MS Del II - Organisering av grunnleggende teknologi

1. MS Del II - Organisering av grunnleggende teknologi • Del II fokuserer på organisering og ledelse av IT-infrastruktur • Kapittel 5: Distribuerte systemarkitekturer • Kapittel 6: Telekommunikasjoner • Kapittel 7: Informasjonsressurser • Kapittel 8: Drift (”operations”), dag til dag operasjon av systemene • Repetisjon fra andre kurs MS kap 5

2. Distribuering (kap. 5) • Prosessering • Hvor skal prosesseringen foregå, lokalt og/eller sentralt? • Datalagring • Hvor skal data lagres, lokalt og/eller sentralt. Redundans? • Nett og standarder MS kap 5

3. Distribuering av prosessering • Faktorer: • Pris og kapasitet på: • Prosessor • Lager • Nett • Kostnadene ved administrasjon av anlegget (jfr. NPC) • Hvem skal ha tilgang til hvilke data • Lisenser • Kanskje uinteressant hvor prosesseringen foregår? MS kap 5

4. Distribusjon av data • Faktorer: • Krav til tilgjengelighet: • Data som bare skal være tilgjengelig for en bruker (f.eks. oppgavebesvarelse for en student) • Data som skal være tilgjengelig for flere (f.eks. oppgavebesvarelsen for en gruppe) • Data som må være tilgjengelig for alle (f.eks., billettbestillingssystemer for fly) • Kapasitet: • Hvor mange skal ha tilgang, krav til responstid • Sikkerhet (adgangskontroll, backup-rutiner) • Kostnader • Server ”farms”, uendelig diskkapasitet og kraftige nett favoriserer sentral lagring i dag, siden dette er det enkleste administrativt. MS kap 5

5. Hva skal brukeren vite? • Mye av styrken til PC og Internett har vært at det er åpent • Alle kan utvikle nye applikasjoner og tjenester • I dag ser vi imidlertid en tendens til at mye blir lukket, f.eks. at en ”file explorer” ikke er med i standard konfigurasjon. • Det kan bli enklere, men samtidig mister brukeren mulighet til generelle operasjoner (på fil-nivå). • Og fabrikantene kan få full kontroll med lagring og formater. MS kap 5

6. Organisasjonsstruktur • Til i dag har ofte ideen vært at ett system for hele virksomheten gir alle de data de trenger • Derfor kjøper Statoil og Hydro SAP, mens Departement bestemmer hvilke systemer Høgskoler og Universiteter skal benytte • Svakheten i denne forenklede tankegangen er at en tror at alle behov kan dekkes av ett system, dernest at en tror at data er data • Web services gir håp om en mer fleksibel framtid. Nå kan forskjellige system utveksle data på en enkel måte. MS kap 5

7. Inhomogene organisasjoner • Det en ofte oppdager, spesielt i inhomogene institusjoner, er at en får svak funksjonalitet når ett system skal dekke vidt forskjellige oppgaver • Statoil, Forsvaret, undervisnings-sektoren og mange andre er eksempler på slike inhomogene organisasjoner. MS kap 5

8. Homogene organisasjoner • Derimot kan homogene organisasjoner, eller homogene avdelinger innen store organisasjoner, benytte samme system • F.eks. bør vi forvente at alle bensinstasjoner i Statoil bruker det samme systemet, at alle butikker i Rema-kjeden bruker det samme systemet, osv. MS kap 5

9. Homogene oppgaver • I tillegg kan vi bruke felles system til standard oppgaver • Eksempler: tekstbehandling, regneark, tegneprogram • Men likevel er det rimelig at designavdelingen vil ha noe annet enn MS Word som tegneprogram! Deres behov er ikke homogent med den vanlige ansattes behov. MS kap 5

10. Case: Nortwest Airlines • Sammenslått (med “Republic”) • Trenger data til ledelsen om billettinntekter, m.m. • Tidligere basert på “sampling” • Ønsket data basert på alle billetter • Nytt system, integrerer produkter fra 11 leverandører MS kap 5

11. Nortwest: Ledelsens mål for PRA-systemet (Passenger Revenue Accounting) • Gjennomført prispolitikk for billetter • Beregne konsernets inntekter • Tilpasse seg endringene i flytrafikk (volum, konkurrenter) • Frikople volumøkning fra økning i antall ansatte • Samle og presentere bakgrunnsinformasjon for å ta avgjørelser om ruteplanlegging og priser • Bakgrunnsdata for å analysere spesielle avtaler gjort med reisebyrå og andre MS kap 5

12. Nortwest: Distribuert arkitektur • LAN og MAN (Metropolitan Area Network) • Diskløse arbeidsstasjoner • Oppdeling i subnet, forsøker å la mesteparten av trafikken gå i disse nettene • Vindu inn til data i andre systemer, billettbestillingssystem, eksterne bestillingssystem, … • Henter data som filer (billettkuponger) • Mange data på “image” form • I dag via innsjekkingsautomater MS kap 5

13. Nortwest: PRA prosessen • Data fra tre kilder (hver dag): • Magnetbånd med billettsalg (magnetbånd brukes fortsatt for lagring av store datamengder) • Innrapporteringer fra reisebyrå • Billettkuponger fra passasjerer tatt ved “gaten” • I dag, elektronisk registrering • Kjøres gjennom et ekspertsystem, som beregner kommisjoner m.m. og som finner unntak MS kap 5

14. Northwest: Erfaringer • Benchmark prototyper for å verifisere leverandørens påstander • Åpne arkitekturer (basert på etablerte standarder) fungerer • Samarbeid med leverandørene var nødvendig • Datastøttet system var nødvendig MS kap 5

15. Nortwest: Hva kan vi lære? • Direktebestilling, via Web, har store fordeler: • Alle bestillingsdata tilgjengelige • Unngår kommisjonsberegning, eller forenklet beregning • Færre unntakssaker (alt gjøres online) • Elektroniske billetter har store fordeler: • Alle boarding-data tilgjengelige • Færre unntak (alt gjøres online) MS kap 5

16. Teknologisk utvikling • 1960: En stor maskin • 1970: Flere frittstående maskiner (minimaskiner) • 1980: Datamaskin på kontorpulten (PC), prosessorer i mange typer utstyr • 1990: Sammenkopling i nett • 2000: ”Alle” på nett • i dag: Trådløse nett, mange forskjellige enheter • Data i ”skyen” MS kap 5

17. Teknologier • Client-server (både og) • Hurtig lokal prosessering, lokal lagring • Tilgang til felles data og systemer • NPC (Network PC) • Som Client-server men legge alle data på server for å forenkle administrasjon av PCen. • ASP (Application Service Provider) • ”Outsourcing” av dataanlegget og programvare • ”Server farms” • Sette sammen flere servere for å få kapasitet (sentralisert eller desentralisert) • Redundans • Data dupliseres og lagres flere steder MS kap 5

18. Utviklingen framover • Kraftigere, rimeligere og mer robuste nett vil gjøre sentralisering mer aktuelt • Sentralisering til en institusjon (ASP – Application Service Provider) vil også påvirkes av: • Fleksibiliteten i løsningen (kan en få kjøre akkurat den programvaren en vil) • Sikkerhet (for at ASP organisasjonen vil være der og gjøre en god jobb) • Kontroll med egen framtid (IT blir viktig for mange bedrifter) • Mange trodde at ASP skulle være et stort forretningsområde i dag – det er det ikke. MS kap 5

19. Sentralisering/distribuering • Er det egentlig interessant hvor jobben kjøres, hvor data ligger? • Er dette et rent teknologisk spørsmål? MS kap 5

20. Større markedsandeler Konkurransefortrinn Innovative tjenester og produkter Øket kontroll med virksomheten Bedre informasjon Bedre integrasjon Lavere kostnader Større volum Integrasjon, fleksibilitet, effektivitet, reduserte kostnader over tid, standardisering Distribuerte systemer:IKT-infrastruktur MS kap 5

