陈立勇, 殷秀叶
(周口师范学院 计算机科学与技术学院,河南 周口 466001)
基于云服务订购的时间段最低价格策略*
陈立勇, 殷秀叶
(周口师范学院 计算机科学与技术学院,河南 周口 466001)
随着云计算的发展,研究云的商业化问题已越来越重要,而合理的定价机制在很大程度上决定了云服务商业的成功,传统的云服务定价都是以供应商的利益为出发点,忽略了客户的利益,只能追求短期内的收益;分析了现有定价机制存在的问题,在充分考虑了客户利益和供应商利益的基础上,提出了基于云服务订购的时间段最低价格策略,增加客户利益的同时,为供应商带来长期收益,并利用效应函数来量化了客户和供应商对价格的满意程度。
云计算;固定定价;动态定价;时间段最低价格策略
近年来,云计算的迅速发展吸引了越来越多的研究者投入到云计算的研究中来。从大的方面来说,目前云计算的研究可以划分为两大方向,研究云的技术问题和研究云的商业化问题。而目前大部分学者都把研究主要集中在云的技术问题上,研究云的商业化问题的人员相对要少得多,尤其在国内,目前研究云的商业化问题的学者并不多。实际上,云的商业化问题对于云服务的发展起着非常重要的作用,而云服务商业的成功在很大程度上是由云服务的合理定价机制决定的,定价机制也是很多想投资云计算服务的公司非常看重的一个因素。国外一家机构对一些中小型公司做了一项针对云服务的调查,让他们选择3个驱使他们投资云计算的最重要的因素。调查结果出乎了很多人的意料,结果如图1所示。
图1 投资云服务的因素占比
其中,有12.16%的人将云定价作为他们选择投资云计算的最重要的因素。所以,研究云的商业化中的定价策略问题,已成为云计算行业中迫切发展的需要。
所谓云服务定价策略是指制定云服务收费价格的方法。随着近几年的发展,国内外有部分学者已投入到云服务定价策略的研究中,已出现了几种常用的云服务定价模式。从大的范围来说,可以将这些模式分为两类:固定定价和动态定价。
目前,大多数公司普遍使用的定价模式为固定定价中的按使用量支付(Pay per use)模式,典型的公司有Amazon的EC2和Google的App Engine平台。这种模式的优点是定价简单,对客户而言易于理解,且由于客户是按需使用,所以能够避免资源的浪费,但这种定价模式不能根据客户的需求区分定价,所以不能使供应商的收入最大化。除此之外,还有认购定价(Subscription)、分级定价(Tiered pricing)和每单位定价(Per-unit pricing)等模式,由于这些定价方式价格比较固定,不能根据市场使用情况动态改变价格,所以不能准确地反映市场条件和供需关系的变化。
针对这种情况,一些学者提出了动态定价的模式。Yeo等人在分析了动态定价和可变定价利弊的基础上,提出了一种自主定价机制,这种机制在考虑了申请和服务两个基本的用户需求的基础上,获得了较高的收益,但这种机制被认为只是固定定价的一种,而非动态定价。Amazon EC2提出了一种资源竞价机制,根据客户的竞拍价格来分配资源,价格的变化反映了供求关系的变化,提高了供应商的收益。S.Son及K.M.Sim等人在竞价机制的基础上提出了一种基于云服务预定的价格时间段协商机制,这种机制能够提高供应商的利润,且价格会随着市场供求关系发生灵活的变化,但这种机制不适合对持久性和稳定性要求比较严格的人,且机制复杂,不易于客户理解。除此之外,还有很多学者提出了自己的定价模型,但这些模型一般都是站在服务供应商的角度来考虑,将定价聚焦在云服务的成本、竞争力及预期实现的利润上,只能追求一些短期内的收益,由于很少站在客户的利益上来考虑,所以并没有多少长期的收益。之所以未较多的考虑客户的利益,是因为供应商的利益和客户的利益是一个矛盾的关系,两者很难做到互惠互利。但一个企业的发展,必须立足于长期打算,有着长远的目光,否则迟早会被淘汰。所以,应在充分考虑供应商利益的同时,必须兼顾客户的利益。
基于此种情况,将供应商的利益和客户的利益进行转化,化直接的价格为时间策略,提出了一种动态的时间段最低价格策略。
当客户要使用供应商的服务时,首先会告知服务商自己的需求类型,即需要的存储资源、CPU类型和内存分配等因素,在需求的计算规格及服务等级协议(SLA)确定的情况下,供应商可为客户提供一个动态的时间段最低价格策略,该策略以每单位时间进行计费。定价机制的原理为:客户定制服务时,供应商会首先为客户提供一个相近时间段的参考价格,此参考价格可根据之前定制服务数量的多少来预估,仅供客户定制服务作为参考,客户定制时间段内服务的起点价格以该时间点服务商的实时价格为基准,且定制的时间段的起始价格为时间段内需要支付的最高价格。即客户准备定制某个时间段的服务,那么该时间段的起始时间点将按照供应商的实时价格开始收费,如果过了一段时间,供应商的价格涨了,此时依然按照客户定制开始时的价格收费,而如果在此时间段内,供应商的价格降了,那么,此后的价格将按照供应商降后的价格继续收费。等到定制的时间到期,如果客户想继续定制,需按照供应商新的实时价格进行定制。
