陈冰清　郭树行

摘 要：云计算服务在快速发展，但目前云服务市场上却存在定價高、定价体系差异过大以及价格缺乏灵活性等问题。为了解决当前问题，本文考虑网络外部性下，基于用户不同服务质量要求的云服务定价方法与模型，用以指导云计算企业与服务运营商更好地实现云计算业务的降本增效，一方面避免资源浪费，另一方面为云服务提供商提供一种定价思路，增强竞争力，并进一步给出了模型的应用步骤与框架。

关键词：云服务 定价 网络外部性 服务质量

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）01（c）-0028-02

1 理论基础

1.1 网络外部性理论

1.1.1 网络外部性概念

网络外部性指连接到一个网络的价值由除该用户外其他已经连接到该网络的用户的数量决定。1974年，Rohlfs首先提出；1985年，Katz和Shapiro提出了其更为正式的定义。

1.1.2 网络外部性分类

网络外部性可以分为直接型和间接型。直接网络外部性是指当消费某一产品或服务的用户数量增加时，直接导致了网络价值的增加。间接网络外部性是指随着某一产品使用人数的增加而通过其他方式间接产生的价值。

网络外部性也可以分为正的和负的。普遍提及的是正网络外部性，上段所述情况皆为正网络外部性，但负网络外部性实际上也是存在的。网络拥塞便是负网络外部性的典型例子。

1.2 云服务定价

1.2.1 固定定价策略

固定定价策略是指云服务价格的计算是固定不变的。该策略是一种简单直观、易于理解的定价策略，按使用量定价和认购定价是其主要的两种定价方式。

1.2.2 动态定价策略

动态定价策略是指云服务价格是动态变化的。该策略的价格和需求的关系随时间变化而发生变化，同时，用户使用云服务所需费用也因此而变化。

2 定价建模

2.1 基于负网络外部性的定价模型

假设云服务的计算资源成本的单位价格为：

P（R）=F（f1，f2，…，fn） （1）

其中，P（R）为计算资源成本R的单位价格；f1，f2，…，fn为各种可能的影响因素。

引入吞吐量利用率来完成网络资源带宽约束下对云服务价格的动态调整。

（2）

式（2）中，r表示吞吐量利用率，THt表示t时刻被占用的吞吐量，THmax表示可供的最大吞吐量。

于是，定价模型最终为：

P=P（R）×（1+r） （3）

2.2 不同QoS要求下考虑负外部网络性的定价模型

本文考虑市场上只有一家云服务提供商的情形，即云服务市场由一家垄断。

2.2.1 模型建立

假设用户的服务质量需求可以分为k个等级，每个等级对应不同的QoS要求（k越小等级要求越高）。则t时刻，用户的服务质量需求用bk表示。

假设共有n个用户想要使用云服务，根据每个用户对服务质量的需求，我们将其按等级顺序排序（如果服务质量要求等级相同，则以时间先后排序），形成一个有序集合{b1，b2，…，bn}。用户对服务质量的要求越高，那么该用户所需支付的费用也越高。假设设置一个权重wi（i=1，2，…，n），则，b1对应权重，bn对应的权重为此时，用户每个人应该支付的价格为：

P=P（R）×（1+r）×（1+wi） （4）

该模型即为考虑负网络外部性情况下，基于不同用户的服务质量要求差异的云服务动态定价模型。

2.2.2 模型分析

本节实现的云服务定价模型考虑了网络带宽资源约束问题以及不同用户对于服务质量的需求的差异性，采用拥挤定价策略思想和加权计算思想，实现了一种新的动态定价模型。当使用资源人数较多时，采用高的价格，避免更多的云服务请求；当使用该资源人数较少时，适时降低价格，以达到吸引更多的用户目的。当用户对服务质量要求高时，使用费用提高；当用户对服务质量要求低时，使用费用降低。

3 应用策略

本文模型建立于云服务市场是垄断的，云服务市场一家独大，所有想使用云计算服务的用户只能选择该家公司。本文的模型充分综合考虑网络拥塞以及服务质量要求对云服务提供商定价的影响，有一定参考价值。虽然本文只考虑了垄断市场的情况，但是对于竞争市场也是一样适用的。云服务提供商动态定价既是满足了获利的要求，同时也让用户能够有良好的用户体验。本文模型只是简单综合两个影响因素而进行的建模，在实际情况中，对于权重的确定等变量因素可以也应该有更完善的机制。但是其基本思想是云服务提供商在进行定价时能够参考的。

4 结语

云服务最终是由多方互相作用、互相影响而形成。在如今的信息时代，云服务给我们带来了新的机遇和挑战，如何运用好云服务是一个值得思考的问题。

本文模型在云计算服务定价方面有一定的可参考性，云服务提供商可以根据本文模型提供的策略进行云服务的动态定价。这样，可以解决在网络拥塞时系统可能出现的反应慢、崩溃等问题，也能通过已提高的定价弥补流失的利润。同时，基于服务质量要求的差异，云服务提供商能解决对不同等级的人收费不同的问题，避免对要求高的用户收费过低致使利益受损或对要求低的用户收费过高致使用户流失等情况。云服务提供商在定价时，若能综合考虑这两个因素，定价会变得更加科学合理，也能为自己带来更大的收益，吸引更多的客户。

参考文献

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