模糊综合评价方法在信息系统灾难恢复中的应用

李闻喜 王 雨 田 辉

[摘要]信息系统灾难恢复优先级的评价对于数据中心建设和灾难恢复系统建设具有重要的意义,但是目前没有合适的评价方法。因此,首先对石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的指标体系进行确定,然后通过专家打分法确定各指标因素的权重,最后用二层模糊综合评价方法对石油业务信息系统进行评价,为石油业务信息系统的灾难恢复优先级评价提供科学方法。

[关键词]灾难恢复优先级模糊综合评价指标体系

中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)1210049-02

一、引言

石油行业是最早大规模应用计算机的行业之一,现在石油业务信息系统已经广泛应用于石油行业的各个领域[1]。例如:勘探与生产技术数据管理系统,加油站管理系统,企业信息门户系统等。这些系统能否正常运行将直接影响到社会经济的各个方面,因此提出了数据中心建设和灾难恢复系统建设的要求。在数据中心建设和灾难恢复系统建设的过程中,对石油业务信息系统进行灾难恢复优先级评价就是一个必须要解决的问题。但是目前还没有合适的方法。

本文用多层模糊综合评价方法[2],从经济效益、生产运营和社会影响三个方面,研究一种能定量解决石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的方法,提供了科学的理论依据。

二、石油信息系统灾难恢复优先级评价的指标体系

在进行石油信息系统灾难恢复优先级评价时,首先要确定评价指标体系。目前已有一些文献对信息系统评价的指标体系进行了研究[3,4,5],但是却没有针对石油业务信息系统灾难恢复进行评价的指标体系。而且已有的指标体系也只反映了相关行业信息系统本身的一些特性,没有反映石油行业方面的内容。石油业务信息系统的指标体系应该反映石油业务的行业特点,遵循科学性、全面性、层次性的原则。为了准确反映石油业务信息系统在灾难恢复过程的优先级,构造其指标体系如表1所示。

表1石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的二级指标体系

三、模糊综合评价方法的应用

1.评价对象

本次评价对已经广泛应用的7个石油业务信息系统进行灾难恢复优先级评价。

2.评判因素集

由石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的指标体系表1中的一级指标和二级指标构成评价因素集U={U1,U2,U3},其中U1={U11,U12,U13,U14},U2={U21,U22,U23,U24,U25,U26},U3={U31,U32,U33}。

3.评判集

石油业务信息系统灾难恢复优先级从高到低可以分为5个评价等级:非常高、高、中、低、非常低。所以评判集V={非常高、高、中、低、非常低},表示为V={V1,V2,V3,V4,V5}。

4.权重分配

为了对各系统进行模糊综合评价,必须对指标体系中的每个指标都分配一个权重。表2中的权重值采用专家评分法得到。对应一级指标的权重得分:A1=0.3533,A2=0.3967,A3=0.25;对应二级指标因素的得分:A11=0.25,A12=0.2433,A13=0.2133,A14=0.2933,A21=0.2533,A22=0.17,A23=0.2233,A24=0.13,A25=0.09,A26=0.1333,A31=0.4633,A32=0.2367,A33=0.3。

5.二级指标集的单因素评价矩阵

为了对各系统进行模糊综合评价,通过问卷调查得到各系统的二级指标的单因素评价矩阵如表2所示。

例如表2中“加油站管理系统”的二级指标U12“运营成本增加”对应的数据(0.083,0.333,0.083,0.50,0)这表示:有8.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加非常多”,有33.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加多”,有8.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加中等”,有50%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加少”,没有人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加非常低”。

例如从表2中可得到,“勘探与生产技术数据管理系统”对于二级指标集合Ui(i=1,2,3)的单因素评价矩阵Ri如下:

表2待评价系统的二级指标集合的单因素评价矩阵(这里只列出部分系统的数据)

6.二级指标集的模糊综合评价

根据各系统的二级指标的权重和相应的二级指标集的单因素评价矩阵就可以对各系统的二级指标进行模糊综合评价,得到

例如:

“勘探与生产技术数据管理系统”的二级指标集“经济效益U1”的综合评价结果为:

“生产运营U2”的评价结果为:

“社会影响U3”的评价结果为:

同理,可以得到其他6个系统的二级指标集合的综合评价结果。

7.一级指标集的单因素评价矩阵

由各系统的二级指标的评价结果得到一级指标集合的单因素评价矩阵

。例如“勘探与生产技术数据管理系统”的一级指标集合{U1,U2,U3}的单因素评价矩阵为:

8.一级指标集的模糊综合评价

根据一级指标的权重和各系统一级指标集合的单因素评价矩阵可以得到对应系统的一级指标集的模糊综合评价结果。例如对于“勘探与生产技术数据管理系统”,其最终评价结果为:

由于模糊集B中V3(中)的隶属度0.2533最大,所以根据最大隶属度原则,此系统的最终评价为V3(中),也就是“勘探与生产技术数据管理系统”在石油业务信系统中的灾难恢复优先级为“中”。

同理,可以得到其他6个系统的模糊综合评价结果,从结果上看加油站管理系统、销售与市场ERP系统是排在最前面的,而企业信息门户系统、办公管理系统是排在最后面的,与专家给出的意见基本吻合。

四、结束语

石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价是一项重要而又十分复杂的工作,涉及到社会经济很多方面,人们凭经验、感觉对其进行评价,存在较大的片面性和主观性。本文把多层次模糊综合评价方法应用到石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价中,为石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价提供了一种定量解决方法,使得评价结果更科学、更合理。

参考文献:

[1]刘希俭,中国石油信息化管理,石油工业出版社,2008.

[2]胡淑礼,模糊数学及其应用,四川大学出版社,1994.

[3]张先锋、郑建国,基于模糊层次分析和模糊评价的信息系统供应商评价研究,中国管理信息化,2009,12(2):86-89.

[4]梁丁相、陈曦,基于模糊综合评判理论的电力信息系统安全风险评估模型及应用,电力系统保护与控制,2009,37(5):61-64.

[5]徐绪堪、段振中、郝建,基于模糊层次分析法的企业信息系统绩效评价模型构建,情报杂志,2009,2:11-13,49.

作者简介:

李闻喜(1978-),河南人,工学硕士,中石油东方地球物理公司计算机工程师,主要研究方向:计算机技术及应用。