"データセンター顧客に対応するプロファイルであって、データセンター資源使用量モデルおよびサービスレベルアグリーメントSLAを含むデータセンター顧客プロファイルと、前記データセンター顧客プロファイルに少なくとも部分的に基づいて、前記データセンター顧客に対するデータセンター資源配分を決定するように動作可能な、データセンター資源最適化モジュールと、前記データセンター顧客にデータセンター資源を提供するための、前記データセンターの費用を表すデータセンター顧客費用を決定するように動作可能な、データセンター顧客費用決定モジュールとを含む、データセンター管理システム。前記データセンター顧客費用決定モジュールは、協力ゲーム解概念への概算を計算することによって、前記データセンター顧客費用を決定するように動作可能である、請求項1に記載のデータセンター管理システム。前記データセンター顧客費用決定モジュールは、前記データセンター顧客に対するシャープレイ値を概算することによって、概算値を計算するように動作可能である、請求項2に記載のデータセンター管理システム。前記データセンター顧客費用決定モジュールは、データセンター顧客の選択された部分集合コレクションに少なくとも部分的に基づいて、前記概算値を計算するように動作可能である、請求項2に記載のデータセンター管理システム。前記データセンター顧客費用決定モジュールは、データセンター顧客の選択された順列コレクションに少なくとも部分的に基づいて、前記概算値を計算するように動作可能である、請求項2に記載のデータセンター管理システム。前記データセンター顧客費用決定モジュールは、前記対応するデータセンター顧客プロファイル内の類似点に基づき、前記データセンター顧客の1つ以上のグループ分けを確立することによって、前記概算値を計算するように動作可能である、請求項2に記載のデータセンター管理システム。さらに、前記データセンター顧客プロファイルを生成するように動作可能な、データセンター顧客登録モジュールを含む、請求項1に記載のデータセンター管理システム。さらに、データセンター管理インターフェースを含み、前記データセンター顧客費用決定モジュールは、前記データセンター管理インターフェースを経由してデータセンター管理部へ、前記データセンター顧客費用に関連する情報を提供するように動作可能である、請求項1に記載のデータセンター管理システム。したがって、データセンター自体に対して、データセンターの顧客の費用を実用的に計算する効率的で拡張可能な方法に対する必要性が、依然として存在する。図1は、本開示技術の実施の形態に従って、データセンター最適化システム100の一例を図示する。この例では、データセンター最適化システム100は、データセンター管理モジュール102、データセンター顧客登録モジュール104、データセンター資源最適化モジュール106、およびデータセンター顧客費用決定モジュール108を含む。本明細書では、データセンター管理モジュール102は、一部の意思決定プロセスにおいて、価格設定、料金請求、およびSLA設計職務に関連する人々などの人間のデータセンター管理部データセンター管理者の関与を含むことができる。この例では、データセンター最適化システム100は、例えば複数のデータセンターサーバから成るグループなどの運用センター110、およびデータセンター資源使用量モデル更新モジュール112も含む。この例では、データセンター顧客登録モジュール104は、データセンター顧客特定の、データセンターとのサービスレベルアグリーメントSLAの実施を容易にするとともに、データセンター顧客に対するデータセンター資源使用量モデルを確立することによって、新たな各データセンター顧客を登録するのに使用することができ、ここで、データセンター資源使用量モデルは、一般にデータセンター顧客によって頼まれた特定のデータセンター資源を数値化することを含んでいる。例えば、データセンター顧客登録モジュール104は、メモリ、ディスク空き容量、およびCPUバンド幅などの特定の各データセンター資源を、データセンター顧客がどのくらい頼みたいかについて、データセンター顧客に問い合わせを行うことができる。次いでデータセンター最適化システム100は、データセンター顧客用のデータセンター顧客プロファイルを作り出すとともに、データセンター顧客に対するSLAおよびデータセンター資源使用量モデルを、データセンター顧客プロファイルの一部として、ともに記憶することができる。データセンター資源最適化モジュール106は、例えばデータセンター顧客のSLAおよびデータセンター資源使用量モデルに基づいて、所与のデータセンター顧客に対する初期のおよび/または最適なデータセンター資源配分を決定し、次いでこのデータセンター資源配分を運用センター110に割り当てることができ、運用センター110は、運用センター110によって実行する複数のデータセンターサーバから成るグループを含むことができる。一部の実施の形態では、データセンター資源最適化モジュール106は、名称がデータセンターにおける資源要件の統計的パッキングSTATISTICALPACKINGOFRESOURCEREQUIREMENTSINDATACENTERSで、出願日が2008年10月16日である、同時係属中の米国特許出願第12/253,111号明細書に記載された技術などの統計的パッキング技術を使用することができ、上述した明細書は参照することによって本明細書内に全面的に援用される。