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  • 云计算经济学

    2011-09-18 23:10:28
    说明: 小宋同学想在云计算经济学上做学问,顺便把CDL的CTO毛新生近期在《南周》上发表的文章,推荐给我了。 以下是毛先生的文章: 毛新生  1848年美国内华达山脉发现金矿不久,众多淘金者涌进加利福尼亚州,...
    
    

    说明: 小宋同学想在云计算经济学上做学问,顺便把CDL的CTO毛新生近期在《南周》上发表的文章,推荐给我了。 以下是毛先生的文章:

    毛新生

      1848年美国内华达山脉发现金矿不久,众多淘金者涌进加利福尼亚州,引发了轰轰烈烈的淘金热。但有谁知道在这股淘金热中的发财者不是挖金子的人,而是在矿井边卖水的人。可当送水人多了之后,还有谁能够发财?

      云计算平台就相当于金矿,基于云平台的各种应用程序提供商就是在矿井边卖水的人。这样把基础设施和增值服务结合起来,企业间不再是单独个体,而是一个商业生态共同体。

      云计算背后的经济属性注定了云计算实际上是一种全新的生产力,使得我们的社会生活与商业活动和工业经济时代迥然不同。在工业经济时代,用户是产品的接受方,无法涉足生产过程。而在信息社会中,生产过程同时也是创新过程,用户需求也可以影响产品的生产过程。

      我们可以把云计算浅显地理解为新一代服务经济的基础设施和工具,它带领我们迈向全新的服务经济时代,告别大工业生产的单一化和拼成本,也告别农业经济时代的高成本和低效率。工业经济时代提供的产品很难满足个性化需求,农业经济时代提供的产品虽然个性化,但无法进行大规模生产。

      服务经济时代结合二者的优点,回避它的缺点,将人类的生产带入一个崭新的时代,同时这也是云计算所带来的经济学上的巨大意义。因为这样一种意义,云计算给任何一个行业、一个区域、一个企业,甚至一个国家带来巨大的潜力需要我们深入思考并且加以利用。

      重新明确云概念

      关于云计算,我们可以找到无数定义。根据美国国家标准技术研究所的定义,云计算是对IT资源新的使用模式,也是IT资源的一种新交付模式。

      新在哪里?首先,云计算是把IT资源变成一个资源池,这个资源池是动态的,可以被共享,而且通过配置来驱动,是一个非常动态的、灵活的、可以切割的、共享的资源池。

      云计算还有三个要点。第一,通过网络来访问,就像我们每天通过浏览器访问网站一样;第二个,能够随时随地随需地访问。拿亚马逊提供的云计算服务来说,只需要在线填好需求,比如需要多少台服务器,CPU为多少兆赫兹,带宽需要多少,硬盘的配置如何等。再提供信用卡号码就可以完成付款,几十秒后就会收到反馈,计算资源就可以使用。如果走传统的IT采购渠道,则可能需要三个月以上;第三,从管理的角度看是完全自动化的。也就是说,资源的分配、使用、示范都是自动化的,不需要付出太多管理上的代价。

      理解了这三点,就可以明白云计算是一种全新的非常灵活的、动态的、可共享的、配置驱动的IT资源形态,并且可以随需地通过互联网访问,进行自动化的管理。

      业务形态引爆变革

      云计算意味着按需自助服务、无所不在的网络接入和不用考虑具体物理位置的资源池。在使用的过程当中,系统可以自动检测到用户的需求,动态地进行分配;当需求减少时,再动态地把资源收回,并且对这种使用进行严密的全程监控,了解到每一个用户的使用情况,根据使用情况来收费。这使得云计算从单纯的技术手段获得了商业化属性,开启了全新的业务形态。

      让我们先来看一下云计算的四种形态:私有云、公有云、混合云和社区云。

      私有云就是企业内部搭建的计算资源平台,IBM在企业内部拥有并使用很多私有云平台,比如开发测试云——IBM Ring Cloud。研发人员看不到物理机器,每个人使用的是虚拟机,想要什么样的环境就分配给他什么样的环境;还有创新云,IBM员工每人都可以将自己的创新应用发布到上面运行,并有可能被开发为新产品;IBM Blue Insights Cloud上有公司全球销售的数据,可以根据这些数据进行分析预测,比如可以预测下个月应该向哪些客户进行推销,客户会有什么需求,销售业绩的大概趋势等,准确度高达90%。

