Научная статья на тему 'Задачи выбора облачных технологий для экономических информационных систем'

Задачи выбора облачных технологий для экономических информационных систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
241
31
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА / INFORMATION SYSTEM / ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ / CLOUD TECHNOLOGIES / КОРПОРАТИВНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ / ENTERPRISE APPLICATIONS / ИНФОРМАЦИОННЫЙ СЕРВИС / INFORMATION SERVICE / ВЕНДОР / VENDOR / БИЗНЕС-ПРОЦЕСС / BUSINESS PROCESS / НЕЧЕТКОЕ МНОЖЕСТВО / FUZZY SET / НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ / FUZZY MODEL

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Долженко А. И.

В статье рассмотрены перспективы использования облачных технологий в экономических информационных системах и задачи обоснования выбора вендоров и облачных ИТ-сервисов для таких систем на основе нечетких моделей.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The prospects of using cloud technologies in economic information systems and objectives justify the selection of vendors and cloud it services for these systems based on Fuzzy models.

Текст научной работы на тему «Задачи выбора облачных технологий для экономических информационных систем»

А. И. Долженко

ЗАДАЧИ ВЫБОРА ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Аннотация

В статье рассмотрены перспективы использования облачных технологий в экономических информационных системах и задачи обоснования выбора вендоров и облачных ИТ-сервисов для таких систем на основе нечетких моделей.

Ключевые слова

Информационная система, облачные технологии, корпоративные приложения, информационный сервис, вендор, бизнес-процесс, нечеткое множество, нечеткая модель.

A. I. Dolzhenko

TASKS SELECTING CLOUD TECHNOLOGIES FOR ECONOMIC INFORMATION SYSTEMS

Annotation

The prospects of using cloud technologies in economic information systems and objectives justify the selection of vendors and cloud it services for these systems based on Fuzzy models.

Keywords

Information system, cloud technologies, enterprise applications, information service, vendor, business process, fuzzy set, fuzzy model.

Облачные технологии открывают новые горизонты для бизнеса. О них много пишут, идет бурное обсуждение в профессиональных изданиях. Microsoft и другие вендоры на своих конференциях, семинарах и в выступлениях специалистов уделяет много внимания облачным технологиям. Что следует принять во внимание разработчикам и пользователям экономических информационных систем (ЭИС) в отношении облачных вычислений?

Следует отметить, что общепринятой, стандартизированной классификации облачных технологий нет. Наиболее распространенное представление включает следующие разновидности решений:

• Platform as a Service (PaaS) — платформа как сервис;

• Infrastructure as a Service (IaaS) — инфраструктура как сервис;

• Software as a service (SaaS) — программное обеспечение (приложение) как сервис.

В отличие от приведенной классификации, компания Dell использует следующие решения [1]:

• Compute as a Service — компьютер как сервис;

• Storage as a Service — хранилище (данные) как сервис;

• Virtual Desktop as a Service (DaaS) — рабочее место как сервис.

Решения PaaS, предоставляющие интегрированные платформы для разработки, тестирования, развертывания и поддержки веб-приложений как сервис, ориентированы в большей степени на

разработчиков различных информационных систем.

Решения 1аа8, предоставляющее ИТ-инфраструктуру для пользователя как сервис, позволяют предприятию сконцентрироваться на основном бизнесе, получая необходимые ИТ-ресурсы на условиях аренды.

Решения БааБ, предоставляющие доступ пользователя к программному обеспечению из облака сервисов, позволяют предприятию использовать необходимые программные средства без их установки и обслуживания на предприятии.

Использование облачных вычислений на основе решений 1ааБ и БааБ, несомненно, являются перспективными для использования в экономических информационных системах, так как предполагают снижение затрат на информационную поддержку бизнеса предприятия. При этом альтернативными вариантами являются:

- создание частного корпоративного облака;

- использование решений из общедоступного облака;

- применение гибридных решений.

Экономическая целесообразность применения облачных технологий в ЭИС может быть обоснована с использованием критерия совокупной стоимости владения.

Следует отметить, что далеко не все корпоративные приложения могут быть переведены на облачные технологии из-за необходимости реализации в них специфических требований бизнес-приложений. Как правило, вендоры облачных сервисов ориентируются на массового потребителя и не проводят настройку сервисов для конкретного пользователя.

Для тех приложений, которые потенциально могут быть перенесены в облако — и экономически это целесообразно, — встает еще ряд вопросов.

Во-первых, сервисы, предоставляемые в облаке, имеют, как правило, закрытые коды, что может быть связано с рисками при определенных проблемах у поставщиков услуг (например банкротство), а также потерей управляемости со стороны пользователя за инфраструктурой системы.

Во-вторых, корпоративные данные хранятся на удаленных серверах, что определяет потенциальную возможность внешнего несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.

Данные вопросы предлагается решать путем использования облачных платформ с открытым кодом и обеспечением защиты при виртуализации ресурсов поставщиков услуг.

В данной статье поставим задачи, которые предстоит решать в ближайшем будущем при принятии решений о применении облачных технологий в экономических информационных системах, и сформулируем возможные подходы к их решению.

