【作 者】
吴 胜1（副教授），苏 琴2（高级会计师）
【作者单位】
1.江苏师范大学智慧教育学院，江苏徐州 221116；2.江苏师范大学计财处，江苏徐州221116
【摘 要】
【摘要】本文运用类比法确定评价云会计服务体系结构时可能用到的质量属性，并提出评价云会计服务体系结构的1种直接评价法和9种对比评价法。在此基础上，提出评价云会计服务体系结构时选取质量属性和评价方法的基本原则，并结合一个实例说明评价云会计服务体系结构评价时的质量属性和评价方法问题，以期为云会计服务体系结构评价提供一种可行的操作方法。
【关键词】云会计；体系结构；质量属性；评价方法
【中图分类号】F231.4；TP393.4 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2017）10-0014-6一、引言
将云计算技术应用于会计领域构成了云会计。云会计涵盖了26类服务，这些服务包括：业务、软件、平台、基础设施、元数据、信息、数据库；访问、开发、中介、消息、接口、通信、存储；企业服务总线、集成、安全、监测、测试；合作伙伴、业务创新和优化；流程、基本、数据操作性服务；管理、交互等。
在云会计环境中，服务的提供和使用是关键、核心的问题。服务提供商整合、调度各种资源向用户提供服务，用户按需使用各种形式服务；双方都要用到云会计服务体系结构。云会计服务体系结构质量会影响到云会计服务的运行效率、服务提供商的声誉和用户满意度，进而会影响到供需双方的合作。为了判断云会计服务体系结构质量，需要对云会计服务体系结构进行评价。于是，需要探讨云会计服务体系结构的评价问题。
云会计提出后，已有研究探讨了云会计在企业的应用与收益，基于云会计的集成会计，基于云会计的实时会计，云会计的计价与收费，云会计对会计工作的影响，云会计与审计的关系，云会计与物联网、大数据的结合，云产品可信性，云会计安全，在线会计，云会计资源管理，云会计实施，云会计服务建模，云会计对会计信息系统课程学习的影响，将云会计服务提供给学生或其他用户来学习会计知识（云会计教育），云会计在高校等事业单位的应用，在线财务管理的新视角，云会计对会计司法鉴定的影响等问题。
但是，目前对云会计服务体系结构评价问题的研究还很缺乏。考虑到云会计服务体系结构评价问题的重要性和研究现状，并结合质量属性和评价方法在评价云会计服务体系结构时的重要性，本文主要探讨云会计服务体系结构评价的质量属性和评价方法问题。
评价云会计服务体系结构时，还需要确定质量属性对应的权重系数，由于质量属性的权重系数与具体问题密切相关并且和本文主题无关，因此本文将不探讨质量属性权重系数的确定方法，而是直接给出质量属性权重系数的假定值。
二、云会计服务体系结构的含义
云会计服务体系结构是对云会计服务进行划分、组织的结果。对已有研究进行总结，可以发现云会计服务体系结构的含义包括：根据业务数据处理方法的不同而得到的会计业务系统体系结构；基于开发视角分析出的会计信息系统构建方法的体系结构；按照功能对服务进行划分、整合后的功能模块结构（或项目组成结构）；从较宏观层面关注服务互连的传统软件体系结构；与网络功能和部署结构密切相关的拓扑结构；与云计算服务层次相同的云会计服务层次结构；根据云会计服务的纵向层次和横向位置关系确定的云会计服务类型组合结构；由应用层、平台层、数据层、基础设施层和硬件虚拟化等五个层次组成的云会计服务体系结构；用来描述云会计服务具体组织形式的服务目录结构。
实施和研究云会计时，云会计服务体系结构的含义往往是上述9种结构中一些结构的组合；云会计服务体系结构含义的复杂性决定了利用云会计服务体系结构评价问题的复杂性。
三、云会计服务体系结构评价的质量属性
由于云会计服务体系结构含义的多样性，评价云会计服务体系结构时可能用到的质量属性也多种多样。
本文用类比法确定评价云会计服务体系结构时可能用到的质量属性，如表1所示。
