【摘 要】
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随着虚拟化技术、大数据和人工智能技术的快速发展,云计算在互联网、政务、金融、交通、医疗以及教育等诸多关键领域得到了广泛应用。在云计算范式下,云服务提供商通过互联网向用户提供硬件设施、平台、软件等不同形式的共享服务,而用户可以随时随地通过网络按需购买和使用这些云服务。随着云服务市场日渐壮大,云服务提供商不断增多。在竞争激烈的云服务市场环境下,当面对众多用户提交的各类云服务请求时,如何最大化云服务利润
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随着虚拟化技术、大数据和人工智能技术的快速发展,云计算在互联网、政务、金融、交通、医疗以及教育等诸多关键领域得到了广泛应用。在云计算范式下,云服务提供商通过互联网向用户提供硬件设施、平台、软件等不同形式的共享服务,而用户可以随时随地通过网络按需购买和使用这些云服务。随着云服务市场日渐壮大,云服务提供商不断增多。在竞争激烈的云服务市场环境下,当面对众多用户提交的各类云服务请求时,如何最大化云服务利润并同时提升用户服务体验是云服务提供商亟需解决的关键问题。云服务利润优化可以通过增加收入和降低成本两种途径来实现。有效的云服务定价策略可为云服务提供商增加收入而有效的云平台计算资源配置方案和云服务请求调度方法又可为云服务提供商降低成本。现有工作在研究上述云服务利润优化相关技术时通常仅专注于云服务提供商这一角色,而未对云顾客这一重要角色进行探索和分析。尽管现有技术能使云服务利润在短期内有所增加,但是它们可能会因为不了解顾客的真实需求而造成顾客服务体验下降,引起顾客流失,进而不利于云服务利润长期增长。因此,针对上述问题,本文充分考虑云顾客的特征和需求（例如,顾客个性、顾客感知价值、顾客多样性、顾客需求差异性、顾客生命周期动态性、顾客保留率等）,从增加收入和降低成本两个方面出发,设计了基于顾客认知的云服务定价策略、云平台计算资源配置方案和云服务请求调度方法,旨在提升顾客服务体验的同时最大化云服务提供商利润。本文的具体贡献如下。1.本文解决了动态云服务市场环境下的云服务定价问题,提出了顾客个性引导的云服务定价策略。在此研究工作中,本文构建了顾客模型和云服务提供商模型,并在两个模型的基础上定义了服务质量约束下的云服务利润最优化问题。为解决该问题,本文首先基于顾客个性提出了一种顾客感知价值预测机制,该机制能够根据顾客个性、服务价格和服务质量来预测顾客对服务的感知价值;然后利用顾客感知价值设计了一种基于强化学习的动态定价策略,该策略将云服务定价问题建模为马尔可夫决策过程并采用Q-learning方法对该问题进行求解以获得最优的云服务定价决策。2.本文解决了可用资金约束下的云服务平台计算资源配置和顾客投资问题,提出了顾客保留率驱动的云服务平台计算资源配置方案。在此研究工作中,本文构建了顾客模型和云服务提供商模型,并在两个模型的基础上定义了资金约束下的云服务利润最优化问题。为解决该问题,本文首先考虑市场营销资金的有限性,提出了一种基于顾客生命周期价值的顾客投资方案,以帮助云服务提供商选择最有价值的顾客进行投资,从而促进云服务长期利润的增长;然后考虑基础设施资金的有限性,提出了一种顾客保留率驱动的计算资源投资与配置方案,以在资金约束下最大化云服务利润的同时提高顾客保留率,从而促进云服务长期利润的增长。3.本文解决了截止时间约束下的个性化云服务请求调度问题,提出了一种基于最早截止时间优先的启发式云服务请求调度方法。在此研究工作中,本文构建了顾客模型和云服务提供商模型,并在两个模型的基础上定义了截止时间约束下的云服务利润最优化问题。为解决该问题,本文提出了一种基于最早截止时间优先的两阶段启发式个性化云服务请求调度算法。在阶段一,该算法基于服务请求的截止时间对服务请求进行调度优先级排序;在阶段二,该算法在截止时间约束下通过智能地将服务请求分配给合适的服务器来执行以最大化云服务利润。
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