Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 4 (80), 2021
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Андреевский И. Л.
доцент кафедры информационных систем и технологий
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
кандидат экономических наук


Стратегия производства облачных программных продуктов
Статья посвящена вопросам формирования стратегии производства облачных программных продуктов. Обосновывается выбор технологии производства, отвечающей особенностям создания облачных программных продуктов. Проводится анализ возможностей использования современных сквозных информационных технологий для совершенствования функциональности облачных программных продуктов и решения новых задач. Предлагается порядок оценки трудозатрат, времени и себестоимости производства облачных программных продуктов
Ключевые слова: облачные программные продукты, стратегия производства
УДК 338.5   Стр: 79 - 81

Производство облачных программных продуктов (ОПП) характеризуется динамичным развитием, о чем говорят следующие данные.
Рынок публичных облачных технологий по данным аналитиков компании IDC в 2020 году вырос на 29,9% и превысил отметку в $1,21 млрд. Лишь 32% компаний используют облачные программные продукты более 5 лет, 47% начали работать с ними только в последние 3–5 лет. Повысилась востребованность облачных программных продуктов для решения новых задач бизнеса за счет использования сквозных информационных технологий цифровой экономики. Имеющаяся статистика говорит о стабильном росте традиционных сегментов рынка облачных технологий: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS). Отмечается взрывной рост в сегментах Sensor as a Service (SenaaS) и Data as a Service (DaaS). Имеется повышенный спрос на услуги безопасного облачного хранения данных [7].
В аналитическом отчете «Потенциал облачных технологий в России» от специалистов компании Accenture прогнозируется рост расходов на облачные программные продукты в стране на уровне 5,3% ежегодно до 2024 года [10].
Возрастает количество предприятий информатизации, деятельность которых направлена на создание новых ОПП.
На национальном уровне в сентябре 2021 года принята «дорожная карта» по созданию дополнительных условий для развития отрасли информационных технологий, которая включает 62 мероприятия. Часть мер поддержки направлена на создание и внедрение российских облачных программных продуктов для конкретных сегментов рынка [8]. В рамках действующих нормативных документов в области импортозамещения планируется расширение номенклатуры программных продуктов, представленных в «Реестре отечественного программного обеспечения», а с весны 2022 года планируется проводить ежегодный мониторинг конкурентоспособности представленных в нем российских программных продуктов.
Стратегический план деятельности предприятий по производству ОПП в качестве важной основы должен базироваться на обоснованной производственной стратегии, от которой зависит как качество программных продуктов, так и их стоимость. Поэтому разработка теоретических и методологических вопросов формирования стратегии производства ОПП представляются весьма актуальными.
Несмотря на наличие ряда публикаций в этой области [4; 5; 6; 9] вопросы, связанные с обоснованием технологии производства ОПП с использованием сквозных информационных технологий, а также оценкой времени, трудоемкости и себестоимости создания ОПП требует комплексного рассмотрения. В известных публикациях комплексный подход к рассмотрению вопросов производственной стратегии раскрыт недостаточно. Поэтому, предлагаемая статья, по мнению автора, является актуальной.
Стратегическое планирование облачных программных продуктов должно соответствовать стратегиям, к числу которых относятся:
– продуктовая стратегия, включающая формирование портфеля ОПП, которые предприятие информатизации предполагает произвести в стратегической перспективе;
– производственная стратегия, предусматривающая обоснование технологии производства ОПП, использования перспективных сквозных информационных технологий и оценку трудозатрат, времени и себестоимости производства ОПП;
– финансовая стратегия, включающая определение источников финансирования и тарифов на произведенные ОПП;
– организационная стратегия, предусматривающая создание сети внедрения ОПП, в которой, помимо предприятия по производству ОПП и предприятий-пользователей, участвуют предприятия по проектированию облачных информационных систем (ОИС) и центры обработки облачных данных.
Остановимся на содержании производственной стратегии.
Стратегия производства облачных программных продуктов должна учитывать особенности технологии их разработки.
В основе моделей облачных вычислений лежат технологии виртуализации, которые позволяют отделить «физическую» составляющую от «логической», что в свою очередь требует специализированной ИТ-инфраструктуры, использование вычислительных возможностей центра обработки данных (ЦОД).
Соответствие уровня контроля над компонентами облачной ИТ-инфраструктуры со стороны компании-производителя ОПП в зависимости от используемой облачной модели обслуживания представлено в табл. 1.

