В данной статье приводится пример разработки плана развития использования облачных технологий на предприятии на основе разработанной модели с использованием методов оптимизации — многокритериального линейного программирования, а также метода ограничений STEM, который позволяет вычислить веса критериев в процессе человеко-машинного взаимодействия. Оценка по критериям с идеальным вариантом предоставляется лицу, принимающему решение. На основе представленных данных выводится компромиссное решение, которое будет являться удовлетворительным в плане развития использования облачных технологий.
Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, метод STEM, принятие решений, сервис, линейное программирование.
Несмотря на то, что сегодня существуют организации, предоставляющие услуги по упрощению развертывания облачных сред на предприятии, успех проекта по внедрению во многом зависит от проработанной облачной ИТ-стратегии, а также расписанного плана действий по внедрению, развитию и сопровождению.
Главная задача заключается в том, чтобы как можно быстрее получить ожидаемую эффективность. Понимание относительной важности этих целей совершенно необходимо для разработки эффективной стратегии облачной среды. Кроме того, разработка такой стратегии требует от ИТ-специалистов и представителей бизнеса совместного обсуждения готовности организации к развитию облачной среды не только в смысле достаточной степени виртуализации и автоматизации инфраструктуры, но также с точки зрения культурной готовности организации к изменениям, порождаемым облачной средой.
Заинтересованным сторонам нужно проанализировать, как влияет использование облачных ИТ-сервисов на работу в организации, как они повлияют на выполнение производственных процессов, согласовать стратегические ожидания и требования организации к облачной среде, включая следующее: Роль облачной среды в формировании бизнес-процессов.
– Рабочие нагрузки, получающие максимальные преимущества от облачной среды (разработка/тестирование, производство, корпоративные приложения).
– Ответственность за операционную систему (ОС) и инфраструктуру и ответственность за управление. Интеграция с традиционной серверной инфраструктурой организации.
– Интеграция с более широкой корпоративной стратегией в области ИТ и бизнеса. [12–14]
Концепция облачных вычислений в сфере информационных технологий стала очень популярной за последние несколько лет. При принятии решений о внедрении облачных технологий необходимо наличие четко проработанной ИТ-стратегии, которая помогает правильно поставить цели перед ИТ-отделом предприятия и увидеть достижение этих целей, корректировать и контролировать движение к достижению результата. Эта стратегия важна не только на стадии задания цели, но и после внедрения, а также на стадии сопровождения.
На последнем этапе перехода к облачным технологиям проводится оптимизация. Этап оптимизации облачной стратегии, а именно проработка плана развития этой стратегии, позволяет лучше и быстрее освоить преимущество облачных технологий: повысить оперативность и адаптивность бизнеса, снизить капитальные и эксплуатационные расходов, улучшить масштабируемость.
Оптимизация осуществляется с помощью следующих мероприятий:
– проверка архитектуры;
– аудит системы обеспечения безопасности;
– проверки с целью снижения расходов;
– улучшение рабочих процессов;
– индивидуальная настройка инструментов;
– поддержка после развертывания.
Поэтому и после развертывания облака важно не просто поддерживать, но и развивать облачные сервисы с учетом требования бизнеса.
Анализ методической литературы по теории принятия решений показывает, что при выборе основных направлений развития могут быть использованы такие популярные методы, как метод анализа иерархий, ELECTRE, методы свертки векторного критерия, методы нечетких множеств, многокритериальная оптимизация, человеко-машинные процедуры (метод STEM). [80–82]. При дальнейшей поддержке облачной модели важно уделить внимание как ее техническому обслуживанию, так и возможности эффективной работы с бизнес-процессами.
В задачах принятия решений при многих критериях большую популярность получил метод ELECTRE, особо успешно применяемый в многоцелевых задачах со своеобразной комбинацией шкал, а также метод ограничений STEM. В отличие от ELECTRE в методе STEM веса назначаются не ЛПР, а при помощи человеко-машинного взаимодействия. Результаты при использовании построенной модели будут определяться после проведения нескольких итераций по алгоритму STEM. Эти данные позволяют получить достаточно точные значения для принятия решений. [47–62]
На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что:
– каждый метод имеет свои ограничения, и исследователь должен получить представление о методе перед тем, как его использовать;
– основной проблемой многокритериального выбора являются выбор критериев, а также возможные способы вычисления интегральных оценок;
– широкие возможности для представления информации дает эвристические подход;
– важность использования более точных весовых коэффициентов;
– чем лучше формализована задача, тем лучше.
Данная модель позволяет определить план развития облачной стратегии за счет оптимизации критериев, связанных с работой облачных сервисов. Оценка по критериям с идеальным вариантом предоставляется лицу, принимающему решение. На основе представленных данных выводится компромиссное решение, которое будет являться удовлетворительным в плане развития использования облачных технологий.
Литература:
- Paul P. K. Cloud Computing: possibilities, challenges and opportunities with special reference to its emerging need in the academic and working area of Information Science / P. K. Paul, M. K. Ghose // International conference on modelling optimization and computing. — 2012. — Vol. 38. — P. [12–14]
- Reynolds P. Aligning business and IT strategies in multi-business organization / P. Reynolds, P. Yetton // Journal of information technology. — 2015. — Vol. 30, No. 2. — P. [81–82]
- A cloud server energy consumption measurement system for heterogeneous cloud environments / W. Lin, H. Wang, Y. Zhang, D. Qi, J. Wang, V. Chang // Information Sciences. — 2018. — Vol. 468. — P. [47–62].
