Cloud Computing Evaluation Based on Financial Metrics

Open access

Abstract

Interest in cloud computing is growing, and, as a result, there is much information about it - both positive and negative. On the one hand, cloud computing saves money because it does not require IT infrastructure, servers, and it is very scalable. On the other hand, it might lead to financial loss due to security risks, possible data access problems, data privacy policies, etc. Therefore, cloud computing evaluation based on financial metrics is proposed in this article. This paper consists of four major sections. The first section is a literature review of cloud computing and its types. The next section describes some common financial metrics such as CBA, ROI and TCO and describes how they might be applied to evaluate cloud computing. The third section proposes evaluation strategies, and the last section contains the evaluation of a series of cloud computing projects based on chosen evaluation strategies, and results are verified based on expert opinion.

Palielinās interese par mākoņskaitļošanu, tāpēc ir daudz pozitīvas un negatīvas informācijas par šo tehnoloģiju. No vienas puses, mākoņskaitļošana var palīdzēt samazināt izdevumus, jo tā neprasa IT infrastruktūru un serverus un ir ļoti elastīga. No otras puses, mākoņskaitļošana var novest pie finanšu zaudējumiem vairāku faktoru dēļ: pastāv drošības risks, iespējamās datu pieejamības problēmas, datu konfidencialitātes noteikumi utt. Līdz ar to ir nepieciešams veids mākoņu novērtēšanai. Tāpēc darbā ir piedāvāts izmantot ekonomiskos rādītājus: izmaksu un ieguvumu analīze (CBA), investīciju ienesīgums (ROI) un īpašuma kopējās izmaksas (TCO). Papildus tiek izmantots kompleksais rādītājs, kas ir veidots, apvienojot šos trīs rādītājus. Gadījuma izpēte ir veikta, lai pārbaudītu novērtēšanas stratēģijas. Izpētei ir izvēlēti privātie mākoņi, jo privātajam mākonim ir vislielākais risks būt neefektīvam no ekonomiskā viedokļa - tas pieprasa lielākas sākotnējās investīcijas. Tāpēc ir izpētīti 1000 privāto mākoņu izmantošanas projekti, un katrs projekts ar ekonomisko rādītāju palīdzību tika klasificēts kā veiksmīgs vai neveiksmīgs. Vislabākais rezultāts ir iegūts ar komplekso rādītāju, kas ir veidots, apvienojot trīs iepriekšminētos ekonomiskos rādītājus. Gadījuma izpētes rezultāts rāda, ka maziem un vidējiem uzņēmumiem (līdz 50 fiziskiem serveriem) privātais mākoņskaitļošanas risinājums nav izdevīgs. Savukārt lielajiem uzņēmumiem mākoņskaitļošana var nodrošināt ekonomiskus ieguvumus. Tādējādi organizācijām rūpīgi jāizvērtē savus mērķus un jānosaka, vai mākoņskaitļošanas tehnoloģija palīdzēs īstenot šos mērķus, ievērojot laika un budžeta ierobežojumus. Ir svarīgi atcerēties, ka dažādās biznesa nozarēs var dažādi piemērot dažādus mākoņa risinājumus, tādējādi ir kritiski svarīgi izprast ekonomiskos rādītājus un veikt mākoņskaitļošanas novērtēšanu, pamatojoties uz tiem.

Интерес к облачным вычислениям постоянно возрастает, и, как результат, появляется много положительной и отрицательной информации об этой технологии. С одной стороны, облачные вычисления позволяют экономить средства, так как дают возможность избавиться от собственной ИТ инфраструктуры и серверов, и являются очень эластичным решением. С другой стороны, облака могут привести к финансовым потерям из-за риска снижения безопасности, возможных проблем с доступом к данным, политики конфиденциальности данных и по другим причинам. В связи с этим необходим способ оценивания облачных вычислений. В работе для оценивания предлагается использование экономических показателей: анализ издержки-выгоды BCA, рентабельность инвестиций ROI и общая стоимость владения TCO. Дополнительно используется комплексный показатель, который основан на объединении перечисленных трёх показателей. С целью проверить стратегии оценивания произведено исследование. Для исследования были выбраны частные облака, так как частные облака больше всего подвержены риску быть экономически неэффективными из-за больших начальных инвестиций. В исследовании использованы данные 1000 проектов по внедрению облачных вычислений, и каждый проект классифицирован с помощью экономических показателей как эффективный или нет. Самый лучший результат получен с помощью комплексного показателя, основанного на трёх вышеперечисленных показателях. Исследование показало, что для малых и средних предприятий (до 50 физических серверов) частные облачные вычисления невыгодны. Однако для больших предприятий облачные вычисления могут принести экономическую прибыль. В связи с этим организациям необходимо внимательно оценить цели и определить, смогут ли облачные вычисления достичь этой цели, соблюдая ограничения по времени и бюджету. Важно помнить, что в разных сферах бизнеса облачные решения могут быть использованы по-разному, и поэтому критически важно понимать экономические показатели и производить оценивание облачных вычислений на их основании.

