[论文解读] The Cloud Adoption Toolkit: Supporting Cloud Adoption Decisions in the Enterprise

Ali Khajeh‐Hosseini, David Greenwood+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2010

Cloud Computing and Resource Management参考文献 15被引用 5

一句话总结

本文介绍了云采用工具包（Cloud Adoption Toolkit），这是一个用于企业评估云迁移的决策支持框架。该框架以成本建模为核心，用于评估财务可行性，通过案例研究证明，传统的‘始终开启’云使用模式通常不如利用云弹性高效，因此需要动态资源使用建模才能实现准确的成本估算。

ABSTRACT

Cloud computing promises a radical shift in the provisioning of computing resource within the enterprise. This paper describes the challenges that decision makers face when assessing the feasibility of the adoption of cloud computing in their organisations, and describes our Cloud Adoption Toolkit, which has been developed to support this process. The toolkit provides a framework to support decision makers in identifying their concerns, and matching these concerns to appropriate tools/techniques that can be used to address them. Cost Modeling is the most mature tool in the toolkit, and this paper shows its effectiveness by demonstrating how practitioners can use it to examine the costs of deploying their IT systems on the cloud. The Cost Modeling tool is evaluated using a case study of an organization that is considering the migration of some of its IT systems to the cloud. The case study shows that running systems on the cloud using a traditional "always on" approach can be less cost effective, and the elastic nature of the cloud has to be used to reduce costs. Therefore, decision makers have to be able to model the variations in resource usage and their systems deployment options to obtain accurate cost estimates.

研究动机与目标

• 解决企业在评估云计算采用可行性方面面临的挑战。
• 识别云采用中的关键关注点，如成本、安全性和合规性，并将其与适当的评估技术相匹配。
• 开发一个结构化的工具包，以支持云迁移规划中的数据驱动决策。
• 通过一个实际案例研究，评估成本建模作为工具包核心组成部分的有效性。

提出的方法

• 云采用工具包被构建成一个框架，将组织关切映射到特定的评估技术。
• 成本建模是主要工具，使用预测模型来估算云部署的总拥有成本（TCO）。
• 该工具包强调对可变工作负载和资源弹性的建模，以反映现实世界中的云使用模式。
• 针对一家正在考虑云迁移的组织开展了案例研究，以验证成本建模方法。
• 该方法将传统的‘始终开启’云使用模式与弹性扩展策略进行比较，以评估成本效率。
• 评估基于案例研究的实证数据，展示工作负载波动对成本结果的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 企业如何系统性地从成本、安全性、合规性等多个维度评估云采用的可行性？
• RQ2 云部署中的关键成本驱动因素是什么？它们如何随工作负载模式变化？
• RQ3 与传统本地部署或固定云资源配置相比，云资源的弹性特性在多大程度上影响总拥有成本？
• RQ4 在考虑工作负载波动的情况下，成本建模在预测真实云成本方面的有效性如何？
• RQ5 决策者可以使用哪些实用技术来建模和比较不同的云迁移部署选项？

主要发现

• 传统的‘始终开启’云资源配置通常不如利用云弹性按需匹配资源使用更经济高效。
• 准确的成本估算需要对资源使用随时间的变化进行建模，静态假设会导致显著的过度或不足配置。
• 案例研究证明，弹性扩展可通过将资源配置与实际工作负载模式对齐，降低总体云成本。
• 成本建模是云采用工具包中最成熟且最有效的工具，可支持财务决策。
• 决策者必须考虑动态工作负载特性，以避免云迁移导致成本虚高。
• 该工具包使组织能够系统性评估权衡，并做出知情的、基于证据的云采用决策。