摘? 要：為了研究高性能計(jì)算（HPC）在復(fù)雜環(huán)境中決策因素的影響力，提出一種集成模型，結(jié)合了創(chuàng)新擴(kuò)展（DOI）和“人-組織-技術(shù)”適應(yīng)（HOT-fit）理論。通過決策制定者對(duì)間接收益和當(dāng)前HPC能力的判斷進(jìn)行云計(jì)算預(yù)測(cè)，充分考慮了人的因素、技術(shù)因素。結(jié)果表明，采用云計(jì)算的間接收益、資源充足性、高層管理支持和兼容性方面有著不同看法。因此，可以利用間接收益和HPC能力，對(duì)是否會(huì)在HPC中采用云計(jì)算的決策進(jìn)行預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：高性能計(jì)算;云計(jì)算;兼容性;間接收益;預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391;F272? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）20-0030-04

Important Factors Affecting High Performance Cloud Computing and Model Inspection and Analysis

ZHANG Yujiao

（Taiyuan Normal University， Jinzhong? 030619， China）

Abstract：In order to study the influence of decision factors of high performance computing （HPC） in complex environment， an integrated model is proposed， which combines the theory of Diffusion of Innovations （DOI） and the “human-organization-technology” fit （HOT-fit）. Through the judgment of decision-makers on indirect benefits and current HPC capabilities， cloud computing prediction is carried out， taking full account of human factors and technical factors. The results show that there are different views on the indirect benefits， resource adequacy， top management support and compatibility of cloud computing. Therefore， indirect benefits and HPC capabilities can be used to predict the decision making whether cloud computing will be adopted in HPC.

Keywords： high performance computing; cloud computing; compatibility; indirect benefits; prediction

0? 引? 言

云計(jì)算[1]是信息系統(tǒng)研究和實(shí)踐的一個(gè)重要新興范式。美國國家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究所將云計(jì)算定義為“實(shí)現(xiàn)對(duì)可配置計(jì)算機(jī)資源（即網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用和服務(wù)）共享池的方便按需網(wǎng)絡(luò)訪問，通過較少的管理工作或服務(wù)供應(yīng)商交互，實(shí)現(xiàn)資源的快速提供和發(fā)布”。隨著信息技術(shù)（IT）效率的改善和業(yè)務(wù)敏捷性的提高，企業(yè)開始將云計(jì)算納入IT戰(zhàn)略中[2]。大量文獻(xiàn)分析了云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)，但不同的組織、技術(shù)、環(huán)境和人為因素[3]均會(huì)影響到云計(jì)算的采納與否。因此，在高度復(fù)雜且未得到充分研究的領(lǐng)域，例如高性能計(jì)算[4]（High Performance Computing，HPC），有必要對(duì)各種技術(shù)、環(huán)境等因素的作用進(jìn)行分析。

本文是理解在復(fù)雜的高性能計(jì)算環(huán)境中，采用云計(jì)算決策的影響因素。為此，將兩種流行的理論即DOI理論[5]和HOT-fit框架[6]結(jié)合在一起，從而對(duì)云計(jì)算進(jìn)行更全面的分析。其中，DOI理論認(rèn)為高層管理特征和內(nèi)部組織架構(gòu)能夠影響到終端用戶是否采用云計(jì)算的意愿。本文加入HOT-fit框架的原因是，本文假定人、技術(shù)和組織因素能夠影響到一個(gè)組織的云計(jì)算采用。采用DOI理論而非TOE理論的原因是，以往文獻(xiàn)已經(jīng)分析了環(huán)境因素在云計(jì)算環(huán)境中的重要性。研究表明，人、組織和技術(shù)因素影響較大，環(huán)境因素不會(huì)影響到云計(jì)算采用。

1? 研究模型和假設(shè)

本文開發(fā)的框架和假設(shè)建立在DOI和HOT-Fit基礎(chǔ)之上，如圖1所示。

1.1? 人的因素

個(gè)人創(chuàng)新傾向指的是個(gè)體對(duì)新技術(shù)的認(rèn)同態(tài)度。研究表明，個(gè)體的創(chuàng)新性判斷水平會(huì)影響到其對(duì)新技術(shù)的反應(yīng)。由此，個(gè)人創(chuàng)新傾向可用來預(yù)測(cè)其是否希望比其他人更早采用某項(xiàng)創(chuàng)新。如果個(gè)體（關(guān)鍵決策制定者）對(duì)創(chuàng)新持開放態(tài)度，那么其在HPC中采用云計(jì)算的可能性較高。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1：個(gè)人創(chuàng)新傾向與云計(jì)算在高性能計(jì)算中的使用呈正相關(guān)。