1. Обоснование перевода корпоративных приложений в облако.

2. Обоснование выбора вендора. Уже сейчас на рынке присутствуют такие поставщики сервисов и инструментария сервисов, как Google, Amazon Web Services, IBM, VMware, Cisco и Microsoft.

3. Обоснование выбора среди близких по функциональности облачных сервисов наиболее эффективного для бизнеса компании.

Задача перевода корпоративных приложений в облако может быть решена на основе расчета совокупной стоимости владения программным продуктом. Подходы к оценке совокупной стоимости владения программным продуктом детально анализируются в работе [2].

Задача выбора вендора при

условии, что каждый вендор поставляет только один информационный сервис для определенного бизнес-процесса,

может быть поставлена следующим образом [3].

Предметная область экономической информационной системы описывается множеством бизнес-процессов: X = (х15Х2,...,Х/ ,...,хп },

где х1, / = 1, п - бизнес-процессы.

Вендоры, поставляющие требуемые информационные сервисы, образуют множество:

7 ={у^у2.....Уу.....Ут }

где у у, у = 1, т.

Эффективность реализации хг-го бизнес-процесса у-м вендором с заданным уровнем качества обслуживания будем формализовать в виде нечеткого множества В, которое определяется на декартовом произведении множеств X и У, т. е.

Xх7 = {(х,у):хеX,уе7 }.

Если множество принадлежности определено на интервале [0, 1], то нечеткое множество В определяется следующим образом: V(x, у)е X х 7, и задана функция принадлежности Лв (х. у )е[0.1].

Интерпретацией функции принадлежности /в (х/, уj) является субъективная мера того, насколько потребительское качество облачного ИТ-сервиса, предоставляемого вендором у-, соответствует требованиям об уровне обслуживания для бизнес-процесса хг.

В данном случае нечеткое множество В представляет собой нечеткое бинарное отношение, определенное на множестве

Xх 7 = { (х,у): хеX,у е7 }.

Нечеткую модель облачных ИТ-сервисов на базе нечеткого множества В

Вд = { хе ^^, у уе7,: Vу (л(х/

Уровни 8/

1, п

задают ми-

нимальное значение уверенности, что для бизнес-процесса хг требования к по-

можно представить в виде нечеткого графа.

Нечеткий ориентированный граф G задается следующим образом:

О = (и , Ъ),

где и ={ и1, и2,..., ип+т } - множество вершин нечеткого графа, которое определяется суммарной мощностью множеств X и У;

Ш = { , ^2,...,Му} - множество дуг

нечеткого графа.

Между вершинами нечеткого графа хг и у- существует дуга, если функция принадлежности /ив (хг-, у у ) > 0; Ь —

весовой коэффициент дуги нечеткого графа между вершинами хг и у-, который равен функции принадлежности

Лв (х/, у у ).

Задача выбора вендора сводится к выбору для бизнес-процесса хг наиболее эффективного информационного сервиса, поставляемого вендором у-. При рассмотрении альтернативных вариантов заданного бизнес-процесса целесообразно рассматривать не все альтернативы, а только те варианты, которые соответствуют требованиям к потребительскому качеству об уровне обслуживания.

Для выделения альтернативных вариантов реализации поддержки бизнес-процесса хг облачными ИТ-

сервисами вендора у у, у = 1, т будем

использовать подмножество Д-уровня, где Д представляет собой следующий вектор:

д = {8 }, 8/ е [0,1] / = 1,П,

Подмножество Д-уровня В а нечеткого множества В определим как:

у, 1 =1,п у =1 т)}.

требительскому качеству в части уровней обслуживания ИТ-сервисом, предоставляемым вендором, выполняются.

В качестве критерия наиболее эффективного ИТ-сервиса, предоставляемого вендором у у , у = 1, т для бизнес-процесса х^ можно использовать минимальное или максимальное значение функции принадлежности Мб (х/, Уу), заданной для подмножества А-уровня В а нечеткого множества В, т. е.:

Уэ ф или

уэ ф

тах (Мб (х , У у

т1п (Мб (х , У у

Критерий вида (1) используется разработчиками экономической информационной системы, когда перед командой ставится задача выбора наиболее эффективных ИТ-сервисов, поставляемых вендором. Критерий вида (2) используется при ориентации команды разработчиков на выбор вендора, предоставляющего ИТ-сервисы с минимально достаточным уровнем обслуживания.

Задача выбора эффективных облачных сервисов может быть поставлена следующим образом [4].

Предметная область экономической информационной системы описывается множеством бизнес-процессов

X = {х/ }, / = 1, п. Для обслуживания

бизнес-процессов необходимы ИТ-сервисы, которые формализуется в виде множества облачных сервисов

У = {Уу } у =1, т •

Возможность реализации хг-го бизнес-процесса у,-м облачным ИТ-сервисом с заданным уровнем обслуживания будем формализовать в виде нечеткого множества В, которое определяется на декартовом произведении

т. е.

множеств X и У, X х У = {(х, у): х е X, у е7}.

