企業云計算投資成本監控算法

徐 杰，姚 睿,2

(1.西北工業大學計算機學院,陜西 西安 710129;2.中國礦業大學計算科學與技術學院，江蘇 徐州 221116)

1 引言

隨著云計算時代的到來，企業逐漸將信息化建設遷移至云計算的軌道中。而云計算對于國內企業，尤其是中小型企業，仍是一項新興服務。云計算專家指出，企業在評估部署云服務所需成本時，應從潛在利益與危機等多個方面權衡，以避免盲目投資為企業所帶來的巨大成本。從目前形勢來看，實施云計算的企業更關心是選擇SaaS、PaaS,還是IaaS，部署方式已成為企業站在IT規劃和業務連續性角度所關注的方向，僅有較少企業會考慮實施云服務過程中的成本可控與風險預防。全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner在2011年4月的云服務報告中指出[1]，在云服務革命過程中，IT管理人員“應果斷采取措施，以管理固有的風險和意外費用”。

在云計算的投資監管方面，由于國外發達國家云計算發展較久，現已進入云計算成本投資分析應用的探索階段。文獻[2]提出了一套能夠對云服務成本進行科學評估、監測以及分析的應用服務，該服務能在不同云應用場景中執行不同的成本模型。文獻[3]在云成本估算方面給予了通用成本的比較策略；而文獻[4]則提供了云計算與工作流成本相關的實驗依據。而國內目前尚處于云計算成本的理論分析與模型實踐階段，更寄希望通過反復的實踐塑造成熟的模型，為將來產品的構建奠定堅實的基礎。文獻[5]提出了企業云計算成本分析模型。該模型通過企業自身成本效用與轉入云計算成本對比分析來找到適合企業發展的策略。與本文的共同點是均通過公式展現云計算的企業成本。不同點則主要體現在：一方面，該公式不能正確反映建設周期長短及投資方式不同等條件對項目的影響，且沒有考慮投資時間成本；另一方面，該公式僅存在理論依據，缺少企業真實數據所反映的實踐證明。文獻[6]提出了企業投資回報率DKM模型。該模型提供了科學的決策依據，更進一步將傳統成本與云計算成本形成分析公式，但此模型僅局限于單一的云計算環境，缺少通用性。此外，文獻[7]提出了云計算環境下數字圖書館建設成本收益分析，但該分析方法缺乏科學依據，且云計算環境單一，更缺少通用性。

綜上所述，本文致力于研究并提出一套新的企業云計算投資成本監控算法。該算法首先歸納和定義了企業參與云計算各項投資成本與分類，再進一步將企業所關心的投資回報率以及企業實施云計算前后的投資比這兩個重要因素深度融入投資成本監控算法中，最終制定出企業基于云計算的投資成本監控算法。實驗表明，該算法能夠在一定時間和一定規律下對企業云計算下所投資的各項成本進行有效的監控與分析。更重要的是，該算法不但能夠將企業的基礎信息數據納入公式中，更能通過深度分析，挖掘得到企業各類投資成本的最佳預警點，使企業一旦存在投資偏離現象，即可通過本監控方法迅速捕獲到相關預警信息，及時掌握發生實際偏離的方向和結點，以采取有效的預警方案和補救措施。

2 企業信息化投資成本

通常情況下，企業用于信息化建設的各類投資成本總和稱為總投資成本，用公式表示為：

(1)

其中，Total表示j個企業信息化投資成本項總和，而j的大小可根據不同企業情況而定；ICi代表企業第i個投資成本項。對于企業實施云計算的信息化建設成本分類而言，投資成本可具體劃分為四類：環境成本、服務成本、人力成本以及時間成本，則公式(1)可簡化為：

Total=EC+SC+HC+TC

(2)

其中，EC、SC、HC、TC分別表示環境成本、服務成本、人力成本及時間成本。無論企業選擇何種云模式部署形式，式中所提各類成本都將參與計算，但不同云部署模式所投入的各類成本比例有所差異。企業若選擇私有云作為部署方式，則其環境成本相對于服務和人力成本就顯得較為突出。

