- サーバーの均一性
- タスクの性質
- オペレーティングシステム
- アプリケーションソフトウェア
- さらに「上級」ユーザーでも
それにもかかわらず、この関係の定義への一般的なアプローチは、次のソースに示されています。
いくつかの一般化を行うと（たとえば、中規模のロシア企業にとって明らかに非標準のデータセンターの値を1 / 300-1 / 1000の比率で削除する）、図は次のようになります（比較のために、アクティビティの値を追加しました）：
- 1/10〜1/20（1/25）のサーバー数に対する管理者数の比率
David Cappucci（2）は、ユーザーを次のグループに分割することを提案しました。
- グループA-進歩の最前線にいるユーザー（トレーダー、開発者、プログラマー）は、最新かつ最速の機器を必要としています（または望んでいます）。 APS評価-1/30！
- グループB-コンピューター上のソフトウェアの共通セットを持つユーザーは、グループ作業と分析のツールを使用します。 ただし、これらのユーザーを停止することは、ビジネスを停止することと同じです。 1/60〜1/100のAPS評価
- グループC-ビジネスに重大な影響を与えない、ソフトウェアの標準セットを持つユーザー。 APS評価-1/125
組織のユーザーがどのグループに属しているかを判断するために、グループBを優先してこの特定のモデルを使用しました。この場合、APS評価の範囲は1/80から1/120に拡張されます。 1/99です。
さらに、アプリケーションシステムのデータを使用して、2010年と2011年前半のユーザーアプリケーションを分析することができました。
受け取ったアプリケーションの合計：
-2010年前半-1118（うち、781件の変更要求と337件の失敗）
-2011年前半-1282（うち843件の変更リクエストと439件の失敗）
つまり アプリケーション数の合計成長率は、昨年と比較して14.7％に達しました。 後続の分析では、各アプリケーションを特徴付ける2つの時間値-実際に閉じる時間（つまり、ユーザーがアプリケーションを開いた瞬間からIT従業員がこのアプリケーションを閉じる瞬間まで）とIT従業員がこのアプリケーションを完了するために費やした時間で動作することを知ることが重要です。 これらの時間間隔は時間によって異なる場合があります。 この状況（実際のリードタイムと労働の差）は、次の場合に発生します。
- アプリケーションの処理が機器の輸送に関連する場合。 たとえば、地理的に分散したネットワークの場合（たとえば、本社からハンティマンシースクの最北端に約900 kmの場所にあり、IT専門家はいない）、週に1回定期的に配送されます。
- 在庫のないハードウェア/ソフトウェアの注文と接続した場合 。 たとえば、彼らは高価で個性的な機器を注文します。これはモスクワから本社に4週間で到着するだけです
また、2011年上半期のIT従業員数は9人で（うち4人は直接サポートに関与していました）、2010年上半期には8人（サポート従業員3人）でした。 したがって、古い数字（8）を使用すると、2010年の6か月間で、79.4分で1つのアプリケーションの実際の平均終了時間に達することができました。 2011年に、その人数がすでに9人だったとき、アプリケーションを閉じるための実際の平均時間は52.6分でした。 実際、前年度と比較して指標を33.7％改善し、スタッフを12.5％増加させました。 興味深いことに、IT従業員のアプリケーションあたりの人件費は約1.3分減少しました（つまり、昨年と比較して2.5％改善しました）。
どのような結論を導き出すことができますか？ たとえば、395人のユーザーをサポートする3人のIT従業員では明らかに十分ではないことは明らかです（これは、サポート従業員の数を4人に増やした後、アプリケーションに費やす時間を少なくとも33％改善することで証明されます）。
サービスの会社と消費者について：エレクトロニクスの卸売および小売販売、開発されたブランチネットワークを持つシステムインテグレーター