网络经济学：模型、机制与管理

本章介绍了互联网在其历史背景下的演变互联网机构、技术、架构和服务的出现。从这里在电信领域占据主导地位的互联网产业世界正在向全球范围扩展。关键经济问题涉及互联网定价，服务质量（QoS）供应、拥塞管理、互联网监管和异步传输模式（ATM）等骨干网络技术交通管理和拥堵控制的观点。服务之间的关系文中还讨论了带宽缓冲区权衡的原则和种类。它显示了正在进行改进，以有效地操作和管理可能支持性能并保证为范围广泛的异构用户提供服务的要求。

互联网被定义为与主要参与者进行信息市场设计信息的供给和需求，以及趋向于平衡，作为分布式计算系统的范例。的概念信息流和交付条款将反映游戏理论的贸易模式信息流动机制（设计）将采用数学排队系统的行为和结果。特别是兴趣是互联网类型的大规模系统，其作用和性能多级控制的分散分布式系统。原型经济提出了流量变化的网络经济优化模型类、效用参数、排队类型和均衡方法。

我们考虑网络路由的网络经济的具体例子和事务处理。这些示例中的任何一个都捕获了具有帕累托最优和代理人竞争价格均衡的网络经济来自新兴供应商的资源。路由算法建立动态会话到达和离开的性质。

我们专注于分布式多媒体中web服务的经济管理系统。我们深入研究机制设计方法，追溯到市场设计和信息经济学的经典经济机制指的是Hayek-Hurwicz机制设计——由于澳大利亚-英国经济学家F.A。哈耶克和美国经济学家L.Hurwicz。市场代理的基本理念是激励相容性和自私被重新发现并以严格的方法论形式重新应用计算机科学家融合算法博弈论、可计算性和网络复杂性。互联网资源的分布式算法机制设计（DAMD）分配不分配系统类似于一种均衡收敛的市场经济自私的代理人实现效用最大化，公司寻求利润最大化国家维持经济秩序，提供基本公共物品和公共安全。A类因此，分布式算法机制设计由三个部分组成：一个可行的每个代理或自治系统的网络节点上的策略空间，以及由机制和一组多agent计算的聚合结果函数机制诱导的规定策略。一种分布式算法机制在大型分散的互联网经济中，设计具有计算效率有力的范例证实了哈耶克（1945）关于工业化的主张基于市场原则的经济总体上有更好的产出和增长表现（静态和动态）比性质类似的社会主义型经济体比例尺。通过产生最大社会福利的市场实现最佳经济协调由计算机科学中的计算效率支持。应用程序与数据管理经济。

通过以下方式扩展QoS性能和保证服务的标准声誉体系取决于信任和信念。随着互联网的迅速成熟，针对特定目标QoS级别的可靠性、可访问性和首要安全性，这是称为“广义QoS级别”。GQoS强调安全性和声誉和信任。引用当今互联网中的经济设计原则为QoS提供了可测量的成分，因为它们确定了诸如平均响应时间、最大响应时间、吞吐量、应用程序故障概率和数据包丢失。QoS可以受到各种因素的影响，这些因素都是定量的（即延迟、CPU性能、存储容量等）和数量激增的质量通过依赖信任和信念的声誉系统。随着互联网在年的成熟针对特定质量服务的及时性、可靠性、可用性和最重要的安全性针对级别，它包含GQoS。级别。

互联网支持的通信和计算的新特性开启建立一种“即插即用”的新商业模式，该模式与互动通过万维网（WWW）对网站进行社交和商业使用，即。双面或多面平台。我们分析了一个平台操作模型涉及的顺序决策过程与动态规划非常相似用于选择平台功能的算法（DPA）。这可以作为构建平台优化设计的简单近似程序。这个垂直整合供应链中的平台业务以及产品通过平台而不是管道进行开发是促进“收益递增机制”（IRM）商业背景下的平台，以及Facebook等社交媒体的增长以及领英。如果没有由互联网。从经济和商业角度来看，网络平台业务利用直接或间接的网络效应，以吸引客户并促进网络经济，并确定如何从“管道模型”（产品线模型）切换到“平台模型”。一些商业和社交网络平台（eBay、Facebook）已经能够利用网络效应推动真正的持续增长。另一方面手，平台企业，即使没有固定成本或规模经济，也需要发射后通过强度和规模获得临界质量以生存成长。我们可以观察到“鸡和蛋”产生的“引爆点”效应平台构建过程中的问题。

互联网以事物或事物的扩展形式出现，互联网物联网（IoT）展示了互联网如何导致一个激进的维度和组合类型扩展。物联网（IoT）支持高达总容量和复杂性。它可以发展成为一个网络，其中不仅包括每个节点是一个计算设备，但它本身也是一个智能设备可替代人工监控的计算设备智能（AI）。物联网（IoT）嵌入“工业“互联网”是一种新的范式转变，它全面影响了计算机和网络技术。最近，这也被称为流行语“工业4.0”。此技术将提高利用率，然后是带宽互联网。该网络中越来越多的（智能）设备连接到通过传感器网络和交互式机器的各种组合实现互联网学习。

通过扩展的互联网观察巨大的在线数据生成（物联网和工业互联网）可以利用信息流量进行监控，预测、控制和决策。在应用方法期间大约70年前的统计推断和统计决策数据收集被认为成本高昂。模型建立在信息所在的位置与决策标准（效用或支付函数）的支付相关性相关，因此，我们对统计信息进行了处理，以满足这些标准包含在“大数据”（BD）下符合以下几个主要特征：（i）BD是主要是按体积、种类和速度大规模生成的网络包含企业或公共级别的大量信息在线数据的类别包括TB（1012字节）、PB（1015）及以上。（ii）基本设计由多种多样的数据类型和格式组成，其中许多是动态、非结构化或半结构化，很难用常规方法处理统计方法。（iii）BD由不同的源生成，如交互式无线设备、传感器、流式通信通过物联网应用由机器对机器交互生成。传统的格式化方式来自事务系统的信息，使其可用于“统计”“处理”在数据从不同的来源，甚至格式都可以更改。

从微观经济结构中互联网引发的经济效应来看，即。，在企业和行业层面上，我们现在从宏观层面探讨网络效应涉及生产率、增长和商业周期。网络效应强烈由计算机化和信息技术（IT）推动。无处不在的计算机化和数字化日益渗透到经济的许多部门，以及通过互联网通过网络技术进行通信（网络是计算机）作为强催化剂。最终，通过这种协同作用经济将受到网络效应的影响。因此，网络化和计算机化对经济的发展速度和道路产生深远影响，但也可能使经济更容易受到经济冲击和安全漏洞的影响。我们解决三个重要问题：网络与生产力、内生增长和增加回报。技术和生产力之间的关系用于美国在20世纪80年代，几乎没有发现经济或行业层面存在关联的证据。资本IT1977年至1989年间，投资增长了数百%，但几乎没有增长反映在每个工人的产出增加上。诺贝尔奖得主有句名言经济学家罗伯特·索洛（1987）：“到处都可以看到计算机时代生产力统计数据除外”。在20世纪90年代，这种积极的关系对公司水平是通过经验确定的。短期：IT一年的差异投资与企业生产率的一年差异应以收益等于成本。然而，福利应增加2-8英寸通过生产率增长预测未来收益。