Xây dựng phương pháp đánh giá dịch vụ điện toán đám mây

Đến năm 2020, hơn 90% doanh nghiệp sẽ sử dụng nhiều nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây và nhiều nền tảng Platform, hơn một phần ba của những doanh nghiệp đã thiết lập cơ chế hoạt độn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

HỒ THỊ NGỌC HÀ

XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỊCH VỤ

ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Quản Lý

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 6 năm 2018

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Đặng Trần Khánh

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS Phan Trọng Nhân

Cán bộ chấm nhận xét 2: PGS TS Nguyễn Tuấn Đăng

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tài Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 01 tháng 08 năm 2018

Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Ngày, tháng, năm sinh: 02/06/1979 Nơi sinh: Tp Huế

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý Mã số : 60340405

I TÊN ĐỀ TÀI:

Xây dựng phương pháp đánh giá dịch vụ điện toán đám mây

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Đề xuất mô hình đánh giá dịch vụ điện toán đám mây

- Xây dựng các tiêu chí đánh giá phù hợp với các doanh nghiệp ở Việt Nam

- Áp dụng phương pháp AHP và phần mềm Expert Choice tính toán trọng số

để tìm ra các tiêu chí quan trọng nhất

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 10/07/2017

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 17/06/2018

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Đặng Trần Khánh, Thầy

đã tận tình hướng dẫn, động viên và đóng góp nhiều ý kiến quý báu trong suốt quá trình tôi thực hiện luận văn Những ý kiến đóng góp, hướng dẫn của Thầy là rất quan trọng cho thành công của luận văn này

Xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính, Khoa Quản Lý Công Nghiệp và Phòng Đào Tạo Sau Đại Học Trường Đại Học Bách Khoa

đã truyền đạt những kiến thức hữu ích và hỗ trợ cho tôi trong suốt quá trình học tập

Xin chân thành cảm ơn các Anh, Chị khóa 2015 đã luôn đồng hành cùng tôi trong suốt thời gian học tập Cảm ơn các Anh, Chị ở công ty, đối tác, khách hàng đã hỗ trợ, đóng góp ý kiến và đánh giá khảo sát giúp tôi hoàn thành luận văn

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn Gia đình đã luôn tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn

Một lần nữa tôi xin chân thành cảm ơn !

Bảng khảo sát được thực hiện bởi tám chuyên gia là các nhà quản lý công nghệ thông tin có kinh nghiệm Sau khi phân tích dữ liệu bằng phần mềm Expert Choice xác định được mức độ quan trọng của các tiêu chí theo trình tự xếp hạng như sau: (1) Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, (2) Khả năng sẵn sàng, (3) Độ tin cậy, (4) Hiệu suất, (5) Tài chính, (6) Dễ sàng sử dụng, (7) Khả năng đáp ứng nhanh chóng

ABSTRACT

This thesis was implemented to build a methodology to assist decision maker in an enterprise company to select a Cloud service provider to adopt their operation, growing their business, increasing value add, reducing cost IT system The following are objectives for this thesis: (1) build the Evaluation model and the Criteria’s/Factors affect

to the selection of Cloud service provider, (2) apply the AHP model and Expert Choice software to calculate the weight of Criteria’s/Factors, (3) verify the Evaluation model

The survey results were conducted by 8 experts who are current CIO/CTO/IT managers

in enterprise companies located in Vietnam Using the Expert Choice software analyses the surveys input to provide the important of Criteria’s/Factors priority in order : (1) Security & Privacy, (2) Assurance, (3) Accountability, (4) Performance, (5) Financial/Management, (6) Usability, (7) Agility

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng toàn bộ nội dung luận văn và số liệu trong luận văn này do tôi

tự nghiên cứu, khảo sát và thực hiện Các số liệu trong nghiên cứu được thu thập có nguồn gốc rõ ràng, việc xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu hoàn toàn trung thực

Tp Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2018

NỘI DUNG

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT I DANH MỤC HÌNH II DANH MỤC BẢNG III

1 CHƯƠNG 1 - GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1

1.1 LÝ DO CHỌN LỰA ĐỀ ĐÀI 1

1.2 MỤC TIÊU CỦA NGHIÊN CỨU 2

1.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 2

1.4 GIÓI HẠN CỦA NGHIÊN CỨU 3

1.5 Ý NGHĨA THỰC TIỄN 3

1.6 CẤU TRÚC CỦA ĐỀ TÀI 3

2 CHƯƠNG 2 - TỔNG QUAN CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU 4

2.1 XU HƯỚNG CHUYỂN ĐỔI HỆ THỐNG THÔNG TIN SANG CLOUD Ở VIỆT NAM 4

2.2 ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY 6

2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ DỊCH VỤ CLOUD 12

2.3.1.CHUẨN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ISO/IEC 9126 12

2.3.2.PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỊCH VỤ CLOUD 12

2.3.3.CHỈ SỐ ĐO LƯỜNG DỊCH VỤ 13

2.3.4.CLOUDCMP 14

2.3.5.PHƯƠNG PHÁP XẾP HẠNG DỊCH VỤ 16

2.3.6.ĐÁNH GIÁ CHUNG 18

2.4 PHÂN TÍCH QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN 18

2.5 PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ AHP 20

2.5.1.ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA PHƯƠNG PHÁP AHP 21

2.5.2.QUY TRÌNH PHÂN TÍCH THỨ BẬC CỦA AHP 22

3 CHƯƠNG 3 - PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 25

3.1 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 25

3.2 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU 26

4 CHƯƠNG 4 – ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH 30

4.1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH 30

4.1.1.ĐỊNH NGHĨA CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ CHÍNH 31

4.1.2.ĐỊNH NGHĨA CÁC TIÊU CHÍ PHỤ 31

4.2 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ CÁC TIÊU CHÍ 35

4.2.1.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ GIỮA CÁC TIÊU CHÍNH 35

4.2.2.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ ACCOUNTABILITY 37

4.2.3.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ AGILITY 39

4.2.4.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ ASSURANCE 40

4.2.5.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ FINANCIAL/MANAGEMENT 42

4.2.6.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ PERFORMANCE 43

4.2.7.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ SECURITY & PRIVACY 45

4.2.8.KẾT QUẢ TRỌNG SỐ CỦA NHÓM TIÊU CHÍ USABILITY 46

4.3 THỰC HIỆN ĐÁNH GIÁ CÁC CHỌN LỰA THAY THẾ 48

4.3.1.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ ACCOUNTABILITY 48

4.3.2.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ AGILITY 49

4.3.3.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ ASSURANCE 50

4.3.4.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ FINANCIAL/ MANAGEMENT 51

4.3.5.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ PERFORMANCE 52

4.3.6.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ SECURITY & PRIVACY 53

4.3.7.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO NHÓM TIÊU CHÍ USABILITY 54

