在當前雲計算市場，iaas作為最底層基礎設施，負責提供底層it資源的靈活排程與租賃服務，隨著iaass業務的不斷深入開展，不同客戶對於計費的需求也不盡相同，最直接的體現就是交付給不同客戶賬單的格式以及具體字段處於變動之中。作為服務方，我們須要針對客戶的需求做及時性的個性化調整，但是又須要保證整體計費邏輯的通用性和穩定性。可以說，雲平台作為基礎平台，穩定性和通用性是前提，個性化是拓展。
本文提供了一種分層設計的理念來處理這一矛盾。
雲資源的使用主要分為3類：
虛擬伺服器的分配和使用
雲儲存裝置的分配和使用
流入和流出的網路流量使用
結合上述3類，提出以下分層設計。
雲平台的計費模組承擔：
虛擬伺服器：vcpu的基礎單價設定（顆粒度：1c）以及 vmem的基礎單價設定（顆粒度：1g）
雲儲存裝置：vdisk的基礎單價設定（顆粒度：1g）
網路流量：eip的基礎單價設定（顆粒度：1mbps）
第一層的基礎單價設定，主要基於雲服務的成本層面進行定價，包括：雲服務的設計和開發成本，雲服務部署成本，雲服務執行成本等。單位：¥/s。
在客戶使用的實際場景中，一些通用的產品會以組合的形式體現，從運營角度出發，也會推出一定的優惠力度以推廣引流，因此在第二層設計中體現為產品折扣：
虛擬伺服器：vcpu+vmem的組合產品單價 =（vcpu的基礎單價*vcpu數+vmem的基礎單價*vmem數）*計算折扣
雲儲存裝置：vdisk產品單價 = vdisk的基礎單價*vdisk大小*儲存折扣，
網路流量：eip產品單價 = eip的基礎單價*eip頻寬or流量*頻寬折扣
由於計算資源的cpu和記憶體的不可分割性，因此將二者組合起來進行產品折扣的換算，其後台儲存的是該組合的折扣資料，使用者端展現為計算後的組合**，這樣保證了和第一層的邏輯聯絡。例：阿里雲對1c1g的雲主機進行5折低價銷售，則意味著針對1c1g的計算組合，其產品折扣為0.5。
由於和計算資源進行獨立，對於儲存資源和網路資源分別做產品折扣處理。儲存資源可以針對不同性質的儲存資源（sata/sas/ssd）進行產品**設定，也可以配合計算資源進行產品折扣，例：阿里雲對1c1g儲存大小為1-10g的效能型雲主機進行5折低價銷售，如果儲存超過10g，則儲存部分無優惠。
對於網路資源，同樣可以通過設定相同的折扣**，來配合計算儲存資源的組合折扣型別，此外，網路資源有ip位址組的設定，還有內外流量的區分，均可以通過折扣來實現收費的區別。例：為鼓勵使用者使用物件儲存資源，eip上行流量不收費，折扣設為0。
綜合例項：繫結頻寬為4m的4核8g系統盤50g的雲主機，其最終整體單價為：4c8g的基礎單價*計算折扣+50*儲存折扣+4*eip單價*頻寬折扣。單位：¥/s。
以上各類產品的折扣，相比較於第一層更複雜，體現在：
對於計算/儲存/網路各類資源特徵分別進行折扣設計。
使用者在各類資源使用以及自主切換場景時的邊界性計費問題。
第一層和第二層是資源層面的考慮的體現，第三層和第四層是運營層面考慮的體現。
計算，儲存和網路資源的開通和刪除都是有一定生命週期的，從start time 到end time，各類資源的租賃資訊需要存放至billing相關的資料庫中，我們可以獲得以秒級為時間顆粒度的服務時間資訊。
在雲資源服務中，不同收費頻率意味著不同的服務**，包年的優惠一定比按量計費的優惠力度更大，因此第三層設計是：基於資源的特徵，對於不同收費頻率（小時/周/天/月/年）分別進行折扣設計。
例：某包年使用者的1臺主機，其收費**為：總價 = 主機資源整體單價*（365*24*3600）*包年折扣。
第三層設計以第二層單價為基礎，結合時間維度和頻率折扣，獲得了總價。第三層折扣的複雜度主要體現在：
使用者在各類資源使用生命週期內自主切換頻率時的邊界性計費問題。
在服務過程中，需要根據個別客戶或者根據客戶的特徵制定客戶優惠政策，因此第三層設計為客戶優惠：
客戶實際單價=產品折後價*客戶折扣
例：針對預付費使用者執行賬單99折的優惠。
第四層設計以第三層總價為基礎，獲得了最終賬單**。
計算、儲存和網路，是雲計算的三大基礎，無論集群服務多麼複雜，無論主節點和從節點的數量有多少，本質上是cpu、記憶體、磁碟和網路頻寬的堆疊，無論雲服務的產品型別有多麼繽紛，本質上是雲主機部署的不同服務的綜合體現。
以上四層**設計，以基礎資源為入口，層層遞進，一定程度上釐清了雲資源**設定的紛繁複雜的表象。
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