Таблица 1
Уровень контроля над компонентами облачной ИТ-инфраструктуры со стороны компании-производителя ОПП для разных моделей облачного обслуживания
Уровень контроля
со стороны компании-
производителя ОПП
Модели обслуживания
PaaSIaaSСвое (частное)
облако
Сетевые ресурсы  +
Хранилище данных  +
Платформа виртуализации  +
Аппаратная платформа  +
Серверы  +
База данных ++
Безопасность ++
Среда выполнения ++
Приложения+++

Проектирование и разработка облачного программного продукта должна учитывать дополнительные требования, предъявляемые со стороны облачной платформы [2].
На этапе проектирования необходимо учитывать:
– варианты размещения в облаке кода / данных;
– требования к составу образа виртуальной машины (тип операционной системы и сервера базы данных, требования к аппаратной части;
– варианты использования моделей выполнения в облаке;
– способы информационного обмена между пользователем и облачным программным продуктом, разработчиком и приложением;
– способность к масштабируемости кода и данных;
– необходимость использования специализированных паттернов проектирования (например, MVC) и основных фундаментальных архитектурных принципов: SOA, SOAP / REST, мультитенантность;
– политики информационной безопасности в облаке;
– требования по защите персональных данных и т.п.
Табл. 2 характеризует перспективы использования сквозных информационных технологий в совершенствовании функциональности ОПП и решения новых задач. В этой таблице показана взаимосвязь классов ОПП по функциональности со сквозными информационными технологиями на примере наиболее востребованных классов облачных программных продуктов для предприятий малого и среднего бизнеса.

Таблица 2
Перспективы использования сквозных информационных технологий в совершенствовании функциональности ОПП и решения новых задач
Классы ОПП по функциональностиСквозные информационные технологии
Большие данныеИскусственный интеллектСистемы распределенного реестраКвантовые технологииНовые производственные технологииПромышленный интернетКомпоненты робототехники и сенсорикаТехнологии беспроводной связиТехнологии виртуальной и дополненной реальностей
Облачная бухгалтерия, отчетность ++    ++
Управление финансами+++   ++ 
Системы управления взаимоотношениями с заказчиками++  +  ++
Документооборот+ ++ + + 
Офисные приложения +  ++ + 
Виртуальный офис +  +  + 
Виртуальная АТС и облачная телефония   +   + 
Бизнес-почта++ +   ++
Видеозвонки+  + + ++
Удаленное видеонаблюдение + + ++++
Онлайн хранилище данных+    +   
Облачные сервисы резервного копирования+ ++ +   
Управление проектами ++ ++ ++
Управления персоналом ++ ++ ++

Оценка трудоемкости проектирования облачных программных продуктов для цифровой экономики предполагает классификацию и анализ объектов оценки трудоемкости, а также выбор методов этой оценки с учетом специфики рассматриваемых программных продуктов.
Трудоемкость проектирования облачных программных продуктов, измеряемая в человеко-месяцах, рассчитывается по формуле.
M = S*tн , (1)
где S — размер (объем) работы по проектированию, измеряемый в различных единицах (например, в функциональных точках, объектных точках, количестве строк программного кода или нормочасах экспертных оценок).
tн — норма времени на единицу работы в человеко-месяцах.
Величина tн зависит от ряда факторов, к числу которых относятся: опыт разработчиков, технология разработки, уровень технологической зрелости предприятия-разработчика, в соответствии с моделью CMM (Capability Maturity Model).
Учитывается степень повторяемости и сложность работы [11].
Особенности подходов к оценке трудоемкости проектирования облачных программных продуктов связаны с необходимостью учета следующих требований, накладываемых облачными технологиями [2], в том числе к:
– масштабируемости и балансировке нагрузки;
– информационной безопасности;
– отказоустойчивости;
– гарантированности доставки сообщений между компонентами программного продукта;
– развертыванию компонентов распределенного программного продукта.
В связи с этим норму времени tн целесообразно дифференцировать в соответствии с классификацией работ следующим образом:
– типовые повторяющиеся работы;
– новые простые работы;
– новые сложные работы;
– работы, передаваемые ИТ-аутсорсеру.
Длительность процесса проектирования Тдл в месяцах определяется его трудоемкостью M в человеко-месяцах и количеством исполнителей:
Тдл = M/W , (2)
где W — среднесписочное количество исполнителей, работающих над проектом. Величина W определяется количеством разработчиков, работающих в команде над проектом c учетом возможности распараллеливания работы, сменности работы, времени ожидания при переходе от предыдущей бизнес-операции к последующей.
Себестоимость разработки проекта можно оценить по формуле:
Ссеб ≈ Сзп * М , (3)
где Сзп — среднемесячная заработная плата с отчислениями разработчика проекта. Заметим, что другими составляющими проектирования кроме заработной платы можно пренебречь.
Ценообразование на проект программного продукта осуществляется в соответствии с известными методиками: «себестоимость + прибыль», с ориентацией на конкурентов, с ориентацией на потребителя.
Методы оценки трудоемкости основываются на информации, которая конкретизируется по мере продвижения процесса проектирования по стадиям. Они отличаются подходом к оценке размера проекта.
После получения заявки на проектирование облачного программного продукта используются экспертные и статистические методы оценки, позволяющие дать ориентировочную ожидаемую оценку размера работ. К их числу относится экспертный метод Delphi, экспертные оценки специалистов компании — разработчика облачного программного продукта на основании собранной ими статистики, а также метод функциональных точек [1; 11].
По результатам проведенного анализа бизнес-процессов и построения их модели может быть использован метод объектных точек, характеризующих размер облачного программного продукта по количеству экранных форм ввода информации, количеству отчетов и приблизительной оценке связанных с ними таблиц базы данных.
Метод объектных точек по уточненным данным может быть положен в основу оценки трудоемкости на стадии проектирования. Оценка трудоемкости проектирования ИС на стадии программирования может быть сделана на основании уточненных алгоритмов решаемых функциональных задач, полученных на стадии проектирования, с учетом программирования тех задач, которые не относят к числу типовых, ранее запрограммированных.
В результате выполнения стадии программирования получается программный код определенной длины. Длина этого кода (Lines of Code, LOC) в тысячах строк кода свидетельствует о трудоемкости проектирования облачного программного продукта и пропорциональна ему.
Программный код является основным предъявляемым заказчику результатом проектирования облачного программного продукта, помимо проектной документации.
Длина программного кода используется как для оценки общей фактической трудоемкости проектирования, так и оценки ожидаемой оценки трудоемкости этапа тестирования и стадии внедрения.
После завершения стадии внедрения предприятие информатизации должно пополнить базу статистических данных о трудоемкости и ее структуре по стадиям проектирования применительно к облачным программным продуктам данного класса.
Рекомендации по использованию методов оценки трудоемкости проектирования облачных программных продуктов в целом и отдельных стадий проектирования приведены в табл. 3.

