27、应对服务互联网市场中的价格风险

应对服务互联网市场中的价格风险

1. 引言

企业在使用信息技术（IT）时面临诸多挑战。市场的动态变化使得企业需要不断调整 IT 与业务的契合度，并控制 IT 投资和资源。日常业务中，使用计算密集型 IT 对于快速实施灵活的业务模式至关重要。然而，该技术的运营成本，包括 IT 基础设施的使用和维护费用却在不断攀升。特别是当存储或 CPU 等资源需要按峰值需求配置，而实际使用却很少时，控制成本对于保持竞争力至关重要。

服务互联网是一种通用的计算范式，它允许企业从外部获取计算资源和应用服务，从而节省内部资本支出和运营成本。根据资源的交易方式和外部供应商的不同，可以区分出几个子概念。云计算的理念是从一个模糊的资源集合中获取不同的服务，而不是从特定的服务提供商那里获取。效用计算则强调按需从公共基础设施无缝获取计算能力，就像获取水和电一样。

对于服务互联网的提供商来说，其商业模式基于规模经济。从技术角度看，服务互联网将物理资源虚拟化，形成逻辑单元，可分配给不同用户。这样可以并行使用资源，提高整体利用率，并在更短时间内执行计算密集型任务。这种模式的一个重要特点是存储、处理能力或更抽象服务的分布式、甚至冗余的提供，这些服务可能跨越不同组织。最终用户无需了解服务和资源的异质性，可透明地使用统一的服务供应。为了使这种环境有效运行，需要一个高效的服务供需分配机制，即市场。然而，将市场应用于分布式系统会带来一些挑战，如市场参与者需要应对的道德风险，以及由环境因素（如网络故障）和市场自身问题（如价格风险）导致的不确定性。

新兴的云计算市场存在着与金融市场类似的不完善、限制和风险，但也有一些差异。在将金融方法应用于云计算市场进行风险评估时，需要考虑这些特点。本文旨在识别金融市场和云计算市场在即将面临的风险方面的差异，并应用和调整金融市场的期权定价模型。

2. 背景和相关工作

2.1 云计算市场背景

云计算并非新概念，它是网格概念的逻辑演进，必须构建在网格之上。为了在网格环境中描述云计算，我们使用基于分层模型。在该模型中，原始资源包括硬盘或固态硬盘等存储容量，以及能源、计算和网络带宽等实用资源。实用资源体现了一种愿景，即 IT 可以像获取电力或水一样方便地使用。原始资源可以组合成捆绑包，作为虚拟单元（VU）处理。这些虚拟单元或虚拟服务器是基本服务的基础。

基本服务提供诸如安全、数据库、转换或会计等基本功能。到这一层为止，我们称之为通用网格。通用网格之上的任何抽象都会降低系统语义，但会提高易用性，这体现在接口的语法简化上，我们将其称为特定领域网格。这种分类可以包括存储云或计算云等基础设施服务。垂直专业化程度从下往上逐渐增加。由下层服务组成的复杂服务可以使用基于本体的框架进行描述。在本文中，我们区分了软件服务、平台服务和市场。由于目前服务市场尚未成熟，我们主要关注软件和平台来概述云计算。虽然有多种建立服务市场的方法，但都还处于测试阶段。与市场场所不同，平台是一种混合服务以实现服务混搭的方式。

软件即服务（SaaS）提供商在互联网环境中提供软件产品，用户可以随时从任何计算机访问。提供商可以按月收费或按使用量收费。所销售的服务是终端用户应用程序，用户无法控制或了解底层技术的细节。这些服务可以基于下层云，也可以独立提供，这使得区分云软件服务和在专用服务器甚至调用主机上运行的简单托管服务变得困难。一些知名的 SaaS 公司包括电子邮件提供商或搜索引擎。平台即服务（PaaS）是 SaaS 交付模式的延伸。PaaS 模型提供了支持从互联网构建和交付 Web 应用程序和服务的端到端生命周期的所有要求。与服务相比，平台更加灵活，能够实现服务的组合。目前，只有少数竞争对手提供平台服务。这些高级中介服务提供商可以利用云基础设施，因此云平台的推广符合基础设施提供商的利益。

基础设施即服务（IaaS）类似于 SaaS 针对硬件设备的模式。客户付费使用共享基础设施，目前的支付模式包括按月付费或按使用量付费。提供基础设施的企业使云服务和云平台成为可能。根据使用目的的不同，有像亚马逊 S3 这样的存储云和像亚马逊 EC2 这样的计算云。大多数云计算基础设施提供商还会通过某种服务器虚拟化技术对基本服务进行抽象。SaaS、PaaS 和 IaaS 可以相互构建，但并非必须如此。提供商也可以扮演多个角色。提供同质服务的提供商共享同一个云。将云中的服务视为商品，就会假设服务市场的发展。