4.3.8.ĐÁNH GIÁ CHỌN LỰA THEO CÁC TIÊU CHÍ CHÍNH 55

4.3.9.ĐÁNH GIÁ VÀ NHẬN XÉT CÁC CHỌN LỰA THAY THẾ 56

5 CHƯƠNG 5 - KIỂM CHỨNG KẾT QUẢ 58

5.1 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ CỦA CHUYÊN GIA 1 58

5.2 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ CỦA CHUYÊN GIA 2 59

6 CHƯƠNG 6 – KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 62

6.1 KẾT LUẬN 62

6.2 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 63

7 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 64

8 PHỤ LỤC ĐÍNH KÈM 66

8.1 PHỤ LỤC A – THÔNG TIN CHUYÊN GIA ĐÁNH GIÁ 66

i

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

AHP Analytic Hierarchy Process

CIO Chief Information Officer

ECSP Evaluation Cloud Service Provider IaaS Infrastructure as a Service

IT Man Information Technology Manager KPI Key Performance Indicator

NIST National Institute of Standards and

Technology

PaaS Platform as a Service

SaaS Software as a Service

SME Small and Medium Enterprise SMI Service Measurement Index

ii

DANH MỤC HÌNH

Hình 1-1 - Tốc độ tăng trưởng của điện toán đám mây, 2015-2020 [7] 1

Hình 2-1 - Thị trường điện toán đám mây [19] 4

Hình 2-2 - Chỉ số về kết nối đám mây của Châu Á trong năm 2014 [19] 6

Hình 2-3 - Public cloud (NIST.SP.500-322) [3] 7

Hình 2-4 - On-site Private cloud (NIST.SP.500-322) [3] 8

Hình 2-5 - Outsourced Private Cloud (NIST.SP.500-322) [3] 8

Hình 2-6 - Hybrid cloud (NIST.SP.500-322) [3] 9

Hình 2-7 - On-site Community Cloud (NIST.SP.500-322) [3] 9

Hình 2-8 - Outsourced Community Cloud (NIST.SP.500-322) [3] 10

Hình 2-9 - Chia sẻ trách nhiệm quản lý (nguồn Internet) 11

Hình 2-10 - Một số nhà cung cấp dịch vụ Cloud (Nguồn Internet) 11

Hình 2-11 - SMICloud Framework (Garg và cộng sự (2013) [4]) 17

Hình 2-12 - Cấu trúc phân cấp các tiêu chí với mô hình AHP (Nguồn Internet) 23

Hình 3-1 – Quy trình thực hiện đề tài 25

Hình 4-1 – Mô hình cây phân cấp các tiêu chí đánh giá 30

Hình 4-2 – Kết quả đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ Cloud 57

Hình 6-1 – Mô hình kết quả đánh giá 63

iii

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2-1 - Thang đo đánh giá các tiêu chí (Thomas Satty) 22

Bảng 2-2 - Chỉ số ngẫu nhiên RI 24

Bảng 3-1 – Thông tin chuyên gia 27

Bảng 4-1 – Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Accountability 32

Bảng 4-2 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Agility 32

Bảng 4-3 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Assurance 33

Bảng 4-4 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Financial 33

Bảng 4-5 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Performance 34

Bảng 4-6 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Security 34

Bảng 4-7 - Định nghĩa các tiêu chí thuộc nhóm Usability 35

Bảng 4-8 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí chính 35

Bảng 4-9 – Kết quả xếp hạng trọng số các tiêu chí chính 37

Bảng 4-10 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Accountability 37

Bảng 4-11 - Kết quả xếp hạng theo trọng số nhóm tiêu chí Accountability 38

Bảng 4-12 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Agility 39

Bảng 4-13 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Agility 40

Bảng 4-14 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Assurance 40

Bảng 4-15 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Assurance 41

Bảng 4-16 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Financial 42

Bảng 4-17 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Financial 43

Bảng 4-18 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Performance 43

Bảng 4-19 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Performance 44

Bảng 4-20 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Security 45

Bảng 4-21 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Security 45

Bảng 4-22 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Security 46

Bảng 4-23 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí thuộc nhóm Usability 46

Bảng 4-24 - Kết quả xếp hạng theo trọng số các tiêu chí nhóm Usability 47

Bảng 4-25 – Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Accountability 48

Bảng 4-26 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Agility 49

Bảng 4-27 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Assurance 50

Bảng 4-28 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Financial 51

Bảng 4-29 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Performance 52

Bảng 4-30 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Security 54

Bảng 4-31 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo nhóm Usability 55

iv

Bảng 4-32 - Kết quả trọng số của các nhà cung cấp theo tiêu chí chính 56

Bảng 4-33 – Kết quả xếp hạng các nhà cung câp dịch vụ 56

Bảng 5-1 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí chính 58

Bảng 5-2 - Bảng xếp hạng các tiêu chí chính 59

Bảng 5-3 - Kết quả tổng hợp của các tiêu chí chính 59

Bảng 5-4 - Bảng xếp hạng các tiêu chí chính 60

Đến năm 2020, hơn 90% doanh nghiệp sẽ sử dụng nhiều nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây và nhiều nền tảng (Platform), hơn một phần ba của những doanh nghiệp đã thiết lập cơ chế hoạt động với nhiều môi trường điện toán đám mây của họ (Theo IDC FutureScape 2018)

Dự báo của IDC về tốc độ tăng trưởng của điện toán đám mây từ năm 2015 – 2020 [7]:

Hình 1-1 - Tốc độ tăng trưởng của điện toán đám mây, 2015-2020 [7]

Cùng với xu thế phát triển của công nghệ, điện toán đám mây phát triển ở khắp mọi nơi

và số lượng môi trường điện toán đám mây đang gia tăng đáng kể Nhiều doanh nghiệp

có xu hướng sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây và lựa chọn chiến lược tốt nhất để

áp dụng cho môi trường kinh doanh của họ Việc áp dụng công nghệ đám mây và chuyển

hệ thống thông tin sang đám mây có nghĩa là di chuyển hệ sinh thái hệ thống thông tin

2 hiện có (hoặc các bộ phận của nó) sang các tài nguyên được chia sẻ đang là nhu cầu hết sức cần thiết của các doanh nghiệp

Quyết định của một tổ chức để chuyển hệ thống công nghệ thông tin vào đám mây là một sự thay đổi lớn về hoạt động kinh doanh và chiến lược Các nhà ra quyết định phải đối mặt với nhiều vấn đề khác nhau: Tổ chức của tôi hoạt động có tốt hơn với điện toán đám mây? Tôi sẽ tiết kiệm được bao chi phí bằng cách chuyển hệ thống thông tin sang đám mây? Nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây nào đáng tin cậy? Rủi ro gì doanh nghiệp sẽ đối mặt khi toàn bộ dữ liệu hoạt động ở trên đám mây? Tương lai của doanh nghiệp sẽ như thế nào khi toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp đang đặt bên ngoài doanh nghiệp?

Liệu có phương pháp nào hỗ trợ các doanh nghiệp chọn lựa dịch vụ Cloud dễ dàng hơn, hiệu quả hơn?