公式(2)中的時間成本是指實施完成企業整個信息化項目所消耗掉的所有時間值總和，它是企業考慮項目成敗的主要因素之一。但是，鑒于本文是以年為單位研究與分析企業基于云計算的投資成本監控方法，則可省略公式(2)內TC的監控分析，而重點研究和制定EC、SC及HC三方面的成本監控策略。

2.1 環境成本EC

環境成本是指企業云模式所投入與環境相關的各類環境項支出成本總和，公式表示為：

(3)

其中，ECi表示企業環境成本所含e個環境項內第i個環境項成本。實際環境中的企業環境項通常是指軟件環境、硬件環境、網絡設施環境等企業基礎設施環境項。此外，環境成本與后面所指服務成本、人力成本等投資方式有所不同，企業通常會選擇以年為單位有組織地執行投資計劃，之后再不斷添加環境設施，追加投資成本。因此，環境成本公式可表示為：

(4)

其中，Edefault表示環境成本所含某一環境項的成本初值，即是指該環境項的最初計劃投資成本。Ei則表示該環境成本項所累積e個單位時間內第i個追加成本。

2.2 服務成本SC

服務成本是指服務及維護企業云計算所必需的第三方服務支出費用總和。公式表示為：

(5)

其中，SCi表示企業s個服務項內第i個服務項成本。不同的成本分類有不同的成本統計方法。如前所述，環境成本通常都是先以計劃投資開始，之后不斷追加投資，最終以年為單位進行成本累積；但是，服務成本相對環境成本計算較復雜，它既包含有與環境成本累積方式相同的組織計劃性投資，比如第三方軟件應用費用；更有以單位時間所進行的成本投資，比如：第三方軟件服務費用，包括按月或按年將大量企業數據遷移至公共云并長期存儲這批數據所產生的服務成本。因此，歸納以年為單位的服務成本累積值，應概括上述各項服務成本的投資方式。經研究歸納，具體公式可表示為：

(6)

其中，Sdefault表示服務成本內某服務項初始值。若該服務項屬于年計劃性投資成本項，則Sdefault值不為0；反之，若該服務項Sdefault取值為0。Si表示該服務成本項所累積s個單位時間內第i個已發生或追加成本。

將公式(6)應用于企業實施云計算實際情況中，企業的服務成本通常區分為采購第三方軟件應用成本以及第三方軟件服務費用兩個服務成本項。前者通常以年為單位有組織有計劃地進行投資，因此該服務成本項用公式(6)即可表示。而后者則以單位時間所進行的服務成本累積，則公式(6) 可簡化為：

(7)

特別強調一點，服務成本公式雖然適用于云計算各種實施模式，但在企業選擇不同部署模式時，服務成本會有較大差別。通常情況下，選擇公有云部署方式的企業，其服務投資成本會相對其他云部署方式低一些；而相對于傳統模式的服務成本，其成本節約則更顯突出。

2.3 人力成本HC

人力成本是指參與企業云計算實施與運維所投入的各類人力成本項總和。公式表示為：

(8)

其中，HCi表示相關h個人力項內第i個人力項成本。人力成本的統計方式既不同于環境成本，亦不同于服務成本。企業通常均以月為單位統計實際的費用支出。因此，以年為單位計算人力成本累積的成本公式可表示為：

(9)

其中，Hi表示某人力項所累積h個月內第i個月的人力成本。在企業實施云計算的實際情況中，人力成本僅表現為參與云計算實施與運維人員工資成本一項。

3 云計算成本監控算法

為了使云部署更有效地為企業帶來實際投資效益，最佳管理策略就是為企業制定一套有效的監控方法，使企業能夠在一定時間和一定規律下對云計算下所投資的各項成本進行有效的監控與分析。一旦發生投資偏離，企業能迅速通過監控方法捕獲到相關預警信息，及時掌握發生投資偏離的方向和結點，以采取最及時、最有效的補救措施。

