Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг

По мірі того, як обчислення та Інтернет-з’єднання стають технологіями і послугами загального призначення, спрямованими на широкі глобальні ринки, виникають питання ефективності таких ринків з точки зору суспільного добробуту, участі в них провайдерів диференційованих послуг і кінцевих користувачів....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2021
Hauptverfasser:	Гайворонський, О.О., Горбачук, В.М., Дунаєвський, М.С.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2021
Schriftenreihe:	Проблемы управления и информатики
Schlagworte:	Роботы и системы искусственного интеллекта
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209050
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих Інтернет-послуг / О.О. Гайворонський, В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 102-113. — Бібліогр.: 29 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-209050
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-2090502025-11-13T01:07:59Z Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг Стратегическое взаимодействие провайдеров дифференцированных интернет-услуг Strategic interaction of providers of differentiated internet services Гайворонський, О.О. Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Роботы и системы искусственного интеллекта По мірі того, як обчислення та Інтернет-з’єднання стають технологіями і послугами загального призначення, спрямованими на широкі глобальні ринки, виникають питання ефективності таких ринків з точки зору суспільного добробуту, участі в них провайдерів диференційованих послуг і кінцевих користувачів. Проект Iridium глобального зв’язку фірми Motorola завершився у 1990-х роках внаслідок подібних питань, вперше досягши мети технологічної спроможності такого зв’язку. Оскільки Інтернет-послуги характеризуються високою інноваційністю, диференційованістю та динамічністю, то для них можна застосовувати відомі моделі диференційованих продуктів. Проте функції попиту у таких моделях є гіперболічними, а не лінійними. Крім того, подібні моделі стохастичні та включають провайдерів з різними способами конкуренції. В екосистемі Інтернету важливими є зв’язки між постачальниками Інтернет-послуг (Internet service providers — ISPs) як операторами телекомунікаційної мережі та провайдерами послуг контенту, особливо потужними провайдерами відеоконтенту, що передбачає високу пропускну здатність. Оскільки підвищення пропускної здатності потребує нових інвестицій у спроможність мережі, то мотивація до таких інвестицій має бути як у провайдерів відеоконтенту, так і у ISPs. Для аналізу взаємозв’язків між провайдерами Інтернет-послуг і контент-провайдерами в Інтернет-екосистемі запропоновано обчислювані (computable) моделі, основані на побудові функцій виграшу всіх учасників цієї екосистеми. Введення платного перегляду контенту мотивуватиме провайдерів Інтернет-послуг до інвестицій у підвищення спроможностей мережі, яка має тренд експоненціального зростання. Водночас такий перегляд порушуватиме принципи нейтральності мережі, що дає підстави для розробки нових задач мінімізації порушень умов нейтральності мережі та максимізації суспільного добробуту Інтернет-екосистеми. Моделі вказують на важливість ефективності провайдерів Інтернет-послуг, передбачуваності попиту та високої цінової еластичності інноваційних послуг. As computing and Internet connections become general-purpose technologies and services aimed at broad global markets, questions arise about the effectiveness of such markets in terms of public welfare, the participation of differentiated service providers and end-users. Motorola’s Iridium Global Communications project was completed in the 1990s due to similar issues, reaching the goal of technological connectivity for the first time. As Internet services are characterized by high innovation, differentiation and dynamism, they can use well-known models of differentiated products. However, the demand functions in such models are hyperbolic rather than linear. In addition, such models are stochastic and include providers with different ways of competing. In the Internet ecosystem, the links between Internet service providers (ISPs) as telecommunications operators and content service providers are important, especially high-bandwidth video content providers. As increasing bandwidth requires new investments in network capacity, both video content providers and ISPs need to be motivated to do so. In order to analyze the relationships between Internet service providers and content providers in the Internet ecosystem, computable models, based on the construction of payoff functions for all the participants in the ecosystem, are suggested. The introduction of paid content browsing will motivate Internet service providers to invest in increasing the capacity of the global network, which has a trend of exponential growth. At the same time, such a browsing will violate the principles of net neutrality, which provides grounds for the development of new tasks to minimize the violations of net neutrality and maximize the social welfare of the Internet ecosystem. The models point to the importance of the efficiency of Internet service providers, the predictability of demand and the high price elasticity of innovative services. Робота виконана за часткової підтримки Національного фонду досліджень України, проект «Аналітичні методи та машинне навчання в теорії керування і прийнятті рішень за умов конфлікту та невизначеності» (грант No 2020.02/0121). 2021 Article Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих Інтернет-послуг / О.О. Гайворонський, В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 102-113. — Бібліогр.: 29 назв. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209050 519.8 10.34229/1028-0979-2021-6-10 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Роботы и системы искусственного интеллекта Роботы и системы искусственного интеллекта
spellingShingle	Роботы и системы искусственного интеллекта Роботы и системы искусственного интеллекта Гайворонський, О.О. Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С. Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг Проблемы управления и информатики
description	По мірі того, як обчислення та Інтернет-з’єднання стають технологіями і послугами загального призначення, спрямованими на широкі глобальні ринки, виникають питання ефективності таких ринків з точки зору суспільного добробуту, участі в них провайдерів диференційованих послуг і кінцевих користувачів. Проект Iridium глобального зв’язку фірми Motorola завершився у 1990-х роках внаслідок подібних питань, вперше досягши мети технологічної спроможності такого зв’язку. Оскільки Інтернет-послуги характеризуються високою інноваційністю, диференційованістю та динамічністю, то для них можна застосовувати відомі моделі диференційованих продуктів. Проте функції попиту у таких моделях є гіперболічними, а не лінійними. Крім того, подібні моделі стохастичні та включають провайдерів з різними способами конкуренції. В екосистемі Інтернету важливими є зв’язки між постачальниками Інтернет-послуг (Internet service providers — ISPs) як операторами телекомунікаційної мережі та провайдерами послуг контенту, особливо потужними провайдерами відеоконтенту, що передбачає високу пропускну здатність. Оскільки підвищення пропускної здатності потребує нових інвестицій у спроможність мережі, то мотивація до таких інвестицій має бути як у провайдерів відеоконтенту, так і у ISPs. Для аналізу взаємозв’язків між провайдерами Інтернет-послуг і контент-провайдерами в Інтернет-екосистемі запропоновано обчислювані (computable) моделі, основані на побудові функцій виграшу всіх учасників цієї екосистеми. Введення платного перегляду контенту мотивуватиме провайдерів Інтернет-послуг до інвестицій у підвищення спроможностей мережі, яка має тренд експоненціального зростання. Водночас такий перегляд порушуватиме принципи нейтральності мережі, що дає підстави для розробки нових задач мінімізації порушень умов нейтральності мережі та максимізації суспільного добробуту Інтернет-екосистеми. Моделі вказують на важливість ефективності провайдерів Інтернет-послуг, передбачуваності попиту та високої цінової еластичності інноваційних послуг.
