本文選題：云計算 + 用戶感知價值��； 參考：《華東師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：作為提供計算資源和服務的一種高效方式,云計算越來越受歡迎。由于云計算是一種商業(yè)計算模型,因此了解其經濟性至關重要。從云服務運營商的角度來看,獲取高額利潤是最主要的目標,主要取決于給定市場需求下的服務費用和業(yè)務成本。為了最大化利潤,運營商應該了解其服務費用和業(yè)務成本的構成,以及它們是如何由用戶的需求分布、應用程序的特性及多服務器系統(tǒng)的配置所決定。本文研究了云計算環(huán)境中利潤最大化的最優(yōu)云服務定價和最優(yōu)多服務器配置問題。在研究過程中,我們對利潤最大化問題進行了如下建模。首先,基于用戶的感知價值,構建了一個能根據服務價格的變化來反映用戶需求分布且符合市場環(huán)境中用戶需求定律的定價模型。然后,基于用戶服務請求對延遲的敏感性,提出了一個MR(Monetary Reward)返現獎勵模型。最后,構建了一個基于服務請求響應時間的低服務質量費用補償模型。為了方便分析,本文將多服務器系統(tǒng)作為一個M/M/m排隊模型來處理,并且考慮了兩種服務器功耗模式,即idle-speed和constant-speed模式。此外,本文還構建了一個動態(tài)自適應閉環(huán)控制系統(tǒng)模型(DALCS),使得本文提出的研究方法能動態(tài)適應外部條件的改變。研究過程中,本文提出的模型考慮了如下因素:服務請求的數量,服務請求的緊急程度,應用環(huán)境的工作負載,多處理器集群的配置,服務等級協(xié)議(SLA),服務質量(QoS),用戶的服務滿意度,低服務質量時的費用補償,對提交彈性服務請求用戶的費用獎勵,多服務器系統(tǒng)租賃費用,能耗費用,市場環(huán)境中用戶的動態(tài)需求分布。實驗結果表明,本文提出的定價模型符合用戶的需求定律。利潤最大化的最優(yōu)服務定價和最優(yōu)的服務器工作數量及運行速度都能很好的獲得。與已有的研究方案OMCPM及UPMR相比,本文構建的利潤最大化模型在不同多服務器系統(tǒng)配置下所獲得的利潤均高于前兩者。
[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.
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1994659