Do đó, nhiệm vụ chọn lựa dịch vụ đám mây phù hợp cho người dùng cuối trong môi trường điện toán đám mây ngày càng trở nên quan trọng Đây cũng là lý do hình thành

đề tài: “Xây dựng phương pháp đánh giá dịch vụ điện toán đám mây”

1.2 MỤC TIÊU CỦA NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu xây dựng một phương pháp hỗ trợ các nhà

ra quyết định có cơ sở chọn lựa một nhà cung cấp dịch vụ đám mây phù hợp với hoạt động và chiến lược phát triển của doanh nghiệp, hỗ trợ doanh nghiệp gia tăng lợi thế cạnh tranh, giảm thiểu chi phí đầu tư về công nghệ thông tin

- Đề xuất mô hình đánh giá dịch vụ điện toán đám mây

- Xây dựng các tiêu chí đánh giá phù hợp với các doanh nghiệp ở Việt Nam

- Áp dụng phương pháp AHP và phần mềm Expert Choice tính toán trọng số

để tìm ra các tiêu chí quan trọng nhất

1.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

- Các dịch vụ điện toán đám mây của các nhà cung cấp dịch vụ như Amazon, Microsoft, IBM, Oracle, Google, …

- Các doanh nghiệp đang có nhu cầu chuyển đổi hệ thống công nghệ thông tin

từ on-premise sang dịch vụ điện toán đám mây

- Phạm vi thực hiện:

3

o Đề tài thực hiện giới hạn đối với các nhà quản lý công nghệ thông tin (CIO, IT Manager) ở các doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng dịch vụ điện toán đám mây công cộng

o Đề tài chỉ sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc AHP để tính toán trọng số và xếp hạng các tiêu chí đánh giá

- Thời gian thực hiện: từ tháng 7/2017 đến tháng 6/2018

1.4 GIÓI HẠN CỦA NGHIÊN CỨU

Phương pháp đánh giá có thể không áp dụng cho mọi doanh nghiệp và mọi ngành nghề, trong các tổ chức với mọi quy mô Tôi chỉ chọn lựa một số doanh nghiệp để thực hiện đánh giá

Mô hình dịch vụ điện toán đám mây được chọn lựa đánh giá chỉ là một trong các mô hình: PaaS

1.5 Ý NGHĨA THỰC TIỄN

Kết quả của bài khóa luận nhằm cung cấp cho các nhà quản lý công nghệ thông tin doanh nghiệp một phương pháp đánh giá các dịch vụ điện toán đám mây, có cái nhìn rõ hơn trong việc ra quyết định chọn lựa dịch vụ điện toán đám mây phù hợp Ngoài ra, kết quả này góp phần cho các hoạt động tư vấn của các doanh nghiệp (thuộc lĩnh vực tích hợp

hệ thống) dễ dàng hơn khi tham gia tư vấn dịch vụ điện toán đám mây cho khách hàng

1.6 CẤU TRÚC CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài luận văn bao gồm 6 chương:

Chương 1 - Giới thiệu đề tài

Chương 2 – Tổng quan các lĩnh vực nghiên cứu

Chương 3 – Phương pháp thực hiện

Chương 4 – Đề xuất mô hình

Chương 5 – Kiểm chứng kết quả

Chương 6 – Kết luận và hướng nghiên cứu

4

2 CHƯƠNG 2 - TỔNG QUAN CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

2.1 XU HƯỚNG CHUYỂN ĐỔI HỆ THỐNG THÔNG TIN SANG CLOUD Ở VIỆT NAM

Thị trường điện toán đám mây ở Việt Nam

Sự phát triển của thị trường điện toán đám mây vẫn đang đối mặt với tình trạng thắt nút cổ chai về hạ tầng mạng, mặc dù đứng sau mức độ tiên tiến nhất của thị trường Châu Á Thái Bình Dương về các mạng băng thông rộng trong nước và kết nối quốc

tế Tuy nhiên, đà phát triển kinh tế mạnh mẽ ở Việt Nam bao gồm thu nhập ngày càng tăng và sự tăng trưởng của ngành dọc như sản xuất, gia công phần mềm điện

tử, sẽ dẫn đến nhu cầu về các giải pháp điện toán đám mây ngày càng tăng

Hình 2-1 - Thị trường điện toán đám mây [19]

Theo Hình 2-1, dự báo chi tiêu cho các dịch vụ điện toán đám mây ở Việt nam từ năm 2015 đến năm 2021 (tính theo đơn vị triệu VNĐ) Các nhu cầu nền tảng đối với dịch vụ điện toán đám mây ở Việt Nam cũng giống như toàn cầu: chi phí thuận lợi hơn (giảm chi tổng chi phí sở hữu và chi phí hoạt động trả trước) và tính linh hoạt cao hơn được cung cấp bởi các giải pháp điện toán đám mây so với triển khai tại chỗ Đây sẽ là những tác động bất đối xứng đối với thị trường doanh nghiệp Ví dụ, lợi thế về chi phí rất quan trọng cho sự phát triển thị trường SME trên nền tảng đám

5 mây, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi nơi sản phẩm và giải pháp CNTT dành cho SME trở nên rất thấp Trong khi đó, tính linh hoạt hoặc tính năng mới được giới thiệu thông qua việc áp dụng đám mây là một yếu tố thúc đẩy trong thị trường doanh nghiệp lớn

Theo báo cáo khảo sát kết quả của VMWare vào tháng 3 năm 2015, có khoảng 91% doanh nghiệp Việt Nam dự kiến sẽ ảo hóa ít nhất 30% cơ sở hạ tầng CNTT trong hai năm tới (Báo cáo BMI – quý 3-2017) [19] Tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và hiệu quả hoạt động được coi là động lực chính của xu hướng ảo hóa ở Việt Nam, trong khi chi phí, văn hoá kinh doanh và thiếu thông tin là những rào cản chính đối với việc áp dụng Cuộc khảo sát cho thấy ưu tiên hàng đầu về CNTT cho doanh nghiệp Việt Nam vào năm 2015 là phục hồi thảm hoạ và đảm bảo liên tục kinh doanh (25%), đảm bảo an ninh thông tin và bảo vệ dữ liệu (29%) và giảm chi phí (24%), ngoài ra

để làm việc từ xa cũng tạo ra nhu cầu (Báo cáo BMI – quý 3-2017) [19] VMWare ước tính rằng việc chấp nhận đám mây đang phát triển nhanh hơn ở Việt Nam so với khu vực, do thiếu hệ thống tại chỗ và do tình trạng phát triển chậm của Việt Nam

Mặc dù cuộc khảo sát cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng, an ninh thông tin vẫn tiếp tục là rào cản cho việc thông qua các doanh nghiệp VMWare và Symantec đều được trích dẫn lập luận rằng mức độ huấn luyện phải tăng giữa các doanh nghiệp để

họ có thể so sánh các rủi ro về an ninh thông tin đối với các giải pháp CNTT đám mây và tại chỗ

Về việc thông qua người dùng cuối, các tổ chức chính phủ khác nhau, bao gồm Bộ Giáo dục và Đào tạo, đã bắt đầu sử dụng dịch vụ đám mây như là một cách cắt giảm chi phí Các lĩnh vực khác của điện toán đám mây bao gồm ngân hàng và bán lẻ, vì các tổ chức trong các lĩnh vực này nhằm nâng cao hiệu quả và tiết kiệm tiền cho đầu

tư phần cứng

Những đặc điểm này của thị trường điện toán đám mây Việt Nam đã được phản ánh trong chỉ số về kết nối đám mây của Châu Á trong năm 2014 Việt Nam là thị trường ghi điểm thấp nhất trong cuộc khảo sát này, sau Ấn Độ Điểm số của Việt Nam cho thấy sự yếu kém về kết nối quốc tế, sự riêng tư và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ (xem biểu đồ Hình 2-2)

6 Hình 2-2 - Chỉ số về kết nối đám mây của Châu Á trong năm 2014 [19]

2.2 ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Điện toán đám mây (Cloud Computing) là một mô hình cho phép truy cập qua mạng

ở khắp mọi nơi, thuận tiện, và theo yêu cầu đối với một tài nguyên máy tính được chia sẻ (ví dụ: mạng, máy chủ, hệ thống lưu trữ, ứng dụng và dịch vụ), có thể cung cấp và đưa ra sử dụng một cách nhanh chóng với chi phí quản lý tối thiểu hoặc chỉ tương tác với nhà cung cấp dịch vụ (NIST) [3]