format	Article
author	Гайворонський, О.О. Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С.
author_facet	Гайворонський, О.О. Горбачук, В.М. Дунаєвський, М.С.
author_sort	Гайворонський, О.О.
title	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
title_short	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
title_full	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
title_fullStr	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
title_full_unstemmed	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
title_sort	стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2021
topic_facet	Роботы и системы искусственного интеллекта
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209050
citation_txt	Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих Інтернет-послуг / О.О. Гайворонський, В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 6. — С. 102-113. — Бібліогр.: 29 назв. — укр.
series	Проблемы управления и информатики
work_keys_str_mv	AT gajvoronsʹkijoo strategíčnavzaêmodíâprovajderívdiferencíjovanihínternetposlug AT gorbačukvm strategíčnavzaêmodíâprovajderívdiferencíjovanihínternetposlug AT dunaêvsʹkijms strategíčnavzaêmodíâprovajderívdiferencíjovanihínternetposlug AT gajvoronsʹkijoo strategičeskoevzaimodejstvieprovajderovdifferencirovannyhinternetuslug AT gorbačukvm strategičeskoevzaimodejstvieprovajderovdifferencirovannyhinternetuslug AT dunaêvsʹkijms strategičeskoevzaimodejstvieprovajderovdifferencirovannyhinternetuslug AT gajvoronsʹkijoo strategicinteractionofprovidersofdifferentiatedinternetservices AT gorbačukvm strategicinteractionofprovidersofdifferentiatedinternetservices AT dunaêvsʹkijms strategicinteractionofprovidersofdifferentiatedinternetservices
first_indexed	2025-11-13T02:12:18Z
last_indexed	2025-11-14T02:10:14Z
_version_	1848729890255273984
fulltext	© О.О. ГАЙВОРОНСЬКИЙ, В.М. ГОРБАЧУК, М.С. ДУНАЄВСЬКИЙ, 2021 102 ISSN 1028-0979 УДК 519.8 О.О. Гайворонський, В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський СТРАТЕГІЧНА ВЗАЄМОДІЯ ПРОВАЙДЕРІВ ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИХ ІНТЕРНЕТ-ПОСЛУГ Ключові слова: нейтральність мережі, модель Штакельберга, гіперболічна функ- ція випадкового попиту, мотивація до інвестицій. Ключевые слова: нейтральность сети, модель Штакельберга, гиперболическая функция случайного спроса, мотивация к инвестициям. Вступ З огляду на те, що обчислення та Інтернет-з’єднання стають технологіями і послугами загального призначення, спрямованими на широкі глобальні ринки, виникають питання ефективності таких ринків з точки зору суспільного добробу- ту [1], участі в них провайдерів диференційованих послуг [2−6] та кінцевих корис- тувачів [1, 7]. Проект Iridium глобального зв’язку фірми Motorola завершився у 1990-х роках, вперше досягши мети технологічної спроможності такого зв’язку. Оскільки Інтернет-послуги характеризуються високою інноваційністю, диферен- ційованістю та динамічністю, для них можна застосовувати відомі моделі дифе- ренційованих продуктів [8−10]. Проте функції попиту у таких моделях гіперболіч- ні [11], а не лінійні. Крім того, подібні моделі стохастичні [12, 13] та включають провайдерів з різними способами конкуренції [14−17]. Постановка проблеми В екосистемі Інтернету важливими є зв’язки між постачальниками Інтернет-по- слуг (Internet service providers — ISPs) як операторами телекомунікаційної мережі та провайдерами послуг контенту, особливо потужними провайдерами відеокон- тенту, що передбачає високу пропускну здатність. Оскільки підвищення пропуск- ної здатності потребує нових інвестицій у спроможність мережі, то мотивація до таких інвестицій має бути як у провайдерів відеоконтенту, так і у ISPs. Мотивацію до інвестицій має визначати бізнес-модель, яка враховує ISPs у розподілі результуючих виграшів (основних грошових потоків). Розроблені засоби моделювання відповідних бізнес-моделей, де провайдер контенту (content provider — CP) має значну ринкову владу, показують, що для CP може бути прибутковим пропонувати платний перегляд контенту, передаючи до ISPs частину доходів від надання контенту і стимулюючи ISPs до розширення спроможностей [3−5]. Така ситуація можлива у випадку ефективних ISPs (з точки зору витрат на обслугову- вання і розширення) при невисокій невизначеності попиту та високій еластичності інноваційних послуг. Розроблена бізнес-модель може забезпечувати суттєві пере- ваги всім основним учасникам екосистеми Інтернету — постачальникам мережі, провайдерам контенту і послуг, кінцевим користувачам. Крім того, постачальники і провайдери можуть надавати диференційовані послуги — від виключно послуг мережі до виключно послуг контенту. Розроблені засоби [3−5] можуть застосовуватися до оцінювання параметрів угод між Netflix та Comcast, а також між Netflix і деякими ISPs Європи. Ці засоби також можуть застосовуватися для аналізу бізнес-моделей та економічних взаємо- зв’язків між CPs та постачальниками Інтернет-з’єднання.  Робота виконана за часткової підтримки Національного фонду досліджень України, проект «Аналітичні методи та машинне навчання в теорії керування і прийнятті рішень за умов конфлікту та невизначеності» (грант № 2020.02/0121). Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 103 При впровадженні послуг з великим контентом (наприклад, послуг, пов’язаних з відео) у швидких і мобільних мережах відбувається значне зростання трафіку, яке потребує більше інвестицій у мережеву інфраструктуру [18]. Цим скориста- лися, насамперед CPs, зокрема CPs у Мережах доставки контенту (Content Delivery Networks), які використовують перегляд контенту. Водночас бізнес- моделі були такими, що ускладнювали виграші ISPs при збільшенні попиту в ме- режі [19, 20], зокрема попиту на хмарні послуги. Ці бізнес-моделі можуть вести до нестачі інвестицій з боку ISPs та подальшого загального погіршення мережевої інфраструктури, а відтак — зменшення виграшів усіх учасників екосистеми Інтер- нету. Тому пропонується платний перегляд контенту, коли CPs діляться своїм до- ходом (від надання контенту) з відповідними ISPs [19, 20]. При цьому обмін Інтер- нет-трафіком можна трактувати як піринг (peering), тобто угоди і принципи, які регулюють обмін трафіком між різними мережами, які становлять Інтернет. Різні ISPs розглядають можливість впровадження стратегій, що порушують нейтраль- ність мережі (рівноправну обробку ISP-пакетів даних від різних джерел), але доз- воляють провайдерам збирати додаткові доходи шяхом диференціації абонплати відповідно до використання. Наприклад, компанія Deutche Telecom розглядала та- ку диференціацію, що обмежуватиме використання відеосервісів від зовнішнього CP, а не від свого власного відеосервісу. Вивчення економічних питань нейтральності мережі (network neutrality) [7, 21−24] було спрямовано на пошук аналітичних взаємозв’язків між різними па- раметрами Інтернет-екосистеми та ідентифікацію її учасників, які виграватимуть від порушень нейтральності мережі. Зосередимося на економічному взаємозв’язку між ISPs та CPs, щоб розробити засоби чисельного аналізу відповідних бізнес- моделей і стратегій. Крім того, дослідимо вплив невизначеності попиту на плат- ний перегляд контенту, відштовхуючись від взаємозв’язку між монопольним CP та ISPs, де CP може приймати своє рішення про передачу частини доходу від надання свого контенту до ISP шляхом такого перегляду, а ISP приймає своє рішення. Якщо станом на 2021 р. найбільшим джерелом зростання Інтернет-трафіку були відосервіси в реальному часі, то у майбутньому таким джерелом може стати Інтернет речей (Internet of Things, IoT) [25]. Аналітична модель взаємодії провайдерів контенту та Інтернет-послуг Для взаємодії CP та ISPs скористаємося моделлю Штакельберга [26], де лідер повідомляє своє рішення послідовнику, який оптимізує свою цільову функцію на осннові отриманої інформації. Лідер приймає свої рішення, враховуючи таку по- ведінку послідовника. Для простоти почнемо з випадку єдиної послуги, а потім перейдемо до випадку кількох взаємозалежних послуг. Нехай CP максимізує свій прибуток (profit) — дохід від надання контенту мі- нус частка платного перегляду з витратами, тобто 0 0 1 0[ ( ) ] min{ ; ( , )} max{ ; ( , ) }, CP P p x c E W W D p e E D p W W            (1) де p — ціна (price) послуги, c — витрати (costs) на надання послуг, x — частка доходу CP, перерахована до ISP, 0 W — існуюча спроможність мережі, W — мож- ливе розширення спроможності, ( , )D p  — (випадковий) попит на послугу за ці- ною p для випадкової величини , e — альтернативна вартість незадоволеного попиту, E  — оператор математичного сподівання (expectation). Тут рішеннями CP є p та ,x рішенням ISP є ,W наслідком рішень користувачів послуги є 104 ISSN 1028-0979 ( , );D p  ,с ,e 0 W — параметри. Витрати CP складаються з двох частин — час- тини втраченого доходу (залежної від )x від надання контенту і частини втраче- ної клієнтської вартості (залежної від )e внаслідок клієнтського відтоку (churn) до іншого провайдера чи альтернативного задоволення попиту. Припустимо, ISP максимізує свій прибуток — дохід від фіксованої абонплати від клієнтів плюс частка доходу CP перерахована до ISP через платний перегляд, мінус витрати на обслуговування і розширення мережі, тобто 0 0 min{ ; ( , )} ( ), ISP P C p x E W W D p rW q W W         (2) де C — абонентська плата (вважаємо, що вся популяція користувачів підпи- сана до Інтернету за фіксовану плату), r — витрати на одиницю розширення спроможності мережі, q — витрати на одиницю обслуговування спроможнос- ті мережі. За емпіричними даними гіперболічна функція попиту на інформаійно - комунікаційні продукти та послуги має постійну еластичність  відносно ці- ни [11]: , M D p  де M — параметр популяції користувачів (доступного бюджету). Модифікуємо цю функцію таким чином: 1( ) ( , ) , ( ) M D p a p       (3) де a — альтернативна ціна, яка відіграє роль параметра стабілізації, що сповіль- нює зростання функції попиту для малих значень ціни .p Хоча всі параметри , ,M a невизначені, враховуватимемо її тільки множником 1( ),  де  — випад- кова змінна з функцією H кумулятивного розподілу та щільністю .h Оскільки 0( , ) ,D p   то 1.   