Розробка базового методу стратегічного планування хмарної міграції інформаційної системи
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2025.184.052Ключові слова:
process mining, хмарна міграція, інформаційні системи, оптимізація бізнес-процесів, стратегічне плануванняАнотація
Об’єктом дослідження є засоби Process Mining в контексті стратегічного планування хмарної міграції інформаційних систем сучасних підприємств у рамках цифрової трансформації. Встановлено, що автоматичне відтворення моделі бізнес-процесів на основі журналів подій дозволяє виявити реальний перебіг операцій і визначити вузькі місця, які погіршують ефективність бізнес-процесів системи, а також отримати об’єктивну картину щодо фактичних маршрутів виконання бізнес-процесів. Завдяки цьому стає можливою ідентифікація потенційних відхилень від встановлених регламентів, що допомагає фахівцям визначити, які бізнес-процесів потребують перегляду та оптимізації, і мінімізувати негативний вплив «вузьких місць» на продуктивність.
Описано важливість проведення порівняльного аналізу отриманих моделей з формалізованими стандартами роботи, що дає змогу визначити критичні точки в бізнес-процесах організації. На основі результатів такого аналізу обґрунтовано необхідність адаптації моделі бізнес-процесів до вимог хмарного середовища, оскільки оновлена модель безпосередньо впливає на архітектуру ІС. Зокрема, коригування логіки взаємодії компонентів інформаційної системи та підсистем забезпечує належний рівень масштабованості, відмовостійкості й продуктивності під час роботи в хмарі.
Запропоновано загальний метод інтеграції результатів Process Mining у стратегічне планування хмарної міграції, що охоплює послідовні етапи збору даних із журналів подій, побудови та аналізу початкової моделі, а також формування розширеної моделі бізнес-процесів, яка відображає нові вимоги та виявлені закономірності. Розроблено послідовність відображень, які дозволяють описати зв’язок між оцінкою сумісності поточного стану й удосконаленого варіанта моделі та ключовими характеристиками хмарних обчислень. Реалізація цих відображень дає змогу розробити пріоритетний набір бізнес-процесів для переходу й обрати оптимальну стратегію міграції (Rehosting, Refactoring або Reengineering).
Практична цінність отриманих результатів полягає у підвищенні ефективності прийняття рішень щодо послідовності та методів перенесення ІС до хмари, а також у мінімізації операційних ризиків і зниженні витрат на реорганізацію застарілих ІС. До того ж запропонований метод сприяє обґрунтованому визначенню відповідних етапів оновлення системи, що є вкрай важливим для підтримки належної якості сервісів і задоволення зростаючих потреб бізнесу в умовах динамічного технологічного середовища.
Посилання
Mohit Mittal. The Great Migration: Understanding the Cloud Revolution in IT. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. 2024. Vol. 10, No. 6. С. 2222–2228. URL: https://doi.org/10.32628/cseit2410612423
Jamshidi P., Ahmad A., Pahl C. Cloud Migration Research: A Systematic Review. IEEE Transactions on Cloud Computing. 2013. V. 1, no. 2. P. 142–157. URL: https://doi.org/10.1109/tcc.2013.10
Thummarakoti S. Transforming Business Processes with Process Mining and Cloud Integration: Applications, Challenges, and Innovations. International journal of novel research and development (IJNRD). 2025. V. 10, No. 1. P. 82–86.
El–Gharib N. M., Amyot D. Process Mining for Cloud–Based Applications: A Systematic Literature Review. 2019 IEEE 27th International Requirements Engineering Conference Workshops (REW), м. Jeju Island, Korea (South), September 23-27, 2019. 2019. URL: https://doi.org/10.1109/rew.2019.00012
Kesavulu M., Bezbradica M., Helfert M. Generic Refactoring Methodology for Cloud Migration – Position Paper. 7th International Conference on Cloud Computing and Services Science, м. Porto, Portugal, April 24-26, 2017. 2017. URL: https://doi.org/10.5220/0006373106920695
Tupsakhare P. Strategies for Legacy Application to Cloud Migration: Navigating Challenges and Maximizing Benefits. European Journal of Advances in Engineering and Technology. 2022. V. 9, No. 12. P. 165–168. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.13919524
Sukhpreet K. Cloud Migration: Benefits, Challenges, and Mitigation Strategies. 2023. P. 1–5. URL: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12132.76167
Mani R. Migration Strategies for Legacy Billing Systems to Cloud Platforms: Challenges, Approaches, and Future Directions. International Journal of Computer Engineering and Technology. 2025. V. 16, No. 1. P. 1506–1520. URL: https://doi.org/10.34218/ijcet_16_01_111
The Cloud Migration Handbook: Moving Applications and Data to the cloud. SGSH Publication, 2025. 57 с.
