CC BY
29
НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ СТОИМОСТИ В РАМКАХ СЕРВИСНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА К АРХИТЕКТУРЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
УДК 330.45
Александр Васильевич Затеса
Аспирант кафедры Управления знаниями и прикладной информатики в менеджменте (УЗиПИМ )
Преподаватель МЭСИ, г. Москва
Тел. +7 926 548 87 47
Эл. почта: [email protected]
В данной статье рассматривается применение сервисно-ориентированного подхода к построению ИТ-архитектуры предприятия. Рассматривается применение теории нечетких чисел в задаче выбора информационных систем. На основании данной теории и сервисно-ориентированного подхода строится нечеткая модель стоимости информационной системы.
Ключевые слова: информационные системы, оценка стоимости информационных систем, нечеткие множества, сервисно-ориентированная архитектура (SOA).
Aleksander Vasilievich Zatesa
Graduate student, MESI Teacher of MESI, Moscow Tel. +7 926 548 87 47 E-mail: [email protected]
FUZZY COST MODEL IN TERMS OF SERVICE-ORIENTED ARCHITECTURE APPROACH
This paper is briefly describes service-oriented architecture (SOA) approach. Fuzzy numbers theory is considered as an approach for solving issues of information system selection. Fuzzy cost model is considered in terms of fuzzy numbers and SOA approach
Keywords: information systems, cost estimation, fuzzy sets, service-oriented architecture (SOA).
1. Введение
Мировой финансовый кризис 2008-09 гг. стал причиной резкого сокращения объема затрат и структуры расходов на информационные технологии (ИТ) в компаниях. Изменившиеся экономические условия продиктовали необходимость изменения стратегии для компании в целом и информационной стратегии в частности.
Очевидным является тот факт, что развитие бизнеса неминуемо будет сопровождаться соответствующими изменениями в ИТ-системах. Причем также очевидно, что данные изменения в информационных системах должны соответствовать ИТ-стратегии предприятия [1].
Фактически ИТ-стратегия определяет возможные в контексте конкретной организации способы достижения целевого состояния (перехода из текущего исходного состояния) информационной системы. Поскольку исходное и целевое состояние информационных систем в значительной степени определяются соответствующей архитектурой, то понятия архитектуры и ИТ-стратегии оказываются очень тесно связаны между собой.
2. Сервисно-ориентированная архитектура как основа для эффективной реализации стратегии предприятия в современных условиях
Одним из перспективных и находящих все большее распространение моделей формирования ИТ-архитектуры является сервисная модель взаимодействия между приложениями общей системы в рамках сервисно-ориентированной архитектуры (Service-Oriented Architecture, SOA).
Сервисно-ориентированная модель построения ИТ-архитектуры закладывает принципиально новый подход к организации информационных ресурсов предприятия. SOA обеспечивает построение эффективного решения, в рамках которого разнородные системы могут прозрачно взаимодействовать на уровне бизнес-логики. Методология SOA базируется на использовании модульного подхода к разработке программного обеспечения с использованием сервисов (служб) со стандартизированными интерфейсами.
С технической точки зрения, SOA по своей сути является набором сервисов, обменивающихся информацией друг с другом. Коммуникация может подразумевать как простую передачу данных, так и координирование какой-либо активности двумя или более сервисами.
Следует отметить тот факт, что в модели SOA заложена инвариантность обращения к сервису, т.е. не имеет значения, является ИТ-сервис локальным или удаленным.
Таким образом модель SOA предоставляет следующие преимущества при формировании ИТ-архитектуры [2]:
• Слабая взаимосвязь компонентов закладывает гибкость при построении и изменении функциональности корпоративных информационных систем;
• Унифицированный формат взаимодействия ИТ-сервисов при помощи сообщений задает определенный уровень абстракции, на который позволяет рассматривать информационные сервисы как независимые функциональные единицы информационных систем;
• Независимость от платформы вместе позволяет объединять ИТ-сервисы от различных поставщиков.
Следует также отметить, что в модели SOA заложена гибкость построения систем, которая позволяет комбинировать различные способы приобретения информационных систем и объединять ИТ-сервисы от разных информационных систем при реализации функциональной поддержки бизнес-процессов предприятия. Благодаря этому каждый ИТ-сервис можно рассматривать и оценивать (проводить оценку его качества и стоимости) отдельно от поставщика самого сервиса (информационной системы, в рамках которой он предоставляется), что дает нам возможность применять все подходы для оценки информационных систем к ИТ-сервисам без потери общности.
