< < « QCP ■DO ♦ 20 25 30 35 SD (1.000 €) 40 45 Legenda: LP max - maksimiranje dohodlka - rešitev linearnega programa; LP-DO - delna optimizacija, ki temelji na linearnem programiranju, QP - kvadratno programiranje (angl. Quadratic Programming), QCP - omejeno kvadratno programiranje (angl. Quadratic Constrained Programming), CE - zanesljivi ekvivalent (angl. Certainty Equivalent), WGP - tehtano ciljno programiranje (angl. Weighted Goal Programming), WGP+PF - tehtano ciljno programiranje, nadgrajeno s sistemom kazenskih funkcij (angl. Weighted Goal Programming supported by a system of Penalty Functions), EI - pričakovani dohodek (angl. Expected Income), SD - standardna deviacija. Slika 2: Rešitve večkriterijske optimizacije za analizirano kmetijsko gospodarstvo v prostoru pričakovanih vrednosti in standardnega odklona in povišano izpostavljenostjo tveganju niso sprejemljive. Razlogov za to je več, izpostavimo lahko predvsem vsesplošno konservativno naravo upravljavcev kmetijskih gospodarstev. Vsekakor pa je zanimiva tudi takšna »ekstremna« rešitev, saj predstavlja potencial in težišče možnih sprememb in izboljšav. Eden izmed parametrov, ki ga podrobneje izpostavljamo, je tveganje in odnos do tveganja. Gre za pomembno komponento že izpostavljene konservativne narave kmetov. Da bi lahko posredno ocenili kmetov odnos do tveganja, smo uporabili neparame-trični pristop (Lien, 2002). Kot je razvidno s slike 2, je trenutna proizvodnja analiziranega kmetijskega gospodarstva (LP-DO) neučinkovita tako z vidika pričakovanih vrednosti (EI) kot tudi z vidika stopnje tveganja. Točka se namreč nahaja pod krivuljo proizvodnih možnosti. Na sliki 2 sta prikazani točki QP in QCP, ki sta s teh vidikov učinkovitejši. Naklon med njima predstavlja odnos do tveganja, izražen kot absolutna mera tveganja (rA). Izkaže se, da je analizirano kmetijsko gospodarstvo relativno nenaklonjeno tveganju, saj rA znaša 0,000156 oz. relativni koeficient (angl. Relative Risk Aversion - rR) 15,64. Vse te točke tako ležijo na nasprotnem polu kot v primeru maksimiranja dohodka, dobljenega po linearnem programu, ki daje rešitve bliže izhodišču in s tem z nižjo stopnjo tveganja. V celovit optimizacijski pristop smo kot parameter tveganja zajeli tudi maksimiranje zanesljivega ekvivalenta (angl. Certainty Equivalent - CE). Na analizirani kmetiji zaradi relativno visoke vrednosti izračunanega koeficienta nenaklonjenosti tveganju dosežemo sorazmerno nizko vrednost zanesljivega ekvivalenta (74.410 €). To je posledica visoke vrednosti premije tveganja (angl. Risk Premium - RP). Vendar primerjava rešitve z vidika pričakovanega dohodka pokaže, da na podlagi zanesljivega ekvivalenta (CE) dosežemo za 2 odstotka boljši rezultat (slika 2). Glede na oba izpostavljena pola, ki vlečeta optimalno rešitev vsaksebi, je več kot očitno, da je za korektno obravnavo problema potreben večkriterijski pristop. Na primeru analiziranega kmetijskega gospodarstva prikazujemo rešitev, ki jo dobimo s pomočjo tehtanega cüjnega programiranja (WGP). Opozoriti je treba, da smo pri iskanju kompromisne rešitve upoštevali deset cüjev, med katerimi sta poleg ostalih tudi že omenjena skrajna pola. Prioritete posameznih cüjev so različne, določili so jih strokovnjaki na podlagi metode AHP. S slike 2 je razvidno, da se po kri- teriju pričakovanega dohodka dobljena rešitev v primerjavi s trenutnim stanjem izboljša za 4,2 odstotka (5.529 evrov). To je v primerjavi z zgoraj omenjenimi 30 odstotki v povsem razumljivih in dosegljivih mejah. Če odločevalcu omogočimo še nekoliko natančnejše nadziranje obnašanja modela - z nadgraditvijo modela s sistemom kazenskih funkcij (WGP+PF) -, pa se pričakovani dohodek izboljša za 4,6 odstotka. Spremeni se tudi standardni odklon (SD), saj se tveganje poveča - v kontekstu prostora pričakovanih vrednosti in standardnega odklona se premaknemo v desno (2.042 evrov). Seveda je to pričakovano, saj z dodatnimi kazenskimi funkcijami prisilimo model v bolj nadzorovano, s tem pa v manj racionalno (optimalno) vedenje. Tukaj ne prikazujemo podrobnejših rešitev. Povejmo le, da se zmanjša odstopanje po pričakovanem dohodku (EI) in da se poveča odstopanje po SD, kar vodi tudi do večjih odstopanj od ciljnih vrednosti zanesljivega ekvivalenta (CE). Pri uporabi tehtanega ciljnega programiranja se je izkazal velik pomen kazenskih funkcij (PF), ki praviloma izboljšajo kakovost dobljene rešitve. Tudi za analizirano kmetijsko gospodarstvo bi jo priporočali kot najbolj realno rešitev. Ne gre za kakovost rešitve, ki bi jo ocenjevali le z vidika skupnega odstopanja, saj se le-to poveča. Sistem kazenskih funkcij omogoči, da model bolje ponazarja vedenje kmetijskega gospodarja, ki ni vedno racionalno. Razloge za to pa lahko iščemo v kompleksni naravi kmetijstva in tudi osebnostnih lastnostih gospodarja. Večjo stopnjo pozitivnosti dosežemo z natančnejšim kontroliranjem odstopanj od posameznih ciljev. Pri nadgradnji ciljev s sistemom kazenskih funkcij pa je treba biti racionalen, saj bistveno povečajo kompleksnost matematičnih modelov in s tem vplivajo tako na čas reševanja kot tudi na možnost, da z modelom ne najdemo rešitve. 4 SKLEP Modeliranje, ki omogoča in zahteva podrobno poznavanje problema, vodi do boljših odločitev. Pri izbiri strukture modela je zelo pomembno, da preučimo, kakšen tip modela je najprimernejši, na katerih točkah je problem smiselno razdeliti na podpro-bleme in kako izbrati parametre in njihove povezave. Dejansko gre na eni strani za abstrakcijo problema, na drugi pa za poenostavitev realnega sveta na raven modelnega sveta. Ta korak je lahko problematičen, če ne pride do interdisciplinarnega sodelovanja strokovnjakov, saj se lahko zgodi, da bodisi uporabimo napačen model (pomanjkanje sodelovanja matematikov), izpustimo ključne tehnološko-ekonomske zakonitosti (pomanjkanje sodelovanja strokovnjakov s področja problema) ali pa razvito modelno orodje ne zaživi (pomanjkanje sodelovanja informatikov). Uporaba predstavljenih metod s področja operacijskih raziskav je ena izmed možnosti za podporo pri reševanju vsakodnevnih in tudi strateških odločitev. Njihova morebitna zanimivost je predvsem v njihovi relativni enostavnosti tako za modeliranje kot za razumevanje. V številnih raziskavah so se te metode izkazale kot dovolj zanesljive, zlasti če upoštevamo problem kvalitetnih podatkov in daljših časovnih serij podatkov. Velika prednost tovrstnih metod je tudi v tem, da jih lahko apliciramo v elektronskih preglednicah - po eni strani zaradi njihove dostopnosti širšemu krogu uporabnikov, po drugi strani pa zaradi uporabniku prijazne logike, na kateri temeljijo elektronske preglednice. Zato je z njihovim razvojem prišlo do pomembnega preobrata z vidika modeliranja, dostopnosti in uporabe modelnih orodij. Tako se je trend v zadnjih dvajsetih letih z razvojem elektronskih preglednic (npr. MS Excel) in dostopnostjo osebnih računalnikov povsem obrnil. Bistveno se je povečala tako uporaba modelov za analize kot tudi za podporo pri odločanju. Pričakujemo, da se bo v prihodnje njihova uporaba še povečala, in sicer tudi uporaba zahtevnejših elektronskih orodij. Vsak model je neke vrste laboratorij, v katerem lahko eksperimentiramo in se učimo. Predstavljena problematika in elektronsko orodje sta le eden izmed primerov, kako lahko s pomočjo metod matematičnega programiranja podpremo odločanje in načrtovanje na ravni kmetijskih gospodarstev. Koristi takšnega modeliranja za podporo pri sprejemanju odločitev so številne: izognemo se številnim napakam, ne utrpimo posledic slabih idej, z njim lahko raziskujemo nemogoče in tako pridemo do zanimivih alternativnih rešitev, intuicijo uporabimo za oblikovanje modela, ne pa za neposredno odločanje, končno pa z njimi lahko rešujemo povsem praktične probleme in pridemo do konkretnih rešitev. Te so uporabne predvsem pri vsakodnevnem odločanju na kmetijskem gospodarstvu. Za kmetijski prostor je v tem prispevku predstavljeno orodje pomembno, ker omogoča sistematično analizo dogajanj na določenih tipih kmetijskih gospodarstev. Prednost orodja je, da omogoča analizo v razmerah tveganja tudi pri slabši dostopnosti primarnih podatkov, s čimer se soočamo pri analizah kmetijskih gospodarstev v Sloveniji. Kombiniranje metod matematičnega programiranja se izkaže za učinkovito, saj omogoča avtomatsko oceno manjkajočih oz. agregiranih podatkov. Med že razvitimi modelnimi orodji, ki temeljijo na v tem prispevku predstavljenih metodoloških izhodiščih, najdemo v slovenskem okolju tudi takšne, ki bi bili lahko uporabni za reševanje vsakodnevnih optimizacijskih problemov na ravni kmetijskih gospodarstev. Takšno je npr. orodje za načrtovanje in vodenje prehrane (Žgajnar, Juvančič in Kavčič, 2009; Žgajnar, Erjavec in Kavčič, 2010) ali pa orodje za načrtovanje gnojenja (Žgajnar in Kavčič, 2010). Hkrati pa lahko ugotovimo, da te modele redko uporabljajo končni uporabniki - kmetje ali kmetijske svetovalne službe. Razlogov je seveda več; izpostavimo lahko predvsem pomanjkljivo sodelovanje z informatiki, ki je ključno, da razviti modeli ne zaživijo. Če se osredi-nimo predvsem na aplikativne modele in orodja, pa lahko ugotovimo, da se poraja nova tržna niša e-sto-ritev tudi pri orodjih za podporo odločanju v kmetijstvu. Tovrstne storitve so se na nekaterih drugih področjih že povsem uveljavile. 5 LITERATURA [1] Aimin, H. (2010). Uncertainty, Risk Aversion and Risk Management in Agriculture. Agriculture and agricultural Science Procedia, 1, 152-156. [2] Aouni, B., & Kettani, O. (2001). Goal programming model: A glorious history and a promising future. European Journal of Operational Research, 133, 225-231. [3] Azmi, R., & Tamiz, M. (2010). A review of Goal Programming for Portfolio Selection. In: D. Jones, J. Tamiz, & J. Ries (Eds.), New Developments in Multiple Objective and Goal Programming. Berlin: Springer. [4] Buongiorno, J., & Gilles, J. K. (2010). Decision methods for forest resource management, University of Wisconsin, Madison. [5] Buysse, J., Huylenbroeck, G. V., & Lauwers, L. (2007). Normative, positive and econometric mathematical programming as tools for incorporation of multifunctionality in agricultural policy modelling. Agriculture, Ecosystems & Environment, 120, 70-81. [6] Čančer, V. (2003). Analiza odločanja: Izbrana poglavja. Maribor: Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor. [7] Escalante, C. L., & Rejesus, R. M. (2008). Risk balancing decisions under constant absolute and relative risk aversion. Review of Business Research, 8, 50-61. [8] Flaten, O., & Lien, G. (2007). Stochastic Utility-Efficient Programming of Organic Dairy Farms. European Journal of Operational Research, 181, 1574-1583. [9] Gomez-Limon, J. A., Arriaza, M., & Riesgo, L. (2003). An MCDM analysis of agricultural risk aversion. European Journal of Operational Research, 151, 569-585. [10] Gonzalez-Pachon, J., & Romero, C. (1999). Distance-based consensus methods: a goal programming approach. Omega, 27, 341-347. [11] Hardaker, J. B., Huirne, R. B. M., Anderson, J. R., & Lien, G. (2007). Coping with Risk in Agriculture (2nd ed.). Oxfordshire: CABI Publishing. [12] Harwood, J., Heifner, R., Coble, K., Perry, J., & Somwaru, A. (1999). "Managing Risk in Farming: Concepts, Research, and Analysis". Agricultural Economic Report No. 774. Washington, DC: US Department of Agriculture, Economic Research Service Report. [13] Huirne, R., Meuwissen, M., & van Asseldonk, M. (2007). Importance of whole-farm risk management in agriculture. In: A. Weintraub, C. Romero, T. Bjorndal, & R. Epstein (Eds.), Handbook of Operations Research in Natural Resources (pp. 3-15). New York: Springer Science & Business Media. [14] Ignizio, J. P., & Romero, C. (2003). Goal Programming. Encyclopaedia of Information Systems. Elsevier Science, 2, 489-500. [15] Jones, D., & Tamiz, M. (2010). Practical Goal Programming. International Series in Operations Research and Management Science. New York: Springer. [16] KIS. 2009. Modelne kalkulacije. (http://www.kis.si/pls/kis/lkis. web?m=177&j=SI). [17] Kobzar, O.A. (2006). Whole-farm risk management in arable farming: portfolio methods for farm-specific business analysis and planning. PhD thesis. Wageningen, Wageningen University. [18] Lara, P. (1993). Multiple objective fractional programming and livestock ration formulation: A case study for dairy cow diets in Spain. Agricultural Systems, 41, 321-334. [19] Lien, G. (2002). Non-parametric estimation of decision makers' risk aversion. Agricultural Economics, 27, 75-83. [20] Lien, G., Hardaker, J., van Asseldonk, M. A. P. M., & Richardson, J. W. (2009). Risk programming and sparse data: how to get more reliable results. Agricultural Systems, 101, 42-48. [21] Lien, G., & Hardaker, J. B. (2001). Whole-farm planning under uncertainty: impacts of subsidy scheme and utility function on portfolio choice in Norwegian agriculture. European Review of Agricultural Economics, 28, 17-36. [22] Liu, B. (2008). Theory and Practice of Uncertain Programming (3rd ed.). Beijing, China: Tsinghua University, Department of Mathematical Sciences. [23] Martel, J. M., & Aouni, B. (1990). Incorporating the Decision-maker's Preferences in the Goal-programming Model. Journal of the Operational Research Society, 41, 1121-1132. [24] Martel, J. M., & Aouni, B. (1998). Diverse Imprecise Goal Programming Model Formulations. Journal of Global Optimization, 12, 127-138. [25] Martins, M. B., & Marques, C. (2007). Methodological aspects of a mathematical programming model to evaluate soil tillage technologies in a risky environment. European Journal of Operational Research, 177, 556-571. [26] Pažek, K., Rozman, Č., Bavec, F., Borec, A., & Bavec, M. (2010). A Multi-Criteria Decision Analysis Framework Tool for the Selection of Farm Business Models on Organic Mountain Farms. Journal of Sustainable Agriculture, 34, 778-799. [27] Powell, S. G., & Baker, K. R. (2010). Management science: the art of modeling with spreadsheets. Hoboken (N. J.): John Wiley. [28] Rasmussen, S. (2004). Optimizing Production under Uncertainty: Generalisation of the State-Contingent Approach and Comparison of Methods for Empirical Application. Unit of Economics Working Papers 2004/2. Copenhagen, Denmark: The Royal Veterinary and Agricultural University. [29] Rednak, M. (1998). Splošna izhodišča in metodologija izdelave modelnih kalkulacij za potrebe kmetijske politike. Prikazi in informacije 189. Ljubljana: Kmetijski inštitut Slovenije. [30] Rednak, M., Erjavec, E., Volk, T., Zagorac, B., Mojk, B., [40] Kavčič, S., Kožar, M., Turk, J., Rozman, »., & Vučko, I. (2009). Analiza učinkov kmetijske politike z modelom tipičnih kmetijskih gospodarstev. Zaključno poročilo CRP projekta V4-0361. Ljubljana: Kmetijski inštitut Slovenije. [31] Rehman, T., & Romero, C. (1984). Multiple-criteria decision- [41] -making techniques and their role in livestock ration formulation. Agricultural Systems, 15, 23-49. [32] Rehman, T., & Romero, C. (1987). Goal Programming with penalty functions and livestock ration formulation. Agricultural [42] Systems, 23, 117-132. [33] Romero, C. (2000). Risk programming for agricultural resource allocation. Annals of Operations Research, 94, 57-68. [34] Romero, C. (2004). A general structure of achievement functi- [43] on for a goal programming model. European Journal of Operational Research, 153, 675-686. [35] Romero, C., & Rehman, T. (2003). Multiple criteria analysis for [44] agricultural decisions (2nd ed.). Amsterdam: Elsevier. [36] Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. New York: Mc Graw. [45] [37] Seref, M. M. H., Ahuja, R. K., & Winston, W. L. (2007). Developing spreadsheet - Based Decision Support Systems: using Excel and VBA for Excel. Belmont (Mass.): Dynamic Ideas. [38] Steuer, R. E., & Na, P. (2003). Multiple criteria decision making combined with finance: A categorized bibliographic study. European Journal of Operational Research, 150, 496-515. [39] Winston, W. L. (2002). Operations Research: Applications and Algorithms. Belmont: Duxbury Press. Zekri, S., & Boughanmi, H. (2007). Modelling the interaction between agriculture and the environment. In: A. Weintraub, C. Romero, T. Bjorndal, & R. Epstein (Eds.), Handbook of Operations Research in Natural Resources (pp. 69-91). New York: Springer Science & Business Media. Žgajnar, J., Erjavec, E., & Kavčič, S. (2010). Multi-step beef ration optimisation: application of linear and weighted goal programming with a penalty function. Agricultural and Food Science, 19, 193-206. Žgajnar, J., Juvančič, L., & Kavčič, S. (2009). Combination of linear and weighted goal programming with penalty function in optimization of a daily dairy cow ration. Agricultural Economics - Czech, 55, 492-500. Žgajnar, J., & Kavčič, S. (2011). Indirect estimation of farm's risk aversion; mathematical programming approach. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 17, 218-231. Žgajnar, J. (2011).Večkriterijsko optimiranje odločitev na kmetijskih gospodarstvih v razmerah tveganja. Doktorska disertacija. Ljubljana, Univerza v Ljubljani. Ziolkowska, J. (2009). Hierarchical network modelling and multicriteria analysis for agri-environmental measures in Poland. In: F. Schaft, & A. Balmann (Eds.), 3rd MACE Conference. Multi-level Processes of Integration and Disintegration. Proceedings of the Third Green Week Scientific Conference, (pp. 168-178). Berlin: Leibniz Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe - IAMO. Jaka Žgajnar je asistent in raziskovalec za področje politike in ekonomike upravljanja z naravnimi viri na Biotehniški fakulteti Univerze v Ljubljani. Ukvarja se predvsem z obratoslovnimi vprašanji v kmetijstvu. Njegovo znanstvenoraziskovalno delo je usmerjeno v uporabo optimizacijskih metod s področja operacijskih raziskav za analizo in podporo poslovnim odločitvam na kmetijskih gospodarstvih. Sodeloval je v več ciljnih raziskovalnih projektih. Je avtor oz. soavtor več izvirnih znanstvenih člankov in objavljenih znanstvenih prispevkov na konferencah. Za diplomsko delo je leta 2006 prejel univerzitetno Prešernovo nagrado. Je aktivni član Društva agrarnih ekonomistov Slovenije (DAES), Evropskega društva agrarnih ekonomistov (EAAE) in Mednarodnega združenja za kmetijsko obratoslovje (IFMA). Emil Erjavec je redni profesor za agrarno politiko in ekonomiko na Biotehniški fakulteti Univerze v Ljubljani. Je predavatelj različnih predmetov s področja ekonomike, agrarne politike, evropskih politik in metod raziskovalnega dela na vseh treh stopnjah visokošolskega izobraževanja na Biotehniški fakulteti in nekaterih drugih fakultetah Univerze v Ljubljani (EF, FDV, VF) ter od leta 2000 tudi stalni predavatelj na dunajski univerzi BOKU. Raziskovalno deluje na področju sektorskega modeliranja in politične ekonomije evropske kmetijske politike in evropskih integracijskih procesov. Je vodja programske skupine Konkurenčnost agroživilstva, ki združuje slovenske agrarne ekonomiste, in nosilec številnih domačih raziskovalnih projektov ter nacionalni koordinator petih okvirnih projektov EU. Predvsem na področju evropskih politik je vabljeni predavatelj številnih mednarodnih konferenc in svetovalnih projektov na evropski ravni. Od leta 2009 je predsednik Društva agrarnih ekonomistov Slovenije in član izvršnega odbora Evropskega združenja agrarnih ekonomistov (EAAE). Za svoje delo je dobil Jesen-kovo priznanje in častni doktorat Univerze Cirila in Metoda v Skopju. Stane Kavčič je izredni profesor za področje politike in ekonomike upravljanja z naravnimi viri na Biotehniški fakulteti Univerze v Ljubljani. Na raziskovalnem področju se ukvarja predvsem s sektorskim modeliranjem in z učinki kmetijske politike na obratoslovne vidike v kmetijstvu. Zanimajo ga predvsem praktični vidiki različnih ukrepov. Ureja konferenčni zbornik Društva agrarnih ekonomistov Slovenije, v zadnjih letih pa je bil vodja več ciljnih raziskovalnih projektov. Lidija Zadnik Stirn se kot profesorica za operacijske raziskave na Biotehniški fakulteti Univerze v Ljubljani ukvarja z metodami optimiranja, ki jih uporablja za reševanje problemov v ekologiji, ekonomiki naravnih virov, gozdarstvu, lesarstvu, agronomiji in prehrani. Sodelovala je v raznih interdisciplinarnih raziskavah in bila vodja temeljnih in aplikativnih projektov, v letih 2001 do 2006 je bila koordinatorka EU projekta MEDMONT. Aktivno je sodelovala z referati ali vabljenimi predavanji na mednarodnih kongresih s področja operacijskih raziskav in bila organizatorka mednarodnih konferenc. Za te je leta 2003 prejela priznanje SDI. Je sourednica zbornikov, monografij in revij s področja operacijskih raziskav. Aktivno dela v mednarodnih društvih IFORS, EURO, IFIP TC7 in lUFRO 4.05. Od leta 1997 je predsednica slovenske sekcije OR, od leta 2002 pa podpredsednica SDI. ■ ■ ■ ■ ZNANSTVENI PRISPEVKI B Migracija obstoječih aplikacij na platforme za računalništvo v oblaku 1Robert Dukaric, 2Matjaž B. Juric 1XLAB, d. o. o., robert.dukaric@cloud.si ^Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, matjaz.juric@fri.uni-lj.si Izvleček Danes je vedno več organizacij in podjetij, ki selijo svoje aplikacije v oblak z namenom, da bi modernizirali svojo informacijsko tehnologijo, znižali stroške ali da bi se pripravili na potrebe, ki bi jih organizacija morebiti imela v prihodnje. Migracija obstoječih aplikacij v oblak omogoča tako malim, srednjim kot tudi velikim podjetjem, da lansirajo nove produkte ali storitve na trg hitreje z minimiziranjem časa za namestitev konkretne informacijske tehnologije, kot so strežniki in druge omrežne komponente. Pri tem podjetja in organizacije eliminirajo investicijske stroške, zmanjšajo operativne stroške vzdrževanja in upravljanja infrastrukture ter si hkrati zagotovijo poslovno agilnost. V prispevku bomo predstavili osnovne tipe migracije v oblak, identificirali ključne prednosti in slabosti migracije ter jo analizirali na dveh različnih produktih računalništva v oblaku - Amazon AWS ter Windows Azure. Na koncu bomo predstavili nov, uniformen migracijski pristop, ki ga je mogoče aplicirati pri migraciji večine obstoječih informacijskih rešitev in je neodvisen od ponudnika računalništva v oblaku. Ključne besede: računalništvo v oblaku, platforma kot storitev, infrastruktura kot storitev. Abstract Migrating Existing Applications to the Cloud Several organizations and companies are nowadays moving their applications to the cloud in order to modernize their current IT assets, reduce their costs or to prepare for the requirements that an organization may have in the future. Migration of existing Word 2003.lnk applications to the cloud allows small, medium and large enterprises to bring new products or services to market faster by minimizing the time to install specific IT assets such as servers and other networking components, while substantially eliminating the investment costs and assuring business agility. In this article we present basic types of application migration, identify key advantages and disadvantages of migration and analyse it on two diverse cloud computing products - Amazon AWS and Windows Azure. Finally, we propose a novel, uniform migration approach that can be applied on several existing information systems migrations and is provider independent. Keywords: Cloud computing, Platform as a Service, Infrastructure as a Service. 