затрат финансовых ресурсов на реализацию услуги «Виртуальный сервер» по каждому провайдеру.
Результаты имитационного эксперимента представлены в Таблице 3.
Таблица 3.
ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАТРАТ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ
Провайдер Статистические характеристики распределения затрат финансовых ресурсов покупателями на получение услуги «Виртуальный сервер»
Математическое ожидание Коэффициент вариации Асимметрия Медиана Максимум
Z1 4195,687 0,354 -0,018 4178,742 7628,837
Z2 4208,707 0,295 0,059 4351,487 7199,797
Z3 2192,496 0,354 -0,007 2167,120 3975,217
Z4 5108,078 0,286 0,021 5098,449 8490,847
Z5 2140,751 0,297 0,020 2151,591 3620,087
Z6 2595,494 0,299 0,112 2641,732 4536,013
Статистические характеристики распределения затрат финансовых ресурсов потребителя у каждого из выбранных провайдеров представлены в Таблицах 4-9.
Таблица 4.
РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z1
Параметр Значение
Переменная Z1
Число итераций 1000
Среднее 4097,702
Дисперсия 2121603,613
Среднеквадратическое отклонение 1456,573
Коэффициент вариации 0,355
Асимметрия -0,042
Эксцесс -0,472
Минимум 582,687
Максимум 7755,801
Модальный интервал 3843 : 4495
Таблица 5.
РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z2
Параметр Значение
1 2
Переменная Z2
Число итераций 1000
Среднее 4208,707
Дисперсия 1536412,194
Среднеквадратическое отклонение 1239,521
Коэффициент вариации 0,295
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 5.
1 2
Асимметрия 0,059
Эксцесс -0,602
Минимум 1503,177
Максимум 7199,797
Модальный интервал 3575 : 4093
Таблица 6. РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z3
Параметр Значение
Переменная Z3
Число итераций 1000
Среднее 2192,496
Дисперсия 603609,372
Среднеквадратическое отклонение 776,923
Коэффициент вариации 0,354
Асимметрия -0,007
Эксцесс -0,626
Минимум 359,022
Максимум 3975,217
Модальный интервал 2331 : 2660
Таблица 7. РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z4
Параметр Значение
Переменная Z4
Число итераций 1000
Среднее 5108,078
Дисперсия 2138814,902
Среднеквадратическое отклонение 1462,469
Коэффициент вариации 0,286
Асимметрия 0,021
Эксцесс -0,602
Минимум 1706,050
Максимум 8490,847
Модальный интервал 4790 : 5407
Таблица 8. РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z5
Параметр Значение
Переменная Z5
Число итераций 1000
Среднее 2140,751
Дисперсия 404230,964
Среднеквадратическое отклонение 635,792
Коэффициент вариации 0,297
Асимметрия 0,020
Эксцесс -0,685
Минимум 683,095
Максимум 3620,087
Модальный интервал 2018 : 2285
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Таблица 9.
РЕЗУЛЬТАТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРА Z6
Параметр Значение
Переменная Z6
Число итераций 1000
Среднее 2595,494
Дисперсия 603751,723
Среднеквадратическое отклонение 777,015
Коэффициент вариации 0,299
Асимметрия 0,112
Эксцесс -0,529
Минимум 747,450
Максимум 4536,013
Модальный интервал 2470 : 2814
На Рисунке 1 представлена гистограмма распределения затрат финансовых ресурсов покупателя услуги «Виртуальный сервер» у провайдера 26. Аналогичные гистограммы получены в результате имитационного моделирования по каждому из выбранных для исследования провайдеров.
Рисунок 1. Гистограмма распределения финансовых затрат покупателя услуги «Виртуальный сервер» у провайдера 26
Выводы
Выполненное исследование информационного рынка облачных услуг позволяет:
1. Осуществлять ранжирование провайдеров по критерию минимума затрат финансовых ресурсов покупателя облачных услуг. Определить, исходя из состава нужных покупателю услуг, какие из представленных на информационном рынке провайдеров реализуют эти услуги с минимальными затратами финансовых ресурсов.