      公共云是在公共网络上搭建的计算平台,比如亚马逊等网站提供的云服务。社区云是若干个企业共享一个云计算平台,介于共有云和私有云之间,主要特征是使用权和所属权的分离。混合云是将私有云和公有云结合起来的计算资源,比如很多银行和保险公司在月底做报表的时候需要大量的计算资源,如果按照这个峰值配置硬件设备很浪费,80%的机器在80%的时间里都是闲置的。就可以将企业内部的机器和亚马逊这类的云服务供应商相连接,需要的时候通过云计算服务租取机器。

      根据经济学概念,在交付渠道层面,云计算使得IT基础设施的使用权和所属权分开。在交付服务层面,云计算获得使用并且放弃基础设施的过程都是以服务的方式来进行的。在交付模式层面,私有云的私有权和所属权是结合在一起的;公有云的使用权和所有权是分开的,而且拥有者允许开放的人群、企业访问;社区云的使用者是受限的目标群体;混合云则是将公有云和私有云结合起来。

      比基础设施更进一步,云计算还可以提供应用服务。也就是说不仅可以帮助客户把系统做好、平台建好,提供工具给客户,使其利用这个平台进行工作部署,云计算服务提供商还可以在平台上为客户搭建应用,提供应用服务。

      这在经济学上意义极其重大,即云计算带来的是新的服务交付模式。

      云计算重塑经济学

      你知道Google在2008年对它的系统做了多少次更新吗?答案是380多次,这就意味着平均每天至少有一次更新。这完全取决于用户需求和市场竞争,这些都是互联网公司发展到一定阶段会面临的问题,这些问题要求它们把IT的形态变得更加动态、灵活、随需。这不仅带来成本、速度上的优势,还带来了不同的开放标准和经济模型。云计算透过新形态的IT资源使用模式,同样的物理资源可以做更多的事情,成本更低,效率更高,而且有更加便捷的客户体验,但这些只是非常基础层面的价值。

      云计算更大的价值在于利用这种全新的IT形态所带来的业务创新机会。云计算因为自身的经济模式属性,彻底改变了传统的商业模式和业务模式。

      首先,云计算带来规模效应,Google有数以百万计的服务器。但Google的固定资产不仅仅是这些服务器,而是网络效应。打电话的人越多,意味着电话的网络价值越大。这点还适用于互联网上提供的云服务,使用的人越多,价值也就越大。Google的搜索结果其实每天都在根据每个搜索者的搜索结果进行修正,如果说Google提供的搜索结果准确率高,是因为每一个使用者都在为此做出贡献。

      还有亚马逊的云服务,因为买书的消费者数量巨大,所以亚马逊可以提供一个非常强大的推荐榜单,这也是根据读者的购买数据统计出来的。这就是传统的交叉销售,亚马逊网站所销售的图书超过一半是靠这个方式卖出去的,这就是亚马逊独有的、不可复制的商业秘密。

      这就是网络效应,所有的云服务其实多多少少具有这个特性。网络效应加上全球访问带来的结果是什么?从经济学的角度来讲是边际成本的递减,效益递增,最终达到边际成本趋于零。

      云计算还带来个性化的价值,几乎所有云服务都提供搜索,而推荐是另外一种搜索。网站可以根据用户现在的搜索动作,由系统自动推荐哪些是消费者可能感兴趣的,从而形成推荐榜单。在社交网络上也是如此,某些领域内的专家和名人的喜好会成为这个领域的新趋势、新流行。移动互联带来了未知属性,进一步让我们的喜好有一个空间上的分割,通过这些可以充分地把消费者的个性和喜好都抓住。而这些在商业上将产生最大的价值,因为互联网提供给用户的是个性化的服务,这也是用户最想要的,这一点跟工业经济大规模的销售完全不同。

      云计算还带来了长尾效应,非常多的个性化需求加起来可以产生巨大价值。消费者很可能不知道,亚马逊网站上卖的冷门图书加起来超过总销售量的70%,而畅销书只占30%。所以云服务的价值在于开创“蓝海”。从经济学的属性来看,云服务比传统服务具有超过若干个数量级的竞争能力。

      云计算的生产还可以众包,这也是所有互联网服务的特点。让我们来看苹果公司,在iPhone和iPad上开发软件都是依靠众包,不需要耗费苹果公司的资源,而在此平台基础上开发出来的每一个软件如果盈利还要付给苹果公司30%的利润。

      网络效应、个性化服务、长尾效应、蓝海、众包,云计算带来的不仅是IT基础设施使用的改变,更重要的是重塑了经济学概念,促进企业业务模式的改变从而快速迈进服务经济时代。

      (作者系IBM中国开发中心首席技术官兼新技术研发中心总经理)

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  • 在云端:关于云计算经济学 在云的世界中,收益很高,但经济学(金融和技术)却可能截然不同。 了解有关这些新现实的更多信息,以及它们如何改变应用程序的设计,部署和支持。 云技术的引入及其快速采用带来了新的...

