This thesis is focusing on how enterprises manage the risks associated with the implementation of cloud computing technology. Challenges, benefits, costs, data security, management concerns and Big Data will be covered. The research will be based on a real case: small and medium size company, SANCluster. In order to understand the context properly, a comprehensive literature review about cloud computing and big data will be carried out. Solutions for managing risks will be referred in general view. After identifying risks, Implementation of risk management in could computing enterprises will be focused on the case of SANCluster as a cloud computing service provider. Company has still challenges which may endanger their business sustainability. According to a risk matrix, possible challenges (risk) will be indicated and ranked. Finally, the high-risk one (Network-Related Technical Failures or Attacks) will be specified. As a consequent, solutions and their effects of how fixing this problem (mitigating risk) will be discussed. Disaster Recovery is the solution for this specific risk. After implementation of solution by utilizing risk matrix the effectiveness of solution will be measured again. A considerable mitigation is shown in second risk matrix. This approach could be robust solution for identifying and mitigating risks in cloud computing enterprises.

Questa tesi si concentra su come le imprese gestiscono i rischi associati all'implementazione della tecnologia di cloud computing. Verranno affrontate le sfide, i vantaggi, i costi, la sicurezza dei dati, i problemi di gestione e i Big Data. La ricerca sarà basata su un caso reale: la piccola e media impresa SANCluster. Per comprendere correttamente il contesto, verrà eseguita una revisione completa della letteratura sul cloud computing e sui big data. Le soluzioni per la gestione dei rischi saranno riferite in generale. Dopo aver identificato i rischi, l'implementazione della gestione del rischio nelle aziende di calcolo potrebbe essere incentrata sul caso di SANCluster come fornitore di servizi di cloud computing. L'azienda ha ancora delle sfide che potrebbero mettere a repentaglio la sostenibilità del proprio business. Secondo una matrice di rischio, le possibili sfide (rischio) saranno indicate e classificate. Infine, verrà specificato il livello ad alto rischio (guasti tecnici o attacchi correlati alla rete). Di conseguenza, saranno discusse le soluzioni e i loro effetti su come risolvere questo problema (mitigare il rischio). Il disaster recovery è la soluzione per questo specifico rischio. Dopo l'implementazione della soluzione utilizzando la matrice dei rischi, l'efficacia della soluzione verrà misurata nuovamente. Una notevole mitigazione è mostrata nella seconda matrice di rischio. Questo approccio potrebbe essere una soluzione robusta per identificare e mitigare il rischio nelle imprese di cloud computing.

Risk management in cloud computing enterprises : the case of SANCluster

SAYAHIANJAHROMI, MOHAMMADAMIN
2017/2018

Abstract

This thesis is focusing on how enterprises manage the risks associated with the implementation of cloud computing technology. Challenges, benefits, costs, data security, management concerns and Big Data will be covered. The research will be based on a real case: small and medium size company, SANCluster. In order to understand the context properly, a comprehensive literature review about cloud computing and big data will be carried out. Solutions for managing risks will be referred in general view. After identifying risks, Implementation of risk management in could computing enterprises will be focused on the case of SANCluster as a cloud computing service provider. Company has still challenges which may endanger their business sustainability. According to a risk matrix, possible challenges (risk) will be indicated and ranked. Finally, the high-risk one (Network-Related Technical Failures or Attacks) will be specified. As a consequent, solutions and their effects of how fixing this problem (mitigating risk) will be discussed. Disaster Recovery is the solution for this specific risk. After implementation of solution by utilizing risk matrix the effectiveness of solution will be measured again. A considerable mitigation is shown in second risk matrix. This approach could be robust solution for identifying and mitigating risks in cloud computing enterprises.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
3-ott-2018
2017/2018
Questa tesi si concentra su come le imprese gestiscono i rischi associati all'implementazione della tecnologia di cloud computing. Verranno affrontate le sfide, i vantaggi, i costi, la sicurezza dei dati, i problemi di gestione e i Big Data. La ricerca sarà basata su un caso reale: la piccola e media impresa SANCluster. Per comprendere correttamente il contesto, verrà eseguita una revisione completa della letteratura sul cloud computing e sui big data. Le soluzioni per la gestione dei rischi saranno riferite in generale. Dopo aver identificato i rischi, l'implementazione della gestione del rischio nelle aziende di calcolo potrebbe essere incentrata sul caso di SANCluster come fornitore di servizi di cloud computing. L'azienda ha ancora delle sfide che potrebbero mettere a repentaglio la sostenibilità del proprio business. Secondo una matrice di rischio, le possibili sfide (rischio) saranno indicate e classificate. Infine, verrà specificato il livello ad alto rischio (guasti tecnici o attacchi correlati alla rete). Di conseguenza, saranno discusse le soluzioni e i loro effetti su come risolvere questo problema (mitigare il rischio). Il disaster recovery è la soluzione per questo specifico rischio. Dopo l'implementazione della soluzione utilizzando la matrice dei rischi, l'efficacia della soluzione verrà misurata nuovamente. Una notevole mitigazione è mostrata nella seconda matrice di rischio. Questo approccio potrebbe essere una soluzione robusta per identificare e mitigare il rischio nelle imprese di cloud computing.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/142520