复杂云计算环境下基于客户感知价值的数字图书馆服务效能评估

●马晓亭

（兰州商学院 信息工程学院，兰州 730020）

随着大数据时代的来临和图书馆读者云服务模式、内容的转变，图书馆现有的云服务基础设施科学性、云服务风险与收效可控性、用户满意度与云服务质量有效评估方法、读者云服务需求和云资源分配等已不能客观、高效、公平、公正地反映读者云服务需求实际与满足云服务模式转变要求，必须将读者感知价值和云服务收益作为影响云图书馆基础设施建设和服务模式转变的驱动因素。

1 基于读者感知价值和云服务收益的云图书馆服务评价

基于读者感知价值和云服务收益的云图书馆服务评价，主要涉及复杂云计算和大数据环境下云基础设施结构科学性、云服务模式有效性、云图书馆服务效率、读者云阅读满意度、云图书馆投资收益和云服务可持续性等内容。因此，我们首先建立了基于读者感知价值和云服务收益的评价指标。其次，结合图书馆云计算环境复杂度变化趋势和大数据时代特点，对基于客户感知价值的云图书馆服务平台效能评估流程进行描述。最后，对关系服务能力评估有效性的几个重要问题进行分析、验证。

1.1 基于读者感知价值和云服务收益的云图书馆评价指标建立

随着图书馆读者云阅读服务需求的提高和云服务模式的转变，复杂云计算和大数据环境已成为影响云图书馆服务质量和用户满意度的决定性因素。图书馆必须科学、高效、经济和可持续地转变云服务系统基础设施结构和服务模式，才能保证云服务具有较高的用户满意度和市场竞争力。

为了提高云图书馆服务能力评价指标的科学性和可操作性，云服务能力评估指标应基于读者感知价值和云服务收益率建立。所涉及的内容主要包括读者云阅读满意度、云平台服务能力、云服务投资收益率、大数据复杂环境可用性、云服务创新与可持续发展等五个主要方面内容，并根据不同评价指标对图书馆服务的影响能力，分配不同的评估分值。见表1。

表1 基于读者感知价值和云服务收益的云图书馆服务能力评价指标

评估指标应坚持以定量评价指标为主，定性分析指标和半定量指标为辅的原则。在评估指标的获取上，应采取传统的文献评价方法、读者问卷调查、服务器运行数据获取与监测软件数据采集、管理员的知识与经验、数据统计与分析等方法获取。同时，应注重所采集评价指标的质量、数据采集或获取方法的有效性、监控与数据采集系统的功能、所采集数据与信息的时效性、所采集数据的存储方式与应用环境、数据评估的对象等因素。［1］

1.2 基于客户感知价值的云服务平台效能评估流程

图 复杂云计算环境下基于客户感知价值的云图书馆服务效能评估流程图

复杂云计算环境下，云图书馆在服务对象需求、服务内容、服务模式变革、服务有效性评估方法等方面具有不确定性。同时，客户感知价值具有动态发展、受读者阅读价值观驱动、评估标准不统一和缺乏普遍适用性的特点，且客户感知价值与云图书馆市场竞争力、读者信息获取有效性和用户使用忠诚度密切联系。

因此，在复杂云计算环境下基于客户感知价值的云图书馆服务平台效能评估流程中，应重点突出图书馆云服务平台服务效能与读者感知、服务平台系统开发过程、平台系统的性能监控、云图书馆管理员经验、云服务提供商服务方式、服务平台的构建与管理策略制定、大数据与云计算标准等内容的信息交流和反馈，提高图书馆云服务平台服务效能评估的科学性、准确性、高效性和经济性。同时，通过有效的反馈控制实现云服务平台服务效能的自动、智能化监测、发现、修改和完善。

2 云图书馆服务能力评估有效性的几个重要问题

2.1 云图书馆SLA（Service-Level Agreement）的评价

读者云阅读服务满意度评价指标，涉及的内容主要有开展云阅读活动所基于的云应用服务与网络基础架构有效性、云服务管理与组织效率、服务流程科学性、知识可获取性、图书馆服务实时性等。此外，随着大数据时代的到来，云图书馆管理与服务数据结构类型更加复杂，不同数据之间的关联性进一步加强。因此，数据处理与存储方式的科学性、有效性，成为大数据环境下决定云读者获取信息效率、准确性、即时性和经济性的关键因素。

复杂云计算和大数据环境下，服务水平协议（SLA）随着云计算技术和云读者需求的发展而完善，成为评估云图书馆服务质量的主要指标。见表2。

表2 云图书馆SLA评价指标

对表2分析可知，复杂云计算和大数据环境下，云图书馆SLA内容是由服务效能、个性化服务保障、服务响应时间、服务安全性、数据安全与所有权、服务管理与可控性、服务可监管性等因素组成，并且随着读者云阅读服务需求、云计算技术的发展、云服务模式的转变和云应用平台服务能力的提升，不同SLA评估指标所占的分值比例也呈现动态变化。但读者云阅读信息获取有效性和愉悦感，以及云服务平台服务有效性始终是SLA评估指标的核心内容。［2］

2.2 图书馆云服务的安全性评估

图书馆读者云服务的安全性，是决定云应用平台服务有效性和读者云阅读活动满意度的关键因素。图书馆云服务的安全风险评估指标及其对服务安全性的影响程度如表3所示。

表3 图书馆读者云服务的安全风险评估指标及其分值比例

随着大数据时代的到来以及图书馆云系统结构、服务内容、服务模式和安全保障复杂性的不断增长，云图书馆必定面临着传统安全风险与新生安全风险并存的威胁。因此，在确保传统安全防御系统有效性和可用性的前提下，按照云服务和读者云阅读安全需求，制定科学的安全风险防控策略，不断提高云图书馆对新生安全威胁的预测、发现、抵御和评估能力，是云图书馆应用服务平台安全和读者云阅读活动满意的保证。［3］