例如，将云会计服务体系结构类比为软件，并借助表1中的“国家标准”（《GB/T 16260-1996软件产品评价质量特性及其使用指南》）最终确定可以用功能性、可靠性、易用性、效率性、可维护性、可移植性等质量属性来评价云会计服务体系结构。表1中符号“：”表示分解关系，如功能性可以进一步分解为适合性、准确性、互操作性、依从性、安全性。由表1可知：评价云会计服务体系结构时可能用到的质量属性众多；将云会计服务体系结构与不同对象类比分析后得到的质量属性可能相同，即同一质量属性在表1中多次出现。
四、云会计服务体系结构评价方法
评价云会计服务体系结构有两类方法。
一类是直接评价法：先选择合适的质量属性并确定它们的权重系数，构成云会计服务体系结构评价指标体系，然后对云会计服务体系结构的质量属性进行逐项评分，再将质量属性分值与权重系数相乘并汇总评分，即得出最后的评价结果（百分制）。直接评价法没有太多的技巧，在此不再赘述。另一类是对比评价法：先用直接评价法对现有云会计服务体系结构进行评分；再分析确定能取代现有体系结构的、较好的期望体系结构；接着对比两个体系结构，并据此对期望体系结构质量属性进行逐项评分，然后将质量属性分值与权重系数相乘，得出期望云会计服务体系结构的评分。如果期望体系结构的评分低于现有体系结构的评分就以现有云会计服务体系结构的评分作为最后的评价结果；否则就以现有云会计服务体系结构评分除以期望云会计服务体系结构评分的商再乘以100作为评价结果（百分制）。
对比评价法可以按照确定期望云会计服务体系结构方法的不同而划分成不同的对比评价法，具体有以下九种：
1. 基于简单场景的体系结构分析法（SAAM）。场景是一种应用广泛的需求获取提取技术，是对角色和云会计服务体系交互结构的简单描述，代表了不同角色的期望。比如，判断用户将如何使用该服务体系结构来完成某项功能时，场景就类似于面向对象技术中的用例。该方法在明确场景的基础上，分析出期望的云会计服务体系结构。其运用的重点在于：质量属性的选取和属性权重系数的确定；场景的确定；将场景那些模糊的需求转换为具体且易于理解的形式；多个场景之间的相互协调；根据场景确定期望的云会计服务体系结构。
2. 基于体系结构的权衡分析法（ATAM）。应用SAAM方法时假设云会计服务体系结构的质量属性是相互独立的。但实际上质量属性往往是集成在一起且具有竞争关系的，因此需要对云会计服务体系结构的质量属性进行权衡。以ATAM方法为例，一开始就考虑针对性、实用性、安全性、可修改性等质量属性；确定这些质量属性的折衷点，从而完成对云会计服务体系结构的评价。折衷评价云会计服务体系结构的方法要求：先由属性分析专家独立地创建和分析模型，再交换信息、澄清和创建新的需求，最后共同提出期望的云会计服务体系结构。
3. 基于体系结构再造的工程方法（ARM）。云会计服务体系结构是云会计服务划分、组织的结果。云会计服务体系结构在运行的过程中会发生演化。再造工程方法是对现有云会计服务体系结构进行重新修改、更新的方法。确定了再造的云会计服务体系结构方案或实施云会计服务体系结构再造之后，就可以得出期望的再造后的云会计服务体系结构。该方法要求，再造云会计服务体系结构必须用到现有云会计服务体系结构，根据现有云会计服务体系结构评价结果再造云会计服务体系结构。
4. 基于体系结构层次的可维护性预测方法（ALMPM）。该方法以可维护性为评价的核心基础；以预测将要对云会计服务体系结构所作的修改作为评价的依据，并用此来衡量云会计服务体系结构为了适应环境将会发生的变更。在此过程中，先定义一个维护文档，该文档代表了用于进一步优化云会计服务体系结构的维护任务。在此基础上，根据实际变更情况和可维护性分析结果，确定进行维护性变更之后期望的云会计服务体系结构。该方法结合设计经验、历史数据对可维护性内容进行分析判断，预测系统的可维护性，并且有效地引入变更程序。该方法的缺陷在于具有不确定性，例如，没有较好的方法来判断可维护性内容是否具有代表性。
