云计算服务的提供与决策支持系统解析

云计算服务的开发与决策支持系统摘要：本文主要是分析利用决策支持系统对云计算服务提供方面的支持，通过决策支持系统使云计算服务的提供更加智能、创新和满足不同用户需求的服务。

研究了云计算服务决策支持系统(DSS的决策功能，提出了以数据仓库为中心、联机分析处理和数据挖掘为手段的云计算服务DSS 设计方案、逻辑结构及其实现方法，并概括了市场营销DSS 的基本特征。

关键字：云计算服务决策支持数据仓库随着计算机、网络通讯等技术的迅猛发展，信息化、网络化、数字化正逐步成为时代的特征。

新产品的出现，有赖于背后的技术创新和升级，直接作用于企业寻找新的市场商机。

纵观我国管理软件发展史，产品的升级换代和价格的不断降低成为拉动市场消费需求、刺激市场新增消费的两股重要力量。

“云计算”这种被业内人士称为未来发展趋势的管理软件，如今正渐渐的走进我们的未来网络和信息平台的方方面面。

依靠互联网中数目众多的计算机组成的“云”，让许多以前不敢想象的技术变成了可能。

很多企业早就希望将现有的应用软件转变为以Web 为基础的软件，这不但可以大幅降低软件许可证和升级的成本，还可以降低管理成本，实现远程工作等功能。

最明智的企业会从这两方面同时着手，在应用Web 服务的同时，尽可能做好遗留软件的维护工作，最大限度发挥遗留软件的剩余热量。

面对这种形势，云计算服务在Internet 环境下服务建立决策支持系统，以确定企业云计算服务在市场竞争条件下的最佳服务决策方案。

一个云计算的平台提供服务的前提是能够有足够的用户参与进来，只有足够多的用户参与进来才能体现云计算的优势，如果没有足够的用户云计算服务并不能体现出经济方面的优势。

根据用户的需求按需进行服务的提供，决策的重要环节就是如何根据用户的要求和级别提供不同的云计算服务。

需要搞清楚用户在监控，安全和服务等级协议(service-level agreement方面的需求。

其中服务提供的安全性将是用户最为关切的，尤其是一些重要的用户或大的企业组织。

一、云计算服务决策的影响因素云计算服务决策支持的总体系统，通过定价标准、安全，并通过服务等级协议通过网络渠道把产品和服务供应给现实用户和潜在用户。

其中安全方面所进行的用户需求预测极为重要，这是云计算服务提供和服务推广的重要依据，对于正确进行用户需求分析、合理资源配置、服务等级控制具有特殊的重要意义。

但云计算服务在用户需求提供上受到很多因素的影响，对不同的安全等级和服务协议等级，影响的因素是不同的。

归纳有以下几个因素：1、服务定价的标准。

在企业用于促进推广服务的手段中，服务的收费标准是影响服务推广的最敏感、最重要的因素。

服务资费的变动，对市场需求量所产生影响的分析，将有助于云计算服务提供商了解资费和用户量之间的关系，正确确定资费标准。

通常情况下，资费上涨，用户数量就会减少；资费下降，用户数量就会增加。

资费变动使用户需求结构发生变化。

2、服务的质量。

服务的质量将是影响用户数量、服务推广的关键因素。

根据不同的用户提供不同的服务质量，从而产生不同的资费标准。

服务质量有服务的及时性，安全性，可靠性，完整性。

通过对服务的侧重点不同为用户提供不同的服务从而提供不同的资费标准是值得我们深入探讨和研究的重点3、服务平台的构建。

服务平台的构建可以说是影响云计算服务提供服务的重要路径，通过对不同级别的用户的合理分配和管理，从而达到服务的侧重性和优先性。

最终达到不同级别的用户达到的服务类型不同，最终满足所有用户的需求。

4、用户的注册删除。

由于用户的数量是不断变化的，所以我们有必要对用户的注册和删除做一定的处理。

当用户注册时我们得为用户非配一定的用户存储空间，当用户删除时我们得把用户以前的数据打包发给用户，做好后续的服务标准，留下好的形象。

这就要求我们对数据仓库的开发从而满足用户的要求。

基于以上情况必须建立云计算服务决策支持系统，以帮助提供商决策人员分析各种服务手段对市场占有率的影响，确定提供商在市场竞争条件下的最佳资费标准决策方案。

在Internet 下的云计算服务决策涉及的环境很复杂，市场竞争日趋激烈。

服务运用决策不仅与服务提供商内部各部门有关，而且还与提供商外部的市场形势变化、需求量变动及竞争企业服务手段运用等有关，因此，它要求收集的数据更为广泛，采用的技术更为先进。

另外，在服务决策过程中，有许多问题的确定需要凭借决策人员的经验。

所以，在设计云计算服务DSS 的系统结构时，应注意突出这一特点，既要充分发挥人的创造力和判断力，又要充分利用系统提供的定量分析，使两者有机地融为一体，并通过人机反复对话，进行分析、比较判断，为正确决策提供有益的帮助。

二、云计算服务DSS 所支持的决策问题分析系统的功能结构设计须考虑系统功能的需要及系统目标。

从实际应用角度出发，云计算服务决策支持系统设计的目的是支持特定服务问题决策全过程中的统计分析、预测及服务决策的制定，以提高云服务决策的质量和推广。

1、资费标准的决策。

作为收费服务我们必须提供自己的收费标准，我们可以根据市场的调查和分析，利用现实人们的需求水平，结合一系列现有的收费标准，并结合自身的服务提供本钱，利用决策支持系统的模型库系统建立起适合我们服务提供的收费标准数据库。

我们可以设定几种资费标准作为用户使用的模型参考，为用户选择服务类型提供方便，从而有力于我们服务的推广。

它是提供商首先赢得用户的第一标准。

2、服务安全的决策。

服务安全是提供商信誉度的重要因素，涉及到提供商服务推广，利用用户的需求适当的设定服务安全级别。

从而满足不同用户的要求是我们网络平台服务的核心问题，关系到企业的兴衰。

利用3、服务平台的设计的决策。

设计就是要根据不同的用户的需求设定不同的服务平台，同时在用户申请上就为用户分配好不同的平台，根据用户的登录信息进入不同的服务平台，为用户提供适合用户类型的服务。

4、数据仓库的设计和模型库的决策。

数据仓库是设计和模型库的建立是网络提供服务的后台支持，我们可以利用数据仓库管理用户的个人信息，登录信息，服务过的内容和用户的数据搜索。

它是网络平台中的后台核心部分。

三、云计算服务DSS 的功能结构、逻辑结构设计及其实现过程据云计算服务决策层次结构，在此设计出了在Internet 环境下，以数据仓库为中心、联机分析处理和数据挖掘为手段的云计算服务DSS 方案，其功能结构与逻辑结构分别如下图所示。

1、前台主要的模块。

建立用户的注册模块，登录模块，不同服务类型平台。

根据不同的服务类型建立用户的不同的平台：用户的信息，用户的服务类型查询，用户使用过的服务，用户的存储数据等。

利用不同服务类型前台的模块可以达到和用户交流的目的。

2、后台数据库服务。

模型库系统：包括模型库和模型库管理系统。

主要是服务类型的不同模型的管理。

根据用户的不同要求调用模型库的相关模型，对用户的要求做出匹配。

数据仓库系统：包括数据仓库和数据仓库管理系统。

主要是对用户的个人信息进行管理和用户的web 日志进行仓库的管理，当用户需要调用数据时利用数据仓库中的数据挖掘技术进行数据的分类处理，为用户找到适合用户需求的数据。

Web 数据库系统：包括Web 数据库和Web 管理系统。

系统的主要输入数据来源于数据库和知识库。

数据仓库管理系统完成数据仓库的建立以及数据仓库中数据的综合、提取等各种操作，负责整个系统的运转。

数据挖掘、联机分析处理，用于完成决策问题中的各种查询、数据分析和数据开采等。

人机界面则通过自然语言处理和语义查询在决策者和系统之间提供相互联系。

决策者发出决策请求命令后，数据挖掘工具利用数据仓库和模型库共同完成数据挖掘过程。

通过数据挖掘工具触发数据仓库管理系统，从数据仓库中获取与任务相关的数据，生成辅助模式和关系。

这些模式和关系被分析评价后，一些被认为感兴趣的数据通过人机交互系统提供给决策者，有些发现则加入到知识库中，用于新的知识发现和知识评价。

将数据仓库和相应的数据分析工具结合起来的市场营销DSS 体系结构，用数据仓库存储和组织数据，为用户的数据访问提供统一的全局数据视图；用联机分析处理工具构建面向分析的多维数据模型，用多维分析方法进行分析比较、使分析活动从方法驱动变为数据驱动，实现分析方法和数据结构的分离；用数据挖掘技术实现知识的自动发现，为决策提供全局性的知识。

这三者之间的关系有着内在的统一性。

数据仓库为数据分析和数据挖掘提供了数据基础，数据挖掘中发现的知识可以直接用于指导数据分析处理，而数据分析得出的新知识也可以立即补充到系统中。

决策系统的分析需求是不断变化，事先难以预测的，采用这种新型结构，可使云服务DSS 能够真正成为灵活实用的系统。

四、结束语自身结合上次听“云计算的发展与应用”的讲座对云计算服务的决策做了自己的简单分析，有很多不足之处希望大家批评指正，论文中的许多错误希望教员能够指出。

本文利用了电子商务上的相关知识构建了云计算这一网络服务的决策支持平台，虽然现在云计算的还不是太成熟，但是云计算将会成为未来发展的趋势，是现在网络新型的服务理念。

因为并没有赢得广大用户的信任，所以云计算的普及还得需要一定的过程才能实现。

我们应该从身边的一些事情做起，开始使用自助式的服务，例如应用程序开发和测试，一个新的Web 站点或其他基于Web 的项目。

未来有了足够的用户，需求才会趋于平稳，资源的利用率才会提高。

较高的利用率才会带来经济方面的优势。

从而能够为我们更好的利用云的服务提供保障。

参考文献：[1]陈文伟，决策支持系统教程清华大学出版社 2004年11月第1版[2]杜芳芳，浅析基于WEB 数据挖掘的电子商务网站架构电子商务杂志 2010年第二期[3]陈志泊，数据仓库与数据挖掘清华大学出版社 2009年05月[4]胡慧、王辉，云计算现状与发展趋势分析软件导刊第八卷第九期[5]王龙、王振凯，基于服务架构的云计算研究与实现计算机与数字工程第237期[6]袁京声 4_Virtualization_and_Cloud_Computing[7]John W.Rittinghouse 、James F.Ransome Cloud Computing Implementation, Management and Security[8]李京孙颖博刘智深张道一，模型库管理系统的设计和实现软件学报第九卷第八期。