Những tính năng quan trọng của Cloud Computing:

 Tự phục vụ theo nhu cầu (On-demand sefl service): người dùng có thể tự tính toán nhu cầu sử dụng như thời gian phục vụ, lưu trữ mạng mà không cần

sự tương tác với các nhà cung cấp dịch vụ

 Truy xuất diện rộng (Broad network access): khả năng truy cập thông qua mạng với bất kỳ thiết bị nào như điện thoái, máy tính, máy tính bảng…

 Nguồn tài nguyên (Resource pooling): tài nguyên dùng chung linh hoạt, đa dạng và cấp phát theo nhu cầu sử dụng của người dùng

 Co giãn nhanh chóng (Rapid elasticity): khả năng cung cấp nhanh chóng, linh hoạt các yêu cầu tăng tài nguyên sử dụng, cũng như khả năng thu hồi tài nguyên sử dụng khi người dùng không có nhu cầu

7

 Đo lường dịch vụ (Measured Service): hệ thống đám mây có thể tự động điều

khiển và tối ưu hóa tài nguyên sử dụng Tài nguyên sử dụng được theo dõi,

giám sát và báo cáo cho nhà cung cấp dịch vụ và người dùng dịch vụ điện

toán đám mây

Những mô hình triển khai của điện toán đám mây:

 Public cloud (điện toán đám mây công cộng): hạ tầng điện toán đám mây có thể

được sở hữu, quản lý và điều hành bởi một tổ chức kinh doanh, một tổ chức

nghiên cứu hoặc chính phủ hoặc một số kết hợp giữa các tổ chức để sử dụng

rộng rãi bởi công chúng dùng chung

Mô hình triển khai Public cloud như Hình 2-3:

Hình 2-3 - Public cloud (NIST.SP.500-322) [3]

 Private cloud (điện toán đám mây riêng): hạ tầng dành cho đám mây được cung

cấp cho một tổ chức duy nhất bao gồm nhiều khách hàng và có thể được sở hữu,

quản lý và vận hành bởi doanh nghiệp, hoặc một đơn vị bên ngoài, hoặc là sự

kết hợp giữa các đơn vị trên

Mô hình triển khai Private cloud như Hình 2-4 và Hình 2-5:

8 Hình 2-4 - On-site Private cloud (NIST.SP.500-322) [3]

Hình 2-5 - Outsourced Private Cloud (NIST.SP.500-322) [3]

 Hybrid cloud (đám mây bắt cầu): hạ tầng đám mây là sự kết hợp giữa hai hoặc nhiều hạ tầng đám mây khác biệt (private cloud, public cloud hay community cloud) thành một thực thể duy nhất, được gắn kết với nhau bởi công nghệ chuẩn hóa hoặc độc quyền cho phép di chuyển dữ liệu và ứng dụng linh hoạt

9

Mô hình triển khai Hybrid cloud như Hình 2-6:

Hình 2-6 - Hybrid cloud (NIST.SP.500-322) [3]

 Community cloud (đám mây cộng đồng): hạ tầng đám mây được cung cấp để chia sẻ với một cộng đồng người dùng cụ thể, tạo thành các tổ chức để chia sẻ mối quan tâm Nó

có thể được sở hữu, quản lý và điều hành bởi một hoặc nhiều tổ chức trong cộng đồng, bên thứ ba hoặc sự kết hợp giữa họ Mô hình triển khai như Hình 2-7 và Hình 2-8

Hình 2-7 - On-site Community Cloud (NIST.SP.500-322) [3]

10 Hình 2-8 - Outsourced Community Cloud (NIST.SP.500-322) [3]

Ba mô hình dịch vụ được mô tả trong NIST Cloud Computing:

 Software as a Service (SaaS): phần mềm như một dịch vụ, khả năng cung cấp cho người dùng sử dụng các ứng dụng của nhà cung cấp chạy trên nền tảng điện toán đám mây Khách hàng có thể truy cập các ứng dụng từ các thiết bị khác nhau như máy tính cá nhân, thông qua trình duyệt web, hoặc thông quan giao diện ứng dụng Người sử dụng không quản lý, kiểm soát hạ tầng điện toán đám mây bên dưới như máy chủ, mạng, hệ điều hành, lưu trữ, một số trường hợp ngoại lệ có thể cài đặt cấu hình ứng dụng cụ thể

 Platform as a Service (PaaS): khả năng cung cấp cho người nền tảng để triển khai các ứng dụng do người dùng tạo ra hoặc mua lại dựa trên cơ sở điện toán đám mây, được tạo ra bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình, thư viện, dịch vụ và các công cụ được nhà cung cấp hỗ trợ Người dùng không quản lý hoặc kiểm soát

cơ sở hạ tầng điện toán đám mây bao gồm mạng, máy chủ, hệ điều hành hoặc bộ nhớ, nhưng có quyền kiểm soát các ứng dụng được triển khai và có thể cài đặt cấu hình cho môi trường lưu trữ ứng dụng

 Infrastructure as a Service (IaaS): hạ tầng như một dịch vụ Khả năng cung cấp cho người dùng là cung cấp lưu trữ, mạng và các tài nguyên máy tính cơ bản khác, người dùng có thể triển khai và chạy phần mềm tùy ý, bao gồm hệ điều

11 hành và ứng dụng Người dùng không quản lý hoặc kiểm soát cơ sở hạ tầng điện toán đám mây bên dưới nhưng có quyền kiểm soát các hệ điều hành, lưu trữ và triển khai các ứng dụng

Hình 2-9 - Chia sẻ trách nhiệm quản lý (nguồn Internet)

Hình 2-10 - Một số nhà cung cấp dịch vụ Cloud (Nguồn Internet)

Những mô hình dịch vụ mới XaaS (Everything as a Service) của điện toán đám mây:

 Data as a Service (DaaS)

12

 Big Data as a Service (BDaaS)

 Storage as a Service (SaaS)

 Communication as a Service (CaaS)

 Network as a Service (NaaS)

 Monitoring as a Service (MaaS)

2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ DỊCH VỤ CLOUD

2.3.1 Chuẩn công nghệ thông tin ISO/IEC 9126

Tiêu chuẩn ISO/IEC 9126 [10] xác định sáu đặc tính mô tả chất lượng phần mềm và cung cấp một cơ sở để tối ưu hơn cũng như mô tả chất lượng phần mềm và hướng dẫn

sử dụng các đặc tính chất lượng để đánh giá chất lượng phần mềm Những đặc điểm này bao gồm:

- Chức năng: các chức năng yêu cầu có sẵn để sử dụng

- Độ tin cậy: tính khả thi của một phần mềm để duy trì mức độ hoạt động theo các điều kiện

- Dễ dàng sử dụng

- Hiệu quả: mối quan hệ giữa mức hiệu suất và tài nguyên sử dụng

- Khả năng duy trì: khả năng thực hiện sửa đổi

- Khả năng chuyển đổi: khả năng chuyển đổi từ môi trường này sang môi trường khác

2.3.2 Phương pháp đánh giá dịch vụ Cloud

Cloud Services Evaluation Framework (CSEF) là một phương pháp có thể sử dụng để

so sánh các dịch vụ đám mây (Reixa, Costa, & Aparicio, 2012) [13] Mục tiêu chính của phương pháp này là để tối ưu hóa các nguồn lực và tự tin tùy chọn dịch vụ đám mây tốt nhất

