[论文解读] On the Benefits of QoS-Differentiated Posted Pricing in Cloud Computing: An Analytical Model.

Xiaohu Wu, Francesco De Pellegrini|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2017

Cloud Computing and Resource Management被引用 3

一句话总结

本文提出了一种用于云环境中QoS差异化公开定价的分析模型，其中固定的SLA和预设价格使用户能够根据成本和性能选择服务级别。该模型通过优化定价与容量分配，以最大化提供商收益和资源利用率，相较于按需付费模型，资源利用率最高提升十一倍，收益最高提升五倍。

ABSTRACT

When designing service and pricing models, an important goal is to both enable user-friendly and cost-effective access to services and achieve a high system's utilization. Such design could attract more users and improve the revenue. QoS-differentiated pricing represents an important direction to address the above design goal as illustrated by numerous studies in other fields such as Internet. In this paper, we propose the first analytical model of QoS-differentiated posted pricing in the context of cloud computing. In this model, a cloud provider offers a stable set of SLAs and their prices are also posted to users in advance, where higher QoSs are charged higher prices. As a result, users can directly choose their preferred SLA with a certain price, in contrast to many existing dynamic pricing mechanisms with the uncertain prices and availability of cloud resource. In order to maximizing the revenue of a cloud provider, the questions that arise here include: (1) setting the prices properly to direct users to the right SLAs best fitting their need, and, (2) given a fixed cloud capacity, determining how many servers should be assigned to each SLA and which users and how many of their jobs are admitted to be served. To this respect, we propose optimal schemes to jointly determine SLA-based prices and perform capacity planning. In spite of the usability of such a pricing model, simulations also show that it could improve the utilization of computing resource by up to eleven-fold increase, compared with the standard pay-as-you-go pricing model; furthermore, the revenue of a cloud provider could be improved by up to a five-fold increase.

研究动机与目标

• 为解决在确保多样化用户成本效益和用户友好访问的同时，实现高云资源利用率的挑战。
• 通过引入稳定、公开的定价机制，克服动态定价模型中价格和可用性不确定的局限性。
• 在固定资源容量下，联合优化SLA定价与容量规划，以最大化云提供商收益。
• 为云提供商提供一个框架，根据用户需求和性能要求设定价格并分配服务器至SLA。

提出的方法

• 构建一个分析模型，将基于SLA的定价与跨多个QoS层级的服务器分配进行联合优化。
• 采用公开定价机制，每个SLA具有对应其QoS级别的固定价格，使用户选择更加透明和可预测。
• 应用优化技术，根据需求和成本约束，确定分配给每个SLA的最优服务器数量。
• 集成用户准入控制，根据SLA偏好和系统容量选择接纳哪些作业。
• 通过假设用户基于价格与QoS的权衡选择SLA，旨在最小化成本同时满足性能需求，来建模用户行为。
• 采用数学分析推导出在容量约束下最大化提供商收益的最优定价与容量分配策略。

实验结果

研究问题

• RQ1 云提供商如何为QoS差异化的SLA设定最优价格，以在匹配用户需求的同时最大化收益？
• RQ2 如何在不同SLA之间最优分配服务器容量，以平衡利用率与收益？
• RQ3 与动态定价或按需付费定价相比，采用固定SLA的公开定价在资源利用率方面表现如何？
• RQ4 QoS差异化定价对云提供商整体收益有何影响？
• RQ5 在容量限制下，如何管理用户准入以确保高效利用与收益生成？

主要发现

• 所提出的QoS差异化公开定价模型相较于标准的按需付费模型，可将云资源利用率最高提升十一倍。
• 在所提出的定价与容量分配方案下，提供商收益最高可提升五倍。
• 该模型实现了稳定且可预测的定价，相较于动态定价机制，显著降低了用户的不确定性。
• 定价与容量规划的联合优化，使用户SLA选择与系统容量实现更优匹配。
• 分析模型成功识别出能最大化收益同时保持高利用率的最优价格点与服务器分配方案。
• 仿真结果证实，该模型在效率与盈利能力指标上均优于传统定价模型。