Припустимо, що CP є лідером з ринковою владою у даній системі. Тоді рі- шення в системі приймаються у такій послідовності: 1) CP обирає ціну p послуги та частку x свого доходу від надання контенту, яка перераховуватиметься до ISP у рамках угоди про перегляд контенту; 2) користувачі, знаючи ціну ,p формують попит на послугу за співвідношен- ням (3); 3) ISP, знаючи свою частку x і попит ( , )D p  на послугу для випадкової змінної  з відомим розподілом ,H приймає рішення про обсяг W розширення спроможності мережі, максимізуючи свій сподіваний прибуток (2); 4) CP, знаючи поведінку користувачів та ISP, обирає такі значення p та ,x які максимізують сподіваний прибуток (1). Використовуючи співвідношення (3) у цільовій функції (2), маємо 0 0 min{ ; ( , )} ( ) ISP P C p x E W W D p rW q W W          0 0 1min{ ; ( )( ) } ( ) .C p x E W W M a p r q W qW           Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 105 Зазначимо, що обсяг продажів (sales) послуги становить 0 1min{ ; ( )( ) }S E W W M a p         0 0 1{ [ ( )( ) ] }E W W W W M a p             0 0 1{ } {[ ( )( ) ] },E W W E W W M a p             де 0max{ ; }.u u  Для неперервної випадкової змінної ,y яка має щільність h та кумулятивну функцію H розподілу, введемо функцію втрат ( ) [( ) ] ( ) ( ) ( ) , z z n z E y z y z h y dy H y dy         де 1( ) ( )H z H z  — доповнююча кумулятивна функція розподілу; введемо до- повнюючу функцію втрат ( ) [( ) ] ( ) ( ) ( ) , z z n z E y z z y h y dy H y dy         де 0min{ ; }u u  . Звідси ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) z z z z n z n z z y h y dy y z h y dy z h y dy y h y dy                ( ) ( ) ( ) ( ) [ ], z z yh y dy zh y dy zh y dy yf y dy z E y                ( ) [ ] ( ) ( ).S z E z n z z n z    З урахуванням формули Лейбніца, беремо похідну 1( ) ( ) ( ) ( ) , z n z H y dy H z H z z           звідки 1 0( ) ( ) ( ),n z n z H z     1 1( ) ( ) ( ) ( ).S z n z H z H z      Враховуємо, що 0 1{ } { ( )( ) }S E W W E M a p          при 0 1( )( ) ,W W M a p      0 0 1 ( ) ( ) ( ) ( ) a p a p M z W W W W M M a p                   . 106 ISSN 1028-0979 Звідси 0 ( ) ( ) a p M S H W W M a p                 . Таким чином, функція ( ) ISP P W максимізується по 0W  за умови 0 ISP P pxS r q W        0 ( ) , ( ) a p M pxH W W r q M a p                 0 0 1* ( ) ( ) ( ) ( ) a p a pr q M M H W W H W W px M Ma p a p                                        , 0 1( ) , ( ) a p M r q H W W M pxa p                  1 0 1 1( ) ( ) a p r q W W H M px             , де 1H  — обернена до H функція. Звідси аналітично отримуємо оптимальне рі- шення ISP у явному вигляді: 1 0 1 1( ) ( ) a p r q W W H M px             , 1 0 1 1( ) ( ) , a p a pr q W H W M px M                 1 0 0 1 1( , ) max ; ( ) M r q W p x H W pxa p                     . (4) Використовуючи співвідношення (3) і (4) в цільовій функції (1), CP максимі- зує по 0,p  0 1[ , ]x  свій прибуток: 0 1 1[ ( ) ] min{ ( , ); ( )( ) } CP P p x c E W W p x M a p           0 0 1 max{ ; ( )( ) ( , )},eE M a p W W p x        (5) знаходячи оптимальні значення 0 * ( , , , , , , , )p p M a r q c e W  та 0 ( , , , , , , , )x x M a r q c e W  за допомогою чисельних методів [27]. Отже, система, що функціонує на основі впорядкованих правил (кроків) 1)–4), автоматично визначатиме стратегічні зна- чення ,p ,x * *( , ).W p x Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 107 Чисельне моделювання взаємодії провайдерів диференційованих Інтернет-послуг Чисельне моделювання функціонування цієї системи при різних значеннях параметрів 0 ( , , , , , , , )M a r q c e W дає попередні результати чисельних експери- ментів для важливих сценаріїв. Сценарій платного перегляду контенту може бути вигідним для CP за умови, що ISP достатньо ефективний з точки зору витрат забезпечення мережі. Значення ( ) CP P p з необмеженою спроможністю 0 W перевищує значення ( , ) CP P p x з платним (paid) переглядом, яке перевищує значення 0 ( , ) CP P p W з об- меженою спроможністю 0 W і вільним (free) переглядом [3−5]. Значення функцій ( ), CP P p ( , ), CP P p x 0 ( , ) CP P p W збігаються при досить високих цінах ,p бо для задоволення попиту достатньо фактичної спроможності. Максимум функції ( ) CP P p досягається при ціні , p p а максимум функції 0 ( , ) CP P p W — при ціні . f p p p Максимум ( , ) CP P p x при нижчій (lower) ціні ( , ) L p f p p p p  має місце, коли для CP вигідно надавати платний перегляд контенту, стимулюючи попит низькою ціною, а також стимулюючи ISP до роз- ширення спроможності, щоб задовольняти цей попит. Максимум ( , ) CP P p x при вищій (higher) ціні H L p p p  має місце, коли для CP невигідно надавати плат- ний перегляд контенту і CP надає лише вільний перегляд контенту; тому при до- сить високих цінах p залежність ( , ) CP P p x збігається із залежністю 0 ( , ). CP P p W Якщо ( , ) CP L P p x  ( , ), CP H P p x то для CP вигідно допускати платний перег- ляд. Водночас значення ( , ) ISP P p x спадає при збільшенні ціни ,p зменшенні по- питу відповідно до співвідношення (3), зменшенні необхідної спроможності для задоволення цього попиту, зменшенні стимулювання з боку CP до розширення спроможності ISP. При досить високій пороговій (threshold) ціні ( , ) T L H p p p для CP невигідно надавати платний перегляд, а значення ( , ) ISP P p x різко спадає до нуля. Проте перевага платного перегляду існує лише тоді, коли ISP є досить ефективним з точки зору витрат розширення та обслуговування мережі: при зни- женні ефективності ISP ціна L p наближається до ціни . H p Можна показати, що більша невизначеність (дисперсія)  попиту веде до біль- шої несхильності CP до ризику, зокрема ризику зниження ціни та пов’язаного ри- зику надання платного перегляду. При більшій  CP намагається хеджувати біль- ший ризик шляхом підвищення ціни p послуги. Тоді в силу співвідношення (3) зменшуються попит і його мінливість. При малих і середніх рівнях  для CP ви- гідно використовувати платний перегляд, щоб стимулювати ISP до розширення спроможності мережі; при цьому значення ( , ) ISP P p x є додатним і майже незмін- ним. При великих рівнях  (при рівнях  понад певний поріг) CP підвищує ціну p послуги, щоб обмежувати попит на існуючу спроможність мережі, таким чи- ном позбавляючи ISP прибутку. 