假如一个客户在某个时间点定制服务,供应商会根据客户需要定制的时间段为客户提供一个起始时间点的参考价格,依照参考价格,若客户定制了从上午8点到11点3个小时的服务,在8点时供应商服务的价格为5元/h,客户的服务按照5元/h扣除;到9点时,服务价格涨到了7元/h,此时甲的价格依然按照5元/h扣除,等到10点时,云服务的价格降为3元/h,此时客户按照3元/h的价格支付;到11点时,由于3个小时的时间已到,客户若想继续使用服务,则需要按照供应商11点的价格重新定制。即客户在8点到11点内需要付的费用为:
F1=5+5+3=13(元)
如果按照传统的计费方式,客户定制服务区间内应支付的价格为云服务供应商的实时价格,费用应为:
F1=5+7+3=15(元)
显然,此种价格能够为客户节省服务费用。当然,为了便于理解,上述实例这只是整点使用业务的情况,实际情况中,可能客户在8~9点之间的某一个时间点开始使用服务,即客户使用几min或几十min后价格便发生了变更,若服务计费以小时来算,那么此时客户在8点多使用的费用应该为开始使用服务到9点的时长(min)/60 min其他时段的计费规则与此相同。
如上例中如果客户是从8点40分开始使用服务,到10点20分结束,价格变更情况不变,那么客户需要支付的费用应该为:
F2=30/60×5+5×1+20/60×3=8.5(元)
由于此种计费方式在客户定制的时间段内价格只会降不会涨,所以客户会很欣然接受此种定价,且客户会感觉供应商在为客户考虑问题,所以会增加客户对供应商的好感度,从而为供应商带来一定的长期效益。由于客户在定制的时间段过后,要想继续使用该服务,就必须以新的价格开始定制,可能会再也没有上次定制时的优惠价格了,所以客户很可能会在自己预期需求的基础上,适当延长一些定制的时间,这样供应商就通过时间弥补了价格不涨带来的损失。
设用户定制服务的起点价格为Ps,供应商的实时价格为Pt。依据定价策略,则客户的实际使用价格可用以下分段函数表示:
(1)
根据价格,也可以用分段的方式表示客户在定制的时间段内的总花费C,按照供应商的价格与定制价格的高低可将客户的总花费表示为两个部分,一个部分为供应商的实时价格高于客户定制价格的花费,另一个部分为供应商的价格低于客户定制价格的花费,即:
(2)
在实际的应用中,供应商的价格可能是围绕着客户定制的价格上下波动的,但这不影响将费用划分为两大模块。而如果把供应商的每一个不同的价格Pi对应的时间段Ti看成是一次运营时间,则客户在定制的时间段内的实际花费C可以表示为:
第i次运营时间Ti×单位时间费率Pi
(3)
由于不同的价格会使客户和供应商产生不同的满意度,为了量化满意度,使用效应函数E(x)来表示不同的价格产生的满意度。
设客户定制的时间段内供应商的最低价格和最高价格分别为Pmin和Pmax,客户定制服务开始时的起始价格为Ps,供应商的实时价格为P。对于客户来说,一旦服务开始,肯定希望价格越低越好,而当供应商的价格高于客户定制服务时的起始价格Ps时,由于客户此时需支付的价格依然按照Ps计算,所以此时效应函数的取值和供应商的价格等于定制服务时的起始价格对应的效应值相同,所以客户的效应函数可表示如下:
(4)
图2 客户价格效应函数
图3 供应商的价格效应函数
对于供应商来说,在供应商的实时价格不超过客户定制的起始价格的情况下,价格越高越好,一旦超过客户定制时的起始价格,由于客户的价格依然会按照定制时的价格扣除,所以此时供应商的效应值随着价格的升高而逐渐降低。所以供应商的效应函数可表示为:
(5)
此种定价模型可基于传统的一些定价模型进行扩展运用,例如分级定价,可在分级定价的基础上为客户提供定制时的优惠价格,传统的分级定价模式每一个区间范围的价格都是固定不变的,通过运用此种定价模型后,每一个区间范围的价格会随着市场需求的情况进行调整,从而达到既能刺激市场需求,又能平衡资源负载的目的。
与传统的定价策略相比,此种定价策略模型简单,且能够降低客户需要支付的总费用,所以很容易被客户理解和接受。从供应商的角度来说,表面上,虽然供应商短期的收益减少了,但供应商可根据需求的数量灵活的制定服务的价格,并能够吸引客户定制更长的服务时间,以此增加供应商的利益。由于此种价格能够增加客户对供应商的好感度,所以会为供应商带来一定的长期效益,这种效益是无法用简单的短期收入所能衡量的。