5. 基于体系结构的动态分层方法（ADLM）。通过对云会计服务体系结构进行建模，再基于动态模拟分析构造出不同的云会计服务体系结构图，并通过图形转换算法确定云会计服务体系结构调整的可能性，进而模拟出动态演化的期望云会计服务体系结构。该方法可以自动执行，但也有不足，例如评价方法过于复杂。由于该方法采用了模拟和场景结合的技术评价云会计服务体系结构，因此运用该方法的成本比运用SAAM方法的成本要高。考虑到动态评价的复杂性，该方法主要按照分层次、分粒度（构件大小）的方式评价云会计服务体系结构。
6. 基于体系结构的视图方法（AVM）。该方法用UML表示云会计服务体系结构的使用视图、逻辑视图、开发视图、过程视图和配置视图等视图，对云会计服务体系结构的功能和质量需求分别处理并标识它们之间的关系；识别出云会计服务体系结构的设计决策、具体设计以及它们之间的关系；对云会计服务体系结构分析中的各种数据进行归类整理，确定期望的云会计服务体系结构。该方法能覆盖大部分质量属性。缺陷在于对质量属性的分析没有提供详细的支持，缺少清晰的度量；并且对功能和质量需求的关联缺少系统的方法支持，具有很大的不确定性。
7. 基于子系统级别的评价方法（SSLEM）。该方法从子系统级的视角分析云会计服务体系结构，从而得出期望的子系统级云会计服务体系结构。这样得出的云会计服务体系结构会忽略掉许多细节，从而使得云会计服务体系结构更为简单、信息量减少，评价云会计服务体系结构也更容易。但是，这也会使得云会计服务体系结构之间的差异变少，进而导致云会计服务体系结构的评价结果过于接近，而过于接近的评价结果可能会影响到决策的效果和效率。该方法可以应用在分布式环境、云会计服务体系结构较为复杂、云会计服务体系结构粒度差别大的复杂环境中。
8. 基于原型系统级别的评价方法（PSLEM）。运用该方法时要先确定云会计服务体系结构期望的原型系统。该方法应用的前提是确定期望的正确原型系统，关键点在于分析出原型系统和现有云会计服务体系结构的区别；原型系统的不确定性可能会导致云会计服务体系结构评价结果的不准确，进而影响到利用评价结果进行决策的效果和效率。该方法从更高层次来评价云会计服务体系结构，所评价对象的粒度更大，评价的难度也更大。
9. 基于抽象模型级别的评价方法（AMLEM）。该方法要先根据实际情况确定云会计服务体系结构期望的抽象模型。该方法的难度在于建立云会计服务体系结构的抽象模型并确定相应的质量属性、权重系数；而且抽象模型的评价结果往往与云会计服务体系结构的评价结果有较大的差异。于是，该方法使用起来有较大的不确定性，往往只适用于云会计服务体系结构分析阶段和设计的初期。
上述九种对比评价方法在使用过程中要对比的对象、要对比的属性、要面临的重要挑战汇总如表2所示。表2中“要对比的对象”表明对应的评价方法要将现有云会计服务体系结构与具体对象进行对比，“要对比的属性”表示评价方法中要对比的具体质量属性。
决定是否选取某个质量属性、设定质量属性权重系数、对云会计服务体系结构的质量属性进行逐项评分等步骤都有一定的主观性，因此，无论是直接评价法还是9种对比评价方法也都带有一定的主观性。相对而言，对比评价法比直接评价法相对客观一些。能提升评价方法客观性的主要手段就是增加质量属性评分的客观程度、质量属性的普遍接受程度、质量属性权重系数的普遍接受程度。
五、评价云会计服务体系结构时选取质量属性和评价方法的基本原则
1. 满足需要与普遍接受原则。如表2所示，云会计服务体系结构评价时可能用到的质量属性至少有150项（含部分重复），而且至少有十种评价方法（一种直接评价法和九种对比评价法）。不同的质量属性和评价方法进行组合就可以提出成千上万种不同的云会计服务体系结构评价指标体系。而评价云会计服务体系结构时显然不会用到这么多的评价指标体系。因此，在评价云会计服务体系结构时，只需要保证用到的质量属性不多不少、能普遍接受、能满足需要，以及用到的评价方法简单适用、能普遍接受、能满足需要。
