云计算市场交易与资源调度机制

云计算作为一种创新性服务产品，与传统的信息技术产品存在较大的差异性，其经济特性还没有被接近深刻理解。陈冬林、邓国华、姚梦迪、康艳芳著的《云计算市场交易与资源调度机制》首先从经济和管理视角，探讨了云计算市场交易机制和资源调度机制。从对云计算的市场结构、交易机制、定价模式的角度出发，利用管理决策理论和组合交易理论研究了云计算的多实例交易模型；其次，提出了面向数据挖掘的云资源分配方法和云联盟资源的调度框架，介绍了面向客户利益优选化与面向提供商利益优选化的云联盟云资源调度方法以及基于SLA的云计算资源调度优化方法；很后，通过CloudSIM模拟软件对相关的调度算法进行实证研究，旨在帮助读者轻松掌握云计算市场交易机制和资源调度机制，发现云计算经济学研究新视角。
本书可供从事云计算与大数据、电子商务、管理科学科研领域工作的中、不错人员，高等院校研究生以及相关专业的电子商务工作者使用。

陈冬林，武汉理工大学经济学院教授，管理学博士，博士生导师，电子商务与智能服务研究中心副主任，电子商务系主任，湖北省系统工程学会理事，武汉市系统工程学会常务理。
曾任职于武汉天喻信息产业股份有限公司，具备丰富的电子商务和电子政务设计、开发经验。美国伊利诺伊州大学香槟分校电子商务中心访问学者，专注于现代服务业、语义网、本体论以及智能推荐技术。

第1章 云计算价值链 1
1.1 云服务生态系统的构成要素 1
1.1.1 生态系统中的环境因子分析 1
1.1.2 生态系统中的参与者分析 3
1.2 e3-value在云服务生态系统价值网中的应用 9
1.2.1 e3-value 模型简介 9
1.2.2 e3-value的建模元素 9
1.2.3 基于e3-value的云服务价值网建模 10
1.3 云计算经济性特点 12
1.3.1 云计算的规模经济效应 12
1.3.2 云计算的经济成本效应 14
1.3.3 云计算的弹性经济效应 15
第2章 云计算市场机制 16
2.1 云计算市场现状 16
2.1.1 全球云计算市场发展现状 16
2.1.2 中国云服务市场发展现状 17
2.2 云计算市场交易机制 18
2.2.1 云服务市场要素分析 19
2.2.2 现货交易机制 23
2.2.3 期权交易机制 24
2.2.4 组合交易机制 24
第3章 云计算市场定价 28
3.1 云计算定价概述 28
3.2 面向云服务定价的用户效用 30
3.3 合同定价模型 32
3.3.1 定价方案 32
3.3.2 市场分析 33
3.4 按需定价模型 34
3.4.1 定价方案 34
3.4.2 市场分析 36
3.5 服务市场最优定价模型 37
3.5.1 问题假设和描述 38
3.5.2 模型构建 39
3.5.3 最优动态定价模型 40
3.5.4 算例分析 42
3.6 现货实时定价模型 45
3.7 拥挤时段费用定价模型 51
3.7.1 情境分析 51
3.7.2 最优拥挤费用定价理论分析 54
3.7.3 用户之间的拥挤博弈模型 57
3.7.4 云经纪人和用户之间的拥挤博弈模型 60
3.8 本章小结 62
第4章 云计算市场多实例交易机制 64
4.1 云计算服务实例及其价格介绍 64
4.1.1 云服务实例介绍 64
4.1.2 Amazon EC2 实例价格数据 65
4.2 云计算投资决策模型 66
4.2.1 云计算投资的熵权TOPSIS综合评价法 67
4.2.2 云环境下企业IT投资决策指标组合计算方法 70
4.2.3 云环境下IT投资决策算例 72
4.3 多实例组合交易市场体系结构 76
4.4 云计算多实例组合交易机制 77
4.4.1 交易问题背景 77
4.4.2 交易体系构建 78
4.4.3 多实例组合交易决策模型 80
4.5 云服务多实例超额预订问题 89
4.5.1 多服务实例动态超售模型 90
4.5.2 算例分析 91
第5章 云计算市场多实例组合决策机制 94
5.1 基于不同实例使用率的云服务实例决策模型 94
5.2 基于用户的云计算市场多实例组合决策模型 97
5.2.1 单目标约束下多实例组合购买决策建模 97
5.2.2 预算和时间双目标约束下多实例组合购买决策建模 100
5.3 客户负荷波动环境下资源分配的多实例组合决策 101
5.3.1 客户需求波动下的云服务资源决策 101
5.3.2 随机业务需求与时间呈非线性关系下的多实例组合决策 103
5.3.3 随机业务需求与时间呈线性关系下的多实例组合决策 107
第6章 云计算资源优化调度机制 111
6.1 云服务资源调度模型优化指标选取 111
6.2 云服务资源调度目标函数 112
6.3 云服务资源调度模型 116
6.4 基于遗传算法的云服务资源调度模型 117
6.4.1 编码设计 117
6.4.2 染色体过滤 117
6.4.3 适应度函数 118
6.4.4 交叉和变异 118
6.5 模拟实例分析 119
第7章 云计算资源调度优化方法研究 122
7.1 基于SLA的云计算资源调度机制设计 122
7.1.1 基于SLA管理的云计算资源调度框架 122
7.1.2 基于SLA管理的资源服务QoS保证机制 122
7.1.3 基于SLA管理的服务质量保证过程 123
7.2 基于SLA的多云数据中心任务调度策略 124
7.2.1 任务调度效益模型 124
7.2.2 任务准入控制分析策略 126
7.2.3 IaaS资源服务提供商收益最大化驱动的任务调度策略 126
7.3 基于SLA的云数据中心负载均衡机制研究 127
7.4 基于CloudSim的云计算资源调度算法实现 128
7.4.1 IaaS资源服务提供商收益最大化任务调度算法实现 128
7.4.2 基于SLA的虚拟机均衡调度算法实现 129
第8章 云计算联盟资源调度方法研究 131
8.1 云计算联盟资源调度框架 131
8.2 云服务供应商及云资源定义与建模 132
8.2.1 云服务供应商及云资源结构 132
8.2.2 云服务供应商及云资源建模 133
8.3 云计算联盟资源调度方法 134
8.3.1 调度策略约束条件 134
8.3.2 用户利益最大化的资源调度遗传算法 136
8.3.3 供应商利益最大化的资源调度蚁群算法 137
8.4 基于CloudSim的云联盟资源调度算法实现 139
8.4.1 CloudSim配置及仿真流程 139
8.4.2 用户利益最大化资源调度策略实现 140
8.4.3 供应商利益最大化资源调度策略实现 141
参考文献 144