本文選題：云計(jì)算 + 用戶(hù)感知價(jià)值��； 參考：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為提供計(jì)算資源和服務(wù)的一種高效方式,云計(jì)算越來(lái)越受歡迎。由于云計(jì)算是一種商業(yè)計(jì)算模型,因此了解其經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要。從云服務(wù)運(yùn)營(yíng)商的角度來(lái)看,獲取高額利潤(rùn)是最主要的目標(biāo),主要取決于給定市場(chǎng)需求下的服務(wù)費(fèi)用和業(yè)務(wù)成本。為了最大化利潤(rùn),運(yùn)營(yíng)商應(yīng)該了解其服務(wù)費(fèi)用和業(yè)務(wù)成本的構(gòu)成,以及它們是如何由用戶(hù)的需求分布、應(yīng)用程序的特性及多服務(wù)器系統(tǒng)的配置所決定。本文研究了云計(jì)算環(huán)境中利潤(rùn)最大化的最優(yōu)云服務(wù)定價(jià)和最優(yōu)多服務(wù)器配置問(wèn)題。在研究過(guò)程中,我們對(duì)利潤(rùn)最大化問(wèn)題進(jìn)行了如下建模。首先,基于用戶(hù)的感知價(jià)值,構(gòu)建了一個(gè)能根據(jù)服務(wù)價(jià)格的變化來(lái)反映用戶(hù)需求分布且符合市場(chǎng)環(huán)境中用戶(hù)需求定律的定價(jià)模型。然后,基于用戶(hù)服務(wù)請(qǐng)求對(duì)延遲的敏感性,提出了一個(gè)MR(Monetary Reward)返現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)模型。最后,構(gòu)建了一個(gè)基于服務(wù)請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間的低服務(wù)質(zhì)量費(fèi)用補(bǔ)償模型。為了方便分析,本文將多服務(wù)器系統(tǒng)作為一個(gè)M/M/m排隊(duì)模型來(lái)處理,并且考慮了兩種服務(wù)器功耗模式,即idle-speed和constant-speed模式。此外,本文還構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閉環(huán)控制系統(tǒng)模型(DALCS),使得本文提出的研究方法能動(dòng)態(tài)適應(yīng)外部條件的改變。研究過(guò)程中,本文提出的模型考慮了如下因素:服務(wù)請(qǐng)求的數(shù)量,服務(wù)請(qǐng)求的緊急程度,應(yīng)用環(huán)境的工作負(fù)載,多處理器集群的配置,服務(wù)等級(jí)協(xié)議(SLA),服務(wù)質(zhì)量(QoS),用戶(hù)的服務(wù)滿(mǎn)意度,低服務(wù)質(zhì)量時(shí)的費(fèi)用補(bǔ)償,對(duì)提交彈性服務(wù)請(qǐng)求用戶(hù)的費(fèi)用獎(jiǎng)勵(lì),多服務(wù)器系統(tǒng)租賃費(fèi)用,能耗費(fèi)用,市場(chǎng)環(huán)境中用戶(hù)的動(dòng)態(tài)需求分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的定價(jià)模型符合用戶(hù)的需求定律。利潤(rùn)最大化的最優(yōu)服務(wù)定價(jià)和最優(yōu)的服務(wù)器工作數(shù)量及運(yùn)行速度都能很好的獲得。與已有的研究方案OMCPM及UPMR相比,本文構(gòu)建的利潤(rùn)最大化模型在不同多服務(wù)器系統(tǒng)配置下所獲得的利潤(rùn)均高于前兩者。
[Abstract]:Cloud computing is becoming more and more popular as an efficient way to provide computing resources and services. Since cloud computing is a business computing model, it is important to understand its economy. From the point of view of cloud service operators, obtaining high profits is the main goal, which mainly depends on the service cost and service cost under given market demand. In order to maximize profits, operators should understand the composition of their service costs and business costs, and how they are determined by the distribution of user requirements, the characteristics of applications, and the configuration of multi-server systems. This paper studies the optimal cloud service pricing and the optimal multi-server configuration in cloud computing environment. In the course of the research, we model the problem of profit maximization as follows. Firstly, based on the perceived value of users, a pricing model is constructed, which can reflect the distribution of user demand according to the change of service price and conform to the law of user demand in market environment. Then, based on the sensitivity of user service requests to delay, a reward model of MRM Monetary Rewards is proposed. Finally, a low quality of service cost compensation model based on service request response time is constructed. In order to facilitate the analysis, the multi-server system is treated as an M / M / M / m queueing model, and two server power consumption modes, idle-speed and constant-speed, are considered. In addition, a dynamic adaptive closed-loop control system model is constructed, which makes the proposed research method adapt to the change of external conditions dynamically. In the research process, the following factors are taken into account in the model: the number of service requests, the urgency of service requests, the workload of the application environment, the configuration of multi-processor clusters. Service level Agreement (SLAA), quality of Service (QoS), customer satisfaction, cost compensation for low service quality, cost incentive for submitting flexible service request user, multi-server system rental cost, energy consumption cost, etc. Dynamic demand distribution of users in market environment. The experimental results show that the proposed pricing model conforms to the user's law of demand. The optimal service pricing, the optimal server work quantity and the running speed can be obtained very well. Compared with the existing OMCPM and UPMR schemes, the profit maximization model constructed in this paper is more profitable than the former two models in different multi-server configurations.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1994659