2. 清晰性与可操作性原则。确定了质量属性和评价方法之后，会用它们来评价云会计服务体系结构。所以，需要清晰地知道各个质量属性的含义、权重系数、评分方法、计算（汇总）方式等内容。与此同时，对评价方法也要能清晰、具体地确定每一个操作步骤。只有这样才能更容易、更准确地评价云会计服务体系结构。也就是说，只有满足清晰性原则，才能保证评价云会计服务体系结构有较强的可操作性。
3. 开放性与可追溯原则。由于服务提供商、用户及其他利益相关者都有可能用到云会计服务，并需要了解云会计服务体系结构及其评价情况，因此，云会计服务体系结构评价过程、结果等内容就显得十分重要，要使其能被不同利益相关者访问到。例如，用户要能根据云会计服务体系结构评价结果决定是否调整现有云会计服务体系结构。于是，向外开放云会计服务体系结构评价时就会用到质量属性、质量属性权重系数、评价方法等。而且，每一个人都应该能用与公开的相同的评价方法、质量属性等内容得到评价结果，也就是说对云会计服务体系结构的评价应该是可追溯的。
4. 动态变化与向前兼容原则。随着云会计服务的变更，云会计服务体系结构也可能会发生相应的变更。于是，为了更好地反映云会计服务体系结构的真实情况，评价云会计服务体系结构所选取的质量属性、评价方法及评价结果等内容也可能需要根据云会计服务体系结构进行相应调整。但是，由于云会计服务更新（云会计服务体系结构随之更新）之后往往还有一些老用户仍在使用原有的云会计服务、云会计服务体系结构，这就要求在评价云会计服务体系结构时选取的质量属性、评价方法具有较好的向前兼容性。
5. 高质量与低成本均衡原则。为了更好地满足利益相关者对云会计服务体系结构评价相关内容的需要，就要保证评价过程、评价结果的高质量。要实现高质量地评价云会计服务体系结构，就要采用精确定义的、标准化的、不断优化的方法来选取质量属性和评价方法。但是，考虑到云会计的成本特征和降低评价成本的实际需求，就必须在高质量和低成本之间找到一个恰当的均衡点。
6. 默认透明性与可定制原则。由于云会计服务可能会被应用到不同的场合、被不同的用户使用，而且云会计服务体系结构也会被用在不同环境中，因此要考虑到环境的差异、用户个人技术能力的强弱。默认情况下，评价云会计服务体系结构时质量属性和评价方法的选取应该具有透明性的特点（用户不需要知道细节）。与此同时，为了方便用户使用，对技术能力较强或有个性化需要的用户，可以提供相关的接口让其自行选取质量属性和评价方法。
六、实例分析与说明
某高校App（微哨）形式的一个云会计服务体系结构（“我的收入”服务体系结构），如下图所示。图中服务器包含了中间件、数据库等构件；“M/S”表示“移动终端/服务器”模式；“App客户端”主要描述了“我的收入”及其下属项目；“具体组成项目的描述”表示 “总收入”所拥有的具体内容。
由于图中的服务器、M/S模式、App客户端等内容和其他云会计服务体系结构并没有太多的差异，参考SSLEM评价方法的思想，评价本例服务体系结构时只需重点关注“我的收入”及其下属项目即可。
为了完善本例服务体系结构和描述的方便，对“我的收入”及其下属项目进行转换、完善，结果如表3所示。
表3中第6行的内容就是对图1中“总收入”下属项目“具体组成项目的描述”的说明，进而给出了“我的收入”完整的服务体系结构。由于本例主要探讨“我的收入”服务体系结构，因此作为本例第一层的“我的收入” （图中App客户端的最上层）没有在表3中表示出来。另外，表3中的层次分别表示了对应项目与“我的收入”的层次关系，如第二层“净收入”是第一层“我的收入”的下层项目。表3中的行号指代了“我的收入”的不同下属项目。
表3中第6行“总收入”只是对收入结构的说明，并不包含任何具体数据。另外，“公式1”指代“各补发款项”的子项，即补岗位工资、补交通补贴、补岗位津贴、补房贴、补工资、补薪级工资、补业务津贴、补生活补贴、补其他等内容。“公式2”指代“代扣代缴”的子项，即公积金、医保、养老、失业保险、养老预缴额、工会经费、党费、房租、水电、津贴留存、离退电话费、护理费等内容。“公式3”指代“税金”的子项，即工资缴税、酬金缴税、津贴缴税等内容。
