基于云平台的云计算产业联盟知识服务模式研究

魏 玲,郭新朋

(哈尔滨理工大学 管理学院,黑龙江 哈尔滨 150040)

通过对知识服务驱动力、障碍因素等进行分析,设计云计算产业联盟知识服务云平台架构,对联盟知识服务平台化管理模式进行改进和流程优化。根据知识特性设计适用于云计算产业联盟的知识服务模式,实现不同类型知识的获取、存储与共享,进而提高云计算产业联盟知识资源共享效率,提升现阶段联盟知识服务水平。通过与3种传统的知识服务模式效果进行仿真对比分析,发现基于云平台的产业联盟知识服务模式,能够提高知识资源创新与应用效率。

关键词云计算产业联盟;知识服务;云平台;知识资源

0 引言

随着云计算技术应用和发展,伴生的网络、存储、应用软件等功能和服务备受各行各业青睐。该技术具备一定的信息数据处理性能和较高的计算效率,逐渐被应用于信息智能化处理与知识服务优化方面。云计算产业联盟是基于云计算技术的产业联盟体,覆盖并连通了产业链上下游重点企业,通过项目及业务合作的方式促进企业间知识资源交互,实现产业企业核心竞争力提升,而建立云计算产业联盟已成为企业发展创新的重要途径[1]。翟丽丽等[2]通过构建数据资产评估模型分析了云计算产业联盟资源共享中的组织协调问题,但对于云计算产业联盟知识服务的具体环节关注甚少。同时,知识服务过程中提供的隐性知识和显性知识具有一定针对性、精准性和及时性等特性,云计算产业联盟为联盟成员提供的知识服务必须契合以上特性,且服务模式具备多元处理功能,才能实现对用户需求的快速响应,及时解决用户问题。

随着云计算技术不断发展,云平台应用云服务解决实际问题成为大势所趋。刘乃强等[3]结合知识管理与SAAS模式,对图书馆云计算公共知识服务云平台进行了深入研究,发现针对SAAS知识服务模式的研究相对薄弱。侯永东等[4]提出一种可扩展的集成化云平台监控机制,指出其能在平台资源共享环节实现实时监控功能,但缺乏对资源应用处理模型的研究。胡刃峰等[5]就云平台促进产学研隐性知识共享,提出信任、沟通和激励三大机制,但对显性知识及显性与隐性知识转化过程中的具体问题关注较少。

本研究结合云平台服务特性,利用云计算在信息及数据处理方面的高效能优势, 构建适用于促进云计算产业联盟发展的云平台架构,并基于该平台设计面向不同对象、针对不同知识类型的联盟知识服务模式,旨在实现知识资源获取、存储与共享过程中的快速服务化,以及对知识资源集成化处理和实时监控管理。

1 云计算产业联盟知识服务障碍分析

明确云计算产业联盟知识服务障碍,把握主要障碍对知识服务过程及效果的影响,才能为设计云计算产业联盟知识服务技术基础及构建服务模式提供有力支撑。因此,本文根据云计算产业联盟相关领域知识服务化信息统计与数据分析,从联盟体自身和联盟内部成员视角,探讨云计算产业联盟面临的两大主要知识服务障碍。

1.1 云计算产业联盟知识异质性

联盟知识服务过程受知识异质性影响,会产生未知的知识共享效果。为明确知识服务障碍,把握云计算产业联盟的知识异质性,建立云计算产业联盟知识异质性关系模型如图1所示。

图1 云计算产业联盟知识异质性关系描述

(1)知识资源异质性。云计算产业联盟拥有的知识资源可划分为核心知识与辅助知识两类。其中,核心知识包括企业管理模式、项目运行能力、产品生产制造核心技术;辅助知识是指企业可对外公开的技术、文档等信息。联盟知识资源异质性是指企业、组织或个人核心知识的异质性,由于异质性知识与竞争优势密切相关,知识载体为了保护核心知识的使用权益,会向专利主管部门申请专利。他人须与知识载体协商获得授权后才能使用相关知识,若其自行使用则会受到知识载体依据国家法律法规而被追责[7]。在整个知识网络中,知识资源异质性可以促进知识网络节点间知识交互,而知识势差促使知识存量较少的网络成员进行知识学习,进而实现知识资源提升和优化。同时,知识资源受到核心知识载体(人才)影响,反作用于云计算产业联盟,促进联盟整体知识水平提升。正是因为知识资源具有异质性,才使得企业、组织或个人工作性质发生转变,相应地,公司资源配置也会有所不同。

