国内电网企业云计算成熟度模型及实证

2012-08-08 02:31严宇平孙迎新
网络安全与数据管理 2012年19期
关键词:成熟度计算能力电网

严宇平,孙迎新

(1.广东电网公司信息中心,广东 广州 510000;2.中国电子软件研究院云计算实验室,北京 100081)

在传统的信息化建设向云计算过渡时,如何对当前的电网信息化建设进行评估,分析电网信息化建设在云计算模式中的成熟度,成为电网企业信息化工作亟待解决的课题。

1 云计算成熟度模型研究及其现状

1.1 云计算研究及现状

云计算的思想最早是由MCCARTHY J于20世纪60年代提出来的[1],云计算通过互联网为载体进行应用访问,任何一个用户通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序。HEWITT C[2]在2008年的论文中提出云计算模式是将所有的信息都保存在云端,用户通过客户端方式进行访问的思路[3]。Wang Lizhe在论文中提出,云计算模式包括软件即服务、硬件即服务、数据即服务和平台即服务的想法[4]。ARMBRUST M等人在2009年发表了云计算经典之作[5],指出云计算是云端数据的软硬件的集合,分为公有云和私有云,其中公有云是指企业通过自己的平台硬件资源直接向外部用户提供服务,外部用户通过互联网访问服务。目前的Amazon弹性云平台是比较成熟的云平台,用户可以通过客户端访问应用或者服务,使用服务实例时需要进行付费[6]。

1.2 云计算成熟度模型研究与现状

云计算成熟度是衡量一个企业原系统迁移至云模式时,其系统真实水平的尺度,以及指导企业云计算系统演化升级的标杆。成熟度是一个综合指标,能够将诸多衡量云计算能力的指标纳入一个相对完整的框架和体系之内。对这一指标进行测量能够整体上了解和把握一个企业云计算体系发展的程度[7]。

信息技术领域的成熟度模型较多,有软件工程的集成成熟度模型CMMI、SOA成熟度模型[8]以及Nolan模型[9]等。其中,BRUNZEL T在论文[10]中提到了云计算对传统IT外包软件工程的改变,并构建了一个云计算评估模型。参考文献[7]提出了将CMM/CMMI模型与云计算相结合,构建了一个基于CMM/CMMI的云计算能力评价指标体系,该指标体系将云计算能力细分为云基础能力、云技术能力、云安全能力和云环境能力。并提出了一个云计算能力成熟度模型,该模型以CMM/CMMI为基础,将云计算能力分为初始级、成长级、定型级、规范级和优化级。孙璐等人在2007年提出医药企业信息化成熟度评价指标体系,一级指标包括信息化基础、信息化技术、信息化管理、信息化组织和信息化环境[11]。

本文旨在结合国内电网企业的信息化现状,对电网企业信息化的云计算成熟度进行评估,并提出适合电网企业信息化的云计算成熟度模型MEC2-PGEI(Maturity Evaluation of Cloud Computing based on Power Grid Enterprise Informationization)为企业云计算建设提供参考,加速信息化工作向云计算模式的转型。。

2 国内电网企业信息化云计算成熟度模型

2.1 成熟度评估模型

云计算环境中,软件功能更多地是以能够获取的服务形式出现,而这种服务往往并非为一位客户所独占,是可以被同时租赁给其他拥有相似需求的若干客户[12]。美国国家标准及技术研究院的云计算规范受到了业界的高度认可,其提出了云计算的基本特性有:按需自助式服务、广泛网络接入、资源池化、快速弹性、服务可测量,并提出了基本的三种服务模式:软件即服务、平台即服务、基础设施即服务。

本文根据参考文献[12]提出的云计算的基本特性和服务模式,结合国内电网企业信息化的实际情况,围绕电网企业信息化所能提供的IT服务,从业务支撑、安全防护和基础平台支撑等方面对电网企业的云计算成熟度进行了分析,形成了一套符合电网企业的云计算成熟度模型。本文整理出电网云计算涉及的技术和管理指标,这些指标构成了一个指标体系,通过对每一个指标进行测量,能够整体上了解和把握企业云计算发展的程度。并在此基础上,制定了一个企业云计算能力评估模型,利用这个模型,可以从企业所具备的业务支撑能力、IT服务能力、安全防护能力以及基础平台支撑能力等方面对云计算成熟度进行全面的分析和评估。

该模型根据如图1所示的业务支撑能力CBS(Capability of Business Support)、IT 服务能力 CITS(Capability of IT Service)、基础平台支撑能力 CP(Capability of Platform)和安全防护能力 CS(Capability of Security)4个维度,通过制定客观的度量指标,分别对每个维度的能力进行打分,最后综合计算出企业在云计算成熟度方面的总分MEC2-PGEI。

图1 电网企业信息化云计算成熟度评估模型评估维度

具体的 MEC2-PGEI算法如式 (1), 其中 ηt∈[0,1],Capabilityi∈[0,5]:然后基于得分情况,划分出如图2所示的几个等级。

图2 电网企业信息化云计算成熟度评估模型

(1)CBS:是指电网企业信息部门在对外提供 IT服务时,管理和维护这些IT服务的能力。确保用户能够得到适当的服务,支撑电网的业务功能,确保IT服务的服务质量。主要包括服务提供和服务支持两大层面。目前电网企业的业务支撑能力主要通过IT服务管理系统实现。