[1] PHILIP K, ARUN A, MA D. Cloud Services from a Consumer Perspective[J]. Proceedings of the Sixteenth Americas Conference on Information Systems, 2010(8):12-15
[2] 陈红,任怡,刘晓建.云计算平台下计费机制研究[J].计算机科学,2011(8):48-68
[3] 吴俊,徐溟.公有云服务计费模式比较研究[J].电信科学,2012(1)127-131
[4] SEOKHO S, KWANG M S. A Price-and-Time-Slot-Negotiation Mechanism for Cloud Service Reservations[J]. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS-PART B: CYBERNETICS, 2012(3):309-319
[5] MARIAN M, YONG M T. Dynamic Resource Pricing on Federated Clouds[J]. Proceedings of 10th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing, 2010(5):513-517
[6] MARIAN M, YONG M T. Strategy-Proof Dynamic Resource Pricing of Multiple Resource Types on Federated Clouds[J].Proceedings of the 10th International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing, 2010(5):337-350
Minimum Price Strategy at the Period Based on Cloud Service Order
CHENLi-yong,YINXiu-ye
(Department of Computer Science and Technology, Zhoukou Normal University, Henan Zhoukou 466001,China)
With the development of Cloud Computing, the research on cloud commercialization has become more and more important, however, reasonable pricing mechanism determines the success of cloud services business largely.Traditional cloud service pricing is based on the supplier’s interests but ignores the interests of customers, and can only pursue the short-term gains.This paper analyzes the problems of the existing pricing mechanism,on the basis of fully considering the interests of customers and suppliers,proposed minimum price strategy at the period based on cloud service order, to increase the interest of customers, at the same time, to bring long-term gains for suppliers, and to quantify the satisfaction of the price for customers and suppliers by using effect function.
Cloud Computing;fixed price;dynamic pricing;time-period minimum price strategy
1672-058X(2013)09-0074-05
2013-03-10;
2013-04-10.
国家自然科学基金青年项目(61103143);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520105).
陈立勇(1982-),男,河南信阳人,讲师,硕士研究生,从事数据仓库研究.
TP311
A
责任编辑:田静