公有云服務計費模式比較研究

吳 俊，徐 溟

（北京郵電大學 北京100876）

1 引言

近年來，云計算及其應用呈現出快速發展的態勢，特別是公有云服務的商用化引起了眾多關注。按照美國國家信息技術標準研究院的界定，云計算提供的服務層次分為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）以及軟件即服務（SaaS），云計算的部署方式分為公有云、私有云、社區云和混合云4類[1]。當前，公有云服務的商用化主要側重于IaaS服務，即由云服務提供商基于虛擬化技術，建立云基礎設施，通過互聯網面向企業和公眾用戶提供計算、存儲、網絡等資源方面的收費服務[2,3]。這方面的典型廠商如國外的Amazon、GoGrid、Microsoft以及國內的云快線科技有限公司（CloudEx Inc.，以下簡稱云快線公司）等。

對公有云服務提供商而言，商業化服務的關鍵在于確定合理的計費模式?，F有的理論研究多從技術的視角，探討云計算體系架構、云存儲、云數據管理、云安全、編程模型等[4~8]，針對公有云計費模式的研究尚不多見。

2 典型公有云計費模式比較

國內外眾多商業公有云IaaS服務中，比較典型的有Amazon公司的AWS（Amazon Web Service）、Microsoft公司的Windows Azure服務、GoGrid的Web存儲及虛擬服務器服務、國內云快線公司的CloudEx彈性計算云服務[9]等。下面以Amazon Web Service、Windows Azure以及CloudEx彈性計算云服務為例，對比分析其計費模式的異同。

2.1 AWS

AWS是美國Amazon公司基于云平臺推出的為公司級客戶提供基礎設施服務的Web服務，個人用戶也可以通過在該平臺注冊賬號使用AWS提供的各項服務，該平臺主營的IaaS服務為計算服務（Amazon EC2）[10]和存儲服務（Amazon S3）[11]。

2.1.1 Amazon EC2的計費模式

Amazon EC2是Amazon公司面向企業和個人用戶提供的彈性計算服務。使用Amazon EC2之前，用戶首先根據需要選擇相應配置（計算單元、內存、實例存儲空間、平臺類型等）的虛擬機，作為運行實例，然后創建包含用戶應用程序、運行庫、數據的虛擬運行環境映像，稱為AMI（Amazon machine image）或者使用Amazon通用的AMI映像。

EC2的費用主要由實例使用費和數據傳輸費構成。實例使用費采用分級計價方式，由兩方面因素決定：實例類型（分標準實例、微型實例、高內存型實例、高CPU型實例、高內存型實例5類）和實例計費方案。首先，用戶需要根據自身計算需求選擇實例類型，EC2承諾用戶的計算能力是以選擇的虛擬機配置為上限，即對用戶限制最大計算性能。在此基礎上，EC2提供3種實例計費方案供用戶選擇，分別為按需實例 （on-demand instance）、預訂實例(reserved instance)以及現場實例(spot instance)。3種實例計費方案的異同見表1。

數據傳輸費是對用戶在使用EC2服務時占用其帶寬資源的情況而收取的費用，分數據流入和數據流出兩類，采用單位計價方式，由數據流量和單位流量費率 （以GB為單位）決定，其中，單位流量費率會因數據中心的地理位置不同而變化。

2.1.2 Amazon S3的計費模式

Amazon S3是Amazon公司面向企業和個人用戶提供的云存儲服務。S3給用戶提供一種簡單的網絡接口，使得用戶無論何時何地都可以方便地存儲、檢索并讀取任何大小的數據。由于EC2環境下運行的實例在終止或重啟后，所有數據還原成用戶構建的AMI的初始狀態，用戶必須使用S3服務來存儲運行實例過程中需要保留的數據，同時S3也可以為沒有使用EC2的用戶提供獨立的存儲服務。用戶在使用S3服務之前，需要選擇在AWS的某一個數據中心的執行區域創建一個虛擬的“數據桶”來“儲存”數據，S3服務的計費將根據用戶“數據桶”的數據存儲與操作狀況計費。

S3服務的計費周期是一個月，其費用由3部分構成：數據存儲費、數據操作費和數據傳輸費。數據存儲費采用單位計價方式，根據用戶“數據桶”在一個計費周期內平均的數據存儲量進行計費，隨著用戶每月平均存儲量的提高，單位存儲費率呈階梯狀逐級遞減（見表2）。數據操作費按照用戶在使用S3服務存儲數據時，產生的相應操作請求（如put、copy、post、list、get以及delete等）次數計費，單次操作費率會因操作類型和地區差異而不同（如美國東部地區使用S3時，put、copy、post或list請求費率是1 000次/0.01美元，get請求是10 000次/0.01美元，delete請求不收取費用）。S3的數據傳輸計費方式及標準均與EC2的數據傳輸計費相同。