Đặc điểm điện toán đám mây ban đầu được chia thành ba nhóm chính:

- Khía cạnh không chức năng: độ tin cậy, chất lượng dịch vụ, sự nhanh nhẹn và khả năng thích ứng và tính khả dụng

13

- Khía cạnh kinh tế: những cân nhắc về kinh tế bao gồm giảm chi phí, chi trả cho mỗi lần sử dụng, thời gian cải tiến thị trường, lợi tức đầu tư, chi tiêu vốn

(CapEx) vào chi phí hoạt động (OpEx)

- Khía cạnh công: đặc điểm công nghệ là ảo hóa, thuê nhiều, bảo mật, sự riêng tư

và tuân thủ, quản lý dữ liệu, giao diện lập trình ứng dụng, đo lường và các công

cụ

Các tác giả đề xuất thêm 25 thuộc tính so sánh được chia thành 6 nhóm có thể được

sử dụng để so sánh các nhà cung cấp dịch vụ đám mây

Các thuộc tính này như sau:

- Tính phù hợp: tính năng, khả năng tương thích kế thừa, chất lượng mạng (độ trễ và băng thông)

- Giá trị kinh tế: chi phí vốn, chi phí vận hành, lợi tức đầu tư, thu nhập đầu tư của nhân viên, chuyển CapEx thành OpEx

- Kiểm soát: tích hợp, quản lý (theo dõi dễ dàng, tự chủ, khả năng thích ứng, dịch vụ trợ giúp bàn)

- Khả năng sử dụng hoặc tiêu hao: thời gian khởi động ứng dụng, tính nhanh nhẹn đồ hoạ, tính đơn giản

- Độ tin cậy: , chất lượng dịch vụ

- An ninh: bảo mật, tính toàn vẹn, tính khả dụng, thẩm định, sự tin tưởng của nhiều người thuê

Phương pháp trên được thực hiện thông qua sự đánh giá của các chuyên gia có kinh nghiệm, kiến thức, sử dụng phương pháp đánh giá theo thang điểm Likert 5 điểm với các chọn lựa theo cấp độ: không quan trọng, ít quan trọng, tầm quan trọng trung bình, tầm quan trọng lớn và cực kỳ quan trọng Sau khi đánh giá được hoàn thành và điểm

số cho mỗi nhà cung cấp dịch vụ được tạo ra, các nhà cung cấp dịch vụ sẽ được xếp hạng dựa trên tổng điểm Nhà cung cấp dịch vụ đứng đầu trong bảng xếp hạng có điểm

số cao nhất được chọn là người cung cấp dịch vụ phù hợp nhất Sử dụng Multiple Attribute Decision Methodology for Adoption of Clouds (MADMAC) và Sales Force Automation (SAF)

2.3.3 Chỉ số đo lường dịch vụ

Chỉ số đo lường dịch vụ (Service Measurement Index) là một bộ KPI có liên quan đến các hoạt động kinh doanh, cung cấp một phương pháp chuẩn để đo lường và so sánh một dịch vụ kinh doanh, bất kể dịch vụ đó được cung cấp nội bộ hay có nguồn từ bên

14 ngoài tổ chức (Cloud Services Measurement Initiative Consortium, 2011) [1] Nó được thiết kế để trở thành một phương pháp đánh giá chuẩn giúp cho các tổ chức đo lường các dịch vụ kinh doanh, dựa trên nền tảng điện toán đám mây cho các hoạt động kinh doanh cụ thể và các yêu cầu về công nghệ cụ thể của tổ chức SMI là một khung phân cấp, mức cao nhất chia không gian đo thành bảy nhóm để trả lời các câu hỏi khác nhau:

- Sự tin cậy (Accountability): Chúng tôi có thể tin tưởng nhà cung cấp dịch vụ?

- Sự nhanh nhẹn (Agility): Nó có thể thanh đổi và có thể thay đổi một cách nhanh chóng như thế nào?

- Sự đảm bảo (Assurance): Các dịch vụ có luôn sẵn sàng để sử dụng?

- Tài chính (Financial): Chi phí sẽ là bao nhiêu?

- Hiệu suất (Performance): Có phải nó đáp ứng nhu cầu và hiệu suất hoạt động?

- Bảo mật và sự riêng tư (Security and Privacy): Dịch vụ này an toàn và bảo vệ

sự riêng tư của khách hàng?

- Dễ sử dụng (Usability): Có dễ dàng để học và để sử dụng không?

Mỗi nhóm được định nghĩa thêm bởi 4 thuộc tính (Attributes) hay nhiều hơn (Cloud Services Measurement Initiative Consortium, 2014) [2] Sự phát triển của SMI tập trung vào 2 mục tiêu:

- Xây dựng một khung để tổ chức và phân loại dịch vụ

- Tạo ra một phương pháp chuẩn để mô tả và ghi nhận các đo lường dịch vụ Các KPI này được sử dụng để thu thập dữ liệu cho mỗi phép đo hoặc số liệu KPI có thể là dịch vụ cụ thể hoặc bao gồm tất cả các dịch vụ Hạn chế chính của SMI là nó chỉ liệt kê các danh mục và thuộc tính, không có chi tiết về cách áp dụng các thuộc tính này không được giải thích

2.3.4 CloudCmp

Li và cộng sự đã đề xuất một Framework (phương pháp) gọi là CloudCmp (Li et al 2010) [11] có thể sử dụng để chọn nhà cung cấp dịch vụ phù hợp dựa trên mô hình dịch vụ và cấu trúc giá của họ Framework được đề xuất cho phép khách hàng ước tính hiệu suất và chi phí chạy một ứng dụng kế thừa trên một hệ thống đám mây được chọn

mà không thực sự triển khai nó Đầu tiên, Framework mô tả các dịch vụ được cung cấp bởi một nhóm các nhà cung cấp dịch vụ tiềm năng vào một bộ giao diện dịch vụ chung Sau đó, các dịch vụ được đánh giá dựa trên hiệu suất và chi phí của họ

15 Cuối cùng khối lượng công việc của ứng dụng đã chọn được biểu diễn bằng cách sử dụng các giao diện để ước tính hiệu suất và chi phí dựa trên kết quả đo điểm chuẩn Các tác giả cho rằng cách tiếp cận này với dự đoán tương tự như dự đoán dựa trên đo lường được áp dụng trong việc đánh giá các hệ thống tính toán hiệu suất cao

CloudCmp hoạt động theo các bước để ước tính hiệu suất và chi phí chạy một ứng dụng trên một hệ thống đám mây được chọn Các bước này là cụ thể, dịch vụ đo điểm chuẩn, thu thập tải công việc của ứng dụng và dự đoán hiệu suất

Đánh giá dịch vụ (Benchmarking service)

Đánh giá điểm chuẩn dựa trên hiệu suất và chi phí của nhà cung cấp dịch vụ bao gồm thời gian hoàn thành một nhiệm vụ và chi phí liên quan Hoạt động đo đánh giá các ứng dụng khách hàng được thực hiện rất cẩn thận Ví dụ, hiệu suất cụm tính toán có thể được đánh giá bằng cách sử dụng một bộ tiêu chuẩn của CPU, bộ nhớ và các

nhiệm vụ đo điểm chuẩn I/O được viết bằng ngôn ngữ máy tính thường được sử dụng như Java

Thu thập tải ứng dụng

Trong bước này, tải của úng dụng được xác định, điều này được thực hiện bằng cách thu thập theo dấu vết các yêu cầu và các kiểu thực thi của ứng dụng Một dấu vết yêu cầu phải chứa thông tin đầy đủ bao gồm địa chỉ nguồn, thời gian đến của yêu cầu, kích thước của yêu cầu