1 UVOD posledica večnajemniskega modela (Multitenancy) in stan- Migracija aplikacije je proces ponovne postavitve aplikacije, dardizacije ter avtomatizacije oblačnih storitev. Iz opera- tipično na novo platformo ali infrastrukturo. V primeru obla- tivnega vidika so upravljanje, zmogljivost ter skalabilnost ka je lahko aplikacija prenesena iz obstoječega podatkovne- tipični vzroki, zakaj podjetja razmišljajo o prisvojitvi oblaka. ga centra v poljuben ciljni oblak. Ciljno infrastrukturo lahko V nadaljevanju bomo opisali glavne tipe migra- predstavlja javni, zasebni ali hibridni oblak. Zadnji transpa- cije v oblak, predstavili ključne prednosti in slabosti rentno kombinira zmožnosti prvih dveh. Aplikacije lahko rav- migracij ter analizirali dve možnosti prenosa obstoje- no tako migriramo na različne tipe oblaka, kot sta infrastruk- čih aplikacij v oblak. V prvem primeru bomo obrav- tura kot storitev (IaaS) ter platforma kot storitev (PaaS). navali migracijo klasične aplikacije na platformo Pri identifikaciji aplikacij, ki jih želimo prenesti v oblak, je Windows Azure, medtem ko bo drugi del opisoval najprej treba preučiti in razumeti poslovne in tehnične fak- prenos aplikacije v Amazonov oblak AWS. Obrav- torje migracije. Zmanjšanje stroškov in poslovna agilnost sta navana bosta dva različna migracijska pristopa: šti- dva tipična poslovna faktorja za migracijo obstoječih apli- rifazni migracijski pristop, ki ga predlaga Microsoft, kacij v oblak. Računalništvo v oblaku lahko zaradi povečane ter Amazonov šestfazni migracijski pristop. V nada- utilizacije ponudi bistvene prihranke. Povečana utilizacija je ljevanju bomo identificirali bistvene pomanjkljivosti posameznega pristopa ter predstavili nov uniformen pristop, ki uspešno rešuje identificirane slabosti ter ga je mogoče aplicirati pri migraciji večine aplikacij in podatkov ter je neodvisen od ponudnika računalništva v oblaku. 2 MIGRACIJA APLIKACIJ V OBLAK 2.1 Tipi migracije v oblak Računalništvo v oblaku lahko ponuja storitve infrastrukture, kot so npr. strežniki, omrežja ter shramba podatkov, kar z drugimi besedami imenujemo infrastruktura kot storitev (laaS). Lahko ponuja aplikacijsko platformo z aplikacijskimi storitvami, kot je relacijska podatkovna baza, razvojno okolje itn. Takšno obliko imenujemo platforma kot storitev (PaaS). Nazadnje lahko ponuja aplikacije, ki so svojim uporabnikom zaračunane na mesečni ravni in so nameščene pri ponudniku oblaka, tj. programska oprema kot storitev (SaaS). Danes številni ponudniki storitev omogočajo oskrbovanje, upravljanje in skaliranje storitev več končnim uporabnikom. Hkrati ponujajo zmožnosti, ki so zasnovane na ravni IaaS, pri čemer so številne organizacije za porabljene storitve zaračunane glede na poslovni model »plačaj toliko, kot uporabiš« (Pay-as-you-go). Na drugi strani številna podjetja in organizacije vzpostavljajo lastne zasebne oblake, pri katerih gre za infrastrukturne storitve informacijske tehnologije, ki jih upravlja organizacija sama in ravno tako podpira koncepte, kot so samopostrežba, poslovni model v obliki storitve, oskrbovanje na zahtevo ter občutek neskončnosti virov. Ne glede na to, ali se organizacije odločijo za zasebni ali javni oblak kot njihov storitveni model, morajo najprej identificirati, katere aplikacije je smiselno prenesti v oblak in kako izvesti samo migracijo. Aplikacije so lahko torej prenesene iz obstoječih podatkovnih centrov v ciljni oblak, ki je lahko javni, zasebni ali hibridni. Ko je določena aplikacija identificirana kot kandidat za migracijo v oblak glede na poslovne in tehnične faktorje, je pomembno ugotoviti, za kateri tip računalništva v oblaku - PaaS ali laaS - je aplikacija najbolj primerna (Cisco Systems Inc., 2010). Platforma kot storitev Platforma kot storitev lahko predstavlja možnost za migracijo poslovnih aplikacij, ki temeljijo na standard- nih aplikacijskih strežnikih, kot so aplikacijski strežniki Java ali strežniki Microsoft SQL Server. Pri tem modelu ponudnik storitev upravlja aplikacijsko platformo in ponuja dostop do aplikacijskih storitev, kot je npr. podatkovna baza SQL. Aplikacijska platforma je lahko skupna več aplikacijam, pri čemer vsaka pripada drugi stranki. Kako je aplikacijska platforma povezana s fizično infrastrukturo, običajno nadzira ponudnik računalništva v oblaku. Odločitveni faktorji pri migraciji aplikacije so odvisni od tipa in verzije aplikacijskega strežnika, ki ga je naša aplikacija uporabljala pred tem. Nekatera okolja PaaS ne podpirajo vseh funkcionalnosti aplikacijskih strežnikov in lahko zahtevajo spremembe aplikacij. Merila, ki jih je treba upoštevati pri postavitvi PaaS, so (Cisco Systems Inc., 2010; Kaisler & Money, 2011): ■ dogovor o ravni storitve (SLA): ponudnik storitev PaaS mora ponuditi SLA za razpoložljivost in zmogljivost aplikacijske platforme. Ponudnik mora ravno tako definirati jasno politiko in smernice za vzdrževanje in upravljanje verzij (Version Management) za platformo ter politike za kompatibilnost verzij API-jev med platformo in aplikacijo; ■ portabilnost podatkov: podatki aplikacije so običajno shranjeni v podatkovni bazi, ki jo priskrbi ponudnik storitev oblaka. Uporabnik mora imeti možnost izvoziti podatke v format, ki bo omogočil migracijo k drugemu ponudniku. Enako velja za statične podatke, shranjene znotraj omrežnih datotečnih sistemov; ■ dolgoročni stroški: finančni model ravni PaaS mora biti primerjan z modelom v internih namestitvah infrastrukture in aplikacijske platforme, ki uporablja model IaaS za postavitev aplikacijskih strežnikov na strežnike oblaka; ■ upravljanje uporabnikov: aplikacija, postavljena na ravni PaaS, zahteva administrativne in uporabniške račune. Za oba tipa računov se mora uporabnik zavedati, kako je upravljanje z uporabniki usklajeno z obstoječimi imeniškimi storitvami (Directory Services) in procesi upravljanja z uporabniki (User Management Processes); ■ varnost: v okolju PaaS lahko isti fizični strežnik izvaja aplikacije različnih uporabnikov. V takšnih večnajemniških okoljih (Multi-tenant Environments) so zahtevani dodatni varnostni ukrepi, ki zagotavljajo varno izolacijo posameznih aplikacij; ■ upravljanje s platformo: aplikacijski strežniki ponujajo upravljavske konzole (Management Consoles) in orodja za spremljanje in upravljanje aplikacij, ki se izvajajo na njih. Okolje PaaS mora uporabnikom ponujati analogen nabor orodij za upravljanje in optimiziranje zmogljivosti aplikacij. Infrastruktura kot storitev Pri migraciji aplikacije na model laaS je treba najprej ugotoviti, ali sta strežniška strojna oprema in operacijski sistem kompatibilna s trenutno strežniško strojno opremo in operacijskim sistemom. Če se aplikacija izvaja na strežnikih x86, mora ponudnik oblaka ravno tako implementirati inštrukcije x86. Če strojna oprema ni kompatibilna, je treba aplikacijo ponovno prevesti in postaviti na novo platformo. Če je operacijski sistem kompatibilen, bo pri migraciji aplikacije potrebnih le nekaj sprememb. Večino meril, ki smo jih upoštevali pri migraciji aplikacij v okolje PaaS, moramo upoštevati tudi na ravni laaS (Cisco Systems Inc., 2010; Kaisler & Money, 2011): ■ dogovor na ravni storitve (SLA): v okolju ravni laaS je treba zagotoviti SLA za razpoložljivost in zmogljivost delovanja strežnikov, omrežja in shrambe podatkov. Ravno tako morajo biti zagotovljeni dogovori o vzdrževanju in upravljanju infrastrukture in dogovori o času prekinitve (Downtime); ■ portabilnost podatkov: aplikacija lahko uporablja strežnik podatkovne baze, ki se prav tako nahaja v oblaku. V tem primeru mora ponudnik storitev oblaka zagotoviti replikacijo in migracijo blokovne shrambe ali datotečnega sistema, ki se nahaja na strežnikih obstoječega podatkovnega centra; ■ dolgoročni stroški: stroški aplikacije, postavljene na modelu IaaS, morajo biti primerjani s stroški postavitve v podatkovnih centrih organizacij. V nekaterih primerih ima javna namestitev modela laaS očitne prednosti zaradi dinamičnega skalira-nja in zaračunavanja glede na porabo. Za aplikacije v javnem oblaku so lahko dolgoročni stroški lastništva v nekaterih primerih tudi večji od stroškov lastništva v zasebnem oblaku; ■ upravljanje uporabnikov: v okolju laaS so zahtevane vsaj tri različne vloge uporabnikov - strežniški administrator, aplikacijski administrator in uporabnik aplikacije; ■ varnost: virtualni stroji, ki pripadajo različnim strankam, so lahko implementirani na skupni fizični infrastrukturi. Preden aplikacijo prenesemo v oblak, je treba naprej preveriti varnostne politike za virtualno in fizično izolacijo ponudnikove infrastrukture ter skladnost z zakonodajo; ■ skalabilnost: aplikacije, ki so zasnovane za horizontalno skaliranje, so običajno večslojne (Mul-titiered) in imajo funkcijo za izenačevanje obremenitev, ki omogoča, da so lahko aplikacije brez stanj (Stateless Applications) skalirane navzgor ali navzdol. V primeru uporabe te funkcije mora ponudnik storitev oblaka ponuditi jasno politiko o tem, kako bo deloval ta tip skaliranja in kako bo poskrbljeno za dodeljevanje virov med več uporabniki in aplikacijami. 2.2 Prednosti in slabosti migracije v oblak Računalništvo v oblaku ponuja organizacijam številne prednosti. Prva večja prednost migracije v oblak je, da organizacijam ni treba veliko investirati v fizično in programsko infrastrukturo, potrebna je le dobra internetna povezava. Ravno tako so odpravljeni operativni stroški za vzdrževanje in upravljanje infrastrukture. Zmožnost oblaka, da razširi svoje kapacitete samodejno glede na potrebe (elastičnost), je ključna prednost, ki diferencira računalniški oblak od drugih oblik gostovanja (Buyya et al., 2009). Tipično računalništvo v oblaku operira s poslovnim modelom »Pay-as-you-go«, kar nam omogoča, da dejansko najamemo toliko računalniških virov in storitev, kot jih potrebujemo. Naslednja prednost migracije je možnost dostopa do naših aplikacij in podatkov iz katerih koli naprav, ki imajo dostop do interneta. Oblak prav tako zagotavlja visoko stopnjo zanesljivosti in razpoložljivosti, saj omogoča replikacijo podatkov tudi med različnimi podatkovnimi centri in številne mehanizme za okrevanje po katastrofi (Disaster Recovery) (Kaisler & Money, 2011; Lee & Lee & Cheun, 2009). Ena izmed pomembnih prednosti prenašanja aplikacij in podatkov v oblak je agilnost, ki omogoča organizacijam večjo odzivnost na spremembe pri poslovanju in posledično hitrejše lansi-ranje novih storitev na tržišče. Migracija aplikacij v oblak ravno tako zagotavlja neodvisnost od naprave in lokacije uporabnika ter s tem poveča dostopnost do aplikacij in podatkov (Smith, 2009). Računalništvo v oblaku podpira izvajanje storitev in aplikacij, ki so že nameščene in dostopne v enem ali več podatkovnih centrih. Aplikacije, ki najbolj ustrezajo okolju računalništva v oblaku, so običajno tiste, ki strežejo veliki količini uporabnikov, kot so e-poštne aplikacije, različni tipi splošnonamenskih spletnih aplikacij, socialna omrežja, sistemi ERP in CRM (Kaisler & Money, 2011). Ena izmed ključnih ovir pri migraciji aplikacij v oblak je zaklepanje znotraj ponudnika (Vendor Lock-In). To pomeni, da je podatke in aplikacije zelo težavno prenesti drugam, ko se enkrat odločimo za določenega ponudnika storitev računalništva v oblaku. Razlog je v tem, da različni ponudniki ponujajo lastne nestandardi-zirane formate podatkov in aplikacij (Borenstein & Blake, 2011). Naslednji oviri, ki močno vplivata na odločitev migracije informacijskih rešitev v oblak, sta varnost in zasebnost podatkov, ki povzročata podjetjem in organizacijam največ skrbi, še posebno ko je govor o prenosu poslovno kritičnih podatkov v roke zunanjemu ponudniku (Kandukuri, Paturi & Rakshit, 2011). Geografska lokacija je naslednja večja ovira. Če se podjetja odločijo gostovati svoje aplikacije v podatkovnih centrih na območju Združenih držav Amerike, bi v skladu s predpisi zakona U. S. Patriot Act imela vlada možnost vpogleda v njihove podatke. Ponudnik mora torej omogočiti svojim uporabnikom možnost izbire, v katerih podatkovnih centrih se bodo nahajale njegove aplikacije. Obstajajo še nekateri drugi pomisleki, ki so povezani z zagotavljanjem stabilne internetne povezave, visoke stopnje razpoložljivosti ter pomanjkanje robustnih dokumentov SLA (Smith, 2009; Kandukuri et al., 2011; Alhamed, 2010). 2.3 Migracija na Windows Azure Zmogljivosti platforme Windows Azure, ki omogočajo razvijalcem uporabo različnih programerskih tehnik v razvojnih okoljih Visual Studio in Eclipse, so primarna prednost platforme Windows Azure, ki mora konkurirati drugim produktom računalništva v oblaku, kot so Amazonov AWS, Force.com ter Googlov App Engine. Upravljanje in vzdrževanje aplikacij lahko zahteva več časa in energije kot razvoj popolnoma nove programske opreme ali nadgradnja obstoječe. Ključne ovire migracije aplikaci- je na Azure so premik spletne aplikacije, migracija podatkov v tabele Azure, blobe ali relacijsko bazo SQL Azure, premik projektov spletnih aplikacij v spletne in delovne vloge (Web/Worker roles), povezava s SQL Azure Database in prepričevanje vodstva informatike ter organizacijskega vodstva, da gostovanje aplikacij v Windows Azure ne pomeni bistvenih tveganj, poslovnih motenj oz. regularnih kršitev. Zadnja ovira je v začetni fazi migracije na platformo Windows Azure še največji problem, ki ga ni lahko premagati. Prvi korak pri razvoju aplikacij Azure je torej prepričati informatike ter organizacijsko vodstvo, da je oblak primerno okolje za gostovanje obstoječih ali novih projektov. Začetni ugovori in argumenti bodo verjetno povezani z zaupanjem tretji organizaciji, ki bo ponujala razpoložljivost aplikacij, boljših od lokalno nameščenih v podjetjih oz. organizacijah. Vzdrževanje popolne zaupnosti dragocenih poslovnih informacij in njihova shramba sta največja skrb v vrhu vseh organizacij (Jennings, 2009). Analiza, strategija ter načrtovanje migracije Organizacije se sprašujejo, kako jim lahko zmožnosti in storitve računalništva v oblaku pomagajo oz. koristijo. Da bi to razumele, morajo najprej analizirati trenutno stanje svoje tehnološke infrastrukture in aplikacij ter oceniti, kje bi želele biti v prihodnje. Ko organizacije uspejo identificirati, katere oblačne prednosti - razširljivost, elastičnost, rapidna postavitev itn. - jim bodo najbolj ustrezale, želijo izbrati ocenjevalno ter migracijsko strategijo, ki bo najbolje ustrezala poslovnim potrebam. Ko so aplikacije identificirane kot del celotne strategije, je treba začeti razmišljati o njihovi arhitekturi. Aplikacije, ki ustrezajo določenim arhitekturnim konfiguracijam, bodo ustrezale tudi določenim migracijskim vzorcem. Iz tega razloga bo identifikacija aplikacij, ki ustrezajo določenemu migracijskemu vzorcu, olajšala evalva-cijo ter načrtovanje uspešnih migracij (Cunningham, 2010). Ta postopek je prikazan na sliki 1. Slika 1: Postopek analize, izbire strategij ter načrtovanja migracije Da bi dosegli optimalne rezultate migracije, je treba najprej analizirati številne tehnične, poslovne ter finančne aspekte. Izvedba migracije Medtem ko je vsak scenarij migracije Windows Azure različen, ta razdelek ponuja pristop ter tehnični pogled o tem, kako opraviti migracijo nekaterih podsistemov določene aplikacije. Za primer bomo vzeli poljubno lokalno aplikacijo z možnostjo rapidne razširljivosti, ki je gostovana v podatkovnih centrih s spletnimi strežniki v ospredju ter gručami podatkovne baze v ozadju. V nadaljevanju bomo prikazali sce- narij migracije strežnika Microsoft SQL kot premik enega izmed podsistemov spletne aplikacije (slika 2). Lokalna aplikacija, ki jo vzamemo za primer, uporablja centralizirano podatkovno bazo strežnika Microsoft SQL. V našem primeru je relacijska baza sestavljena iz dveh zelo obsežnih tabel. Za migracijo v oblak obstajata dve možnosti: ■ premik velikih tabel v tabele Windows Azure, ■ segmentacija podatkov teh dveh tabel prek več primerkov storitve SQL Azure. Za nadaljnje delo smo se za shrambo podatkov odločili izbrati tabele Windows Azure, predvsem zaradi nekompleksne razširljivosti ter nižje cene uporabe. Lokalne aplikacije Aplikacije Windows Azure e ik lo e Ü 5 n v lo osl -H S; po n e v ve av I ! I 'v I I Zahteva - N ___ _\__ ^ S vo SQL Azure Uporabniki Statistika Slika 2: Primer migracije podatkovne baze SQL Server v oblak 2.4 Migracija na Amazonov oblak AWS V tem poglavju bomo opisali korake in tehnike, ki so potrebni za migracijo obstoječih aplikacij v Amazonov oblak AWS, pri čemer bomo uporabili šestfazni pristop (slika 3). Ta pristop je sestavljen iz šestih faz: ■ faze evalvacije, ■ faze izdelave PoC (Proof of Concept), ■ faze migracije podatkov, ■ faze migracije aplikacije, ■ faze uporabe naprednih zmožnosti ter ■ faze optimizacije. Razvijalci in arhitekti, ki imajo namen razviti novo aplikacijo za oblak, lahko preprosto oblikujejo komponente, procese in delovne tokove za njihovo aplikacijo, uporabijo API-je izbranega oblačnega ponudnika in sledijo dobrim praksam za načrtovanje, razvoj, testiranje ter postavitev aplikacij. Če se razvijalci odločijo postaviti svoje rešitve v oblačno infrastrukturo, kot je Amazon Web Services (AWS), lahko uporabi- jo številne prednosti, kot so skalabilnost, elastičnost, izolacija procesov, zmanjšan operativni trud, oskrbovanje na zahtevo ter avtomatizacija (Varia, 2010). Hkrati veliko podjetij išče načine, kako najbolje prenesti svoje obstoječe aplikacije v oblačno infrastrukturo, tako da lahko uporabijo prej naštete prednosti. Ključni diferenciator Amazonovih storitev pred platformo Windows Azure je njegova fleksibilnost. Podjetjem daje svobodo izbire programskih modelov in jezikov, operacijskih sistemov ter podatkovnih baz, s katerimi so že dodobra seznanjeni. Posledično danes veliko organizacij seli svoje aplikacije v oblak. Nekaterih aplikacij oz. informacijskih sredstev, postavljenih in nameščenih znotraj podatkovnih centrov organizacij, verjetno s poslovnega in tehničnega vidika ni smiselno premikati v oblak. Definitivno pa obstajajo informacijska sredstva oz. deli aplikacije znotraj organizacije, ki jih lahko brez večjega napora prenesemo v oblak in s tem veliko pridobimo. Slika 3: Večfazni pristop migracije obstoječih aplikacij v oblak Postavitev aplikacije v oblak AWS zniža infra-strukturne stroške, poveča poslovno agilnost in odstrani upravljanje z lastnim podatkovnim centrom. Uspešna migracija je odvisna od treh dejavnikov: kompleksnosti arhitekture aplikacije, stopnje šibke sklopljenosti aplikacije ter od truda, ki smo ga pripravljeni vložiti v samo migracijo (HyperStratus, 2009; Khajeh-Hosseini, Greenwood & Sommerville, 2010). 3 PRIMERJAVA MIGRACIJ NA AWS IN AZURE Ko organizacije razmišljajo o migraciji aplikacij na Windows Azure ali v oblak AWS, je kritičnega pomena, da razumejo težave, ki jih želijo rešiti pri tem - tako s poslovnega kot tudi s tehnološkega vidika. Dobro načrtovana aplikacija z robustno arhitekturo lahko razširi svoje zmožnosti in bistveno zniža stroške, če jo prenesemo na eno izmed opisanih možnosti. Na drugi strani pa slabo načrtovane aplikacije niso nič bolj učinkovite v oblaku, kot če bi bile postavljene v klasičnem podatkovnem centru. Vsi že prej znani ključni elementi dobro načrtovane aplikacije veljajo tudi za postavitev v oblak, pri čemer pa so še toliko bolj pomembni. Za razliko od Amazonovega šestfaznega migracijskega pristopa Microsoft predlaga selitev aplikacije v štirih fazah. Organizacije, ki želijo prenesti svoje obstoječe aplikacije na platformo Windows Azure, morajo najprej skozi fazo analize. V tej fazi je treba analizirati trenutno stanje tehnološke infrastrukture in aplikacij, da bi ocenili trenutno in hkrati želeno prihodnje stanje. Prav tako je v tej fazi treba identificirati, katere oblačne prednosti - razširljivost, samopostrežba, agilnost, elastičnost, hitra postavitev, federacija itn. - bodo organizaciji najbolj ustrezale. V drugi fazi migracije bo organizacija morala izbrati ocenitev ter migracijsko strategijo, ki bo najbolj ustrezala njenim poslovnim potrebam. Ko so aplikacije identificirane kot del celotne strategije, je treba začeti razmišljati o njihovi arhitekturi. Identifikacijo aplikacij, ki ustrezajo določenemu migracijskemu vzorcu, izvedemo v fazi načrtovanja. S tem bistveno olajšamo ocenitev uspešno načrtovanih migracij. Ko smo enkrat izvedli vse tri faze predlaganega migracijskega pristopa, je treba izvesti ločeno migracijo vsakega izmed podsistemov aplikacije. Migracije, ki jih je treba realizirati, so migracija podatkovne baze, migracija omrežnega datotečnega sistema, migracija spletne aplikacije, migracije sporočilnih vrst, migracija procesnih vrst ter migracija distribuiranega predpomnilnika. Tabela 1 prikazuje primerjavo migracije posameznega podsistema aplikacije Amazon AWS in aplikacije, ki se izvaja na Windows Azure. Štirifazni pristop, ki ga predlaga Microsoft, sicer uspešno premakne aplikacijo v oblak, vendar ima nekatere pomanjkljivosti, in sicer daje premalo poudarka tehnični evalvaciji, evalvaciji stroškov, varnosti ter evalvaciji zakonodaje. Ravno tako ne predpisuje izgradnje pilotne aplikacije kot zelo pomembnega člena migracije ter ne vpeljuje koncepta optimizacije (tabela 2). Tabela 1: Primerjava migracij logičnih komponent aplikacij Komponente Lokalno (On-premises) Platforma Windows Azure Amazon AWS Spletna aplikacija Internet Information Services (IIS), IBM Websphere, Apache HTTP Server, Tomcat itn. Spletna ali delovna vloga (Web role/Worker role) Elastic Compute Cloud (EC2) Relacijska podatkovna baza Oracle, DB2, SQL Server, MySQL ali kateri drugi SUPB SQL Azure Relational Database Service (RDS), EC2 + Elastic Block Store (EBS) Nerelacijska podatkovna baza (NoSQL) / Storage Tables SimpleDB Sporočilne vrste Java Message Service (JMS), Microsoft Message Queuing (MSMQ), JBoss Messaging itn. Storage Queues Simple Queue Service (SQS) Distribuirani predpomnilnik Memcached, Hazelcast, JBoss TreeCache itn. AppFabric Caching Elastic MapReduce Statični podatki Omrežni datotečni sistem (NFS) Azure Blobs + Content Delivery Network (CDN) Simple Storage Service (S3) + CloudFront Večfazni pristop za migracijo obstoječih aplikacij v oblak AWS, ki ga razvijalcem priporoča Amazon, sestavlja šest soodvisnih faz. V prvi fazi, ki jo imenujemo faza evalvacije, je najprej treba izvesti ocenitev varnosti in tehnično evalvacijo. Pri ocenitvi varnosti je treba odgovoriti na vprašanja, kot so, kakšne so naše skrbi glede zaupnosti, integritete in dostopnosti podatkov, kakšne varnostna tveganja obstajajo ali kakšna je celotna toleranca tveganja. V primeru tehnične evalvacije nas zanima, katere aplikacije so bolj primerne za oblak z arhitekturne ter s strateške perspektive. Organizacije v tem primeru med drugim določijo, katere aplikacije premakniti v oblak najprej, katere kasneje in katere naj ostanejo v internem podatkovnem centru. Ko smo identificirali ustrezne kandidate za oblak in ocenili trud, ki je potreben za migracijo, je čas za izdelavo rešitve »Proof of Concept«. Cilj te faze je preučiti AWS in zagotoviti, da bodo točne naše predpostavke glede ustreznosti migracije v oblak. V tej fazi lahko razvijemo in postavimo testno aplikacijo v oblak in tako potipamo teren v oblaku AWS. To storimo tako, da razvijemo pilotno rešitev, ki pomeni fragment naše aplikacije in testira kritične funkcionalnosti aplikacije v okolju oblaka. V fazi migracije podatkov, ki je tretja faza, si morajo organizacije postaviti tale vprašanja: katere možnosti za shrambo podatkov obstajajo v oblaku, katere relacijske podatkovne baze (komercialne in odprto-kodne) so na voljo v oblaku, kakšna je naša strategija, povezana s segmentacijo podatkov, ter koliko truda je treba vložiti za migracijo vseh podatkov v oblak. V fazi migracije aplikacije moramo odgovoriti na ključno vprašanje, kako premakniti ves poslovni sistem oz. njegov del v oblak, ne da bi pri tem oškodovali oz. onemogočili trenutno poslovanje. Po uspešnem prenosu aplikacije v oblak in opravljenih vseh po- trebnih testih sledi faza uporabe oblaka. V tej fazi je treba ugotoviti, kakšne dodatne prednosti nam lahko prinese oblak, kaj je treba storiti za uspešno realizacijo elastičnosti in skalabilnosti ter kako lahko avtomatiziramo procese za lažje upravljanje in vzdrževanje aplikacij v oblaku. V zadnji, šesti fazi, ki jo imenujemo faza optimizacije, se je treba osrediniti na možnosti optimizacije oblačne aplikacije z razlogom, da bi še dodatno zmanjšali stroške. Ker smo zaračunani le za tiste storitve in vire, ki jih dejansko porabimo, je zelo zaželeno prizadevanje po optimizaciji. Amazonov šestfazni pristop sicer odpravlja vse pomanjkljivosti, ki smo jih v prejšnjem paragrafu očitali pristopu Microsofta, vendar na drugi strani premalo poudarja analizo, strategijo in samo načrtovanje migracije (tabela 2). Slabost, ki je skupna obema pristopoma, je odsotnost pogajanj SLA in jasne definicije formalnih dogovorov o storitvenih pogojih med ponudnikom in uporabnikom računalništva v oblaku. 