108 ISSN 1028-0979 Прибуток ( ) CP P p спадає при збільшенні . По-перше, підвищення ціни p для зниження ризику веде до зниження попиту та відповідного скорочення прибут- ку. По-друге, заданий попит з більшою мінливістю  зменшуватиме прибуток CP, бо обслуговування однакової частки попиту потребуватиме від CP більшої спроможності; відповідно до співвідношення (1), обслуговування меншої частки попиту знижуватиме дохід від фактичного обсягу обслуговування і водночас штрафуватиметься з множником .e При цьому потреба у більшій спроможності 0 ( ),W W відповідно до співвідношення (2), збільшуватиме прибуток ISP, а та- кож віддача від інвестицій, вимірювана відношенням цього прибутку до витрат на розширення спроможності. Однак прибуток ISP збільшується лише при платному перегляді, а при переході на вільний перегляд відбувається різкий спад прибутку ISP і зменшення прибутку CP, уповільнене переходом у режим 0.x  Покажемо, що перегляд контенту вигідний у випадку інноваційної послуги з високою еластичністю  попиту. У галузі інформаційно-комунікаційних техно- логій ця еластичність може стосуватися взаємозв’язку між базовими, усталеними, традиційними послугами та інноваційними новими послугами. Ця еластичність низька для традиційних послуг, які задовольняють базові необхідні потреби ко- мунікації: за багатьма літературними даними, для базової фіксованої мережевої телефонії еластичність дещо перевищує 1. Для нових інноваційних послуг, які служать індивідуальним потребам (наприклад, послуг відео на вимогу), еластич- ність може перевищувати 2. Якщо CP надає базові послуги з еластичністю  від низької до середньої, то встановлює порівняно високу ціну послуг. При такій еластичності немає потреби у платному перегляді, бо існуючої спроможності достатньо для надання цих пос- луг. Якщо еластичність послуги зростає, то її споживання стає більш дискрецій- ним, а оптимальна ціна CP поступово спадає. Коли еластичність досягає певного порогу, то для CP стає вигіднішим надавати платний перегляд, щоб стимулювати ISP встановлювати більшу спроможність і діставати здатність істотно знижувати ціну для стимулювання попиту. Ціна ( )p  після істотного зниження повільно зменшуватиметься при зростанні . Прибуток ( , ) ISP P p  істотно підвищується при досягненні згаданого порогу і повільно збільшуватиметься при подальшому зростанні . Прибуток ( , ) CP P p  зменшується для еластичності на проміжку від 1 до зга- даного порогу (від низької до середньої еластичності), бо зниження цін не компен- сується достатнім збільшенням обсягу послуг, який залишається обмеженим встановленою потужністю 0 W внаслідок відсутності стимулів для розширення спроможності ISP при вільному перегляді. Коли CP переходить до платного пере- гляду, то прибуток ( , ) CP P p  починає збільшуватися при зростанні еластичності , бо тоді стає доступною більша спроможність. При цьому прибуток ( , ) ISP P p  також збільшується при зростанні , але повільніше, ніж прибуток ( , ); CP P p  віддача від інвестицій ISP істотно зростає при досягненні згаданої порогової елас- тичності, але спадає при подальшому зростанні еластичності  внаслідок потреби розширення встановленої спроможності. Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 109 Ефективність ISP вимірюється не лише віддачею на інвестиції, але і сумою ( )r q витрат на розширення та обслуговування мережі. У випадку ефективного ISP, з витратами ( )r q у діапазоні від малих до середніх значень, для CP вигідно переходити до платного перегляду. Коли витрати ISP на розширення мережі зрос- тають, спадає відношення введеної ISP додаткової спроможності до доходу від надання контенту. Тоді CP може: збільшувати ціну p послуги, щоб зменшувати попит до меншої доступної спроможності; збільшувати частку x доходу CP, пе- рераховану до ISP, щоб стимулювати ISP до розширення спроможності. Ці дії CP істотно знижуватимуть його прибуток. Перейдемо до аналізу бізнес-моделі, де наданням контенту займається не лише CP, але й ISP, виходячи з кейсу Deutsche Telekom. Можна показати, що плат- ний перегляд може бути вигідним як для CP, так і для ISP. Цей кейс стає викли- ком для нейтральності мережі. Припустимо, ISP пропонує кілька послуг забезпечення Інтернетом, які відріз- няються швидкостями з’єднання, тобто якістю досвіду (Quality of Experience — QoE) — мірою загального задоволення клієнтів телекомунікаційною послугою, які, насамперед, споживають відеопослуги з високими вимогами до пропускної здатності, маючи вказаний ліміт завантаження (download limit). Клієнти можуть мати також необмежний ліміт завантаження, але за вищою ціною. Крім того, ISP надає свою власну контент-послугу, конкуруючи з існуючим провайдером CP ві- деоконтенту, з необмежним лімітом завантаження. Тоді ISP порушуватиме прин- ципи нейтральності мережі, бо по-різному обробляє потоки даних, генеровані по- дібними послугами різного походження. Подібна ситуація виникла, коли компанія Deutsche Telekom прийняла рішення про обробку