在表3的基础上，可以用直接评价法来评价“我的收入”服务体系结构。根据表1，将云会计服务体系结构类比为“网站信息分类体系”，并选取“有用性”“易用性”“可比性”作为质量属性，再将它们的权重系数依次设定为0.54、0.28、0.18，于是就构成了一个云会计服务体系结构评价指标体系。根据分析可以知道：表3所代表的服务体系结构能够满足需要、存在一定程度的重复、具有较好的可比性，于是依次将“有用性”“易用性”“可比性”等属性逐项评为100分、33.33分［（5×100）/15］、100分，再将这些分数和权重系数相乘并进行汇总，得出“我的收入”现有服务体系结构的分数为81.24分。
参考SAAM评价方法，可以知道表3所代表的服务体系结构只需要前5行或第6行的内容即可。有两种方法可以对表3的服务体系结构进行修改：一种方法是以表3前5行为主线构建新的期望服务体系结构；另一种方法是以第6行为主线构建新的期望服务体系结构，假如采用该修改方法就还需要给每个项目补上对应的数值。仍然选取“有用性”“易用性”“可比性”作为质量属性，并将它们的权重系数依次设定为0.54、0.28、0.18。
参考SSLEM评价方法，得出以前5行为主、第二层为辅的期望服务体系结构。用期望的服务体系结构与现有服务体系结构进行对比，期望的服务体系结构因第二层项目的减少（由6项减少为5项）而影响到有用性，使得“有用性”评分降为83.33分［（5×100/6）］；但期望的服务体系结构的“易用性”“可比性”比现有服务体系结构更加理想，于是它们依次被评为100分、100分。将这些属性评分与权重系数相乘并汇总，得出经过第一种方法修改之后的“我的收入”服务体系结构评分为90.82分。
第二种修改方法因为期望的服务体系结构以第6行为主，内容更加完整，因此其“有用性”评分为100分。参考ALMPM方法，以第6行为主、第三至六层为辅作为期望的服务体系结构，与现有服务体系结构相比，期望的服务体系结构因项目增加（第三至六层总项目增加到40）而使得“易用性”降为2.5分（100/4）。参考SSLEM方法，以第6行为主、第二层为辅作为期望的服务体系结构，与现有服务体系结构相比，期望的服务体系结构因子系统数量的增加（第三层子系统的数量为2）而使得“可比性”降为50分（100/2）。将这些属性评分与权重系数相乘并汇总，得出经过第二种方法修改之后的“我的收入”服务体系结构评分为63.7分。
对修改之后的期望“我的收入”服务体系结构评分进行对比可以知道：第一种修改方法更为合理，相应地用对比评价法计算出“我的收入”现有服务体系结构的评价结果为89.45分（81.24×100/90.82）。本实例中，第二种修改方法使用了不同方法来确定期望的服务体系结构，并对其属性进行评分。但也可以像第一种修改方法那样仅仅使用一种方法来确定期望的服务体系结构，并对其属性进行评分。
主要参考文献：
Cappiello C.．Data Quality and Multichannel Services［J］．Milano Politecnico Di Milano，2005（1）．
吴胜，苏琴．云会计实施、云产品选择及质量评价［J］．财会月刊，2015（34）．
张健沛，刘新涛，杨静．软件体系结构分析与评估方法研究［J］．计算机应用研究，2007（3）．
刘霞，李明树，王青等．软件体系结构分析与评价方法评述［J］．计算机研究与发展，2005（7）．
徐效宁，邢雨桐．基于SOA的软件体系架构测评研究［J］．信息通信技术，2008（6）．
张金城，柳巧玲．大数据环境下基于云计算的信息系统审计［J］．审计月刊，2016（11）．
李为波．大数据背景下的企业财务云会计系统［J］．财会月刊，2015（11）．