4 PREDLAGANI MIGRACIJSKI PRISTOP Danes številne organizacije in podjetja želijo prenesti svojo informacijsko okolje oz. del tega okolja v oblak. Vsak izmed ponudnikov računalništva v oblaku predlaga svoje migracijske strategije, ki se razlikujejo od drugih. To pri vodilnih zaposlenih v organizacijah vzbuja zmedo in nezaupanje. Predlagani migracijski postopek (slika 3) je uniformen način, kako se lotiti migracije informacijskih rešitev in aplikacij v oblak, ter zagotavlja neodvisnost od ponudnika računalništva v oblaku. Ravno tako rešuje pomanjkljivosti komercialnih pristopov, ki smo jih identificirali v prejšnjem razdelku in prikazali v tabeli 2. Pristop, ki ga predlagamo, sestavljajo tri ključne faze: faza raziskave, faza preizkusa ter faza izvedbe. V nadaljevanju bomo vse tri predstavili bolj podrobno. Slika 4: Predlagani migracijski pristop Faza raziskave je sestavljena iz treh korakov: izbira ponudnika: v prvem koraku faze raziskave je najprej treba odločiti, na katero raven oblaka želimo seliti aplikacije (IaaS ali PaaS) ter kateri namestitveni model nam najbolj ustreza - javni, zasebni ali hibridni. Ko sta tip in namestitveni model določena, je treba izbrati ponudnika storitev računalništva v oblaku, ki bo ponudil informacijsko okolje za postavitev naše aplikacije. Pri izbiri je smiselno upoštevati dogovor SLA, da bi definirali zaupanje in kakovost storitev - QoS, ki jo različni ponudniki ponujajo svojim uporabnikom, kakor tudi dogovorjeno ogrodje (Agreed Framework) za stroške in ceno (Andrieux et al., 2004). SLA je zelo pomemben kot pogodba med ponudnikom in uporabnikom storitev. Ključna ideja SLA je dati jasno definicijo formalnih dogovorov o storitvenih pogojih (Service Terms), kot so zmogljivost, razpoložljivost in zaračunavanje. Zelo pomembno je, da SLA vključuje obveze in akcije, ki bodo izvršene v primerih kršitve z jasno definirano semantiko med posamezno entiteto, ki je vključena v elektronski pogodbi (Alhamed, Dü-lon & Chang, 2010); analiza: v drugem koraku je treba analizirati trenutno stanje tehnološke infrastrukture in aplikacij ter oceniti, kje bi želeli biti v prihodnje. Da bi dosegli optimalne rezultate migracije, je najprej treba analizirati številne tehnične, poslovne ter finančne aspekte. Identificirati je torej treba, katere prednosti oblaka - razširljivost, elastičnost, rapidna postavitev, agilnost, redukcija stroškov, visoka razpoložljivost, zanesljivost - bodo najbolj ustrezale organizacijam in podjetjem; načrtovanje: v zadnjem koraku faze raziskave je treba uskladiti poslovne potrebe z identificiranimi prednostmi oblaka in izbrati ocenjevalno ter migracijsko strategijo, ki bo najbolj ustrezala poslovnim potrebam. Ko so aplikacije identificirane kot del celotne strategije, je treba začeti razmišljati o njihovi arhitekturi. Aplikacije, ki ustrezajo določenim arhitekturnim konfiguracijam, bodo ustrezale tudi določenim migracijskim vzorcem. V tem koraku je torej ključnega pomena, da identificiramo aplikacije, ki ustrezajo določenemu migracijskemu vzorcu in s tem bistveno olajšamo ocenitev ter načrtovanje uspešnih migracij. Druga faza (faza preizkusa) vsebuje dva koraka: evalvacija: v tem koraku je treba najprej izvesti oceno varnosti, stroškov ter zakonodaje in tehnično evalvacijo. Pri oceni varnosti je treba odgovoriti na vprašanja, kot so: kakšne so naše skrbi glede zaupnosti, integritete in dostopnosti podatkov, kakšna varnostna tveganja obstajajo ali kakšna je celotna toleranca tveganja. V primeru tehnične evalva-cije nas zanima, katere aplikacije so bolj primerne za oblak z arhitekturne ter s strateške perspektive. Organizacije v tem primeru med drugim določijo, katere aplikacije premakniti v oblak najprej, katere kasneje in katere naj ostanejo v internem podatkovnem centru. Pri tem si lahko pomagamo z izdelavo drevesa odvisnosti (Dependency Tree) ter klasifikacijske tabele (Classification Chart) posameznih logičnih komponent aplikacije. Pri oceni stroškov je treba primerjati stroške, ki jih trenutno imamo v klasičnem podatkovnem centru, in stroške, ki bi jih imeli v primeru izvajanja aplikacije pri izbranem ponudniku. Pri oceni zakonodaje je tre- ■ ■ ■ ■ ba identificirati politike posameznih ciljnih držav o shranjevanju podatkov ter lokalno zakonodajo, ki v večini primerov ne omogoča selitve zasebnih in poslovnih podatkov zunaj matične države; ■ izdelava PoC: v zadnjem koraku faze preizkusa je treba preučiti tehnologijo, ki jo ponuja izbrani ponudnik, in preveriti, ali so bile točne naše predpostavke glede ustreznosti migracije v oblak. V tej fazi razvijemo in postavimo testno aplikacijo in tako potipamo teren pri izbranem ponudniku storitev računalništva v oblaku. To storimo tako, da razvijemo pilotno rešitev, ki je jedro naše aplikacije in testira kritične funkcionalnosti v okolju oblaka. V tem koraku lahko izboljšamo podporo pri vodilnih členih organizacije, validiramo tehnologijo, testiramo »legacy« programsko opremo v oblaku ter definiramo glavna pričakovanja. V tem koraku je treba temeljito preučiti tehnologijo izbranega ponudnika ter ugotoviti, ali bomo s pomočjo pilota prepričali vodstvo organizacije in pridobili ustrezno podporo. Ravno tako je treba raziskati, koliko truda je treba vložiti v premik pilota v produkcijo, ter prepoznati, katere aplikacije so naslednji kandidati za premik v oblak. Faza izvedbe, ki je zadolžena za dejansko migracijo, predpisuje tri korake: ■ migracija podatkov: v prvem koraku faze izvedbe morajo organizacije najprej identificirati, katere možnosti za shrambo podatkov obstajajo v oblaku - od relacijske podatkovne baze in nerelacijske podatkovne baze vse do shranjevanja statičnih podatkov (tabela 1). V naslednjem koraku je treba ugotoviti, katere podatkovne baze (komercialne in odprtokodne) so na voljo v oblaku ter katere so njihove prednosti in slabosti. V primeru relacijske podatkovne baze je treba uskladiti strategijo organizacije s procesom segmentacije podatkov ter oceniti, koliko truda je treba vložiti za migracijo vseh podatkov v oblak. V tem koraku je smiselno vključiti omrežje za dostavo vsebin (Content Delivery Network - CDN), da bi še dodatno izboljšali zmogljivost aplikacij predvsem z vidika končnega uporabnika; migracija aplikacije: v drugem koraku faze izvedbe moramo odgovoriti na ključno vprašanje, kako premakniti ves poslovni sistem v oblak, ne da bi pri tem oškodovali oz. onemogočili trenutno poslovanje. Pri tem sta na voljo dve možnosti: ali premaknemo celotno aplikacijo v oblak ali se lotimo migracije postopno. Glede na klasifikacijo tipov aplikacij iz prve faze se odločimo, katero možnost bomo aplicirali za kateri tip aplikacije. V primeru aplikacije brez stanja ali šibko sklopljene aplikacije je prva možnost ustreznejša. V primeru kompleksnejših aplikacij, kot so npr. bančni-ški sistemi, spletne trgovine ter drugi poslovno orientirani informacijski sistemi, je primernejši postopen migracijski pristop, ki mu z drugimi besedami rečemo hibridni pristop (slika 5) in zagotavlja delovanja aplikacije v t. i. fazi koeksisten-ce. Ko je aplikacija uspešno prenesena, je v tem koraku faze izvedbe treba prenesti še druge logične komponente aplikacije, kot so distribuirani predpomnilnik ter sporočilne vrste; AS AS S, k" Spletni \ strežnik J / v \ Aplikacijski J strežnik J Podatkovna baza PB PB Slika 5: Hibridni pristop migracije aplikacij v oblak ■ optimizacija: v tem koraku je smiselno identificirati dodatne prednosti oblaka, ki jih morebiti še nismo upoštevali. Ravno tako je treba narediti dodatne analize in ugotoviti, kako lahko še dodatno zmanjšamo stroške, da bomo zagotovili avtomatizirano elastičnost naših kapacitet v oblaku. Čeprav večina ponudnikov računalniškega oblaka poskrbi za varnost infrastrukture in platform z uporabo dobrih praks in tehnologij, je odgovor- nost za varnost na aplikacijski ravni popolnoma prepuščena uporabnikom oblaka. V koraku optimizacije je tudi treba ugotoviti, kako lahko izboljšamo varnost ter zanesljivost naših aplikacij in podatkov. Določitev metrik za merjenje kritičnih zmogljivosti aplikacije ter zagotovitev uporabe administrativnih orodij za upravljanje in vzdrževanje aplikacij je prav tako smiselno obravnavati v tem koraku. Tabela 2: Primerjava predlaganega pristopa s pristopoma komercialnih produktov Predlagani pristop Stirifazni migracijski pristop (Microsoft) Šestfazni migracijski pristop (Amazon) Faza raziskave • Izbira ponudnika - - • Analiza + - • Načrtovanje + - Faza preizkusa • Evalvacija - + • Izdelava PoC - + Faza izvedbe • Migracija podatkov + + • Migracija aplikacije + + • Optimizacija - + 5 SKLEP Migracija obstoječih aplikacij v oblak omogoča različnim tipom organizacij in podjetjem, da lansirajo nove produkte ali storitve na trg hitreje in z bistveno manj stroški. Prehod v oblak podjetjem omogoča tudi hitrejše vodenje analize tržišča ter omejevanje izgub v primeru hitrega padca, če npr. produkt ali storitev ne doseže želenih pričakovanj. Danes je vse več organizacij, ki selijo svojo programsko opremo in podatke v oblak z razlogom, da bi modernizirali svoja trenutna informacijska sredstva, zmanjšali stroške, izrabili številne prednosti, ki jih prinaša oblak -elastičnost, zanesljivost, visoka razpoložljivost, ali da bi se pripravili na potrebe, ki bi jih morebiti imeli v prihodnje. Fazni pristop, ki smo ga predlagali v prispevku, omogoča identifikacijo idealnih projektov za migracijo ter povečuje zaupanje in podporo k migraciji znotraj posameznega podjetja. V prispevku smo opisali osnovne tipe migracije v oblak, identificirali ključne prednosti in slabosti migracij ter predstavili dve možnosti prenosa obstoječih aplikacij v oblak. V prvem primeru smo obravnavali migracijo tradicionalne aplikacije na platformo Windows Azure, medtem ko je drugi del opisoval prenos obstoječe aplikacije v Amazonov oblak AWS. Opisali smo dva različna migracijska pristopa: štirifazni migracijski pristop, ki ga predlaga Microsoft, ter Amazonov šestfazni migracijski pristop. V nadaljevanju smo identificirali bistvene pomanjkljivosti posameznega pristopa. Ugotovili smo, da štirifazni migracijski pristop sicer uspešno prenese aplikacijo v oblak, vendar ima nekatere pomanjkljivosti, kot so premajhen poudarek na tehnični evalvaciji, evalvaciji stroškov, eval-vaciji varnosti ter zakonodaji. Ta pristop ravno tako ne predpisuje izgradnje pilotne aplikacije kot zelo pomembnega člena migracije ter ne vpeljuje koncepta optimizacije. Šestfazni pristop odpravlja vse pomanjkljivosti, ki smo jih očitali pristopu Microsofta, vendar na drugi strani daje premalo poudarka na analizi, strategiji in načrtovanju migracije. Na koncu smo predstavili nov uniformni pristop, ki uspešno rešuje identificirane slabosti komercialnih pristopov in ga je mogoče aplicirati pri migraciji večine aplikacij in podatkov ter je neodvisen od ponudnika računalništva v oblaku. V prihodnjem delu bomo predlagani model še dodatno rafinirali z upoštevanjem novih pristopov ter ga z migracijami resničnih informacijskih sistemov validirali na številnih komercialnih in odprtokodnih produktih. ■ 6 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] VIRI IN LITERATURA Jennings, R. (2009). Cloud Computing with the Windows Azure Platform. Wiley Publishing, Inc., Indianapolis. Cunningham, R. S. (2010). Windows Azure - Application Profile Guidance: Custom Web (Rapid Scaling Focus) Application Migration Scenario. Logic 20/20, Inc. HyperStratus (2009). Migrating Applications to the Cloud -An Amazon Web Services Case Study (A HyperStratus White Paper). Dosegljivo na www.hyperstratus.com. Varia, J. (2010). Migrating your Existing Applications to the AWS Cloud - A Phase-driven Approach to Cloud Migration (Amazon AWS White Paper). Cisco Systems, Inc. (2010). Planning the Migration of Enterprise Applications to the Cloud - A Guide to Your Migration Options: Private and Public Clouds, Application Evaluation Criteria, and Application Migration Best Practices. Armbrust, M., Fox, A. et al. (2010). Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing. Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California at Berkeley. Kaisler, S. & Money, W. H. (2011). Service Migration in a Cloud Architecture. System Sciences (HICSS), 2011 44th Hawaii International Conference on, pp. 1-10, 4-7. Buyya, R. et al. (2009). Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility. Future Generation Computer Systems, Volume 25, Issue 6, Pages 599-616. [9] Smith, P. (2009). Cloud Computing - A Strategy Guide for Board Level Executives. Kynetix Technology Group. [10] Lee, J. Y., Lee, J. W., Cheun, D. W. & Kim, S. D. (2009). A Quality Model for Evaluating Software-as-a-Service in Cloud Computing, Software Engineering Research, Management and Applications, 2009. SERA '09. 7th ACIS International Conference on, pp. 261-266, 2-4. [11] Borenstein, N. & Blake, J. (2011). Cloud Computing Standards: Where's the Beef?. Internet Computing, IEEE, vol.15, no.3, pp.74-78. [12] Kandukuri, B. R., Paturi, V. R., & Rakshit, A.. (2009). Cloud Security Issues. Services Computing, 2009. SCC '09. IEEE International Conference on, pp. 517-520, 21-25. [13] Alhamed, M., Dillon, T. & Chang, E. (2010). Conceptual SLA framework for cloud computing, Digital Ecosystems and Technologies (DEST), 2010 4th IEEE International Conference on, pp. 606-610, 13-16. [14] Khajeh-Hosseini, A., Greenwood, D. & Sommerville, I. (2010). Cloud Migration: A Case Study of Migrating an Enterprise IT System to IaaS, Cloud Computing (CLOUD), 2010 IEEE 3rd International Conference on, pp. 450-457, 5-10. [15] Andrieux, A. et al (2004). Web services agreement specification (WSAgreement). Robert Dukaric je bil po končanem študiju računalništva in informatike na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru zaposlen kot mladi raziskovalec iz gospodarstva v podjetju XLAB, d. o. o. Je tudi doktorski študent na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Raziskovalno se ukvarja s področjem računalništva v oblaku in sodeluje v številnih raziskovalnih in aplikativnih projektih za industrijo. Matjaž B. Jurič je redni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer vodi laboratorij za integracijo informacijskih sistemov. Je avtor oz. soavtor štirinajstih knjig. Sodeloval je pri številnih projektih doma in v tujini, med drugim tudi pri razvoju RMI-IIOP, sestavnega dela platforme Java 2, in je član BPEL Advisory Boarda. Leta 2007 je od SOA World Journal dobil nagrado za najboljšo knjigo s področja SOA, leta 2010 pa nagrado za najodmevnejši znanstveni članek s področja storitev iz NMS. Ima naziva Java Champion in Oracle ACE Director. ■ ■ ZNANSTVENI PRISPEVKI B Računalniška in internetna pismenost slovenske mladine Viktorija Sulčič Univerza na Primorskem, Fakulteta za management Koper, Cankarjeva 5, 6000 Koper viktorija.sulcic@gmail.com Izvleček V prispevku s pomočjo statističnih podatkov primerjamo e-vključenost in e-pismenost slovenskih uporabnikov z državami EU 27 in EU 15. Na podlagi prikazanih podatkov lahko predpostavljamo, da se delovanje slovenske mladine vse bolj širi na internet, kar je pokazala tudi naša raziskava. Čeprav je mnenje slovenskih uporabnikov interneta glede e-spretnosti precej visoko, pa z raziskavo na vzorcu mladih med šestnajstim in štiriindvajsetim letom ugotavljamo, da informacijske in komunikacijske spretnosti, pridobljene v srednji šoli, niso zadostne za pridobitev spričevala ECDL. Po zbranih podatkih bi spričevalo ECDL iz posameznih modulov dobilo le 53,7 odstotka anketiranih dijakov in 63,3 odstotka anketiranih študentov. Ugotovitve slovensko šolstvo postavljajo pred velik izziv. Na področju komuniciranja smo ugotovili, da e-pošto in komunikacijo prek sistemov za neposredno sporočanje vedno bolj zamenjuje komuniciranje prek socialnega omrežja facebook. Ključne besede: računalniška in internetna pismenost, e-pismenost, šolstvo. Abstract Computer and Internet Literacy of Slovenian Youth In the article we compare e-inclusiveness and e-literacy of Slovenian users with EU 27 and EU 15 countries based on statistical data. The selected data pointed to the fact that users, especially young ones, are increasingly more present on the Internet, which was also confirmed by our research. Even though Slovenian Internet users highly value their e-skills, our research on a sample of youth between the ages of 16 and 24 showed that the ICT skills they acquire through high school are not sufficient for passing the ECDL certificate. According to the data we gathered, only 53.7% of high school pupils and 63.3% of higher education students would qualify for the ECDL certificate for specific modules. These findings represent a big challenge for the Slovenian educational system. When it comes to online communication, we also found out that e-mail and instant messaging communication is being increasingly replaced by communication over the social network Facebook. Keywords: computer and internet literacy, e-literacy, education. 1 UVOD ločnico, je ena izmed ključnih kompetenc za vseživljenjsko Informacijska družba ali družba znanja zahteva ustrezno ra- učenje (EC, 2007; e-inclusion, 2008: 4), saj se način dostopa ven računalniške in internetne pismenosti posameznikov, saj do informacij in storitev naglo spreminja, zato se morajo po-v družbi znanja naj ne bi bilo ovir za prost dostop in prenos samezniki prilagoditi taksnim spremembam, če želijo ohraniti digitalnih informacij (Chaffey, 2007: 185). Čeprav o infor- delovna mesta in enakopravno delovati v družbi. Čeprav se v macijski družbi govorimo že več kot desetletje (prav tam),1 praksi pogosto uporablja pojem digitalna pismenost, bomo v rezultati se vedno niso zadovoljivi. Izboljšanje digitalne pi- nadaljevanju ta pojem nadomestili s pojmom računalniška in smenosti2 je vključeno v evropsko digitalno agendo kot eno internetna pismenost oz. e-spretnosti. izmed sedmih področij strategije Evropa 2020 (EC, 2010), V digitalni agendi EU (EC, 2010) je do leta 2013 saj so pomanjkljivo digitalno pismeni posamezniki izključeni predvidena priprava enotnih kazalnikov za mer-iz informacijske družbe in gospodarstva (prav tam). Digitalna jenje digitalne in medijske usposobljenosti. Euro-kompetenca,3 ki zmanjšuje t. i. digitalni razkorak ali digitalno stat že leta preverja doseganje ciljev informacijske družbe ter opravlja primerjave držav EU. Kazalniki 1 Evropska komisija je prvo pobudo z namenom večjega zavedanja učinkov ^ . o-t-r) i i- informacijske družbe in spodbujanja enakopravne vključitve v taksno družbo »Information Society. Benchmarking Digital Europe lansirala že leta 1998. 2 Islovar omenja tudi pojma informacijska ali računalniška pismenost. 3 Islovar digitalno kompetenco opredeli kot »znanje, spretnosti, in motive, ki nudba informacijske in komunikacijske tehnologije, so potrebni za učinkovito izvršitev določene naloge ali rešitev problema z j a j 2011-2015« so razvrščeni v tri skupine (stebre) - ponudba informacijske in komunikacijske tehnologije, uporabo informacijske tehnologije«. uporaba informacijske in komunikacijske tehnologi- je in učinki uporabe informacijske in komunikacijske tehnologije. Ugotavljanje uporabe informacijske in komunikacijske tehnologije poteka na dveh skupinah uporabnikov - posamezniki oz. gospodinjstva ter podjetja. Med obema skupinama merijo način dostopa do interneta. Pri posameznikih oz. gospodinjstvih spremljajo pogostost uporabe informacijske in komunikacijske tehnologije, pri čemer za redno uporabo naprave oz. omrežja ali storitve upoštevajo vse, ki so le-te uporabili v zadnjih treh mesecih (Benchmarking Digital Europe, 2009: 7). Na vsaki dve leti spremljajo kazalnike o uporabi informacijske in komunikacijske tehnologije za osebno komunikacijo, zabavo, dostop do informacij, civilno in politično sodelovanje, ustvarjalnost, učenje, e-zdravje, urejanje osebnih financ, e-trgovanje, profesionalno delovanje, e-vključenosti in e-spretnosti (prav tam: 7-8). Med podjetji spremljajo integracijo poslovnih procesov, povezanost med dobavitelji in odjemalci, e-trgova-nje, odnose s strankami in varnost transakcij (prav tam: 10-11). V testiranju je tudi kazalnik vezan na uporabo odprtokodnih rešitev. E-spretnosti (angl. e-skills) so ena izmed najpomembnejših prioritet informacijske družbe (prav tam: 9). Največkrat e-spretnosti ugotavljajo z naborom nalog (opravil), ki jih je mogoče opraviti z računalnikom ali prek interneta. Primerjavo slovenskih uporabnikov s povprečjem EU prikazujemo v nadaljevanju (preglednica 3). Pri delu s študenti na poslovni šoli ugotavljamo, da računalniška in internetna pismenost študentov ni skladna s pričakovanji, ki izhajajo iz prizadevanj na področju uvajanja informacijske in komunikacijske tehnologije v slovenskih šolah. Tem prizadevanjem je mogoče slediti že od leta 1994 s projektom RO (Računalniško opismenjevanje)4, sledita projekt E-gradiva,5 ki podpira razvoj e-vsebin z različnih predmetnih področij, in od leta 2008 še projekt E-šolstvo.6 Zaradi nezadovoljstva z izkazano računalniško in internetno pismenostjo študentov smo na začetku študijskega leta 2010/2011 naredili raziskavo med novinci poslovne šole. Rezultate ankete smo predstavili na Dnevih slovenske informatike (Sulčič, 2011). Zaradi zanimivih ugotovitev smo raziskavo razširili še na dijaško in študentsko populacijo. Za ugotavljanje sposobnosti uporabe računalniških rešitev (pro- gramov) smo pripravili nabor opravil, ki jih je mogoče opraviti s posameznim programom, podobno kot to počne Eurostat z e-spretnostmi, z razliko, da je bil naš nabor opravil širši, predvsem pa povezan z vsebinami, ki naj bi jih poučevali v srednji šoli in se predvidevajo z nekaterimi moduli spričevala ECDL.7 Z raziskavo smo želeli ugotoviti e-spretnosti proučevane populacije ter morebitne razlike med njimi. Pri raziskavi smo postavili te trditve: ■ H1: sposobnosti uporabe računalnika dijaške populacije se ne razlikujejo od sposobnosti študentske populacije, ugotovljenih z raziskavo, ki smo jo opravili pred tem med novinci poslovne šole (Sulčič, 2011); ■ H2: v šoli pridobljene sposobnosti uporabe računalnika ne zadostujejo za pridobitev spričevala ECDL; ■ H3: obstajajo statistično značilne razlike v računalniški in internetni pismenosti glede na spol; ■ H4: obstajajo statistično značilne razlike v pismenosti glede na končano srednjo šolo in regijo; ■ H5: komunikacija prek socialnega omrežja face-book nadomešča komunikacijo prek e-pošte ali sistemov za neposredno sporočanje. Predpostavljamo, da mnenja anketirancev ustrezajo njihovim realnih sposobnostim, in lahko trditev, da znajo opraviti neko opravilo, razumemo kot njihovo e-spretnost. Zbiranje podatkov je potekalo dvostopenjsko -oktobra smo zbrali podatke novincev visoke poslovne šole, maja 2011 pa smo k anketi prek učiteljev informatike v srednjih šolah v Kopru, Piranu, Kranju, Novem mestu in Mariboru povabili še dijake srednjih šol. K izpolnjevanju ankete smo prek informatikov povabili še študente samostojnega visokošolskega zavoda v Celju in študente treh drugih članic Univerze na Primorskem. Podatke, zbrane z e-anketo, smo obdelali s programom SPSS. Poleg metod opisne statistike smo za ugotavljanje statistično značilne medsebojne povezanosti med spremenljivkami uporabili še korelacijsko in regresijsko analizo. Podatke prikazujemo razpre-delnično in grafično. Za izdelavo grafičnih prikazov smo uporabili Calc iz zbirke NeoOffice.8 4 http://ro.sio.si/programro.html. 5 http://www.mss.gov.si/si/solstvo/ikt_v_solstvu/e_gradiva/. 