與組織的技術(shù)可用性相關(guān)的兩個(gè)人為因素，也可能對(duì)技術(shù)采用產(chǎn)生積極影響。為提升技術(shù)可用性，組織必須具備專業(yè)的人力資源（例如有能力的HPC員工和IT員工），其具備在HPC中實(shí)施云計(jì)算的知識(shí)技能。因此，員工的技術(shù)能力會(huì)對(duì)HPC負(fù)載中云計(jì)算的采用造成積極影響，而IT專家對(duì)于希望采用云計(jì)算的組織機(jī)構(gòu)來說至關(guān)重要。雖然不同類型的云計(jì)算服務(wù)要求不同的專家知識(shí)（SaaS、PaaS或IaaS），但HPC的技術(shù)采用中技術(shù)能力是一個(gè)非常重要的決定性因素，使用HPC的組織機(jī)構(gòu)通常會(huì)使用嚴(yán)格配置或需要專業(yè)知識(shí)軟件。

一般情況下，HPC和IT技術(shù)能力較高的組織，在進(jìn)行技術(shù)決策制定時(shí)會(huì)有更大的信心，在HPC中實(shí)施云計(jì)算的可能性也會(huì)更高。因此，本文假設(shè)H2和H3。

H2：IT/IS（信息系統(tǒng)）能力，與HPC的云計(jì)算采用呈正相關(guān)。

H3：HPC能力，與HPC的云計(jì)算采用呈正相關(guān)。

1.2? 技術(shù)因素

復(fù)雜度指的是組織在理解和使用一項(xiàng)新技術(shù)時(shí)的判斷難度。組織傾向于采用易于使用的新技術(shù)，因?yàn)閺?fù)雜技術(shù)會(huì)影響對(duì)其有用性和易用性的判斷，從而降低采用概率。此外，技術(shù)的復(fù)雜度會(huì)隨實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)判斷的增加而變大。如果組織認(rèn)為在HPC中采用云計(jì)算是復(fù)雜和有挑戰(zhàn)性的，那么其理解并實(shí)施該系統(tǒng)的信心會(huì)比較小，因此，采用概率相對(duì)較低。由此，本文假設(shè)H4。

H4：復(fù)雜度與HPC的云計(jì)算采用呈負(fù)相關(guān)。

兼容性指的是“一項(xiàng)創(chuàng)新被認(rèn)為與現(xiàn)有價(jià)值、過去經(jīng)驗(yàn)和潛在采用者需求相一致的程度”。如果云計(jì)算與這些價(jià)值存在沖突，那么被組織所采用的概率會(huì)比較低。一些研究將兼容性視為技術(shù)采用的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。舉例來說，云計(jì)算與一個(gè)組織的現(xiàn)有技術(shù)（本文研究中為HPC）之間的兼容性，會(huì)對(duì)其有用性和易用性判斷起積極作用，由此影響到采納意愿。因此，本文還提出假設(shè)H5。

H5：兼容性與HPC中云計(jì)算采用呈正相關(guān)。

安全問題一直是影響到云計(jì)算采用的一個(gè)主要障礙。這些安全問題通常與不安全的接口或數(shù)據(jù)丟失相關(guān)。安全性與云計(jì)算系統(tǒng)的可靠性直接相關(guān)，且與云計(jì)算采用決策呈正相關(guān)，安全性判斷越高，采用意愿會(huì)越強(qiáng)。組織將云計(jì)算視為可靠安全的平臺(tái)時(shí)，采用云計(jì)算的概率會(huì)更高。因此，本文假設(shè)H6。

H6：HPC中云計(jì)算采用與安全性判斷呈正相關(guān)。

2? 方法測(cè)試

本文設(shè)計(jì)了一份問卷，以測(cè)試所提框架。問卷中所有條目均針對(duì)HPC背景進(jìn)行適應(yīng)性修改。創(chuàng)新性（4項(xiàng)）、HPC能力（6項(xiàng)）、IT/IS能力（5項(xiàng)）、復(fù)雜度（5項(xiàng)）和資源充足性（4項(xiàng)）。采用里克特五級(jí)量表對(duì)每項(xiàng)條目進(jìn)行度量。鑒于HPC市場(chǎng)的規(guī)模較小，本文開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)庫來征集HPC決策制定者的意見。

調(diào)查參與人數(shù)為98位，其中92位參與者完成了問卷。回復(fù)率為93.87%，鑒于HPC市場(chǎng)中的組織機(jī)構(gòu)的數(shù)量相對(duì)較少，已經(jīng)足以進(jìn)行分析研究。

