О количественной модели рисков и преимуществ облачных вычислений

О количественной модели рисков и преимуществ облачных вычислений

Автор: Зеленков Юрий Александрович

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика @vestnik-susu-cmi

Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление

Статья в выпуске: 2 т.5, 2016 года.

Бесплатный доступ

Перенос вычислительной инфраструктуры в облака стал сегодня одним из ключевых направлений оптимизации корпоративных ИТ. Обширный ряд исследований доказывает, что облачные вычисления обеспечивают экономическую выгоду, поскольку они повышают гибкость инфраструктуры и снижаю затраты на ее поддержание. Другие исследовательские работы посвящены обсуждению рисков, связанных с облаками, и их влиянию на бизнес. Однако, в большинстве случаев преимущества и риски облачных вычислений обсуждаются раздельно. В работе предложена модель, которая позволяет оценить одновременное влияние всех факторов. Идентифицированы материальные и нематериальные преимущества и риски адаптации к облаку, предложены простые правила, позволяющие оценить их количественно и построить непротиворечивую матрицу попарного сравнения. Использование предложенного метода иллюстрируется на простом примере.

Еще

Облачные вычисления, риски облачных вычислений, преимущества облачных вычислений, мультикритериальное принятие решений

Короткий адрес: https://sciup.org/147160594

IDR: 147160594   |   DOI: 10.14529/cmse160206

Список литературы О количественной модели рисков и преимуществ облачных вычислений

