FACULDADES OPET CENTRO DE PÓS GRADUAÇÃO MBA EM GESTÃO DE TI RICARDO BERTON
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- Bianca Leão Tuschinski
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1 FACULDADES OPET CENTRO DE PÓS GRADUAÇÃO MBA EM GESTÃO DE TI RICARDO BERTON CALCULANDO A COMPLEXIDADE DE AMBIENTES DE TI DE MANEIRA COMPATÍVEL COM A ITIL CURITIBA 202
2 RICARDO BERTON CALCULANDO A COMPLEXIDADE DE AMBIENTES DE TI DE MANEIRA COMPATÍVEL COM A ITIL Artigo Científico apresentado à disciplina de Metodologia Científica como requisito parcial à obtenção do Título de Especialista em Gestão de Tecnologia da Informação, no curso de Pós-Graduação em Gestão de Tecnologia da Informação, Faculdades Opet. Orientador: Professor Evandro Luis Silveira. CURITIBA 202
3 Resumo: Este trabalho pretende fornecer um método de calcular a complexidade de um ambiente de TI, incluindo todos os seus elementos de software, hardware, usuários e infraestrutura. Para uma empresa prestadora de serviços de infra-estrutura de TI, que possui muitos clientes e uma diversidade de ambientes atendidos é necessário uma ferramenta para avaliar objetivamente a complexidade dos ambientes para definir custos, tamanho de equipe e acordos de serviço. Dentre vários métodos propostos para cálculo de complexidade, encontrados na literatura, nenhum é focado na totalidade do ambiente de TI. Assim propõe-se um método diferente, baseado em dados obtidos no banco de dados da gerência de configuração, ferramenta sugerida pela Information Technologies Infrastructure Library ou ITIL. Este método baseiase em uma fórmula, proposta, que leva em consideração os dados obtidos para calcular um coeficiente, ou um indicador, da complexidade de um ambiente. A partir de dados de vários ambientes aplicamos o método calculamos os coeficientes, ou indicadores, e analisamos os resultados para avaliar a validade do mesmo. São feitas, também, simulações de vários tipos de ambiente para validações complementares. O modelo mostra que ambientes percebidos como de complexidade diferente apresentaram valores distintos que permitem diferenciá-los e identificar qual o mais ou o menos complexo. Palavras chave: Ambiente de Tecnologia da Informação. Complexidade de ambientes. Gestão de Tecnologia da Informação. ITIL Information Technologies Infrastructure Library.
4 Em uma empresa que usa equipamentos de informática a soma de todos os computadores pessoais ou estações de trabalho, impressoras, computadores principais ou servidores, equipamentos de rede, programas usados pela mesma e demais instalações relacionadas, constituem o ambiente de tecnologia de informação da empresa ou simplesmente Ambiente de TI. Esses ambientes podem ser bem simples em uma pequena empresa com poucas estações de trabalho, poucas impressoras e muitas vezes nenhum servidor, e podem ser extremamente complicados com milhares de estações de trabalho, múltiplos servidores e programas complexos, ou sistemas de informação em uma empresa grande, como uma multinacional por exemplo. Essas variações em tamanho e tipo de equipamentos e de sistemas implicam em uma variação na complexidade destes ambientes. Uma empresa prestadora de serviços de TI que atende essas empresas, possui portanto uma diversidade de ambientes de TI a serem atendidos. A definição de preço, tamanho de equipe e inclusive de Acordos de Nível de Serviço (Service Leval Agreements ou SLA's) passam pela avaliação da complexidade de cada um desses ambientes. A complexidade pode também entrar em outros indicadores de performance e de atendimento. A avaliação da complexidade é via de regra subjetiva, com o gestor comparando intuitivamente um novo ambiente com outros em que já são prestados serviços. Propõe-se aqui um método para calcular essa complexidade, obter um valor numérico para a mesma e dessa maneira poder compará-la com a de outros ambientes e então