6 http://www.sio.si/sio/projekti/e_solstvo.html. 7 Modul 3: Obdelava besedil, Modul 4: Preglednice, Modul 6: Predstavitve in del Modula 7 - Informacije in komunikacije (7.4 Elektronska posta) - http:// www.ecdl.si/. 8 OpenOffice.org za operacijski sistem Mac OS X. 2 E-VKLJUCENOST IN E-PISMENOST 2.1 E-vključenost Eurostat (2011) spremlja podatke o e-vključenosti (digitalna vključenost) in jih primerja med posameznimi evropskimi državami. Primerjava temelji na deležu posameznikov, ki uporabljajo internet vsaj enkrat tedensko. Po teh podatkih smo bili Slovenci leta 2010 na ravni povprečja držav EU 27 (65 odstotkov posameznikov uporablja internet vsaj enkrat tedensko). Še leta 2009 smo zaostajali za povprečjem držav EU 27 za dve odstotni točki (58 odstotkov glede na 60 odstotkov). Seveda pa še vedno zaostajamo za povprečjem držav EU 15, v katerih je ta delež 69-odstoten. Eurostat vodi statistiko o e-spretnostih9 posameznikov pri uporabi računalnika in interneta. Na vprašanje o e-spretnostih odgovarjajo anketiranci, ki so že uporabljali računalnik in internet. Primerjavo pismenosti slovenskih uporabnikov glede na povprečje EU 15 in EU 27 na ravni uporabnikov interneta od šestnajstega do štiriinsedemdesetega leta (navajamo pod »vsi«) in mladine med šestnajstim in štiriindvajsetim letom prikazujemo v preglednici 1. Kot je razvidno iz preglednice 1, ima mladina med šestnajstim in štiriindvajsetim letom veliko več e-spretnosti kot vsa populacija, ki uporablja računalnik in internet, tako na ravni povprečja EU 27 in EU 15 kot v Sloveniji. Če slovenski uporabniki računalnika in interneta zaostajajo za povprečjem evropskih držav, pa je slovenska mladina med šestnajstim in štiriindvajsetim letom pred vrstniki držav EU. Pri interpretaciji rezultatov moramo biti pazljivi na vsebino opravil, saj gre - razen pri programiranju in sestavi spletne strani - v bistvu za zelo enostavna opravila (gl. op. 9). Preglednica 1: Primerjava e-spretnosti (%) EU 27 EU 15 SLO Vsi Stari 16-24 let Vsi Stari 16-24 let Vsi Stari 16-24 let Na računalniku zna izvesti (2009)a 64 90 67 92 61 97 1-2 opravili 14 12 13 10 12 7 3-4 opravila 25 35 27 36 21 26 5-6 opravil 25 43 27 46 28 64 Na internetu zna izvesti (2010) 72 95 74 95 70 97 1-2 opravili 32 20 33 18 30 13 3-4 opravila 30 50 31 51 28 51 5-6 opravil 10 25 10 26 12 33 Opomba: a = zadnji dosegljivi podatki so le za leto 2009. Eurostat (2011) v svojih anketah zbira tudi mnenje o tem, kaj uporabniki računalnika in interneta menijo o primernosti svojih e-spretnosti za zaposlji-vost - trenutno in v prihodnje. Kot je razvidno iz preglednice 2, je v Sloveniji večji delež uporabnikov računalnika in interneta, ki meni, da obstoječe e-spret-nosti zagotavljajo zaposljivost (36 % v primerjavi s 33 % v državah EU 27 v starostni skupini 16-74 let oz. 63 % v primerjavi s 54 % v EU 27 med mladimi). Tudi delež tistih, ki menijo, da obstoječe e-spretno-sti ne zagotavljajo zaposljivosti, je v Sloveniji v obeh skupinah anketirancev večji od povprečja EU 27 in EU 15 (preglednica 2). Preglednica 2: E-spretnosti in zaposljivost (2007) E-spretnosti zagotavljajo zaposljivosti (%) E-spretnosti ne zagotavljajo zaposljivosti (%) Vsi Stari 16-24 let Vsi Stari 16-24 let EU 27 33 54 25 24 EU 15 34 56 24 23 Slovenija 36 63 28 27 Vir: Eurostat 2011. 9 V nabor računalniških spretnosti so vključena tale opravila: a) kopiranje ali premikanje datoteke ali mape, b) uporaba »kopiraj« in »prilepi« za podvajanje ali premikanje podatkov znotraj dokumenta, c) uporaba osnovnih aritmetičnih formul v programu za delo z razpredelnicami, č) stisnjenje datoteke (zip), d) namestitev novih naprav, e) izdelava računalniškega programa s poljubnim programskih jezikom. V nabor internetnih spretnosti pa so vključena opravila: a) uporaba iskalnikov za iskanje informacij, b) pošiljanje e-poštnih sporočil s priponko (npr. dokumentom ali sliko), c) objava sporočil v klepetalnicah, forumih ali novičarskih skupinah, č) uporaba interneta za telefoniranje, d) uporaba P2P za izmenjavo datotek (glasbe filmov idr.), e) izdelava spletne strani. (e-inclusion, 2008: 5). Če primerjamo podatke iz preglednic 1 in 2, lahko ugotovimo, da je npr. delež mladih, ki menijo, da njihove e-spretnosti zagotavljajo zaposljivost (63 %) večji od deleža tistih, ki obvladajo vsaj tri opravila na računalniku (47 %), oz. manjši od tistih, ki obvladajo vsaj tri opravila na internetu (70 %). Lahko bi sklepali, da so dejavnosti uporabnikov računalnika in interneta vse bolj usmerjene v delovanje na spletu. 2.2 Internet med slovensko mladino V nadaljevanju predstavljamo podatke SURS (2011) o uporabi informacijske in komunikacijske tehnologije med mladino v starostni skupini 16 do 24 let. Medtem ko je v slovenski populaciji 70,0 odstotka rednih uporabnikov računalnika10 (67,9 odstotka uporabnikov interneta), jih je v starostni skupini 16 do 24 let 98,0 odstotka (97,5 odstotka uporabnikov interneta). Večina rednih uporabnikov (94,0 % v celotni populaciji, 98,1 % med mladimi) računalnik uporablja doma. Kot vidimo, skoraj vsi uporabniki računalnika uporabljajo tudi internet. Slovenski uporabniki so pogosti uporabniki interneta, saj 80,2 odstotka rednih uporabnikov celotne populacije in 91,6 odstotka v starostni skupini 16 do 24 let uporablja internet vsak dan ali skoraj vsak dan. In seveda internet uporabljajo v večini primerov tudi doma (91,2 % v populaciji rednih uporabnikov in 95,2 % med mladino). Redni uporabniki interneta uporabljajo internet za različne namene. E-pošta je najbolj razširjena storitev interneta, tako med vsemi slovenskimi uporabniki kot med proučevano skupino mladih med šestnajstim in štiriindvajsetim letom. Kot bomo videli v nadaljevanju, pa postaja komunikacija prek e-pošte, predvsem med mlajšimi, vse manj priljubljen način komuniciranja (preglednica 4). Iz spodnje slike je razvidno, da mlajša populacija od slovenskega povprečja odstopa v e-bančništvu (15,3 % v primerjavi s slovenskim povprečjem 42,0 %). Odstop v drugo smer pa je zaznati v sodelovanju na socialnih omrežjih, na katerih je mladina prisotna bolj (78,7 %) kot znaša slovensko povprečje (40,2 %). Mladina bolj intenzivno sodeluje v forumih in klepetalnicah (52,0 % na 29,0 %). Mladi tudi pogosteje komentirajo objave v spletnih dnevnikih (31,9 % glede na 14,3 %). Odstopanja med proučevanima skupinama je mogoče opaziti pri iskanju informacij za potrebe izobraževanja, vendar je tudi slovensko povprečje visoko - kar 68,7 odstotka rednih slovenskih uporabnikov interneta uporablja internet za izobraževanje. Zanimivo je, da je raven uporabe storitev e-uprave med mladino (55,4 %) skoraj enaka slovenskemu povprečju (59,5 %). E-bančništvo Urejanje lastnega bloga Iskanje službe Telefoniranje ali video telefoniranje Komentiranje blogov Iskanje informacij, vezanih na potovanja Sodelovanje na forumih in v klepetalnicah Iskanje informacij, povezanih z zdravjem Branje blogov E-uprava (v zadnjih 3 mes.) Prenašanje novic, časopisov, revij Branje spletnih forumov Spremljanje spletnega radia/TV Iskanje informacij o blagu in storitvah Profil v socialnih omrežjih Izobraževanje, online tečaji E-pošta 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 □ Vsi redni uporabniki 16-24 let 10 SURS za rednega uporabnika deklarira uporabnika, ki je napravo ali storitev uporabljal v zadnjih treh mesecih. 0 3 RAČUNALNIŠKA IN INTERNETNA PISMENOST DIJAKOV IN ŠTUDENTOV Sposobnosti uporabe računalnika in interneta študentov zasledujemo že nekaj let, predvsem zaradi posodabljanja učnega načrta predmeta poslovna informatika, obveznega predmeta študijskega programa poslovne šole. Pred leti smo pri predmetu prenehali računalniško opismenjevati študente, saj smo na podlagi učnih načrtov srednjih šol predvidevali, da se dijaki računalniško opismenijo že v srednji šoli. Žal smo v praksi začeli opažati, da imajo študenti težave pri uporabi računalnika za opravljanje vsakodnevnih študijskih obveznosti, kot sta npr. pisanje pisnih izdelkov ali iskanje za študij relevantnih informacij. Uporaba računalnika je vse prepogosto skrčena na socialna omrežja, predvsem na facebo-ok.11 Uporaba urejevalnika besedil in urejevalnika preglednic je zelo pomembna za študente poslovnih ved, pa najbrž tudi za študente drugih visokih šol. Zaradi tega smo pred tremi leti preverjanje spretnosti uporabe obeh programov vključili med študijske obveznosti študentov predmeta. V študijskem letu 2010/2011 smo se odločili, da med novinci poslovne šole preverimo poznavanje uporabe standardnih računalniških rešitev. V ta namen smo pripravili seznam opravil, ki jih je mogoče izvesti v poljubnem urejevalniku besedil (28 opravil), urejevalniku preglednic (20 opravil), programu za pripravo elektronskih predstavitev (e-predstavitve) (10 opravil) in programu za odjem e-pošte (7 opravil). Pri vsakem opravilu smo predvideli tri mogoče odgovore - »Ne znam (1)«, »Sem že delal(a), vendar pozabil(a) (2)«, »Znam (3)«. E-vprašalnik12 smo posredovali na 288 e-poštnih naslovov, ki so jih novinci ob vpisu navedli v vpisnem listu. Rezultate raziskave, ki smo jo izvedli oktobra 2010, smo predstavili na konferenci DSI 2011 (Sulčič, 2011). Maja smo anketo razširili še na dijake srednjih šol in študente nekaterih drugih visokih šol. Povabilo za izpolnjevanje ankete smo posredovali na srednje šole v Kopru, Piranu, Kranju, Novem mestu in v Mariboru ter na tri članice Univerze na Primorskem in na samostojni visokošolski zavod v Celju. Tako smo poleg podatkov 80 študentov poslovne šole v Kopru zbrali še 78 odgovorov drugih visokih šol in podatke 162 dijakov. V raziskavi je tako sodelovalo 320 anketirancev, ki so bili k izpolnjevanju ankete povabljeni prek spletnih strani ali spletnih učilnic šole. 3.1 Predstavitev vzorca V raziskavi je sodelovalo 158 študentov visokih šol (49,4 %) in 162 dijakov srednjih šol (50,6 %). Povprečna starost anketiranega dijaka je 16,6 leta. Povprečni študent je 6 let starejši (M = 22,6). V obeh skupinah anketirancev je sodelovalo več žensk - 58,0 % dijakinj in 67,7 % študentk. Med dijaki je na anketo odgovarjalo največ gimnazijcev - 58,0 % dijakov splošnih gimnazij in 12,4 % dijakov strokovnih gimnazij. Med študenti pa je delež študentov, ki so končali gimnazijo, precej manjši (31,6 %), saj je največ študentov svoje sekundarno izobraževanje končalo na štiriletni srednji strokovni šoli (45,0 %) ali na programu 3 + 2 (23,4 %) (preglednica 3). Preglednica 3: Obiskovana srednja šola Dijaki (v %) Študenti (v %) Splošna gimnazija 58,0 24,7 Strokovna gimnazija 12,4 6,9 4-letna strokovna šola 12,3 45,0 Program 3 + 2 17,3 23,4 11 http://www.facebook.com/. 12 Za pripravo in distribucijo vprašalnika smo uporabili odprtokodno rešitev LimeSurvey - http://www.iimesurvey.org/. Vrsta končane srednje šole pri študentih je povezana tudi s študijskim programov, saj 71,5 % anketirancev študira na visokošolskih strokovnih študijskih programih, za vstop v katere se zahteva že opravljena poklicna matura. Za vstop v univerzitetne študijske programe morajo kandidati za vpis imeti opravljeno splošno maturo ali - v nekaterih programih - poleg poklicne mature še dodatni predmet iz splošne mature. Skoraj vsi študenti (92,4 %) so vpisani v redni študij. Med anketiranimi študenti jih 81,6 % študira na družboslovnih študijskih programih, 10,1 % pa na področju tehnike. Anketiranci prihajajo iz vseh dvanajstih statističnih regij. Med dijaki jih 42,6 % prihaja iz Obalno--kraške regije ter 19,1 % iz Podravske regije, nekoliko manj iz Jugovzhodne Slovenije (14,8 %) in Osred-njeslovenske regije (12,3 %). Pri študentih so regije bolj enakomerno zastopane - po 16,5 % jih prihaja iz Osrednjeslovenske in Savinjske regije ter po 13,9 % iz Obalno-kraške regije in iz Jugovzhodne Slovenije. Podrobnosti so razvidne iz slike na strani 152. Obalno-kraška regija Goriška regija Notranjsko-kraška regija Gorenjska regija tj" Osrednjeslovenska regija ^^ Jugovzhodna Slovenija Spodnjeposavska regija °1 Zasavska regija 4 Savinjska regija ' Koroška regija ^2 Podravska regija ^^^ Pomurska regija t?2 0 115 22 r2D- □ 26 17 22 24 26 131 69 10 20 30 40 50 60 70 80 Število I Dijaki Študenti Za potrebe nadaljnjih statističnih obdelav smo razpršene podatke po regijah združili v tri skupine: ■ prva skupina - vzhod: Pomurska, Podravska, Koroška in Savinjska regija - 21,6 % anketirancev, ■ druga skupina - osrednji del: Osrednjeslovenska, Gorenjska, Zasavska, Spodnjeposavska regija in Jugovzhodna Slovenija - 37,2 % anketirancev, ■ tretja skupina - zahod: Notranjsko-kraška, Goriška, Obalno-kraška regija - 41,3 % anketirancev. 3.2 Uporaba računalnika V raziskavi smo proučevali obseg opravil, ki jih v posameznih standardiziranih računalniških rešitvah znajo izvesti anketiranci. V seznam opravil so vključena le osnovna opravila, kot npr. oblikovanje pisave, nastavitev robov, delo s slogi, izdelava kazal itn. V seznam opravil vključena opravila so vsebovana v učnih načrtih srednjih šol, saj je informatika neposredno ali posredno vključena v vse srednješolske programe. V gimnazijski program je informatika vključena kot obvezni (70 ur) in izbirni predmet (210 ur) (Wechtersbach idr., 2008). Dijaki lahko informatiko izberejo tudi kot izbirni predmet splošne mature (Maturitetni izpitni katalog, 2009: 60-61). V srednjem poklicnem tehniškem izobraževanju je za predmet informatika predvidenih 68 ur (Najdič idr., 2007). Katalog znanja za informatiko za programe srednjega poklicnega tehniškega izobraževanja predvideva, da si dijaki v času srednješolskega izobraževanja pridobijo znanja, potrebna za pridobitev spričevala ECDL13. Predmeta informatika v prenov- ljenem programu Ekonomski tehnik ne najdemo, je pa iz ciljev progama mogoče razbrati, da se dijaki »usposobijo za uporabo sodobne informacijske tehnologije« (prav tam). Vključevanje informacijske in komunikacijske pismenosti v programe srednjega poklicnega izobraževanja izhaja tudi iz koncepta vključevanja ključnih kompetenc (Najdič, 2009). Vsebine informacijske in komunikacijske tehnologije se pri ekonomskem tehniku vključujejo v modul Poslovni projekti (modul 1). Poleg opravil smo anketirance spraševali po imenu programa, ki ga uporabljajo za opravljanje posamezne skupine opravil, npr. za urejanje besedil. Glede na monopolni položaj Microsoftove14 programske opreme v slovenskih šolah ne preseneča, da večina anketirancev (88,1 %) besedila ureja z wordom. Podobna situacija je tudi pri drugih skupinah opravil. Tako poleg worda uporabljajo še excel (84,1 %) in powerpoint (84,8%). Odprtokodne programe15 iz zbirke OpenOffice.org16 ali LibreOffice17 uporablja od 5,6 % (impress) do 8,4 % (writer). Calc uporablja 6,9 % anketirancev. Zanimivo je, da odprtokodne rešitve pogosteje uporabljajo sedanji ali bivši dijaki splošnih gimnazij. Razlike so statistično značilne (Sig. < 0,05). Kot smo omenili, so anketiranci poznavanje opravil ocenjevali na tristopenjski lestvici. Ocene po posameznih skupinah smo sešteli in razporedili v 13 Evropsko računalniško spričevalo (angl. ECDL - European Computer Driving Licence) - http://www.ecdl.si/. 14 http://www.microsoft.com/. 15 V odprtokodnih pisarnah (OpenOffice.org, LibreOffice ali NeoOffice) z writerjem pišemo besedila, s calcom urejamo preglednice, impress pa nam omogoča pripravo elektronskih prosojnic. 16 http://www.openoffice.org/. 17 http://www.libreoffice.org/. 9 pet enako velikih razredov. Za boljše razumevanje rezultatov analize podatkov predstavimo še nekaj dejstev. Ker so pri urejevalniku besedil ocenjevali 28 opravil, in so opravilo, ki ga ne znajo opraviti, ocenili z oceno 1, je posamezen anketiranec za urejevalnik besedila zbral najmanj 28 točk. Takšen uporabnik ne zna opraviti nobenega opravila. Spretnost izvedbe opravila je prinesla tri točke, kar pomeni, da je anketiranec, ki zna v urejevalniku besedil opraviti vsa predlagana opravila, predvidena tudi z učnim načrtom srednjih šol, lahko zbral do 84 točk. Izračunov povprečja v tako izpeljanih razredih ne moremo obravnavati kot običajna povprečja, saj so npr. v razred tri uvrščeni anketiranci, ki so opravila znali opraviti in so to pozabili, oz. je delež opravil, ki jih znajo opraviti, precej nizek. Torej uvrstitev v razred tri ne odraža povprečno pismenega uporabnika, saj takšen uporabnik programa ne uporablja na način, kakor naj bi se uporabljal. Vse preveč uporabnikov namreč urejevalnik besedil uporablja kot pisalni stroj. Povprečno oceno štiri dosegajo anketiranci, ki npr. znajo opraviti polovico predvidenih opravil, po- lovico opravil pa so znali opraviti, vendar so jih pozabili, oz. znajo opraviti dve tretjini opravil, tretjine opravil pa ne znajo izvesti. Če našo raziskavo primerjamo z zahtevami spričevala ECDL,18 ko je za opravljen izpit treba zbrati najmanj 75 % točk,19 bi spričevalo ECDL pridobili le anketiranci, ki so uvrščeni v četrti ali peti razred. Če torej pogledamo podatke iz preglednice 4, lahko predpostavimo, da bi povprečni anketiranec (stolpec Skupaj v preglednici 4) pridobil spričevalo ECDL modula 3 (Obdelava besedil, brez 3.5 Serijsko tiskanje), modula 6 (predstavitve) in del modula 7 (7.4 Elektronska pošta). Če pa gledamo povprečne točke vseh opravil, potem povprečni dosežek dijaka 4,0 in študenta 4,1, upoštevajoč 75-odstotni uspeh za pridobitev spričevala ECDL iz obravnavanih modulov, je osip 46,3 odstotka dijakov in 36,7 odstotka študentov (deleže dijakov in študentov pod povprečno oceno 4,0). Vprašanje je seveda, kako bi se dijaki oz. študenti resnično odrezali na izpitu ECDL, saj naše ocene temeljijo le na subjektivni presoji anketirancev. Povprečne ocene po posameznih skupinah programov prikazujemo v preglednici 4. Preglednica 4: Sposobnost uporabe računalnika Program Dijaki Študenti Skupaj M SD M SD M SD Urejevalnik besedil 4,3 0,8 4,3 0,8 4,3 0,8 Urejevalnik preglednic 3,5 1,2 3,8 1,2 3,7 1,2 Program za pripravo elektronskih prosojnic 4,3 1,2 4,4 1,1 4,4 1,1 Program za odjem e-poste 4,1 1,0 4,1 1,0 4,1 1,0 Povprečje vseh opravil 4,0 0,8 4,1 0,8 Splošna ocena sposobnosti uporabe računalnika 3,7 0,9 3,7 0,8 3,7 0,8 V anketi so anketiranci poleg ocen poznavanja posameznih opravil ocenili tudi svoje povprečne sposobnosti uporabe računalnika (preglednica 4). Ocenjevanje sposobnosti uporabe računalnika je potekalo na petstopenjski lestvici.20 Med splošno oceno sposobnosti uporabe računalnika in razvrstitvijo poznavanja opravil v razrede obstajajo pozitivne statistično značilne povezave21 - z urejevalnikom besedil (0,50), z urejevalnikom preglednic (0,39), s progra- 18 http://www.ecdl.si/. 19 http://www.ecdl.si/?gr1=kJec&gr2=kDsp. 20 1 = slab uporabnik računalnika, 5 = odličen uporaben računalnika. 21 V oklepajih so navedene vrednosti statistično značilnih korelacijskih koeficientov. mom za pripravo e-prosojnic (0,30) in s programi za odjem e-pošte (0,45). Zanimivo je, da med srednješolsko in študentsko populacijo ni razlik - obe skupini anketirancev sta svoje sposobnosti uporabe računalnika ocenili s povprečno oceno (M) 3,7. Tudi standardni odklon (SD) je pri obeh skupinah enak (0,8). Med obema vzorcema anketirancev ni razlik pri uporabi programa za odjem e-pošte (M = 4,1) in pri urejevalniku besedil (M = 4,3). Razlike pa so pri programu za urejanje preglednic, pri katerem so študenti nekoliko bolj vešči uporabniki (M = 3,8) kot dijaki (M = 3,5). Je pa v tej skupini razpršenost podatkov kar precej velika (SD = 1,2). Zanimivo je, da je uporaba programa za pripravo e-predstavitev v negativni statistično značilni povezavi s srednjo šolo, kar pomeni, da so svoje sposobnosti bolje ocenili anketirani dijaki gimnazij (-0,15). Statistično značilne razlike med šolami in spretnostmi uporabe računalnika smo opazili tudi pri urejevalniku preglednic (Sig. = 0,03), pri katerem najvišje ocene dosegajo dijaki strokovnih gimnazij in dijaki programov 3 + 2 (M pri obeh skupinah je 4,0), v primerjavi s splošnimi gimnazijci in dijaki štiriletnih strokovnih šol (M pri obojih je 3,5). Če podatke študentov in dijakov opazujemo ločeno, je statistično značilne razlike pri dijakih mogoče najti pri urejevalniku besedil (Sig. = 0,01), pri katerem se najviše uvrščajo dijaki štiriletnih strokovnih šol (M = 4,8), nato splošni gimnazijci (M = 4,3), dijaki strokovnih gimnazij (M = 4,2) in na koncu dijaki programov 3 + 2 (M = 4,0), ki so najmanj vešči uporabe programa za e-predstavitve (M = 3,3). V skupini anketiranih študentov so statistično značilne razlike pri uporabi programa za preglednice (Sig. = 0,00), kjer izstopajo dijaki programov 3 + 2 (M = 4,3). Ta podatek je zanimiv predvsem zato, ker med dijaško populacijo ta skupina uporabnikov zaostaja za dijaki strokovnih gimnazijcev (M = 3,5, pri študentih M = 4,0). Tako da trditev, da obstajajo razlike med srednjimi šolami, lahko potrdimo le delno, saj obstajajo razlike pri uporabi nekaterih programov, ne pa razlike na splošno. V uvodu predstavljeno trditev H1, da so dijaki enako vešči uporabniki računalnika kot študenti, lahko potrdimo, saj med obema skupinama anketirancev ni statistično značilnih razlik. Potrdimo lahko tudi drugo trditev (H2), da v šoli pridobljene sposobnosti uporabe računalnika ne zadostujejo za pridobitev spričevala ECDL, saj bi spričevalo ECDL - vsaj s področja proučevanih spretnosti ob predpostavki, da subjektivno mnenje anketirancev vsaj približno odraža dejanske sposobnosti - pridobila le polovica anketiranih dijakov (53,7 %) in malo več anketiranih študentov (63,3 %). Poskušali smo ugotoviti, ali so spretnosti uporabe posameznih programov povezane s kakšno drugo proučevano spremenljivko, predvsem s spolom in starostjo. Za vso skupino anketirancev nismo - tako kot v raziskavi med študenti poslovnih šol (Sulčič, 2011) - ugotovili nobene statistično značilne povezanosti med spolom in spretnostmi uporabe posameznih programov. Je pa zanimivo, da ko podatke opa- zujemo ločeno za dijaško in študentsko populacijo, opazimo statistično značilne povezave s spolom pri uporabi urejevalnika besedil (- 0,19) in pri splošni oceni sposobnosti uporabe računalnika (- 0,27). Obe povezavi sicer nista močni, sta pa statistično značilni. Tako naše trditve (H3), da obstajajo statistično značilne razlike med sposobnostjo uporabe računalnika in interneta in spolom ne moremo ne potrditi in ne zavrniti. Pogledali smo še razlike med regijami. Statistično značilne razlike med skupinami regij smo opazili pri urejevalniku besedil (Sig. = 0,02), pri čemer zahodni del (M = 4,2) statistično značilno zaostaja za vzhodnim (M = 4,4) in osrednjim delom Slovenije (M = 4,4). Statistično značilne razlike med regijami so se pokazale tudi pri uporabi programa za e-predstavi-tve (Sig. = 0,02), pri čemer osrednji del Slovenije (M = 4,2) zaostaja za zahodom (M = 4,3), predvsem pa za vzhodom (M = 4,7). Na primerjavo med regijami smo pogledali še z ločitvijo anketirancev na srednješolsko in visokošolsko populacijo. Pri dijakih se statistično značilne razlike (Sig. = 0,00) pokažejo le pri uporabi programa za e-predstavitve, pri kateri osrednji del države (M = 3,7) zaostaja za zahodnim (M = 4,4) in vzhodnim (M = 4,8). Pri študentih pa statistično značilnih razlik ni opaziti (Sig. > 0,05). Na podlagi prikazanega trditev H4, da obstajajo razlike med regijami, lahko potrdimo le za spretnosti pri urejevalnikih besedil in pri programu za pripravo e-predstavitev, nikakor pa je ne moremo potrditi za urejevalnik preglednic in odjemalec e-pošte. Računalniška in internetna pismenost naraščata z leti učenja informatike (0,22). Povezava je statistično značilna. 