(2)知识网络异质性。云计算产业联盟成员以联盟知识服务模式的知识网络结构为基础连接方式[8],包括企业知识服务结构、组织知识结构等。由于云计算产业联盟成员来自不同企业、组织,每个成员的知识资源拥有量及彼此间的知识差异较大,可能导致成员在合作过程中对知识理解产生偏差,进而加大知识服务创新失误率。此外,知识网络异质性可能对联盟成员内部专业性技术资源流动产生限定,每个知识网络节点都会影响技术资源转化。

(3)技术资源异质性。云计算产业联盟技术资源异质性主要体现为技术资源种类和数量上的差异性,最为常见的技术资源有知识产权、专业技术等。联盟成员协同过程主要包括企业间和企业内协同,从而技术资源异质性也可分为组织间和组织内资源异质性[9],但二者均促进行业技术发展。企业间技术资源异质性能拓宽合作伙伴的技术创新视野,提高其知识创新能力;组织间技术资源异质性有助于优化组织合作方式,改进技术应用模式,为技术改进与融合提供互补信息。技术资源异质性能引起联盟成员对企业人力成本的重视,进而保障人力资源在联盟成员企业内、企业间的结构和规模。

(4)人力资源异质性。推动企业发展的核心力量不是现有的生产活动与项目,而是人力资源。因此,人力资源异质性是联盟知识服务活动成功的关键[10]。在组织知识资源共享中,知识主要隐性存储于团队间和个人头脑中,从而人力资源异质性体现为成员组织结构、规模和知识服务运行情况、知识服务协作能力等方面的差异。对于个人而言,知识异质性则体现为年龄、受教育水平、知识存储情况等方面的差异性。合理利用人力资源异质性有利于提升企业、组织或团队知识整合与协作能力。在技术资源保障下,联盟企业可以通过对现有人员进行高效管理,不断引进与培训人才,扩大联盟企业内部知识基础,进而扩大联盟成员企业知识存量。

1.2 云计算产业联盟知识服务信息不对称

知识服务信息不对称增加了联盟成员获取知识资源的难度,影响成员知识水平和知识服务效果,不利于联盟成员提升知识获取与吸收能力。因此,解决知识服务信息不对称是有效提高联盟成员知识存量和知识吸收能力的关键[6]

(1)自有知识保护过强。联盟成员企业或组织只有以等价方式进行知识资源交换,才能保证知识资源交互的平等性。这是因为,核心知识决定了企业的行业地位,核心知识保护是企业关注的重点,从而可能导致联盟成员对知识过度保护。当联盟成员对核心知识保护逐渐扩散到对辅助知识保护时,预示着联盟成员间知识服务与转化效果趋于恶化,会给联盟知识服务带来不可逾越的障碍。

(2)知识吸收能力差异大。云计算产业联盟成员以企业或组织为主,其知识资源吸收与运用能力有所不同,而这种能力差异导致联盟成员间知识服务信息不对称。

(3)知识资源分布不均衡。知识是企业发展的核心资源,知识资源分布不均衡会形成知识势差,进而导致联盟成员知识存量不同。从知识服务的本质看,利益最大化是联盟成员追求的目标,由于成员利益或其联盟地位有可能受到损害,因而有必要采取激励措施留住联盟成员。通常情况下,联盟体可通过定期发布主题项目吸引联盟成员参与,促使联盟成员进行知识交互与学习,在整个知识流动过程中,联盟体可对知识资源进行协调,使其分布趋于均衡。此外,联盟体可以在年中或年末通过举办云计算联盟峰会或知识服务大会等形式,吸引更多企业进入联盟体,帮助其更新既有知识资源分布图和知识资源列表。具体而言,联盟体以显性知识资源留住可能流失的成员,以隐性知识资源(高效的知识服务组织或团体)吸引潜在成员企业进入。

