Evaluación de aplicaciones empresariales para la migración a la nube

Uso del Proceso de Jerarquía Analítica para la evaluación de aplicaciones para la nube

Es una pregunta simple, pero la respuesta no es nada sencilla: ¿Cómo saber si una aplicación empresarial es adecuada para la nube? Siga la demostración del autor del enfoque de evaluación de la cartera de aplicaciones paso a paso para determinar la idoneidad de sus aplicaciones empresariales para la nube en base al Analytic Hierarchy Process or AHP (Proceso de Jerarquía Analítica o PJA).

Brijesh Deb, Senior Technology Architect, Infosys

Brijesh Deb trabaja como arquitecto senior de tecnología en SETLabs de Infosys. Deb posee amplia experiencia en IT que abarca la arquitectura empresarial, la asesoría en tecnología, la investigación aplicada, y la administración de ingeniería; actualmente se dedica a la nube, Web 2.0, y JavaEE.



03-02-2011

Sin duda la computación en nube ofrece ventajas para las operaciones empresariales:

  • Puede ayudar a reducir costos (por ejemplo, configurando un banco de pruebas de aplicaciones o pudiendo agregar y sustraer capacidad informática cuando lo necesita).
  • Puede ayudar a procesar más rápidamente grandes conjuntos de datos (balanceando cargas de trabajo donde y cuando sea necesario).
  • Puede ayudar a su empresa a responder más rápidamente a las condiciones cambiantes (pudiendo aplicar analíticas empresariales a cantidades mayores de datos de estructura mixta de una forma más veloz).

Pero ¿cómo saber si una aplicación empresarial es adecuada para la nube?

Existen varias consideraciones empresariales, tecnológicas y de riesgo que pueden tener un efecto profundo sobre el conjunto de sucesos de iniciativas en la nube de una empresa, lo que significa que no hay una respuesta "para todo" para el hecho de si una aplicación es o no "adecuada" en la nube (a lo que me referiré como adecuación). Cada empresa debe acceder a la cartera de su aplicación en base a los imperativos empresariales, las estrategias tecnológicas y el deseo por el riesgo.

Algunas de las preguntas que deben hacerse las empresas antes de emprender iniciativas en la nube son:

  • ¿Qué factores debería considerar para la habilitación de mis aplicaciones empresariales en la nube? ¿Cómo juzgo las diferentes prioridades en juego?
  • ¿Cómo identifico las aplicaciones y servicios que son más adecuadas para trasladarse a un entorno nube en base a la prioridad empresarial y la adaptación técnica?
  • ¿Cómo priorizo las aplicaciones y servicios empresariales para una habilitación en la nube "phase-smart"? ¿Cómo puedo evitar ese "presentimiento" y realizar la evaluación con objetividad?
  • ¿Cuáles son los diferentes riesgos involucrados?

Con estas preguntas en mente, he desarrollado un enfoque para la valoración de la cartera de aplicaciones y determinar así la idoneidad de las aplicaciones de su empresa para la nube. Está basado en el Analytic Hierarchy Process (AHP).

AHP es una técnica estructurada para tomar decisiones complejas que ayuda a los usuarios a seleccionar la "mejor" decisión para su desafío, situación y variables, en lugar de encontrar la decisión "correcta". Fue creada en 1970s. El proceso es sencillo:

  1. Divida el problema en una serie de subproblemas de comprensión más sencilla. Todas las variables son bienvenidas, ya sea que se trate de tablas de datos precisos o de conjeturas sin elaboración — mientras que apliquen a la situación en cuestión.
  2. Evalúe los elementos comparándolos con otros, de a dos por vez. Puede hacer esto usando hechos concretos o suposiciones — usted decide la importancia relativa de cada elemento.
  3. Asigne un valor numérico a cada una de las evaluaciones, lo cual le permitirá comparar cada elemento con los otros durante el proceso de resolución de problemas del ciclo de vida.
  4. Calcule las prioridades numéricas para las alternativas de cada decisión; estas representan la habilidad percibida de cada alternativa para alcanzar el objetivo de la decisión.

En este artículo, suministro los detalles sobre AHP y demuestro como aplicar este enfoque para soportar la decisión sobre si es o no adecuado implementar una aplicación empresarial en la nube. Y dado que todos los sistemas nube se desarrollan bajo los mismos conceptos generales, esta técnica debería serle útil más allá de cual sea la plataforma (o plataformas) que decida emplear.

Enfoque de evaluación

La Figura 1 ilustra el enfoque de evaluación a través de una tabla de flujo de alto nivel.