3.3 Način komuniciranja Za informacijsko družbo in aktivno sodelovanje v njej je pomemben način komuniciranja. Anketirancem smo v presojo ponudili šest različnih načinov (poti) komuniciranja, katerih pogostost uporabe pri komunikaciji s prijatelji so ocenjevali na petstopenjski lestvici.22 1 = ne komunicirate, 2 = redko, 3 = včasih, 4 = pogosto, 5 = redno. Preglednica 5: Način in pogostost komuniciranja Dijaki Študenti Skupaj Način komuniciranja M Ne komunicira (%) Redno (%) M Ne komunicira (%) Redno (%) M Ne komunicira (%) Redno (%) E-posta 2,3 23,5 3,7 3,0 8,1 12,7 2,6 15,9 8,1 Objave na facebook zidu 3,3 16,0 25,3 3,0 20,9 17,1 3,1 18,4 21,3 Sporočilni sistem facebook 3,3 14,2 22,8 2,9 22,8 16,5 3,1 18,4 19,7 Programi za neposredno sporočanja (npr. MSN, Skype) 3,0 24,7 22,8 2,4 31,0 7,6 2,7 27,8 15,3 Mobilni telefon 4,4 1,9 63,0 4,7 0,6 75,3 4,5 1,3 69,1 Osebno 4,6 0,6 72,2 4,6 1,3 69,0 4,6 0,9 70,6 Opomba: 1 = ne komunicira, 5 = komunicira redno. Med študenti je najbolj priljubljeno komuniciranje prek mobilnega telefona (M = 4,7), takoj za tem pa osebni način komuniciranja (M = 4,6). Kar 75,3 odstotka anketirancev mobilni telefon redno uporablja za komunikacijo s prijatelji, le 0,6 odstotka pa tega načina komunikacije ne uporablja (preglednica 3). Osebna komunikacija je najbolj priljubljena med dijaki (M = 4,6). Pri elektronskih načinih komuniciranja socialno omrežje facebook prevzema vlogo programov za neposredno sporočanje (npr. MSN messenger ali skype), pri dijakih celo bolj kot pri študentih (preglednica 3). Razlika med dijaki in študenti je pri sporočilnem sistemu facebook statistično značilna (Sig. = 0,01). Zanimivo je, da 1,3 odstotka anketiranih študentov s prijatelji ne komunicira osebno. E-pošte dijaki (M = 2,3) ne uporabljajo za redno komunikacijo, pa čeprav smo pri pregledu statističnih podatkov (slika 1) videli, da je to najpogosteje uporabljena spletna storitev. Pri študentih je komunikacija prek e-pošte še prisotna (M = 3,0), vendar jo vse bolj zamenjuje socialno omrežje facebook. Razlika pri uporabi e-pošte med dijaki in študenti je statistično značilna (Sig. = 0,00). Pri proučevanju načinov komuniciranja smo iskali medsebojne statistično značilne povezave med proučevanimi spremenljivkami. Tako e-pošto pogosteje uporabljajo boljši uporabniki računalnika (korelacijski koeficient 0,12) in standardiziranih računalniških rešitev (0,23), starejši uporabniki (0,33), ženske (0,15) ter uporabniki, ki niso imeli spletnih učilnic ali pa teh niso pogosto uporabljali (- 0,13). Vse povezave so statistično značilne. Medtem ko se e-pošta še uporablja med študenti, pa smo zasledili statistično značilne povezave med komuniciranjem na facebooku in starostjo ter spo- lom - mlajši anketiranci, predvsem ženske, pogosteje komunicirajo prek objav na facebook zidu in prek sporočilnega sistema facebook (povezava s starostjo oboje - 0,20, povezava s spolom - oboje 0,15). Objave na facebook zidu so pogostejše pri anketirancih, ki obiskujejo (so obiskovali) srednje šole z interaktivnimi spletnimi stranmi (0,14), kar kaže na medsebojno povezanost spletnih storitev - uporaba ene spletne storitve spodbuja k uporabi drugih spletnih storitev. S tem lahko potrdimo tudi trditev H5, saj komunikacija prek socialnega omrežja facebook vedno bolj prevzema vlogo, ki sta jo včasih imela e-pošta ali sistemi za neposredno sporočanje. Medtem ko ženske raje komunicirajo prek socialnega omrežja facebook, pa je komuniciranje prek sistemov za neposredno sporočanje bolj priljubljeno med moškimi (- 0,11) in med starejšimi anketiranci (- 0,13). Je pa zanimivo, da sisteme za neposredno sporočanje uporabljajo anketiranci, ki obiskujejo (so obiskovali) srednje šole z interaktivnimi spletnimi stranmi (0,14) in kjer spletne učilnice uporabljajo bolj intenzivno (0,16). Če pri sposobnosti uporabe računalnika in Interneta nismo ugotovili statistično značilnih razlik med spoloma, pa smo te ugotovili pri načinih komuniciranja - ženske pogosteje uporabljajo e-pošto in komunicirajo prek socialnega omrežja facebook, moški pa prek sistemov za neposredno sporočanje. 4 SKLEPNA RAZMIŠLJANJA Slovenija je glede e-vključenosti leta 2010 v povprečju držav EU 27, pa čeprav je še leta 2009 zaostajala za njimi za dve odstotni točki. Seveda še vedno zaostajamo za povprečjem držav EU 15. Kljub primerljivi e-vključenosti slovenskih prebivalcev pa podatki Eurostata kažejo zaostajanje slovenskih upo- rabnikov računalnika in interneta v starostni skupini šestnajst do štiriindvajset let v usposobljenosti uporabe računalnika in interneta, saj slovenski uporabniki v povprečju dosegajo komaj 1,0-odstotni delež uporabnikov, ki znajo opraviti eno ali več opravil na računalniku oz. 94,6-odstotni delež uporabnikov interneta, ki znajo opraviti enak obseg opravil na internetu. Se pa boljša usposobljenost kaže med mladimi v starosti šestnajst do štiriindvajset let, med katerimi znajo skoraj vsi (97 %) opraviti vsaj eno opravilo na računalniku in na internetu. Res pa je, da sam dostop do interneta in deklarativna uporaba računalnika in interneta še ne kaže dejanske sposobnosti uporabe računalnika in interneta, ki so pomembne za enakopravno sodelovanje v družbi znanja, čeprav je večji delež slovenskih uporabnikov interneta v primerjavi z deležem držav EU 27 in EU 15, ki meni, da imajo zadosten obseg e-spretnosti za ohranitev zaposlitve (36 % v skupini 16 do 74 let in 63 % v skupini med 16. in 24. letom). Slovenska mladina (od 14. do 24. leta) pozitivno vpliva na statistične podatke o rabi računalnika in interneta v Sloveniji, saj so med mladimi redki posamezniki, ki še niso uporabljali računalnika in interneta. Čeprav SURS med redne uporabnike uvršča tiste, ki so napravo/omrežje/storitve uporabljali v zadnjih treh mesecih, je iz statističnih podatkov razvidno, da večina teh uporabnikov (več kot 80 oz. več kot 90 odstotkov med mladimi) internet uporablja tako rekoč vsak dan. Najpogosteje uporabljena storitev interneta - tako v celotni slovenski populaciji, kot med mladimi - je e-pošta, čeprav je naša raziskava, izvedena na vzorcu 320 dijakov in študentov, pokazala, da sta komunikacija prek e-pošte in komunikacija prek sistemov za neposredno sporočanje najmanj priljubljena načina komuniciranja. Mladina najpogosteje komunicira prek mobilnega telefona. Ta podatek je pomemben za razvijalce e-vsebin (tudi izobraževalnih), ki naj ponudijo čim več vsebin ravno prek mobilnega telefona. Pri primerjavi statističnih podatkov med vso populacijo uporabnikov interneta in mladimi preseneča podatek, da več kot polovica mladine (55,4 %) redno uporablja storitve e-uprave, kar je skorajda na ravni vse slovenske populacije (59,5 %). Podatek kaže na pripravljenost mladine za e-poslovanje. Raziskava med dijaki in študenti je pokazala, da kljub splošni prepričanosti o visoki ravni e-spretno-sti (90 oz. 84 % mladih zna na računalniku oz. na in- ternetu izvesti tri opravila in več), bi jih spričevalo ECDL po v raziskavi zbranih podatkih in zahtevah za pridobitev le-tega, dobilo le 53,7 odstotka dijakov in 63,6 odstotka študentov. Najpogosteje uporabljen način komunikacije med mladimi je socialno omrežje facebook - tako objave na zidu kot izmenjava sporočil prek sporočilnega sistema. Socialno omrežje facebook je zanimivo predvsem za mlajše uporabnike, ki imajo v povprečju tudi najvišje število prijateljev. Ker nekatere raziskave ugotavljajo, da so moški pogostejši uporabniki računalnikov in interneta ter da imajo večji interes za uporabo računalnika in interneta (Podovšovnik Axelsson, 2009: 193-194), smo povezanost uporabe računalnika in interneta s spolom študentov poskušali preveriti tudi v naši raziskavi. Na proučevanem vzorcu nismo zasledili statistično značilne povezave. Smo pa statistično značilne povezave s spolom zasledili pri načinih komuniciranja - ženske pogosteje komunicirajo prek e-pošte in prek objav na facebook zidu. Moški pa so pogostejši uporabniki sistemov za neposredno sporočanje. Za konec bi izpostavili v slovenskem prostoru še neupravičeno velik delež Microsoftove programske opreme, predvsem MS Office. Slovenski uporabniki bi lahko vsa opravila, ki smo jih predvideli z raziskavo, izvedli v odprtokodni rešitvi OpenOffice.org ali LibreOffice. Učitelji bi s promocijo odprtokodnih rešitev vplivali na zmanjšanje deleža piratstva v državi, pa tudi na ozaveščanje odnosa do avtorskih pravic. Nesporno dejstvo je, da večina uporabnikov ne nabavi licenčne programske opreme. Zanimivo je, da se Slovenija s 46 odstotki piratstva23 ne uvršča v seznam tridesetih držav z najnižjo stopnjo piratstva (države s 43 odstotki in manj nelegalno naložene programske opreme). So pa na ta seznam npr. uvrščene Češka (37 %), Madžarska (41 %), Španija (42 %) in Slovaška (43 %) (BSA, 2010: 7). V prihodnje bi bilo zanimivo ponoviti raziskavo še na večjem vzorcu anketirancev, s čemer bi si ustvarili bolj reprezentativno sliko o e-pismenosti mladine, pa tudi starejše slovenske populacije. Tako bi lahko zasledovali dogajanje na področju e-pismeno-sti in sprejemali ukrepe za njeno izboljšanje in s tem bolj enakopravno vključitev v informacijsko družbo, družbo znanja. Ugotavljamo, da računalniške in in-ternetne pismenosti ne moremo jemati kot samo po 23 http://portal.bsa.org/globalpiracy2009/pr/pr_slovenia.pdf. sebi razumljeno posledico uporabe računalnika in interneta, temveč moramo v razvoj e-spretnosti vložiti določen napor - tako prek vključevanja teh spretnosti v šolski kurikul kot tudi v ustrezno usposobljenost učiteljev, ki te veščine poučujejo v šolah. 5 [1] [2] [3] [4] [5] [6] LITERATURA —. (2009). Maturitetni izpitni katalog za splošno maturo leta 2011. Ljubljana. Državna komisija za splošno maturo. BSA - Business Software Alliance. (2010). Seventh Annual BSA/IDC Global Software Piracy Study. Dostopno: http:// portal.bsa.org/globalpiracy2009/index.html (24. 1. 2011). Chaffey, D. (2007). E-Business and E-Commerce Management: Strategy, Implementation and Practice. 3rd ed. Harlow: Prentice Hall. EC - European Commission. (2010). Europe's Digital Agenda. Dostopno: http://ec.europa.eu/information_society/digital--agenda/index_en.htm (18. 1. 2011). EC - European Commission. 2007. Key Comptences for Lifelong Learning - European Reference Framework. Dostopno: http://www.scribd.com/doc/33445618/Key-Com-petences-for-Lifelong-Learning-%E2%80%93-A-European--Framework (21. 1. 2011). e-inclusion - Digital Literacy - European commission Working Paper and Recommendations from Digital Literacy High-Level Expert Group. e-Inclusion Ministerial Conference & Expo, 30th November-2"d December 2008, Vienna, Austria. Dostopno: http://ec.europa.eu/information_society/eeurope/i2010/ digital_literacy/index_en.htm (21. 1. 2011). [7] Eurostat. 2011. Information Society Statistics. Dostopno http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/informa-tion_society/data/database (20. 1. 2011, 23. 6. 2011). [8] i2010 - High Level Group. Benchmarking Digital Europe 2011-2015, a conceptual framework. Issue No. 27, October, 2009. Dostopno: http://ec.europa.eu/information_society/ee-urope/i2010/benchmarking/index_en.htm (21. 1. 2011). [9] Najdič, F., M. Podbršček in V. Osojnik. (2007). PTI - Katalog znanja: Informatika. Ljubljana: Zavod RS za šolstvo. [10] Najdič, F. (2009). Koncept vključevanja ključne kvalifikacije informacijsko-komunikacijsko opismenjevanje v izobraževalne programe srednjega poklicnega izobraževanja. Center RS za poklicno izobraževanje in Zavod RS za šolstvo. Dostopno: http://www.cpi.si/strokovna-podrocja.aspx (15. 6. 2011). [11] Podovšovnik Axelsson, E. (2009). Socialno-psihološki faktorji in družbene determinante računalniške in internetne pismenosti med slovenskimi osnovnošolskimi maturanti. Ljubljana: Pedagoški inštitut. [12] Slovensko društvo Informatika. Islovar. II. izdaja. Dostopno: http://www.islovar.org/ (21. 1. 2011). [13] Sulčič, V. (2011). Računalniška in internetna pismenost, vstopnica za informacijsko družbo. V Nove razmere in priložnosti v informatiki kot posledica družbenih sprememb, 18. konferenca Dnevi slovenske informatike, Portorož, Slovenija, 18.-20. april 2011. [14] SURS - Statistični urad RS. Informacijska družba - Uporaba informacijsko-komunikacijske tehnologije. Dostopno: http:// www.stat.si/tema_ekonomsko_infdruzba_informacijsko.asp (19. 1. 2011). [15] Wechtersbach, R., Batagelj, V. , Krapež, A. (2008). Učni načrt: Informatika - Gimnazija; Splošna, klasična, strokovna. Ljubljana: Zavod RS za šolstvo. Viktorija Sulčič, izredna profesorica za področje poslovne informatike, je zaposlena na Fakulteti za management Univerze na Primorskem v Kopru. Raziskovalno se ukvarja s proučevanjem uporabe informacijske in komunikacijske tehnologije na področju izobraževanja. Zanimajo jo tako učinki uporabe kot tudi ovire, da informacijske in komunikacijske tehnologije ne uporabljamo bolj intenzivno. Na fakulteti je članica raziskovalnega programa 2009-2013. Kot pobudnica skupnosti Moodle uporabnikov v Sloveniji (www.moodle.si) organizira letne moodle.si konference. V projekt E-solstva je vključena kot avtorica seminarja za sodelovalno delo v spletni učilnici Moodle. ■ ZNANSTVENI PRISPEVKI B Integracija procesiranja kompleksnih dogodkov in storitveno usmerjenih arhitektur Martin Potočnik, Matjaž B. Juric Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana martin.potocnik@fri.uni-lj.si; matjaz.juric@fri.uni-lj.si Izvleček Inteligentni in agilni moderni informacijski sistemi se morajo v vsakem okolju pravilno in učinkovito odzivati na preproste in kompleksne dogodke, saj so ti pomembni za poslovanje. Zaradi dinamičnosti distribuiranega okolja se povečuje kompleksnost informacijskih sistemov, hkrati pa pomembnost in število dogodkov strmo naraščata. Ker učinkovito procesiranje predvsem kompleksnih dogodkov postaja vedno bolj težavno, a hkrati pomembno, je v članku predstavljena konceptualna rešitev, ki temelji na konvergenci storitveno usmerjenih in dogodkovno gnanih arhitektur. Ker obstoječe platforme omogočajo procesiranje le preprostih dogodkov (kompleksni dogodki se obravnavajo v ločenih informacijskih rešitvah), predlagamo model komponente, ki omogoča celovito procesiranje kompleksnih dogodkov na ravni storitvenega vodila. Predlagana komponenta je povezljiva z obstoječimi sistemi za upravljanje s poslovnimi pravili in sistemi za spremljanje poslovnih aktivnosti ter ponuja zmožnost definiranja, zaznavanja in odzivanja na kompleksne dogodke. Zagotavlja centraliziran nadzor in upravljanje nad vsemi dogodki, kar omogoča učinkovit razvoj naprednih, visoko agilnih in inteligentnih informacijskih sistemov. Ključne besede: procesiranje kompleksnih dogodkov, storitveno usmerjene arhitekture, dogodkovno gnane arhitekture, storitveno vodilo. Abstract Integration of Complex Event Processing into Service Oriented Architecture Most of today's information systems do not fulfill all goals in sense of event responsiveness. As the dynamism of distributed environments is rapidly increasing, efficient event processing is becoming more and more important. In this paper we present the convergence of Service Oriented Architecture and Event Driven Architecture which are two different paradigms that address complex integration challenges. Their convergence provides necessary capabilities for the development of intelligent, agile and flexible information systems. Because the existing SOA platforms only support processing of simple events (complex event processing is done by external dedicated systems) we propose a new approach to complex event processing in SOA. We define a Service Component Architecture (SCA) compliant component that can be integrated into Enterprise Service Bus (ESB) and can leverage existing Business Rule Management Systems and Business Activity Monitoring systems. The proposed solution offers us a comprehensive platform for complex event processing, centralized event management and event governance. Key words: Complex Event Processing, Service Oriented Architecture, Event Driven Architecture, Enterprise Service Bus. 1 UVOD prostih dogodkov obstajajo pristopi in tehnološke rešitve, ki V zadnjih letih je razmah tehnoloških platform omogočil razvoj so danes že uveljavljene; problem je procesiranje kompleksnih inteligentnih, agilnih in skalabilnih informacijskih sistemov, dogodkov oz. CEP (Complex Event Processing), ki je zahtevno, s katerimi se lahko organizacije prilagajajo potrebam dina- a izredno zaželeno, saj ravno kompleksni dogodki vsebujejo mičnega poslovanja. Dinamičnost distribuiranega okolja pred- pomembne informacije oz. novo znanje. Ker celovite in učinko- stavljajo številne spremembe oz. dogodki, na katere se morajo vite rešitve za definiranje, analizo, procesiranje ter shranje- informacijski sistemi odzivati pravilno. Danes že uveljavljena vanje kompleksnih dogodkov na platformi SOA še ni, predlaga- in sprejeta pristopa - SOA (Service Oriented Architecture) in mo model »komponente CEP«, ki to omogoča. V nadaljevanju EDA (Event Driven Architecture) - delno rešujeta težave agil- so najprej predstavljene storitveno usmerjene arhitekture in nosti in kompleksnosti, vendar se z naraščanjem pomembnosti dogodkovno gnane arhitekture, nato so opisane dosedanje in števila dogodkov, na katere se želimo odzivati pravočasno raziskave in znanstvena dognanja. Tretji razdelek identificira in pravilno, kompleksnost spet povečuje. Za procesiranje pre- in opisuje problematiko procesiranja kompleksnih dogodkov. V četrtem razdelku sta predstavljena predlagani pristop k integraciji procesiranja kompleksnih dogodkov v platformo SOA in model predlagane komponente CEP. Peti razdelek vsebuje potencialni znanstveni doprinos in sklep. 1.1 Storitveno usmerjene arhitekture Danes že uveljavljeni in sprejeti koncept storitveno usmerjenih arhitektur (SOA) predstavlja funkcionalne entitete obstoječih aplikacij, kot šibko sklopljene in ponovno uporabljive storitve. To množico inter-operabilnih storitev, ki so uporabljive v različnih poslovnih domenah in informacijskih rešitvah, s kompozicijo ali orkestracijo povezujemo v poslovne procese. Kompozicija in orkestracija storitev se običajno realizira z jeziki, kot je Business Process Execution Language (BpEL) (Alves et al., 2006). Če bi kompozicija ali orkestracija storitev le-te povezovala neposredno, bi arhitekture takšnih informacijskih sistemov postale izredno kompleksne in nepregledne. Zato SOA vpelje storitveno vodilo ali ESB (Enterprise Service Bus), ki je vmesna programska oprema ali platforma, ki omogoča dinamično povezovanje in posredovanje storitev ter nadzor nad njihovimi interakcijami, saj odstrani neposredne povezave med ponudniki in uporabniki storitev. Tako nam zagotavlja šibko sklopljenost, povečano fleksibilnost, celovit pogled na povezljivost, varnost ter primerno dostavo storitev. Storitveno vodilo nam torej ponuja abstrakten pogled na storitve, saj zagotavlja poenostavljen vmesnik za komuniciranje in integracijo storitev. Večina današnjih platform SOA temelji na specifikaciji SCA (Service Component Architecture), ki definira način izgradnje in model združevanja komponent v tehnološko neodvisne kompozite, iz katerih gradimo aplikacije. Vsaka komponenta je atomarna entiteta in vsebuje storitve (predstavljajo poslovno logiko oz. funkcionalnosti), reference (omogočajo dostop do storitev drugih komponent), specifične lastnosti (za definiranje obnašanja ipd.) in povezave (za interakcijo) (Beisiegel & Blohm, 2007). Ponudniki in uporabniki storitev med seboj komunicirajo z uporabo natančno definiranih vmesnikov, prek katerih lahko storitve pošiljajo in prejemajo sporočila. Klicatelj oz. odjemalec proži specifično operacijo na določeni storitvi ali komponenti, ki obravnava in izvede prejeto zahtevo. Dvosmerne operacije vključujejo tudi odgovor, ki ga storitev kot rezultat vrne odjemalcu. Tak stil interakcije običajno povzroča tesnejšo sklopljenost in nižji nivo ponovne uporabe (Erl, 2005). Te slabosti lahko premostimo z uporabo koncepta EDA, ki je opisan v naslednjem razdelku. 