《雲計算市場交易與資源調度機制》是2017年6月電子工業出版社出版的圖書，作者是陳冬林。
基本介紹
- 書名：雲計算市場交易與資源調度機制
- 作者：陳冬林
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2017年06月
- 頁數：172 頁
- 定價：39 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121316449
- 千 字 數：187
- 版 次：01-01
內容簡介,作者簡介,目錄信息,
內容簡介
雲計算作為一種創新性服務產品，與傳統的信息技術產品存在較大的差異性，其經濟特性還沒有被完全深刻理解。本書從經濟和管理視角，探討了雲計算市場交易機制和資源調度機制。從對雲計算的市場結構、交易機制、定價模式的角度出發，利用管理決策理論和組合交易理論研究了雲計算的多實例交易模型；提出了面向數據挖掘的雲資源分配方法和雲聯盟資源的調度框架，介紹了面向客戶利益最大化與面向提供商利益最大化的雲聯盟雲資源調度方法以及基於SLA的雲計算資源調度最佳化方法；最後，通過CloudSIM模擬軟體對相關的調度算法進行實證研究，旨在幫助讀者輕鬆掌握雲計算市場交易機制和資源調度機制，發現雲計算經濟學研究新視角。
作者簡介
武漢理工大學經濟學院教授，管理學博士，博士生導師，電子商務與智慧型服務研究中心副主任，電子商務系主任。湖北省系統工程學會理事，武漢市系統工程學會常務理。__eol__曾任職於武漢天喻信息產業股份有限公司，具備豐富的電子商務和電子政務設計、開發經驗。美國伊利諾依大學香檳分校電子商務中心訪問學者，專注於現代服務業，雲計算，網際網路經濟，共享經濟以及智慧型推薦技術。__eol__
目錄信息
第1章 雲計算價值鏈 1
1.1 雲服務生態系統的構成要素 1
1.1.1 生態系統中的環境因子分析 1
1.1.2 生態系統中的參與者分析 3
1.2 e3-value在雲服務生態系統價值網中的套用 9
1.2.1 e3-value 模型簡介 9
1.2.2 e3-value的建模元素 9
1.2.3 基於e3-value的雲服務價值網建模 10
1.3 雲計算經濟性特點 12
1.3.1 雲計算的規模經濟效應 12
1.3.2 雲計算的經濟成本效應 14
1.3.3 雲計算的彈性經濟效應 15
第2章 雲計算市場機制 16
2.1 雲計算市場現狀 16
2.1.1 全球雲計算市場發展現狀 16
2.1.2 中國雲服務市場發展現狀 17
2.2 雲計算市場交易機制 18
2.2.1 雲服務市場要素分析 19
2.2.2 現貨交易機制 23
2.2.3 期權交易機制 24
2.2.4 組合交易機制 24
第3章 雲計算市場定價 28
3.1 雲計算定價概述 28
3.2 面向雲服務定價的用戶效用 30
3.3 契約定價模型 32
3.3.1 定價方案 32
3.3.2 市場分析 33
3.4 按需定價模型 34
3.4.1 定價方案 34
3.4.2 市場分析 36
3.5 服務市場最優定價模型 37
3.5.1 問題假設和描述 38
3.5.2 模型構建 39
3.5.3 最優動態定價模型 40
3.5.4 算例分析 42
3.6 現貨實時定價模型 45
3.7 擁擠時段費用定價模型 51
3.7.1 情境分析 51
3.7.2 最優擁擠費用定價理論分析 54
3.7.3 用戶之間的擁擠博弈模型 57
3.7.4 雲經紀人和用戶之間的擁擠博弈模型 60
3.8 本章小結 62
第4章 雲計算市場多實例交易機制 64
4.1 雲計算服務實例及其價格介紹 64
4.1.1 雲服務實例介紹 64
4.1.2 Amazon EC2 實例價格數據 65
4.2 雲計算投資決策模型 66
4.2.1 雲計算投資的熵權TOPSIS綜合評價法 67
4.2.2 雲環境下企業IT投資決策指標組合計算方法 70
4.2.3 雲環境下IT投資決策算例 72
4.3 多實例組合交易市場體系結構 76
4.4 雲計算多實例組合交易機制 77
4.4.1 交易問題背景 77
4.4.2 交易體系構建 78
4.4.3 多實例組合交易決策模型 80
4.5 雲服務多實例超額預訂問題 89
4.5.1 多服務實例動態超售模型 90
4.5.2 算例分析 91
第5章 雲計算市場多實例組合決策機制 94
5.1 基於不同實例使用率的雲服務實例決策模型 94
5.2 基於用戶的雲計算市場多實例組合決策模型 97
5.2.1 單目標約束下多實例組合購買決策建模 97
5.2.2 預算和時間雙目標約束下多實例組合購買決策建模 100
5.3 客戶負荷波動環境下資源分配的多實例組合決策 101
5.3.1 客戶需求波動下的雲服務資源決策 101
5.3.2 隨機業務需求與時間呈非線性關係下的多實例組合決策 103
5.3.3 隨機業務需求與時間呈線性關係下的多實例組合決策 107
第6章 雲計算資源最佳化調度機制 111
6.1 雲服務資源調度模型最佳化指標選取 111
6.2 雲服務資源調度目標函式 112
6.3 雲服務資源調度模型 116
6.4 基於遺傳算法的雲服務資源調度模型 117
6.4.1 編碼設計 117
6.4.2 染色體過濾 117
6.4.3 適應度函式 118
6.4.4 交叉和變異 118
6.5 模擬實例分析 119
第7章 雲計算資源調度最佳化方法研究 122
7.1 基於SLA的雲計算資源調度機制設計 122
7.1.1 基於SLA管理的雲計算資源調度框架 122
7.1.2 基於SLA管理的資源服務QoS保證機制 122
7.1.3 基於SLA管理的服務質量保證過程 123
7.2 基於SLA的多雲數據中心任務調度策略 124
7.2.1 任務調度效益模型 124
7.2.2 任務準入控制分析策略 126
7.2.3 IaaS資源服務提供商收益最大化驅動的任務調度策略 126
7.3 基於SLA的雲數據中心負載均衡機制研究 127
7.4 基於CloudSim的雲計算資源調度算法實現 128
7.4.1 IaaS資源服務提供商收益最大化任務調度算法實現 128
7.4.2 基於SLA的虛擬機均衡調度算法實現 129
第8章 雲計算聯盟資源調度方法研究 131
8.1 雲計算聯盟資源調度框架 131
8.2 雲服務供應商及雲資源定義與建模 132
8.2.1 雲服務供應商及雲資源結構 132
8.2.2 雲服務供應商及雲資源建模 133
8.3 雲計算聯盟資源調度方法 134
8.3.1 調度策略約束條件 134
8.3.2 用戶利益最大化的資源調度遺傳算法 136
8.3.3 供應商利益最大化的資源調度蟻群算法 137
8.4 基於CloudSim的雲聯盟資源調度算法實現 139
8.4.1 CloudSim配置及仿真流程 139
8.4.2 用戶利益最大化資源調度策略實現 140
8.4.3 供應商利益最大化資源調度策略實現 141
參考文獻 144