本文在研究與制定企業云模式投資成本監控算法時，首先歸納了如前所述參與企業云計算的各項投資成本分類與統計方法，更進一步參考了企業所關心云部署的兩個重要因素。(1)云計算投資回報率ROI(Return On Investment)。通用的企業投資回報率[8]計算方法為：ROI=年利潤/投資總額×100%。ROI主要用于企業投資領域，其值越高反映越值得投資，故ROI常作為企業高層投資決策參考因素。本文將該模式融入云計算成本監控算法，以監控企業各項投資成本比例關系。(2)企業實施云計算前后的投資比。即將云模式投資成本與傳統模式相比較，把節約的成本看成是收益[9]。通過分析云計算實施前后的各項企業實際投入成本比，使企業不但能以月為單位監控云計算過程的各項成本支出，更能與傳統模式的各項成本對比分析，使企業領導全面掌握企業實際回報情況。

綜上分析，本文提出一套基于企業云計算的投資成本監控算法，基本原理的公式表述為：

(10)

其中，IC為公式(1)中提及的任意投資成本項，即云計算某成本分類的投資項成本值；ICtraditional表示對應傳統模式的投資項成本值。一方面，企業在單位時間內按如上所述統計云模式各項投資成本的實際發生值，并計算出成本累積和。另一方面，以年為單位計算傳統模式所發生的各項投資成本累積和。兩方面所得結果按上述原理公式形成差值，再與傳統模式累積和形成最終比值關系。特別指出，以年為單位傳統模式各項投資成本是企業須設置的一次性統計結果。若企業傳統模式下信息化建設投資超過一年，則取各項投資所累積的年均值。此外，根據基本原理公式可知，一旦公式中所得結果為負值，即表示實際情況下企業云模式某項投資成本已超出傳統模式該項投資成本，應提出預警并高度關注。因此，公式正常取值范圍應在[0,1]。

若企業遵循時間規律，建議以月為單位按監控算法進行企業各項投資成本統計，按月監控各項投資成本累積值的最終比例關系，超出范圍則視為可預警，以求最小精度地為企業做好各項成本監控預警工作。因此，下文所述單位時間均默認以月為單位。

4 投資成本監控預警模型

基于上述算法原理公式(10)歸納而成的投資成本監控公式表示為：

f(ICtraditional,IC)=(ICtraditional-IC)/

ICtraditional=1-IC/ICtraditional

(11)

根據定義可知，公式計算所得結果值的正常取值范圍應為[0,1]，包括1和0兩個邊界值。當邊界值為1，表示云模式所投資成本項達到最佳理想狀態，即云成本可忽略不計；當邊界值為0，表示云模式所投資成本項已與傳統模式成本等同，已達投資峰值。再投資成本將超支，通過公式反映超支結果則為負值，即超出正常取值范圍，可預警提示企業關注該投資項成本的具體投資情況。鑒于本文研究云計算成本監控的主要目標是為企業找到最佳預警點，因此本文將算法所得比例關系稱為投資成本監控預警值。下面逐一表述各項投資成本監控公式。

依據通用公式(11)推得環境成本通用監控公式及預警值可表示為：

ECalert=1-EC/ECtraditional

(12)

其中，ECalert表示以年為單位按月統計所得的某環境項成本預警值。按照原理約定，其正常取值范圍應介于為[0,1]。一旦企業云模式下所投資的某環境項成本EC超支，也就是說，超出傳統模式下的投資成本，ECalert則為負值，那么該環境項成本投資已不可控，處于可預警狀態，需及時采取措施，規避該環境項投資風險。另外，ECtraditional表示傳統模式下企業以年為單位所投資的某環境項成本。由于企業實際云模式環境中，環境成本又可細分為硬件環境、軟件環境及網絡環境，因此企業可根據實際情況，既可匯總成一個環境成本預警值，也可將環境成本預警值細化為硬件環境預警值、軟件環境預警值及網絡環境預警值，計算均遵循公式(12)。

同理，可推知服務成本及人力成本通用監控公式及預警值分別表示為：

SCalert=1-SC/SCtraditional

(13)

HCalert=1-HC/HCtraditional

(14)

