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云环境下基于拍卖机制的服务定价机制的设计与实现(3)

时间:2018-05-09 20:46来源:毕业论文
资源信息 aj和其要价 askj 1 发送给云市场拍卖师,拍卖师将要价按升序排列,出 价按降序排列,当最大出价大于或等于最小要价时,单位交易价是最大出价


资源信息 aj和其要价 askj
1
发送给云市场拍卖师,拍卖师将要价按升序排列,出
价按降序排列,当最大出价大于或等于最小要价时,单位交易价是最大出价和最
小要价的均值,Qi的单位交易价格 pi的计算公式为:pi=1/2(bid1
i+askj
1
)。并在此
基础上建立了一个云环境下基于拍卖机制的动态资源定价,同时提出相应的算
法,通过调节买卖双方的出价,将效用函数作为用户和资源提供商共同的参考指
标,以此来获得更高的资源利用率和请求成功率。
综上所述,传统的固定定价策略不能准确的反映供求关系和市场条件的变
化,根据现有文献表明,目前大多都是研究以时间、需求、价格等影响下的云计
算服务的动态定价机制,根据供求状态、客户满意的产品、云服务的价值动态的
调整商品价格,然后通过价格控制云计算服务的供求关系,并在不确定的动态环
境下寻找最优定价,实现服务商最大化的收益。但是,追求的是短期内获得的利
益,一般更多的是考虑服务商而非客户。
2.云环境下基于拍卖机制的动态资源定价
对于传统的定价策略, 有很多不足, 首先没有考虑虑用户的服务质量(Quality
of Service, QoS)需求, 致使用户无法客观评价云资源提供商所提供的资源, 其次,
用户需要在满足服务质量的前提下尽可能的减少花费, 而资源提供商却是为了最
大化资源的利益,没有有效的目标使用户和资源提供商在同一定价模型中实现。
2.1 基于组合双向的拍卖框架
如图1所示为基本的拍卖市场框架图,此框架图由3个最基本的角色组成, 云
资源提供者,云资源消费者和云资源拍卖师。他们分别由用户代理,提供商代理
和拍卖师代理来代理进行拍卖交易。2.2 云资源定价模型
胡志刚等在文献[5]中提出了一个基于拍卖机制的资源定价模型。该模型可
以灵活调节交易双方的出价, 并将效用函数作为用户和资源提供商共同的参考指
标,同时通过调节买卖双方的出价,可获得更高的资源利用率和请求成功率。
假设云环境中有n个资源提供商,用集合C ={C1,C2,…,Cn}表示,假设每一个
资源提供商代理都可表示一个资源提供商。假设有k类资源进行交易,
aj=(a1j,a2j, … ,akj)为资源提供商代理Cj提交的组合资源包,其中,aij为第i类资源的
数量。aj的报价为askbasej;pij表示aj中单个资源单位价格,由资源提供商灵活设
定。
假设有m个用户申请资源,用户集合U={U1,U2,…,Um},每一个用户都由一个
用户代理表示。每个用户代理向云市场提交一个或多个独立的任务请求,假设在
时间T内,所有用户代理总共提交s个任务,任务集合Q={Q1,Q2 ,…,Qs}。每个任
务用一个五元组表示,即Qi=(budgeti,starttimei,runtimei,deadlinei, dem_resourcei ),
budgeti为预算,指完成Qi的总花费不能超过budgeti;starttimei表示Qi的提交时间;
runtimei为Qi的运行时间;deadlinei为Qi的截止时间;dem_resourcei为完成Qi所需
的组合资源包,dem_resourcei=(dem_resource1i ,dem_resource2i,…,dem_resourceki)。
其中,dem_resourcewi为第 w类资源的数量。用户对dem_resourcei出价的底价为
bidbasei,bidbasei为dem_resourcei中单个资源单位价格之和。max_respondi表示用
户允许Qi响应时间的最大值,且max_respondi = deadlinei-starttimei-runtimei。
在以上动态资源拍卖模型中,云市场拍卖师扮演了一个非常重要的角色, 对
用户代理和资源提供商代理对资源的出价的搜集都是由云市场拍卖师负责的, 而 云环境下基于拍卖机制的服务定价机制的设计与实现(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_15258.html
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