Dự đoán hiệu suất

Bước này dự đoán thời gian xử lý của một ứng dụng và chi phí liên quan dựa trên hiệu suất được tạo trước và hồ sơ chi phí của từng nhà cung cấp dịch vụ đám mây Điều này được thực hiện bằng cách ước tính thời gian thực hiện và chi phí phát sinh của mỗi thành phần trong quá trình thực hiện, kết hợp tất cả chúng để có được tổng thời gian và chi phí Trên một ứng dụng đa luồng, tổng thời gian và chi phí được ước tính bằng cách xác định đường dẫn quan trọng có thời gian dài nhất trong tất cả các nhánh của đường dẫn thực hiện

Những ưu điểm của CloudCmp như sau:

- Hiệu suất của một ứng dụng kế thừa trên một hệ thống đám mây thương mại nhất định có thể được dự đoán mà không thực sự chuyển nó vào hệ thống

- Có khả năng so sánh và xếp hạng các hệ thống đám mây dựa trên hai thuộc tính

cụ thể là, hiệu suất và chi phí

16

- Có thể so sánh một loạt các dịch vụ đám mây, chẳng hạn như tính toán, lưu trữ, mạng và mở rộng hiệu suất

Những bất lợi của CloudCmp như sau:

- Điều này chỉ cung cấp một so sánh hiệu suất đúng cho thời điểm thử nghiệm mà thôi

- Không thể dự đoán hiệu suất trong một khoảng thời gian, thể hiện hiệu suất của

hệ thống chính xác hơn

- Chỉ kiểm tra trên một thuộc tính hiệu suất, tổng thời gian thực hiện

- Tạo tiêu chuẩn dịch vụ và tuyển tập tải ứng dụng là các hoạt động phức tạp có thể được thực hiện chỉ bởi các chuyên gia

2.3.5 Phương pháp xếp hạng dịch vụ

Phương pháp xếp hạng dịch vụ (Cloud A Framework for Ranking of Cloud Computing Services – SMICloud) của tác giả Garg và cộng sự (2013) [4] đề xuất một phương pháp đánh giá và xếp hạng đám mây dựa trên nhiều tiêu chí Phương pháp này có thể được sử dụng bởi người dùng để xác định nhà cung cấp phù hợp nhất đáp ứng các yêu cầu của họ SMICloud giúp người dùng chọn nhà cung cấp dịch vụ dựa trên các yêu cầu QoS và xếp hạng dịch vụ dựa trên trải nghiệm người dùng trước đó và hiệu suất dịch vụ Khách hàng cung cấp hai nhóm yêu cầu dịch vụ: yếu tố cần thiết và không cần thiết Nhà cung cấp dịch vụ phải đáp ứng tất cả các yêu cầu ứng dụng cần thiết Không đáp ứng được mức yêu cầu về hiệu suất được chỉ định trong danh mục các thuộc tính thiết yếu sẽ phá vỡ thỏa thuận, làm cho nó không thể chấp nhận được bất kể mức độ dịch vụ tốt như thế nào trên các thuộc tính khác Việc nhóm các thuộc tính thiết yếu và không cần thiết phụ thuộc vào yêu cầu của khách hàng và ứng dụng Do

đó, khách hàng được tự do phân loại các thuộc tính với bất kỳ danh mục nào tùy thuộc nhu cầu và sở thích của mình Hình 2-11 cho thấy các thành phần chính của khung hoạt động SMICloud

17 Hình 2-11 - SMICloud Framework (Garg và cộng sự (2013) [4])

SMICloud Broker tương tác và thu thập yêu cầu của khách hàng Sau khi tiếp nhận các yêu cầu, nó thực hiện một khám phá và xếp hạng các dịch vụ với sự trợ giúp của

Ranking System và SMI Caculator SLA Management theo dõi lịch sử thực hiện SLA của nhà cung cấp đám mây đại diện cho trải nghiệm người dùng trước đó Trải nghiệm người dùng trước đây dựa trên các chỉ số hiệu suất chính được tính toán bởi SMI Caculator đóng một vai trò quan trọng trong việc xếp hạng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây Đơn vị giám sát có trách nhiệm phát hiện và giám sát các dịch vụ đám mây

có thể đáp ứng các yêu cầu QoS thiết yếu của người dùng Việc giám sát các dịch vụ được thực hiện đầy đủ trên các thành phần dịch vụ bao gồm các máy ảo, bộ nhớ,

mạng, lưu trữ Danh mục dịch vụ là chỉ mục các dịch vụ và các tính năng của chúng được quảng cáo bởi các nhà cung cấp đám mây khác nhau

Những ưu điểm của SMICloud như sau:

- Đây là một phương pháp có thể được sử dụng để giám sát và xếp hạng các dịch

vụ đám mây dựa trên nhiều thông số

- Có thể sử dụng để giám sát tất cả các loại dịch vụ đám mây bao gồm IaaS, PaaS

18 Những bất lợi của SMICloud như sau:

- Việc xếp hạng được tính bằng cách sử dụng hiệu suất tuyệt đối, do đó biến động tạm thời trong hiệu suất cũng được thực hiện dưới dạng thay đổi vĩnh viễn trong hiệu suất

- Hệ thống có thể bị tấn công bởi các đối thủ bằng các yêu cầu liên tục với các giá trị thuộc tính hiệu suất cực cao

2.3.6 Đánh giá chung

Tham khảo các mô hình đánh giá và một số phương pháp đánh dịch vụ điện toán đám mây, tác giả nhận thấy các mô hình có liệt kê các tiêu chí nhưng không cung cấp mức

độ quan trọng giữa các tiêu chí để giúp các nhà quản lý có thể so sánh Ngoài ra, một

số mô hình có đề xuất KPI cho mỗi tiêu chí nhưng một số tiêu chí được tính toán dựa trên công thức không rõ ràng hoặc chỉ tập trung vào tiêu chí hiệu suất

Sau khi tham khảo một số phương pháp sử dụng SMI để đánh giá chọn lựa các dịch vụ điện toán đám mây và tham khảo một số phương pháp đánh giá khác, tôi xem xét chọn lựa mô hình SMI cần một số cải tiến để trở thành một phương pháp chuẩn giúp các tổ chức đo lường các dịch vụ kinh doanh dựa trên đám mây Một trong những cải tiến này là lược bỏ các thuộc tính thừa mà mô hình này có Tôi nghĩ rằng SMI có một số thuộc tính mà tôi có thể loại bỏ và làm cho nó trở nên khách quan hơn, phù hợp với các doanh nghiệp ở Việt Nam Cải tiến khác là các thuộc tính còn thiếu trước đó được liệt kê, một số trong số chúng có thể có một số ưu thế trong việc đo lường các dịch vụ đám mây

2.4 PHÂN TÍCH QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN

Phân tích quyết định đa tiêu chuẩn (Multiple Criteria Decision Analysis hay MCDA)

là phương pháp có thể áp dụng giải quyết các vấn đề chọn lựa phức tạp bao gồm nhiều tiêu chuẩn và chọn lựa MCDA giúp cho việc giải quyết các vấn đề đặt trưng như là sự chọn lựa giữa các chọn lựa thay thế MCDA giúp chúng ta tập trung vào những gì là quan trọng, hợp lý, nhất quán và dễ sử dụng Giá trị cốt lõi của MCDA là:

- Chia các quyết định thành các thành phần nhỏ hơn, dễ hiểu hơn

- Phân tích từng phần

- Tích hợp các bộ phận để ra một giải pháp có ý nghĩa

19 Một số phương pháp được sử dụng nhiều nhất liên quan đến MCDA: TOPSIS, AHP, PROMETE, ELECTRE…

Tham khảo các phương pháp quyết định đa tiêu chuẩn với các ưu và nhược điểm (Mark Velasquez1 and Patrick T Hester, 2013) [12], tác giả có một số tóm tắt đối với các phương pháp quyết định đa tiêu chuẩn như sau:

- Nhược điểm: do sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các tiêu chí và lựa chọn thay thế có thể dẫn đến sự mâu thuẫn giữa các tiêu chí đánh giá và xếp hạng, đảo ngược xếp hạng

- Ưu điểm: có một quy trình đơn giản, dễ sử dụng, số lượng các bước vẫn giữ nguyên bất kể số thuộc tính

- Nhược điểm: việc sử dụng khoảng cách theo nghĩa hình học không xem xét sự tương quan giữa các thuộc tính, khó cân đo và giữ sự nhất quán của các phương

án

Phương pháp ELECTRE:

20

- Mô tả: được sử dụng để chọn giải pháp tốt nhất với thuận lợi tối đa và ít xung đột với các chức năng của các tiêu chí khác

- Ưu điểm: có thể đưa vào sự đánh giá không chắc chắn và mơ hồ

- Nhược điểm: quá trình và kết quả có thể khó giải thích, phương pháp xếp hạng cao hơn gây ra những điểm mạnh và điểm yếu của các giải pháp thay thế không được xác định trực tiếp, cũng như các kết quả và tác động cần được xác minh

Phương pháp PROMETE:

- Mô tả: xếp hạng các phương án thay thế

- Ưu điểm: rất dễ sử dụng, không yêu cầu giả định rằng các tiêu chí phải cân xứng

- Nhược điểm: không cung cấp một phương pháp rõ ràng để gán trọng số và nó đòi hỏi việc gán các giá trị nhưng không cung cấp một phương thức rõ ràng để gán các giá trị đó

Trong các phương pháp quyết định đa tiêu chí ở trên, phương pháp AHP là một trong

số những kỹ thuật ra quyết đa tiêu chí dễ dàng được áp dụng trong các quyết định chọn lựa nhà cung cấp Phương pháp AHP hữu dụng trong việc giải quyết các vấn đề với những tiêu chí xung đột, khác biệt lẫn nhau Vì thế mà tác giả chọn lựa sử dụng phương pháp này cho bài nghiên cứu

2.5 PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ AHP

Giới thiệu

Trong một thế giới phát triển nhanh chóng với nhiều sự phức tạp, việc đưa ra quyết định tốt nhất trở thành những yêu cầu ngày càng tăng cao đối với các nhà quản lý của các công ty, các cơ quan chính phủ và nhiều người ra quyết định Trong những năm gần đây, điều này đã đi đôi với sự phát triển của các phương pháp phân tích quyết định Cụ thể, các nhà ra quyết định can đảm hơn để đưa ra quyết định dựa trên các công cụ phân tích và định lượng, thay vì dựa vào cảm xúc và linh cảm Nhiều phương pháp bắt nguồn

từ nghiên cứu toán học và hoạt động nghiên cứu đã tỏ ra hữu ích khi giúp người ra quyết định đưa ra quyết định sáng suốt, và trong số những phương pháp này cũng có những yêu cầu, như đầu vào, phán đoán chủ quan từ người ra quyết định hoặc chuyên gia Chính trong bối cảnh này, quá trình phân tích phân cấp (AHP) trở thành một công cụ hữu ích để phân tích các quyết định

Vậy AHP là gì?

21 AHP là một phương pháp luận cho phép đo tương đối Trong phép đo tương đối, chúng

ta không quan tâm đến việc đo chính xác một số đại lượng, mà là tỷ lệ giữa chúng Lý thuyết đo lường tương đối phù hợp với các vấn đề đặc biệt tốt khi lựa chọn tốt nhất phải được chọn Trong thực tế, trong nhiều trường hợp, chúng ta không thực sự quan tâm đến điểm số chính xác của các lựa chọn thay thế nhưng đủ để biết các phép đo tương đối của

họ để biết lựa chọn nào là tốt nhất Hơn nữa, khi các thuộc tính của các lựa chọn thay thế là vô hình, rất khó để đưa ra một thang đo lường và sử dụng các phép đo tương đối đơn giản hóa việc phân tích AHP sử dụng cấu trúc phân cấp nhiều lớp gồm mục tiêu, các tiêu chuẩn chính, các tiêu chuẩn con và các phương án chọn lựa thay thế AHP sử dụng sự so sánh cặp đôi giữa các lựa chọn thay thế làm đầu vào, để tạo ra sự xếp hạng giữa các lựa chọn thay thế, tương thích với lý thuyết đo lường tương đối

2.5.1 ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA PHƯƠNG PHÁP AHP

Ưu điểm của AHP:

- Ưu điểm của AHP so với các phương pháp đa tiêu chí khác là tính linh hoạt, trực quan đối với người ra quyết định và khả năng kiểm tra mâu thuẫn Người sử dùng tìm thấy hình thức so sánh cặp dữ liệu đầu vào đơn giản và thuận tiện

- Phương pháp AHP phân rã một vấn đề quyết định thành các bộ phận cấu thành của

nó và xây dựng hệ thống phân cấp các tiêu chí Điều này giúp cho tầm quan trọng của mỗi yếu tố (tiêu chí) trở nên rõ ràng

- AHP cung cấp một cơ chế hữu ích để kiểm tra sự nhất quán của các biện pháp đánh giá và lựa chọn thay thế, giúp làm giảm sự thiên vị trong việc ra quyết định

- Phương pháp AHP hỗ trợ quyết định nhóm thông qua sự đồng thuận bằng cách tính trung bình hình học của các so sánh từng cặp

- AHP giúp mô hình các tình huống không chắc chắn và rủi ro vì nó có khả năng phát sinh quy mô mà các biện pháp thông thường không tồn tại

Nhược điểm của AHP:

- Sự đảo ngược xếp hạng là không thể khi một thay thế mới được thêm vào Một vấn

đề quan trọng đối với việc đảo ngược xếp hạng AHP là việc giải thích các trọng số tiêu chí Tuy nhiên, AHP vẫn được nhiều người xem là phương pháp MCDM đáng tin cậy nhất

- Với AHP, vấn đề quyết định được phân tách thành một số hệ thống con, do đó một

số lượng đáng kể so sánh cặp đôi cần được hoàn thành Cách tiếp cận này có bất lợi

22

là số lượng so sánh cặp đôi được thực hiện, có thể trở nên rất lớn (n (n − 1) / 2), và

do đó trở thành một công việc mất nhiều thời gian và công sức

- Một bất lợi quan trọng khác của phương pháp AHP là giới hạn sử dụng thang điểm

9 Đôi khi, người ra quyết định có thể thấy khó phân biệt, ví dụ liệu một giải pháp thay thế có quan trọng hơn 6 hay 7 lần so với người khác Vì vậy, người ra quyết định chỉ cho biết liệu một tiêu chí có quan trọng hơn hoặc ít quan trọng hơn hoặc không kém phần quan trọng đối với đối tác của mình