Antara F. Cost-Efficiency And Performance In CloudMigration Strategies: An Analytical Study. Journal of Novel Research and Innovative Development. 2023. V. 1, no. 6. P. 1–13.
Abbas Z., Edward E. Cloud Migration Strategies: Moving Applications and Workloads to the Cloud. 2023. URL: https://www.researchgate.net/publication/372826166_Cloud_Migration_Strategies_Moving_Applications_and_Workloads_to_the_Cloud
Bettacchi A., Polzonetti A., Re B. Understanding Production Chain Business Process Using Process Mining: A Case Study in the Manufacturing Scenario. Advanced Information Systems Engineering Workshops. CAiSE 2016. Lecture Notes in Business Information Processing. Cham, 2016. Vol 249. P. 193–203. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-39564-7_19
Giraldo J., Jiménez J., Tabares M. Integrating Business Process Management and Data Mining for Organizational Decision Making. Research in Computing Science. 2015. Т. 100, № 1. С. 89–102. URL: https://doi.org/10.13053/rcs–100–1–8.
Rehse, J., Pufahl, L., Grohs, M., Klein, L. Process Mining Meets Visual Analytics: The Case of Conformance Checking. Hawaii International Conference on System Sciences. 2022. P. 1-7. URL: http://dx.doi.org/10.48550/arXiv.2209.09712
Yasmin F., Bukhsh F. A., Silva P. d. A. Process Enhancement in Process Mining: A Literature Review. 8th IFIP WG 2.6 International Symposium on Data Driven Process Discovery and Analysis, SIMPDA, 2018, Seville, Spain, Desember13-14, 2018. P. 65–68.
Sodiq Oyetunji Rasaq. Next-Generation Business Process Management: The Evolution of Process Mining Technologie. International Journal of Novel Research in Engineering & Pharmaceutical Sciences. 2025. URL: https://www.researchgate.net/publication/389099488_Next-Generation_Business_Process_Management_The_Evolution_of_Process_Mining_Technologies
Medvidovic N., Rosenblum D. S., Redmiles D.F., Robbins J.E. Modeling software architectures in the Unified Modeling Language / ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM). 2002. Vol. 11, Iss. 1. P. 2–57. URL: https://doi.org/10.1145/504087.504088
Dobing B., Parsons J. How UML is used. Communications of the ACM. 2006. Vol. 49, No. 5. P. 109–113. URL: https://doi.org/10.1145/1125944.1125949
Urrea–Contreras S. J., Astorga-Vargas M. A., Flores-Rios B. L. et al. Applying Process Mining: The Reality of a Software Development SME. Applied Sciences. 2024. Vol. 14, No. 4. P. 1402. URL: https://doi.org/10.3390/app14041402
Vavpotič D., Bala S., Mendling J., Hovelja T. Software Process Evaluation from User Perceptions and Log Data. Journal of Software: Evolution and Process. 2022. Vol. 34, No. 4. URL: https://doi.org/10.1002/smr.2438
Sahlabadi M., Muniyandi R. Ch.,∙Shukur Z. et al.cLPMSAEF: Lightweight process mining–based software architecture evaluation framework for security and performance analysis. Heliyon. 2024. Vol. 10, No. 5. e26969. URL: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26969
Bollineni S. Evaluating cloud migration approaches and strategies for successful cloud migration projects for transitioning legacy systems. European Journal of Advances in Engineering and Technology. 2019. Vol. 6, No. 2. P.. 105–110. URL: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.14211128
Suraj P. Migrating To the Cloud: A Step-By-Step Guide for Enterprise. Iconic Research and Engineering Journals. 2023. Vol. 7, No. 2. P. 742–748.
Srinivas Reddy Pinnapureddy. SAP Cloud Migration: Strategies, Challenges, and Best Practices. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. 2025. Vol. 11, No. 1. P. 845–853. URL: https://doi.org/10.32628/cseit25111288