しかしながら、種々の他のデータセンター資源最適化技術が、データセンター資源最適化モジュール106によって用いることができることを、当業者は理解するだろう。典型的なデータセンター資源最適化モジュールによって決定された、初期のデータセンター資源配分は、データセンターに属する多数の顧客のニーズを満たすのに最適なデータセンター資源の使用量を表すという点で最適かもしれないが、しかしながらこの資源配分は、データセンター内の個々の顧客のプロビジョニング費用に関する情報を必ずしも提供してはいない。本開示技術の実施の形態では、データセンター資源最適化モジュール106は、データセンター顧客費用決定モジュール108とやり取りすることができ、この決定モジュール108は、特定のデータセンター顧客へメモリを提供し資源を処理するなどのサービスを提供するための、データセンターの費用を決定するまたは見積もることができる。一部の実施の形態では、データセンター管理モジュール102は、特定のデータセンター顧客に対するデータセンター顧客費用を決定するための依頼書を、データセンター顧客費用決定モジュール108へ送ることができる。代わりの構成としては、データセンター資源管理モジュール102は、複数のデータセンター顧客から成る特定のグループに対応するデータセンター顧客費用を決定するための依頼書を、データセンター顧客費用決定モジュール108へ送ることができる。データセンター顧客費用決定モジュール108は、特定のデータセンター顧客または複数のデータセンター顧客から成る特定のグループの、データセンターの費用を決定するために、本明細書で説明される技術のいずれかを使用することができる。所与のデータセンター顧客または複数のデータセンター顧客から成る所与のグループに対するデータセンター顧客費用の決定は、価格設定、料金請求、SLA設計または再設計などに関連する業務上に、種々のフィードバックをもたらすことができる。例えば、データセンター管理部は、データセンター資源に関するデータセンター顧客の使用量が、データセンター顧客のプロファイルに基づいてデータセンターが期待した使用量のレベルを越えるときのように、費用が期待値よりも高い状況にある、特定のデータセンター顧客または複数のデータセンター顧客から成る特定のグループに対して、価格設定条件を調査するように望むことができる。したがって、妥当で公平な原価計算メカニズムを提供することによって、データセンター管理部および業務部門が、彼らの運用費用の理解、彼らのサービス提供の価格設定、および彼らのデータセンター顧客への料金請求の仕事を、公正なやり方でより良好に行うことが可能となる。本明細書で説明された技術は、正確な費用情報を生成してデータセンター管理部へ提供するのに、使用することができる。データセンターが、例えば、内部の顧客を有する社内データセンターおよび経費センターなどにおいて、直接に顧客に請求するために、このような費用情報を使用することができるというシナリオがある。例えば、請求書を理解する簡単なやり方を必要としている外部の顧客を含む代わりのシナリオは、より簡単な料金請求式が、例えば複数のSLAおよび実際に使用された複数の資源から成る1つ以上のカテゴリーに基づくという実装を含むことができる。このような簡単な料金請求式が使用される状況では、本明細書で説明された正確な費用フィードバック技術の適用によって、データセンター管理部が、簡単な料金請求式を調整して、データセンター顧客にサービスを提供する費用の正確な理解を反映することが可能となる。データセンター資源使用量モデル更新モジュール112は、運用センター110を監視し、隠れマルコフモデリングまたはヒストグラム計算などのモデリング技術を用いることができる。システムは、データセンター顧客登録モジュール104を経由して最初に提供されるモデル顧客資源ニーズに対して、このようなモデリング技術を使用して、データセンター資源最適化モジュール106に動的負荷予測を提供することができる。運用センター110の監視に基づいて、データセンター資源使用量モデル更新モジュール112は、データセンター顧客登録モジュール104へ勧告を与えることができる。例えば、運用センター110に関する、特定のデータセンター顧客の一定期間にわたる使用量が与えられたとすると、データセンター顧客登録モジュール104が、このデータセンター顧客用のデータセンター顧客プロファイルを改訂することを、データセンター資源使用量モデル更新モジュール112は勧めることができる。代わりの実施の形態では、データセンター資源使用量モデル更新モジュール112は、直接にデータセンター顧客プロファイルを改訂するか、それとも新たに作り出されたデータセンター顧客プロファイルを提供するかして、データセンター顧客用の現在のデータセンター顧客プロファイルを置き換えることができる。