2. Получить статистические характеристики распределения цен (значения математического ожидания, дисперсии, коэффициента вариации, асимметрии, эксцесса) на все виды предлагаемых на рынке типа «бизнес-бизнесу» облачных услуг по всем провайдерам.
3. Определить в результате имитационного эксперимента статистические характеристики общего распределения затрат ресурсов на покупку любой совокупности услуг и выполнить ранжирование провайдеров, исходя из заданной вероятности попадания затрат ресурсов покупателя в определенный доверительный интервал [6].
2. Ранжирование провайдеров по критерию минимума затрат времени покупателей
облачной услуги
Для сравнения выбрано также шесть популярных российских провайдеров облачных услуг: Ай-Теко, ONCLOUD, Dataline, Cloud4Y, Caravan Aero, 1Cloud. С использованием таблицы случайных чисел этим провайдерам присвоены идентификаторы Z1-Z6.
Анализировались затраты времени на подключение услуги — «Виртуальный сервер». Выбор обусловлен тем, что эта услуга реализована у подавляющего большинства провайдеров и является одной из самых востребованных. Процесс подключения данной услуги включает ряд операций: F1 — «Перейти на сайт»; F2 — «Открыть каталог»; F3 — «Выбрать услугу»; F4 — «Выбрать конфигурацию»; F5 — «Пройти регистрацию»; F6 — «Оплатить заказ». Эксперимент включал несколько подходов для оценки времени выполнения операции по каждому провайдеру.
Замечание. Экспериментальную оценку статистических характеристик времени реализации функций программных приложений, включая веб-приложения) необходимо проводить, группируя пользователей (потенциальных клиентов-покупателей приложения) в зависимости от значений классификационных признаков (пол, возраст, образование и др.) и выполнив имитационное моделирование с учетом характеристик распределения затрат времени в каждой из групп и доли конкретной группы в составе пользователей [7-9].
После оценки затрат времени на выполнение каждой операции, автоматизированного синтеза имитационных моделей и выполнения имитационного моделирования формируются таблицы, в которых представлены статистические характеристики распределения затрат времени покупателей на получение услуги «Виртуальный сервер» у каждого провайдера (Таблица 10).
Таблица 10.
ЗАТРАТЫ ВРЕМЕНИ ПОКУПАТЕЛЯМИ УСЛУГИ «ВИРТУАЛЬНЫЙ СЕРВЕР»
Провайдер Операция Затраты времени покупателями услуги «Виртуальный сервер» (в секундах)
Минимальное Среднее значение Максимальное
значение значение
1 2 3 4 5
Z1F1 5,97 17,91 29,85
Z1F2 2,71 8,13 13,55
Z1 Z1F3 16,18 48,54 80,90
Z1F4 64,71 194,13 323,55
Z1F5 16,50 49,50 82,45
Z1F6 75,22 225,66 376,10
Z2 Z2F1 7,84 23,52 39,20
Z2F2 5,52 16,56 27,60
Z2F3 17,34 52,02 86,70
Z2F4 42,87 128,61 214,35
Z2F5 37,25 111,75 186,25
Z2F6 74,27 222,81 371,35
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 10.
1 2 3 4 5
Z3F1 5,61 16,83 28,05
Z3F2 3,29 9,87 16,45
Z3 Z3F3 7,65 22,95 38,25
Z3F4 29,86 89,58 149,30
Z3F5 15,42 46,26 77,10
Z3F6 83,35 251,05 416,77
Z4F1 6,76 20,28 33,80
Z4F2 2,83 8,49 14,15
Z4 Z4F3 21,50 64,52 107,51
Z4F4 20,93 62,79 104,65
Z4F5 54,71 164,13 273,55
Z4F6 94,38 283,14 471,92
Z5F1 5,77 17,31 28,85
Z5F2 3,14 9,42 15,70
Z5 Z5F3 6,55 19,65 32,75
Z5F4 27,43 82,29 137,15
Z5F5 34,47 103,41 172,35
Z5F6 62,34 187,02 311,70
Z6F1 6,61 19,83 33,05
Z6F2 2,48 7,44 12,40
Z6 Z6F3 11,24 33,72 56,21
Z6F4 19,39 58,17 96,95
Z6F5 67,15 201,46 335,77
Z6F6 79,14 237,42 395,71
Для сравнения провайдеров по затратам времени на реализацию подключения выбранной услуги использована система автоматизированного синтеза имитационных моделей СИМ-ЦМЬ.