Keywords: cloud computing; CBA; ROI; TCO; ROC
References
  • [1] D. Sitaram and G. Manjunath, “Moving To the Cloud: Developing Apps in the New World of Cloud Computing,” Elsevier, 2011, p. 468.

  • [2] M.D. de Assuncao, A. di Costanzo and R. Buyya, “Evaluating the costbenefit of using cloud computing to extend the capacity of clusters,” Proceedings of the 18th ACM international symposium on High performance distributed computing, 2009, pp 141-150.

  • [3] L. Mei, “A tale of clouds: Paradigm comparisons and some thoughts on research issues,” Asia-Pacific Services Computing Conference, 2008, pp 464-469.

  • [4] M. D. Assunção, A. Costanzo and R. Buyya, “A cost-benefit analysis of using cloud computing to extend the capacity of clusters,” Cluster Computing, 13, 2010, pp. 335-347.

  • [5] D. Kondo, B. Javadi, P. Malecot, F. Cappello and D.P. Anderson, “Costbenefit analysis of cloud codlputing versus desktop grids,” Proceedings of the 2009 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium D. P., 2009., pp. 1-12.

  • [6] V. Chang, D. De Roure, G. Wills, R.J. Walters and T. Barry, “Organisational sustainability modelling for return on investment (ROI): Case studies presented by a national health service trust UK,” Journal of Computing and Information Technology, 19, 2011, pp 177-192.

  • [7] S.C. Misra and A. Mondal, “Identification of a company's suitability for the adoption of cloud computing and modelling its corresponding return on investment,” Mathematical and Computer Modelling, 53, 2011, pp. 504-521.

  • [8] X. Li, Y. Li, T. Liu, J. Qiu and F. Wang, “The method and tool of cost analysis for cloud computing,” 2009 IEEE International Conference on Cloud Computing, 2009, pp. 93-100.

  • [9] T. Singh and P. K. Vara, “Smart metering the clouds,” Proceedings of the Workshop on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises, WET ICE, 2009, pp. 66-71.

  • [10] M.A. Vouk, “Cloud computing - issues, research and implementations,” Proceedings of the International Conference on Information Technology Interfaces, ITI, 2008, pp. 31-40.

  • [11] P. Mell and T. Grance, “The NIST Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology,” Gaithersburg, MD, USA, 2011.

  • [12] Cisco IBSG survey, “SMB Cloud Watch,” March 2011.

  • [13] Marty Schmidt, "Encyclopedia of Business Terms and Methods," March 2012. [Online]. Available: http://www.business-caseanalysis.com/return-on-investment.html [Accessed: Sept. 21, 2012].

  • [14] Marty Schmidt, "Encyclopedia of Business Terms and Methods," November 2011. [Online]. Available: http://www.business-caseanalysis.com/total-cost-of-ownership.html [Accessed: Sept. 21, 2012].

  • [15] J. A. Swets “Measuring the accuracy of diagnostic systems”. Science, 240, 1988, pp. 1285-1293. Howard Hamilton, "Knowledge Discovery in Databases," 2000. [Online]. Available: http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/index.html [Accessed: Sept. 21, 2012].

Information Technology and Management Science

The Journal of Riga Technical University

Journal Information

Metrics

All Time Past Year Past 30 Days
Abstract Views 0 0 0
Full Text Views 11 11 11
PDF Downloads 3 3 3