[论文解读] On the Economics of Cloud Markets

Ranjan Pal, Pan Hui|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2011

Cloud Computing and Resource Management参考文献 13被引用 5

一句话总结

本文为多个公共云提供商之间的云服务定价与服务质量（QoS）决策构建了非合作博弈理论模型。在三个模型中的两个中证明了唯一纯策略纳什均衡的存在，使提供商能够在竞争环境下最优地设定价格与QoS水平，以最大化利润，并实现动态、容量高效的资源调配。

ABSTRACT

Cloud computing is a paradigm that has the potential to transform and revolutionalize the next generation IT industry by making software available to end-users as a service. A cloud, also commonly known as a cloud network, typically comprises of hardware (network of servers) and a collection of softwares that is made available to end-users in a pay-as-you-go manner. Multiple public cloud providers (ex., Amazon) co-existing in a cloud computing market provide similar services (software as a service) to its clients, both in terms of the nature of an application, as well as in quality of service (QoS) provision. The decision of whether a cloud hosts (or finds it profitable to host) a service in the long-term would depend jointly on the price it sets, the QoS guarantees it provides to its customers, and the satisfaction of the advertised guarantees. In this paper, we devise and analyze three inter-organizational economic models relevant to cloud networks. We formulate our problems as non co-operative price and QoS games between multiple cloud providers existing in a cloud market. We prove that a unique pure strategy Nash equilibrium (NE) exists in two of the three models. Our analysis paves the path for each cloud provider to 1) know what prices and QoS level to set for end-users of a given service type, such that the provider could exist in the cloud market, and 2) practically and dynamically provision appropriate capacity for satisfying advertised QoS guarantees.

研究动机与目标

• 建模提供类似SaaS、PaaS或IaaS服务的公共云提供商之间的组织间经济竞争。
• 分析云提供商如何在竞争市场中战略性地设定价格与QoS水平以最大化自身利润。
• 表征在不同成本、需求和服务特性下，价格-QoS博弈中纳什均衡的存在性与收敛性。
• 通过推导与广告QoS保证一致的均衡策略，实现可实践的动态资源调配。
• 将分析扩展至多应用竞争及未来的资源优化模型。

提出的方法

• 构建了三个非合作博弈理论模型：(1) 同时进行价格与QoS竞争，(2) 固定价格下的QoS竞争，以及(3) (2) 的特殊情况，即固定价格向量。
• 基于需求价格弹性与成本函数，利用由一阶条件导出的非线性方程组求解均衡价格与QoS水平。
• 应用tâtonnement价格调整机制以验证均衡的收敛性与唯一性，当存在多个解时选择分量最大的均衡。
• 推导出均衡QoS水平关于价格、成本与风险参数的闭式表达式：$ s_i(pr_i^f) = \text{root of } x'_i(s_i)(pr_i - c_i - \rho_i) = \frac{\rho_i}{(\overline{rt} - s_i)^2} $。
• 证明当价格固定时，均衡QoS水平唯一确定，且与竞争者的成本或需求参数无关。
• 采用敏感性分析揭示在竞争动态下价格与QoS调整之间的非直观关系。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，云提供商在定价与QoS上的竞争中存在唯一纯策略纳什均衡？
• RQ2 云提供商的价格或QoS水平的变化如何影响竞争者的均衡结果？
• RQ3 能否设计一种收敛且实用的算法，用于计算动态多提供商云市场中云提供商的均衡策略？
• RQ4 当价格固定时，提供商的最优QoS水平在多大程度上独立于竞争者的成本与需求特性？
• RQ5 如何利用均衡策略实现高效、动态的资源调配，以避免过度配置？

主要发现

• 在提出的三个模型中的两个中存在唯一纯策略纳什均衡：即同时进行价格-QoS竞争的博弈与固定价格下的QoS博弈。
• 在固定价格的QoS博弈中，均衡QoS水平唯一确定，且与竞争者的成本与需求特性无关，仅取决于本提供商自身的价格、成本与风险参数。
• 均衡QoS水平关于提供商价格呈递增且凹函数关系，具有明确定义的导数：$ s'_i(pr_i^f) = \frac{-x'_i(s_i)}{x''_i(s_i)(pr_i^f - c_i - \rho_i) - \frac{2\rho_i}{(\overline{rt} - s_i)^3}} $。
• 当同时进行价格-QoS竞争的博弈中存在多个纳什均衡时，tâtonnement过程收敛至唯一最大的均衡，该均衡为提供商所偏好，以实现利润最大化。
• 敏感性分析表明，直观关系（如更高QoS导致更低价格）并不普遍成立，反直觉结果取决于特定市场参数。
• 这些模型通过将广告QoS与实际容量对齐，实现了最优的动态资源调配，减少了浪费，提升了云网络的整体效率。