conseguir uma estimativa mais objetiva das definições necessárias para prestar o serviço ou obter indicadores mais precisos. Um dos métodos de medir a complexidade em sistemas de informação é o uso da variedade, dentro de um conceito da cibernética. Nesse âmbito a variedade é descrita como: Número total de estados distintos que um sistema pode ter. Ou ainda: A contagem do número total de estados de um sistema. Este termo foi introduzido por W. Ross Ashby em sua Lei da Variedade de requisitos []. Como exemplo podemos dizer que um sistema que é um conjunto, em que é desconsiderada a ordem, com os seguintes valores: c, b, c, a, c, c, a, b, c, b, b, a Possuindo então apenas os valores distintos a,b e c. Diz-se que este conjunto tem uma variedade de 3 elementos. As regras para discriminar estados distintos tem que estar bem especificadas para que o valor seja bem definido. O valor da variedade pode ser um inteiro como no exemplo, ou ainda o logaritmo na base 2 do mesmo para explicitar a variedade em bits. Este sistema é pertinente na avaliação da complexidade de sistemas de informação [2] porém não é útil para tratar de ambientes de TI considerando os itens de hardware. Uma outra maneira proposta [3] para medir a complexidade é o uso da entropia aplicada à tecnologia da informação representada pela formula: H = px log p x para x є a, []Ashby (956) p 24 [2]Christoph Rosenkranz; Roland Holten(2007) [3]A Mathematical Theory of Communication C. E. Shannon The Bell System Technical Journal,Vol. 27, pp , , 948
5 onde x é um simbolo do alfabeto a e p(x) é a probabilidade da ocorrência de x como próximo caractere. Esta forma é útil tanto para sistemas de informação quanto para sistemas de comunicação, porém, novamente não é adequada para ambientes em que se considera o hardware como um componente relevante. Uma maneira simples de calcular a complexidade levando-se em conta apenas o hardware é atribuir um peso para cada tipo ou item de hardware e executar uma média ponderada de todo parque, ou seja: Ch= j (n i p i ) i TotEq onde Ch é o coeficiente da complexidade do hardware, ni é o número de componentes do tipo i pi é o peso deste tipo e TotEq é o total de componentes de hardware considerados desde o elemento i até o j-ésimo elemento. O grande defeito desta solução é levar em conta apenas o hardware deixando de lado os sistemas e os usuários que agregam complexidade ao ambiente. Mesmo que estes estejam indiretamente computados dentro do peso atribuído a cada tipo de hardware. É necessário encontrar uma solução mais completa. Procura-se ajuda na Biblioteca de Infraestrutura de Tecnologia da Informação ou Information Technology Infraestructure Library ou ainda ITIL [4]. Essa biblioteca é uma coleção de boas práticas e recomendações para a gestão de serviços em Tecnologia da Informação. A ITIL define serviços de TI e estes são dependentes dos itens de configuração. Os serviços de TI são uma abstração do conjunto de sistemas e hardware [5] que permitem que os usuários usem ou acessem determinada facilidade ou executem determinada tarefa com apoio de TI. Cada serviço é composto de um ou mais itens que podem ser de software, hardware, humanos, de comunicação ou ainda de infraestrutura. Tais componentes são chamados de itens de configuração [6]. Podemos então ampliar a formulação da complexidade para usar os serviços e não simplesmente o hardware em si para calculá-la. Para o uso em indicadores é melhor obter um coeficiente para a complexidade que seja normalizado. A fórmula para calcular este coeficiente ficaria então: Ca= n m P n l Tic m p m onde Ca é o coeficiente da complexidade do ambiente, n é o total de serviços, P n é o peso do serviço n, m é o total de itens de configuração associados ao serviço n, Tic m é o item de configuração do tipo m associado ao serviço n, p m é o peso definido para aquele item de configuração, l é o total de