своєї власної відеопослуги, кон- куруючи, наприклад, з послугою YouTube від Google. Моделювання кількох диференційованих Інтернет-послуг Перейдемо до трьох диференційованих послуг. Припустимо, на ринку про- понуються три послуги (services) , i s 1 2 3, , ,i  причому кожна має два компонен- ти — контент і підключення. Ці компоненти разом створюють QoE для кінцевого користувача. Якщо контент може надаватися як ISP, так і CP, то підключення — лише ISP. Нехай послуга 1 s має контент, наданий від CP і доступний для абонентів ба- зового пакету Інтернет-підключення за фіксованою ціною 1 C з високою швидкіс- тю 1 V до досягнення ліміту d завантаження та низькою швидкістю 2 V після до- сягнення цього ліміту. Нехай послуга 2 s має контент послуги 1 ,s наданий від CP і доступний для абонентів розширеного пакету Інтернет-підключення за фіксованою ціною 2 1 C C з високою швидкістю 1 V незалежно від обсягу завантаження. Нехай послуга 3 s має контент, наданий від ISP і доступний до абонентів ба- зового пакету Інтернет-підключення за фіксованою ціною 1 C з високою швидкіс- тю 1 V незалежно від обсягу завантаження. Дослідимо попит абонента (клієнта) на ці послуги, наприклад, попит на ок- ремі послуги 2 s та 3 .s Якщо p — ціна за одиницю контенту, вимірюваного про- пускною здатністю, то нехай, подібно до згаданої гіперболічної функції (3) попи- ту на ці послуги 110 ISSN 1028-0979 , ( ) i i M d a p    2 3, ,i  (6) де a — альтернативна вартість для клієнта, пов’язана із споживанням одиниці послуги, M — множник, пропорційний доходу клієнта. Припустимо, що більшо- му значенню i  відповідає вищий рівень QoE. Дійсно, при більшому i  спожи- вання i d зростає швидше зі зниженням ціни p послуги, а при 0p  та 2 3    матимемо 2 3 d d за умови a < 1. Тоді послуга 2 s є привабливішою для спожи- вачів, ніж послуга 3 .s Вважатимемо, що QoE для послуги 2 s є вищим, ніж для послуги 3 :s ці послуги мають високу швидкість незалежно від обсягу заванта- ження, але контент 2 s надається CP, а контент 3 s надається ISP. Оскільки при попиті нижче обсягу d послуги 1 s та 2 s не відрізняються, то 1 1 2H      при досить низькому попиті: 1 1 , ( ) H M d d a p     1( ) ,HM d a p    1( ) ,H M a p d    1 1 ,HM a p d        1 1 .HM a p d        При попиті вище обсягу d швидкість з’єднання послуги 1 s спадає, знижую- чи рівень QoE та зменшуючи еластичність 1  попиту на цю послугу від вищого (higher) значення 1 1 2H      до нижчого (lower) значення 1 1L    < 3  < 2 1 . H     Тоді 1 1 ,HM a p d        1 1 , ( ) L M d d a p     1 1 .LM a p d        На проміжку значень p від 1 1 HM a d       до 1 1 LM a d       обсяг попиту зрос- тає від 1( ) H M d a p    до 1 1 . ( ) L M d a p    Припустимо, абонент вибирає одну з послуг , i s 1 2 3, , ,i  виходячи з мікро- економічної теорії споживання та цін послуг. За цією теорією споживання послу- ги i s пов’язується з індивідуальною функцією корисності ( , ) i p d абонента, який максимізує цю функцію, обираючи обсяг d споживання послуги при даній ціні p одиниці послуги. Для нейтрального до ризику споживача ця функція сепа- рабельна: ( , ) ( ) ( ) , i i p d d a p d C      (7) Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 111 де ( ) i d — корисність споживання обсягу d послуги , i s ( )a p d — витрати такого споживання, i C C — абонентська плата. Функція попиту ( ) i d p  ( , , ) i d p C M є результатом максимізації функції ( , ) i p d відносно .d Тоді мак- симальна споживча корисність, пов’язана зі споживанням послуги i s за ціною ,p становить ( ) ( , ( )), i i i p p d p   i  1, 2, 3. Звідси випливає правило споживання послуг абонентом, коли послуги 1 ,s 2 s пропонуються за ціною 1 2 ,p p а послуга 3 s — за ціною 3 :p знайти послу- гу k s таку, що ( ) ( ), k k i i p p   i  1, 2, 3; попит k d на послугу k s дорівнює 1 2 ( ) ( ) k k d p d p при k  1, 2 та 3 ( ) k d p при k  3; попит i d на послугу i s дорів- нює 0 при .i k Для функції попиту (6) функція корисності (7) матиме вигляд 1 0 ( ) ( , ) ( ) ( ) ( ) , ( ) i i i i i a p M p d d C d a p M C a p                звідки випливатиме обмеження абонплати (participation constraint) 1 ( , ) ( ) ( ) ,i i i p d d a p M C        i  1, 2, 3. Виконання цього обмеження має сприяти створенню критичної маси корис- тувачів послуг. Висновок Для аналізу взаємозв’язків між провайдерами Інтернет-послуг і контент- провайдерами в Інтернет-екосистемі запропоновано обчислювані (computable) моделі, основані на побудові функцій виграшу всіх учасників цієї екосистеми. Введення плат- ного перегляду контенту мотивуватиме провайдерів Інтернет-послуг до інвестицій у підвищенні спроможностей мережі, яка має тренд експоненціального зростання. Вод- ночас такий перегляд порушуватиме принципи нейтральності мережі, що дає підстави для розробки нових задач мінімізації порушень умов нейтральності мережі та макси- мізації суспільного добробуту Інтернет-екосистеми. Моделі вказують на важливість ефективності провайдерів Інтернет-послуг, передбачуваності попиту та високої ціно- вої еластичності інноваційних послуг. О.О. Гайворонський, В.М. Горбачук, М.