21. IKT-infrastruktur • Hva er en IKT-infrastruktur? • Grunnleggende, felles IKT-tjenester. • Maskinvare, basis programvare og nettverk. • Teknisk driftsstøtte og ledelsesfunksjon. • Gir ikke direkte verdi for virksomheten, men støtter andre verdiskapende IKT-systemer. • Ligger under IS-arkitekturen, eller er nederste del av denne. • Minner om annen infrastruktur, f eks veinett, skoler, vannforsyning osv. MS kap 5

22. IKT • Tre syn på IKT: • Nødvendig basisinvestering/-utgift, fokus på kostnader og effektivitet, lite innovativ bruk, minimum (Carr?) • Kortsiktig fokus, IT knyttet til konkrete prosjekter,f eks BPR. • Strategisk, investering i langsiktig fleksibilitet. MS kap 5

23. Web services • En tjeneste som kan nås over nettet, som en API • F.eks. Departementet kunne kreve at alle høgskolene hadde en Web-service som kan gi data om antall studenter, vekttall avlagt, osv. • Statistisk Sentralbyrå kunne be bedrifter om å tilby en Web-service som gir byrået de data de måtte trenge • Kredittvurderingsbyrået har en Web-service for dette MS kap 5

24. Fordel Forskjellige organisasjoner, gjerne med helt forskjellige IT system, ser like ut (innenfor området som servicen dekker) Hovedkontor Web service Web service Web service Web service MS kap 5

25. Standarder for Web-services • XML • WDSL (Web Services Definition Language). Beskrivelse av tjenesten • UDDI (Universal Discovery, Description and Integration). ”Gule sider” (lite brukt) • SOAP (Simple Object Access Protocol), kommunikasjonsprotokollen. MS kap 5

26. Web 3.0 • Proposed expanded definition (fra Wikipedia) • Web 3.0, a phrase coined by John Markoff of the New York Times in 2006, refers to a supposed third generation of Internet-based services that collectively comprise what might be called 'the intelligent Web'—such as those using semantic web, microformats, natural language search, data mining, machine learning, recommendation agents, and artificial intelligence technologies—which emphasize machine-facilitated understanding of information in order to provide a more productive and intuitive user experience. • Nova Spivack defines Web 3.0 as the third decade of the Web (2010–2020) during which he suggests several major complementary technology trends will reach new levels of maturity simultaneously including: • transformation of the Web from a network of separately siloed applications and content repositories to a more seamless and interoperable whole. • ubiquitous connectivity, broadband adoption, mobile Internet access and mobile devices; • network computing, software-as-a-service business models, Web services interoperability, distributed computing, grid computing and cloud computing; • open technologies, open APIs and protocols, open data formats, open-source software platforms and open data (e.g. Creative Commons, Open Data License); • open identity, OpenID, open reputation, roaming portable identity and personal data; • the intelligent web, Semantic Web technologies such as RDF, OWL, SWRL, SPARQL, GRDDL, semantic application platforms, and statement-based datastores; • distributed databases, the "World Wide Database" (enabled by Semantic Web technologies); and • intelligent applications, natural language processing[2], machine learning, machine reasoning, autonomous agents.[3] MS kap 5

27. Intelligent Web • Ideen er å lage et intelligent, semantisk Web der data er strukturert på høyt nivå • Web services er et virkemiddel her • Da kan vi søke etter flybilletter over alle selskap, etter ledig tannlegetime over alle tannleger, etc. • Dvs. i stedenfor kun å ha struktur innen en site (SAS) kan vi ha struktur over alle site (SAS, Lufthansa, BA, …) MS kap 5

28. Ikke så enkelt • Komplekst å få til • Krever høy grad av formalisering (hva er inkludert i prisen, får vi mat på flyet, hvor pålitelig er selskapet…) • Mange selskap ønsker ikke dette (nye lavprisselskap vil f.eks. da få en meget stor fordel i flymarkedet) MS kap 5

29. Mer • http://www.youtube.com/watch?v=6gmP4nk0EOE MS kap 5