Cloud computing decision-making using a fuzzy AHP approach

Abstract

Du fait d’un nombre de plus en plus important d’utilisateurs de services de cloud, la question cruciale qui se pose est celle d’une sélection appropriée d’un fournisseur cloud qui réponde aux stratégies commerciales et aux objectifs de l’entreprise. L’une des préoccupations des utilisateurs réside dans le manque de travaux de recherche portant sur l’analyse de l’interdépendance des critères de décision. Dans cette étude, nous abordons cette lacune essentielle en développant un modèle de recherche intégré qui combine la théorie de la logique floue et le processus d’analyse hiérarchique. Le modèle développé a été utilisé pour évaluer globalement les fournisseurs de cloud PaaS et IaaS, sur la base de critères prédéterminés. Les résultats de la simulation ont indiqué une corrélation entre les critères de décision et les performances des fournisseurs de cloud, qui varient considérablement.

Quel choix de système de gestion intégré en PME ? Étude multi-cas des combinaisons de critères de sélection

“…Du point de vue des technologies de l'information, la question du développement des systèmes en mode SaaS (Software as a Service) constitue une possible piste d'intérêt. Cette évolution des SI vers le cloud computing -qui privilégie la location des applications plutôt que l'achat de licences -offre des questionnements quant à de nouveaux critères de sélection retenus, notamment les questions de sécurité, de temps de réponse ou d'accès satisfaisant à internet (Ben Youssef et al, 2015 ;Chen, 2015). La mise en oeuvre du cloud computing dans le domaine des systèmes de gestion intégrés est-elle à même de modifier l'avis de certaines PME, entre le choix d'un ERP ou d'un système intégré alternatif ?…”

NMCDA: A framework for evaluating cloud computing services

“…The fuzzy AHP used by Singla and Kaushal [68] for cloud path choosing of offloading in mobile cloud computing. Also fuzzy AHP approach has been used by Cheng [69] for cloud computing decision making problem. It is often hard and not accurate for decision makers to properly determine their opinions within [0, 1] interval.…”

“…The fuzzy AHP has been used by Safari et al [67] for prioritizing cloud computing acceptance indicators, by Singla and Kaushal to allow users to select an optimal cloud service [68], by Cheng [69] for cloud computing decision making problem and a fuzzy multicriteria group decision making method based on TOPSIS technique, has been used by Wibowo et al [72] for evaluating cloud services. But these methods have some drawbacks such as: It should not represent real life situation efficiently, because it considers only the membership function and did not take into account the indeterminacy and falsity function.…”