tipos de itens de configuração independentemente de serviços associados e Tic l é o total de itens de configuração do tipo l. O peso do item de configuração e do serviço, podem ser derivado dos acordos de nível de serviço trazendo para a fórmula a conexão com a importância dos serviços e o impacto para os usuários, cobrindo assim o ambiente em sua totalidade. Os pesos devem ser calculados de maneira a serem normalizados, isto é o maior peso possível ser igual a um. Assim o coeficiente permanece normalizado Tic l [4]ITIL V3 Service Design [5]ITIL V3 Service Strategy - What are services? p. 33 [6]ITIL V3 Service Strategy - Definitions list p. 347
6 Uma proposição para o cálculo dos pesos é considerar o impacto de uma falha e a suscetibilidade a apresentar defeito de um item de configuração ou um serviço. Considera-se três níveis de impacto e três níveis de suscetibilidade: Alto, Médio e Baixo. Para cada nível associa-se um valor, 3 para alto, 2 para médio e para baixo. Multiplicase o valor do impacto pelo valor da suscetibilidade e obtêm-se o valor não normalizado do peso, como pode ser exemplificado pela seguinte tabela: Impacto\Suscetibilidade Alta Média Baixa Alto Médio Baixo 3 2 Tabela Pesos para impacto e suscetibilidade não normalizados. Para normalizar dividem-se os valores pelo valor máximo, ou seja por 9, e obtêm-se os pesos normalizados que estão expressos na tabela a seguir: Impacto\Suscetibilidade Alta Média Baixa Alto 0,67 0,33 Médio 0,67 0,44 0,22 Baixo 0,33 0,22 0, Tabela2 Pesos para impacto e suscetibilidade normalizados. Assim fica satisfeita a necessidade de normalização do peso. Este método ainda implica em alguma subjetividade pois a atribuição do valor de impacto e suscetibilidade pode variar de um indivíduo para outro e assim podem haver dois valores diferentes percebidos para o mesmo ambiente. Para remover esse fator subjetivo é melhor usar os acordos de nível de serviço (Service Level Agreement SLA) [7], especificamente a disponibilidade do serviço que é medida em porcentagem. Assim um serviço que precisa de disponibilidade [8] de 24 horas nos sete dias da semana (24/7) e aceita-se uma indisponibilidade (downtime) [9] de até quatro horas no mês, sendo assim um serviço crítico, terá uma disponibilidade de 99,44% ((24h*30d -4h)/24h*30d)*00%. Será usado o valor não percentual de 0,9944 no lugar do peso. A disponibilidade é diretamente proporcional à importância do serviço, assim sendo um serviço muito importante possuirá uma disponibilidade alta. Os itens de configuração também possuem a sua disponibilidade, que da mesma maneira que a disponibilidade dos serviços é calculada em porcentagem e diretamente proporcional à importância do item. A participação de um mesmo item de configuração em diversos serviços, por exemplo a estação de trabalho do usuário, pode provocar um aumento indevido no valor da complexidade. Esse mesmo item será contado tantas vezes quantos forem os serviços aos quais está presente. Para evitar esse problema basta dividir a quantidade total de um item pela soma de todos os serviços aos quais ele participa. Assim a fórmula que calcula a complexidade fica: n Ca= m Dslas n Tic Dslai m m Ns m [7]ITIL V3 - Service Strategy - Definitions list p. 366 [8]ITIL V3 - Service Strategy - Definitions list p. 34 [9]ITIL V3 - Service Strategy - Definitions list p. 339
