Jump to ContentJump to Main Navigation
Show Summary Details
More options …

Information Technology and Management Science

The Journal of Riga Technical University

1 Issue per year

Open Access
Online
ISSN
2255-9094
See all formats and pricing
More options …

Cloud Computing Evaluation Based on Financial Metrics

Maksims Kornevs / Vineta Minkevica / Marcus Holm
Published Online: 2013-01-31 | DOI: https://doi.org/10.2478/v10313-012-0013-8

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

  • [1] D. Sitaram and G. Manjunath, “Moving To the Cloud: Developing Apps in the New World of Cloud Computing,” Elsevier, 2011, p. 468.Google Scholar

  • [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.Google Scholar

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

  • [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.Google Scholar

  • [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.Google Scholar

  • [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.Google Scholar

  • [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.Web of ScienceGoogle Scholar

  • [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.Google Scholar

  • [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.Google Scholar

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

  • [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.Google Scholar

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

  • [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].Google Scholar

  • [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].Google Scholar

  • [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]. Google Scholar

About the article

Maksims Kornevs

Maksims Kornevs is a master student at Riga Technical University, Riga, Latvia. Currently he is an Assistant at Modelling and Simulation Department of Riga Technical University. He works in the fields of computer modelling and simulation, simulation games, data clustering and analysis. He is a member of IEEE, The Latvian Simulation Society and Baltic HPC Association.

Vineta Minkevica

Vineta Minkevica received a Master degree in Applied Mathematics from the University of Latvia in 1991 and received her Doctoral degree in Mathematics (Dr. Math) in 1998. Since 1991, she has been working at Riga Technical University. She is currently an Associate Professor at the Department of Management Information Technology, Riga Technical University. Her major fields of research are dynamical systems with random perturbations, stochastic systems behaviour and stability conditions. Her articles are mainly devoted to the study of linear dynamical systems of impulse type, whose dynamical characteristics depend on Markov chain. She is a member of the Latvian Mathematical Society.

Marcus Holm

Marcus Holm is the ASEAN Country Manager for Intelligent Automation Solutions. He joined Cisco at about the time of the Tidal Software acquisition and was initially responsible for building the cloud business for the Cisco Enterprise/Global accounts in the South East region of the US (was responsible for 120 of the Fortune 500 companies). Prior to joining Cisco Marcus was the top producing regional account manager for Clearwire, a large US based TelCo deploying the new 4G WiMax infrastructure. He received his BS degree in Business Management from Brigham Young University, US.


Published Online: 2013-01-31

Published in Print: 2012-12-01


Citation Information: Information Technology and Management Science, Volume 15, Issue 1, Pages 87–92, ISSN (Online) 2255-9094, ISSN (Print) 2255-9086, DOI: https://doi.org/10.2478/v10313-012-0013-8.

Export Citation

This content is open access.

Comments (0)

Please log in or register to comment.
Log in