(2)CITS:是指电网企业信息部门对外提供 IT服务的能力。目前电网信息部门提供的主要IT服务是对业务部门的信息化支撑。IT服务能力是云计算成熟度评估模型中的“中心点”,涵盖基础设施服务、平台服务和应用服务三个层面。

(3)CP:是指为满足 IT服务而建立的各种软硬件平台及利用这些软硬件平台满足业务需求的能力。除了服务器、网络、存储及安全设备,虚拟化和基础设施管理也属于基础平台。另外,对数据库、中间件的管理,业务的构件化等,都属于基础平台支撑能力的部分。

(4)CS:是指在提供服务时,能否满足安全需要。主要包括安全和隐私。安全通常包括:认证和授权、可用性、保密性、身份管理、完整性、安全监控和违规事件监控、安全策略管理等。隐私主要包括个人信息和个人识别信息的处理。

2.2 成熟度模型指标体系

业务支撑能力主要包含服务提供能力SSC1(Service Supply Capability)和服务支持能力 SSC2(Service Support Capability)。服务提供的主要目的是将企业数据中心的IT服务提供给客户,服务支持的目的主要是围绕支持企业数据中心的服务运营。具体指标值如表1所示。

IT服务能力CITS包括基础设施服务、平台服务和应用服务。CITS包括基础架构服务能力ASC(Architecture Service Capability)、 平 台 服 务 提 供 能 力 PSC(Platform Supply Capability)和应用服务能力AC(Application Capability)。具体指标指如表2所示。

基础平台支撑能力CP分为基础设施、中间件和业务系统三大部分。CP包括业务系统支撑能力BASC(Business Application Support Capability)、中间件支撑能力 MSC(Middleware Support Capability)和基础架构支撑能力 ISC(Infrastructure Support Capability)。 具体指标指如表3所示。

表1 业务支撑能力CBS指标体系

表2 IT服务支撑能力CITS指标体系

表3 基础平台支撑能力CP指标体系

安全防护能力CS则是根据电网企业信息安全规范而建立的安全防护体系。CS只有一个核心指标,即安全指标 SI(Security Index)。具体指标如表 4所示。

表4 安全防护能力CP指标体系

根据表 1~表 4 的指标体系,则有公式(2)~(5)(其中,ρi∈[0,1]、σi∈[0,1]、τi∈[0,1]、υ∈[0,1]为 4 个加权值):

3 国内电网企业信息化云计算成熟度评估实证

为了验证云计算成熟度模型的合理性,本文对国内某省级电网企业的云计算成熟度进行了评估分析。通过调研发现,目前该省级电网企业已经建立了比较完善的业务系统,基本覆盖了公司的正常业务。根据调研获得的数据,对电网整体信息化所具备的云计算业务支撑能力、IT服务能力、安全防护能力以及基础平台支撑能力等进行全面的评估分析。表5是针对电网的实际情况按照指标进行的评估结果。

表5 电网云计算能力评估得分明细

通过对每个维度的指标项进行算术平均计算,得出该升级电网云计算成熟度得分为2分。从整合评分可知,目前电网信息化在云计算模式转变的能力支撑上,还处于刚刚起步阶段。

本文根据云计算的基本特性和服务模式,研究了云计算成熟度模型(云计算能力评估模型)的研究现状,结合国内电网企业的实际情况,首次提出了经过量化的面向国内电网企业的云计算能力成熟度模型,并建立了相应的指标体系。该模型将云计算能力划分为IT服务能力、业务支撑能力、安全防护能力和基础平台支撑能力4个维度。通过对实际IT环境的评估分析,得出的评估结果也符合电网的信息化现状,为电网进行云计算建设提供了指导意见。

[1]张建勋,古志民,郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究,2010,27(2):429-433.

[2]陈康,郑纬民.云计算:系统实例与研究现状[J].软件学报,2009,20(5):1337-1348.

[3]HEWITT C.ORGs for scalable, robust, privacy-friendly client cloud computing [J].IEEE Internet Computing,2008,12(5).

[4]Wang Lizhe, Tao Jie, KUNZE M.Scientific cloud computing:early definition and experience[C].10th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, HPCC ′08.2008.

[5]ARMBRUST M, FOX A, GRIFFITH R.Above the clouds:a berkeley view of cloud computing[R].Technology Report UCB/EECS-2009-28, EECS Department, U.C.Berkeley,Feb.2009.

[6]Amazon Company.Amazon elastic compute cloud(Amazon EC2)[EB/OL].[2012-06-15].http://aws.amazon.com/ec2/

[7]叶世绮,赵喆,王辉.基于CMM/CMMI的云计算能力评价研究[J].计算机应用研究,2012,29(2).

[8]BACHMAN J, KLINE S, SONI B.A new service-oriented architecture maturity model[EB/OL].[2005]http://citeseerx.ist.psu.edu/showciting?cid=3977470.

[9]SCOTT D,PULTZ J E,HOLUB E.Introducing the gartner IT infrastructure and operations maturity model[EB/OL].[2007-10-01].http://www.gartner.com/id=527814.

[10]BRUNZEL T, GIACOMO D D.Cloud Computing Evaluation:how it differs to traditional IT outsourcing[D].Jönköping InternationalBusinessSchool JönköpingUniversity.May, 2010.

[11]董德民.中小制造企业ERP应用成熟度模型研究[J].现代制造工程,2010(6).

[12]李德毅.云计算技术发展报告[M].北京:科学出版社,2011.

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