7 Onde Ca é a complexidade do ambiente, n é o total de serviços, Dslas n é a disponibilidade do serviço n, m é o total de itens de configuração associados ao serviço n, Tic m é o total de itens de configuração do tipo m associado ao serviço n, Dslai m é a disponibilidade deste item de configuração, Ns m é o total de serviços dos quais o item de configuração m participa. Para um cálculo apropriado de um coeficiente de complexidade é necessário conseguir uma coleção de ambientes e a partir do maior valor calculado executar a normalização. Tentar normalizar os ambiente de maneira isolada pode implicar em um desvio onde um ambiente com mais itens de configuração tem coeficiente de complexidade menor que um ambiente com menos itens de configuração com o mesmo desvio ocorrendo para a variação dos serviços. Para validação da fórmula é necessário simular diversos ambientes com várias configurações para verificar tendências ou mesmo se a fórmula fornece valores perceptivelmente diferentes para cada ambiente. Para tal usa-se um programa que simula pseudo-aleatoriamente vários cenários. O programa trabalha com a seguinte especificação: Simulação de 20 cenários, quantidade mínima de itens de configuração de 00 itens, quantidade máxima de itens de configuração de 000 itens, número mínimo de serviços de 5, numero máximo de serviços de 20, disponibilidade mínima de serviço de 80%, disponibilidade máxima de serviço de 99%, disponibilidade mínima de item de configuração de 75%, disponibilidade máxima de item de configuração de configuração de 99%. Nessa simulação é assumida uma distribuição linear dos itens de configuração nos serviços. O programa gera um arquivo com separação de valores por vírgula, formato csv, com a seguinte formatação: Na, Ns, Tic, Ca [nova linha] Onde Na é o numero de ambientes, Ns é o total de serviços, Tic é o total de itens de configuração e Ca é o valor calculado da complexidade deste ambiente. Para cada ambiente é gerada uma linha no arquivo ficando o mesmo com 20 linhas. O resultado aparece na tabela a seguir: Ambiente Numero serviços Total de IC's Complexidade , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,46 Tabela 3 Resultado das simulações de cálculo de complexidade de ambientes.
8 Usando esses dados podemos obter os gráficos de dispersão por número de serviços e por total de itens de configuração mostrados a seguir: Dispersão da Complexidade pelo númeor de serviços 000,00 800,00 Complexidade 600,00 400,00 200,00 0, Número de serviços Gráfico Dispersão da complexidade por número de serviços. Dispersão da Complexidade pelo Total de itens de configuração 000,00 800,00 Complexidade 600,00 400,00 200,00 0, Total de itens de configuração Gráfico 2 Dispersão da complexidade por total de itens de configuração Através destes resultados, gerados de forma pseudo-aleatória, percebe-se que a fórmula produz diferentes valores para diferentes ambientes. Não há dois valores iguais calculados para a complexidade, mesmo que tenham ocorrido repetições em número de serviços por exemplo. Percebe-se também que a complexidade é diretamente proporcional ao total de itens de configuração conforme esperado. Para demonstrar o desvio de um coeficiente auto normalizado pode-se usar a seguinte fórmula: Ca= n m P n l (Tic m p m ) Tic l
9 Onde usamos as mesmas definições da fórmula anterior acrescidas de l que é o total de tipos de itens de configuração independentemente de serviços associados e Tic l é o total de itens de configuração do tipo l. Fazendo-se uma simulação baseada em um ambiente real, onde varia-se apenas a quantidade de itens de configuração obtém-se a seguinte tabela para o coeficiente da complexidade usando a fórmula anterior: Quantidade IC Complexidade 500 0, , , , , ,9225 Tabela 4 Variação do coeficiente da complexidade pela quantidade de itens de configuração Esta tabela fornece o seguinte gráfico: Dispersão do coeficiente de complexidade pela quantidade de Itens de Configuração Coeficiente de complexidade 0,9250 0,9245 0,9240 0,9235 0,9230 0,9225 0,9220 0,925 0, Total de IC's Gráfico 3 Dispersão do coeficiente de complexidade pela quantidade de itens de configuração. Através deste gráfico percebe-se que o cálculo do coeficiente da complexidade auto normalizado provoca o efeito indesejável de tornar o coeficiente inversamente proporcional à quantidade de itens de configuração. Este resultado não é correto pois estamos adicionando complexidade