表2 Amazon S3單位存儲費率報價

表1 Amazon EC2 3種實例計費方案比較

2.2 Windows Azure服務

Windows Azure是微軟公司推出的云服務操作系統。2010年10月28日，微軟公司在Windows Azure Compute[12]產品中，推出了VM虛擬云主機服務（簡稱VM服務），這是一個具有IaaS性質的服務，其提供一個基于Windows 2008 R2環境的虛擬鏡像 （VHD），用戶可以在VHD上配置OS和使用Windows提供的服務。Windows Azure提供的另一項IaaS性質的服務是Windows Azure Storage（簡稱Storage服務）[13]，它提供了3種不同格式的存儲體服務（BLOB、Table、Queue），用來為Windows Azure上運行的應用程序存儲數據。Windows Azure針對其VM服務與Storage服務為用戶提供了兩種計費方式：Consumption[14]與Commitment，現分析如下。

2.2.1 Comsumption計費方式

Comsumption計費方式實質是“pay-as-you-go”（按使用付費）的計費方式。在這種計費模式下，VM服務計費方式與Amazon EC2按需實例計費方式基本相同，實例按CPU、內存、硬盤和I/O性能的不同分為超小型、小型、中等、大型、超大型5類配置，與EC2不同的是，Windows Azure承諾用戶的計算能力以用戶選擇的虛擬機性能為下限，即以用戶選擇的VM配置為標準，保證最低的計算性能，除去對用戶計算性能的限制。

與Amazon S3的費用構成相同，Storage服務的費用也包括數據存儲費和數據操作費兩部分。不同的是，Storage服務以GB為單位按用戶月平均數據存儲量（用戶月內每小時最大數據存儲量的平均值）作為計費基礎，定價為每GB收取0.15美元；數據操作費則是以數據的存取次數（storage transaction）為計量依據，定價為每10 000次存取操作0.01美元。

另外，用戶在使用VM服務與Storage服務時的數據傳輸計費方式與Amazon EC2、S3的數據傳輸計費方式相同。

2.2.2 Commitment計費方式

在Commitment模式下，Windows Azure為用戶提供3種方案供用戶選擇，分別為Windows Azure Core、SQL Azure Core以及Windows Azure&SQL Azure Extended。無論選擇哪一種方案，用戶都需要承諾使用6個月并每月交付固定金額的費用。但是相比按需付費的方式，選擇Commitment方式的用戶可以取得相應的折扣。例如，選擇購買一個Windows Azure Core的用戶可每月以59.95美元獲得750 h的小型實例使用時間和10 GB的存儲容量，而按需付費的方式下，用戶則需要支付91.5美元獲得同等的服務。另外，當用戶資源使用量超過方案的承諾量時，用戶需要以按需付費的標準支付超額資源使用量。

2.3 CloudEx彈性計算云服務

云快線公司成立于2009年10月，是中國本土最早專注從事公有云計算基礎設施運營的專業廠商，該公司推出的CloudEx彈性計算云是整合了計算、存儲與網絡資源的IT基礎設施能力租用服務。

CloudEx彈性計算云以按需付費模式為基礎 （服務器按小時，帶寬按流量），以服務器費用預支付為輔，整個彈性計算云費用包含服務器費用和帶寬流量費用兩部分。其中，服務器費用提供了兩種付費方式：一種為按需計費，計費方式與Amazon EC2的按需實例方式相同，單位小時費率由用戶選擇的服務器配置(分均衡標準、高內存、高CPU等9類)以及數據中心的位置決定；另一種為包時計費，即按年或按月計費，采用預支付制度，添加彈性計算云當日扣費，這種計費方式與VM服務的Commitment模式類似。帶寬費用的計算方式則分為按流量計費與按限制最高帶寬預付費兩種。按流量計費的方式與Amazon EC2和S3的數據流量計費方式近似，不同之處在于：不區分數據流入和流出，按數據流總量計費；單位流量費率依地理位置和數據流總量不同而差別定價；按限制最高帶寬預付費（用戶可自行選擇最高帶寬，如5 Mbit/s、10 Mbit/s等）的方式下，用戶需預支付使用費用，按年或月計費，帶寬費用=所選的限制最高帶寬的每年（月）費率×使用時長（年或月）。