为了模拟这样的云计算市场，本文使用了 CATNETS 网格模拟器。通过创建两个相互关联的市场，即用于交易资源捆绑包的资源市场和用于交易软件或平台服务的服务市场，来分离云计算市场中 PaaS/SaaS 和 IaaS 之间的相互依赖关系。这种分离允许服务实例托管在不同的资源上。在模拟模型中，复杂服务（CS）是一种复合服务，如工作流，需要执行其他相互依赖的服务，即基本服务（BSs）。CS 是云计算网络的入口点。服务市场上交易的产品，即 BSs，是完全标准化的，具有单一的属性名称，该名称是所有复杂服务提供商共享的唯一标识符。同一 BS 可以在网络中存在多个实例。在服务市场成功协商后，BSs 会与资源提供商（RPs）协商，以获取托管服务和满足服务请求所需的资源。RPs 利用现有的资源管理系统来分配必要的资源，并以资源捆绑包（RBs）的形式订购资源。资源捆绑包由一组资源类型和数量的对来描述，每个 BS 都有一个关联的资源捆绑包，该捆绑包定义了提供该服务所需的资源类型和数量。在 CATNETS 场景中，为了简化模拟，BS 所需的资源捆绑包是预先定义的。一般来说，该模型允许使用任何 BS 到资源捆绑包的映射函数。在资源市场中，分配过程跟随服务市场。首先，基本服务提供商（BSP）查询能够提供指定资源捆绑包的 RPs，并根据报价对收到的 RPs 列表进行排序。然后，进行资源捆绑包的议价。如果资源协商成功，BS 将在与 RP 签订合同的资源上执行。

2.2 即将面临的风险的相关工作

在考虑服务市场时，一些作者只关注交付风险，但我们认为这种分类过于模糊，无法全面理解影响不确定性或风险的所有因素。因此，我们确定了云环境中风险的两个不同特征：技术风险和价格风险。

2.2.1 技术风险

在服务基础设施中，故障是常态而非例外。当前服务交付环境中的大多数故障依赖于技术（包括中间件和服务本身）和基础设施（包括网络和网格站点）。由于目前还没有大规模基础设施的测量数据，因此在风险识别和量化时会参考特定领域网格的风险研究。数据缺乏的一个原因是网格的组织结构，基础设施提供商希望保护其商业模式，包括所提供服务的故障监测数据。网格的可靠性受到以下三个风险类别的显著影响：
- 基础设施故障 ：基础设施故障的来源包括公共网络（如互联网）和提供商自身的基础设施。从逻辑角度看，这些站点就像黑匣子，为客户提供基础设施服务或更高级别的服务。在资源上执行作业的风险取决于作业使用资源的时间和基础设施的总体可用性。网络带来的风险更高，因为公共网络（如互联网）的尽力而为行为，传入和传出的数据传输及其数量会显著影响服务质量。除了硬件，所有软件组件也会影响风险，中间件工具包和提供的服务在故障研究中表现出故障行为。
- 全球资源管理 ：全球资源管理本身也是故障的来源。关于资源状态的不准确和过时信息会导致选择和协商机制的错误分配。分配机制可能无法满足经济目标，导致不适当的分配。缺乏合适的资源也会增加全球资源管理带来的风险。
- 等待队列 ：最后一个主要风险来源是等待队列，它可能导致服务客户指定的时间期限无法满足。如果基础设施云中的需求波动很大，作业可能会在等待队列中等待很长时间，最终导致作业执行失败。

2.2.2 价格风险

我们将价格风险定义为服务互联网市场中价格变化的风险。这种变化源于明确因素，如需求波动、资源价格和技术发展，以及隐含因素，如不一致的预期、信息不对称分布和预期的技术风险。市场价格反映了这些隐含和明确的影响因素，这些因素导致服务经济中的价格难以预测。价格波动会给服务提供商和服务消费者双方带来问题。提供商可能因价格下跌而受损，而消费者则可能从中受益，反之亦然。

金融市场为我们提供了管理价格风险的方法。衍生品方法为应对价格风险提供了机会。根据 Hull 的定义，衍生品是一种其价值随基础变量变化而变化的金融工具。交易服务衍生品需要一个能够处理资源预预订的基础设施。在本文中，我们不关注技术前提，主要探讨可以为进一步实施提供要求的概念。目前，处理服务互联网市场衍生品的方法较少。Rasmussen 和 Petterson 使用了金融期权方法，我们也提出了同样的建议。与他们的模型不同，我们的工作考虑了技术风险对价格的影响。Meinl 使用了基于相关研究结果的实物期权方法。

衍生品可以基于不同类型的变量。在我们的上下文中，现货市场上交易的虚拟单元代表了衍生工具的基础变量。衍生品的用途是为一方对冲风险。这意味着服务购买者可以通过将服务价格固定在协商值来对冲价格上涨的风险，这种合同称为期货。提供商也可以通过购买看跌期权来对冲价格下跌的风险，当价格下跌时期权会产生利润。显然，期货交易为具有不同动机的参与者打开了大门。服务提供商希望消除价格下跌的风险，而服务消费者希望消除价格上涨的风险。但也可能有充当投机者的中介进入市场以获取利润。

2.3 云计算市场模拟

我们的模拟场景基于相关研究中使用的面向服务的模拟环境和市场结构。模拟环境代表了一个由 30 个节点组成的小型网络，我们通过模拟延迟和基础设施故障来考虑节点之间的自然距离，每个节点至少与两个其他邻居相连（网络度 ≥2），这种设置类似于小型企业计算中心。市场结构如下：我们使用 10 个复杂服务代理（CSA）、10 个基本服务代理（BSA）和 10 个资源代理（RA），重点关注交易同质资源捆绑包（虚拟单元）的服务市场。

模拟模型假设基本服务的执行始终可靠，只有服务分配机制在分配过程中可能失败。网络中的等待队列和拥塞导致的消息延迟会以两种方式影响价格：
- 作为服务消费者的复杂服务在服务分配失败时会提高价格。由于不知道是故障还是提供商的回复消息延迟，它会将分配失败视为提供商的拒绝，从而提高下一次交易的保留价格。如果成功分配了基本服务，则会降低下一次交易的保留价格。
- 作为服务提供商的基本服务在复杂服务无响应时会将其视为交易失败，从而降低服务价格。如果成功分配了基本服务，则会提高下一次交易的价格。

下图展示了服务市场上 1505 次观察的模拟价格过程，x 轴表示标准化为分钟的时间尺度。可以明显看出，在观察期内市场价格具有不确定性。我们计算出 400 分钟交易期内价格变化的标准差 σ = 0.4295，这是代理商未来预期的基本风险指标。在后续分析中，我们假设市场价格反映了包括基础设施故障在内的所有可用信息，这意味着有效市场假说成立，该假说解释了价格如何随变化而变化。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始模拟]):::startend --> B(设置网络环境):::process
    B --> C(设置市场结构):::process
    C --> D(执行服务分配):::process
    D --> E{分配是否成功?}:::process
    E -->|是| F(调整价格):::process
    E -->|否| G(调整价格):::process
    F --> H(记录价格数据):::process
    G --> H
    H --> I{是否达到观察次数?}:::process
    I -->|否| D
    I -->|是| J([结束模拟]):::startend

价格影响因素如下表所示：
|影响主体|分配成功情况|价格调整方式|
| ---- | ---- | ---- |
|复杂服务（消费者）|成功|降低下一次交易保留价格|
|复杂服务（消费者）|失败|提高下一次交易保留价格|
|基本服务（提供商）|成功|提高下一次交易价格|
|基本服务（提供商）|失败|降低服务价格|

3. 量化和克服风险

3.1 模拟云计算市场

我们的模拟场景构建于特定的面向服务的模拟环境和市场结构之上。模拟环境是一个包含 30 个节点的小型网络，在模拟时考虑了节点间的自然距离，通过模拟延迟和基础设施故障来体现。每个节点至少与两个其他邻居相连（网络度 ≥2），这与小型企业计算中心的情况类似。市场结构方面，使用了 10 个复杂服务代理（CSA）、10 个基本服务代理（BSA）和 10 个资源代理（RA），重点聚焦于交易同质资源捆绑包（虚拟单元）的服务市场。

模拟模型假定基本服务的执行始终可靠，仅服务分配机制在分配过程中可能出现失败。网络中因等待队列和拥塞导致的消息延迟，会从以下两个方面影响价格：
- 复杂服务作为服务消费者，在服务分配失败时，由于无法判断是故障还是提供商回复消息延迟，会将其视为提供商的拒绝，进而提高下一次交易的保留价格；若成功分配基本服务，则会降低下一次交易的保留价格。
- 基本服务作为服务提供商，若遇到复杂服务无响应，会将其当作交易失败，从而降低服务价格；若基本服务成功分配，则会提高下一次交易的价格。

下图展示了服务市场上 1505 次观察的模拟价格过程，x 轴代表标准化为分钟的时间尺度。从图中能清晰看出，在观察期内市场价格具有不确定性。经计算，400 分钟交易期内价格变化的标准差 σ = 0.4295，这是代理商未来预期的基本风险指标。后续分析中，我们假定市场价格反映了包括基础设施故障在内的所有可用信息，此假设意味着有效市场假说成立，该假说解释了价格如何随变化而变动。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始模拟]):::startend --> B(设置网络环境):::process
    B --> C(设置市场结构):::process
    C --> D(执行服务分配):::process
    D --> E{分配是否成功?}:::process
    E -->|是| F(调整价格):::process
    E -->|否| G(调整价格):::process
    F --> H(记录价格数据):::process
    G --> H
    H --> I{是否达到观察次数?}:::process
    I -->|否| D
    I -->|是| J([结束模拟]):::startend

