Selección del modelo de despliegue de la computación en nube mediante el método de análisis multicriterio AHP

Autores/as

  • Bruno de Azevedo Ramos Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFFluminense), Campos dos Goytacazes/RJ https://orcid.org/0000-0001-8825-1119
  • José Elias da Silva Justo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense, Campos dos Goytacazes/RJ https://orcid.org/0000-0003-0193-107X

DOI:

https://doi.org/10.19180/1809-2667.v25n32023.19044

Palabras clave:

computación en nube, modelos de despliegue, toma de decisiones, análisis multicriterio, proceso analítico jerárquico

Resumen

La computación en nube es un tema destacado en la tecnología de la información que tiene como objetivo proporcionar recursos informáticos bajo demanda a través de Internet. Muchas organizaciones ya han adoptado las tecnologías de la nube, otras aún están analizando la viabilidad de esta migración. El objetivo de este artículo es indicar qué modelo de despliegue de la computación en la nube es el más adecuado para ser adoptado en una Junta de Tecnología de la Información y Comunicación de una institución educativa pública. Para ello, se utiliza el método de análisis multicriterio AHP (Analytic Hierarchy Process) como ayuda para la toma de decisiones. En primer lugar, basándose en trabajos relacionados en la literatura, se elabora la estructura jerárquica de criterios y subcriterios. Después, se aplican cuestionarios con el equipo de trabajo para priorizar los factores en niveles de importancia y luego seleccionar la alternativa. Como resultado, el criterio de seguridad se señala como el más relevante, seguido de la disponibilidad, la escalabilidad y, por último, el coste. La alternativa que se considera adecuada para el consejo de administración es la nube híbrida. Se concluye que el método AHP resultó eficaz para evaluar la complejidad de los distintos criterios implicados.  

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Bruno de Azevedo Ramos, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFFluminense), Campos dos Goytacazes/RJ
    Mestrando no programa de pós-graduação stricto sensu Mestrado Profissional em Sistemas Aplicados à Engenharia e Gestão (SAEG) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFFluminense). Assistente em Administração no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFFluminense) - Campos dos Goytacazes/RJ – Brasil. E-mail: bruno.ramos@gsuite.iff.edu.br.
  • José Elias da Silva Justo, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense, Campos dos Goytacazes/RJ
    Mestre em Pesquisa Operacional e Inteligência Computacional pela Universidade Cândido Mendes/RJ (2011). Analista de Tecnologia da Informação e Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFFluminense) - Campos dos Goytacazes/RJ – Brasil. E-mail: jose.elias@gsuite.iff.edu.br.

Referencias

AHUJA, M. et al. MCDA Framework for Edge-Aware Multi-Cloud Hybrid Architecture Recommendation. In: ASE, 22., IEEE/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTOMATED SOFTWARE ENGINEERING, 37., 10 Oct. 2022, Rochester, MI, USA. Proceedings […]. New York, NY: ACM, 2022. DOI: https://doi.org/10.1145/3551349.3559501. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3551349.3559501. Acesso em: 13 out. 2023.

AKHROUF, M.; DERGHOUM, M. Use of a multi-criteria decision support model based on the AHP method for the selection of health infrastructure projects. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, v. 15, n. 1, 9 mar. 2023. DOI: https://doi.org/10.13033/ijahp.v15i1.1040. Disponível em: https://www.ijahp.org/index.php/IJAHP/article/download/1040/842. Acesso em: 13 out. 2023.

ARAÚJO, C. J. M. Tomada de decisão multicritério em infraestruturas como serviço em nuvem: uma abordagem baseada em modelos de dependabilidade, performabilidade e custo. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, PE, 5 abr. 2019. Disponível em: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33690. Acesso em: 13 out. 2023.

BASU, A.; GHOSH, S. Implementing Fuzzy TOPSIS in Cloud Type and Service Provider Selection. Advances in Fuzzy Systems, v. 2018, p. 1-12, 15 nov. 2018. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/2503895. Disponível em: https://www.hindawi.com/journals/afs/2018/2503895/. Acesso em: 13 out. 2023.

FERREIRA, M. M.; MARTINS, J. M.; SALGADO, E. G. Aplicação do método Analytic Hierarchy Process para a adoção de computação em nuvem em empresas juniores. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação e Gestão Tecnológica, v. 5, n. 1, p. 51-70, 2015. Disponível em: http://periodicos.unifacef.com.br/resiget/article/view/975. Acesso em: 13 out. 2023.

GARG, R. MCDM-Based Parametric Selection of Cloud Deployment Models for an Academic Organization. IEEE Transactions on Cloud Computing, v. 10, n. 2, p. 863-871, abr. 2022. DOI: https://doi.org/ 10.1109/TCC.2020.2980534. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/9035390. Acesso em: 13 out. 2023.

GIL, A. C. Métodos e Técnicas de Pesquisa Social. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2008.

GOEPEL, K. D. Implementation of an Online Software Tool for the Analytic Hierarchy Process (AHP-OS). International Journal of the Analytic Hierarchy Process, v. 10, n. 3, 6 dez. 2018. DOI: https://doi.org/10.13033/ijahp.v10i3.590. Disponível em: https://ijahp.org/index.php/IJAHP/article/view/590. Acesso em: 13 out. 2023.