在數(shù)據(jù)分析之前，首先進(jìn)行未響應(yīng)偏差與探索性因素分析（EFA），以驗(yàn)證本文研究中完成的問卷代表性。本文通過對(duì)較早答復(fù)者與后期答復(fù)者的組織變量進(jìn)行比較，以檢驗(yàn)未答復(fù)偏差。HPC用戶數(shù)量、HPC每周使用情況、受訪者對(duì)HPC的熟悉程度，被當(dāng)作組織變量的基準(zhǔn)來使用。t檢驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于上述任一變量，較早和較晚的答復(fù)者之間均不存在明顯差異。由此證明樣本具有代表性。

所有關(guān)鍵部分度量的可靠性和有效性，利用主成分分解法進(jìn)行要素分析，以檢驗(yàn)區(qū)分效度與聚合效度。三個(gè)維度的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）數(shù)值均高于0.70的閾值，這說明這些條目適用于要素分析。其中，“人”維度下生成三個(gè)要素：個(gè)人創(chuàng)新力、HPC技術(shù)能力、以及IT/IS技術(shù)能力?！凹夹g(shù)”維度下也生成了三個(gè)要素：復(fù)雜度、兼容性和安全性。從安全性結(jié)構(gòu)中舍去了一個(gè)項(xiàng)目，以提升結(jié)構(gòu)可靠性。組織維度下生成了四個(gè)要素：直接收益、充足資源、高層管理支持以及成本降低。所有克隆巴赫α值均大于0.60，這說明度量是可靠的。所有項(xiàng)目被加載到其預(yù)期結(jié)構(gòu)上，因子負(fù)載超過0.60。由此也實(shí)現(xiàn)了每個(gè)結(jié)構(gòu)的聚合效度和區(qū)分效度。計(jì)算各因子的綜合得分以進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)分析。如表1所示，受訪者將創(chuàng)新力、兼容性、復(fù)雜度、間接效益和成本降低作為影響到云計(jì)算采用的最關(guān)鍵因素。

為了比較采納者和非采納者的看法，本文執(zhí)行了一系列的T檢驗(yàn)。測(cè)試結(jié)果如表2所示，其中括號(hào)內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)偏差;**p<0.07;*p<0.05，從中可以觀察到兩者在4個(gè)因子上有著不同的看法，即間接受益、資源充足性、高層管理支持和兼容性。測(cè)試結(jié)果與預(yù)期相符，采納者對(duì)于HPC中采用云計(jì)算的看法比非采納者更加積極。

3? 假設(shè)檢驗(yàn)分析

為對(duì)框架進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，本文通過10個(gè)因子在SPSS 23中執(zhí)行了logistic回歸。計(jì)算方差膨脹因子（VIF）和容差值，以測(cè)試這些因子的多重共線性。VIF得分的范圍為1.09至2.19，均低于閾值3。容差值范圍為0.46至0.92，均超過了劃界分0.10。因此，本文研究中不存在多重共線性問題。

3.1? 模型評(píng)估

對(duì)模型系數(shù)進(jìn)行綜合檢驗(yàn)，以研究模型中的自變量是否能夠解釋因變量中的變化。顯著性結(jié)果表明，自變量對(duì)因變量的預(yù)測(cè)有一定的改善作用。其中卡方x2為26.27，自度為10，顯著值低于0.01（p=0.00），這表明這10個(gè)因子能夠顯著提升對(duì)云計(jì)算采用決策的預(yù)測(cè)。

3.2? 個(gè)體預(yù)測(cè)因子

本文使用Walt卡方統(tǒng)計(jì)對(duì)個(gè)體預(yù)測(cè)因子的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明對(duì)于云計(jì)算采用來說，間接受益（p<0.01）和HPC能力（p<0.05）的預(yù)測(cè)因子具備統(tǒng)計(jì)顯著性。該結(jié)果支持了H3和H9假設(shè)。間接收益和HPC能力與組織在HPC中采用云計(jì)算的可能性呈正相關(guān)。

3.3? 區(qū)分能力

表3給出了通過logistic回歸分析得到的模型預(yù)測(cè)精度。提出的模型對(duì)非采納者的預(yù)測(cè)正確率為76.1%，對(duì)采納者的預(yù)測(cè)正確率為72.7%。總體預(yù)測(cè)正確率為74.4%。結(jié)果證明，這些預(yù)測(cè)因子具有比隨機(jī)選擇模型更高的區(qū)分能力。

