Il primo passo per misurare la complessità è di
definire e delineare il nodo; elemento di base della “rete di relazioni del
sistema informativo” che dinamicamente nel tempo si genera, in modo stocastico,
in concomitanza delle diverse situazioni in cui i singoli nodi sono attivati e
si trovano ad interagire con gli
altri per erogare i servizi a essi richiesti.
Alcune considerazioni preliminare sono d’obbligo e in
particolare riguardano in:
· primo luogo, ai criteri con cui si desidera
disaggregare e riaggregare il sistema informativo. Il livello di atomicità del
nodo (di seguito chiamato Modulo) che può essere la singola transazione, l’insieme di funzioni appartenenti a un
data applicazione, un sistema applicativo, un pacchetto, l’intero sistema
applicativo o una qualsiasi altra entità che abbia una propria consistenza e
validità per misurarne la sua complessità.
· secondo luogo, il modulo, una volta definito, viene
considerato alla stregua di un “black box” e si focalizzerà l’attenzione sui
flussi di ingresso, di uscita e
sui risultati perseguiti che costituiranno le variabili caratteristiche del
funzionamento dello stesso modulo.
· terzo luogo non è richiesta alcuna definizione di come
il modulo si relazione con gli altri poiché i legami e le regole saranno
automaticamente determinati dalla suite software di Ontonix.
Indipendentemente del livello di atomicità scelto, per
determinare quali sono le variabili che caratterizzano il comportamento di un
modulo non si può prescindere nell’avere
una visione d’insieme che tenga conto anche delle contrapposizione di interessi
e di finalità:
· della domanda, ovvero misurare la complessità dalla
prospettiva di chi utilizza il sistema informativo, per svolgere le proprie
attività e per raggiungere gli obiettivi di business. Lo scopo, in questo caso,
è di comprendere quanto la complessità sia un fattore abilitante, efficiente, e
efficace, dell’operatività di chi
utilizza le funzionalità di un dato modulo oppure quanto sia un vincolo
identificando le variabili che contribuiscono maggiormente al vincolo stesso;
· dell’offerta, ovvero misurare la complessità dalla
prospettiva di chi è addetto alla predisposizione e messa in opera del sistema
informativo, al suo funzionamento e alla sua gestione e governo. Lo scopo è,
quindi, di comprendere quanto il modulo è robusto e stabile e quindi quanto la
complessità sia un vincolo, o meno, nell’erogazione del servizio e nel mettere
a disposizione le funzionalità, nei tempi nei costi e con qualità richieste
di chi utilizza il modulo;
· dei contesti, ovvero dell’ecosistema, in cui il modulo
interagisce, caratterizzato da risorse date e da una forte variabilità sulla
disponibilità delle stesse determinata dai cambianti delle priorità e delle
esigenze nonché dall’operatività. Lo scopo è, quindi, di comprendere i
comportamenti del modulo negli ambienti operativi in cui lo stesso deve
competere e contendersi risorse finite. Questo consentirebbe di misurare il
livello di fragilità o di robustezza del modulo quando sta svolgendo il suo
ruolo operativo così come la sua
facilità a recepire gli adeguamenti necessari al fine di svolgere nuove funzionalità e/o di migliorare le
sue prestazioni.
Tenendo presente i diversi punti di vista, le
variabili che descrivono la complessità di un modulo possono essere raggruppate
secondo il seguente schema in cui la componente:
· Business raggruppa sia le variabili che hanno un impatto sulla produttività e
l’efficienza dell’utilizzatore (n° di inconvenienti, tempo di utilizzo, tempo
di inattività, tempo di indisponibilità, n° di operazioni eseguite, volumi
business trattati, n° di call all’help desk, tempo speso nella risoluzione di
un problema, …) sia quelle che
riguardano l’allineamento alle esigenze organizzative e di business (n° di
problemi, n° di problemi risolti,
n° di problemi demandati, n° problemi aperti, n° nuove funzionalità, n° di
miglioramenti, n° di adattamenti o correzioni delle funzionalità in essere,
tempo di supporto …….).
· Sicurezza
riguarda le variabili che permettono di misurare i rischi operativi del modulo
(n° di intrusioni interne ed esterne; tempo di recupero, n° di
reclami, tempo di soluzione, …….).
· Funzioni include tutte
quelle variabili del modulo “as is” che descrivono quanto sono utilizzate le
funzionalità del modulo (n° di transazioni eseguite, n° di servizi erogati ad altri
moduli, n° di servizi richiesti ad altri moduli) e la stabilità dello stesso
modulo (n° di cambiamenti, n° di abend per transazione, tempo di risoluzione, n° di abend aperti, n°
di abend risolti ….).
· Infrastruttura riguarda
le variabili che descrivo l’ecosistema tecnologico le cui singole componenti
sono necessarie per rendere fruibile il modulo stesso all’utilizzatore finale
(disponibilità, indisponibilità, n° inconvenienti, n° di cambiamenti, tempo di
ripristino, …..).
· Run time include le
variabili che descrivo il modulo quando lo stesso opera nell’ambiente fisico in
cui deve contendere e contendere le risorse a disposizione. Esse riguardano l’utilizzo
delle diverse risorse tecnologhe (Unità di servizio utilizzate, disponibilità,
tempo di indisponibilità, n° di accessi, n° di querry, ….) e le prestazioni del
modulo (tempo di risposta per transazione, n° di inconvenienti, durata degli
inconvenienti …….).
· AD&M riguarda le
variabili che descrivo il processo di adeguamento funzionale in cui il modulo deve
contendersi le risorse disponibili (function points o linee di codice introdotte
o rimosse, risorse impiegate, elapsed time ………) sia per rispondere a esigenze
organizzative e di business che tecnologiche di scalabilità e prestazionali.
Una volta che è stato
definito, qualificato il modello occorre passare alla fase successiva di rilevazione e raccolta delle osservazioni le quali, oggettivamente e
temporalmente, quantificano le variabili che descrivono il modulo oggetto di analisi (stati vettori). Le osservazioni delle variabili
potrebbero avere una base temporale diversa tra di esse così come in alcuni
momenti l’osservazione potrebbe essere non disponibile. Entrambe le situazioni
sono propriamente gestiste dalla soluzione Ontonix. In oltre tanto più alto è
il numero di osservazioni e più consistente è il risultato conseguito.
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