Таблица 3
Методы оценки трудоемкости по стадиям проектирования облачных программных продуктов
Стадии проектированияИнформация для оценки трудоемкостиМетоды оценки трудоемкости
Формирование заявки на проектированиеОбщие требования к функциональности проекта, пользователи, объекты проектирования, приблизительная характеристика размера проектаЭкспертные и статистические методы, метод функциональных точек [1]
Анализ: технико-экономическое обоснование проекта и разработки технического заданияМодели бизнес-процессов облачных программных продуктов, состав экранных форм, отчетов и приблизительная оценка количества таблиц данныхМетод объектных точек по приблизительным данным, композиционная прикладная модель COCOMOII [3]
Технический проектУточненные характеристики объектов проектированияМетод объектных точек по уточненным характеристикам, модель предварительного проектирования COCOMOII
Рабочий проект: программирование, тестированиеПрограммный код облачных программных продуктовМетод длины программного кода, постархитектурная модель COCOMOII
ВнедрениеИнформация о фактической трудоемкости по стадиям проектированияМетод оценки фактической трудоемкости проектирования код облачных программных продуктов

На основании проведенного исследования получены следующие результаты:
1. Обоснован выбор технологии производства, отвечающей особенностям создания облачных программных продуктов;
2. Дан анализ возможностей использования современных сквозных информационных технологий для совершенствования функциональности облачных программных продуктов и решения новых задач в соответствии с современными требованиями;
3. Предложен порядок оценки трудозатрат, времени и себестоимости производства облачных программных продуктов.


Список использованных источников:
1. Function Point Counting Practices Manual, Release 4.2, IFPUG, 2004.
2. Андреевский И.Л. Разработка бизнес — приложений с использованием облачной инфраструктуры. — СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2016. — 59 с.
3. Боэм Б.У. Инженерное проектирование программного обеспечения — М.: Радио и связь, 1985. — 512 с.
4. Егорушкина Е.А. Недостатки модели СОСОМО II при прогнозировании экономических характеристик производства программного продукта // Роль науки в развитии общества. Сборник статей Международной научно-практической конференции. 2015. — С. 41–43.
5. Липаев В.В. Экономика производства программных продуктов: монография. Москва; Берлин: «Директмедиа Паблишинг», 2015. — 460 c.
6. Минаев О.М., Гишлакаев С.У. Методы прогнозирования экономических характеристик производства программных продуктов // Научная матрица. 2021. № 1. С. 38–44.
7. Облачные сервисы (рынок России). Портал TAdviser: Государство. Бизнес. Технологии. Электронный ресурс) // Режим доступа: URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Облачные_сервисы_(рынок_России) (дата обращения 20.10.21 г.)
8. План мероприятий («дорожная карта») «Создание дополнительных условий для развития отрасли информационных технологий» (утв. Правительством РФ 9 сентября 2021 г.): (Электронный ресурс). Режим доступа: URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1484752 (дата обращения 20.10.21 г.)
9. Посохова И.Е., Соколов Р.В. Этапы формирования оптимального стратегического плана производства программных продуктов // Дискуссия. — 2017. — № 3 (77). — С. 35–40.
10. Сайт компании Accenture. Электронный ресурс) // Режим доступа: URL: https://www.accenture.com/ru-ru/about/newsroom/company-news-release-potentia-cloud-technologies (дата обращения 20.10.21 г.)
11. Соколов Р.В. Оценка гибкости управления проектами информационных систем с учетом концепции маркетинга взаимодействия // Проблемы современной экономики. — 2015. — № 4(56). — С. 297–299.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2022
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия