云计算服务定价策略国内外研究现状及发展动态分析

云计算效劳收益国内外研究现状及开展动态分析究最早学术参考文献和试图制定云计算时间可以追溯到1997年在运筹及在该计算模式里，计算边界将被确定为根本原理而非技术限制。第一个真正宣讲云计算学术论文要追溯至2007年,然后此类文论数量在2021年迅速增Sriram&Khajeh-Hosseini[10]在系统性文献综述中发现，学术界似乎落后于迅速开展云计算领域。他们还发现，该研究分裂成了两个截然不同理云效劳为目一门学科〞。从云效劳供给商角度考虑云计算含义文献(如Buyya等(2021)[12],Durkee(2021)[13],Weinhardt等(2021)[2]ger(2021)[15],Iyer&Henderson(2021)[16])通常只是介绍云计算模式，问题。文章数量，发现计算机科学(ComputerScience)领域大约占52.2%,工程(Engineering)领域大约占26.1%,社会科学(SocialSciences)领域大约计(Business,ManagementandAccounting)领域大约占5.8%o可以看出，在经营和管理方面云计算文献数量非常少。趣也在不断提升，但是现有有关文献范围仍然非常窄。现有文献大多是集中于研究技术问题并且很少从企业或者组织管理角度去研究。面：①云计算定价策略研究；②云计算效劳供给链协调机制研究。2)定价策略研究①固定价格策略出按使用量支付(Payperuse)是当前效劳供给商最为广泛使用定价模式，他们举例说明,亚马逊EC2,GoogleAppEngine和FlexScale公司等都是他们还认为按使用量支付定价通常以根底设施即效劳(IaaS)和平台即效劳(PaaS)方式使用，但是它只能允许对特定应用需求进行定制。Ye。等[17]指出，按使用量支付(Payperuse)价格对于用户而言更易于理解和直观，但是这种机制却不能使收入最大化，也不会根据不同用户需求来区分定价。JaakkoJaatmaaTl]通过案例研究方法，发现尽管有人疑心一个定价机制是Youseff等[3]认为，不同云效劳定价模式己采取如下三种形式之一：分级定价(Tieredpricing),每单位定价(Per-unitpricing)和基于认购定价(Subscription-basedpricing)。他们指出，亚马逊云系统就釆用了分级定价(Tieredpricing),当中云效劳以集中等级方式提供，并且每一级提供unitpricing)通常是用于数据传输或内存使用，也比分级定价灵活，因为基于认购定价(Subscription-basedpricing)是SaaS最为广泛应用定价模式，它允许客户预测他们使用云效劳周期费用。Weinhardt等[2]讨论了云计算认购定价(Subscription),提出认购是一种类似于按使用量支付(Payperuse)但又不同定价模型；为了以固定价式中，定价是单位时间，而不是每(Fixedpricing)没有区分基于不同客户需求定价。他们指出为效用计算给而且针对不同资源需求所提供效劳质量是随时在变；对用户来说,固定价格一般要比多种价格更容易理解并且更加直观。然而，不是所有用户都会有相支付相同价格；此外，基于各类资源价格固定静态定价，云计算效劳商在对用户效劳请求没有太多决策空间，只能选择或者拒绝客户请求；云计算效劳商就不能通过基于不同用户需求不同定价来给予特定激励，因此他们提出了够获得更高收益。然而此作者只是考虑了两个根本用户需求-申请和效劳，并且他们这个定价模式只不过是固定定价一种。有用户都会有相同需求。制定固定价格也不可以使对价格敏感用得到好处，因为他们更愿意接受有所限制但是价格较低交易。此外,制定价格，允许同样商品或效劳因为顾客、时间、空间或供需状况不同而：JinsongOuyang等[18]针对实用程序效劳供给商从一个共享资源池中上，运用仿真研究方法得出了效用计算动态定价机制。通过这种价格可以通过时间间隔來管理分布资源需求，使资源利用更加有效和均衡。CheeShinYeo等[19]针对固定定价没有考虑客户需求以及客户对服真方法对其性能进行了评估。从而使用户使用率提升了，同时也提髙了买方成功需求比例以及买方分配资源比例。品〕感知，是客户愿意支付价格[22][23]。IT效劳商必须首先了解他劳价格感知之间权衡关系[24]。效劳商应该了解这些权衡关系，而且要知道如何影响产品和效劳配置来使客户价值和商业成果最大化[25]。追求往往是短期利益。而客户价值作为影响云计算效劳定价重要因素被忽略。因此，我们可以发现当前对云计算效劳动态定价研究存在以劳商要追求长期利益，就必须使客户利益最大化。〔2〕客户价值作为云计3〕云计算效劳供给链协调云计算效劳供给链是一种具有鲜明云计算效劳特点特殊效劳供给链形FrankFischer等[8]提出云计算即是一个供给链说法，在普通供给链中各种具体管理活动行为(如综合行为，信息共享，共担风险和回报，及客户效劳商相同焦点)在云计算效劳供给链中仍然成立。他们在考虑对方决策同时，也要考虑如何制定自己决策才能到达各自及整体利益双赢，即实现分散决策及整体决策一致一一供给链协调契约。链是希望通过提供不同水平效劳提高增值效劳，提出了“供给链平台即效劳〞观点，认为在动态和不确定环境下，优化目标就是，发现适宜效劳供给商按照效劳质量(QualityofService,QoS)来最大化绩效。这些最优化包效劳上下文过滤，性能预测和效劳水平协议(ServiceLevelAgreement)谈云计算效劳供给链协调，是实现该链整体收益最大化一个必不可少重，但是它作为一种效劳供给链形式，使用目前国内外效劳供给链协调研究为其提供理论支持。效劳供给链协调策略较多，这里我们主要研究是能够促进效劳供给链整体收益最大化收益共亨契约、风险分担机制以及鼓励机制。下面分别针对这三个方面国内外研究现状进行介绍和分析：①在供给链收益共享契约方面,文献[27][28][29][30][31]对供给链收益共享契约进行了研究，说明收益共享系数(或收益分配系数)是设计收益共享契约关键。