2 云计算产业联盟云平台架构设计

云计算产业联盟知识服务是基于云平台运作的,因而本研究主要从云平台技术架构和层级架构进行设计,旨在促进联盟成员知识交流。云平台中的知识资源通常以文档、文本、项目任务等形式存在,联盟成员可以通过获取相关知识资源权限,进而对其进行提取与共享,还能以此捕捉到帮助其快速完成任务的知识资源线索(叶春森,2016)。此外,考虑到知识资源推送效率,云计算产业联盟可应用动态推送和Email等方式使知识共享平台具有良好的可扩展性,实现知识共享平台框架优化与知识资源高效动态推送。云平台体系架构如图2所示。

图2 云平台体系架构

2.1 云计算产业联盟云平台技术架构

显性知识一般是指可编码、可度量及可视化的知识,这类知识可以通过计算机实现快速获取与存储。隐性知识通常是指存储于人脑中的技巧、经验等,这类知识无法利用计算机进行智能处理。为解决知识创新中的技术问题,知识资源在联盟成员间和成员企业内部高效传递是其重要前提。云平台技术架构见图3。

(1)知识服务资源获取技术。知识资源获取过程,首先需对可提供丰富知识的信息来源进行筛选,再根据用户需求剔除冗余信息、提取核心知识资源,并对结果进行进一步知识挖掘。联盟显性知识获取原则是能够快速实现分布式技术处理。因此,应通过搜索引擎获取显性知识,实现动态、快速、准确的知识资源获取,并确定知识资源存储位置。对于隐性知识,联盟通常采用知识专家查询方法进行判定,快速确定与掌握知识存储位置,利用已构建的知识地图进行知识资源重组与配置。本研究利用知识专家地图,按照项目实施经验、工作技巧等属性确定专家,不仅可以最大程度地提高知识获取效率,还为更多联盟成员在面临知识共享问题或产生相关知识需求时提供了应对思路。

图3 云平台技术架构

(2)知识服务资源存储技术。其主要研究对象是实现标准和存储方法,根据知识特性实现知识资源条理化,使更多知识资源以编码的方式存储于已有知识库中。知识资源条理化主要指联盟成员在获取相关业务的关键知识时,按照既定规则或模式从海量知识资源数据或信息中剔除冗余或“噪音”知识的过程,这些知识通常是与业务无关、限定使用对象的非关键知识。在删除这些知识后,根据知识资源对合作项目或用户需求的重要程度分级,分别存储,以提升知识应用效率。知识标准化则是在知识资源条理化后的操作,主要是对形式混乱、表述不清晰的知识进行标准化处理,该处理过程对于知识资源编码操作人员有很大帮助,能进一步优化现有知识资源。联盟成员按照知识特性进行知识编码,对于一些隐性知识编码则需要采取个人管理或团队管理的存储方式实现,而此编码方式也适用于大部分显性知识编码。一方面可以提高知识资源存储效率,从而增加联盟以及联盟成员企业的知识存量,另一方面能够提高用户访问与查询知识资源的效率,从而提高联盟成员知识获取与知识创新能力。

(3)知识服务系统实现技术。系统实现技术是对知识资源处理后的结果输出操作,具有特殊权限的用户可以通过系统进行数据访问,获得其所需的知识表现形式。对于显性知识,云计算产业联盟知识服务系统集成了联盟成员企业的关键知识资源,利用知识地图为用户提供知识资源存储位置,方便其获取相关资源。

2.2 云计算产业联盟云平台层级架构

云计算产业联盟云平台层级架构设计主要采用系统集成与动态交互技术,旨在实现联盟外部知识资源与内部知识资源动态集成。在大数据背景下,云计算产业联盟知识服务活动具有一定复杂性和多元性,因而在云平台设计与构建过程中,必须采用开放、灵活、松散耦合的分布式应用系统架构,才能适应联盟成员间动态合作方式及业务流程重组情况。云平台层级架构见图4。

图4 云平台层级架构

(1)知识资源层。该层是云平台的关键层,为各种知识资源获取、转化、存储与应用提供支持。由于云计算产业联盟成员企业知识具有异质性,其采用的知识访问术语也不尽相同。因此,利用元知识进行语义描述,通过语义映射的方式建立云计算产业联盟知识对象的全局概念和各节点企业局部概念之间的映射关系。

(2)物理层。该层通信网络能为知识资源提供网络支持,包括能为用户提交知识需求提供帮助客户端、服务器等物理建构。利用物理层中的适配器将各系统连接到服务总线,服务总线则根据适配器提供和获取的知识交互需求信息,通过总线配置管理,将知识资源返回给知识服务请求者。

(3)知识存储层。该层主要服务于联盟并行化处理活动中的知识仓库,具有及时响应用户知识请求及知识资源动态存储等功能,并对处理后的知识资源以及创新知识资源进行快速高效存储。

(4)功能层。该层包括知识流程控制和消息管理等,在系统分析与构建过程中体现为理论架构设计,具体功能是为向联盟成员提供知识获取、存储及服务工具和方案。

(5)应用层。该层主要功能为云计算产业联盟提供知识搜索、知识主体交互协作等应用类知识服务。此外,该层信息反馈模块提供的反馈评价信息有助于联盟知识管理者优化系统,为联盟成员提供知识地图及联盟知识专家网络,更好地解决知识使用问题。其中,知识地图可以标识知识所在位置或来源,通过知识搜索和知识挖掘功能实现系统决策支持,利用Web进行交互协作,进而实现高效知识服务。

(6)表示层。该层是联盟成员与知识共享平台的接口层,其主要功能为响应用户操作并显示处理结果,通常由知识门户技术实现。

3 基于云平台的云计算产业联盟知识服务模式设计

云平台为云计算产业联盟业务操作提供虚拟化知识描述和服务化项目技术封装的知识资源,知识资源分布更优,具有异构、多样、动态以及不确定性等特性。由此,本研究构建动态知识服务模式如图5所示。

图5 动态知识服务模式

云计算产业联盟以提供动态服务的方式改善联盟内部知识资源转化形式,进而提升企业或组织智能化服务能力。通过对联盟内项目数据、服务状态和效果等进行协同优化,促进知识资源在联盟节点间传递。云计算产业联盟为保留和吸引更多成员企业,对资源进行虚拟化、集成化和服务化封装,促使企业融入云环境,了解和学习更多显性及隐性知识;通过培养不同的知识云能力,提高自身现有知识服务水平和知识服务技术,进而增加企业知识存量。云计算技术在国内得以兴起与发展,推动了相关应用和深度研发事业进展,由其衍生的3种基础服务备受各行各业关注,即基础架构即服务(IAAS)、平台即服务(PAAS)、软件即服务(SAAS),以及最新提出的知识即服务(KAAS)[12]。其中,知识即服务(KAAS)是在前述3种基础服务之上提出的,是在IAAS、PAAS、SAAS对原始数据进行处理后,根据用户需求以及项目合作规范对知识资源进行提取,实现部分隐性知识显性化,进而拓展现有联盟知识存量的一种知识服务类型。

3.1 联盟成员外部知识服务模式

平台即服务(PAAS)模式的核心是,由云计算服务提供商提供应用服务引擎,技术人员利用这些应用服务引擎进行程序开发和构建,进而实现对数据资源的快速处理、对显性与隐性知识资源的快速提取。PAAS对云计算产业联盟云平台资源的抽象层次进行更新,将云平台中的开发环境、运行环境等作为服务内容提供给联盟成员企业,赋予其获取特定知识资源的权限。联盟成员利用获得的特定资源进行应用开发,进而提高自身知识资源提取、存储与应用效率。PAAS主要采用“知识服务水平协议(Knowledge Service Level Agreement,KSLA)”对云计算产业联盟及成员企业进行约束,以降低潜在安全风险。该协议主要服务于联盟成员企业、组织、个人等具有知识需求的用户以及云计算服务提供商,通过对用户知识服务质量反馈信息与联盟知识服务目标进行对比,根据结果对知识服务工作流程进行调整。

联盟成员外部知识服务模式在不同的知识服务生命周期阶段,以适应性服务的方式分散企业合作竞争风险。从竞争角度看,该模式能有效促进企业实施知识创新,并且有助于企业团队或成员适应知识服务氛围,将压力转化为知识创新动力。从合作角度看,该服务模式强调合作双方对所需知识信息的获取和应用,认为合作对象比竞争对手更为重要,通过促进联盟成员间知识服务化竞争与合作,实现知识资源效用最大化。联盟成员外部知识服务模式见图6。

图6 联盟成员外部知识服务模式

3.2 联盟成员间知识服务模式

基础架构即服务(IAAS)是云计算产业联盟在提供知识服务时采用的一种最基本的云计算服务方式,能为联盟成员提供几乎可以直接使用的各种知识资源服务端口。用户在使用该服务方式时,可以通过网络直接获取相应的计算机能力资源、知识存储能力资源、原始数据、并行化处理能力资源等。云计算产业联盟云平台知识服务能力指向的用户关键需求是解决系统效能问题,因此云服务提供商可以利用虚拟化技术为用户提供虚拟资源池。同时,用户可以利用PC终端和移动终端向云平台提交知识服务需求信息,并经由平台处理后获得服务处理反馈信息。

云计算产业联盟成员间知识服务模式以混沌、有序的形式对知识资源进行模式化处理。不同企业或组织对知识的需求不同,有可能造成知识资源应用混乱。因此,从不同知识节点出发,建立混沌知识网络结构,以适应不同节点的知识活动,能有效连接、调整整体知识服务,进而满足联盟知识服务资源库的需求。当联盟整体处于混沌状态时,利用该模式可以迅速找到需要知识服务的企业或组织,生成主要知识服务路径,确定企业或组织的真实知识需求以及把握知识供给方式。联盟成员间知识服务模式见图7。

图7 联盟成员间知识服务模式

3.3 联盟成员内部知识服务模式

软件即服务(SAAS)是云计算产业联盟云平台为联盟成员搭建的知识资源信息化所需的网络基础设施及软硬件运行平台,能提供前期实施、中后期维护等一系列服务。该种服务模式主要通过授予软件应用许可证、软件维护以及提供技术支持等方式获得盈利。对于广大中小型企业而言,SAAS服务模式是企业知识共享模式改革的最佳进路,在一定程度上解决了设备及服务器授权收费问题。SAAS能为云计算产业联盟成员企业提供专一化服务,个人或团体可以利用特有的知识服务软件对最新知识资源进行学习、对既有知识结构进行优化等。该知识服务模式不仅可以简化现有企业员工培训、管理机制,还可以通过软件直接、快速、全面地对企业、团队、个人等主体进行知识资源管理,弥补知识反馈信息丢失、知识资源缺乏等弊端。

云计算产业联盟成员内部知识服务模式是企业或组织引导新员工、带领老员工的一种方式。该服务模式下的管理手段能有效实现经验传递,将隐性知识以非形式化的方式进行转化并生成服务;新员工在老员工带领下获取与吸收新知识,不断对其进行创新与应用,逐渐形成新的知识体系,如图8所示。

图8 联盟成员内部知识服务模式

4 基于云平台的云计算产业联盟知识服务模式应用效果仿真

以中关村云计算产业联盟为实证研究对象,利用本文设计的云平台进行知识服务模式实证应用分析,基于专利网、企业官网等搜集的数据,以R语言为技术支持,对知识服务效果进行仿真,旨在对本文提出的3种知识服务模式与传统的企业主导型、社会参与主导型与个人主导型的知识服务模式进行综合对比分析。其中,传统的企业主导型知识服务模式是指在知识服务过程中,以某个企业为核心,对知识资源占用比例较大、对其它企业影响较强的一种知识服务模式;社会参与主导型知识服务模式是指某些社会主体参与到整个知识服务过程中的一种知识服务模式,这些社会主体主要包括政府、高校、中介机构等;个人主导型是指以个人作为知识共享与传递核心点的一种知识服务模式,个人知识有无决定了知识服务的整体效果。通过改变知识资源投入量和知识创新资源产出量进行知识模式效果仿真,结果如图9-11所示。

图9 知识服务模式对比分析效果仿真1

(1)联盟外部知识服务模式与传统的社会参与主导型知识服务模式对比分析结果如图9所示。结果表明,随着知识资源投入量不断增加,联盟对知识资源的创新产出量也不断增加,本文提出的联盟外部知识服务模式增长率明显高于传统的社会参与主导型知识服务模式。由此可以看出,在PAAS云计算服务模式主导下,企业知识资源利用率更高。

图10 知识服务模式对比分析效果仿真2

(2)联盟成员间知识服务模式与传统的企业主导型知识服务模式对比分析结果如图10所示。随着知识资源投入量不断增加,本文提出的联盟成员间知识服务模式和企业主导型知识服务模式对知识资源创新产出影响的差异较小,且增长量较小。总体来说,基于IAAS服务方式提升了知识资源获取、存储与共享效率。

(3)联盟成员内部知识服务模式与传统的个人主导型知识服务模式对比分析结果如图11所示,个人主导型知识服务模式受个人意愿影响,随着隐性知识资源投入不断增加,产出呈先增加后减少的趋势,最终弱化了联盟整体知识服务效果。本文提出的联盟成员内部知识服务模式——基于SAAS服务方式,整合了成员企业内部个人及团队的知识资源,优化了现有知识资源处理模式,提高了知识资源服务水平。

图11 知识服务模式对比分析效果仿真3

5 结语

在云计算技术兴起的背景下,知识资源与联盟成员需求都发生了转变。随着信息技术不断发展,传统知识资源匹配方式很难满足用户核心知识需求。云计算产业联盟以云计算技术与服务为基础,对联盟体及联盟成员知识管理活动进行体系优化,使联盟企业对显性和隐性知识资源的应用与存储得到极大改善,提高了联盟成员知识资源服务水平及自身知识资源存量。

本文分析了知识服务过程中存在的障碍,提出适用于云计算产业联盟的知识服务云平台构想,从宏观技术层面和微观层级进行架构分析与设计,为优化现有知识服务模式提供了理论支撑。本文以3类云计算基础服务模式为基础,提出适用于不同服务对象和知识资源类型的知识服务模式,以期帮助企业在不同情况下最大限度和最高效率地利用云平台服务。结合联盟成员知识交互行为特性,为其在知识服务过程中的知识获取、转化、存储与共享等环节可能遇到的问题提供解决办法。

为验证本文提出的知识服务模式的理论与实践价值,将不同的知识服务模式与3类传统知识服务模式进行效果仿真对比分析,结果显示,本文提出的知识服务模式能在一定程度上优化现有知识资源服务效果,满足用户对知识资源的多样化需求。

本研究过程仍存在一些不足,对相关领域资料的搜集与整理有待完善,而新补充的信息有待更多实际案例进行效果验证。本文未对联盟结构差异性与联盟知识服务效果关联性进行具体分析,这也是未来研究的方向。

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Research on Knowledge Service Mode of Cloud Computing Industry Alliance Based on Cloud Platform

Wei Ling, GuoXinpeng

(School of Management, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150040, China)

AbstractThrough the analysis of the driving force and obstacle factors of knowledge service, the cloud platform architecture of cloud computing industry alliance knowledge service is designed, and improving the management model of the alliance knowledge service platform and optimize the process.According to the knowledge characteristic to design the knowledge service mode which can be applied to cloud computing industry alliance.The model of knowledge service based on cloud platform realizes the acquisition, storage and sharing of different knowledge types.Through the simulation and comparison of traditional knowledge service model effects, it is found that there are three kinds of industry alliance knowledge service models based on cloud platform, which improves knowledge resource innovation and application efficiency.

Key Words:Cloud Computing Industry Alliance;KnowledgeService;Cloud Platform;Knowledge Resources

DOI10.6049/kjjbydc.2017120262

中图分类号F272.4

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2018)22-0117-06

收稿日期2018-03-16

基金项目国家自然科学基金项目(71272191)

作者简介魏玲(1965-),女,黑龙江哈尔滨人,博士,哈尔滨理工大学管理学院教授,研究方向为知识管理、危机管理、数据库管理信息系统;郭新朋(1989-),男,黑龙江铁力人,哈尔滨理工大学管理学院硕士研究生,研究方向为知识管理、危机管理、网络舆论。

(责任编辑:林思睿)