Figura 1. Tabla de flujo de evaluación de cartera de aplicaciones para la nube
Tabla de flujo de evaluación de cartera de aplicaciones para la nube

El enfoque es una evaluación estadística multidimensional; las aplicaciones empresariales son evaluadas en tres dimensiones:

  • Valor empresarial: ¿Cuánto valor empresarial obtendría la organización trasladando las aplicaciones a la nube?
  • Adaptación técnica: ¿Cuán viable es el traslado de las aplicaciones a la nube?
  • Exposición al riesgo: ¿Cuán riesgoso es el traslado de las aplicaciones a la nube?

Cada una de estas dimensiones tiene un efecto decisivo en la toma de decisiones viables/no viables relacionadas con la habilitación de aplicaciones en la nube. Por ejemplo, una aplicación debe evaluarse para tener altos puntajes de valor empresarial y dimensiones de adaptación técnica, pero puede no ser candidata para la habilitación en la nube si la exposición al riesgo supera el nivel de riesgo que el que una empresa particular desea asumir.

La evaluación de una aplicación en cada una de estas dimensiones es un multi-criteria decision analysis (MCDA); AHP es uno de los métodos utilizados en MCDA. (Si desea más información sobre MCDA, consulte Resources.) AHP supone la evolución de diferentes alternativas en base a diversos criterios, algunos de los cuales pueden oponerse a otras alternativas, algunas de las cuales tienen una naturaleza contrastante (ya sea cualitativa o cuantitativa) o un impacto (positivo o negativo) sobre la idoneidad en general.

Las técnicas utilizadas en AHP cuantifican la prioridad relativa para un conjunto dado de criterios en una escala racional. AHP ofrece ventajas sobre muchos otros métodos MCDA:

  • AHP suministra una estructura amplia para la combinación de criterios cuantitativos y cualitativos en el proceso de toma de decisiones.
  • AHP incorpora una habilidad para juzgar la solidez en el proceso de análisis de la tabla: esto ayuda a reducir las anomalías y aumenta la objetividad.

Otro punto que vale la pena señalar es que al comenzar la evaluación, las aplicaciones que obviamente no encajan en el perfil son eliminadas. Las aplicaciones internas y externas son separadas para ser evaluadas por separado dado que tienen cuestiones de naturaleza e importancia diferente. Las aplicaciones internas son aquellas a las que se puede acceder desde el firewall de una empresa; a las aplicaciones externas puede accederse desde afuera del firewall. Como ejemplo para demostrar cómo cada una merece consideraciones diferentes, las preocupaciones de seguridad de las aplicaciones externas son mucho más rigurosas que en las aplicaciones internas.

Ahora utilicemos AHP para evaluar la idoneidad para la nube de un conjunto de aplicaciones.


Evaluación usando AHP

Hay varios componentes, o pasos, involucrados en el uso de AHP para evaluar la idoneidad de una aplicación para la nube. Estos incluyen:

  • La definición de la jerarquía de criterios.
  • La determinación de la prioridad de criterios.
  • La comparación de su aplicación con el criterio.
  • El cálculo de los resultados de AHP.

Definición de la jerarquía de criterios

Cada una de las múltiples decisiones que he presentado (valor empresarial, adaptación técnica, exposición al riesgo) tiene una serie de criterios; estos a su vez pueden tener además múltiples niveles de sub-criterios granulares (Figura 2).

Figura 2. Representación esquemática de AHP para la evaluación de la adaptación técnica en la nube
Representación esquemática de AHP para la evaluación de la adaptación técnica en la nube

Los criterios pertinentes a las diferentes dimensiones están estructurados en jerarquía de niveles de acuerdo con el framework de AHP. La Figura 2 muestra la estructura de jerarquía para la evaluación de adaptación técnica.

Recuerde, los criterios y subcriterios pueden ser cuantitativos o cualitativos. Por ejemplo "No of External System" es un valor cuantitativo mientras que "Well Defined Integration Point" es cualitativo.

Un cluster de criterios y subcriterios es denominado grupo de criterios. Por ejemplo, en la Figura 2, el criterio "Application Design" y sus dos subcriterios, "Loose Coupling" y "Virtualization," pertenecen al mismo grupo, lo que da como resultado un grupo de tres miembros.

La Figura 3 suministra una lista ilustrativa de la jerarquía de criterios de evaluación de las tres dimensiones, similar a un árbol de criterios. Aunque los criterios y subcriterios pueden reutilizarse, algunos de los criterios deberían medirse en base al contexto de una empresa.

Figura 3. Jerarquía ilustrativa de criterios para las tres dimensiones
Jerarquía ilustrativa de criterios para las tres dimensiones

Le mostraré como utilizar criterios y subcriterios técnicos para ilustrar los pasos utilizados para evaluar la adaptación técnica de tres aplicaciones de muestra.