其中，SCalert和HCalert分別表示以年為單位按月統計所得的某服務項及人力項的成本預警值。與公式(12)一致，其正常取值范圍應為[0,1]。若企業某服務項及人力項成本超支，SCalert和HCalert則為負值，該項成本投資已不可控，須預警及時規避更大損失。SCtraditional和HCtraditional分別表示傳統模式企業以年為單位所投資的某服務項成本和人力項成本。企業實際云模式環境中，服務成本可包括軟件應用和軟件服務兩項。企業可根據實際情況，既可匯總成一個服務成本預警值參與計算，也可細分成軟件應用預警值和軟件服務預警值分別監控，但實際環境中的人力成本僅包含工資成本預警值一項。

上述各項成本監控公式所得預警值與企業監控整體投資成本預警值之間的關系可表示為：

ICalert=ECalert∧SCalert∧HCalert

(15)

其中，ICalert表示企業所監控的整體投資成本監控預警值，依據各項成本預警值取值范圍，其正常取值范圍應為[0,1]。ICalert由各項成本監控公式所得預警值相互“邏輯與”，“∧”表示邏輯與操作。ICalert表示企業只要有一個投資成本項為負值，則ICalert即為負值。也就是說，只要企業有一個投資項已不可控，整個投資監控體系通過預警告知企業監控各個投資成本項的近期數據。

此外，通過深度分析投資成本監控公式可知，在傳統模式投資成本不變的前提下，企業可通過降低云模式投資成本來提高各項成本監控預警值。換句話說，企業可通過細分云模式的部署策略，而優選投資成本較低的部署方案，已達到獲得投資成本最佳的理想效果。

5 算法實踐與仿真分析

為驗證本文所提算法在企業實際應用中的可操作性及有效性，我們經過篩選，抽取一家目前正實施云計算的中型企業作為研究案例，并依據公式所需屬性信息對企業所提供的基本信息及各項投資成本進行數據抽取。表1為該企業所提供的基本企業信息及各類環境成本、服務成本、人力成本以及企業選型模式等投資信息。表2則顯示了該企業兩種部署模式下各項投資成本統計數據。

Table1 Information of company constructing cost表1 案例企業投資成本基本信息

Table2 Statistics of company constructing cost表2 案例企業投資成本統計 ￥

將上述企業基本數據及其他詳細各月的投資明細分別代入公式(12)、公式(13)及公式(14)計算所得企業各類投資成本項預警值，月統計實際分析效果如圖1所示。

Figure 1 Alerts of all of constructing costs圖1 企業各類投資成本項預警值月統計效果圖

由圖1分析可知，通過企業基于云計算的投資成本監控公式計算所得結果都在[0,1]的正常取值范圍內，即該企業所投入云計算各項成本目前未超出預警邊界，均處于可控范圍內。

為進一步證明本文所提出基于云計算的投資成本監控公式的預警有效性，在表2實際數據的基礎上，針對人力成本部分云模式下數據假設超出可控范圍，加工后的人力成本異常數據與正常數據經公式所得值預警值的對比效果如圖2所示。

由圖2分析可知，人力成本從九月份起呈陡然下降趨勢，八月份以后即需要提出人力成本預警信息，企業需要從九月開始著手對企業人力成本的投資采取堅決防范的措施。

實驗結果表明，企業基于云計算的投資成本監控算法為企業提供了一個能夠明確分析及掌握當前云計算實施情況的科學算法，適應于云計算各企業的實際業務應用，突顯投資成本監控算法的特色。

Figure 2 Contrast of human cost alert圖2 人力成本預警值對比效果圖

6 結束語

本文提出了一種基于云計算的投資成本監控算法。在云計算時代，企業逐漸將自身的信息化建設遷移到云計算的軌道上。因此，在云服務的過程中應當有越來越多的企業更加關注投資成本的監督和控制，有效地控制風險的發生。找到能夠明確分析及掌握科學計算算法并對該方法進行合理化應用無疑將是重點解決的問題。本文的研究成果通過仿真實驗分析，有效地利用了企業實施云計算前后在信息化建設方面所投資的基本信息及數據資源進行深度分析，最終發掘出企業各類投資成本的最佳預警點，使企業及時掌握發生偏離的成本控制方向，以采取有效的預警方案和補救措施。下一步將時間成本融入算法中，進一步結合企業所關心的問題，挖掘更多能夠真正為企業實施云計算所帶來的實際效益的關聯關系。

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