國立台灣大學工學院工業工程學研究所 碩士論文
Institute of Industrial Engineering College of Engineering National Taiwan University
Master Thesis
服務品質保證下之資源分配與定價-以雲端運算服務 提供者為例
Pricing and Resource Allocation under Service Level Agreement in Cloud Computing Service
晁鍾仁
Chao, Chung-Jen
指導教授：黃奎隆博士 共同指導教授：楊朝龍博士 Advisor: Huang, Kwei-Long, Ph.D.
Yang, Chao-Lung, Ph.D.
中華民國 102 年 7 月
July, 2013
I
致謝
首先感謝指導教授黃奎隆與楊朝龍老師的大力協助，提供我在研究的過程中 最重要的知識寶庫，此外郭佳瑋老師也在研究過程給予指導，許多關鍵性的問題 與研究要點都被老師所指點，沒有老師們則沒有這篇論文的產生。接著感謝研究 室的學長姐大勃、小風、瑞芬在研究上給予許多協助，在我面臨困難時帶我脫離 困境；同學文瑞、珮瑜也陪我共度這兩年的時光，讓我們在努力研究之餘，仍能 互相玩樂、互相照應，給予鼓勵；同學玉雯、珮筠在我遇到困難時總是提供食物 讓我解悶；同學庭予、家安、暉陵、康恆在修課過程中給我許多指導；球友玉涵、
帶容、仲荃、國宏使我在研究疲憊之餘仍能在球場上揮灑青春的汗水；同學紹鵬 在團隊合作上我們共體時艱攜手完成所上交辦的事物；同學羽喬、品均、李湛在 課餘時間與我談心使我有能力繼續面對研究面對自己；同學合志、志哲、彥龍、
冠慶、哲瑋在休閒娛樂上扮演不可或缺的角色，有你們我才能在壓力大時釋放自 己給自己充滿電；同學傅喬、Doris、Ginny 在學習的過程中你們帶來許多歡笑 與樂趣。此外許許多多的學弟妹們也替所上舉辦了活動，使我們能在研究艱苦之 時互相交際，維持重要的人際關係。所上的老師們在這兩年授課指導中給予了我 未來出社會中該具備的專業知識使我能在競爭強大的社會中站穩腳步。所上俐文、
意穎、瑋玲、愛珊也在我求學生涯中給予許多幫助。
最後我想感謝我的家人，提供我如此舒適且不愁吃穿的父母，一路上時時刻 刻關心我的外公、舅舅、弟弟，你們是我生命中最寶貴的家人，有你們我才能安 穩地完成我的論文並且畢業。感謝曾經幫助過我、陪伴過我的人們，祝各位身體 健康、平安喜樂。
II
摘要
本研究以近年崛起的雲端運算服務產業為例，探討服務品質保證下之資源分 配與定價策略。服務提供者藉由提供不同的服務合約類型以及訂定價格來區隔消 費者市場並最大化自身的利潤，考慮提供兩種合約分別為高合約與低合約，合約 具有不同的服務水準以及價格，並考慮該服務具有不同的服務層級協議(SLA:
Service level agreement)，也就是提供越好的服務所能得到的服務保證也就越好。
基於服務層級協議，若服務提供者無法滿足客戶需求，也就是將資源分配給簽約 客戶時，將會依照合約內容補償客戶合約價格的比例作為補償金。
本研究建立一個雲端服務資源定價的數學模式來描述不同的合約及不同的 服務品質下的定價策略及獲利模式，並使用效用函式來評估客戶對於合約服務的 滿意程度，作為選擇合約的參考依據。本研究找到該情境下的解析解，決定其最 佳合約決策與定價策略，並提出數個論點與管理意涵。此外進行數值分析，探討 在不同參數改變下會如何影響服務提供者之利潤與服務提供者所提供的服務，另 外同樣考慮服務提供者在資訊對稱的情況下，所面臨的決策並作分析進行探討，
本研究貢獻在於，在雲端運算服務中，有限的資源成為服務提供者的瓶頸，若能 有效改善服務的品質並提升客戶對合約的信心，將能對服務提供者在利潤上具有 相當大的幫助，並能有效改善服務品質與保證。此外利用合約品質與補償比例的 差異化可以有效控制市場中的合約，明顯做出市場區隔以增加更多潛在客戶與利 潤。
關鍵字：雲端運算服務、收益管理、服務層級協議(SLA)、定價策略、資源分配
III
ABSTRACT
This paper studied the pricing strategy and the resource allocation with service guarantee in cloud computing service industry. In order to optimize the resource allocation and profit, the cloud computing service provider offers different services contracts with and pricing to segment customers. This paper consider two different contracts include premium and basic contracts with different SLA (service level agreement) and price. That is, better service accompany with greater service guarantee.
According to different contracts, the penalty is applied to the service provider once SLA is not maintained. The penalty relate to contract price and unfulfilled resource.
This research formulated a mathematical model to describe the profitability of the pricing model under a variety of resource availability and SLA. This research find some close-form solutions, which can help service provider to find optimal contracting and pricing. Besides, a numerical analysis was performed to investigate the impact of profitability under service provider’s decision and system parameters.
The result reveals that the profitability is positively correlated with the higher service level and sufficient resource. The managerial implication for different contracting strategies is studied in this research. On the other hand, considering information symmetry for service provider and customers find other point of discussion. This research’s contribution is that improving service quality and compensation ratio are effect methods when the resource is bottleneck in cloud computing service. Service provider can offer both contracts simultaneously to enhance profit by price discrimination.
Keywords: cloud computing service, service level agreement, pricing strategy, revenue management, resource allocation.
IV
CONTENTS
致謝... I 摘要... II ABSTRACT ... III CONTENTS ... IV 圖目錄... VI 表目錄... VII
第1 章 緒論... 1
1.1 研究背景... 1
1.2 研究動機與目的... 3
1.3 研究限制與範圍架構... 5
第2 章 文獻探討... 8
2.1 雲端運算服務及其特性... 8
2.2 雲端服務之收益管理與定價... 13
2.3 服務層級協議與資源分配相關研究... 17
第3 章 雲端運算服務資源定價模式... 21
3.1 模式定義... 21
3.2 客戶簽約價值與市占率... 24
3.3 雲端資源分配原則與期望利潤函式... 26
3.4 單一合約市場... 31
3.5 模式簡化與解析解... 34
第4 章 數值分析... 39
4.1 數值分析對利潤變化之影響... 39
4.2 數值分析對市場條件之影響... 43
第5 章 資訊對稱情境下數值分析與比較... 48
5.1 設計期望補償金比例... 48
5.2 資訊對稱情境下之數值分析與討論... 52
5.3 數值分析結果綜合比較與討論... 58
第6 章 結論與建議... 62
V
參考文獻... 65 附錄一... 70 附錄二... 75
VI
圖目錄
圖 1-1：全球雲端收益預測 ... 2
圖 1-2：雲端服務提供者重要競爭力條件 ... 4
圖 1-3：本研究架構 ... 7
圖 2-1：雲端運算服務建設架構 ... 10
圖 3-1：服務提供者與客戶決策事件順序 ... 22
圖 3-2：雙重合約市場占有率 ... 25
圖 3-3：雲端資源分配準則流程 ... 28
圖 3-4：單一合約市場之占有率 ... 32
圖 4-1：資源數量與參數變化對利潤影響―期望補償比例與資源需求機 率... 41
圖 4-2：資源數量與參數變化對利潤影響―合約品質 ... 41
圖 4-3：資源數量與參數變化對利潤影響-合約補償金比例 ... 42
圖 4-4：資源數量與參數變化對市場合約影響―期望補償比例與資源需 求機率... 44
圖 4-5：資源數量與參數變化對市場合約影響―合約品質 ... 45
圖 4-6：資源數量與參數變化對市場合約影響―合約補償比例 ... 46
VII
表目錄
表 2-1：企業雲端服務類型與定價模型 ... 12
表 2-2：知名雲端服務產業 SLA 標準 ... 19
表 3-1：當發生資源缺乏時的補償成本 ... 24
表 3-2：雙重合約市場中所有市場條件及利潤函式 ... 29
表 3-3：本研究資源定價模式參數與決策變數 ... 30
表 3-4：單一高合約市場所有市場條件及利潤函式 ... 33
表 3-5：單一低合約市場所有市場條件及利潤函式 ... 33
表 4-1：雙重合約底下之最佳定價策略 ... 35
表 4-2：單一高合約之最佳定價策略 ... 35
表 4-3：單一低合約之最佳定價策略 ... 35
表 4-4：分析各參數對服務者利潤變化的參數設定 ... 40
表 4-5：各參數對利潤影響及管理意涵 ... 43
表 4-6：分析各參數對市場合約變化的參數設定 ... 44
表 4-7：各參數對服務提供者合約策略影響 ... 47
表 5-1：資訊對稱與資訊不對稱時客戶已知資訊 ... 49
表 5-2：資訊對稱下雙重合約中各條件期望補償比例計算公式 ... 50
表 5-3：資訊對稱下單一高合約中各條件期望補償比例計算公式 ... 51
表 5-4：資訊對稱下單一低合約中各條件期望補償比例計算公式 ... 51
表 5-5：資訊對稱下數值分析參數設定值 ... 52
表 5-6：資訊對稱下資源數量的影響 ... 53
表 5-7：資訊對稱下客戶需求機率的影響 ... 55
表 5-8：資訊對稱下合約品質的影響 ... 56
表 5-9：資訊對稱下合約補償比例的影響 ... 57
表 5-10：資訊對稱下各參數變化的影響 ... 58
VIII
表 5-11：各參數對資訊對稱與資訊不對稱兩情境利潤的影響 ... 60 表 5-12：資訊對稱與不對稱兩情境各參數對合約策略的影響 ... 60
1
第1章 緒論
1.1 研究背景
「雲端」，正所謂資訊爆炸時代下的產物，許多最新的資訊科技都不免與它 相關，例如雲端硬碟、雲端平台、雲端桌面…等等，世界知名搜尋引擎谷歌(Google) 所提供的雲端硬碟Google drive 在台灣時間 2012 年 4 月 25 日上線了，此項雲端 硬碟的技術來自於目前最創新的網路概念「雲端」，雲端隨著網路普及率的提升 蓬勃發展，Best Education Sites 的網路十年來的變化的研究報告指出，網路的用 戶在2002 年只有占全球人口的 9.1%，而 2012 年已經高達 33%，明顯看出近十 年全球人對網路的依靠越來越大，網路的重要性也深不可測。此外網路技術的演 變也越來越快速越多元，網路不再被一般的網路線給束縛住，網路的變遷從固有 有線網路轉變為熱點無線網路，網路不再為一個只能在固定的地點或範圍所達到 的事情，並且開始了移動網路的時代，透過通訊基地台與通訊系統的結合，開始 了現今的行動上網，行動裝置的產業也隨之受惠，越來越多種不同的行動裝置包 含可連線的電腦、手機、汽車甚至家電用品都提供使用者上網的便利性。由於雲 端技術建立在大量的網路需求底下，在目前的網路的背景下雲端運算及其服務才 能快速的發展，故雲端運算服務也因為多變的上網方式與眾多媒介而越來越容易 提供給使用者進行存取與更新甚至是開發。
近年最新的資訊科技(Information Technology)發展方向即為雲端運算技術 (Cloud Computing)，因為該技術所形成的服務使雲端服務即成為資訊服務產業所 追求的商業能力，根據英國知名通訊與資訊研究顧問公司 Analysys Mason 於 2011 對雲端服務市場做的預測，全球雲端服務收益將逐年成長，甚至收益將從 2010 年至 2016 年間成長 3 倍，如圖 1-1 所示。
2
圖 1-1：全球雲端收益預測 (Analysys Mason, 2011)
從圖中逐年增長的預測收益看來，該技術帶來了無可限量的前景，也使得越 來越多相關企業願意投身於雲端服務產業，爭相分食雲端服務的市場，包含著名 企業亞馬遜(Amazon)、Google、微軟(Microsoft)等都推出許多雲端運算服務方案 給予企業或個人使用，此外國家也開始投入大量資金發展雲端運算技術，其中台 灣行政院經建會於民國99 年 4 月 29 號通過，「雲端運算產業發展方案」規劃以 5 年共 240 億元新台幣的經費，帶動企業研發與促成投資，以增加就業人口與產 業價值，不僅如此近年來國內大學也開始雲端的建構，國立台灣大學從2010 年 開始規劃台大觔斗雲的服務，於 2011 上線提供雲端服務，不僅僅能將校內行政 資訊整合也能提供校內外眾多可利用的硬體與軟體資源。除了具有企業內部的運 用、學校資源分享以及資訊商業應用等眾多發展方向外，加上行動網路與行動上 網裝置的快速發展，使得雲端服務成為商機無限的資訊技術產業，雲端服務在商 業上運用方式相當多元，除了硬體上的出借或訂閱外，還有雲端平台的使用權或 是雲端軟體的使用，關於雲端服務的商業模式將於第二章文獻探討中詳述。
另一方面，由於雲端運算服務需依靠的為大量網路流量與網路資源，其中包 含網路頻寬、網路空間容量等，這些網路中的資源也成為雲端服務績效中不可或
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
億美元
年
3
缺的依據與參考，因此在雲端服務產業中為了維持與客戶的服務水準，在提供服 務前都需要具備完善的服務層級協議(SLA：Service Level Agreement)來提供客戶 應有的服務保障，也就是滿足客戶該有的服務品質(QoS：Quality of Service)與達 到服務的目標，如此一來客戶才能對服務多一份安心與保障，例如知名雲端服務 Google Apps即規定「網頁介面每月至少需有 99.9% 的時間正常提供客戶操作與 使用」。因此在雲端服務提供者與客戶關係中，服務者若能提供具有品質保證的 服務將對客戶有很大的價值，客戶將更願意與服務提供者訂閱或簽訂合約，也就 能帶來更多的收益與商譽，當未能如實的滿足客戶的需求或保證時，就應對客戶 進行該有的補償措施，來避免該企業服務名譽上的損失，例如微軟的Exchange Online服務保證100%病毒偵測與阻斷服務，若被病毒感染微軟將會提供25%月結 帳單費用作為賠償。
近年來雲端服務企業為了能減少能源與資源的過多浪費，開始投資整合雲端 資源的種種計畫，目的為了整合企業可用的運算或儲存資源，並找到最佳的資源 分配原則，而避免過多的浪費，並且眾多學者鑽研於如何有效的分配握有的眾多 資源，才能同時達到節省設備開銷與能源開銷的效益。因此在現今的雲端服務產 業中，除了需要提出好的服務內容外，還要有能夠吸引客戶的服務品質保證，並 且提供良好的合約規範，給予客戶對於該服務的信心，並且能在有限的雲端資源 中，找尋適合的配置辦法來使企業能有利潤效益的方式來提供服務。
1.2 研究動機與目的
現今雲端的資源被運用的相當廣泛，從個人到企業都相當密集的使用，形成 許多「雲端服務提供者」所能施展的平台，因此一個具有競爭力的雲端服務提供 者需要具備的競爭力的條件是什麼呢？根據國際數據公司IDC(International Data
4
Corporation)2010 年針對雲端使用者的調查中，具有競爭力的服務提供者該有的 條件如圖1-2 所示。
圖 1-2：雲端服務提供者重要競爭力條件 (IDC, 2010)
首先，若服務提供者能提供具有競爭力的價格，將更容易吸引更多消費者的 意願。其次則是服務提供者所提出的服務必須具有 SLA，主要因為網路服務的 服務水準較不容易評估與維持，時常因為尖峰時刻而網路頻寬或資源不足造成滿 意度下降，例如服務的中斷、網路病毒的侵擾、連線時間過長等，使用者若能獲 得服務品質的保障將對服務提供者更具信心。整理前述可將本研究之動機整理為 以下幾點：
1. 雲端運算服務在商業上的快速成長：由於雲端運算服務近年來被用於許多 組織與企業，不僅僅是成為企業內部的資訊系統，也形成了多種不同的商 業模式。
2. 雲端服務的市場價格不明確：因為是個新興的服務市場，消費者對於價格 敏感度並不高，即是不知道該服務應該收取多少金額為正常價格，故如何 有效的訂價並區隔消費者市場成為重要議題。
5
3. 雲端資源的使用需要資源分配準則：雲端資源例如為處理器、記憶體或儲 存空間等，因為雲端服務提供者具有有限的雲端資源，但面對眾多的消費 者將需要透過分配原則來達到服務水準。
4. 尖峰時刻時的負載量過高：目前眾多企業使用雲端服務管理公司內部資訊，
在部分尖峰時刻時需求暴增而出現負載量過高的情況，導致服務效率的降 低。
結合上述幾點，雲端運算服務者所面臨的決策為提供適當的雲端服務及其價 格，並將握有的雲端資源有效的進行分配，因此本研究目的為提供適當的雲端服 務及其價格，由於雲端服務的使用者相當多元從企業到個人用戶都有，對於雲端 服務的需求皆不相同，若要明顯區分服務市場，就必須決定適當的服務內容，例 如提供商務人士的高端合約與一般民眾的基本合約，因此本研究將探討服務提供 者將決定提供一或兩種合約於市場給消費者進行簽約，依據不同的雲端服務決定 不同的價格，以進行明確的區隔消費市場達到最大的收益，並且本研究將提出分 配雲端運算資源的準則，以有效分配資源給使用者來維持服務滿意度，最後利用 數值分析探討雲端服務在不同的參數變化下所帶來的影響，提供服務提供者可參 考的管理意涵，且延伸服務提供者與客戶在資訊對稱的情境下進行討論。
1.3 研究限制與範圍架構
本研究針對雲端運算服務的定價與資源分配，所涵蓋的範圍相當廣闊，因此 本研究將研究限制與範圍整理成下列幾點：
1. 單一雲端服務提供者的決策並忽略市場競爭：僅考慮一個服務提供者的決 策，將不考慮市場中其他服務提供者，並忽略市場中的競爭，僅有該市場 中的消費者決定是否願意向此服務提供者簽訂合約。
6
2. 僅考量合約簽訂的收費方式：由於網路相關服務的收費方式相當多元，雲 端服務同樣也不例外，關於雲端的商業模式其收費方式將於下一章進行描 述，本研究只考量簽訂合約的收費方式，並無考量依次收費的計價方法，
因為在收益管理中訂定合約的收費方式比起依次收費的方式較能容易穩 定的獲取利潤也易於管理。
3. 主要考慮可分割可量化的雲端資源服務：雲端資源的範圍非常廣泛，從處 理器、記憶體、儲存空間或是雲端平台的使用權等，本研究將針對可被分 配的單位資源來進行探討，主要因為大部分付費的雲端服務大多使用可分 割可量化資源作為提供服務的基準，然而在免費的雲端服務中，服務者都 以免費提供該項服務來賺取廣告收益或增加該服務的知名度。
4. 簽約客戶對於雲端服務必存在需求：客戶以簽訂合約的方式使用雲端服務，
因此客戶將能對服務提供者進行服務要求，例如資源要求或頻寬需求，然 而在現實中，客戶並非隨時具有需求而可能使資源閒置，由於雲端服務屬 於不可儲存性的服務，若無及時完成使用則無法再次利用，關於雲端服務 的特性將於下一章詳加描述。然而本研究主要探討雲端服務於尖峰負載時 刻的資源分配，因此簽約客戶必定存在需求，並不會出現消費後卻無使用 或無索取任何雲端資源的情形。
本研究將分為六章，第一章為緒論，說明本研究之背景與研究動機，並設定 本研究之研究目的，另外概述本研究的限制與範圍架構。第二章為文獻探討，主 要介紹雲端運算服務及其特性，與收益管理及定價的相關文獻，並探討服務層級 協議的研究與雲端或網路資源分配的相關學術論文。第三章為雲端資源定價模式，
建立一個雲端服務提供給客戶簽約的服務情境，探討客戶簽約的決策與簽約市場 占有率，並利用本研究所提出的資源分配原則建立期望利潤函式，另考慮僅提供 單一合約的市場。第四章為數值分析，將分析不同的參數改變將帶來利潤與市場
7
合約的變化，並探討其管理意涵。第五章延伸模式為資訊對稱情境下的數值分析 與綜合比較。第六章為結論與建議。本論文架構如圖1-3 表示。
圖 1-3：本研究架構 緒論
文獻探討
雲端運算服務資源定價模式
數值分析
資訊對稱情境下數值分析與比較
結論與建議
8
第2章 文獻探討
本研究針對具有單一雲端服務提供者所提供的合約進行定價，考慮該服務具 有服務層級協議的保障，並且以利潤最大化作為收益管理的目標，以有效的資源 分配原則避免過多的客戶補償，以現今的熱門產業雲端運算來討論。相關文獻將 於本章節進行探討，2.1 將討論何謂雲端運算及其特性，並對雲端服務商業模式 進行研究與整理、2.2 首先探討雲端運算與收益管理結合的特性，再來針對目前 網路與雲端相關之收益管理與定價的研究進行回顧、2.3 針對 SLA 的相關文獻進 行研究與了解，並探討與資源分配相關的文獻回顧。
2.1 雲端運算服務及其特性
雲端運算為近年來新興的網路概念，在美國國家標準技術局 NIST(National Institute of Standards and Technology)的定義中，雲端運算的概念是提供使用者可 隨時利用網路連接到一大群共享的運算資源(包含網路、伺服器、儲存設備、應 用軟體與服務)，這些資源可以按照使用者的需求，很快地以最小的管理成本提 供給需求者使用。根據NIST 的描述，雲端運算具有五個重要的特性如下所示：
1. 隨需求自助服務(on-demand self-service)：當消費者具有需求時可以單方面 的使用或準備運算能力，如儲存空間或伺服器的運用，並不需要與服務提 供者進行互動。例如知名雲端硬碟公司Dropbox 的使用，僅僅需要自行開 啟網路連上雲端硬碟上傳或下載資料即可。
2. 廣泛的透過網路存取(broad network access)：可以透過標準的網路機制並 使用多種客戶端的平台，如手機、平板電腦、工作站電腦等連線至網際網 路。例如Google 所提供的眾多雲端應用程式，包含 Gmail、Google Calendar
9
等，可以透過許多智慧型手機與平板電腦安裝其應用程式利用網路來直接 使用。
3. 資源共享池(resource pooling)：雲端服務的資源是被合併起來服務給眾多 客戶，有如一個資源池一般，這些運算資源例如儲存空間、處理器、記憶 體或網路頻寬。此外使用者並不明確知道實際的資源位置但可以得知來自 於何種組織或層級，如國家、城市或校園等運算中心。Amazon 所提供的 Amazon EC2(Elastic ComputeCloud)給使用者選擇需要的虛擬機器配備，
Amazon 依照使用者需求分割資源指派給使用者。
4. 快速彈性(Rapid elasticity)：雲端資源可以自如的配置或釋放，能快速的依 照需求而改變，也就是雲端資源具有可擴充性的服務能力(scalability)，對 使用者來說，這看起來是無限的資源並可以隨時隨地的提供適當的數量。
例如微軟提供的雲端硬碟Skydrive，雲端運算技術能依照使用者所想要購 買硬碟容量快速的配置硬碟，且使用者並不需要考慮微軟是否具有足夠多 資源來應付需求。
5. 可量測的服務(Measured service)：雲端系統能夠藉由計量方式來自動的控 制與最佳化資源的使用，並將資源的使用徹底監控與計算並整理相關報告，
透明化的提供給使用者或服務者做為參考。由此也可衍生出許多計價的方 式例如以量計價或是時間性的合約定價。例如知名雲端平台提供者Google app engine 依照每位管理者每月的使用權來計費。
總結上述各種雲端服務的定義與特性，雲端服務的自助服務減少了許多管理 成本、廣泛的存取方式帶來的許多消費者的使用機會與市場潛力、共享的資源與 快速彈性擴充易於提供者的管理與提升使用者的滿意程度、便於量測的服務使提 供者多種計價方式來管理收益。在眾多的特性底下，雲端運算服務因此開始演變 成不同的商業模式，接下來將討論目前雲端運算發展至今的商業服務架構。
10
雲端運算所提供的服務策略與商業利基與一般的網路服務有所不同，
Marston et al. (2011) 從商業服務的角度觀看整個雲端運算的各個層面，Zhang et al. (2010)就針對雲端建設的四層架構、三層服務與四種雲端類型詳細的描述，並 舉出現各層級知名雲端服務提供商為例，其中以設備層與硬體層作為設備即服務 IaaS (Infrastructure as a Service)、平台層作為平台即服務 PaaS (Platform as a Service)、應用層作為軟體即服務 SaaS(Software as a Service)，如圖 2-1 所示。
圖 2-1：雲端運算服務建設架構 (Zhang et al., 2010)
IaaS：主要提供儲存或計算的硬體基礎建設給需要使用大量雲端資源的 客戶，客戶可以任意的執行自己本身的軟體及程式，卻不需要管理硬體 等基礎建設，只管需要控制本身的操作系統與儲存設備即可。例如 Amazon EC2 提供虛擬機器的使用，因此在 IaaS 的商業模式中，服務者 大多提供基礎硬體資源給客戶做使用。
PaaS：提供客戶建置軟體或應用程式的平台，以便於自行編撰程式碼與 管理應用程式，甚至連系統與儲存設備都不需要做任何的管理，僅考慮
11
於平台執行的程式與或工具。例如Google AppEngine 提供給開發者的 建置平台，在PaaS 的商業模式中，服務提供者大部分提供一個雲端平 台帳戶的使用權給客戶使用，在定期做收費來獲取利潤。
SaaS：提供雲端應用程式的使用權限給使用者，使用服務提供者所提供 的資源來執行應用程式，該應用程式可以被許多不同客戶端的設備所連 接，可減少使用者對程式的維護成本，不需要控制或管理任何程式與工 具，使用者僅需要對本身應用程式設定自身做管理即可。知名網站 YouTube 即是最常見的例子，在 SaaS 的商業模式中，服務者提供服務 的使用權給客戶做訂閱或購買。
然而本研究所探討的服務不只針對其中一種商業模式，主要因為上述的商業 模式都具備雲端資源的需求，例如 IaaS 需要提供虛擬機器資源的服務，例如處 理器或記憶體，或者 PaaS 提供雲端平台的帳號給客戶所使用，甚至是 SaaS 提 供雲端硬碟容量作為資源服務，上述三種商業模式都具有可分割或可量化的雲端 資源可提供給客戶做使用或訂閱，故本研究將針對雲端服務所提供的雲端資源來 進行定價與分配。根據上述的雲端可量測服務的特性，雲端資源的定價具有很多 類型，例如可以依照資源使用次數計算、固定資源數量的時間性合約或是使用者 帳戶的數量，因此也形成了不同的定價模式，表2-1 為許多知名雲端服務提供者 目前的雲端服務內容、定價模式與所對應的雲端服務層級。
根據表中眾多雲端服務提供者的定價方式，發現大多以依次收費及簽訂合約 為主，然而本研究將考慮以簽訂合約來進行定價，主要因為雲端資源是具有不可 儲存性的，若考慮依次收費將容易造成資源隨著時間而浪費，若簽訂合約將具有 穩定的收益，因此關於雲端服務的收益管理也在本研究的探討範圍中，下一節將 介紹雲端服務與收益管理的性質與定價相關研究。
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表 2-1：企業雲端服務類型與定價模型
服務提供者 服務類型 定價模式 雲端服務
Amazon 資料運算、儲存空間、
資料庫
依次付費 IaaS PaaS Appian Anywhere 商業程序管理 依次付費 SaaS Box.net 儲存空間 依次付費 SaaS FlexiScale 基礎建設 依次付費 IaaS Google App Engine 基礎建設、網路應用程式 依次付費 IaaS Gmail Drive 儲存空間、電子郵件 免費* SaaS
MixCloud 資料運算 依次付費 SaaS Nirvanix 儲存空間 依次付費 SaaS Network.com 基礎建設 依次付費 IaaS
PaaS Process Maker Live 商業程序管理 依次付費 SaaS Salesforce.com 雲端平台 依次付費 PaaS SaaS MS Skydrive 儲存空間 免費* SaaS SmugMug 資料分享 簽訂合約 SaaS
Strikeiron 網路服務 簽訂合約 依次付費
SaaS
Xdrive 儲存空間 簽訂合約 SaaS Xcalibre 基礎建設 簽訂合約 IaaS
*提供部分儲存空間免費，若需額外空間須付費 (Weinhardt et al., 2009)
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2.2 雲端服務之收益管理與定價
收益管理最主要的目的即為有效的管理收益，下列針對一般收益管理所採用 的目標為下列七種：
1. 最大化利潤：嘗試最大化收益減去成本。最常見被用於收益管理的目標，
也能明確地計算出利潤，也是本研究所考慮的收益目標，本研究考慮所 有客戶簽約支付的簽約金作為收益，以未滿足客戶的補償金作為成本，
因此得出期望利潤。
2. 最大化產能使用率：將產能利用的最完善，即可避免資源的浪費也能帶 來更多利潤。
3. 最大化平均顧客收入：提高從每位顧客中所賺取的收入，隨之也能提高 利潤。
4. 最大化收益：最大化營業額能使規模變大，帶來的價值與利潤也有機會 提升。
5. 最小化顧客遺失：避免顧客遺失將能帶來更多賺取利潤的機會。
6. 最大化淨現值(NPV：Net Present Value)：營業額減去負債能得到該企業 是否賺錢的標準。
7. 盡可能最大化顧客能容忍的價格：將每位客戶願意付的金額最大化，就 能最大化營業額。
然而在收益管理與雲端運算的結合中有許多特性是需要被考量的，因為不同 的企業所提供不同服務也會有不同的限制，上一節中解釋雲端服務的特性與出現 的商業模式，因為服務特性的有所不同，所提供的定價策略也大不相同，
Anandasivam 和 Premm (2009) 結合收益管理與雲端服務的特性進行分類如下 列七點：
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1. 時間範圍(time horizon)：此類服務的期間是被定義為有限的，服務提供 者通常可將時間劃分為可分割的產品來做為向消費者收費的依據，類 似的商業模式如同航空公司所提供的一段飛行或旅店房間的一晚住宿。
此項特性使得雲端資源必須使用者付費或簽訂時間性的合約來獲取收 益。
2. 易腐性(perishability)：雲端服務被提供通常在一個時間點，而且是無法 儲存的，當超過使用的時間後，資源則是毫無價值的，因此若隨著時 間變化，當資源未被使用者使用時，此時雲端資源對服務提供者來說 無非只是浪費而已，但若服務提供者能精確地得知使用者的需求時，
即能避免資源因為沒有使用而浪費的情形發生。
3. 生產彈性差(production inflexibility)：雲端資源主要是固定的，在雲端資 源的擴充所需要的花費並不等比例，因為提升額外的服務資源數量可 能要額外支出相當大的整合或維持成本，因此在資源的生產上並不比 一般服務來的彈性。此類特性影響到集中管理的雲端服務組織很難提 供完全免費的服務(Durkee, 2010)，此外資源受限的機率也就相對的提 升，使得提供服務層級協議的商業策略也因此浮現出來。
4. 具有產品預定機率(possibility of booking future products)：此服務能給使 用者提供事先預訂的服務，並能確保客戶在預定需求時間下使用需求 以避免不必要的浪費。相對的此項特性也帶來服務提供者能容易管理 安排資源的利用而減少資源不足的機會。
5. 客戶區隔(customer segmentation)：此類服務必須能利用一些服務限制與 附加價值來區別客戶，以達到不同價格區間的潛在客群，在雲端服務 中，通常用於服務水準的不同來區分客戶，例如可以利用不同的產品 或資源組合來區隔價格，提供雲端服務具有提供多產品的可能性，因 此本研究將針對不同品質保證的合約作為區隔客戶的服務。
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6. 多產品用於相同資源(Multiple products bases on same resources)：雲端服 務必須能夠彈性的運用資源，因為雲端服務提供者所擁有的資源來自 於相同的計算中心或資料中心，多種產品通常被取用於相同的資源來 源，例如客戶可以依據不同的服務水準要求數個處理器或記憶體，而 這些處理器或記憶體都來自於相同的地點。這顯示雲端服務的資源必 須統一管理，因此資源分配是相當的重要，若不能有效的分配資源，
會導致各種服務失去承諾。
7. 超額預定(overbooking)：關於雲端服務的超額預定，雲端中心可以賣出 比現有的雲端資源還更多的資源，即為超額預定，因為不是所有預定 需求的消費者都會使用完整的資源，此時若能超額預定能將資源利用 的更為彈性也不容易產生浪費。
依據上述特性可以發現，雲端服務資源是相當具有時間性的，若能提供時間 性的合約定價方式將使服務提供者便於管理資源的分配而避免浪費，也給使用者 較為彈性的運用提高服務滿意度，因此本研究將探討以提供合約的方式給客戶簽 約，此外由於雲端資源的擴充成本過大，因此在尖峰時刻常常資源不足且無法滿 足使用者的情況，有效的分配資源給客戶相當的重要，因此服務者若能利用價格 來適當的區分市場將會更容易進行資源分配，故本研究將針對服務提供者決策是 否提供數個合約給客戶做選擇並依照不同的合約區分市場，也因此容易根據合約 服務水準的程度來分配資源。
另一方面，針對雲端運算服務定價的研究，Anandasivam 和 Premm (2009) 所探討的雲端定價以投標來做為價格決定方式，與本研究所探討服務者自行決定 合約價格有所不同；Mihailwscu 和 Teo (2010) 針對由數個服務提供者整合起來，
並同時提供資源的混合雲提出一個動態定價模式來增加使用者的效益，Li et al.
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(2011) 提出一個雲端資源定價的演算法，兩者皆與本研究所探討的最佳定價不 同；Teng 和 Magoules (2010) 運用賽局理論來描述雲端資源定價與配置的問題，
並考慮該服務客戶具有預算上的限制。此外除了雲端運算服務，本研究也探討與 收益管理相似的服務特性的服務，例如具有易腐性的通訊網路的資源，或具有客 戶區隔特性的線上音樂電台帳號等。因此在學術研究中，資訊財的收益管理與定 價也備受到重視。Tomas et al. (2002) 針對多種服務的連線網路，並考慮進入控 制 (admission control) 下的最佳化網路資源分配。Rouskas et al. (2008) 考慮多個 無線網路提供者在競爭的環境底下，提供網路服務給客戶訂閱，提出可隨著環境 變化的進入政策 (admission policy) ；Guan et al. (2008) 針對拍賣合約的方式來 決定價格，伺服端提供自身所需頻寬與期望價格，服務提供者再依此作為 QoS 保證的衡量方式，並提出其服務層級與該價格，與本研究提供合約價格給客戶選 擇方式不相同。Aloi et al. (2012) 利用存貨管理設計一個頻寬分配準則，解決無 線認知通訊傳遞其無線電資源。Fulp 和 Reeves (2004) 考慮在給定使用者需求 估計與連接時間的情況下最大化利潤的連接管理問題。Jukic et al. (2004) 針對服 務層級方面提出兩種網路流量服務，其一為具有多層級以頻寬保證與節點延遲作 為服務水準的衡量，其二為單一層級best-effort 無保證的流量服務。Ganesh et al.
(2007) 面對一個阻塞的頻寬分享之通訊網路設計一個賽局。Masuda 和 Whang (1999) 使用動態定價的方式，找到等候系統的穩定與平衡。Zhang et al. (2008, 2009) 針對通訊服務中的封包傳遞進行服務水準的分級，使用者將依照自身訊息 傳遞的需求來選擇。
Jain 和 Kannan (2002)、Sundararajan (2004)與 Candogan et al. (2012)就針對 資訊財中的數位產品(digital goods)進行定價。Hosanagar et al. (2005) 提出一個以 網路暫存區的服務品質議題，針對盡力與付費兩種服務進行定價和容量配置政策。
Bhargava 和 Sun (2008) 利用應急定價 (contingency pricing) 於網路存取服務。
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Liu et al. (2010) 研究使用 multinomial logit model 描述客戶選擇具有不同的服務 層級協議的多種服務，發現提出越多種服務類型，將可以獲得更多利潤並滿足更 多需求。在上述收益管理方面的議題上，若能提供合適的定價策略，將能有效的 將市場服務分群，進一步吸引更多族群的客群，並依照不同的服務給予服務品質 保證，也就是與消費者簽訂 SLA。此外在資源共享池的特性底下，網路資源、
運算資源、頻寬資源等，在多層級的服務中需要探討的，該如何分配握有的資源 相當重要，因此下一節將探討，SLA 與資源分配等相關研究。
2.3 服務層級協議與資源分配相關研究
前述雲端使用者對於能提供SLA的服務提供者將更有消費意願，若提供時間 性的服務卻無規範服務水準，將無法維持使用者的滿意度，因此需要建立SLA，
有關於網路服務的早已使用SLA來衡量，例如行動數據服務的可靠度保證達到 99.5%以上。經濟部工業局的雲端服務應用之服務水準與實用協定先期研究報告 (2012)中對SLA描述為「SLA (Service Level Agreement；服務層級協議)是一種建 立在服務使用者(customer)與提供者(provider)之間的服務協定契約，契約內容多 描述服務品質、權利義務歸屬、服務目標(SLO；Service Level Objective)及雙方 的預期和責任定義，主要是將雙方所達成的共識加以文件標準化並訂定契約，為 一項在服務遞送過程中要達到溝通目的且有實質管理效益的工具。」引述文中
「SLA 文件架構包含三部分：服務管理、權利義務歸屬、服務衡量基準。 「服 務管理」為服務提供過程中需進行的技術管理、流程管理與溝通管理；「權利義 務歸屬」用來確認服務遞送過程中雙方的責任歸屬，提供具法律效力的服務關係 建構內容；「服務衡量基準」則做為上述服務管理與權利義務歸屬判斷的基準參 考。」表2-2為目前各大雲端服務產業針對自身雲端服務所提出的SLA標準。
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從表可以看出，現在各大雲端服務產業在提出雲端服務時，會伴隨著有吸引 力的SLA，提供客戶在簽定服務時，獲得應有的保障，不僅僅只是單一商業模式，
從IaaS到SaaS皆具有提供SLA的能力，此外許多研究也發現具有良好的服務保證 及SLA可以帶來更多客戶與利潤，Wirzt (1998) 探討網路相關SLA將容易吸引消 費者，Bhargava 和 Sun (2008) 發現SLA的建立可改善整體內部管理績效，許多 不同服務類別與SLA結合的文獻如網路流量、多媒體、通訊服務等(Oliveira et al.(1996)) ，因此在雲端服務資源共享與共用的架構下，雲端服務提供SLA非常 重要，Ardagna et al. (2007) 處理在集中網路控制自動化的環境中，如何有效分 配各種應用程式的要求，配給不同的伺服器並排程各伺服器的工作量之SLA最佳 化問題；此外由於SLA的運用，帶來許多資訊財必須建立起不同的QoS，Fishburn 和 Odlyzko (2000)考慮在具有兩種需求的情況下，比較三種網路設定，發現提供 具有不同的QoS設計較具有長遠的運行效果；因此本研究將考慮雲端服務提供者 與使用者具有SLA協議，且考慮兩種服務層級的合約。服務提供者提供SLA，當 為滿足服務層級協議時，服務提供者必須給予補償，為了要有效滿足服務層級協 議，必定有一套適合於本身服務的資源分配政策，才能有效的將資源最大效益的 分配給各個客戶，進而達到最大化的收益。
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表 2-2：知名雲端服務產業 SLA 標準
產業服務 承諾內容 補償措施
Amazon Simple Storage Service (S3)
承諾每月運行時間達到99.9%
運行時間=100%-錯誤率，錯誤率 計算方式為每5分鐘統計內部發 生錯誤狀態比例的平均值
可用性99%~<99.9%：
賠償該月帳單費用的 10%
可用性<99%：賠償該月 帳單費用的25%
AT&T Cloud Architect public instance
網路(Network)可用性：100% 網路：每連續中斷30 分鐘可得5%的該月帳 單金額
Google App Engine (PaaS)
承諾每個月服務正常運行的時 間達到99.95%
服務中斷指的是連續5分鐘持續 發生超過10%的錯誤率
可用性
99%~99.95%：賠償月 結費用的10%
95%~99%：賠償月結費 用的25%
<95.00%：賠償月結費 用的50%
Windows Online Services (SaaS)
承諾每個月服務運行時間為 99.9%
服務運行時間
<99.9%：25%
<99%：50%
<95%：100%
(雲端服務應用之服務水準與實用協定先期研究報告, 2012)
關於資源分配的研究，Ou et al. (2006) 利用等候模型來分析一個阻塞網路流 量配置的管理問題，使用兩層級的網路QoS 系統、Kasap et al. (2007) 針對網路 資源配置的問題，考慮企業從不同服務提供者中以最小成本獲得資源來完成工作。
Wei et al. (2010) 利用賽局理論來公平分配有限的雲端服務資源，該服務為一群 相關的子工作所組成；Lin et al. (2010) 以動態拍賣機制來分配雲端資源；An et al.
(2010) 設計一個自動協商機制來處理動態分配雲端資源；Beloglazov et al. (2012) 比起其他研究較為不同是探討雲端資料中心能源的配置問題，考慮到成本與環境 衝擊的情況下，此研究提出了一個能源效率的配置與排程演算法，並針對其工作 具有QoS 的設計；此外，Parameswaran et al. (2001) 回顧了大眾網路服務的區分
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服務結構 (Differentiated Services) ，並提出了以市場為基準的資源配置機制來處 理多層服務的架構。然而本研究所考慮的資源分配主要針對單一服務提供者如何 在避免補償的情況來分配資源。因此在雲端服務資源共享與功用的架構下，雲端 服務是否能如所簽訂的 SLA 規範中被執行，讓使用者安心的使用雲端服務是十 分重要，因此本研究將討論設定適當的雲端服務種類並訂定價格來區隔消費市場 以達到最大的收益。從學者研究中發現，雲端服務所提供的商業模式相當多元，
且具有非常多種的服務模式與定價策略，甚至在資源上也大不相同。企業要利用 雲端服務作為主要收益必須先適當的決定市場的價格與區隔不同的服務與分配 有限的雲端資源，並使使用者對服務滿意度升高維持適當的服務水準。目前學者 的研究並沒有專注於定價與維持服務水準協議的資源分配原則來最大化收益。因 此本研究將探討單一雲端服務提供者在確保服務品質的情況下，如何適當的決定 雲端服務合約定價與資源分配最大化收益。
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第3章 雲端運算服務資源定價模式
根據上一章節的文獻探討中，雲端運算服務的定價文獻較少學者進行研究，
本章將針對雲端運算的服務提出其資源的定價模式，3.1 模式定義將建立適當的 參數與決策變數來表示服務情境與有限的雲端資源的特性，3.2 利用效用函數描 述客戶對服務提供者提出的合約受到的影響因素與價值，並建立簽訂合約的市場 占有率，3.3 考慮利潤最大化的情況下，提出雲端資源分配原則，並利用該分配 原則找到不同資源數量條件下的期望利潤函式，3.4 考慮當服務提供者提供單一 種合約於市場的情況，3.5 針對雙重合約與單一合約的模式進行簡化，並且找出 該模式的解析解。
3.1 模式定義
網路相關服務所提供的服務內容大多具有服務層級，服務提供者可以根據不 同的服務內容提供等級不一的服務，例如僅有語音服務與語音加視頻服務或是具 頻寬大小差異的連線服務等，然而不同等級的服務當然具有不同的價格，故本研 究考慮單一雲端服務提供者所面臨的決策，服務提供者將決定提供數個不同服務 類型的服務，決定該服務的合約價格，且提供合約的簽訂。此外在雲端服務上服 務者則是提供以雲端資源的處理器、記憶體或儲存容量作為服務。因此本研究假 設服務提供者擁有有限的資源數量，並在簽約客戶要求單位資源時分配之，服務 提供者將給予簽訂客戶雲端資源的保證，確保資源能夠在使用者要求時給滿足需 求，否則將給予補償。圖3-1 即為本研究所探討的服務事件順序，分為兩個階段，
第一階段起初為服務提供者提出合約及其價格給客戶做選擇，客戶依據服務提供 者所提出的合約與價格決定並簽訂合約，第二階段為提供資源階段，簽約客戶將 向服務提供者提出資源要求，服務提供者將配置持有資源來滿足客戶的需求。考
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慮服務提供者都擁有的資源數量為 T 且為有限的資源總數，並分配適當的資源 給簽約的客戶，本研究以服務提供者提供兩種合約為例，其一為簽約價格與服務 水準較高的高合約，與反之較低的低合約，類似於許多網路服務中的加值服務與 基本服務的觀念，因此設定 、 分別為高簽約與低合約的價格，定義 、 分 別為高低合約的服務品質。簽約後客戶可以要求數個雲端資源單位，因此令 為 高合約客戶需求 s 單位的機率， 則為低合約需求 s 單位的機率，雲端服務提 供者將依據客戶不同需求將資源分配給客戶，然而當資源不足而未達到合約中的 規定時，將依照合約價格的部分比例補償客戶，也就是對服務提供者的補償成本，
並且會依照與客戶服務層級協議的不同，將有不同的補償。例如服務提供者保證 客戶能使用10G 的雲端硬碟，但實際上僅僅只有 5G 可以使用，則需要給予補償。
圖 3-1：服務提供者與客戶決策事件順序
在本模式中將考慮簽約客戶可以要求1~2 單位的雲端資源，主要為了表現出 當客戶要求一單位資源與二單位資源如同基本服務與加值服務的差異，當然也可 定義三個單位資源的需求，也就是具有多層級的服務類型的考量，因此本模式也 可配合產業或是服務型態的不同進行變化與修改，此外也因為雲端服務主要提供 雲端資源的租用，大部分服務提供者都以單位雲端資源作為提供給客戶的服務，
因此設定為離散式的雲端資源也較為恰當。接下來我們假設高合約客戶需求機率 為 ，低合約需求機率則為 且s = 1,2，例如高合約客戶要求一單位資源的機
簽訂合約階段 服務提供者提出
合約及其價格
服務提供者配置 資源來滿足需求 使用資源階段
客戶選擇適合 自身的合約
客戶獲得所 配置的資源
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率則為 ，此外由於客戶是具有資源需求才會簽約，因此假設簽約客戶必定會 要求資源，也就是 + = 1, + = 1。但是因為資源依然有限，並無 法保證所有簽約客戶的資源需求，要求一單位則如同要求基本服務般，服務提供 者都該給予所有簽約客戶資源的保證，要求二單位則如同加值服務般，服務者僅 給予高合約服務保證，因此在合約中能保證高合約用戶能夠獲得兩單位的資源，
以及低合約客戶一單位資源的需求，因此當資源缺乏而不能完全滿足的狀況發生 時，會依照合約的內容進行補償，因此服務提供者與客戶的 SLA 即是：當任何 高合約客戶要求一單位需求若未能滿足將獲得補償金比例 ，高合約客戶要求二 單位時，若僅能給予一單位資源時，則有 的比例的補償，低合約客戶若無法被 滿足至少一單位則為 的比例的補償。因此高合約客戶要求一單位資源時，若無 法滿足將會有補償金 ，若客戶要求兩單位資源時，但僅能滿足一單位時，
將會補償金 ，若兩個資源單位都無法滿足時，則需要( + ) 的補償金，
然而低合約客戶的服務水準不比高合約的服務水準高，因此若資源一單位無法滿 足時有補償金 ，額外的資源需求則不給予資源保證，簡單來說，服務提供者 與客戶協定高合約保證兩單位需求，低合約一單位需求。此外補償比例為一個合 約價格的比例，且高合約服務水準比低合約大，故補償也要比低合約來得更多，
因此依照上述情況可以得到0 < < < < 1。利用上述的補償金比例將可 能發生的情境建立補償成本表3-1，以語音與視訊服務為例，高合約客戶就像具 有視訊服務的高級客戶，當要求視訊功能時，若完全無法提供服務則比僅能提供 語音服務更容易使客戶不滿意，因此具有更多的補償；低合約客戶則如同僅有語 音服務的基本客戶，當要求視訊或語音服務時，若無法提供服務因為僅給予基本 的服務保證因此給予的補償也就相同，若能給予語音服務則就是完成服務保證。
當客戶面對這兩類合約類型時，客戶如何決定所簽訂的合約對服務提供者相當重 要，因此下一節將探討客戶將如何依據合約價格、合約品質與補償金來評估合約 對客戶本身的價值與效益。
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表 3-1：當發生資源缺乏時的補償成本
客戶合約 要求單位/需求機率 提供單位 補償金 高合約
價格 品質
1/ 0
2/ 0 ( + )
1 低合約
價格 品質
1/ 0
2/ 0
1 0
3.2 客戶簽約價值與市占率
在服務提供者提出合約內容後，客戶在決定簽約之前，客戶除了會受到簽約 價格 , 與合約品質 , 的影響外，並不能確定是否發生資源缺乏或有任何補 償金的情況，因此假設 、 分別為高合約客戶與低合約客戶期望可以獲得的 補償金，並且為一個價格比例(0 < 、 ≤ 1、 ≤ + 、 ≤ )，因 為補償金為價格的比例，因此將介於0 到 1 中間。 、 為一個客戶對合約的 信心指標，也就是客戶期望可以獲得的補償比例，當 , 越大表示客戶對合約 保障程度越滿意因此將更願意簽訂合約，顧客可以基於先前與服務提供者的交易 或是藉由預測未來可能的資源數量來得到 、 。所以除了合約價格與品質外，
客戶期望補償金的大小也做為客戶對此合約的價值。在服務提供者提供兩種合約 的情況下，客戶將具有三種決策，簽訂高合約、簽訂低合約與不簽約，假設三個 客戶決策的合約價值為 、 、0，客戶將選擇價值最高者作為決策，即為 max , , 0 。本研究假設顧客的願付價格 (willingness to pay)為一個隨機變數，
且根據一個0~1 之間的均等分配(uniform distribution)，主要因為該雲端服務提供 者 所 提 供 的 服 務 是 給 予 大 眾 市 場 的 消 費 者 進 行 合 約 選 擇 ， 也 就 是 所 謂 的 B2C(Business to Customer)，因此在此消費族群下假設顧客的願付價格為均等分
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配則較為恰當。根據個人理性限制式(individually rational constraints) = − + > 0, = , 成立時，將會簽訂合約，否則將放棄簽定合約。此外依據 誘因相容限制式(incentive compatibility constraints)比較高低合約簽訂時的合約價 值 = − + > − + = 成立時，將會簽訂高合約否 則將會簽訂低合約。由上兩限制式可以將此消費市場區隔為三部分，並求出是否 簽定合約的願付價格 與是否簽定高合約的願付價格 ，推導結果如公式(1),(2)。
− + = 0 → = (1)
− + = − + → =( ) ( ) (2)
得出 與 分別為是否簽約與是否簽訂高合約的願付價格，依照願付價格為 一個均等的隨機變數，因此可以將市場利用 與 區分，可形成市場占有率的示 意如圖3-2。
圖 3-2：雙重合約市場占有率
依照圖 3-2 可以將此消費市場區隔為三個部分，當願付價格 小於 時客戶 並不會簽約，當願付價格 介於 與 之間時會簽訂低合約，當願付價格 大於 時 會簽訂高合約，因此計算出各個市場占有率分別為 , − , 1 − ，表示在服務提 供者提供兩種合約的情況下，會有 比例的人不簽約、 − 比例的人簽訂低合約，
與1 − 簽訂高合約，接著利用上一節的客戶要求資源單位機率 , , s = 1,2，
可得到整個簽約市場中的不同合約需求下的市場占有率。假設 為高合約客戶 要求雲端資源 s 單位的市場占有率、 為低合約客戶要求雲端資源 s 單位的市
簽高合約 簽低合約
不會簽約
− 1 − 1 0
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場占有率。經過推導代入後如公式(3)~(6)所示。
= (1 − ) = 1 −( ) ( ) (3)
= (1 − ) = 1 −( ) ( ) (4)
= − = ( ) ( )− (5)
= − = ( ) ( )− (6)
根據市場占有率可以用來計算市場中期望的收益，但還需要考慮到有限資源 的分配下，將有可能因為資源不足補償給客戶的補償金，因此下一節將討論如何 分配有限的雲端資源，並考慮在不同資源數量 T 下所需要補償不同的補償金，
並找出該情況下期望利潤函式。
3.3 雲端資源分配原則與期望利潤函式
上一節中，本研究描述客戶對合約的價值與願付價格，並且表達客戶對於簽 訂合約的市場占有率，然而當服務提供者具有有限的雲端資源時，就極有可能遭 遇資源不足以滿足客戶的情況，且違反了合約中所規定的服務層級協議時，服務 提供者當然需要依據不同的合約水準，給予客戶不同的補償金補償，從表3-1 中 可以發現，高合約所具有的高服務水準若發生資源無法滿足將會得到較多的補償 金，低合約的補償則相對的比較少。因此為了減少補償金的支出，在資源分配的 原則上，必定先避免較高的補償金比例，也就是盡可能地滿足高合約客戶的需求，
再進一步的滿足低合約客戶的需求，首先為了避免最高補償金比例 ，因此系統 將先分配各一單位給所有高合約客戶，若有多餘的資源時才將其分配給具有額外 需求的高合約客戶，也就是有要求兩個單位資源的高合約客戶，來避免次高的補
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償金比例 ，最後才輪到低合約的客戶，而將剩餘的資源提供給低合約客戶各一 單位的需求以減少最小的 補償，如此一來才能最小化補償金，也就相對的使利 潤最大化，將此分配概念繪製成圖3-3 資源分配流程圖。
假設對雲端資源提供者無其他相關成本，僅有收取簽約價格 , 所獲得的 利潤與需要可能需要補償的期望補償金 , , 。利用上一節中計算的期 望資源需求機率可以推導出期望收益，並依照此分配原則將可以根據資源數量的 不同而有下列多種市場情況，也因此具有不同的補償金，進一步計算即可得到期 望利潤函式，表3-2 建立在不同資源數量的市場情況下，發生各條件時的期望利 潤函式。例如表3-2 中的條件 1 可以看出當期望需求總和皆小於 T 時，無須扣掉 任何補償金，其利潤函式為 = ( + ) + ( + ) 。然而當資源不 足分配全部需求時，將優先考慮高合約客戶。條件2 及 3 即表達將資源優先分配 給高合約客戶避免過多的補償成本 ，以條件 2 為例，當 T 較小無法滿足高合 約要求一單位客戶時，將會有 − 的人數將會產生 的補償，與 的人 數產生( + ) 的補償，當然低合約客戶 + 將有 補償，故利潤函 式為收益 R 減去尚未滿足資源形成的所有補償成本 、 、 。以此類推接下 來條件4 表示資源已經足以滿足高合約客戶初始的一單位需求，因此將資源分配 給客戶來減少 的補償，利潤函式所包含的補償成本即剩下 、 。在條件 5 及6 下，資源能完全滿足高合約客戶的需求，因此將資源分配給低合約客戶來減 少 的補償，因此，利潤式只存在 的補償成本。最後，條件7 表達資源足夠分 配給所有高合約客戶及只需求一單位的低合約客戶需求，但因為低合約客戶所要 求的額外資源不具有資源保證故沒有額外的補償成本，故利潤函式與條件1 相同 為R。根據上述將得到在此資源分配原則下，因為資源數量 T 的不同所有可能發 生情況的限制式及其期望利潤函式。
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圖 3-3：雲端資源分配準則流程 分配有限資源(T)
− −
− − 2
− − 2
− −
分配完畢 給予該有的補償
不足 (< 0) 剩餘(> 0)
剩餘(> 0)
剩餘(> 0) 不足(< 0)
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表 3-2：雙重合約市場中所有市場條件及利潤函式
條件 發生條件 利潤函式
1 2 + + 2 + ≤ = ( + ) + ( + ) 2 2 + + 2 + >
2 + ≥
>
R − ( − )
− ( + )
− ( + ) 3 2 + + 2 + >
2 + ≥
<
≥ −
R − ( − + )
−
− ( + )
4 2 + + 2 + >
2 + ≥
<
< −
R − (2 − + )
− ( + )
5 2 + + 2 + >
2 + <
≥ − 2 −
R − ( − + 2 + )
−
6 2 + + 2 + >
2 + <
< − 2 −
≥ − 2 − −
R − ( − + 2 + + )
7 2 + + 2 + >
2 + <
< − 2 −
< − 2 − −
= ( + ) + ( + )
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總結本章所探討的資源定價模式，可將所有的決策變數與參數彙整於表3-3，
另一方面，在市場中服務提供者未必僅能提供兩種以上的合約，若需要給予更多 的市場區隔，服務提供者也可利用相同方式建立模式，建立多合約模式。此外在 某些特定情況，提供單一合約對服務提供者較佳，例如資源非常稀少時，因此提 供單一種合約也為可能考慮的情況，下一節將延伸本模式的建構考慮提供單一合 約市場的模式。
表 3-3：本研究資源定價模式參數與決策變數
符號 意義
服務提供者所提供高合約的簽約價格 服務提供者所提供低合約的簽約價格 高合約的簽約效用
低合約的簽約效用
一個隨機變數表示願付價格，為一個0~1 之間的均等分配 簽訂高合約的願付價格
簽訂低合約的願付價格
簽訂合約後，高合約客戶要求s 單位資源的市場占有率s = 1,2 簽訂合約後，低合約客戶要求s 單位資源的市場占有率s = 1,2 R 在提供兩種合約情況下，不具有任何補償下的利潤
T 服務提供者所能提供的有限資源數量 高合約客戶期望能獲得的補償金比例 低合約客戶期望能獲得的補償金比例 服務提供者所提供高合約的合約品質 服務提供者所提供低合約的合約品質
客戶簽訂高合約後，要求單位資源s 的機率s = 1,2 客戶簽訂低合約後，要求單位資源s 的機率s = 1,2
高合約客戶無法獲得第一單位資源時，需提供的補償金比例 高合約客戶無法獲得任何額外單位資源時，需提供的補償金比例 低合約客戶無獲得資源時，需提供的補償比例
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3.4 單一合約市場
上一節討論雲端服務提供者提供兩種合約服務，本節將討論服務提供者提供 單一合約市場的情況，由於僅有簽約與不簽約的兩種客戶決策因此僅根據 IR constraint，當市場中僅有高合約時可以得到簽訂高合約的願付價格與簽訂高合約 要求各單位的市場占有率，推導結果式(7)~(9)所示，由公式(7)可以得到當客戶 大於 時，將簽訂高合約，反之則不簽訂合約，公式(8)(9)即可計算客戶簽訂高合 約時要求單位資源時的市場占有率 , 。反之當僅僅只有低合約時，同樣可 求得市場最低簽約價值與其市場占有率，推導結果如式(10)~(12)所示。根據上述 將此單一市場畫成市場占有率如圖3-4 所示。
− + = 0 → = (7)
= (1 − ) = 1 − (8)
= (1 − ) = 1 − (9)
− + = 0 → = (10)
= 1 − = 1 − (11)
= 1 − = 1 − (12)
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圖(b) 不會簽約 低合約
0 1 1 −
高合約 不會簽約
圖(a) 0
1 −
1
圖 3-4：單一合約市場之占有率
由圖3-4a 看出將有 比例客戶在服務提供者僅提出高合約時，將不會簽約，
反之1 − 比例的客戶將會簽訂高合約，圖 3-4b 單一低合約則是有 比例不簽約、
1 − 比例簽訂低合約。依照相同的資源分配原則，在有限的資源數量下找出所 有可能的市場情況，高合約有兩種補償金比例 , ，低合約僅有一種補償金比 例 ，並同樣列出在不同資源數量 T 底下的發生條件及其利潤函式如表 3-4、
3-5。
利用該結果即可找出單一合約市場下的所有分配情況，也能計算期望利潤函 式，加上上一節所提供雙重合約模式，服務提供者將具有三種提供合約的方式，
將能提供雲端服務提供者進行比較並選出最大化能帶來的利潤作為提供的合約。
因此下一章將利用此模式進行分析，首先求解出此模式的解析解，並針對最佳定 價策略與最佳利潤提出數個論點加以討論，此外也利用該模式進行數值分析，並 進行各參數與合約的討論，提出適合的管理意涵。
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表 3-4：單一高合約市場所有市場條件及利潤函式
條件 發生條件 利潤函式
H1 2 + < ( + )
H2 2 + ≥
>
( + ) − ( − )
− ( + ) H3 2 + ≥
<
≥ −
( + ) − ( − + )
−
H4 2 + ≥
>
< −
( + ) − (2 − + )
表 3-5：單一低合約市場所有市場條件及利潤函式
條件 發生條件 利潤函式
L1 2 + < ( + )
L2 2 + >
>
( + ) − ( − ) −
L3 2 + ≥
<
≥ −
( + ) − ( − + )
L4 2 + ≥
>
< −
( + )
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3.5 模式簡化與解析解
上一章中，利用雲端資源分配原則將依照不同的雲端資源數量來分配給所有 客戶，也就是在不同的條件底下有不同的情境，並獲得不同的市場情況下的期望 利潤函式，接下來將各市場占有率 , , , 帶入表3-2,3-4, 3-5 中各組條 件下的期望利潤式，即可在最大化利潤的情況下找出最佳定價策略 及 ，將模 式簡化可以找出解析解(closed-form solution)。 為了簡化結果，假設不論簽訂高合 約或低合約的客戶，要求相同單位數量的機率是相同的，也就是 = =
, = = ，另一方面，之前所提及的客戶簽訂合約後必定會產生資源需 求，也就是 + = 1，為了簡化持續假設 = 1 − 、 = 1 − 、A = β = − 、 = ⁄ ，因此可以重新將市場占有率公式(3)~公式(6)改表示 為(13)~(16)各式。
= 1 −( ) ( ) = ( − + ) (13)
= 1 −( ) ( ) (1 − ) = ( − + ) − (14)
= ( ) ( )− = ( − − ) (15)
= ( ) ( )− (1 − ) = ( − − ) −
(16) 經過上述的整理後，針對各個市場條件，將上述市占率(13)~(16)代入期望利 潤式，即可得到以 及 為決策變數的期望利潤函式，並在不考慮市場限制式的 情形下，對 , 進行求解，即可得到定價解析解 ∗及 ∗，同樣方式針對單一高 低合約的市場也可以找到定價分別為， 及 。表4-1~4-3 即為服務提供者在提 供雙重合約或提供單一高低合約的情況，面對不同的資源數量時最佳的 , 。