Для всех элементов

(V(x, у) е X х У) нечеткого множества В определена функция принадлежности

Мб ^ у )е!0,1] •

Облачные ИТ-сервисы могут поставляться множеством вендоров:

Z ={ z1,,■■■,zs I где

2к , к = 1, £ •

Возможность реализации у, облачного ИТ-сервиса вендором будем формализовать в виде нечеткого множества Б, которое определяется на декартовом произведении множеств У и 2, т. е. У х Z = { (у, 2): у е У, 2 е Z }.

Для всех элементов

( V(y, 2) е У х Z ) нечеткого множества Б определена функция принадлежности Мо (у, 2)е [0,1]. Функция принадлежности Мб (у, ^) нечеткого множества Б интерпретируется как уверенность эксперта в уровне соответствия потребительского качества реализации у,-го облачного ИТ-сервиса 2ъ-м вендором.

На начальной стадии решения задачи целесообразно построить отображение множества бизнес-процессов

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

X = {х/ }, / = 1, п на множество вендоров Z = { 2к }, к = 1, £. Для реализации такого отображения построим нечеткое множество Е, которое представляет собой композицию двух нечетких бинарных отношений В и Б, т. е. Г = Б ® О. Нечеткое множество моделей определено на декартовом произведении множеств X и 2, т. е. X х Z = {(х, 2): х е X, 2 е Z } и имеет функцию принадлежности Мг (х, 2), которая определяется следующим образом:

Мг (х/ , 2 к ) = тах 1 тт {Мб (х/ , у у } Мб (у

у уеУ I

у ,2к,

где xi е X, i = 1,n:

Ууе7, j =1 m;

zk е Z, к = 1, s. Функция

принадлежности

/р (х, 2) описывает уверенность в том, что уровень потребительского качества облачного ИТ-сервиса, поставляемого вендором 2ь, соответствует требованиям об уровнях обслуживания для бизнес-процессов хг предметной области.

Таким образом, нечеткое множество Е, являющееся композицией нечет-

Д = {8/}, 8, е [0,1] / = ,

Подмножество Д-уровня ¥д нечеткого множества Е определим следующим образом: Р = {хг е X, г^ е 1,: Vk (л(хг, г^ ) > 8, / = 1, п, к = 1, £•)}.

ких отношений В и Б, является формальной основой для модели принятия решений об эффективном выборе облачных ИТ-сервисов для экономической информационной системы.

Для выделения альтернативных вариантов реализации поддержки бизнес-процесса хг ИТ-сервисами вендора г у, к = 1, £ используем подмножество Д-уровня, где Д представляет собой следующий вектор:

Уровни Si

1, n

задают ми-

нимальное значение уверенности, что для бизнес-процесса хг требования к потребительскому качеству в части уровней обслуживания ИТ-сервисом выполняются 2к-м вендором.

В качестве условий выбора сформируем следующие требования:

1) вендор должен иметь возможность поставлять облачные ИТ-сервисы для всех бизнес-процессов предприятия, т. е. V/ (/р (х,, ) > 0);

2) для облачных ИТ-сервисов вендоров г^ должны выполняться требования по согласованным уровням обслуживания, т. е. V/ (лр (х,, )> 8/),

где уровни 8/, / = 1, п задают минимальное значение уверенности, что для бизнес-процесса хг требования к потребительскому качеству в части уровней обслуживания ИТ-сервисом выполняются.

Если после проверки ограничений имеются несколько альтернативных вариантов, то для окончательного выбора можно использовать критерий минимальной совокупной стоимости владения информационной системой.

В статье были рассмотрены аспекты использования облачных технологий в экономических информационных системах и задачи обоснования выбора вендоров и облачных ИТ-сервисов для таких систем.

Библиографический список

1. Гребнев, Е. Куда плывут облака? Современные тренды [Электронный ресурс]. — URL : http://cloud.cnews.ru/ reviews/index.shtml?2011/04/26/438141_1.

2. Хубаев, Г. Н. Расчет совокупной стоимости владения программным продуктом: методическое и инструментальное обеспечение // Вопросы экономических наук. — 2010. — № 5.

3. Долженко, А. И. Модель информационных сервисов на основе теории нечетких множеств // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. — 2007. — № 1.

4. Долженко, А. И. Нечеткие модели принятия решений в проектах создания информационных систем // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. — 2007. — № 2.

Bibliographie list

1. Grebnev, E. That is where clouds? Modern trends [Electronic resource], — URL : http://cloud.cnews.ru/reviews/ index. shtml?2011/04/26/43 8141 1.

2. Gubaev, G. N. Calculation of total cost of ownership of software products including: methodological and tool support // Problems of Economics. — 2010. — № 5.

3. Dolzhenko, A. I. Model of information services based on the theory of odd-fir sets // Izvestiya vuzov. The North Caucasus region. Technical science. — 2007. — № 1.

4. Dolzhenko, A. I. Fuzzy models of decision making in projects in information systems // Izvestiya vuzov. The North Caucasus region. Technical science. — 2007. — № 2.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.