Determinación de la prioridad de criterios

Las prioridades relativas son asignadas a diferentes criterios usando la escala 1-9 de AHP (Tabla 1).

Tabla 1. Escala 1-9 de prioridad de criterios de AHP; escala para la comparación de parejas
IntensidadDefiniciónExplicación
1Igual importanciaDos elementos contribuyen por igual a los objetivos
3Importancia moderadaFavorece un poco más a un elemento que a otro
5Gran importanciaFavorece mucho más a un elemento que a otro
7Muy importanteFavorece mucho más a un elemento que a otro
9Importancia exageradaFavorece exageradamente a un elemento sobre otro
2, 4, 6, 8Valores intermedios

Las prioridades primero son determinadas para los criterios y luego para los subcriterios individuales bajo cada criterio. La suma de prioridades de criterio individual en un nivel particular se normalizó a uno.

Los subcriterios tienen criterios locales y globales. La prioridad global es el producto de su propia prioridad (prioridad local) y la prioridad de los criterios originales. De este modo la prioridad global "No of External System" es producto de su prioridad local y prioridad de "Integration Ease."

La tabla 2 muestra una estimación de la prioridad relativa del nivel 1 de criterios técnicos de muestra.

Tabla 2. Una estimación de la prioridad relativa; el cálculo de la prioridad para los criterios
Adaptación técnicaIEMETSADPrioridad
Integration Ease (IE) 110.50.20.1075
Migration Ease(ME) 110.330.20.0989
Technology Stack(TS) 2310.330.2304
Application Design (AD) 55310.5633
Porcentaje de solidez0.0127

Todos los elementos diagonales de la matriz son 1 (los elementos son comparados con ellos mismos). Las comparaciones en sólo la matriz triangular superior son realizados; los valores en la matriz del triangulo inferior son recíprocas a la matriz triangular superior.

Por ejemplo, la importancia de Technical Stack (TS) es el doble de Integration Ease (IE). La lista de prioridad relativa y porcentaje de solidez se calcula por metodología AHP. El porcentaje de solidez ayuda a juzgar la solidez en la comparación de pares.

De modo similar, la prioridad relativa se calcula para todos los criterios y subcriterios. Como se observa en la Tabla 3, la prioridad global de los subcriterios es producto de su prioridad local y de la prioridad de los originales. De este modo para No. of External Systems (ES), la prioridad global es producto de su prioridad local (0.109586) y prioridad de Integration Ease (0.1075).

Tabla 3. Cálculo de prioridad para los subcriterios, locales y globales
Facilidad de integraciónESIPHDPrioridad localPrioridad global
Cantidad de External Systems (ES)10.3330.20.109590.0117790
Integration Point (IP) bien definido310.50.309150.0332293
Cantidad de Dispositivos para integración HW (HD)5210.581260.0624777
Porcentaje de solidez0.00319

Comparación de la aplicación con los criterios

En este paso, verá cómo comparar la aplicación de su empresa tanto con el criterio cuantitativo como con el cualitativo

Comparación con el criterio cuantitativo
Para evaluar el criterio cuantitativo a través de la aplicación, las aplicaciones son comparadas entre sí tomando el valor cuantitativo como criterio:

  • Para los criterios que tienen impacto positivo sobre el objetivo, los puntajes de la aplicación para un criterio en particular son calculados normalizando los valores a 1. Para un conjunto de números ri, i=1 ... n, el valor normalizado rin es ri dividido por la suma de todos los números siguientes del conjunto.
  • Para un criterio que tiene impacto negativo, el puntaje relativo de las aplicaciones es calculado en primer lugar tomando los valores recíprocos y luego normalizándolos. El valor recíproco es el inverso multiplicativo de un número; el valor recíproco de x es 1/x.

La tabla 4 muestra lo que sucede cuando el número de sistemas externos tiene un impacto negativo; con el aumento en cantidad de los sistemas externos, el "puntaje" cuantitativo de las disminuciones de Facilidad de Integración. De modo que si las tres aplicaciones tienen que integrarse con los números 5, 3, y 2 de sistemas externos respectivamente, usted puede ver sus puntajes relativos.

Tabla 4. Puntaje para el criterio cuantitativo con impacto negativo
Evaluación de aplicaciónCantidad de sistemasValor recíproco (Impacto negativo)Puntaje
Aplicación 150.200.194
Aplicación 230.330.323
Aplicación 320.500.484

Comparación con el criterio cualitativo
Para el criterio cualitativo, los puntajes relativos de la aplicación son calculados usando la comparación de pares mediante la escala 1-9 de AHP. El proceso es el mismo que el utilizado para determinar la prioridad de criterios.