    在云端:关于云计算的经济学

    在云的世界中,收益很高,但经济学(金融和技术)却可能截然不同。 了解有关这些新现实的更多信息,以及它们如何改变应用程序的设计,部署和支持。 云技术的引入及其快速采用带来了新的机遇和挑战。 无论是设计人员,开发人员还是测试人员,本演讲都将帮助您开始对Java和云进行不同的思考。

    都变了! 新的Cloud of Economics如何使您对JavaVimeo上的JAX TV 有所不同

    bailey_chris 克里斯·贝利Chris Bailey)是IBM运行时技术中心团队的技术负责人,他在开放社区中与Java,Node.js和Swift语言以及运行时一起为指导和实现做出了贡献。 他的重点领域是性能,监视和诊断,并帮助用户确定如何最佳地构建和部署多语言微服务应用程序。

    poole_steve Steve Poole是一名DevOps的从业者(领导着一支由大量工程师组成的前沿DevOps开发),并且是IBM Java开发人员,领导者和传道者的长期工作。 自Java不到1以来,他一直在从事IBM Java SDK和JVM的工作。他还有时间从事其他工作,包括在各种JSR上代表IBM,是各种开源项目(包括Apache,Eclipse和OpenJDK上的项目)的提交者。 他还是采用OpenJDK小组的成员,该小组倡导社区参与OpenJDK。 Steve是JavaOne,JAX,Devoxx和其他有关技术和软件工程主题的会议的资深演讲者和定期演讲者。

    翻译自: https://jaxenter.com/cloud-java-poole-bailey-129705.html

    在云端:关于云计算的经济学

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  • <br />【12】云计算经济学之现金流 云计算技术怎么和经济学扯上关系了?源头在Jim Gray,他于2003年3月写了一篇论文,题为“分布式计算经济学(Distributed Computing Economics)”。 在这篇论文里...

    【12】云计算经济学之现金流

    云计算技术怎么和经济学扯上关系了?源头在Jim Gray,他于2003年3月写了一篇论文,题为“分布式计算经济学(Distributed Computing Economics)”。

    在这篇论文里,他比较分析了计算机硬件价格和网络带宽价格。两者都在逐年下降,但是前者下降的速度比后者的更快。他的结论是,数据处理应该在离数据本身比较近的地方进行,这样有利于降低成本,尤其是网络带宽消费所造成的成本。

    如同建火力发电厂,应当把发电厂建在离煤炭矿山近的地方,也就是坑口电厂,更经济实惠。因为传输电力的成本,比运输煤炭的成本要低。

    Jim的结论显然不利于云计算市场的开拓。

    Jim Gray早年求学于伯克利大学计算机系,毕业后先后任职IBM,DEC,微软,主要致力于数据库研究。1998年获计算机界的诺贝尔奖,图灵奖 (Turing Award)。

    2007年的一天,Jim独自驾着自己的游艇,去外海抛撒他母亲的骨灰,后来游艇失踪,Jim再也没有回来。听到这个噩耗后,DigitalGlobal 公司迅速行动起来,在他的航线沿线,拍了几千张卫星照片。另外Amazon免费提供帮助,把这些照片公布在Amazon云计算平台上,号召所有人来帮助寻 找。虽然经过两个月的努力,不幸无果而终。

    鉴于Jim Gray在计算机学界和商界享有的盛誉,他反对云计算的观点的影响面也大。所以,伯克利大学这群后生们意识到,欲立必先破,不破则不立。于是,“云而上” 这篇论文花了大量篇幅,谈论云计算经济学,与老学长争锋相对。

    Jim Gray,Turing Award laureate,1998
    Courtesy http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/7/7e/11-23gray.jpg

    云计算经济学的核心,在于规模效应。文章先引用了两个骇人的数字,

    1.  企业私有自用的机房,使用效率通常只有5%到20%。

    2.  为什么机房使用效率如此低?为什么不减少机房内服务器的数量?因为高峰期对服务器的需求,经常比平均需求高出2到10倍。

    云计算平台面向多家企业。各个企业需求计算资源的时间分布不同,这个企业的需求高峰期,可能恰好是另一家企业的需求低潮期。这样,云计算平台可以动态调配 计算资源,既满足高峰时期的需求,又不至于造成低潮期资源的浪费。

    就像保险金一样,平时每个投保人都缴纳小额保险费,万一某人有急用时,可以把众人的保险费集中起来,供一人使用。

    但是保险公司怎么赚钱?保险公司能否赚钱,取决于如何定价,也就是制订每个投保人需要缴纳的保险费。定价的诀窍在于统计,统计出现意外的概率,统计理赔金 额的分布。

    云计算平台供应商赚钱的法门,也在于如何定价。通常情况,价格的制订取决于两方面,

    1.  心理。云计算用户能够接受的市场报价。

    2.  成本。成本取决于两个因素,a.  云计算平台的规模,b.  购买机房设备的单价。

    用户能够接受什么样的云计算使用报价呢?取决于如果该用户使用自己私有机房,需要投入的成本。

    这包括,为了满足高峰期的需求,私有机房需要购置的服务器数量,网络带宽消费,电费,房产租金或建设费用,以及机房维护人员的工资。

    文章给了一个公式,不等号的左边是使用云计算平台的收益,右边是使用私有机房的收益。注意,关键是右下角那个utilization。如前文所述,效用系 数通常很低,只有5%到20%。低值效用系数造成的后果,是使用私有机房的收益很低。

    Cloud pricing
    Courtesy http://lh6.ggpht.com/_cz82pwdvhmg/SZwcusMHXxI/AAAAAAAAAZU/UkcqPbNjU5A/cloud_pricing.GIF

    这个公式隐含的意思是,云计算的市场报价,与云计算平台的建设和维护成本,不一定成正比关系。只要云计算平台的报价能够满足左边大于右边,换句话说,只要 云计算的报价能够比用户自建机房更经济实惠,就能吸引用户。

    另一方面,如何降低云计算的成本呢?如前所述,一,规划合理的规模,二,降低购买服务器等设备,带宽以及电力的单价。

    云计算平台的规模,主要是取决于机房内服务器的数量。建设云计算平台的原则,是以最小的规模,满足高峰期的需求。

    如何计算平台的规模呢?“云而上”一文的解决办法是用排队论模型来估算。先估计所有用户的平均需求,以这个平均需求估算需要的服务器数量,然后在这个基数 之上,再增加20%到40%的服务器,作为预备资源,应付特大的需求高峰。

    至于购买服务器等设备,带宽以及电力的单价,能降低到什么程度,文章引用了经济学家James Hamilton的调查报告。这份报告,横向比较拥有上万台服务器的超大型计算中心,与拥有数百或者上千量级的中等规模的计算中心,在批量购买服务器,带 宽,电力等等方面的价格优势。

    调查的结果是惊人的,超大规模的计算中心在购买设备,带宽和电力时的单价,只有中等规模机房的1/5,甚至到1/7。

    想起一个老笑话,某公司的销售经理向老总汇报工作,说,“有两个消息,一个是好消息,另一个是坏消息,您想先听哪一个?”

    老总说,“先听好消息吧。”

    销售经理回答,“我们拿到了一个大订单。”

    老总问,“那么坏消息呢?”

    销售经理回答,“这个订单是Walmart下的。”

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  • <br />【14】云计算经济学之声誉成本 前面谈的是时间成本的问题,接下来谈谈声誉成本。 文中给了列举了Amazon云计算平台,Google的AppEngine平台,以及Google的邮件系统Gmail,在2008年度因故障而...