文献[32][33]主要研究了收益共享契约是否可以有效协值区间范围，但没有给出收益共享系数确定值。文献[37][38]研究了供给链收益共•亨机制中参数灵敏性问题。目前研究主要集中在两级制造业供给链共享契约方面，效劳供给链研究报道较少。.Cachon和LariviereE28]研产品返销契约和价格折扣契约。Demirkan和Cheng[39]研究了由一个应用调策略下，涉及ASP和AIP之间风险和信息共享，他们检验了供给链性最近，Ilaria和Pierpaolo[34]针对一个三级供给链提出了一个收益②在云计算效劳供给链风险分担机制方面，Brodsky等[40]从ASP、客户以及效劳交易、信息网络技术等角度进行研究，认为应用效劳供给链在运作过程中所面临市场需求不确定风险主要由买卖双方信息不对称而产生究主要从应用效劳供给链上节点企业即ASP、客户出发研究各自在市场需求成因进行分析，并针对各种风险提出了相应躲避方法。然而，从应用效劳供给链角度去研究市场需求不确定下风险问题仅见文献[38]o劳已成为全球经济重要局部，并提出了效劳供给链概念和模型框架[42]or应用月艮务运营商〕和一个AIP〔applicationinfrastructureprovider,应用设施提供商〕组成效劳供给链模型，研究了各种协调策略供应链绩效问并应用于医疗保健行业[43]。刘伟华等提出了基于效劳产品效劳供给链集成化设计过程，主要包括效劳供给链构建需求分析、效劳产品设计、效劳供量柔性契约及预测共享之间相互影响[46]。Ytiksel和Lee用绝对值代替了比例值作为阈值,研究了数量柔性契约[47]。值区间范围，但没有给出收益共享系数确定值求解方法。对于服务供给链险分担机制研究，主要存在以下问题：大多数针对效劳供给链风险分担机都停留于定性分析，较少通过构建需求不确定条件下风险分担机制模型做机制研究较少，很多都是从供给链绩效和协调契约方面入手，缺乏对供。当前有关云计算效劳运营商效劳定价机制及供给链协调研究国内，以基于客户认知价值为动态定价研究切入点，进行，以实现期望收益最大化为目标，进行云计算考文献一BusinessModels&InformationSystemsEngineering,2021,1(5):391-399.OntologyofCloudComputing.Proceedingsof2021IEEEGrid一Computing,2021.90-97.SLAManagementforRevenueMaximisationinCloudComputingMarkets.BarcelonaSupercomputingCenterandUniversitatStrategiesforInformationTechnologyServices:AValue-一SupplyChain.BusinessOperations-SystemsPerspectivesin.9]ChellappaR.Cloudcomputing—emergingparadigmforcomputinginInstituteforOperationsManagementandResearchIEEEInternationalWorkshopsonEnablingTechnologies:Brandic,I.CloudcomputingandemergingITplatforms:Vision,hype,andrealityfordeliveringcomputingasthe5thQueue,2021,8(4):1-10.2021,11(2):28-33.oftheACM,2021,52(8):50-56.QuarterlyExecutive,2021,9(2):117-131.GenerationComputerSystems,InPress,CorrectedProof,SpecifyingandDeterminingPricinginUtilityComputing一L19]CheeShinYeo,SrikumarVenugopal,XingchenChu,RajkumarserviceFutureGenerationComputerSystems,[20]MarianMihailescu,YongMengTeo.Strategy-ProofDynamicResourcePricingofMultipleResourceTypesonFederatedCloudsJournalofMarketing,1988,52(July):2-22.customervalue:ImplicationsofTechnologyMarketers,InPortland:PICMETPublishing,1997,897-900.sensitivitymeasurementintothesoftwareengineeringManagementforReshapingtheworld,Portland:PICMET/IEEEPublishing,2003,316-323.[25]Dixit,A.,Whipple,T.W.,Zinkhan,G,M.,Gailey,E.,"Ataxonomyofinformationtechnology-enhancedpricing[26]GuopengZhao,ZhiqiShen.SupplyChainPlatformasaService:aCloudPerspectiveonBusinessCollaboration.InternationalJournalofInformationTechnology,2021,16(3)[27][J].西南交通大学学报,2021,43(1):125-130.JManagementScience,2005,51(1):30-4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