3 公有云計費模式總結及改進方向

Youseff等[15]將云服務提供商的計費模式總結為3類：分級計價（tiered pricing）模式，按服務實例（instance）不同級別配置（CPU、RAM等）的單位時間費率及使用時長來計價；單位計價（per-unit pricing）模式，按用戶實際資源使用量及單位使用費率來計價；訂閱式計價（subscriptionbased pricing）模式，按用戶數、使用時長及單個用戶單位時間費率計價。通過前面的分析可以看到，這3種計費模式在云服務提供商的計費實踐中都有不同程度的應用，見表3。

云計算通過虛擬資源池為用戶提供可以縮減或擴展規模的計算資源，增加了用戶對于計算系統的規劃、占有和使用的靈活性[16]，為用戶提供了一種按需使用、按使用付費的服務模式。而用戶的使用需求是動態變化的，這種需求的動態性體現在兩個方面：從云服務內容來看，用戶對計算性能高低、數據存儲空間大小等的使用需求是不斷變化的；從服務時長來看，用戶每次使用云服務的時長、頻率等也并不固定。作為提供商與用戶之間云服務價值實現的橋梁，云計算服務的計費模式必須能夠在滿足用戶使用需求的同時，客觀地衡量用戶使用服務時對提供商資源的占用情況。

表3 公有云服務計費模式總結

目前，彈性計算服務提供商通過多種配置虛擬機的租用服務形式、按時長計費的模式，消除了用戶使用時間與頻率限制，依據租用虛擬機配置定價的方式也能夠較為客觀地衡量用戶對資源的占用情況。另一方面，在目前的計費模式下，當用戶對計算性能的需求發生變化時，用戶只能關閉運行的實例，重新選擇合適配置的虛擬機，由此可見，這種服務提供商提供劃分多種配置虛擬機供用戶選擇的方式，雖然能夠滿足不同用戶的多層次需求，但一旦用戶需求動態波動，又會對用戶使用需求加以限制。因此，目前彈性計算服務的計費模式，由于其服務模式限制，仍舊存在一定缺陷。相比之下，云存儲服務的計費模式則比較完善，其采用的是以GB為計費單元的平均數據存儲量計費模式，規避了按時長計費難以客觀體現用戶實際數據存儲量動態變化的問題，很好地衡量了在一定時期內服務提供商資源的占用情況。

按照生命周期理論，公有云服務市場目前處于發展初期，用戶數量較小，其計費模式設計的關注點仍在于服務提供商運營成本（運維、能耗等）的代價以及用戶資源的占用量衡量等基本層面，目前云服務提供商主要是應用商品市場模型，采用以單位計價（使用時間、GB等）以及訂閱計價為主的靜態定價策略提供云服務。然而，隨著云計算技術的不斷成熟以及公眾對云計算技術本身接受度的提高，公有云服務市場可能會進入快速成長期，伴隨而來的將會是用戶數量的快速增長，對于云計算這樣一個資源密集型的產業，快速增長的用戶數量必然導致有限的資源供給與不斷增大的市場需求之間的矛盾產生；而當公有云服務市場進入成熟階段后，用戶數量增長放緩或趨于穩定，行業內競爭日趨激烈，用戶需求也將日趨多元化與個性化，隨著更多的公有云服務提供商的進入，用戶對云計算資源有了更多的選擇權。此時，公有云服務提供商面臨的主要問題將會是如何保有用戶數量，取得競爭優勢。在市場發展的不同階段，公有云服務提供商所面臨的問題是具有差異性的，靜態的定價策略無法滿足云服務行業發展的需求，而本文根據公有云市場在各發展階段的不同特點，總結其計費模式在未來的幾點改進方向。

（1）成長階段

面對有限的資源供給與不斷增大的市場需求之間的矛盾，采用目前靜態定價模式，顯然不利于云服務提供商運營收入的增加，因而該階段計費模式的改進，一方面應以緩解云端設備高負載為目標，如實行閑忙時差異化定價計劃，以引導用戶服務請求分流；另一方面在云服務計費中考慮資源“稀缺性”，以提高資源的價值實現，增加利潤收入。因此，該階段服務計費模式的設計必須充分考慮市場供求關系變化的因素，增強云服務定價的動態性，建立起能夠隨著用戶數量變化，動態調整價格的計費模式。目前，學術界在該方面已經進行了一定的研究，這些研究多以云端設備資源占用變化為切入點來反映云服務市場的供求變化，建立與云端設備占用率正相關的動態定價策略[15]。

（2）成熟階段

面對行業內競爭的激化，公有云服務的定價也必須逐漸從面向云服務提供商的單邊定價模式向面向云服務提供商定價、用戶定價以及云服務提供商與用戶的雙邊組合定價的模式轉變。公有云服務定價模式則需向以下兩個維度進行改進。