2.5.2 QUY TRÌNH PHÂN TÍCH THỨ BẬC CỦA AHP

Tác giả Saaty (2001) [17] đề xuất hướng tiếp cận dựa trên sự so sánh các cặp, việc so sánh được sử dụng để xác định mức độ quan trọng tương đối giữa các tiêu chuẩn và

sử dụng một thang đo để định lượng Thang đo được đề xuất bởi Saaty

Phương pháp AHP sử dụng thang đo 9 mức độ:

Bảng 2-1 - Thang đo đánh giá các tiêu chí (Thomas Satty)

Ưu tiên bằng nhau (Equally preferred) 1

Ưu tiên bằng nhau cho đến vừa phải (Equally to

Ưu tiên vừa phải (Moderately preferred) 3

Ưu tiên vừa phải cho đến hơi ưu tiên (Moderately to

Hơi ưu tiên hơn (Strongly preferred) 5

Hơi ưu tiên hơn cho đến rất ưu tiên (Strongly to very

Rất ưu tiên (Very strongly preferred) 7

Rất ưu tiên cho đến vô cùng ưu tiên (Very strongly to

Vô cùng ưu tiên (Extremely preferred) 9

Thang đo cơ bản của AHP mô tả sự khác biết nhỏ về tầm quan trọng giữa hai tiêu chí, điều này rất khó để xác định một mối quan hệ chặt chẽ giữa hai mức độ quan trọng

Vì vậy, để tạo ra sự khác biệt rõ rệt giữa các tầm quan trọng thì chấp nhận bỏ qua các mức điểm có cường độ tầm quan trọng thứ 2, 4, 6, 8 và chỉ sử dụng các mức điểm 1,

3, 5, 7, 9

23 Các bước của phương pháp phân tích hệ thống phân cấp AHP bao gồm:

Bước 1: Tổ chức cấu trúc phân cấp các tiêu chí với mô hình AHP như Hình 2-12

Hình 2-12 - Cấu trúc phân cấp các tiêu chí với mô hình AHP (Nguồn Internet)

Bước 2: Xây dựng ma trận mức độ quan trọng của các tiêu chí

Thực hiện so sánh giữa các cặp tiêu chí với nhau, tổng hợp thành ma trận gồm n dòng

và n cột (n là số tiêu chí đánh giá) Phần tử aij thể hiện mức độ quan trọng của tiê chí

hàng i so với tiêu chí cột j Trong ma trận so sánh cặp, một giá trị của ma trận so sánh

là nghịch đảo của nửa kia đối xứng qua đường chéo chính của ma trận (aij = 1/aji)

Bước 3: Tính toán trọng số các tiêu chí và tỷ số nhất quán

Tỷ số nhất quán CR (Consisten Ratio) được dùng để xác định mức độ để xác định mức

độ không nhất của các nhận định trong phương pháp AHP Nếu giá trị CR nhỏ hơn 10% thì kết quả có thể chấp nhận được, ngược lại nếu giá trị CR lớn hơn hoặc bằng 10% thì cần phải xem lại các bước trước đó

Quá trình tính toán chỉ số nhất quán được thực hiện qua các bước sau:

- Xác định vector tổng trọng số bằng cách nhân ma trận so sánh cặp ban đầu với ma trận trọng số các tiêu chí

24

- Xác định vector nhất quán bằng cách chia vector tổng trọng số cho trọng số

của các tiêu chí đã xác định trước đó

- Tính giá trị riêng lớn nhất (Lamda max) bằng cách lấy giá trị trung bình của

vector nhất quán

- Chỉ số nhất quán (CI) là chỉ số đo lường mức độ chệch hướng nhất quán và

được xác định theo công thức:

Trong đó: Lamda max là giá trị đặc trưng cực đại (Eigen evalue max), n là số

tiêu chí đánh giá

- Tỉ số nhất quán CR được tính theo công thức:

Trong đó: n là kích thước của ma trận và RI là chỉ số ngẫu nhiên (Random

Index – chỉ số nhất quán trung trình) được xác định từ bảng cho sẵn như sau,

theo Bảng 2-2:

Bảng 2-2 - Chỉ số ngẫu nhiên RI

Bước 4: Kiểm tra tính nhất quán

Phương pháp AHP đo được sự nhất quán thông qua tỷ số nhất quán CR (Consitency

Ratio) Dựa trên những nghiên cứu kinh nghiệm, Satty nhận định rằng, giá trị chấp

nhận được của CR phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.1; nếu điều kiện này không thỏa mãn

thì chúng ta phải xem xét thực hiện lại các cặp so sánh Giá trị chấp nhận của CR

không đảm bảo một kết quả chọn lựa tốt cuối cùng, nhưng nó đảm bảo không có sự

mâu thuẫn quá mức trong các so sánh đã làm và quyết định là hợp logic, và không

phải là kết quả của sự ưu tiên ngẫu nhiên (Saaty và Vargas, 2001) [17]

25

3 CHƯƠNG 3 - PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

3.1 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

XÂY DỰNG MÔ HÌNH

THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT

KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

KIỂM THỬ MÔ HÌNH

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Hình 3-1 – Quy trình thực hiện đề tài

- Bước 1 - Xác định vấn đề nghiên cứu: dựa vào nhu cầu thực tiễn, vấn đề cần nghiên cứu là phương pháp đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ Cloud phù hợp với doanh nghiệp tại Việt Nam Phần này đã trình bày chi tiết trong chương 1

- Bước 2 - Xây dựng mô hình: tham khảo các phương pháp, các mô hình đánh giá thông qua các bài báo khoa học được công bố, xây dựng mô hình đánh giá dựa vào Framework SMI với các tiêu chí đánh giá

- Bước 3 - Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát: tham khảo ý kiến các chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin, là các nhà quản lý hệ thống thông tin của các doanh nghiệp, xây dựng bảng khảo sát mức độ quan trọng của các yếu tố cần

26 đánh giá theo phương pháp và thang đo AHP Bảng câu hỏi so sánh mức độ ưu tiên quan trọng của từng cặp các yếu tô trong cây phân cấp

- Bước 4 - Khảo sát và phân tích số liệu: thực hiện khảo sát với các chuyên gia, tổng hợp số liệu và sử dụng phương pháp AHP để tính toán các trọng số, xếp hạng các tiêu chí đánh giá

- Bước 5 - Kiểm thử mô hình: kiểm tra kết quả thực hiện với một hoặc hai doanh nghiệp đang sử dụng dịch vụ Cloud

- Bước 6 - Kết luận và kiến nghị hướng nghiên cứu trong tương lai

3.2 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU

Phương pháp thu thập số liệu:

Các phương pháp thu thập số liệu được thực hiện trong đề tài bao gồm:

- Phương pháp định tính phỏng vấn chuyên gia: để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ Cloud và chọn lựa trọng số ưu tiên giữa các yếu tố, tác giả chọn lựa các chuyên gia theo các tiêu chí sau:

o Các chuyên gia là các nhà quản lý hệ thống thông tin của doanh nghiệp

o Có quyền quyết định chiến lược phát triển hệ thống thông tin của doanh nghiệp

o Là các chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin, am hiểu về công nghệ, về chiến lược phát triển hệ thống thông tin của doanh nghiệp

o Có hơn 10 năm kinh nghiệm quản lý hệ thống thông tin doanh nghiệp

o Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến các quyết định đầu tư, chọn lựa nhà cung cấp dịch vụ Cloud được sử dụng trong mô hình AHP