В результате имитационного моделирования получаем статистические характеристики распределения затрат времени на реализацию функции «Виртуальный сервер» по каждому провайдеру.
Результаты имитационного моделирования эксперимента представлены в Таблице 11.
Таблица 11.
СТАТ ГИСТИЧЕСК] ИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАТРАТ ВРЕМЕНИ
Провайдер Операция Статистические характеристики распределения затрат времени
Математическое ожидание Коэффициент вариации Асимметрия Медиана Максимум
1 2 3 4 5 6 7
Z1 Z1F1 18,042 0,264 0,010 17,979 29,573
Z1F2 8,176 0,266 -0,038 8,198 13,241
Z1F3 48,375 0,275 0,110 49,008 79,674
Z1F4 195,104 0,276 -0,048 193,025 316,958
Z1F5 49,564 0,266 0,075 49,987 81,539
Z1F6 225,888 0,268 0,068 225,984 372,916
Z1F1+Z1F2+Z1F3+Z1F4 +Z1F5+Z1F6 539,428 0,276 -0,070 539,174 895,292
Z2 Z2F1 23,365 0,276 -0,011 23,686 38,741
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 11.
1 2 3 4 5 6 7
Z2F2 16,616 0,273 -0,016 16,481 27,044
Z2F3 51,722 0,271 0,030 51,754 84,600
Z2F4 127,235 0,277 0,026 128,533 213,142
Z2F5 111,182 0,280 0,000 111,572 183,907
Z2F6 220,824 0,266 0,071 218,935 361,542
Z2F1+Z2F2+Z2F3+Z2F4 +Z2F5+Z2F6 555,735 0,255 0,008 549,934 894,128
Z3 Z3F1 16,494 0,280 0,077 16,920 27,743
Z3F2 9,867 0,271 -0,003 10,032 16,317
Z3F3 22,961 0,267 0,017 23,048 38,186
Z3F4 88,959 0,266 0,037 90,356 147,470
Z3F5 46,362 0,272 0,107 46,495 75,678
Z3F6 251,126 0,273 0,072 250,706 412,274
Z3F1+Z3F2+Z3F3+Z3F4 +Z3F5+Z3F6 434,322 0,267 -0,022 440,045 704,029
Z4 Z4F1 20,176 0,268 -0,022 20,237 33,332
Z4F2 8,425 0,276 0,045 8,528 13,955
Z4F3 64,351 0,275 -0,014 64,212 105,097
Z4F4 63,246 0,273 0,037 62,985 104,171
Z4F5 163,237 0,278 -0,062 162,411 268,035
Z4F6 283,409 0,280 0,065 283,817 467,437
Z4F1+Z4F2+Z4F3+Z4F4 +Z4F5+Z4F6 594,278 0,274 0,101 596,823 973,491
Z5 Z5F1 17,365 0,267 -0,010 17,467 28,465
Z5F2 9,441 0,278 -0,106 9,334 15,313
Z5F3 19,867 0,273 0,055 19,274 31,877
Z5F4 81,885 0,268 -0,018 83,391 136,418
Z5F5 104,668 0,280 -0,037 103,395 168,031
Z5F6 186,830 0,269 0,064 185,170 302,626
Z5F1+Z5F2+Z5F3+Z5F4 +Z5F5+Z5F6 418,377 0,257 -0,052 423,005 680,534
Z6 Z6F1 19,872 0,271 -0,017 19,838 32,601
Z6F2 7,422 0,268 0,070 7,449 12,110
Z6F3 33,629 0,274 0,070 33,518 55,102
Z6F4 58,202 0,271 0,041 58,665 96,444
Z6F5 200,016 0,270 0,029 200,735 327,322
Z6F6 239,602 0,270 -0,049 233,948 386,882
Z6F1+Z6F2+Z6F3+Z6F4 +Z6F5+Z6F6 562,407 0,256 0,094 565,404 902,667
Таблица 12.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F1
_(Перейти на сайт провайдера)_
Параметр Значение
1 2
Переменная Z1F1
Число итераций 1000
Среднее 18,042
Дисперсия 22,629
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 12.
