Beschreibung
Google, Amazon oder Microsoft bieten eine Vielzahl von Cloud-based Services an. Die Entscheidung einer Organization mit einer althergebrachten IT-Infrastruktur oder einem bestehenden Cloud-basierten Dienst zu einer anderen Cloud-basierten Lösung zu wechseln, um neue oder existierende IT- Anforderungen optimal zu erfüllen, ist kein trivialer Prozess. Nicht nur verschiedene Lösungen beeinflussen eine objektive Entscheidungsfindung, sondern auch widersprüchliche oder gemeinsame Beeinflussungskriterien oder Faktoren spielen eine wichtige Rolle. Daher ist es erstrebenswert, einer quantifizierten Method zu folgen, die einer Lösung der Zielkonflikte Rechnung trägt. Heutzutage basieren derartige Entscheidungsfindungsmethoden in Organisationen typischerweise auf einem ad-hoc Prozess. Dieser Prozess involviert Marktreputation der einzelnen Cloud-Diensteerbringer und vorangegangene Erfahrungen der Entscheidungsträger innerhalb der Organisation. Obwohl dieses wichtige Faktoren darstellen, sind sie nicht ausreichend, da sie keine objektive und quantitative Basis aufweisen. Ein Entscheidungsprozess zur Auswahl einer besten Alternative fällt in die Kategorie der Entscheidungsanalyse mittels mehrfacher Kriterien, Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA), welche durch verschiedene Algorithmen realisierbar ist. Der sogenannte Analytische Hierarchieprozess (Analytical Hierarchy Process, AHP) definiert einen solchen Ansatz, um Cloud-basierte Dienste hinsichtlich relevanter Faktoren strukturiert zu bewerten. Dieses Ansatz vernachlässigt allerdings ein ganzheitliches Konzept und somit die Integration relevanter Faktoren aus technischen, ökonomischen und organisatorischen Bereichen, sowie die daraus resultierenden Wechselbeziehungen in einem komplexen Netzwerk. Daher untersucht die vorliegende Dissertation die folgenden drei Aspekte, um eine nahtlose Vereinigung verschiedener Alternativen, relevanter Faktoren und ihrer Wechselbeziehungen in einem einzigen System zur Entscheidungsfindung für die Einführung einer neuen Technologie, speziell des Cloud Computing, zu finden. Zuerst führte eine explorative Studie zur neuen Entwicklung einer strukturellen Taxonomie, welche aus 102 Faktoren und ihren Wechselbeziehungen besteht. Diese Taxonomie bildet die Basis für die Bewertung der Leistung alternativer Cloud-basierter Dienste hinsichtlich aller relevanten Perspektiven. Zweitens wurde Trade-offs Based Methodology of Adopting Cloud-based Service (TrAdeCIS) entwickelt und in einem Prototyp implementiert. Der resultierende Prototyp stellt eine Web-basierte Plattform zum Bewerten der Alternativen dar. Diese ermöglicht auch Evaluationen basierend auf Demonstrationen und Anwendungsf llen. Drittens wurde eine vorausschauende Impact Anaylsis Methodology for Cloud-based Services (IAMCIS) entwickelt, um den Einfluß der Anwendung zu messen, die von TrAdeCIS am höchsten bewertet wurde. Dies ermöglicht die Identifikation von potentiellen Risiken eines Fehlers von Dienstes. TrAdeCIS wird mittels vier Anwendungsf lle evaluiert, die in die Entscheidungsfindung zur bernahme eines Cloud-basierten Dienstes innerhalb einer Organizationen mit einbezogen wurden. Die Evaluationen variieren in der Komplexität der Entscheidungsmodule, indem verschiedene relevante Faktoren, ihren Beziehungen zueinander und der Alternativen mit einbezogen wurden. Es stellte sich wie gew nscht heraus, daß TrAdeCIS angewendet werden kann, um quantitative Entscheidungen zu modellieren und zu berechnen. Eine Leistungsevaluation für TrAdeCIS hat gezeigt, daß unter 20 ms Zeit Sekunden benötigt werden, um 100 Alternativen unter der Verwendung von 100 technischen, 100 ökonomischen und organisatorischen Kriterien einzustufen. Diese Anzahl von Kriterien zeichnete sich als praktisch oberstes Limit für die Faktorenanzahl aus der durchgeführten Studie ab. Diese Ausführungszeit wird durch eine optimierte Implementierung von TrAdeCIS erreicht, weil erzielte Resultate nicht durch dynamische Eingabeänderun
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