·原有的商品經濟定價模型應用縱向不斷完善。在這種模式（靜態定價、單位計價、訂閱式計價以及按資源供求關系動態定價）下，云服務提供商自主進行價格制定，這種模式具有用戶服務開通管理簡易、服務計價相對穩定方便、資源分配方面、具有較高的有效性等優勢，因而在未來云服務計費模式中仍會是主要應用的定價模型。但面對行業變化，商品經濟定價模型的應用，特別是動態定價模式的設計，在考慮用戶對資源的占用以及資源供求因素的同時，其計費策略需具有一定的市場敏感度，能夠自發地根據市場變化動態地調整定價。

·橫向引入新的計費模型。未來用戶對資源更多的選擇權將意味著用戶對云服務提供商服務質量要求的提高、對云服務價格敏感度的增強以及對個性化、多元化服務需求的增大。單一從云服務提供商的角度考慮資源占用、運營成本、資源供求關系等因素的計費方式無法適應市場環境的變化，需要引入用戶充分參與的計費模式。例如，議價模型可以通過云服務提供商與用戶談判，以充分了解用戶需求，確定具體的服務方式與價格，以達成服務水平協議的方式保證服務質量；拍賣模式可以很好地將用戶預算與服務提供商報價相匹配，弱化二者之間在資源價值估價方面的信息不對稱，同時保證提供商運營收入。

4 結束語

隨著云計算的不斷發展，特別是眾多提供商在公有云服務領域實踐的深入，對于云計算的關注點也應該從技術層面向服務管理層面轉變。針對公有云服務的計費模式，各云服務提供商在實踐中進行了不同的嘗試與創新，總體來看，國內外云服務提供商推行的計費模式基本達到了衡量服務提供商資源占用情況的要求，如其計費模式的設定考慮到了虛擬機計算能力、內存、存儲空間等配置，云存儲業務將按存儲數據操作次數納入收費項目，根據數據中心地理位置的不同調整帶寬費用的單位費率等；彈性計算按次收費的模式以及云存儲服務按平均數據存儲量、按操作次數的計費模式也突顯了云計算服務量入為出、按用戶實際使用收費的原則。然而，相比用戶多樣化的需求與差異化的使用情景，云服務的計費模式依舊顯得較為單一，這就要求云服務提供商必須重視并區分客戶需求，探尋新的計費模式，促進云計算服務的健康發展。

1 Akyildiz F,Su W,Sankarasubramaniam Y,et al.Wireless sensor networks:a survey.Computer Networks,2002(38):393~422

2 李喬,鄭嘯云.計算研究現狀綜述.計算機科學,2011,38(4):36~37

3 許曉馮.淺談云計算及其應用.信息化研究,2010,36(11):4~7

4 房秉毅,張云勇,程瑩等.云計算國內外發展現狀分析.電信科學,2010(S1)

5 Shuai Zhang,Shufen Zhang,Xuebin Chen,et al.Cloud computing research and development trend.Proc of 2010 Second International Conference on Future Networks,IEEE Computer Society Press,2010

6 Li X,LI Y,Liu T,et al.The method and tool of cost analysis for cloud computing.Proc of IEEE International Conference on Cloud Computing(Cloud-II2009),Bangalore,India,2009

7 Elmroth E,Galan F,Henriksson D,et al.Accounting and billing for federated cloud infrastructures.Proc of 2009 Eighth International Conference on Grid and Cooperative Computing(GCC 2009),IEEE Computer Society Press,2009

8 Ki-Woong Park,Sung Kyu Park,Jaesun Han,et al.THEMIS:towards mutually verifiable billing transactions in the cloud computing environment.Proc of 2010 IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing,IEEE Computer Society Press,2010

9 21 Via Net(China).彈性計算云.http://www.cloudex.cn/#,2011

10 Amazon Web Services,LLC.Amazon elastic compute cloud(Amazon EC2).http://aws.amazon.com/ec2/,2011

11 Amazon Web Services,LLC.Amazon simple storage service(Amazon S3).http://aws.amazon.com/s3/,2011

12 Microsoft,Inc.Windows Azure compute.http://www.microsoft.com/windowsazure/compute/,2011

13 Microsoft,Inc.Windows Azure storage.http://www.microsoft.com/windowsazure/storage/,2011

14 Microsoft,Inc.Windows Azure platform consumption.http://www.microsoft.com/windowsazure/offers/popup/popup.aspx?lang=en&locale=en-us&offer=MS-AZR-0003P,2011

15 Youseff L,Butrico M,Da Silva D.Toward a unified ontology of cloud computing.Grid Computing Environments Workshop(GCE'08),Austin,Texas,USA,2008

16 熊錦華,虎嵩林,劉暉.云計算中的按需服務.中興通訊技術,2010(4)