3. Неопределенность задачи оценки стоимости современных ИС
№6, 2010
162
Задача выбора информационной системы, а также способов ее приобретения (поставка готового решения или самостоятельная разработка, доработка функциональности платформы или аутсорсинг разработки, аренда решения или отдельных сервисов) характеризуется неопределенностью [3]. Данная ситуация вызвана следующими видами неопределенности:
- неопределенность, вызванная недостатком информации и ее достоверности об альтернативах в силу технических, социальных и иных причин;
- лингвистическая неопределенность при оценке качественных характеристик предлагаемых сервисов;
- неопределенность, связанная с невозможностью проведения большого количества исследований и оценок характеристик ИС, не позволяющая установить адекватность выбранной для описания ситуации вероятностной модели;
- неопределенность, связанная с различной степенью уверенности экспертов при оценке тех или иных значений критериев;
- неопределенность в оценке затрат по модели совокупной стоимости владения;
- неопределенность, связанная с ограничениями в ситуации принятия решений (например, ограничения по времени).
Следовательно, детерминированные и вероятности подходы к оценке и обоснованию выбора альтернатив не могут быть применены.
4. Применение теории нечетких множеств для оценки ИС в рамках сервисно-ориентированной архитектуры
Для решения задачи принятия решений в условиях неопределенности целесообразно применять теорию нечетких множеств [4]. Формализм теории нечетких множеств выходит за пределы предмета данной статьи и может быть найден в открытых источниках.
Нечеткое множество А задается функцией принадлежности цд : X ^ [0, 1]. Содержательная интерпретация нечетких чисел заключается в следующем. Пусть А - нечеткое число и цА - ее функция принадлежности. Тогда значение цА (х) - показывает правдоподобность того, что действительное значение величины х равно А.
Для практических вычислений удобно работать с трапециевидными числами, которые записываются в виде
< amidi < amid2 < Функция принадлежности для трапециевидного числа записывается в виде:
0, x < a или x > amax
Мл(x)=
x - a„
> Omn < x < Omdq
Omdl < x < Omd2
a d2 < x < a
md2 — — max
(l)
À = {a„
Пусть оценка затрат в рамках нечеткой модели задается нечетким трапециевидным числом C = {c1, c2, c3, c4}. Оценку затрат на приобретение, содержание и поддержку информационных систем наиболее полно описывает модель совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership, TCO) [5]. Как уже говорилось выше в рамках модели SOA каждый сервис можно рассматривать как отдельный компонент информационной архитектуры, следовательно к нему также можно применять модель TCO для оценки полных затрат на владение ИТ-сервисом.
Однако следует сделать одно очень важное дополнение. Каждый информационный сервис, рассматриваемый в рамках сервисно-ориентированной архитектуры, может поставляться как в рамках базовой поставки информационной системы, так и в виде отдельного модуля или надстройки, увеличивающего стоимость всей поставки системы. В результате суммарная стоимость владения всей информационной системой будет составляться из стоимости владения базовой поставкой системы (платформы, в рамках которой реализуются сервисы) и дополнительных затрат на владением ИТ-сервисов, входящих в указанную поставку.
Таким образом, стоимость базовой поставки каждой из рассматриваемых информационных систем si, i = l, 2, ..., n, будет характеризоваться нечетким
i min midl mid2 max}
числом ci = {cj ,ci ,ci ,ci } . Добавочная стоимость каждого ИТ-сервиса y. определяется в виде нечеткого числа AddCj = = {AddCJm, AddCmi\ c;id2, C™*} на множестве AddC = {AddC}, j = l, 2,
., m.
С учетом данной особенности полная стоимость владения информационной системой будет определяться по формуле:
TotCosti = Ci + £ yt (2)
Л еГ
где Ci - нечеткая оценка затрат на
владение базовой поставкой si-ой системы,
Yi - множество тех бизнес-процессов ук, которые реализуют необходимую функциональную поддержку бизнес-процессов в поставке данной системы.