1 2
Среднеквадратическое отклонение 4,757
Коэффициент вариации 0,264
Асимметрия 0,010
Эксцесс -0,492
Минимум 6,385
Максимум 29,573
Модальный интервал 16,92 : 19,03
Таблица 13.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F2
_(Открыть каталог)_
Параметр Значение
Переменная Z1F2
Число итераций 1000
Среднее 8,176
Дисперсия 4,740
Среднеквадратическое отклонение 2,177
Коэффициент вариации 0,266
Асимметрия -0,038
Эксцесс -0,697
Минимум 3,155
Максимум 13,241
Модальный интервал 7,74 : 8,66
Таблица 14.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F3
_(Выбрать услугу)_
Параметр Значение
Переменная Z1F3
Число итераций 1000
Среднее 48,375
Дисперсия 177,500
Среднеквадратическое отклонение 13,323
Коэффициент вариации 0,275
Асимметрия 0,110
Эксцесс -0,626
Минимум 18,341
Максимум 79,674
Модальный интервал 46,22 : 51,80
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F4
Параметр Значение
1 2
Переменная Z1F4
Число итераций 1000
Среднее 195,104
Дисперсия 2900,793
Таблица 15.
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 15.
1 2
Среднеквадратическое отклонение 53,859
Коэффициент вариации 0,276
Асимметрия -0,048
Эксцесс -0,636
Минимум 69,092
Максимум 316,958
Модальный интервал 181,8 : 204,3
Таблица 16.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F5
_(Пройти регистрацию)_
Параметр Значение
Переменная Z1F5
Число итераций 1000
Среднее 49,564
Дисперсия 173,989
Среднеквадратическое отклонение 13,190
Коэффициент вариации 0,266
Асимметрия 0,075
Эксцесс -0,535
Минимум 18,434
Максимум 81,539
Модальный интервал 47,12 : 52,86
Таблица 17.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИИ Z1F6
Параметр Значение
Переменная Z1F6
Число итераций 1000
Среднее 225,888
Дисперсия 3659,071
Среднеквадратическое отклонение 60,490
Коэффициент вариации 0,268
Асимметрия 0,068
Эксцесс -0,510
Минимум 79,051
Максимум 372,916
Модальный интервал 212,6 : 239,3
Таблица 18.
СОВОКУПНЫЕ ЗАТРАТЫ ВРЕМЕ] НИ ПОТРЕБИТЕЛЯ у Z1
Параметр Значение
1 2
Переменная Z1
Комментарий Услуга «Виртуальный сервер»
Число итераций 1000
Среднее 539,428
Дисперсия 22242,013
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
Окончание Таблицы 18.
1 2
Среднеквадратическое отклонение 149,138
Коэффициент вариации 0,276
Асимметрия -0,070
Эксцесс -0,675
Минимум 183,055
Максимум 895,292
Модальный интервал 506,8 : 571,5
На Рисунке 2 представлена гистограмма распределения затрат времени покупателя услуги «Виртуальный сервер» у провайдера Z1. Аналогичные гистограммы получены в результате имитационного моделирования по каждому из выбранных для исследования провайдеров.
180 -
160 -
140 -
120 -
100 -
80 60 40
183.1 -247.8
Рисунок 2. Гистограмма распределения затрат времени покупателя при покупке облачной услуги у провайдера Z1
По аналогии с данными Таблиц 12-18 определены статистические характеристики распределения затрат времени потребителя у всех выделенных провайдеров по каждой операции.
3. Ранжирование провайдеров по критерию минимума затрат времени покупателей на
загрузку страниц веб-портала
Одной из важных характеристик для оценки ресурсоемкости облачной услуги являются затраты времени покупателя на загрузку страниц веб-портала провайдера.
Анализ скорости загрузки страниц веб-порталов провайдеров облачных услуг (Таблицы 19-20) проведен с применением онлайн-сервиса по измерению скорости загрузки вебстраниц (сервис GTmetrix).
В анализе участвовали:
-главная страница — основная страница, с которой выполняются переходы к другим категориям;
-каталог-страница, содержащая информацию о конкретной услуге.