3.4? 人為因素和技術(shù)因素分析

人的因素即使在創(chuàng)新傾向較高的情況下，也不會(huì)對(duì)決策制定者是否采用云計(jì)算造成決定性影響。表4列舉的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，個(gè)人創(chuàng)新是HPC中云計(jì)算采用的最高得分因子。因此需要對(duì)度量中的不一致性做進(jìn)一步研究。結(jié)果還表明，HPC能力非常強(qiáng)的組織會(huì)認(rèn)為自身擁有更先進(jìn)的計(jì)算能力，因此，更傾向于采用云計(jì)算。IT能力與云計(jì)算采用之間的顯著性關(guān)系，可能是因?yàn)閾碛谐浞值腎T專長(zhǎng)的組織可能已經(jīng)經(jīng)歷了云計(jì)算所需的一些技術(shù)變革，這就降低了技術(shù)能力對(duì)云計(jì)算采用的影響，但會(huì)對(duì)云計(jì)算實(shí)施的程度上產(chǎn)生更大的影響。這些結(jié)果與以往研究中的非確定性結(jié)果相符。

技術(shù)因素即兼容性、復(fù)雜度和安全性，均不會(huì)對(duì)組織在HPC中的云計(jì)算采用造成影響。首先，個(gè)人組織可能會(huì)意識(shí)到，在HPC中采用云計(jì)算的收益，足以克服復(fù)雜度或安全性方面的隱憂。因此，組織可能會(huì)為了將預(yù)期收益最大化而在HPC中采用云計(jì)算。其次，如果組織認(rèn)為自己擁有卓越的技術(shù)能力，其可能不會(huì)在意云計(jì)算預(yù)期當(dāng)前HPC系統(tǒng)之間的兼容性。最后，雖然云安全依然是一個(gè)主要隱憂，但云計(jì)算平臺(tái)上確保數(shù)據(jù)的隱私性和保密性的技術(shù)進(jìn)步可能會(huì)增強(qiáng)組織實(shí)施云服務(wù)的信息。因此，在HPC的云計(jì)算采用決策上，技術(shù)因素可能不會(huì)產(chǎn)生決定性影響。

4? 結(jié)? 論

本文發(fā)現(xiàn)間接收益和HPC能力是組織在HPC中采用云計(jì)算的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。本文主要工作是：首先，結(jié)合DOI與HOT-Fit理論，以全面的視角分析了HPC中云計(jì)算采用的決定因素。通過驗(yàn)證人為因素和組織因素在云計(jì)算采用上發(fā)揮的積極作用，為擴(kuò)展DOI-HOT框架以解釋云計(jì)算采用決策提供了理論支持。其次，本文為云服務(wù)供應(yīng)商提供了參考意見，即云服務(wù)供應(yīng)商應(yīng)該向潛在客戶強(qiáng)調(diào)在HPC中采用云計(jì)算的間接收益。本文研究的主要局限是樣本規(guī)模較小。擴(kuò)大采樣規(guī)模會(huì)提高結(jié)果的魯棒性。這將是未來工作重點(diǎn)。另外，未來還會(huì)考慮其他可能的決定性因素，以給出更全面的解釋或開發(fā)出領(lǐng)域特定模型。

參考文獻(xiàn)：

[1] 羅軍舟，金嘉暉，宋愛波，等.云計(jì)算：體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù) [J].通信學(xué)報(bào)，2011，32（7）：3-21.

[2] 堯敏.云計(jì)算時(shí)代中小企業(yè)的IT服務(wù)管理創(chuàng)新-IT服務(wù)設(shè)計(jì)和服務(wù)持續(xù)改進(jìn)流程優(yōu)[D].上海：華東理工大學(xué)，2016.

[3] ALSHAMAILA Y，PAPAGIANNIDIS S，LI F. Cloud computing adoption by SMEs in the north east of England [J].Journal of Enterprise Information Management，2013，26（3）：250-275.

[4] 鄭方，張昆，鄔貴明，等.面向高性能計(jì)算的眾核處理器結(jié)構(gòu)級(jí)高能效技術(shù) [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2014，37（10）：2176-2186.

[5] PHAPHOOM N，WANG X，SAMUEL S，et al. A survey study on major technical barriers affecting the decision to adopt cloud services [J].Journal of Systems & Software，2015，103（5）：167-181.

[6] 王彥婷.影響醫(yī)院導(dǎo)入「云端運(yùn)算」之關(guān)鍵因素研究：整合TOE與HOT-Fit的觀點(diǎn) [D].臺(tái)中：臺(tái)中科技大學(xué)，2012.

作者簡(jiǎn)介：張宇姣（1987—），女，漢族，山西晉中人，實(shí)驗(yàn)師，碩士，研究方向：人工智能，大數(shù)據(jù)分析，計(jì)算機(jī)教育。