1.2 Dogodkovno gnane arhitekture in procesiranje kompleksnih dogodkov Koncept dogodkovno gnanih arhitektur (EDA) je arhitekturni pristop, ki temelji na generiranju, zaznavanju, sprejemanju in obravnavanju dogodkov. V splošnem je dogodek vsaka akcija, ki se zgodi zunaj naše aplikacije in jo lahko obravnavamo v njej. V kontekstu večjih informacijskih sistemov pa je dogodek definiran kot sprememba stanja poljubnega elementa poslovnega procesa, ki ima potencialni vpliv na tok izvajanja ali rezultat poslovnega procesa (Le-vina & Stantchev, 2009). Dogodki so lahko preprosti ali kompleksni. Primeri preprostih dogodkov so npr. izdaja računa, rezervacija letalske vozovnice in sporočilo od temperaturnega senzorja. Kompleksni dogodki so dogodki, ki nastanejo kot rezultat več preprostih dogodkov in običajno niso vidni. Primer je npr. nakup več letalskih vozovnic v kratkem časovnem intervalu za specifično destinacijo ali nepričakovano upadanje naročil za določeni izdelek. Za distribucijo dogodkov potrebujemo dogodkovno vodilo, ki je lahko realizirano kot MOM (Message Oriented Middleware) - JMS (Java Message Service) in MQ (Message Queue), informacijska rešitev za procesiranje dogodkov - Oracle CEP ali IBM WebSphere Business Events, ali kot storitveno vodilo, ki podpira propagacijo dogodkov. Koncept EDA temelji na šibko sklopljenih komponentah, ki med seboj komunicirajo po vzorcu objavi-naroči, kar pomeni, da je vsak dogodek dostavljen vsem prejemnikom, ki so naročeni na ta dogodek. To implicira strogo delitev med generatorji dogodkov ali dogodkovnimi izvori in prejemniki dogodkov ali dogodkovnimi ponori, ki so poleg dogodkovnega senzorja in sistema za procesiranje dogodkov osnovne komponente dogodkovno gnane arhitekture. Do-godkovni senzor je odgovoren za pravilno zaznavanje dogodkov, sistem za procesiranje dogodkov pa vse dogodke evalvira in se nanje odzove z vnaprej definirano akcijo, ki je običajno definirana s poslovnimi pravili. EDA definira tri tipe dogodkov s pripadajočimi mehanizmi za njihovo procesiranje: ■ preprosti dogodek (SEP - Simple Event Processing) - nanaša se na specifično spremembo stanja, ki lahko povzroči eno akcijo ali več. V sistemu za procesiranje preprostih dogodkov (SEP) se vedno procesira le en sam dogodek; ■ dogodkovni tok (ESP - Event Stream Processing) - sistem za procesiranje toka dogodkov spremlja dogodke v nekem časovnem okviru, ki mu pravimo drsno okno. Dogodki se ne procesirajo individualno, ampak se ob prejemu vsakega novega dogodka ovrednoti množica vseh aktualnih dogodkov (tistih, ki so znotraj drsnega okna); ■ kompleksni dogodek (CEP - Complex Event Processing) - sestavljen je iz več preprostih dogodkov, ki v sistem (ne) pridejo bodisi v določenem številu, časovnem intervalu ali določenem zaporedju. Sistem za procesiranje kompleksnih dogodkov poleg ESP omogoča tudi zaznavo kompleksnih vzorcev v množici vseh dogodkov. V članku se usmerjamo na procesiranje kompleksnih dogodkov, saj so funkcionalnosti SEP in ESP že omogočene na današnjih platformah. CEP je tehnologija za filtriranje, koreliranje, agregiranje in analiziranje dogodkovnih podatkov, ki lahko izvirajo iz vseh plasti organizacije, kar nam omogoča, da pridobimo nova znanja iz distribuiranih sistemov (Eckert, Michael & Bry, 2009; Paschke, 2008). Stroji za procesiranje kompleksnih dogodkov za definiranje povezav in odvisnosti med dogodki uporabljajo klasifikacijo, poslovna pravila in filtre. Definiranje kompleksnih dogodkov je običajno realizirano s pomočjo sistemov za upravljanje s poslovnimi pravili (BRMS - Business Rule Management System), ki omogočajo nadzor in upravljanje procesiranja dogodkov v času izvajanja. Ko stroj za procesiranje kompleksnih dogodkov zazna kompleksni dogodek, lahko dogodek posreduje vsem naročenim komponentam ali pa se odzove neposredno (npr. klic specifične storitve, pošiljanje sporočila, zagon poslovnega procesa). CEP nam omogoča razvoj varnejših in robustnej-ših informacijskih sistemov, saj se dogodki analizirajo in ovrednotijo pred vplivom na sistem. Tako npr. deluje programska oprema za upravljanje z letalom, ki pilotu ne pusti, da povzroči nevarno stanje v sistemu (dogodke, ki bi lahko povzročili nevarno stanje, stroj za procesiranje dogodkov zavrne). 1.1 Konvergenca SOA in EDA Klasični pristop SOA ne zadošča potrebam in zahtevam modernega poslovnega okolja, saj njegova dinamičnost zahteva visoko agilno arhitekturo z avtonomnimi, šibko sklopljenimi komponentami in zmožnostjo odzivanja na dogodke. Na drugi strani nam EDA omogoča to dinamičnost, vendar sama ni primerna za celovito informacijsko arhitekturo, saj, prvič, ne omogoča najpogosteje uporabljenega načina komuniciranja - sinhrone dvosmerne komunikacije s sporočili (zahteva-odgovor), in drugič, povezave med komponentami so lahko nejasne in prikrite, kar povzroča težave pri upravljanju in obravnavanju napak. Konvergenca SOA in EDA je torej smiselna; SOA 2.0 ali dogodkovno gnana SOA združuje dobre lastnosti obeh paradigem, saj razširja storitveno usmerjeni pristop z zmožnostmi dogodkovno gnanega koncepta in tako ponuja te prednosti: ■ šibka sklopljenost med komponentami, ■ boljša arhitekturna fleksibilnost, ■ boljši vpogled v poslovne aktivnosti in poslovne procese, ■ nadzor oz. spremljanje poslovnih aktivnosti in odzivnost na okolje (procesiranje dogodkov) v skoraj realnem času, ■ zaznavanje in optimalno odzivanje na preproste in kompleksne dogodke. Zavedati se moramo, da je dogodkovno gnana SOA ali SOA 2.0 arhitekturni pristop oz. koncept in da celovita SOA 2.0 platforma še ne obstaja. 2 PREGLED DOSEDANJIH RAZISKAV V zadnjem desetletju je veliko avtorjev dognalo, da je za razvoj modernih informacijskih sistemov potrebna konvergenca SOA in EDA oz. razširitev platform SOA z dogodkovno gnanimi koncepti. Woods in Mattern (Woods & Mattern, 2006) sta natančno identificirala razloge in potencialne prednosti združevanja SOA in EDA. Taylor (Taylor, Yochem, Phillips, & Martinez, 2009) je potrdil smiselnost konvergence obeh konceptov ter dobro opisal njune ključne komponente. Michelson (Michelson, 2006) je definiral in opisal razlike med SOA in EDA in izpostavil relacijo med EDA in CEP. Marechaux (Marechaux, 2006) je opisal SOA in EDA kot dva različna koncepta in kot arhitekturni vzorec za podporo dogodkom (proženje, detekcija, distribucija) v arhitekturi SOA predlagal storitveno vodilo. Laliwala in Chaudhary (Laliwala & Chaudhary, 2008) sta prav tako prišla do spoznanja, da obstoječe platforme SOA ne podpirajo vseh konceptov dogodkovno gnanih arhitektur. Predlagala sta dogodkovno gnano SOA, ki temelji na spletnih storitvah in semantičnem spletu. Tako bi lahko s pomočjo upravljavca dogodkov, stroja za kompozicijo in izvajanje, ontološkega strežnika, mrežnih storitev ter poslovnih pravil avtomatizirala dogodkovno gnane poslovne procese. Wieland (Wieland, Martin, Kopp, & Leymann, 2009) je odkril, da sta SOA in EDA edinstvena arhitekturna stila, ki se v industriji večinoma uporabljata ločeno. Definiral je tudi metodo za razvoj poslovnih procesov SEODA, ki v BPEL propagira dogodke. Jurič (Juric, 2010) je za podporo konceptov EDA v SOA prvi predlagal razširitve WSDL in BPEL. Z razširitvami za definiranje dogodkovnih izvorov in ponorov WSDL lahko definiramo in uporabljamo dogodke na ravni spletnih storitev. BPEL je avtor razširil z dodatnimi aktivnostmi, ki omogočajo dogodkovno gnano izvajanje poslovnih procesov. Vsi predlagani koncepti nam omogočajo asinhrono komunikacijo z vzorcem obja-vi-naroči in procesiranje preprostih dogodkov. V zadnjih letih so bile predlagane, razvite in izdane številne specifikacije, kot sta WS-Eventing (Box et al., 2004) in WS-Notification (P. Niblett & S. Graham, 2005). WS-Eventing definira dogodkovno storitev z naborom operacij, ki spletni storitvi omogočajo asinhrono oz. dogodkovno gnano komunikacijo z drugimi storitvami. WS-Notification sestoji iz treh specifikacij, s pomočjo katerih si lahko spletne storitve izmenjujejo sporočila: WS-BaseNotification (Steve Graham, Hull, Murray, & Event-driven, 2006), ki definira interakcijo med generatorji in prejemniki obvestil, WS-BrokeredNotification (Liu, 2006), ki definira vmesnike za posrednike obvestil, in WS-Topics (Peter Niblett, 2006), ki definira hierarhično področje za teme. Niblett in Graham sta naredila celovit pregled specifikacije WS-Notificaton (P. Niblett & S. Graham, 2005), Huang in Gannin pa sta kmalu za tem primerjala WS-Eventing in WS-Notification (Huang, 2006). Leta 2006 so HP, IBM, Intel in Microsoft predlagali specifikacijo WS-EventNotification, ki združuje WS--Eventing in WS-Notification (Kevin Cline et al., 2006). Procesiranje preprostih dogodkov in asinhrono komunikacijo na ravni SCA je s pomočjo razširitev predlagal Beisiegel (Beisiegel & Vorthmann, 2009). Vse omenjene specifikacije nam omogočajo uporabo in procesiranje le preprostih dogodkov. Celovit pristop k vpeljavi procesiranja kompleksnih dogodkov v SOA še ni bil opisan ali predlagan. 3 PREDSTAVITEV PROBLEMA Veliko število današnjih informacijskih sistemov predstavljajo distribuirani informacijski sistemi, kar pomeni visoko raven kompleksnosti, ki je posledica kompleksnosti samih poslovnih procesov in okolja, ki vpliva na izvajanje le-teh. Procesna usmerjenost oz. upravljanje poslovnih procesov (BPM - Business Process Management) in SOA zmanjšujeta to kompleksnost, pomembnost kompleksnih dogodkov, želja po optimizaciji, dinamičnosti in učinkovitem odzivanju informacijskih sistemov na okolje (dogodke), pa jo, žal, zvišujejo. Z večanjem števila storitev in senzorskih naprav (Internet of Things) se število dogodkov povečuje, kar implicira pomembnost integracije, konsolidacije in inteligentne obravnave dis-tribuiranih dogodkov. Problem današnjih platform SOA je, da delno podpirajo koncepte dogodkovne usmerjenosti (SOA 2.0 ali Event-driven SOA), ne podpirajo pa konceptov procesiranja kompleksnih dogodkov (podpirajo SEP). CEP zajema metode, tehnike in orodja za procesiranje dogodkov v času izvajanja in omogoča izpeljavo kompleksnih dogodkov, ki nosijo obogatene informacije in znanje. Pri realizaciji sodobnih dinamičnih in distribuiranih informacijskih sistemov, ki podpirajo dogodkovno vodene koncepte, se tako še vedno soočamo z izzivi: ■ Kako upravljati z velikim številom distribuiranih dogodkov? ■ Kako prepoznati kompleksne vzorce iz množice preprostih dogodkov? ■ Kako pridobiti znanje iz meddogodkovnih povezav? ■ Kako pridobiti zmožnost napovedovanja dogodkov? ■ Kako učinkovito implementirati in uporabljati poslovna pravila, ki bi podpirala tudi CEP? ■ Kako učinkovito integrirati CEP, sisteme za upravljanje s poslovnimi pravili (BRMS) in sisteme za spremljanje poslovnih aktivnosti (BAM)? Zaradi omenjenih problemov danes vse platforme SOA rešujejo CEP z ločenimi produkti (npr. IBM WebSphere Business Events ali Oracle Complex Event Processing). Kljub omenjenim informacijskim rešitvam, ki omogočajo CEP, je razvoj inteligentnih in agilnih informacijskih sistemov SOA, ki uporabljajo CEP, izredno zahtevno. Za opisane probleme predlagamo rešitev, ki je opisana v naslednjem razdelku. 4 PREDLAGANA REŠITEV Predlagamo inovativen pristop k integraciji CEP in SOA. Naš cilj je vpeljati zmožnost celovitega procesiranja kompleksnih dogodkov, med katere ta semantično spada - na hrbtenico vsake platforme SOA oz. na storitveno vodilo (ESB). Ko govorimo o celovitem procesiranju kompleksnih dogodkov, mislimo na definiranje, zaznavanje, analiziranje, obravnavanje, predobdelavo, obdelavo, konsolidiranje, filtriranje, klasificiranje, agregiranje, integriranje, usmerjenje in posredovanje dogodkov. 4.1 Vpeljava procesiranja kompleksnih dogodkov v storitveno vodilo s komponento CEP Marechaux (Marechaux, 2006) je v svojem članku pokazal, da je storitveno vodilo idealen arhitekturni vzorec za procesiranje dogodkov, saj pomeni centralizirano entiteto za komunikacijo med storitvami, procesi, aplikacijami, človeškimi opravili, hkrati pa strogo razdvoji ponudnike in uporabnike storitev, kar je ključnega pomena za dogodkovno gnano (asinhrono objavi-naroči) komunikacijo. Za vpeljavo procesiranja kompleksnih dogodkov predlagamo t. i. avtonomno in celovito komponento CEP, ki je skladna s specifikacijo SCA (Beisiegel & Blohm, 2007). Skladnost s specifikacijo SCA je pomembna, saj želimo, da se da komponento CEP preprosto integrirati v obstoječe platforme SOA (na storitveno vodilo), ki temeljijo na SCA. Predlagani model je tipičen kompozit SCA, ki vsebuje osem komponent. Vse komponente in njihove medsebojne povezave so opisane v naslednjem razdelku. Kot lahko vidimo na sliki 1, predlagana komponenta CEP ni povezana na storitveno vodilo kot sistemi za upravljanje s poslovnimi pravili (BRMS) ali sistemi za spremljanje poslovnih aktivnosti (BAM), ampak je popolnoma integrirana v ogrodje storitvenega vodila. Vsebuje: ■ lastno vrsto za dogodke, ■ podatkovni vir za shranjevanje, ■ mehanizme za definiranje in procesiranje kompleksnih dogodkov in ■ mehanizme za integracijo z zunanjimi storitvami in sistemi. Komponenta uporablja interne podatkovne sheme, ki so primerne za učinkovito definiranje in procesiranje kompleksnih dogodkov ter shranjevanje le--teh. Vmesniki so definirani generično, kar omogoča integracijo z eksternimi sistemi prek storitvenega vodila. SPOROČILO Slika 1: Integracija komponente CEP v storitveno vodilo Ker sisteme BRMS in BAM danes pogosto uporabljajo, menimo, da je zmožnost integracije komponente CEP z njimi pomembna. V ta namen komponenta vsebuje posebne vmesnike in programabilne transformacijske module oz. vtičnike, prek katerih jo lahko povežemo z obstoječimi BRMS in BAM. Transformacijski vtičniki so ključnega pomena, saj zagotavljajo pravilno dvosmerno preslikavo definicij kompleksnih dogodkov in drugih podatkov v primerne podatkovne formate. To nam omogoča, da kompleksne dogodke in odzive nanje definiramo z obstoječimi sistemi BRMS in da za spremljanje poslovnih aktivnosti in kompleksnih dogodkov (kompleksni KPI - Key Performance Indicators) lahko uporabljamo obstoječe sisteme BAM. 4.2 Predlagani model komponente CEP Za učinkovito vpeljavo celovitega procesiranja kompleksnih dogodkov (definiranje, zaznavanje, analiziranje, obravnavanje, predobdelava, obdelava, konsoli-diranja, filtriranje, klasificiranje, agregiranje, integriranje, usmerjenje in posredovanje kompleksnih dogodkov) v storitveno vodilo predlagamo konceptualni model kompozita SCA, ki ga sestavlja osem modulov: ■ modul za sprejemanje dogodkov - ta modul s storitvenega vodila sprejema vse dogodke in jih posreduje potrebnim modulom ali zunanjim sistemom; ■ modul za ekstrapolacijo relevantnih podatkov in preoblikovanje dogodkov - ta modul iz dogodkovnih podatkov izlušči pomembne podatke, ki so potrebni za optimalno procesiranje. Dogodke za posredovanje ali boljšo obdelavo lahko modul tudi preoblikuje; ■ modul za definiranje kompleksnih vzorcev - ta modul služi za konstrukcijo vzorcev, s katerimi opišemo kompleksne dogodke (vzorce je mogoče definirati tudi v zunanjih sistemih BRMS). Za preprosto in učinkovito definiranje kompleksnih vzorcev lahko uporabimo posebne strukture. K temu modulu spada tudi grafični vmesnik, ki pa je lahko realiziran poljubno, ker je definiranje vzorca realizirano kot človeško opravilo z natančno specificiranim vmesnikom. Tako za definiranje kompleksnih dogodkov oz. vzorcev dosežemo popolno tehnološko neodvisnost; ■ modul za shranjevanje dogodkov in vzorcev - ta modul je odgovoren za shranjevanje vseh dogodkov in definiranih vzorcev. Shranjevanje dogodkov bo potekalo na dva načina: • kratkoročno shranjevanje bo namenjeno ESP (procesiranje dogodkovnih tokov) z drsečim oknom. Procesirajo se zadnji n-dogodki ali dogodki v določenem časovnem intervalu; • dolgoročno shranjevanje (v podatkovno bazo) je namenjeno arhiviranju vseh dogodkov. To omogoča kasnejšo analizo in prepoznavo kompleksnih vzorcev. Vzorci (njihovi formalni opisi oz. definicije) se prav tako shranjujejo na dva načina. Aktivni vzorci (tisti, ki jih trenutno prepoznavamo) so shranjeni v pomnilniku, pasivni vzorci pa so arhivirani v podatkovni bazi. Vsi vzorci se shranjujejo na dva načina: • v internem formatu, ki ga definira komponenta CEP; • v originalnem formatu, ki ga definirajo zunanji sistemi BRMS (original potrebujemo za dvosmerno sinhronizacijo); ■ modul za uporabo poslovnih pravil in integracijo z BRMS sistemi - ta modul omogoča integracijo z zunanjimi sistemi BRMS, kar pomeni možnost uporabe poslovnih pravil, ki so definirana zunaj našega sistema. Modul je prek vtičnikov sposoben sprejemati poslovna pravila različnih formatov in jih transformirati v interno shemo kompleksnih dogodkov. Tako omogočimo uporabo že definiranih pravil, hkrati pa lahko uporabniki za definiranje kompleksnih dogodkov in njihovih posledic uporabljajo obstoječe sisteme; ■ modul za integracijo s sistemi za spremljanje poslovnih aktivnosti (BAM) - ker je spremljanje poslovnih aktivnosti za poslovanje izredno pomembno, komponenta CEP omogoča integracijski modul za uporabo zunanjih sistemov BAM. Modul informacije o kompleksnih dogodkih tako lahko posreduje različnim sistemom BAM; ■ modul za prepoznavanje in obravnavanje kompleksnih vzorcev - ta osrednji modul CEP je odgovoren za prepoznavanje kompleksnih aktivnih vzorcev. Ko je zaznan kompleksni dogodek, modul poskrbi za pravilno obravnavo (npr. sproži določeno storitev, človeško opravilo ali proces, dogodek posreduje v druge sisteme ali ga samo zabeleži); ■ modul za generiranje in posredovanje novih dogodkov - ta modul generira dogodke in jih posreduje na pravilne končne točke. Iz vhodnih podatkov je sposoben generirati dogodek pravilnega tipa in ga posredovati zunanjim ali internim sistemom. Največ ga uporablja modul za prepoznavanje in obravnavanje dogodkov. Na sliki 2 je prikazana shema predlaganega modela komponente CEP. Vhod v komponento je spodaj levo - v modulu za sprejemanje dogodkov. Ta modul zazna dogodek in ga posreduje v modula za shranjevanje dogodkov in za inteligentno predobdelavo (ekstrapolacija relevantnih podatkov in preoblikovanje dogodkov v primernejšo obliko). Zadnji modul shrani preoblikovani dogodek, hkrati pa ga preda modulu za prepoznavanje in obravnavanje kompleksnih vzorcev. Za proženje vnaprej definiranih akcij poskrbi modul za generiranje in posredovanje novih dogodkov. Pomemben del predlagane komponente je definiranje kompleksnih vzorcev, ki se posredno lahko vrši v modulu za uporabo poslovnih pravil in integracijo s sistemi BRMS, neposredno pa v modulu za definiranje kompleksnih vzorcev. Modul za integracijo s sistemi BAM poskrbi za učinkovito in trans-parentno komunikacijo z zunanjimi sistemi za spremljanje poslovnih aktivnosti. Za boljše razumevanje ponazorimo delovanje modela s primerom. V obsto- ječem sistemu BRMS definiramo kompleksni vzorec, ki ga sestavlja število transakcij (na uporabnika), ki je za 30 odstotkov višje od povprečja, v časovnem intervalu 90 minut, vsaka od transakcij pa presega znesek 20 evrov. Ko nastopi kompleksni dogodek, želimo poklicati določeno spletno storitev. Ta vzorec se v modulu za definiranje kompleksnih vzorcev transformira v primerno obliko in shrani v podatkovno bazo. Ko v sistem začnejo prihajati dogodki, jih modul za sprejemanje pošlje v obdelavo in jih shrani. Modul za prepoznavanje in obravnavanje kompleksnih vzorcev ob nastopu vsakega dogodka preveri, ali so izpolnjeni pogoji za nastop kompleksnega dogodka - če so, poskrbi za pravilno obravnavno. Ko v sistem prispe prva transakcija, ki presega mejni znesek, se zaradi časovnega intervala zažene časovnik, ki teče največ 90 minut. Če v tem intervalu število transakcij preseže mejo, modul za prepoznavanje in obravnavanje pokliče ustrezno storitev in shrani kompleksni dogodek. Sistem BAM lahko ta dogodek prikaže na poslovnem portalu in tako omogoča učinkovit nadzor in upravljanje. Modul za uporabo poslovnih pravil in integracijo s sistemi BRMS _>- Modul za integracijo s sistemi za spremljanje poslovnih aktivnosti (BAM) Modul za definiranje kompleksnih vzorcev Modul za shranjevanje dogodkov in vzorcev Modul za prepoznavanje in obravnavanje kompleksnih vzorcev Slika 2: Shema predlaganega modela Modul za sprejemanje dogodkov Modul za ekstrapolacijo relevantnih podatkov in preoblikovanje dogodkov Modul za generiranje in posredovanje novih dogodkov Za konvergenco storitveno usmerjenih sekvenč-nih poslovnih procesov in naključno zaznanih kompleksnih dogodkov lahko uporabimo mehanizme za obravnavo dogodkov, s katerimi se lahko pravilno odzivamo na dogodke. Predlagana komponenta CEP nam omogoča, da pred dejanskim vplivom dogodkov na poslovni proces na inteligenten način obravnavamo večje število preprostih in kompleksnih dogodkov (neodvisno od poslovnih procesov). S tem omogočimo optimalnejši razvoj poslovnih procesov, saj kompleksno logiko za obravnavanje dogodkov prestavimo v centralizirano komponento, ki nam zagotovi prepoznavanje kompleksnih dogodkov. Poslovni procesi tako postanejo bolj pregledni in inteligentni, saj se lahko odzivajo na kakršne koli dogodke. Ker predlagana komponenta hrani vse dogodke in vzorce, lahko nad temi podatki izvajamo analize (poslovna inteligenca) in pridemo do novih znanj, s katerimi lahko optimiziramo poslovne procese in definiramo vzorce za nove kompleksne dogodke ali kompleksne kazalnike uspešnosti (KPI). 5 SKLEP V članku sta predstavljena koncepta storitveno usmerjenih arhitektur in dogodkovno gnanih arhitektur, ki sta dva arhitekturna pristopa za integracijo informacijskih sistemov. Izpostavili smo razlike v komunikaciji in pomanjkljivosti obeh pristopov ter pokazali, da je njuna konvergenca smiselna in nujna za razvoj modernih agilni in inteligentnih sistemov. Predstavili smo dosedanje raziskave s področja SOA in EDA in prišli do spoznanja, da trenutne arhitekture oz. platforme ne omogočajo procesiranja kompleksnih dogodkov. Ker CEP postaja za optimalno izvajanje poslovnih procesov izrednega pomena, menimo, da bi procesiranje kompleksnih dogodkov moralo biti del same platforme SOA 2.0 (Event-Driven SOA). Za integracijsko platformo, ki bi omogočala vpeljavo CEP v SOA, smo identificirali storitveno vodilo (ESB), saj ta ponuja idealno ogrodje za prejemanje in distribucijo podatkov. Predlagali smo avtonomno komponento CEP, ki omogoča celovito procesiranje kompleksnih dogodkov (definiranje, zaznavanje, analiziranje, obravnavanje, predobdela-va, obdelava, konsolidiranja, filtriranje, klasificiranje, agregiranje, integriranje, usmerjenje in posredovanje kompleksnih dogodkov). Predlagana komponenta CEP je skladna s specifikacijo SCA, visoko konfigu-rabilna in preprosta za integracijo v obstoječe platforme SOA oz. njihova storitvena vodila. Model komponente sestavlja osem modulov oz. komponent SCA, ki so odgovorne za posamezne funkcionalne zahteve procesiranja kompleksnih dogodkov. S predlaganim pristopom ponujamo nov model za procesiranje kompleksnih dogodkov v obstoječih in razvijajočih se platformah SOA. S centraliziranim nadzorom in upravljanjem preprostih in kompleksnih dogodkov ter z učinkovitim procesiranjem le-teh so omogočeni krajši čas razvoja zaradi preprostejše arhitekture, višja stopnja agilnosti in odzivnosti na okolje in boljši pregled nad poslovnimi aktivnostmi in procesi. 6 VIRI IN LITERATURA [1] Alves, A., Arkin, A., Askary, S., Bloch, B., Curbera, F., Go-land, Y., Kartha, N. et al. (2006). Web services business process execution language version 2.0. Language (pp. 1-264). Retrieved from http://www.citeulike.org/group/2540/arti-cle/1233272. [2] Beisiegel, M., & Blohm, l H. (2007). SCA Service Component Architecture - Assembly Model Specification. Citeseer. Cite-seer. Retrieved from http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/do wnload?doi=10.1.1.168.5919&rep=rep1&type=p df. [3] Beisiegel, M., & Vorthmann, S. (2009). SCA Extensions for Event Processing and Pub/Sub. Retrieved from http:// www.osoa.org/download/attachments/35/SCA_Assem-bly_Extensions_for_Event_Processing_and_PubSub_V1_0. pdf?version=1. [4] Box, D., Cabrera, L. F., Critchley, C., Curbera, Francisco, Ferguson, D., Graham, Steve, Hull, D. et al. (2004). Web Services Eventing (WS-Eventing). Retrieved from http://www.w3.org/ TR/2009/WD-ws-eventing-20090317/. [5] Eckert, Michael, F. & Bry, C. (2009). Complex Event Processing (CEP). Informatik-Spektrum, 32(2), 163-167. [6] Erl, T. (2005). Service-oriented architecture: concepts, technology, and design (p. 792). Prentice Hall PTR. Retrieved from http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=i ntitle:Service-oriented+architecture:+concepts,+technology, +and+design#0. [7] Graham, Steve, Hull, D., Murray, B. & Event-driven, T. (2006). Web Services Base Notification 1.3. October. Retrieved from http://docs.oasis-open.org/wsn/wsn-ws_base_notificati-on-1.3-spec-os.pdf. [8] Huang, Y. (2006). A comparative study of web services-based event notification specifications. 2006 International Conference on Parallel Processing Workshops (ICPPW'06), 7-14. Ieee. doi:10.1109/ICPPW.2006.5. [9] Juric, M. B. (2010). WSDL and BPEL extensions for Event Driven Architecture. Information and Software Technology, 52(10), 1023-1043. Elsevier B.V. doi:10.1016/j.inf-sof.2010.04.005. [10] Kevin Cline, Cohen, J., Davis, D., Ferguson, D. F., Kreger, H., Mccollum, R., Murray, B. et al. (2006). Toward Converging Web Service Standards for Resources, Events, and Management. Changes (pp. 1-9). [11] Laliwala, Z. & Chaudhary, S. (2008). Event-driven Service-Oriented Architecture. 