С. Дунаєвський СТРАТЕГІЧНА ВЗАЄМОДІЯ ПРОВАЙДЕРІВ ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИХ ІНТЕРНЕТ-ПОСЛУГ По мірі того, як обчислення та Інтернет-з’єднання стають технологіями і послу- гами загального призначення, спрямованими на широкі глобальні ринки, вини- кають питання ефективності таких ринків з точки зору суспільного добробуту, участі в них провайдерів диференційованих послуг і кінцевих користувачів. Проект Iridium глобального зв’язку фірми Motorola завершився у 1990-х роках внаслідок подібних питань, вперше досягши мети технологічної спроможності такого зв’язку. Оскільки Інтернет-послуги характеризуються високою інно- ваційністю, диференційованістю та динамічністю, то для них можна застосову- вати відомі моделі диференційованих продуктів. Проте функції попиту у таких моделях є гіперболічними, а не лінійними. Крім того, подібні моделі стохастич- ні та включають провайдерів з різними способами конкуренції. В екосисте- мі Інтернету важливими є зв’язки між постачальниками Інтернет-послуг 112 ISSN 1028-0979 (Internet service providers — ISPs) як операторами телекомунікаційної мережі та провайдерами послуг контенту, особливо потужними провайдерами відеокон- тенту, що передбачає високу пропускну здатність. Оскільки підвищення пропуск- ної здатності потребує нових інвестицій у спроможність мережі, то мотивація до таких інвестицій має бути як у провайдерів відеоконтенту, так і у ISPs. Для аналізу взаємозв’язків між провайдерами Інтернет-послуг і контент-провай- дерами в Інтернет-екосистемі запропоновано обчислювані (computable) моделі, основані на побудові функцій виграшу всіх учасників цієї екосистеми. Введен- ня платного перегляду контенту мотивуватиме провайдерів Інтернет-послуг до інвестицій у підвищення спроможностей мережі, яка має тренд експоненціаль- ного зростання. Водночас такий перегляд порушуватиме принципи нейтраль- ності мережі, що дає підстави для розробки нових задач мінімізації порушень умов нейтральності мережі та максимізації суспільного добробуту Інтернет-еко- системи. Моделі вказують на важливість ефективності провайдерів Інтернет- послуг, передбачуваності попиту та високої цінової еластичності інноваційних послуг. Ключові слова: нейтральність мережі, модель Штакельберга, гіперболічна функ- ція випадкового попиту, мотивація до інвестицій. A.A. Gaivoronski, V.M. Gorbachuk, M.S. Dunaievskiy STRATEGIC INTERACTION OF PROVIDERS FOR DIFFERENTIATED INTERNET SERVICES As computing and Internet connections become general-purpose technologies and services aimed at broad global markets, questions arise about the effectiveness of such markets in terms of public welfare, the participation of differentiated service providers and end-users. Motorola’s Iridium Global Communications project was completed in the 1990s due to similar issues, reaching the goal of technological connectivity for the first time. As Internet services are characterized by high innovation, differentiation and dynamism, they can use well-known models of differentiated products. However, the demand functions in such models are hyperbolic rather than linear. In addition, such models are stochastic and include providers with different ways of competing. In the Internet ecosystem, the links between Internet service providers (ISPs) as telecommunications operators and content service providers are important, especially high-bandwidth video content providers. As in- creasing bandwidth requires new investments in network capacity, both video content providers and ISPs need to be motivated to do so. In order to analyze the relationships between Internet service providers and content providers in the Internet ecosystem, computable models, based on the construction of payoff functions for all the participants in the ecosystem, are suggested. The introduction of paid content browsing will motivate Internet service providers to invest in increasing the capacity of the global network, which has a trend of exponential growth. At the same time, such a browsing will violate the principles of net neutrality, which provides grounds for the development of new tasks to minimize the violations of net neutrality and maximize the social welfare of the Internet ecosystem. The models point to the importance of the efficiency of Internet service providers, the predictability of demand and the high price elasticity of innovative services. Keywords: net neutrality, Stackelberg model, hyperbolic function of random de- mand, motivation to investments. 1. Gorbachuk V., Gavrylenko S. The impact of cloud services pricing on provider profit, consumer surplus, and social welfare. CEUR Workshop Proceedings. 2020. 2866. P. 237–245. 2. Gaivoronski A.A., Strasunskas D., Nesse P.J., Svaet S., Su X. Modeling and economic analysis of the cloud brokering platform under uncertainty: choosing a risk/profit trade-off. Service Science. 2013. 5 (2). P. 137–162. 3. Gaivoronski A.A., Nesse P.J., Erdal O.B., Johansen F.-T. Internet service provision and content services: peering and service differentiation. Advances in Service-Oriented and Cloud Compu- ting. ESOCC 2015 Workshops. A.Celesti, P.Leitner (eds.) Communications in Computer and In- formation Science (CCIS). 2016. 567. P. 63–78. 4. Gaivoronski A.A., Nesse P.-J., Østerbo O.-N., Lønsethagen H. Risk-balanced dimensioning and pricing of End-to-End differentiated services. European Journal of Operation Research. 2016. 254 (2). P. 644–655. 5. Gaivoronski A.A., Nesse P.J., Erdal O.B. Internet service provision and content services: paid peering and competition between internet providers. Netnomics: Economic Research and Elec- tronic Networking. 2017. 18. N 1. P. 43–79. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221716302387 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221716302387 Международный научно-технический журнал «Проблемы управления и информатики», 2021, № 6 113 6. Becker D.M., Gaivoronski A.A., Nesse P.J. Optimization based profitability management tool for cloud broker. Transactions in Emerging Telecommunications Technologies. 2019. 30 (1). URL: https://doi.org/10.1002/ett.3527 7. Maille P., Tuffin B. Telecommunication network economics: from theory to applications. New York, NY: Cambridge University Press, 2014. 300 p. 8. Горбачук В.М. Сравнительный анализ равновесий Курно–Нэша и Бертрана–Нэша для диф- ференцированных продуктов. Теорія оптимальних рішень. 2009. № 8. С. 120–126. 9. Горбачук В.М., Гаркуша Н.І. Рівноваги Курно–Неша та Бертрана–Неша для диференційо- ваних продуктів. PDMU-2009 (27–30 квітня 2009 р., Східниця) Київ: Київський національ- ний університет імені Тараса Шевченка, 2009. С. 85–86. 10. Gorbachuk V.M. Cournot–Nash equilibria and Bertrand–Nash equilibria for a heterogenous duo- poly of differentiated products. Cybernetics and Systems Analysis. 2010. 46, N 1. P. 25–33. 11. Mitra D., Ramakrishnan K.G., Wang Q. Combined economic modeling, traffic engineering: joint optimization of pricing and routing in multi-service networks. Teletraffic Engineering in the In- ternet Era. Proceedings of 17-th International Teletraffic Congress (24–28 September, 2001, Sal- vador, Brasil). Teletraffic Science and Engineering. V. 4. J.M. de Souza, N.L.S. da Fonse- ca, E.A. de Souza e Silva (eds.) Amsterdam: Elsevier, 2001. P. 73–85. 12. Gorbachuk V.M. An asymmetric Cournot–Nash equilibrium under uncertainty as a generalized Cournot–Stackelberg–Nash equilibrium. Cybernetics and Systems Analysis. 2007. 43, N 4. P. 471–477. 13. Gorbachuk V.M. The Cournot–Nash equilibrium under mutual uncertainty. Journal of Automa- tion and Information Sciences. 2008. 40, N 7. P. 59–72. 14. Gorbachuk V.M. Generalized Cournot–Stackelebrg–Nash equilibrium. Cybernetics and Systems Analysis. 2006. 42, N 1. P. 25–33. 15. Gorbachuk V.M. The mixed strategy of cooperation and generalized leadership for outputs of symmetric duopoly. Journal of Automation and Information Sciences. 2007. 39, N 7. P. 68–74. 16. Gorbachuk V., Dunaievskyi M., Suleimanov S.-B. Modeling of agency problems in complex de- centralized systems under information asymmetry. IEEE Conference on Advanced Trends in In- formation Theory (December 18–20, Kyiv, Ukraine). Kyiv: Taras Shevchenko National Universi- ty of Kyiv, 2019. P. 449–454. 17. Горбачук В.М., Бардадим Т.О., Осипенко С.П. Задача децентралізованого прийняття рі- шень для сучасних хмарних послуг. Вісник Київського унівеpситету. Сеpія: фізико- математичні науки. 2021. № 2. С. 32–38. 18. Labovitz C., Iekel-Johnson S., McPherson D., Oberheide J., Jahanian F. Internet inter-domain traffic. Proceedings of the ACM SIGCOMM Conference (August 30 – September 3, 2010, New Delhi, India). ACM. 2010. P. 75–86. 19. Krogfoss B., Sofman L., Weldon M. Internet architecture evolution and the complex economies of content peering. Bell Labs Technical Journal. 2012. 17 (1). P. 163–184. 20. Liebenau J., Karrberg P., Elaluf-Calderwood S. A critical analysis of the effects of Internet traffic on business models of telecom operators: a white paper of the LSE & ETNO research collabora- tion programme. London: London School of Economics and Political Science, 2011. 21. Altman E., Legout A., Xu Y. Network non-neutrality debate: an economic analysis. International Conference on Research in Networking (May 9–13, 2011, Valencia, Spain). Part II. J. Domingo- Pascual, P. Manzoni, S. Palazzo, A. Pont, C. Scoglio (eds.) Lecture Notes in Computer Science (LNCS). V. 6641. Heidelberg: Springer, 2011. P. 68–81. 22. Cheng H.K., Bandyopadhyay S., Guo H. The debate on net neutrality: a policy perspective. In- formation Systems Research. 2011. 22 (1). P. 60–82. 23. Economides N., Täg J. Network neutrality on the internet: a two-sided market analysis. Infor- mation Economics and Policy. 2012. 24 (2). P. 91–104. 24. Krämer J., Wiewiorra L., Weinhardt C. Net neutrality: a progress report. Telecommunication Po- licy. 2013. 37 (9). P. 794–813. 25. Atzori L., Iera A., Morabito G. The internet of things: a survey. Computer Networks. 2010. 54 (15). P. 2787–2805. 26. Von Stackelberg H. The Theory of Market Economy. New York, NY: Oxford University Press, 1952. 328 p. 27. Gorbachuk V., Ermoliev Y., Zagorodniy A., Bogdanov V., Ermolieva T., Rovenskaya E ., Komendantova N., Borodina O., Knopov P., Norkin V., Gaivoronski A. Iterative stochastic qua- sigradient procedures for robust estimation, machine learning and decision making problems. 31-st European Conference on Operational Research (July 11−14, 2021, Athens, Greece). The Association of European Operational Research Societies, 2021. P. 184−185. 28. Gaivoronski A., Gorbachuk V. The stochastic problem for cloud services. Mathematical Mode- ling, Optimization and Information Technologies. 2021. P. 64−69. Получено 22.11.2021 https://doi.org/10.1002/ett.3527

Стратегічна взаємодія провайдерів диференційованих інтернет-послуг

Institution

Ähnliche Einträge