    【14】云计算经济学之声誉成本

    前面谈的是时间成本的问题,接下来谈谈声誉成本。

    文中给了列举了Amazon云计算平台,Google的AppEngine平台,以及Google的邮件系统Gmail,在2008年度因故障而停运的时 间和原因。

    文章的笔调很幽默,说Google把大家的期望值炒得很高,以至于每当Google搜索引擎没法用的时候,人们的第一反应是网络断了,而很少有人怀疑是 Google服务器坏了。但是事实上,Google也好,Amazon也好,只要是机器,的的确确就有出故障的可能。

    Outages in AWS, AppEngine and Gmail
    Courtesy http://farm4.static.flickr.com/3390/3292975906_ba23e1cf3c_o.gif

     

    当云计算平台出现停止运行的时候,损失的不仅仅是金钱,而是用户对云计算平台的信任。失去了用户的信任,必将逐渐失去市场。所以,维护云计算平台的声誉, 也是成本的一部份。

    怎么办?文章给出的对策是让用户同时使用多家公司提供的云计算平台,互为备份,万一其中一家云计算平台暂时中止服务,还有另一家作为备份。但是这个办法有 两个问题,

    1.  各家公司的云计算平台之间必须提供统一的APIs和Protocols。

    2.  让用户同时使用多家云计算平台,会增加用户的使用成本。

    要解决这两个问题,难度不小。

    造成云计算平台中止服务的原因,不仅包括云计算平台自身的bugs,而且还面临来自外部的恶意攻击,其中尤其以DDOS(Distributed Denial of Service)杀伤力最大。

    DDOS的做法是这样的,预先想办法劫持一大批电脑,劫持的办法是给这些电脑植入木马。预先计划好某个时刻,时间一到,激活所有木马,让它们同时访问同一 个网站,造成目标网站超负荷运行,导致该网站接待不了正常的用户。

    怎么抵抗DDOS攻击呢?“云而上”一文给出的办法是扩大云计算平台的规模,让DDOS在经济上得不偿失。

    “云而上”文中有一段犯罪经济学分析,

    1.  假设攻击的目标是Amazon的EC2云计算平台。每个EC2服务器同一时刻只能承受500个访问者,而EC2平台总共有1000台服务器。

    2.  为了造成所有EC2服务器瘫痪,攻击者必须招募1000 x 500 = 50万个木马,同时发动攻击。据调查,黑市上出售每个被劫持电脑里的木马的价码是每周3美分,如果攻击者想招募50万个木马,那么他需要投资1.5万美 元。

    3.  如果Amazon EC2平台1000台服务器被瘫痪,以Amazon目前的标价算,Amazon每小时将损失360美元的流量费,外加每小时100美元的计算处理费,总共每小时460美元。这是Amazon损失的上限,因为实际上不可能所有EC2服务器都有业务。通常情况可能只有60%到80%的服务器有业务,所以实际损失是,276美元到368美元。

    4.  因为攻击者预先支付的招募木马的费用是1.5万美元,所以攻击者一定想让Amazon损失1.5万美元以上,否则得不偿失。这样一来,木马攻击的持续时间 不得低于,15000 / 460 = 32 小时。换句话说,如果攻击的持续时间不足32小时,那么攻击对于Amazon的伤害,将低于攻击者付出的佣金。

    5.   攻击的胜负手在于,Amazon是否有能力在32小时内,修复被攻击的EC2服务器。以现在的技术手段,及时修复的可能性很大,所以Amazon有更多胜 算。

    6.  如果Amazon的EC2平台,不只有1000台服务器,而是有2000台呢?那么攻击者必须招募100万个木马,也就是必须投资3万美元。攻击时间仍然 不得低于32小时。这样一来,攻击者的风险就不再是1.5万美元,而是上涨到3万。

    7.  如果Amazon的实际损失,每小时不足460美元,而是276美元。那么攻击时间必须持续更久,15000 / 276 = 54 小时。攻击时间从32小时延长到54小时,修复受损的服务器的可能性更高,Amazon的胜算更大。

    总之,文章的结论是云计算的规模越大,抵抗DDOS攻击的胜算越大,越有利于维护企业的声誉。

    这段犯罪经济学分析很有启发,但是也有疑点。

    1.  每个木马可以同时对多个目标IP地址发动攻击。如果一个木马可以同时对5个IP地址发动攻击,那么攻击者不需要招募50万个木马,而只需要10万个木马。 换句话说,这段犯罪经济学分析,可能高估了攻击者的成本。

    2.  文中说,每瘫痪一台EC2服务器一个小时,将给Amazon造成460美元的损失。问题是,如果每一台EC2可以同时服务多个用户,而不是一个,那么给 Amazon造成的损失就可能比460美元高。换句话说,这段犯罪经济学分析,可能低估了Amazon的损失。

    3.  这段分析着眼于Amazon现金的损失,但是声誉的损失难以量计。所以,即便从现金流上看,攻击者貌似得不偿失,但是如果能够极大地损害Amazon的声 誉,或许攻击者还是会觉得合算。

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