  • Marston S., Li Z., Bandyopadhyay S., Zhang J., Ghalsasi A. Cloud Computing: The Business Perspective//Decision Support Systems. 2011. Vol. 51, No. 1. P. 176-189.
  • Armbrust M., Fox A., Griffith R., Joseph A.D., Katz R., Konwinski A. A View of Cloud Computing//Communications of the ACM. 2010. Vol. 53, No. 4. P. 50-58.
  • Karunakaran S., Krishnaswamy V., Sundarraj R.P. Business View of Cloud: Decisions, Models and Opportunities -a Classification and Review of Research//Management Research Review. 2015. Vol. 38, No. 6. P. 582-604.
  • Triantaphyllou E. Multi-Criteria Decision Making: A Comparative Study. Kluwer, 2000. 320 p.
  • Yang H., Tate M. A Descriptive Literature Review and Classification of Cloud Computing Research//Communications of the Association for Information Systems. 2012. Vol. 31, No. 1. Paper 2.
  • Tak B.C., Urgaonkar B., Sivasubramaniam A. To Move or not to Move: The Economics of Cloud Computing//Proceedings of the 3rd USENIX conference on Hot topics in cloud computing. 2011. P. 5-5.
  • Khajeh-Hosseini A., Greenwood D., Smith J.W., Sommerville I. The Cloud Adoption Toolkit: Supporting Cloud Adoption Decisions in the Enterprise//Software: Practice and Experience. 2012. Vol. 42, No. 4. P. 447-465.
  • Williams B. The Economics of Cloud Computing. Cisco Press, 2011.
  • Misra S.C., Mondal A. Identification of A Company’s Suitability for The Adoption of Cloud Computing and Modelling Its Corresponding Return On Investment//Mathematical and Computer Modelling. 2011. Vol. 53, No. 3. P. 504-521.
  • Marešová P. Cost Benefit Analysis Approach for Cloud Computing.//Advanced Computer and Communication Engineering Technology. Springer, 2016, P. 913-923.
  • Garg S. K., Versteeg S., Buyya R. A Framework for Ranking of Cloud Computing Services//Future Generation Computer Systems. 2013. Vol. 29, No. 4. P. 1012-1023.
  • Sundarraj R.P., Venkatraman S. On Integrating an IS Success Model and Multicriteria Preference Analysis into a System for Cloud-Computing Investment Decisions//Outlooks and Insights on Group Decision and Negotiation. Springer, 2015. P. 357-368.
  • Delone W.H., McLean E.R. The Delone and Mclean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update//Journal of management information systems. 2003. Vol. 19, No. 4. P. 9-30.
  • Takabi H., Joshi J.B., Ahn G.J. Security and Privacy Challenges in Cloud Computing Environments//IEEE Security & Privacy. 2010. No. 6. P. 24-31.
  • Catteddu D., Hogben G. Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security. ENISA, 2009. URL: www.enisa.europa.eu/act/rm/files/deliverables/cloud-computing-risk-assessment/at_download/fullReport (accessed: 07.02.2016).
  • Subashini S., Kavitha V. A Survey on Security Issues in Service Delivery Models of Cloud Computing//Journal of Network and Computer Applications. 2011. Vol. 34, No. 1. P. 1-11.
  • Hashizume K., Rosado D.G., Fernández-Medina E., Fernandez E.B. An Analysis of Security Issues for Cloud Computing//Journal of Internet Services and Applications. 2013. Vol. 4, No.1. P. 1-13.
  • Angeles S. 8 Reasons to Fear Cloud Computing//Business News Daily, 2013. URL: http://www.businessnewsdaily.com/5215-dangers-cloud-computing.html (accessed: 07.02.2016).
  • Grimes R. The 5 Cloud Risks You Have to Stop Ignoring//InfoWorld, 2013. URL: http://www. href='contents.asp?titleid=3802' title='InfoWorld'>InfoWorld.com/article/2614369/security/the-5-cloud-risks-you-have-to-stop-ignoring.html (accessed: 07.02.2016).
  • Martens B., Teuteberg F.: Decision-Making in Cloud Computing Environments: A Cost and Risk Based Approach//Information Systems Frontiers. 2012. Vol. 14, No. 4. P. 871-893.
  • Kantarcioglu M., Bensoussan A., Hoe S. Impact of Security Risks On Cloud Computing Adoption//49th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing. IEEE, 2011. P. 670-674.
  • Saripalli P., Pingali G.: MADMAC: Multiple Attribute Decision Methodology for Adoption of Clouds//2011 IEEE International Conference on Cloud Computing. IEEE, 2011. P. 316-323.
  • Savage S.L. The Flaw of Averages: Why We Underestimate Risk in The Face of Uncertainty. John Wiley & Sons, 2009.
  • Saaty T.L. Axiomatic Foundation of the Analytic Hierarchy Process//Management Sciences. 1986. No. 32. P. 841-855.
  • Aivazyan S.A., Yenyukov I.S., Meshalkin L.D. Applied statistics. Bases of modeling and initial data processing. Financy i statisitca, 1983. 471 p.
  • Bonham S. S. Actionable Strategies through Integrated Performance, Process, Project, And Risk Management. Artech House, 2008.
  • Hackathorn R. Minimizing Action Distance//Data Administration Newsletter, February 1, 2004. URL: www.tdan.com/i025fe04.htm (accessed: 07.02.2016).
  • Zelenkov Y. Components of Enterprise IT Strategy: Decision-Making Model and Efficiency Measurement//International Journal of Information Systems and Change Management. 2014. Vol. 7, No. 2, P.150-166.
  • Zelenkov Y. Business and IT Alignment in Turbulent Business Environment//Business Information Systems Workshops, LNBIP, vol. 228. Springer, 2015. P. 101-112.
  • Ciborra C. The Labyrinths of Information: Challenging the Wisdom of System. Oxford University Press, 2002.
  • Maurer C., Goodhue D. A Theoretical Model of the Enterprise System Agility Life Cycle//AMCIS 2010 Proceedings, 2010. Paper 231.
  • Luftman J., Kempaiah R. An Update on Business-IT Alignment: “A Line” Has Been Drawn//MIS Quarterly Executive. 2007. Vol. 6, No. 3. P. 165-177.
  • Murer S., Bonati B., Furrer F.J. Managed Evolution: A Strategy for Very Large Information Systems. Springer, 2011.
  • Gordon L.A., Loeb M.P. The Economics of Information Security Investment//ACM Transactions on Information and System Security, 2002. Vol. 5, No. 4. P. 438-457.
  • Matsuura K. Productivity Space of Information Security in an Extension of the Gordon-Loeb’s Investment Model//M.E. Johnson (ed.), Managing Information Risk and the Economics of Security. Springer, 2009. P. 99 -119.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©