ao ambiente por isso esperamos uma complexidade maior e portanto um coeficiente mais próximo de um. Assim fica demonstrada a necessidade de se obter uma coleção de valores de complexidade para então calcular o coeficiente de complexidade. Para aplicação em casos reais foram selecionados três ambientes dos quais foram levantados os dados para aplicação da fórmula. Um ambiente é de uma empresa da área financeira de abrangência estadual com foco principal em empréstimos de microcrédito, este ambiente será referenciado como ambiente. Os outros dois ambientes são de um órgão estadual, sua sede e uma de suas regionais estes ambientes serão referenciados como ambiente 2 e 3. O ambiente possui 508 itens de configuração e 2 serviços. As
10 disponibilidades dos serviços variam de 93,33% a 99,7%. As disponibilidades dos itens de configuração variam de 93,33% a 99,7%. O cálculo da complexidade para este ambiente foi de 464,46. O ambiente 2 possui 627 itens de configuração e 6 serviços. As disponibilidades dos serviços variam de 93,33% a 99,7%. As disponibilidades dos itens de configuração variam de 93,33% a 99,7%. O cálculo da complexidade para este ambiente foi de 20,04. O ambiente 3 possui 739 itens de configuração e 6 serviços. As disponibilidades dos serviços variam de 93,33% a 99,7%. As disponibilidades dos itens de configuração variam de 93,33% a 99,7%. O cálculo da complexidade para este ambiente foi de 546,4. Assim percebemos que para ambientes diferentes com complexidade diferentes obtemos valores bem distintos para a complexidade e que esse valor é proporcional a complexidade percebida dos ambientes. Tomando o valor do ambiente 2 como normalizador podemos calcular o coeficiente de complexidade dessa coleção de ambientes que fica: Ambiente Coeficiente 0,3867 2, ,4547 Tabela 5 Valores dos coeficientes de complexidade da coleção de ambientes. Para termos valores que tendam a um e não sejam exatamente igual a um podemos autonormalizar os ambientes usando a máxima complexidade possível para estes ambientes como fator de normalização. A máxima complexidade para estes ambientes pode ser calculada como se todos os itens de configuração tivessem o mesmo valor para a disponibilidade e esse valor fosse a maior disponibilidade deste ambiente. Da mesma maneira todos os serviços também teriam a mesma disponibilidade, também considerando a maior delas. Assim o fator de normalização seria 0,9835 e teríamos então os seguintes coeficientes de complexidade para esta coleção de ambientes: Ambiente Coeficiente 0, , ,4472 Tabela 6 Valores dos coeficientes da coleção de ambientes considerando a máxima complexidade possível. Destas duas maneiras verificamos que os coeficientes de complexidade se comportam da maneira esperada, sendo proporcionais a complexidade percebida do ambiente em questão. Assim demonstramos que o método proposto pode fornecer valores numéricos, portanto objetivos, para a complexidade de um ambiente de TI e a partir de uma coleção de ambientes pode-se conseguir calcular um coeficiente da complexidade destes ambientes. A proposta de captura direto do banco de dados da configuração, uma análise de uma coleção maior de ambientes e um método de normalização melhor ficam como sugestão para estudos futuros.
11 ASHBY, W Ross. An Introduction to Cybernetics. ed. Londres: Chapman & Hall, 956. p. 24. Cabinet Office, ITIL Service Design PDF. The Stationery Office, 200. Cabinet Office, ITIL Service Strategy PDF. The Stationery Office, 200. p. 33, p. 339, p.34, 347, p Christoph Rosenkranz; Roland Holten. Fifteenth European Conference on Information Systems, ECIS 2007, St. Gallen, Switzerland, University of St. Gallen 2007 Frizelle and Woodcock. POMS Conference April 4 April 7, 2003 Savannah, GA SHANNON, C. E. A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal,Vol. 27, pp , , 948.
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