Отметим, что с учетом особенностей, описанных выше, в качестве одной из альтернатив выбора могут выступать несколько информационных систем, ИТ-сервисы которых полностью реализуют необходимую функциональность. Стоимость такого варианта рассчитывается как сумма полных затрат на каждую информационную систему, при этом каждый раз суммирование в формуле (2) ведется только по тем сервисам, которые обеспечивают необходимую функциональность.
Дальнейшее ранжирование альтернатив по нечетким оценкам затрат осуществляется на основании одного (или нескольких, если это необходимо) алгоритмов сравнения трапециевидных нечетких чисел[6]:
1. Метод Чью-Парка;
2. Метод Чанга;
3. Метод Кауфмана-Гупты;
4. Метод Джейна;
5. Метод Дюбуа-Прада.
Каждый из данных алгоритмов ставит нечеткому трапециевидному числу определенный четкий параметр, на основании сравнения которых и происходит ранжирование нечетких трапециевидных чисел.
Следует отметить, что данные алгоритмы могут давать разные результаты сравнения[7]. В таком случае необходимо привлечение экспертов для уточнения информации и конкретизации задачи.
5. Выводы
В современных экономических условиях ИТ-стратегия предприятия должна отвечать потребностям бизнеса. Гибкость, открытость реализации и независимость от платформы делают сервисно-ориентированный подход к построению информационной архитектуры предприятия наиболее востребованным и актуальным. Кроме этого в задаче выбора информационных систем, которая характеризуется неопределенностью в оценках качества и стоимости альтернатив, модель 80 А позволяет гибко формировать набор ИТ-сервисов, в том числе от разных поставщиков сервисов (информационных систем) для реализации конкретной задачи. Использование сервисно-ориенти-
Экономика, Статистика и Информатика
№6, 2010
где a . <
min —
a
a
a
mid2
163
рованного подхода в совокупности с теорией нечетких множеств позволяет построить гибкую и удобную нечеткую модель стоимости информационных систем, которая учитывает специфику современного ИТ-рынка и позволяет сформировать эффективную ИТ-стратегию предприятия.
Литература
1. Долженко, А. И. Моделирование корпоративной информационной системы / А. И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кав. регион. Обществ. науки. — 2006. — № 2 (134).
2. SOA Benefits, Challenges and Risk Mitigation, Eric Roch (http:// it.toolbox.com/blogs/the-soa-blog/soa-benefits-challenges-and-risk-mitigation-8075).
3. Ядыков С., «Эффективность информационных систем: докопаться до истины». Консультант, 2010 г. №5.
4. Долженко, А. И. Нечеткие модели принятия решений в проектах создания
информационных систем / А. И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кав. регион. Техн. науки. — 2007. — № 2.
5. Total Cost of Ownership for Low-End and Mid-Range Server Clusters. A Detailed Analysis of the Total Cost of Ownership of Various RISC and Intel-Based Server Cluster Solutions. TechWise Research, 2001.
6. Chui, Y.C. and Chan, S.P. (1994) "Fuzzy cash flow analysis using present worth criterion", Engineering Economist, 39, pp. 113-138.
7. Chan, D.Y. (1996) «Application of extent analysis method in fuzzy AHP». European Journal of Operation Research, 95, pp. 649-655.
References
1. Dolzhenko A.I. Corporate information system modeling // Izv. vuzov. Sev.-Kav. region. Social science. — 2006. — № 2 (134).
2. SOA Benefits, Challenges and Risk Mitigation, Eric Roch (http://
it.toolbox.com/blogs/the-soa-blog/ soa-benefits-challenges-and-risk-miti-gation-8075).
3. Yadikov S., «Information system efficiency: finding the truth». Consultant, 2010 r. №5.
4. Dolzhenko, A. I. Projects of information system creating in terms of fuzzy models / Izv. vuzov. Sev.-Kav. region. Technical science. — 2007. — №
5. Total Cost of Ownership for Low-End and Mid-Range Server Clusters. A Detailed Analysis of the Total Cost of Ownership of Various RISC and Intel-Based Server Cluster Solutions. Tech-Wise Research, 2001.
6. Chui, Y.C. and Chan, S.P. (1994) "Fuzzy cash flow analysis using present worth criterion", Engineering Economist, 39, pp. 113-138.
7. Chan, D.Y. (1996) «Application of extent analysis method in fuzzy AHP». European Journal of Operation Research, 95, pp. 649-655.
№6, 2010