Cálculo del puntaje promedio de AHP

El puntaje promedio de AHP de una aplicación para una dimensión proviene de la suma del producto de su prioridad relativa en cada criterio y la prioridad relativa de criterios respectivos. La Figura 4 muestra la fórmula.

Figura 4. Fórmula para calcular el puntaje promedio de AHP
Fórmula para calcular el puntaje promedio de AHP

En esta fórmula:

  • Sx es el puntaje AHP para la aplicación xth.
  • M es la cantidad de grupos de criterios.
  • Ni es la cantidad de miembros en el grupo de criterios ith.
  • Pi es el valor de prioridad del grupo de criterios ith.
  • pij es el valor prioritario del criterio jth que pertenece al grupo de criterios ith.
  • sijx es el puntaje de la comparación de aplicaciones xth con el criterio jth en el grupo de criterios ith.

Lista de comprobación de nivel superior para AHP

Antes de terminar este artículo, me gustaría proporcionar una lista de comprobación de alto nivel de los pasos involucrados en el uso de AHP para evaluar la idoneidad de la cartera de aplicaciones de su empresa para el entorno nube.

  1. Defina la jerarquía de criterios
    1. Defina la jerarquía de criterios para cada dimensión
    2. Adapte la jerarquía en base al contexto empresarial
  2. Determine la prioridad de criterios
    1. Mediante el uso de la comparación de pares, determine la importancia relativa de un criterio sobre otro
    2. Determine la prioridad local para todos los criterios
    3. Determine la prioridad global para todos los sub-criterios
  3. Determine el puntaje de la aplicación para un criterio
    1. Mediante el uso de la comparación de pares determine la idoneidad relativa de las aplicaciones candidatas con cada criterio
    2. Determine el puntaje relativo de aplicaciones candidatas con cada criterio
    3. Para el criterio que tiene impacto negativo, use valor recíproco para determinar puntajes
  4. Determine el puntaje AHP
    1. Determine el puntaje promedio de AHP para las aplicaciones candidatas usando la fórmula en la Figura 4

En conclusión

Me gustaría cerrar el artículo resumiendo en primer lugar el resultado de la evaluación. Una vez que la evaluación AHP se realiza para las tres dimensiones, los puntajes de las aplicaciones pueden compararse para llevar a una matriz de decisión una muestra de lo que se observa en la Tabla 5. El grupo superior es más idóneo para el despliegue en la nube; cada grupo que le sigue es menos idóneo para la distribución en la nube.

La matriz suministrará una visión holística del impacto de la habilitación en la nube de diferentes aplicaciones en las diferentes dimensiones y ayudará a tomar una decisión en base a la información.

Tabla 5. Matriz de decisión idónea de muestra
Puntaje de la aplicación : valor empresarialPuntaje de la aplicación : adaptabilidad técnicaPuntaje de la aplicación : exposición al riesgoIdoneidad
AltoAltoBajoFavorable en todas las dimensiones. Las aplicaciones en este grupo son más idóneas para la habilitación en la nube; su puntaje es favorable en todas las dimensiones.
AltoBajoBajoFavorable en dos dimensiones. Las aplicaciones en este grupo son también adecuadas para la habilitación en la nube; tienen un puntaje favorable al menos en dos dimensiones.
BajoAltoBajoFavorable en dos dimensiones.
AltoAltoBajoFavorable en dos dimensiones.
BajoBajoBajoFavorable en una dimensión. Las aplicaciones en este grupo no son idealmente idóneos; ellos tienen puntaje favorablemente sólo en una dimensión.
AltoBajoAltoFavorable en una dimensión.
BajoAltoaltoFavorable en una dimensión.
BajoBajoAltoFavorable en ninguna dimensión. A las aplicaciones en este grupo es mejor dejarlas "como están"; su puntaje no es favorable en ninguna dimensión.

Debido a las preocupaciones y riesgos que involucran las iniciativas de la computación en nube, cada empresa debe verificar su cartera de aplicaciones en base a los imperativos, la estrategia tecnológica, y el apetito por el riesgo de su empresa antes de emprender el vuelo hacia las nubes. Con esta verificación que implica múltiples criterios de competencia de naturaleza variada, impacto, y prioridad, he demostrado cómo un enfoque estadístico multidimensional usando el Analytic Hierarchy Process (AHP) puede utilizarse para ayudar a decidir cuál de las aplicaciones de su empresa debe estar en la nube, si es que alguna de ellas debe estar allí.

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