2008 International Conference on Service Systems and Service Management, 1-6. Ieee. doi:10.1109/ ICSSSM.2008.4598452. [12] Levina, O. & Stantchev, V. (2009). Realizing Event-Driven SOA. 2009 Fourth International Conference on Internet and Web Applications and Services, 37-42. Ieee. doi:10.1109/ ICIW.2009.14. [13] Liu, L. (2006). Web Services Brokered Notification 1.3. October. Retrieved from http://docs.oasis-open.org/wsn/wsn--ws_brokered_notification-1.3-spec-os.pdf. [14] Marechaux, J.-L. (2006). Combining Service-Oriented Architecture and Event-Driven Architecture using an Enterprise Service Bus. Retrieved from http://www.ibm.com/de-veloperworks/webservices/library/ws-soa-eda-esb/index. html. [15] Michelson, B. M. (2006). Event-Driven Architecture Overview. Architecture, 8. doi:10.1571/bda2-2-06cc. [16] Niblett, P. & Graham, S. (2005). Events and service-oriented architecture: The OASIS Web Services Notification specification. IBM Systems Journal, 44(4), 869-886. doi:10.1147/ sj.444.0869. [17] Niblett, Peter. (2006). Web Services Topics 1.3. October. Retrieved from http://docs.oasis-open.org/wsn/wsn-ws_topi-cs-1.3-spec-os.pdf. [18] Paschke, A. (2008). Design patterns for complex event pro- [20] cessing. 2nd International Conference on Distributed Event-Based Systems (DEBS'08). Retrieved from http://arxiv.org/ abs/0806.1100. [19] Taylor, H., Yochem, A., Phillips, L. & Martinez, F. (2009). Event-Driven Architecture: How SOA Enables the Real-Time Enterprise. (M. Taub, G. Doench, M. Thurston, K. Hart, B. Hassir, & K. Annett, Eds.) (p. 308). Addison-Wesley. [21] Wieland, M., Martin, D., Kopp, O. & Leymann, F. (2009). SO-EDA: A Methodology for Specification and Implementation of Applications on a Service-Oriented Event-Driven Architecture. In W. Abramowicz (Ed.), Proceedings of the 12th International Conference on Business Information Systems BIS 2009 Poznan Poland April 2729 2009 (Vol. 21, pp. 193-204). Springer Verlag. doi:10.1007/978-3-642-01190-0_17. Woods, D. & Mattern, T. (2006). Enterprise SOA: Designing IT for Business Innovation (p. 452). O'Reilly. Martin Potočnik je diplomiral na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru in se kot raziskovalec zaposlil v laboratoriju za tehnologije komuniciranja. Kasneje je postal mladi raziskovalec in doktorski študent Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer je zaposlen v laboratoriju za integracijo informacijskih sistemov. Raziskovalno se ukvarja predvsem z integracijskimi izzivi, storitveno usmerjenimi arhitekturami in računalništvom v oblaku. Sodeluje tudi v aplikativnih industrijskih projektih ter se aktivno udeležuje številnih konferenc s področja informatike. Matjaž B. Jurič je redni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer vodi laboratorij za integracijo informacijskih sistemov. Je avtor oz. soavtor štirinajstih knjig. Sodeloval je pri številnih projektih doma in v tujini, med drugim tudi pri razvoju RMI-IIOP, sestavnega dela platforme Java 2, in je član BPEL Advisory Boarda. Leta 2007 je od SOA World Journal dobil nagrado za najboljšo knjigo s področja SOA, leta 2010 pa nagrado za najodmevnejši znanstveni članek s področja storitev iz NMS. Ima naziva Java Champion in Oracle ACE Director. ■ ■ STROKOVNI PRISPEVKI B Uporaba odprtokodnih in prosto dostopnih programskih orodij -primer dobre prakse Mirica Safran, Mateja Škornik, Dejan Skok, Borut Jereb Univerza v Mariboru, Fakulteta za logistiko, Mariborska 7, 3000 Celje mirica.safran@gmail.com; mateja.skornik@fl.uni-mb.si; logistika.skok@gmail.com; borut.jereb@fl.uni-mb.si Izvleček Informacijska podpora poslovnim procesom je v modernem svetu najpomembnejši dejavnik uspešnega poslovanja. Številna programska orodja ponujajo celovite rešitve in pogostokrat se v praksi izkažejo za odlično investicijo. V ospredje pa vedno bolj nezadržno stopajo t. i. programska orodja odprte kode. Filozofijo in uporabnost odprtokodnih in prosto dostopnih programskih orodij smo preizkusili s projektom - nastala je knjiga Programi za logistike (izdana pod licenco Creative Commons), v kateri smo zbrali, analizirali in testirali šestnajst različnih programskih orodij z vidika njihove uporabe na izbranem logističnem primeru šestih različnih dimenzij problematike upravljanja komponent vmesnega skladišča (upravljanje procesov, vizualizacija, prostorsko planiranje, odločanje, napovedovanje in statistične analize). Avtorji knjige želimo s projektom nadaljevati, prevesti knjigo v tuje jezike in spodbuditi javnost k soustvarjanju t. i. »žive« knjige. To potrjujejo tudi rezultati ankete, v kateri so anketiranci v veliki meri potrdili pripravljenost pri soustvarjanju knjige oz. razširjanju tovrstnih programskih orodij. Ključne besede: odprta koda, prosto dostopna programska orodja, logistika, Planner, Dia, Zint, Google Zemlja, Asdn, Quantum GIS, Qcad, Simple Warehouse Mapper, Petersen, Lindo, GnuCash, GSS World, Scilab, OpenOffice.org, PSPP Dexi. Abstract Freeware and Open Source Software Tools Application - an Example of Good Practice The most important factor for business success in modern world is information support for business process. Software packages which offer comprehensive solutions are excellent investments. Lately the so called open source software gets increasingly into the focus. With a project (which results in the book Programs for Logistics) we test philosophy and usability of freeware and open source software. The book Programs for Logistics was released under the Creative Commons license. We collected, analyzed and tested 16 different open source software tools in terms of their use on selected logistics cases (intermediate storage) of 6 different dimensions (process management, visualization, spatial planning, decision making, forecasting and statistics analyzing). The continuation of the project - the book being translated into foreign languages and encouraging the public to co-creation of the so called 'living' book - is the desire of all authors. With the survey and its results we confirmed that willingness to co-create and spread the idea of free software is huge. Keywords: open source, free software tools, logistics, Planner, Dia, Zint, Google Earth, Asdn, Quantum GIS, Qcad, Simple Warehouse Mapper, Petersen, Lindo, GnuCash, GSS World, Scilab, OpenOffice.org, PSPP Dexi. 1 UVOD rešitve. Knjiga je namenjena inženirjem, študentom, Informacijska podpora s posameznimi poslovnimi aplikaci- predavateljem in drugim, ki se srečujejo s potrebo po jami je temelj uspešnega vodenja poslovnih procesov pod- reševanju predvsem logističnih, vendar v splošnem jetja. V veliki meri se uporabljajo orodja iz zbirke plačljivih inženirskih izzivov. Z njo želimo pokazati, kako si programskih orodij, uporabniki le-teh pa se mnogokrat ne je mogoče z uporabo prosto dostopne programske zavedajo prednosti, ki jo ponuja uporaba prosto dostopnih opreme učinkovito olajšati delo. Gre za pristop, v programskih orodij. katerega tisoči iz t. i. »skupnosti« vlagajo najboljše, V okviru laboratorija za informatiko na Fakulteti kar premorejo. Prispevajo predvsem zaradi svojih za logistiko Univerze v Mariboru je izšla knjiga, v ka- prepričanj, delo pa največkrat opravijo v okviru svo- teri opisujemo uporabo prosto dostopne programske jega prostega časa. Bolj kot kakršen koli zaslužek jih motivira priložnost, da uresničijo svoje zamisli. Prav zaradi tega so rešitve posebne - v sebi imajo zrna genialnosti. Eden izmed bistvenih ciljev izvedenega projekta je osveščanje in večja uporaba odprtokodnih programskih orodij. Zavedamo se potreb po povezanosti logističnega znanja z informacijsko tehnologijo, zato spodbujamo k raziskovanju in reševanju praktičnih problemov, z namenom dosega širšega pogleda na določeno problematiko. 2 IZZIV ODPRTE KODE Odprta koda je že dolgo zakoreninjena v hekerski etiki. Raymond [1] kot hekerja opredeli vsako osebo, ki uživa v raziskovanju programskih sistemov. Posamezniki, ki so sestavljali MIT's Artificial Intelligence Laboratory (raziskovalni laboratorij), so bili obsedeni z raziskovanjem programskih sistemov. Leta 1961 so pridobili prvi PDP-11 »mini« računalnik, ki so ga uporabljali za reševanje različnih problemov, znanstvene raziskave, matematične formulacije ipd. MIT-ovi hekerji so s pomočjo računalnika razvili programsko opremo, ki so jo prosto razdelili drugim razvijalcem PDP. Sodelujoči v laboratoriju so se pridružili še drugim pomembnejšim laboratorijem - združeni so postali uspešno središče razvoja programske opreme. Stallman, ustanovitelj in vodja organizacije Free Software, ki spodbuja razvoj in uporabo prostega programiranja, je leta 1983 začel z izvajanjem projekta GNU - svoboda prostega programiranja, na stotine drugih programerjev pa je začelo ustvarjati nove, brezplačne različice vseh večjih programov operacijskega sistema Unix.2 Linus Torvalds je leta 1994 izdal prvo verzijo Linux 1.0, izdano pod licenco GNU. Linux je »klon« operacijskega sistema Unix, ki temelji na orodjih GNU, številnih drugih aplikacijah in drugih paketih programske opreme. V svetu so poznane številne distribucije Linuxa. Ena izmed najbolj znanih je Ubuntu Linux. Ubuntu skupnost dovoljuje brezplačen dostop do vse programske opreme, uporabnost programskih orodij v lokalnem jeziku in svobodo za prilagajanje programske opreme na kakšen koli ustrezen način [2]. PDP-1 je bil prvi računalnik, izdelan v seriji Digital Equipment Corporation's PDP. Poznan je kot najpomembnejši računalnik pri ustvarjanju hekerske kulture. Unix je operacijski sistem, prvotno razvit leta 1969 v skupini računalniških zanesenjakov iz podjetja Bell Labs. Pojem odprte kode je bil v veliki meri sprejet zaradi dvoumnosti brezplačne programske opreme. Za formalizacijo in natančno določitvijo razdelitev licenčnih pogojev so se razvile večlicenčne pogodbe. Razvoj odprte kode se začne kot marketinška kampanja za prosto programiranje. Pojem prosto programiranje ne pomeni »brezplačno« v finančnem pomenu, ampak se nanaša na »prostost uporabnika« pri uporabi programske opreme. Odprta koda dovoljuje vsakršno uporabo in spreminjanje programske opreme ter njeno razširjanje v spremenjeni ali nespremenjeni obliki in tako omogoča, da programska oprema postaja kakovostnejša in zanesljivejša. Njena izvorna koda je dostopna vsakomur. Velik del internetne infrastrukture vključuje odprtokodno programsko opremo, zato se ne smemo čuditi, da je razvoj odprte kode sovpadel z internetno rastjo. Njeni dosežki so v relativno kratkem času doprinesli k številnim pomembnim napredkom. Še vedno ima veliko možnosti izboljšav predvsem na področju promocije, razširjanja in izobraževanja med končnimi uporabniki. 3 IZVEDBA PROJEKTA Začetna faza Eden izmed prvih pomembnih korakov izvedbe projekta - uporaba odprtokodnih in prosto dostopnih programskih orodij - je bilo vprašanje, komu je projekt pravzaprav namenjen: samo študentom ali tudi strokovnjakom. Dvom se je v trenutku razblinil, ko smo spoznali, da v praksi obstaja premalo tovrstne strokovne literature, ki bi imela ne le teoretično, temveč tudi praktično veljavo. Projekt smo začeli z upanjem, da izdelamo oprijemljivo literaturo, ki bo kot pripomoček služila inženirjem, študentom, predavateljem in drugim, ki se srečujejo s potrebo po reševanju predvsem logističnih, vendar v splošnem inženirskih izzivov. Nikakor ne moremo mimo informacijskih znanj, ki so pomemben dejavnik pri izvedbi projekta. Informatika in logistika sta namreč nerazdružljiva partnerja do uspeha, kar potrjuje dejstvo, da je dandanes izvedba logističnih procesov neizvedljiva brez ustrezne informacijske podpore. Inženirji logistike si svojega dela ne morejo več predstavljati brez uporabe sodobnih informacijskih sistemov in orodij, s katerimi lahko uspešneje razrešijo marsikateri logistični problem. Vsakodnevno planiranje, organizacija, kontroliranje, odločanje 2 ipd. so ključne aktivnosti, katerih uporaba ustreznih orodij v pravem času je bistvenega pomena. Presoditi je treba, kdaj in zakaj je neko programsko orodje primerno za izbrani problem. V času krize in nenadnih sprememb si ne moremo privoščiti napak, ki bi ogrozile in morda povzročile zastoj ali propad poslovanja. Potrebna je nenehna optimizacija logističnih procesov, minimizacija stroškov, nenehno predvidevanje, optimalno planiranje ipd. Vse to je mogoče doseči z uporabo prosto dostopnih in odprtokodnih orodij. Tudi v težavnejšem, poslovnem svetu se je uporaba tovrstnih orodij izkazala kot zelo učinkovita. Po besedah Kositra [4] je odprta koda prihodnost informacijske družbe. Ponuja obilo prednosti, predvsem pa priložnosti, saj ljudem omogoča dostop do informacijskih tehnologij ter sodelovanje in uspeh v informacijski družbi. V okviru projekta o prosto dostopnih programskih orodjih je v laboratoriju za informatiko na Fakulteti za logistiko konec leta 2010 nastala knjiga Programi za logistike, objavljena pod licenco Creative Commons - »priznanje avtorstva« - »nekomercialno« - »brez predelav« (verzija 2.5 in več). Licenca uporabnikom dovoljuje reproduciranje, distribuira-nje, dajanje v najem in priobčitev javnosti izvirnega (torej brez predelave) avtorskega dela pod pogojem, da navedejo avtorja in da ne gre za komercialno uporabo. V celoti in po posameznih poglavjih je dostopna na spletnem naslovu http://labinf.fl.uni-mb.si/p4l. Knjiga je napisana v jeziku latex, ki s svojo kakovostjo in zanesljivostjo bistveno olajša nadaljnje delo. Pri opisovanju se avtorji opirajo na poenostavljen logistični primer upravljanja vmesnega skladišča pri proizvodnji avtomobilov. Primer, ki ga sicer uporabljamo tudi pri študijskem procesu, opisuje skladišče z avtomobilskimi pnevmatikami, platišči in vijaki. Skladišče polnimo s komponentami treh dobaviteljev, vsak uporablja svoje transportno sredstvo (vlak, tovornjak s prikolico in manjše dostavno vozilo) s svojimi specifikami, med katerimi je zelo pomembna časovna dimenzija dobav. Praznimo ga v relativno rednih časovnih intervalih, z viličarji, ki zagotavljajo nemoteno oskrbo z avtomobilskimi deli v proizvodnji. Skladišče ima omejeno zmogljivost. Za podjetje pomenijo skladiščeni avtomobilski deli vezan kapital, ki se s časom dinamično spreminja. Količine se nikoli ne smejo spustiti pod minimalne vrednosti, saj bi bila v tem primeru ogrožena vsa proizvodnja. Prednosti in pomanjkljivosti Problema obvladovanja logističnih tokov se lahko inženirji in podjetja lotijo različno, z različnimi pristopi in znanji. Uporaba prosto dostopnih programskih orodij in njihova integracija v poslovne procese omogoča sistematično reševanje izbranega logističnega problema. Prednost tovrstnih orodij je v njihovi dostopnosti, enostavnosti, funkcionalnosti in uporabi na različnih logističnih sistemih in primerih. Z njihovo uporabo lahko bistveno izboljšamo obvladovanje notranjih in zunanjih logističnih tokov. Vsak izvedeni projekt ima svoje prednosti in pomanjkljivosti. Ena izmed ključnih posebnosti projekta je, da ni namenjen trženju finančnih sredstev, temveč prosti uporabi na trgu. Dva izmed bistvenih ciljev sta podrobnejša osredinjenost na posamezna področja in pogostejša uporaba prosto dostopnih in odprtokodnih programskih orodij v praksi. Že od vsega začetka je glavna predpostavka knjige njeno nenehno izboljševanje, zato vabimo vse, ki imajo predloge v zvezi s knjigo, da pišejo na spletni naslov programizalogistike@gmail.com. Vse predloge bomo skrbno proučili in uporabna spoznanja vnesli v naslednje verzije. Posredovalci popravkov se s pošiljanjem predlogov strinjajo z naslednjo izjavo: »Če bo uredniški svet publikacije upošteval moje predloge sprememb publikacije in bodo te dodane v novejšo verzijo publikacije, se odpovedujem vsem materialnim avtorskim pravicam, ki izhajajo iz mojega avtorskega dela in se strinjam z objavo mojega imena med avtorji publikacije.« Pomanjkljivost, ki jo trenutno vidimo v obravnavani tematiki, je premajhna osveščenost ljudi o tovrstnih programskih orodjih. Še vedno obstajajo negativni predsodki o kakovosti, zanesljivosti in varnosti tovrstnih orodij. Uporabniki programskih orodij bodo prostodo-stopna programska orodja uporabili kot pripomoček pri reševanju problemov v praksi. Poudariti je treba, da so tovrstna programska orodja dostopna na spletu, ki jih lahko preprosto prenesemo in uporabljamo. Brezplačne programske rešitve so v praksi specializirane predvsem za določena področja in ne zajemajo širših področij kot plačljive, zato je izvedeni projekt povezovalni člen med različnimi programskimi orodji za reševanje posameznih segmentov problema, s čimer jih približamo plačljivim. Večfunkcionalnost Poudariti je treba večfunkcionalnost in praktičnost orodij. Mnogo let so ta dostopna na spletnih straneh, vendar so kljub temu mnogim nepoznana. Pogosto potrebujemo orodje pri reševanju študijskih nalog, za delo na projektu, vendar so plačilni pogoji mnogim nedosegljivi. Opisana programska orodja pa so dostopna vsakomur. Če je program napisan samo za eno okolje in brez odprtokodne licence, izgubi pomen odprtokodnega programa v točki delovanja na različnih platformah (npr. Windows ali Linux) in dostopa do izvorne kode. Za programska orodja, ki prvotno ne delujejo v vseh okoljih, obstaja rešitev - program Wine. Z njegovo uporabo vsa izbrana programska orodja, napisana za okolje Windows delujejo tudi v Ubuntu. Je program, ki uporabnikom operacijskih sistemov Linux ponuja kompatibilnost delovanja programskega orodja, napisanega za okolje Windows. 4 REZULTATI Uporabljena programska orodja V knjigi opisujemo šestnajst programov, vezanih na opisani primer. Ti predstavljajo šest različnih dimen- zij problematike upravljanja komponent vmesnega skladišča. Vsako poglavje je mogoče prebrati neodvisno. Obdelali smo področja upravljanja procesov (projektno vodenje, diagrami poteka, sledljivost izdelkov), vizualizacije (vizualizacija oskrbne verige, vizualizacija geografskega področja in uporaba različnih prostorskih slojev GIS), prostorskega planiranja, odločanja (na podlagi iskanja optimalnih vrednosti, večparameterskega odločitvenega modeliranja, simulacij in finančnih tokov), napovedovanja verjetnega razvoja ter navsezadnje statistične analize. Vsako poglavje na kratko opisuje teoretično ozadje posamezne dimenzije problema, katerega upravljanje podpremo z ustreznim orodjem. Nadaljujemo z opisom problema skozi optiko obravnavane dimenzije. Sledi kratek opis programskega orodja, njegov primer pa je vezan na primer vmesnega skladišča. Na koncu vsakega poglavja je dodan kratek povzetek napisanega in seznam uporabljenih virov. Pred vsemi poglavji je uvod s kratkim opisom prosto dostopnih programskih orodij in primera, ki predstavlja rdečo nit knjige. Knjigo končuje daljša tabela s prevodi, uporabljenimi v posameznih poglavjih, in dodatekami, s primeri programov in izpisi programskih orodij. Tabela 1: Predstavljena programska orodja v knjigi Programi za logistike Programska orodja Planner - projektno vodenje Petersen - optimalni izračuni Dia - diagrami poteka - vizualizacija procesov Lindo - numerične operacije Zint - implementacija črtne kode v poslovanju izbranega podjetja Dexi - večparametrski odločitveni modeli ASDN - integracija oskrbne verige, oblikovanje industrijskih logističnih mrež GnuCash - vodenje financ Google Zemlja - načrtovanje poti z digitalnim zemljevidom GPSS World - simulacijsko orodje Quantum GIS - analiza geoprostorskih podatkov Scilab - napovedovanje Qcad - 2D vizualizacija prostorov in procesov OpenOffice.org Preglednica - alternativa Microsoft Excel Simple Warehouse Mapper - 3D simulacijsko programsko orodje za vizualizacijo PSPP - analiza podatkov Prvo programsko orodje, ki smo ga podrobneje opredelili in podkrepili s primerom, je Planner, ki je v pomoč pri projektnem vodenju. Opredeljuje prikaz procesa načrtovanja, nadzorovanja in poročanja aktivnosti v podjetju. V nadaljevanju uporabimo programsko orodje Dia, s katerim izdelamo diagram poteka, ki prikazuje prehode iz ene aktivnosti na drugo (naročanje, dostava, izmenjava dokumentov, grobi in fini prevzem platišč, reklamacije in skladiščenje). Obvladovanje oskrbne verige in zagotovitev sledljivosti komponent na vhodni strani sistema in izdelkov na izhodni strani sistema, predvsem v procesu transporta in skladiščenja, zahteva poznavanje in uporabo standardov označevanja in identifikacije logističnih enot, kar omogoča programsko orodje Zint, s katerim prikažemo možnosti implementacije črtne kode v poslovanju izbranega podjetja. S programskih orodjem ASDN predstavimo integracijo oskrbne verige - od dobavitelja komponent do izbranega podjetja, saj je združevanje posameznih segmentov nadvse pomembno. V vsakdanjih situacijah se srečujemo s problemom mobilnosti in pomanjkanjem časa. Pogosto se zgodi, da se nenadoma odločimo za poslovno potovanje v tujino, čeprav niti ne vemo, kako bomo prispeli tja. V teh primerih je lahko v pomoč programsko orodje Google Zemlja, s katerim prikažemo načrtova:nje poti z digitalnim zemljevidom. V nadaljevanju s programskim orodjem Quantum GIS analiziramo geoprostorske podatke in vizualno opredelimo primernost lokacije za izgradnjo skladiščnega objekta z upoštevanjem tveganj. Področje prostorskega planiranja vključuje tri programska orodja. Orodja Qcad pripomorejo k vi-zualizaciji prostorov ali procesov, s pomočjo katerih prikažemo preprost model ureditve in razporeditve skladiščnega prostora. Uporabimo še 3D simulacij-sko programsko orodje Simple Warehouse Mapper, s katerim preprosto uredimo in razporedimo skladiščni prostor. Odločitve so pomembno področje na vseh področjih poslovanja. S pomočjo programskega orodja Petersen prikažemo izračun optimalne dostave komponent od dobavitelja do izmišljenega podjetja Open Storage. Zaradi velikega števila numeričnih operacij s programskim orodjem Lindo predstavimo problem izbire transporta platišč, ki jih je treba dostaviti v določenem roku. Z uporabo programskega orodja Dexi predstavimo odločitveni model, s katerim določimo optimalni izbor nakupa viličarja. Pri poslovanju nikakor ne moremo mimo financ. Programsko orodje GnuCash uporabimo za vodenje računa pri investicijah nakupa sodobne infrastrukture. Z uporabo GPSS World simulacijskega orodja je mogoče predvideti učinke različnih variant modeliranja in izbranega realnega kompleksnega sistema. Z napovedovanjem ocenjujemo verjetne razvoje v prihodnosti. Z orodjem Scilab izvedemo napoved prodaje avtomobilov za petletno obdobje. Uporabimo še programsko orodje Open.Office.org Preglednica, ki nas na prvi pogled spominja na Microsoft Excel, s katerim vodimo stanje zalog komponent. Na koncu dodamo še programsko orodje PSPP, s katerim izvedemo analizo podatkov, zbranih s pomočjo anketnega vprašalnika. Izzivi v prihodnosti Vsako leto si želimo pripraviti vsaj dve novi ali dopolnjeni izdaji, po potrebi tudi več. Želimo si, da bi knjiga s pomočjo »skupnosti« postala tako dobra, da bi jo bilo smiselno prevesti tudi v druge jezike in bi ji s tem odprli mnogo večje tržišče, kar bi imelo za posledico tudi večjo verjetnost posredovanja predlogov za izboljšavo. Koncept knjige temelji na ideji »žive« knjige, ki zahteva neprestano dopolnjevanje in spreminjanje vsebine. Januarja smo izdali prenovljeno verzijo knjige, v katero smo dodali novo vsebino, programsko orodje WordPress, namenjeno oblikovanju spletnih vsebin za potrebe organizacije. Prav tako je v pripravi vsebina o tehnologiji GPS oz. GNSS (TangoGPS, GPS Analyzer), s katero bomo prikazali številne možnosti njene uporabe na področju logistike in logističnih sistemov, temelječe na prosto dostopnih orodjih s ciljem zagotovitve sledljivosti, monitoringa in morebitnih nadaljnjih optimizacijskih procesov. Mnenja uporabnikov (anketni vprašalnik o uporabnosti knjige Programi za logistike) Na podlagi anketnega vprašalnika smo med študenti in pedagoškim osebjem Univerze v Mariboru izvedli kvantitativno raziskavo, katere namen je bil ugotoviti uporabnost knjige Programi za logistike in osnovne demografske značilnosti uporabnikov. Raziskava naj bi tako pojasnila stališča z vidika uporabnosti knjige glede na nekatere demografske lastnosti uporabnikov. Rezultati Analiza razkriva uporabnost knjige in pripravljenost anketiranih za sodelovanje pri nadaljnjem razvoju knjige. Odgovarja na vprašanja: 1. Kako ocenjujete uporabnost knjige Programi za logistike za vaše potrebe (služba, študij ipd.)? 2. V kolikšni meri bi knjigo Programi za logistike priporočili svojim prijateljem, znancem, sorodnikom? 3. Ali so vam bila (v povprečju) predstavljena programska orodja v knjigi že poznana? 4. Ali bi bili pripravljeni prispevati in razširjati tovrstna odprtokodna - prosto dostopna programska orodja? Kar 66 odstotkov anketiranih ocenjuje uporabnost knjige s 5 oz. 4 (po lestvici 1 - povsem neuporabna, 5 - zelo uporabna), 4 odstotki anketiranih jo ocenjujejo kot povsem neuporabno. 70 odstotkov anketiranih bi knjigo priporočilo prijateljem, znancem, sorodnikom, medtem ko se le 9 odstotkov vprašanih ne nagiba k priporočilu. Zanimivo je, da kar 79 odstotkov anketiranih pozna vsaj nekaj predstavljenih programskih orodij, 86 odstotkov pa bi jih bilo pripravljeno prispevati in razširjati tovrstna odprtokodna - prosto dostopna programska orodja. 1 - Povsem neuporabna 4 % 1 - Povsem neuporabna H 2 1 % 2|_ 3 21 % 4 28 % 3 5 - Zelo uporabna 38 % 4 Ne vem 9 % 5 - Zelo uporabna Ne vem 0 6 12 18 24 30 36 Graf 1: Ocena knjige Programi za logistike 1 - Ne bi priporočil 2 3 4 1 - Ne bi priporočil 2 3 4 5 - Vsekakor bi priporočil Ne vem 2 % 7 % 13 % 32 % 38 % 7 % 5 - Vsekakor bi priporočil Ne vem 0 6 12 18 24 30 36 Graf 2: Možnost za priporočila Da, vsa programska orodja so mi poznana. Da, vendar sem poznal le nekaj predstavljenih programskih orodij. Ne, povsem nepoznana programska orodja. Anonimna anketa je potekala februarja 2011 med 82 naključnimi uporabniki z Univerze v Mariboru. Anketirani so bili k izpolnjevanju ankete povabljeni osebno: posameznikom smo poslali e-poštna sporočila s pojasnitvijo namena našega pristopa in povezavo na anketni vprašalnik. Vprašani so odgovarjali v posredni interakciji z izvajalcem testiranja prek Google dokumentov. Kvantitativna študija meri te demografske lastnosti uporabnikov: spol, starost, dokončana izobrazba in status. Pri sklepanju smo morali biti previdni. Ker smo prek e-pošte dejavno pozivali anketirance, se raziskava nanaša na selektivno vzorčenje. Izbira lokacije ni bila naključna, saj smo se usmerili na študente in pedagoško osebje Univerze v Mariboru. Skušali smo vključiti čim več različnih fakultet, vendar smo izpustili tiste, za katere smo bili mnenja, da jih knjiga ne bi zanimala. Kljub temu lahko iz zbranih podatkov izberemo nekaj zanimivih sklepov. Med izvajanjem ankete lahko vpliva na veljavnost sklepov kar nekaj vidikov. Predvidevamo, da so anketiranci skušali odgovarjati z minimalnim trudom, saj vprašalnik vsebuje le vprašanja zaprtega tipa. Alternative, med katerimi so lahko izbirali, so bile vedno navedene v istem vrstnem redu. Kot rezultat obstaja tveganje zaporednega efekta: alternative, ki so navedene kot prve, so izbrane pogosteje kot tiste pod njimi. Pri sklepanju bi tako bilo treba pretehtati mogoče posledice tega učinka in preveriti, ali lahko vplivajo na alternativno razlago rezultatov. Demografski kazalniki V raziskavi je sodelovalo 82 ljudi oz. 52 žensk (63 %) in 28 moških (34 %); 2 anketirana podatkov o spolu nista navedla. Anketirani so najpogosteje študentje (73 %), imajo doseženo največ visoko šolo (univerzitetni ali visokošolski program) (50 %). Najbolj zastopana starostna skupina je med 21 in 30 leti. Rezultati zaradi majhnega vzorca niso povsem nezanesljivi, vendar so okvirno podali oceno in mnenje izvedenega projekta. Mogoče je, da so si anketiranci kakšno vprašanje razlagali povsem drugače, kot smo si ga zamislili. Pomembno je tudi, koliko so bili anketiranci dejansko pripravljeni sodelovati in da ankete niso vzeli le »za šalo«. Ženske [52]-i Moške 34 % Ženske 63 % Moške [28] Graf 5: Spolna struktura anketiranih Do 20 Od 21 do 30 Od 31 do 40 Od 41 do 50 Od 51 do 60 Od 61 let naprej 0 14 28 42 56 70 Graf 6: Starostni razredi anketiranih Do 20 let 1 % Od 21 do 30 let 84 % Od 31 do 40 let 9 % Od 41 do 50 let 2 % Od 51 do 60 let 1 % Od 61 let naprej 0 % Brez izobrazbe 0 % Brez izobrazbe ■ Osnovna šola 0 % Osnovna šola ■ Srednja šola 31 % Višja šola (2 leti) 3 % Srednja šola Visoka šola (UNI ali VS) 41 % Višja šola (2 leti) | Podiplomski študij 5 % Visoka šola (UNI ali VS) Podiplomski študij 0 8 16 24 32 40 48 Graf 7: Izobrazba anketiranih Osnovnošolec 0 % Dijak 0 % Študent 73 % Zaposlen 22 % Nezaposlen 1 % Upokojenec 1 % 5 SKLEP Uporabnost odprtokodnih in prosto dostopnih programskih orodij se je izkazala tudi v težavnejšem, poslovnem svetu kot odlična informacijska podpora pri odločanju, planiranju, nadzorovanju. Številna programska orodja z oznako odprta koda so v prvi vrsti odlična informacijska podpora logističnim procesom. Prednost orodij je njihova preprostost in brezplač-nost, slabost pa omejene možnosti uporabe. Kanček iznajdljivosti s kombinacijo različnih odprtokodnih in prosto dostopnih programskih orodij kar nazorno predstavlja knjiga Programi za logistike. Uporabnost knjige smo potrdili še z anketo, ki smo jo izvedli med pedagoškimi delavci in študenti Univerze v Maribo- ru. Njihova pripravljenost pri soustvarjanju »žive« knjige pa vsekakor daje pozitivne obete za nadaljnje delo. Verjamemo, da se je večmesečno delo izplačalo. 6 [1] [2] [3] [4] VIRI IN LITERATURA JOHNSON, Kim: Open-Source Software Development, Department of Computer Science. University of Calgary Alberta, Canada T2N 1N4. Objavljeno na spletni strani: http://chinese--school.netfirms.com/computer-article-open-source.html. DRUMMOND, John G.: Open Source Software and Documents: A Literature and Online Resource Review, 2000. KOSITER, Andrej: Odprtokodne rešitve so tudi v najzahtevnejših podjetniških okoljih, Finance, 25. november 2010, št. 292, str. 22-23. JEREB, Borut, SKOK, Dejan, ŠAFRAN, Mirica, ŠKORNIK, Mateja: Programi za logistike, Fakulteta za logistiko, Univerza v Mariboru, 2010. Mirica Šafran je absolventka podiplomskega študija Logistika sistemov na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru, na kateri je diplomirala leta 2008 z diplomsko nalogo Zavarovanje postnih storitev. S člani laboratorija za informatiko se ukvarja z raziskovanjem in uporabo odprtokodne in proste programske opreme za logistike, pripravo strokovnih gradiv ipd. Raziskovalno dejavnost krepi v okviru Instituta za logistiko, delujočega na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru. Med njene uspehe prištevamo priznanje Fakultete za logistiko na področju raziskovalne dejavnosti (projekt Optimizacija transporta bioloških vzorcev v SBC, izdelan v okviru skupine LARS) ter pohvalo Tutor študent 2009. Prejela je pohvalo podjetja Mercator za sodelovanje na projektu, izvedenem v okviru skupine LARS. ■ Mateja Škornik je leta 2009 s področja interaktivnega grafičnega oblikovanja diplomirala na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Med študijem je uspešno službovala v podjetju Cetis, d. d., kjer si je nabrala dragocene izkušnje. Je asistentka pri predmetih s področja informatike na Fakulteti za komercialne in poslovne vede in doktorska študentka na Fakulteti za logistiko, na kateri pripravlja doktorsko disertacijo s področja upravljanja tveganj. Na raziskovalnem področju se ukvarja s standardizacijo, zakonodajo, informacijskimi tveganji, tveganji v logistiki, odprto kodo, pripravo strokovnih gradiv ipd. Dejan Skok je podiplomski študent na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru, na kateri je z odliko diplomiral z diplomsko nalogo Zasnova sledenja blaga v podjetju Bosio, d. o. o. V tem podjetju je uspešno služboval in si nabiral dragocene izkušnje. V laboratoriju za informatiko Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru se ukvarja z raziskovanjem na področjih logističnega pristopa k obvladovanju masovnih dogodkov (simulacije, množična strežba, logistični tokovi, sledenje ipd.), sledenja logističnih objektov (GPS), priprave strokovnih gradiv. Med njegove uspehe lahko prištejemo različna priznanja in dosežke: Eureka Ideje!mladih 2009 - zlata plaketa in tretje mesto, najboljši diplomant v občini Štore leta 2009, najboljši študent prvega letnika magistrskega študija 2009/2010 na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru. Borut Jereb je predavatelj na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru. Leta 1991 je uspešno zagovarjal doktorat s področja računalniških znanosti na Univerzi v Ljubljani. Od leta 1991 do 1992 je kot vabljeni profesor raziskoval in poučeval na Oregon State University. Po vrnitvi v Slovenijo si je skoraj dve desetletji kot svetovalec in kot vodja v podjetjih in v javnem sektorju pridobil veliko praktičnih izkušenj na področju informatike. Trenutno se ukvarja predvsem s področjem dokumentnih sistemov, standardizacije, zakonodaje in upravljanja tveganj v informatiki. ■ ■ ■ Poročilo o konferenci DSI 2011 Aprila 2011 je v Portorožu potekala že 18. konferenca Dnevi slovenske informatike - letos pod geslom »Nove razmere in priložnosti v informatiki kot posledica družbenih sprememb«. Na slovesni otvoritvi konference je udeležence pozdravil predsednik Slovenskega društva Informatika Niko Schlam^berger, ki je v svojem nagovoru izrazil zadovoljstvo, da je konferenca dočakala polnoletnost, in poudaril pomen informatike, ki se kaže tudi v tem, da kriza relativno manj ogroža družbe iz te kot iz drugih dejavnosti. Slavnostni govornik Samo Hribar Milič, generalni direktor Gospodarske zbornice Slovenije, je v svojem nastopu navedel več podatkov, ki se nanašajo na gospodarska gibanja. Informatiko je ocenil za dejavnost, brez katere gospodarskim družbam ni več mogoče preživeti. Markana, Tineta Poštuvana in Blaža Magdiča s Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Drugo mesto je pripadlo projektu CloudDocs - socialno omrežje za izmenjavo dokumentov avtorja Roberta Dukarica s Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, tretje mesto pa je zasedel projekt z naslovom Distribucija avtorja Mateja Lakote, prav tako z ljubljanske fakultete. Udeleženci so na konferenci lahko dobili odgovore na ključne usmeritve informatike ter vpogled v najpomembnejše poslovne in tehnološke trende, ki so jih predstavili vabljeni tuji predavatelji podjetij Oracle, Microsoft, SAP, IBM in JBoss - Red Hat. Izjemnega odziva sta bili deležni predavanji Jaco-ba Morgana o tem, kako lahko uporabimo socialna omrežja za generiranje poslovne vrednosti, ter Gart-nerjevega analitika Claudia Da Rolda, ki je govoril o tem, ali pomeni izvajanje storitev v oblaku prihodnost storitev informacijske tehnologije. Samo Hribar Milič, generalni direktor GZS V sklepnem delu slovesnega začetka konference je bila podeljena i-nagrada za najboljši IKT-projekt. Merila so bila stroga in tako glavna nagrada ni bila podeljena, na drugo mesto pa je bil zaradi inova-tivnosti in uspešnega pristopa do potreb kupcev, manjših podjetij in zasebnikov uvrščen projekt MOX družb Marg Inženiring, d. o. o., Unija računovodski servis, d. d., in Adacta, d. o. o. Priznanje Slovenskega društva Informatika za delo in dosežke je prejel Tomaž Turk z Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani za razvojne dosežke spletnega terminološkega slovarja Islovar. Tekmovanja za najboljši študentski projekt 2011 na letošnji konferenci DSI so se udeležili študentje računalništva in informatike z ljubljanske in mariborske univerze, ki so tudi predstavili svoje rezultate. Za najboljši študentski projekt 2011 je bil izbran projekt 2ndSight avtorjev Luke Topolovca, Žana Jacob Morgan Claudio Da Rold Navajamo nekaj vsebinskih poudarkov in ugotovitev konference. ■ Na področju poslovne inteligence je ugotovljeno, da so v vseh okoljih neprestane potrebe po poročanju, na oblikovanje rešitev pa vplivajo predvsem dane možnosti in zahteve posameznih okolij. Razvoj in znanstvene raziskave odpirajo in ponujajo še nove možnosti, katerih uveljavitev bomo lahko spremljali v naslednjih letih. ■ Na področju menedžmenta poslovnih procesov je bilo predstavljenih več prispevkov, ki so obravnavali nekatera teoretična spoznanja s področja procesne usmerjenosti ter njihovo uporabo v praksi. Predstavljenih je bilo nekaj metodoloških izhodišč ter ključnih dejavnikov uspeha pri projektih prenove in informatizacije poslovanja, med katerimi je večina predavateljev poudarjala povezavo s strategijo in nujno potrebo po vključenosti najvišjega vodstva organizacij. Na področju informacijske varnosti in upravljanja tveganj je bilo ugotovljeno, da se uporabniki informacijskih sistemov prepočasi prilagajajo novim razmeram in priložnostim v informatiki kot posledici družbenih sprememb, saj slepo sledijo trendom rabe socialnih omrežij, ne da bi se pri tem zavedali vseh nevarnosti, ki jih le-ta prinašajo. Enako velja za rešitve v oblaku, pri katerih uporabniki nimajo zadostnega nadzora nad svojimi podatki. S tem se povečuje nevarnost za zlorabe, ki jih je vedno več in so vedno bolj ciljane na posameznika. Posameznik se ne zaveda dovolj nevarnosti, ki prežijo nanj, ali pa jih celo zavestno prezira. Organi pregona dobijo premalo prijav zlorab, malo jih je uspešno preiskanih, še manj pa je tistih, ki so obsojeni. Za ustrezno sistemsko rešitev problema bi bilo treba osveščati uporabnike, da bi ločili med dovoljenim in prepovedanim, ustrezno zavarovali svoje podatke ter prijavljali zlorabe organom pregona. Na področju podpore odločanju in operacijskih raziskav so bile predstavljene praktične rešitve, aplikacije večkriterialnega in skupinskega odločanja na področju kmetijstva in prehrane. Cilji in odločevalci so pogosto protislovni in tako z modeli za podporo odločanju želimo najti kompromis med cilji in odločevalci. Globalno želimo doseči učinkovitejšo izrabo virov, kakovosti dela in oblikovati okolje, ki je sprejemljivo za družbo kot celoto. Prikazane so bile izkušnje in spoznanja ter smeri razvoja modelov ob upoštevanju negotovosti odločanja. Izpostavljene so bile prednosti, slabosti in priložnosti uporabe modelov, seveda ob podpori informatike na številnih področjih, v sektorjih gospodarstva in ob problemih. Predstavljene so bile informacijske, optimizacijske in zlasti tehnološke rešitve, ki služijo kot podpora odločanju na področjih računalniške strežbe, kakovosti podatkov, strojništva in procesnih tehnologij. Na področju informatike v javni upravi je ugotovljeno, da so ponovno začeli vzpostavljati skupna organizacijska telesa, katerih neobstoj je bil zaradi preteklih reorganizacij pogosto ključna težava pri zagotavljanju transparentnosti izvajanja projektov in procesov sodelovanja. Kljub temu prihaja do uspešnih projektov sodelovanja, kar je bilo predstavljeno na primeru rešitve za podporo uporabnikom, pri kateri sta združili vsebine obstoječih rešitev ministrstvi za javno upravo in za pravosodje ter tako oblikovali skupno rešitev za podporo uporabnikom z bistveno nižjimi stroški investicije kot v primeru samostojnega razvoja. Še vedno pa zaradi sektorske organiziranosti informacijske in komunikacijske tehnologije ostaja veliko težav pri izvajanju projektov s tega področja, predvsem na ravneh pripravljanja ter spremljanja izvedbe. Zaradi tega so zelo dobrodošli periodične strategije in akcijski načrti, ki zagotavljajo vsaj nekaj pregleda nad dogajanji na področju informacijske in komunikacijske tehnologije. Rdeča nit sekcije je bilo poenotenje delovanja služb informacijske in komunikacijske tehnologije, potreba po skupnem usklajevanju ter informiranju o tekočih in prihodnjih projektih ter zagotavljanje možnosti večkratne uporabe že vzpostavljenih rešitev. Izpostavljena je bila potreba po primerno organiziranem sodelovanju v okolju slovenske državne in javne uprave. Iz prispevkov je bil viden tudi pomen inovativne uporabe razpoložljivega programja in računalniških naprav. Izpostavili bi lahko pametna mesta, tehnologijo RFID uporabo informacijskotehnoloških rešitev v kulturi in znanju ter statistične rešitve, ki pomenijo predvsem prihranek časa in finančnih sredstev. ■ Na okrogli mizi »Nove razmere v informatiki: ali so storitve informacijske tehnologije v Sloveniji dovolj cenjene?« so sodelujoči najprej ocenili stanje v Sloveniji na področju informacijske in komunikacijske tehnologije. Gospodarska in finančna kriza močno vpliva na podjetja s tega področja, saj se zmanjšujejo investicije v informacijske in komunikacijske tehnologije tako v gospodarstvu kot v javni in državni upravi. V gospodarstvu v teh kriznih časih vodstva podjetij in naročnikov še vedno smatrajo investicije v opremo in storitve informacijske in komunikacijske tehnologije le kot strošek, ne pa kot investicijo, in torej možnost povečevanja konkurenčnosti in uspešnosti njihovih podjetij. Posebno poglavje sta državna in javna uprava, v katerih se v zadnjih letih zmanjšujejo investicije v informacijske in komunikacijske tehnologije. Sodelujoči so razpravljali predvsem o rešitvah za izboljšanje kriznih razmer. Razpravljalci so ugo- ■ ■ ■ tovili, da so nujno potrebne spremembe tako v gospodarstvu in javni upravi kot v podjetjih s področja informacijske in komunikacijske tehnologije. Dolgoročna rešitev je usmerjenost v izvoz rešitev in storitev informacijske in komunikacijske tehnologije, saj je slovenski trg premajhen. Za povečanje izvoza se morajo podjetja povezati in sodelovati, predvsem pa se usmeriti v razvoj in trženje produktov. Neizkoriščena možnost je tudi vzpostavitev javno-za-sebnega partnerstva s sodelovanjem uporabnikov in ponudnikov, ki se v tujini uveljavlja, v Sloveniji pa ne znamo izkoristiti priložnosti, ki jih omogoča. Vsi govorniki so soglašali, da kljub kriznim razmeram obstaja dovolj možnosti za nadaljnji razvoj. Treba je le poiskati priložnosti in z agilnim ter inovativnim pristopom uveljavljati rešitve informacijske in komunikacijske tehnologije v gospodarstvu in javni upravi ter v tujini. Poudarki konference, na kateri je predstavilo svoje prispevke devetih vabljenih vrhunskih tujih plenarnih predavateljev, petdesetih vabljenih slovenskih predavateljev in več kot sto drugih predavateljev in avtorjev prispevkov, so: 1. Že 18. konferenca DSI je s 160 referati prikazala pravo bogastvo vsebin in aktualnih tematik. 2. Rdeča nit konference »Nove razmere in priložnosti v informatiki kot posledica družbenih sprememb« je sporočilo družbam s področja informatike. 3. Informatika v vseh subjektih zasebnega in javnega prava igra ključno vlogo za njihovo boljšo odzivnost in večjo kokurenčnost. 4. Informatiko je treba ustrezno umestiti v vseh organizacijah, če hočejo biti uspešne. 5. Za uspešnost gospodarstva in slovenske informatike je Slovenija postala premajhna, naša prizadevanja morajo biti usmerjena evropsko in globalno. 6. Poslanstvo SDI, ki ga izpolnjujemo na konferenci, je tudi promoviranje strokovne odličnosti. Utrinek s predavanj Konferenco DSI 2011 smo uspešno končali. Zahvaljujemo se vsem udeležencem za obisk, avtorjem za bogastvo ter raznolikost vsebin in programskemu svetu, programskemu odboru, organizacijskemu odboru ter pokroviteljem za pomoč pri izvedbi. Več informacij in utrinkov s konference najdete na spletni strani http://www.dsi2011.si. Slovensko društvo INFORMATIKA Programski in organizacijski odbor DSI Fotografije Janez Strah Iz Islovarja Islovar je spletni terminološki slovar informatike, ki ga ureja jezikovna sekcija Slovenskega društva Informatika na naslovu http://www.islovar.org. V tej števiki revije objavljamo nekaj novejših izrazov s področja varovanja. Izraze lahko komentirate, tako da se prijavite v poglavju Nov uporabnik, poiščete izraz, ki ga želite komentirati, in zapišete svoj komentar ter predlog spremembe. bela optimizacija -e -e ž (angl. white hat SEO) optimizacija spletnih strani v skladu s pravili spletnih iskalnikov; prim. črna optimizacija, siva optimizacija beli klobuk -ega -a m (angl. white hat) kdor preizkuša varnost računalniških sistemov z vdiranjem; prim. vdiralec črna optimizacija -e -e ž (angl. black hat SEO) optimizacija spletnih strani s kršenjem pravil spletnih iskalnikov; prim. bela optimizacija, siva optimizacija črni klobuk -ega -a m (angl. black hat) kdor vdira v tuje računalniške sisteme z namenom nepooblaščeno uporabljati podatke ali programe; prim. vdiralec eskalacija privilegijev -e -- ž (angl. privilege escalation) nepooblaščena pridobitev večjih privilegijev v operacijskem sistemu, programski opremi hekanje -a s (angl. hacking) žarg. 1. spreminjanje strojne in/ali programske opreme na izviren, samosvoj način za doseganje novih, nepredvidenih zmožnosti 2. vdiranje v tuje računalniške sisteme hekati -am nedov. (angl. hack) žarg. 1. spreminjati strojno in/ali programsko opremo na izviren, samosvoj način za doseganje novih, nepredvidenih zmožnosti 2. vdirati v tuje računalniške sisteme heker -ja m (angl. hacker) 1. računalniški zanesenjak, ki spreminja strojno in/ali programsko opremo na izviren, samosvoj način za doseganje novih, nepredvidenih zmožnosti 2. gl. vdiralec hekerski malček -ega -čka m (angl. script kiddie) heker (1), ki še nima veliko izkušenj kraja kl^kov -e -- ž (angl. clickjacking, click-jacking, UI redressing) kraja podatkov ali prevzem nadzora nad brskalnikom preko zlonamerne, zavajajoče spletne strani kreker -ja m (angl. cracker) kdor zlomi zaščito programske opreme z namenom nepooblaščene uporabe in distribucije; prim. razbijalec gesel (1) kriminalna programska oprema -e -e -e ž (angl. crimeware) programska oprema, narejena za izvedbo kriminalnih dejanj v računalniških omrežjih; prim. zlonamerno programje optimizacija spletnih stran^ -e — ž (angl. search engine optimization, krat. SEO) dejanja, ki izboljšujejo rang strani (1) rang stran^ -a -- m (angl. page rank, PageRank, krat. PR) položaj spletne strani v izpisu zadetkov, ki ga določajo algoritmi spletnih iskalnikov razbijalec gesel -lca -- m (angl. password cracker) 1. kdor razbija gesla; prim. kreker 2. orodje, s katerim se lahko najde ustrezno geslo SEO -- [seo] m krat. (angl. search engine optimization) gl. optimizacija spletnih strani s^va optimizacija -e -e ž (angl. grey hat SEO) uporaba optimizacije spletnih strani mimo pravil spletnih iskalnikov; prim. črna optimizacija, bela optimizacija skrekati -am dov. (angl. crack) zlomiti zaščito programske opreme z namenom nepooblaščene uporabe in distribucije vdiralec -lca m (angl. cracker, computer security hacker) kdor vdira v tuje računalniške sisteme; sin. heker (3); prim. beli klobuk, črni klobuk Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci Islovarja. Včlanite se v Slovensko društvo INFORMATIKA Pristopna izjava za članstvo v Slovenskem društvu INFORMATIKA Pravne osebe izpolnijo samo drugi del razpredelnice Ime in priimek Datum rojstva Stopnja izobrazbe Naziv Domači naslov Poštna št. in l