价格影响因素如下表所示：
|影响主体|分配成功情况|价格调整方式|
| ---- | ---- | ---- |
|复杂服务（消费者）|成功|降低下一次交易保留价格|
|复杂服务（消费者）|失败|提高下一次交易保留价格|
|基本服务（提供商）|成功|提高下一次交易价格|
|基本服务（提供商）|失败|降低服务价格|

3.2 应用期权价格模型

为了克服服务互联网市场中的价格风险，我们应用金融市场中的期权价格模型。期权是一种金融衍生品，它赋予持有者在未来特定时间以特定价格购买或出售资产的权利，但并非义务。

在服务互联网市场中，我们可以将虚拟单元看作基础资产。服务消费者和服务提供商可以通过购买期权来对冲价格风险。具体操作步骤如下：
1. 确定基础资产 ：在我们的场景中，虚拟单元在现货市场上的交易价格作为基础资产价格。
2. 选择期权类型 ：
- 服务消费者担心价格上涨，可以购买看涨期权。看涨期权赋予消费者在未来以约定价格购买虚拟单元的权利。
- 服务提供商担心价格下跌，可以购买看跌期权。看跌期权赋予提供商在未来以约定价格出售虚拟单元的权利。
3. 确定期权参数 ：
- 执行价格 ：双方协商确定的未来交易价格。
- 到期时间 ：期权有效的时间期限。
- 期权费 ：购买期权需要支付的费用。期权费的计算通常基于基础资产价格、执行价格、到期时间、市场波动率等因素。
4. 签订期权合同 ：双方签订具有法律约束力的期权合同，明确各自的权利和义务。
5. 到期执行 ：
- 若到期时市场价格高于执行价格，看涨期权持有者可以选择执行期权，以约定价格购买虚拟单元，从而避免高价购买的风险。
- 若到期时市场价格低于执行价格，看跌期权持有者可以选择执行期权，以约定价格出售虚拟单元，从而避免低价出售的风险。

3.3 案例分析

假设一家企业作为服务消费者，预计在未来 3 个月后需要购买一定数量的虚拟单元用于业务运营。当前虚拟单元的市场价格为每个 100 元，企业担心未来价格上涨，决定购买看涨期权。

企业与服务提供商协商确定执行价格为每个 110 元，到期时间为 3 个月，期权费为每个 5 元。

情况一：3 个月后，市场价格上涨到每个 120 元。
- 企业选择执行期权，以每个 110 元的价格购买虚拟单元。扣除期权费后，实际成本为每个 115 元，低于市场价格 120 元，企业通过期权合同避免了价格上涨带来的额外成本。

情况二：3 个月后，市场价格下跌到每个 90 元。
- 企业选择不执行期权，直接在市场上以每个 90 元的价格购买虚拟单元。虽然支付了每个 5 元的期权费，但总体成本仍然低于执行期权的成本。

通过这个案例可以看出，期权合同为服务消费者提供了一种有效的价格风险管理工具，使其能够在价格波动的市场环境中降低成本，保障业务的稳定运营。

4. 总结与展望

4.1 总结

本文探讨了服务互联网市场中的价格风险问题。首先介绍了云计算市场的背景和相关概念，包括 SaaS、PaaS 和 IaaS 等服务模式。接着分析了云计算市场中存在的技术风险和价格风险，技术风险主要来自基础设施故障、全球资源管理和等待队列，而价格风险则由需求波动、资源价格、技术发展等多种因素导致。

通过模拟云计算市场，我们发现市场价格具有不确定性，价格变化的标准差可以作为风险指标。为了克服价格风险，我们引入了金融市场中的期权价格模型，服务消费者和服务提供商可以通过购买期权来对冲价格风险。案例分析表明，期权合同能够有效地帮助企业降低成本，保障业务的稳定运营。

4.2 展望

未来的研究可以从以下几个方面展开：
- 完善期权模型 ：进一步考虑服务互联网市场的特点，如技术风险对价格的影响，对期权模型进行优化和改进。
- 拓展应用场景 ：探索期权模型在其他类型的服务市场中的应用，如物联网服务市场、大数据服务市场等。
- 加强实证研究 ：通过实际市场数据验证期权模型的有效性和实用性，为企业提供更具针对性的风险管理建议。
- 促进市场发展 ：研究如何建立更加完善的服务互联网市场机制，提高市场的透明度和效率，降低市场参与者的风险。

总之，服务互联网市场中的价格风险是一个复杂而重要的问题，需要我们不断探索和研究有效的风险管理方法，以促进市场的健康发展。