INDRIANI, W. et al. Selection of cloud deployment model for Ministry of Foreign Affairs using Benefit, Cost, Opportunity, and Risk (BCOR) Analysis and Analytic Hierarchy Process (AHP). In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATICS AND COMPUTING (ICIC), Oct. 2016, Mataram, Indonesia. Proceedings […]. Mataram: IEEE, 2016. pp. 447-452. DOI: https://doi.org/10.1109/iac.2016.7905761. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/7905761. Acesso em: 13 out. 2023.

LEE, Y.-C.; TANG, H.; SUGUMARAN, V. A Deployment Model for Cloud Computing using the Analytic Hierarchy Process and BCOR Analysis. In: AMERICAS CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS, ACIS, 18., 9-12 August 2012, Seattle, Washington, USA. Proceedings […]. Disponível em: https://aisel.aisnet.org/amcis2012/proceedings/EnterpriseSystems/18. Acesso em: 17 jun. 2022.

MELL, P.; GRANCE, T. The NIST Definition of Cloud Computing. Special Publication (NIST SP), 2011. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-145. Disponível em: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf. Acesso em: 13 out. 2023.

MICROSOFT AZURE. Guia de introdução para operadores de TI do Azure. Disponível em: https://learn.microsoft.com/pt-br/azure/guides/operations/azure-operations-guide. Acesso em: 10 out. 2022.

OLIVEIRA, A. A. D. Aplicação do método de análise hierárquica na tomada de decisão para adoção de computação em nuvem: Um estudo de caso na federação das indústrias do RN. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, 2011. Disponível em: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15011. Acesso em: 13 out. 2023.

OLIVEIRA, M. S. et al. Integrated data envelopment analysis, multi-criteria decision making, and cluster analysis methods: Trends and perspectives. Decision Analytics Journal, v. 8, p. 100271, set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100271. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S277266222300111X?via%3Dihub. Acesso em: 13 out. 2023.

PETKOVIC, I. CRM in the cloud. In: IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT SYSTEMS AND INFORMATICS, SISY 2010, 8., Sep. 2010, Subotica, Servia. Proceedings […]. Subotica: IEEE, 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/SISY.2010.5647402. Disponível em: http://ieeexplore.ieee.org/document/5647402/. Acesso em: 18 jun. 2022.

RAMACHANDRAN, N. et al. Selecting a suitable Cloud Computing technology deployment model for an academic institute: A case study. Campus-Wide Information Systems, v. 31, n. 5, p. 319-345, 1 Jan. 2014. DOI: https://doi.org/10.1108/CWIS-09-2014-0018. Disponível em: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/CWIS-09-2014-0018/full/html. Acesso em: 13 out. 2023.

SAATY, T. L. Multicriteria decision making: the analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation. 2th. ed. with new material added ed. New York: McGraw-Hill, 1988.

SAHA, M. et al. An efficient composite cloud service model using multi-criteria decision-making techniques. The Journal of Supercomputing, v. 79, n. 8, p. 8754-8788, 1 maio 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-022-05013-1. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s11227-022-05013-1. Acesso em: 13 out. 2023.

SILVA, E.; MENEZES, E. Metodologia da Pesquisa e Elaboração de Dissertação. 4. ed. Florianópolis: UFSC, 2005.

THAKKAR, H. K. et al. (ed.). Predictive Analytics in Cloud, Fog, and Edge Computing: Perspectives and Practices of Blockchain, IoT, and 5G. Cham: Springer International Publishing, 2023.

THAKUR, N.; SINGH, A.; SANGAL, A. L. Cloud services selection: A systematic review and future research directions. Computer Science Review, v. 46, p. 100514, nov. 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2022.100514. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S157401372200048X?via%3Dihub. Acesso em: 13 out. 2023.

VARGAS, R. V. Using the analytic hierarchy process (AHP) to select and prioritize projects in a portfolio. PMI Global Congress, v. 32, n. 3, p. 1-22, 2010.

ZAYAT, W. et al. Application of MADM methods in Industry 4.0: A literature review. Computers & Industrial Engineering, v. 177, p. 109075, mar. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109075. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835223000992. Acesso em: 13 out. 2023.

ZHENG, Q. et al. Impact of a firm’s physical and knowledge capital intensities on its selection of a cloud computing deployment model. Information & Management, v. 57, n. 7, p. 103259, nov. 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103259. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378720617307231?via%3Dihub. Acesso em: 13 out. 2023.

Publicado

09-11-2023

Número

Sección

Artículos Originales

Cómo citar

RAMOS, Bruno de Azevedo; JUSTO, José Elias da Silva. Selección del modelo de despliegue de la computación en nube mediante el método de análisis multicriterio AHP. Revista Vértices, [S. l.], v. 25, n. 3, p. e25319044, 2023. DOI: 10.19180/1809-2667.v25n32023.19044. Disponível em: https://editoraessentia.iff.edu.br/index.php/vertices/article/view/19044.. Acesso em: 23 nov. 2024.

Artículos más leídos del mismo autor/a