(Z1)
В
U
247.8 - 312.6 - 377.3 - 442.1 - 506.8 - 571.5 - 636.3 - 701.0 - 765.8 - 830.5 -312.6 377.3 442.1 506.8 571.5 636.3 701.0 765.8 830.5 895.3
научный журнал (scientific journal) №8 2017 г.
http://www. bulletennauki. com
В результирующих таблицах одной из характеристик будет оценка страницы с помощью параметра YSlow — расширение отладчика веб-приложений Firebug для браузера Mozilla Firefox. YSlow оценивает страницу по различным характеристикам, которые влияют на производительность веб-страницы в браузере.
Таблица 19.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК ГЛАВНОЙ СТРАНИЦЫ
Наименование портала
YSlow (баллы)
Количество запросов к серверу
Вес страницы (Кб)
Время полной загрузки (с)
Длительность
загрузки в сравнении с Z1 (разы)
Z1
58
96
1884
1
Z2
59
159
1953
7,9
1,6
Z3
69
63
1162
5,2
1,08
Z4
53
82
1631
1,2
Z5
61
76
1827
6,1
1,27
Z6
57
124
1653
21,1
4,3
Таблица 20.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК СТРАНИЦЫ КАТАЛОГА
Наименование портала YSlow (баллы) Количество запросов к серверу Вес страницы (Кб) Время полной загрузки (с) Длительность загрузки в сравнении с Z1 (разы)
Z1 58 86 1122 5,4 1
Z2 61 104 1841 8,8 1,6
Z3 68 45 889 4,7 0,8
Z4 58 42 642 4,9 0,9
Z5 61 56 973 13,5 2,5
Z6 57 123 1652 22,4 4,1
По результатам анализа Таблиц видно, что тестируемые страницы веб-сайта 23 оптимизированы лучше всего (69 и 68 баллов соответственно), наибольший вес главной страницы у 22 (1953 Кб), минимальное время загрузки страницы каталога показал 23. Из результатов анализа можно сделать вывод, что веб-сайт 23 лучше остальных оптимизирован для работы с пользователями, и, следовательно, минимизирует затраты времени клиентов на работу с веб-сайтом.
Выводы
Проведено исследование проблемы выбора провайдера облачных технологий с минимальными трудозатратами и интеллектуальными усилиями покупателей.
Проанализирован состав облачных услуг и цен на услуги у разных провайдеров на информационном рынке облачных технологий.
Предложена универсальная методика ранжирования провайдеров облачных услуг по критерию минимальных затрат финансовых ресурсов и времени покупателя-пользователя.
Разработанная методика позволяет с минимальными затратами ресурсов и интеллектуальных усилий осуществить следующее:
-систематизировать сведения о предоставляемых провайдерами услугах в сфере облачных технологий.
-формировать наиболее полный перечень услуг, представленных на рынке облачных технологий, и выполнять сравнительную оценку провайдеров облачных технологий по
составу предоставляемых ими услуг, что обеспечило возможность количественной оценки степени соответствия состава предлагаемых провайдерами облачных услуг требованиям пользователя к функциональной полноте.
-получать сравнительную количественную оценку провайдеров по характеристикам потребительского качества предоставляемых услуг.
-расширить для покупателя-пользователя возможности оптимального выбора на рынке облачных услуг, предоставив перечень и цены предлагаемых провайдерами сервисов, а провайдеру услуг оценить его конкурентные позиции, показав его место среди представленных на рынке конкурентов и одновременно дать первоначальную оценку конкурентным рыночным позициям всех фирм-поставщиков облачных услуг.
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) — проект 15-01-06324/15 «Моделирование производственных и управленческих процессов для экспресс-оценки и оптимизации ресурсоемкости товаров и услуг: формирование универсального методического и инструментального обеспечения».
Список литературы:
1. Большая экономическая энциклопедия. М.: Эксмо, 2007. 816 с.
2. Мэнкью Н. Г. Принципы Экономикс. СПб: Питер Ком, 1999. 784 с.
3. Хубаев Г. Н., Токин Д. В. Рынок облачных услуг: минимизация затрат ресурсов покупателя // Российский экономический интернет-журнал. 2017. №2. С. 50.
4. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML «СИМ-UML». Авторы-правообладатели: Хубаев Г. Н., Щербаков С. М., Рванцов Ю. А. // CeBIT 2015 (Ганновер, 2015). Каталог разработок российских компаний. Ministry of Education and Science of the Russian Federation; МСП ИТТ, 2015.
5. Хубаев Г. Н., Щербаков С. М. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML 2.0 (СИМ-UML 2.0). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. №2016661676. М.: Роспатент, 2016.
6. Хубаев Г. Н. Группировка экспертов при прогнозировании значений различных показателей // Математическая экономика и экономическая информатика. Научные чтения памяти В. А. Кардаша: материалы II Международной научно-практической конференции (Новочеркасск, 11-12 декабря 2015 г.). Ростов-на-Дону: НИЦ ЭММ, 2016. С. 29-35.
7. Хубаев Г. Н., Нзомвита Р. Статистический анализ трудоемкости реализации функций веб-приложений (на примере оценки качества жизни населения административно-территориальных образований) // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. №8 (56). С. 36.
8. Хубаев Г. Н., Шевченко С. В. Методика экспресс-оценки характеристик потребительского качества веб-сайтов (на примере веб-сайтов управляющих компаний в сфере ЖКХ) // Качество и жизнь. 2016. №1 (9). С. 77-84.
References:
1. Bolshaya ekonomicheskaya entsiklopediya. (2007). Moscow, Eksmo, 816
2. Menkiyu, N. G. (1999). Printsipy ekonomiks. St. Petersburg, Piter Kom, 784
3. Khubaev, G. N., & Tokin, D. V. (2017). Rynok oblachnykh uslug: minimizatsiya zatrat resursov pokupatelya. Rossiiskii ekonomicheskii internet-zhurnal, (2), 50
4. Khubaev, G. N., Shcherbakov, S. M., & Rvantsov, Yu. A. (2015). Sistema avtomatizirovannogo sinteza imitatsionnykh modelei na osnove yazyka UML "SIM-UML". CeBIT 2015 (Gannover, 2015). Katalog razrabotok rossiiskikh kompanii. Ministry of Education and Science of the Russian Federation; MSP ITT
№8 2017 г.
5. Khubaev, G. N., & Shcherbakov, S. M. (2016). Sistema avtomatizirovannogo sinteza imitatsionnykh modelei na osnove yazyka UML 2.0 (SIM-UML 2.0). Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM. No. 2016661676. Moscow, Rospatent
6. Khubaev, G. N. (2016). Gruppirovka ekspertov pri prognozirovanii znachenii razlichnykh pokazatelei. Matematicheskaya ekonomika i ekonomicheskaya informatika. Nauchnye chteniya pamyati V. A. Kardasha: materialy II Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii (Novocherkassk, 11-12 dekabrya 2015 g.). Rostov-na-Donu, NITs EMM, 29-35
7. Khubaev, G. N., & Nzomvita, R. (2013). Statisticheskii analiz trudoemkosti realizatsii funktsii veb-prilozhenii (na primere otsenki kachestva zhizni naseleniya administrativno-territorialnykh obrazovanii). Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyi nauchnyi zhurnal,
8. Khubaev, G. N., & Shevchenko, S. V. (2016). Metodika ekspress-otsenki kharakteristik potrebitelskogo kachestva veb-saitov (na primere veb-saitov upravlyayushchikh kompanii v sfere ZhKKh). Kachestvo i zhizn, (1), 77-84
Ссылка для цитирования:
Хубаев Г. Н., Токин Д. В. Методика ранжирования провайдеров облачных услуг по критериям минимума затрат ресурсов покупателей // Бюллетень науки и практики. Электрон. журн. 2017. №8 (21). С. 167-180. Режим доступа: http://www.bulletennauki.com/khubaev-g (дата обращения 15.08.2017).
Cite as (APA):
Khubaev, G., & Tokin, D. (2017). Method for ranking cloud service providers by the criteron of minimum resources costs of buyers. Bulletin of Science and Practice, (8), 167-180
(8), 36
Работа поступила в редакцию 23.07.2017 г.
Принята к публикации
26.07.2017 г.
