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Enregistrement W2742147615 · doi:10.5539/cis.v10n3p29

A Holistic Decision Framework to Avoid Vendor Lock-in for Cloud SaaS Migration

2017· article· en· W2742147615 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingSoftware as a serviceVendorComputer scienceVariety (cybernetics)Lock (firearm)Total cost of ownershipService (business)Service providerProcess managementComputer securityRisk analysis (engineering)SoftwareBusinessMarketingSoftware developmentOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cloud computing offers an innovative business model to enterprise for IT services consumption and delivery. Software as a Service (SaaS) is one of the cloud offerings that attract organisations as a potential solution in reducing their IT cost. However, the vast diversity among the available cloud SaaS services makes it difficult for customers to decide whose vendor services to use or even to determine a valid basis for their selections. Moreover, this variety of cloud SaaS services has led to proprietary architectures and technologies being used by cloud vendors, increasing the risk of vendor lock-in for customers. Therefore, when enterprises interact with SaaS providers within the purview of the current cloud marketplace, they often encounter significant lock-in challenges to migrating and interconnecting cloud. Hence, the complexity and variety of cloud SaaS service offerings makes it imperative for businesses to use a clear and well understood decision process to procure, migrate and/or discontinue cloud services. To date, the expertise and technological solutions to simplify such transition and facilitate good decision making to avoid lock-in risks in the cloud are limited. Besides, little investigation has been carried out to provide a comprehensive decision framework to support enterprises on how to avoid lock-in risks when selecting and implementing cloud-based SaaS solutions within existing environments. Such decision framework is important to reduce complexity and variations in implementation patterns on the cloud provider side, while at the same time minimising potential switching cost for enterprises by resolving integration issues with existing IT infrastructures. This paper proposes a holistic 6-step decision framework that enables an enterprise to assess its current IT landscape for potential SaaS replacement, and provides effective strategies to mitigate vendor lock-in risks in cloud (SaaS) migration. The framework follows research findings and addresses the core requirements for choosing vendor-neutral interoperable and portable cloud services without the fear of vendor lock-in, and architectural decisions for secure SaaS migration. Therefore, the results of this research can help IT managers have a safe and effective migration to cloud computing SaaS environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle