朱鐵蘭，謝永強，張衛(wèi)國，熊 煥，匡 曉

（1.解放軍理工大學 指揮信息系統學院，江蘇 南京 210007；2.中國電子設備系統工程公司，北京 100141）

容災備份系統災難恢復能力評估指標分析*

朱鐵蘭1，謝永強2，張衛(wèi)國2，熊 煥2，匡 曉2

（1.解放軍理工大學 指揮信息系統學院，江蘇 南京 210007；2.中國電子設備系統工程公司，北京 100141）

對容災備份系統災難恢復能力評估指標進行分析，有助于不斷完善容災備份系統建設，提高容災備份系統災難恢復能力水平。已有的信息系統災難恢復能力評估指標體系是依據國標GB/T 20988-2007建立，存在評估效率低的問題。因此，依據最新災難恢復中心建設與運維管理規(guī)范國家標準GB/T 30285-2013，利用AHP層次分析法，將容災備份系統災難恢復能力指標進行細粒度分類列出；借鑒統計學原理，使用改進的指標信息不完全的多指標系統聚類方法，將大量指標進行聚合精簡；搭建容災備份實驗系統，分別運用聚類前后兩套指標體系對該系統災難恢復能力進行評價。運用模糊綜合評判法進行綜合評估，驗證了新的評估指標體系能夠縮短評價指標權重的專家評價時間，從而提高容災備份系統災難恢復能力評估效率。

容災備份；災難恢復能力；指標體系；聚類分析；AHP

0　引 言

容災備份系統構建的核心問題是建立一套科學、合理的災難恢復能力評估指標體系。該指標體系是由反映一個復雜災備系統災難恢復能力的一系列指標所組成的指標群，各指標相互補充、相互聯系，通過專家評價，分配權重，從而有效評價災備系統災難恢復能力。文獻［1］對信息系統災難恢復能力評估方法進行了研究，通過運籌學的AHP層次分析算法對各指標進行定性和定量評價，確定指標權重，構建指標層次模型。但是，該模型僅限于考慮靜態(tài)指標，沒有考慮時間、環(huán)境等動態(tài)指標對災難恢復能力的影響。文獻［2］在AHP評估模型基礎上，提出基于灰色聚類浮動定級算法，通過灰色關聯矩陣或灰數的白化權函數，同時考慮動態(tài)指標的影響，給出更加靈活的定性評估災難恢復能力等級結果。文獻［3］對AHP與模糊綜合評判在災難恢復能力中的應用進行了研究，提出基于災難恢復管理、災難恢復規(guī)劃及IT技術措施的指標劃分方式。

以上研究的指標體系是依據信息系統災難恢復規(guī)范GB/T 20988-2007制定的，存在制定不盡合理、比較繁雜評估效率低等問題。國外主要針對容災備份系統，進行可用性、性能和評估效能等方面的研究［4］。本文依據最新的國家標準，通過改進的指標信息不完全的多指標系統聚類方法，改進現有指標體系，搭建容災備份實驗系統，分別運用聚類前后兩套指標體系對該系統災難恢復能力進行評價。經驗證，新的評估指標體系縮短了評價指標權重的專家評價時間，提高了容災備份系統災難恢復能力評估效率。

1　容災備份系統災難恢復能力評估指標體系分析

1.1 容災備份系統災難恢復能力評估指標體系

評估過程主要運用了層次分析法。層次分析法是一種系統分析方法，研究內容主要集中在判斷矩陣、比例標度、一致性問題、可信度上。該方法是一種實用的多準則決策方法，以其定性與定量相結合處理各種決策因素的特點，以及系統、靈活、簡潔的優(yōu)點，得到了較廣應用。層次分析法的主要思想是根據研究對象的性質，將要求達到的目標分解為多個組成因素，并按因素間的隸屬關系，將其層次化，組成一個層次結構模型，然后按層分析，最終獲得最低層因素對于最高層（總目標）的重要性權值，或進行優(yōu)劣性排序。層次分析法把一個復雜的無結構問題分解組合成若干部分或若干因素（統稱為元素），如目標、準則、子準則、方案等，并按照屬性的不同，把這些元素分組形成互不相交的層次。上一層次對相鄰的下一層次的全部或某些元素起支配作用，形成了層次間自上而下的逐層支配關系，是一種遞階層次關系。在層次分析法中，遞階層次思想占據核心地位。通過分析建立一個有效合理的遞階層次結構，對于能否成功解決問題具有決定性的意義。

本文依據最新災難恢復中心建設與運維管理規(guī)范國家標準GB/T 30285-2013，利用AHP層次分析法，將容災備份系統災難恢復能力指標進行細粒度分類列出，如圖1所示，將整個系統劃分為目標域、一級指標域等六層指標結構。一級指標與二級指標由國家標準災難恢復要素組成，三級指標與四級指標為細粒度劃分指標，底層為災難恢復的對象，即資產。

圖1　容災備份系統災難恢復能力遞階層次模型

1.2各級指標的建立

依據國標建立相應的三級指標、四級指標。以高可用技術為例，建立對應的三級、四級指標如圖2所示。

圖2　示例三級指標與四級指標

由圖2可知該指標體系的龐大程度，符號化簡化圖如圖3所示，各級指標分別用下角標區(qū)別開來。圖3中，i代表所屬上層指標序號，j代表本層指標序號。例如，S12代表二級指標S1細化出來的第二個三級指標。

1.3 指標權重分析

層次分析法大體可分為五個步驟：

（1）分析系統中各因素之間的關系，將研究的系統劃分為不同層次，如目標域、二級指標域、三級指標域等；

（2）對同一層次中各因素相對于其上一層因素的重要性進行兩兩比較，構造權重判斷矩陣；

（3）由判斷矩陣計算得到各指標的權重，并進行一致性檢驗；

（4）計算各層元素對系統目標的合成權重，并進行排序；

（5）根據計算得出的權重，結合系統對每層各因素的實現程度，定量計算整個系統的效能值。

制定判斷矩陣并根據判斷矩陣得出權重向量，是層次分析法的核心與關鍵。判斷矩陣通過在各因素之間進行比較和量化得到。首先引入1～9標度，如表1所示。

圖3　指標體系符號化系統

表1　層次分 析法指標權重標度

各級指標域的判斷矩陣的形式相同，只是層次不同。具體形式如下：

式中：aij為指標ai相對于指標aj的相對權重。

層次分析法的指標權重，可歸結為求判斷矩陣的特征向量和最大指標信息的計算。主要方法有冪法、和法和根法。本文選用和法，步驟如下：

（1）將A的每一列向量歸一化，得：

歸一化后，得到判斷矩陣的特征向量：

（4）求判斷矩陣的最大指標信息：

（5）對判斷矩陣進行一致性檢驗：

式中，RI為修正因子，其取值如表2所示。

表2　修正因子取值表

當判斷矩陣維數小于3時，不需要進行一致性經驗。當判斷矩陣維數大于等于3且CR＜0.1時，認為該判斷矩陣滿足一致性要求，否則重新制定判斷矩陣并進行一致性經驗，直至檢驗通過。至此，得到指標體系所需初始的一級基準權重。

得出判斷矩陣的特征向量和最大指標信息后，進行系統效能的評估結果計算，過程如下。

式中，vr為一級指標域中因素r的災難恢復能力評估結果；wp為二級指標域中屬于一級指標域因素r的元素的權重向量；vp為模糊綜合評價集，vp=｛強，較強，一般，弱，很弱｝，相應可以表示為百分制：vp=｛90，70，50，30，10｝，但不僅限于上述數值［3］。

式中：D為目標域因素d的災難恢復能力評估結果；wr為一級指標域中屬于目標域因素d的元素的權重向量；vr為一級指標域中因素r的災難恢復能力評估結果。

按照層次，由底至頂，依據上述遞階層次關系，最終求出的D，即為整個系統的定量評估結果，即災難恢復能力值。

2　指標信息不完全的多指標系統聚類分析

本文提出指標信息不完全的多指標聚類的基本思路：首先建立優(yōu)化模型，將指標信息的缺失值和非確定數值，利用K-均值聚類的方法填充，將不完全信息轉化為完全信息的形式，進而利用統計學中的系統聚類方法，運用歐式距離，將指標體系中相關度較大的指標進行聚類。由該方法得到的二級指標域聚類譜系圖如圖4所示。

圖4　指標信息不完全的多指標系統聚類譜系

由圖4可得，一級指標S、M、T、V對應的二級指標均分為兩類，三級指標由22項精簡為8項，縮短了專家確定權重的時間，提高了評價效率。由于系統聚類事先無須知道分類對象的分類結構，只需按照統計學原理將相關度高的指標進行合并，因此具有很強的客觀性。

3　搭建試驗系統進行驗證

本文基于容災備份系統典型環(huán)境開展試驗驗證。容災備份系統試驗環(huán)境連接關系如圖5所示。

圖5　容災備份系統主要設備連接情況

由圖5可知，該容災備份系統由網絡節(jié)點、路由器、核心交換機以及容災設備組成，切合實際應用。系統采取備份數據存儲的容災措施，具備相應容災策略。下面對改進前后兩套指標體系對該系統災難恢復能力進行評估。

3.1 利用聚類前指標體系對試驗各級指標權重確定分析

由于三級四級判斷矩陣過大，下面以二、三級指標域為例確定指標權重，結果并不影響對聚類分析有效性的判斷。按照上述標度，制作判斷矩陣表格，邀請多名國內容災領域專家估計兩指標間的相對重要性，填寫表格。以一級指標域S對應的二級指標域為例，得出S1到S6的判斷矩陣：

矩陣中，元素aij表示ai相對aj的重要性比較結果。對A的列向量進行歸一化，得到矩陣：

對該矩陣進行按行求和，得到列向量：

對該列向量進行歸一化處理，得到列向量：

據此，可求出判斷矩陣的最大特征值為：

利用最大特征值對判斷矩陣進行一致性檢驗，得出：

證明判斷矩陣符合一致性檢驗要求。列向量w即為各項能力指標在支撐網絡接入能力時的權重，如表3所示。

表3　一級指標S的二級指標的權重分布

根據指標權重分布，結合測試驗證結果，可得出一級指標的評估結果，即：

式中，w是剛才求出的指標權重向量，v是上述六個能力指標的模糊綜合評價向量。于是，指標S的評估結果為：

同理，得出指標M、T、V的評估結果分別為88、75、78。

一級指標域的權重分布，如表4所示。

表4　一 級指標的權重分布

由式（9）最終得出該系統的災難恢復能力為77.54。

3.2 聚類后各級指標權重的確定

表5　聚類后的指標權重分布

根據指標權重分布，再根據測試驗證結果，可得出指標S的評估結果，即：

同理，得出指標M、T、V的評估結果分別為82、75、71。

一級指標域權重不變，由式（9）最終得出該系統的災難恢復能力為77.71。

按國標要求代入前三級指標，計算得出3級的基準能力值得分為77.73，4級的基準能力值為91.42［2］。由此可知，對于該實驗系統，通過聚類前后的指標體系進行評估，均可定級為災難恢復能力3級。因此，可認為兩次評估結果具有一致性。

4　結 語

災難恢復具有綜合性和復雜性。災難恢復的評估就是通過對機構在策略制定、管理、技術實施和有效性驗證四方面進行綜合評價而獲得對機構整體災難恢復能力的評判。本文使用AHP法建立災難恢復評估的一至四級指標體系，通過改進的指標信息不完全的多指標系統聚類方法，將大量指標進行聚合精簡，使各級指標系統在滿足指標相對獨立原則的同時，能夠覆蓋災難恢復能力各方面的評估需求。最后，通過搭建容災備份系統，使用聚類前后兩套指標體系對該系統災難恢復能力進行評價。運用模糊綜合評判法進行綜合評估，驗證了新的評估指標體系能夠提高容災備份系統災難恢復能力評估效率，是合理可行的。改進后的指標體系為下一步災備系統評估提供了科學可靠的支持。然而，評估算法模型及其權重的確定，也是決定評估系統災難恢復能力的關鍵因素，因此如何構建科學的評估指標體系和算法模型，值得繼續(xù)深入研究。

［1］ 王椏楠.信息系統災難恢復能力評估方法研究［D］.保定：華北電力大學，2006.WANG Ya-nan.Evaluation Method of Disaster Recovery Capability of Information System［D］.Baoding：North China Electric Power University，2006.

［2］ 張國強.信息系統災難恢復能力評估指標體系及度量方法［D］.鄭州：解放軍信息工程大學，2012. ZHANG Guo-qiang.Evaluation Index System and Measurement Method of Disaster Recovery Capability of Information System［D］.Zhengzhou：The PLA Information Engineering University，2012.

［3］ 陳敏剛，董軍，張麗亮等.AHP和模糊綜合評判在災難恢復能力評估中的應用［J］.計算機工程，2006，32（18）：135-137. CHEN Min-gang，DONG Jun，ZHANG Li-liang，et al.Application of AHP and Fuzzy Comprehensive Evaluation in Disaster Recovery Capability Assessment［J］.Computer Engineering，2006，32（18）：135-137.

［4］ Ueno Y，Miyaho N，Suzuki S，et al.Performance Evaluation of a Disaster Recovery System and Practical Network System Applications［C］.Proc. of the 5th International Conference on Systems and Networks Communications，2010.

朱鐵蘭（1990—），女，碩士研究生，主要研究方向為信息安全；

謝永強（1972—），男，博士，研究員，主要研究方向為信息安全；

張衛(wèi)國（1972—），男，博士，高級工程師，主要研究方向為計算機網絡；

熊 煥（1979—），男，博士，工程師，主要研究方向為計算機網絡；

匡 曉（1983—），女，碩士，工程師，主要研究方向為計算機網絡。

The Analysis of Index System of Recovery Ability of System Disaster Backup System

ZHU Tie-lan1， XIE Yong-qiang2， ZHANG Wei-guo2， XIONG Huan2， KUANG Xiao2
（1.College of Command Information Systems， PLA University of Science and Technology， Nanjing Jiangsu 210007， China；2.Institute of China Electronic System Engineering Corporation， Beijing 100141， China）

To improve the construction of disaster recovery system constantly and enhance the ability of the disaster recovery backup systems ， analyzing on the disaster recovery evaluation indexes of the backup systems for disaster recovery is necessary. The existing information system disaster recovery capability evaluation index system is established according to the national standard 20988-2007 GB/T， and has the problem of low efficiency of evaluation. Firstly a new disaster recovery backup system ability index of finegrained classification is proposed according to the latest disaster recovery center construction and operation management specification of national standard GB/T 30285-2013. using the AHP analytic hierarchy process. Secondly multi-index system is simplified by applying system clustering method with improved incomplete information indexes in statistical principle. Thirdly the backup experience system is built， after which the ability of disaster recovery system is evaluated respectively using two sets of index system. At last， by using fuzzy comprehensive evaluation method， the new evaluation index system can reduce the experts' time to verify the weight of evaluation index， and improve the efficiency of disaster recovery ability of disaster recovery system.

system disaster backup； recovery ability； index system； clustering analysis； AHP

TP309.3

A

1002-0802（2016）-10-1375-07

10.3969/j.issn.1002-0802.2016.10.021

2016-06-18；

2016-09-24

data：2016-06-18；Revised data：2016-09-24