2.3 云服务商的选择及其有效性判定

目前，云图书馆具有规模迅速扩展、读者需求提高和服务变革的发展趋势，建设私有云的方式已不能满足云图书馆建设与运营需求。因此，云图书馆会采用租赁云服务商服务的方式建设云图书馆并为读者提供云数字阅读服务，而由云服务商负责云系统基础设施的建设、运营、维护和扩展。云服务提供商将通过技术创新和完善服务来提高企业在云服务市场中的竞争力。同时，云服务商企业的规模和用户服务能力，将在用户服务与市场竞争过程中不断发展、完善，最终导致云服务市场由多个云服务商并存向少数几个云服务商垄断转变。因此，根据云图书馆服务环境变化和用户阅读需求发展，选择正确的云服务提供商是保证云图书馆建设、运营、维护和可持续发展的重要因素。

根据云图书馆建设、服务保障和未来可持续发展需求，在云服务商的选择上应重点关注的内容见表4。

表4 图书馆云服务提供商服务能力评估指标

由表4可见，云服务提供商的企业规模、行业地位、信誉度和所提供云服务的质量，是图书馆选择云服务商需要重点考虑的问题。此外，针对云图书馆高性能计算、海量存储、安全运营和高效管理的特点与需求，选择在云计算、云存储和云管理等方面具有较强技术实力与服务特色的云服务商签署服务协议。［4］

2.4 云图书馆数据管理方案有效性的判定

随着大数据时代的到来，云图书馆数据库相比传统的数据仓库，具有数据量大、数据类型繁多、数据价值密度低、处理速度与时效性要求高、查询分析复杂的特点。因此，制定安全、高效的云图书馆大数据解决方案，是云图书馆优化海量数据处理流程和提高数据洞察力、决策力，保证云图书馆信息服务有效、可用、高增长和多样化的关键。依据云图书馆服务数据存在特点和服务方式，主要可分为交易型数据、实时处理性数据和海量存储数据三种类型。云图书馆能否依据服务数据的结构特点、自身价值、可管理性与用户需求，提高数据的发现、挖掘、交付和服务能力，是评估大数据环境下云图书馆数据管理方案有效性的关键。对于关联性强、数据一致性要求高的管理型数据，评估标准为云图书馆是否利用集群化技术，建立关系型数据库来提高数据查询、访问的速度与有效性，同时加强整个系统的可管理性和易用性。对于实时性处理要求高的即时云阅读数据，是否采用分布式数据库系统对数据采集、查询后即时进行处理，提高云图书馆读者实时服务能力。而对于海量存储数据，是否通过分布式对象/文件存储系统进行数据的存储、管理和访问，来提高海量数量的处理速度与用户服务交付能力。

2.5 云服务平台的可开发、管理、应用与监管性

图书馆云服务平台的可开发、管理、应用与监管性能，关系着云服务平台的服务效率、云服务的可持续性、用户云阅读满意度和未来云应用服务正确的发展与变革方向。对云服务平台的可开发、管理、应用与监管性判定，应坚持全面、细致和重点突出的原则，确保云服务平台评估能准确反映云图书馆管理与读者云阅读需求。

表5 图书馆云服务平台性能评估表

对表5分析可知，复杂云计算和大数据环境下，图书馆云服务平台的可开发、管理、应用与监管过程，应符合生命周期发展规律和相关云计算、大数据的行业标准与规范。平台系统结构的设计与程序编写，应从复杂环境下云图书馆的管理与用户服务需求出发，坚持科学、简单、经济和易控的原则，确保云平台读者服务高效、可管、经济、便捷。

3 结束语

复杂云计算和大数据环境下的 云图书馆服务平台建设、服务能力评估，是一个关系云图书馆建设与服务高效、可持续发展的重要问题。在评估过程中应将云计算技术与大数据环境特点相结合，从复杂环境下云服务平台服务保障能力建设和读者云阅读需求出发，坚持评估标准的制定、修改和完善符合云计算技术发展趋势和大数据复杂环境特点。同时，应依据图书馆读者云服务模式和用户需求转变，及时对评估指标、内容和指标权重进行动态修订与完善，才能提高评估指标与评估数据的科学性、可操作性，才能对复杂环境下云图书馆的建设与用户服务工作起到有效的预测、指导和评估作用。［5］

［1］吴丽华，等．云计算服务中客户感知价值模型和评价方法研究 ［J］．计算机与数字工程，2013，41（1）：52－55.

［2］ Sun H，etal．Earlyexperienceof buildingacloud platformforserviceorientedsoftwaredevelopment［C］//Cluster ComputingWorkshopsand Posters（CLUSTERWORKSHOPS），2010IEEEInternational Conferenceon.IEEE,2010：1－4.

［3］冯秀珍，武高峰．保证服务可用性的服务发现模型研究［J］．计算机工程与设计，2011（8）:2692－2694，2699.

［4］冯秀珍，郝鹏．云计算环境下的信息资源云服务模式研究 ［J］．计算机科学，2012，39（10）：110－114.

［5］王文清，陈凌．CALIS数字图书馆云服务平台模型 ［J］．大学图书馆学报，2009（4）：13－18，32.