個々の顧客費用最適化アルゴリズムが適用される状況において、個々のデータセンター顧客の費用を計算して、例えば、実行しなければならないサーバの数などの資源プロビジョニングが決定されていたが、複数のデータセンター顧客の全体は問題が多いからである。例えば、データセンター顧客が今後の負荷用に適正な資源を有することを保証するのに使用される、追加のプロビジョニングのうちの少なくとも一部は、多数のデータセンター顧客間で共有することができる。したがって、このようなシナリオにおいて、費用を個々のデータセンター顧客と直接に関連付けることは、一般には起こりえない。個々のデータセンター顧客を、複数のデータセンター顧客から成る現在のグループに追加する限界費用を簡単に計算すると、個々のデータセンター顧客の費用をおそらく低く評価することになるが、なぜなら全体としてこのグループに対する資源プロビジョニングが、予約されたが未使用のかなりの量の、偶発事象要件を満たす資源をすでに含むことがあり、その結果、グループに対してメンバーが、SLAに従って必要な資源を有することができるからである。このような状況では、新たなデータセンター顧客に対する限界費用は、典型的には低い。新たな顧客のSLA要件が低いような一部の状況では、複数のデータセンター顧客から成るグループに予約された資源はすでに足りていて、結果としてデータセンターに対する新たなデータセンター顧客の限界費用はゼロとなることがある。複数のデータセンター顧客から成る共同で最適化されたグループにわたる費用分配に対処するために、本開示技術の実装は、シャープレイ値などの協力ゲームから導き出された技術の適用を含むことができる。これらの技術は、データセンター顧客費用を配分する、原則に基づいたやり方を提供することができる。複数のデータセンター顧客から成る一グループ全体をさらに公正に扱うために、これらの技術は、複数の顧客から成るこのグループに属するすべての部分集合にわたって計算することを含むことができる。このような技術は、少数の顧客に対して効果的であるものの、多数の顧客に対しては法外な計算量となることがある。データセンター費用計算を加速し概算する方法が、本明細書で説明されるが、この方法は、複数の顧客から成る複数の部分集合の全部にわたっては計算せず、代わりに複数の顧客に関する費用およびグループ分けの定義の構造を利用して、考慮される複数の顧客から成る複数の部分集合を体系的に削減し、結果として計算を拡張可能かつ効率的にする。本明細書で説明される技術は、一般にシャープレイ値に関連してはいるが、このような技術は、仁NucleolusまたはコアCoreなどの協力ゲームにおける他の解概念、およびこれらの概念の他の変形例であって、複数のデータセンター顧客から成る複数の部分集合にわたる計算を含む変形例に対しても、適用することができる。データセンター顧客費用を決定する、種々の拡張可能で効率的な方法が、本明細書で説明される。一部の実施の形態では、所与のデータセンター顧客に対するデータセンター顧客費用の決定は、データセンター顧客に対するデータセンター費用の概算を実行することによって行うことができる。一部の実施の形態では、データセンター顧客費用を決定する際に、シャフリングなどのランダム化技術を使用することができる。代わりの実施の形態では、クラスタリングなどのグループ分け技術を使用することができる。このような技術は、例えばSLAによって、複数のデータセンター顧客を複数のグループにグループ分けする技術を含むことができ、多数のデータセンター顧客に対して実行される計算量を大きく削減することができる。シャープレイ値として表されたデータセンター顧客費用本明細書では、データセンター顧客費用は、一般にデータセンター顧客にサービスを提供するための、データセンターの費用を反映する、決定または見積もりを指す。本開示技術の一部の実施の形態では、所与のデータセンター顧客に対するデータセンター顧客費用は、シャープレイ値として表される。Sの後のaに対する限界費用の次の定義を考察し、ここでaは、すべてのデータセンター顧客から成る集合A、例えばサイズがnのデータセンター顧客から成る一集合A、の中の特定のデータセンター顧客であり、Sは、A内の他の複数のデータセンター顧客から成る一部分集合を表し、νSは、部分集合Sに対する最適なデータセンター資源総使用量の数値化、例えば部分集合Sに対する費用を表す:したがって、特定のデータセンター顧客Sの後のaに対する限界費用の大きさが、他の複数のデータセンター顧客から成る部分集合Sの最適なデータセンター資源総使用量を、データセンター顧客aおよび部分集合Sの最適なデータセンター資源総使用量から減算することによって定義できることを、当業者は認識するだろう。方程式1内の最適なデータセンター資源総使用値のうちのいずれかまたは両方は、図1のデータセンター顧客費用決定モジュール108などのデータセンター顧客費用決定モジュールによる決定の依頼に応じて、例えば図1のデータセンター資源最適化モジュール106などのデータセンター資源最適化部によって計算することができる。システムは、仮定の部分集合Sに対する値であって、図1の運用センター110に対して最適化している全体集合Aとは異なる値を計算するように、データセンター資源最適化モジュール106に頼むことができる。代わりの構成としては、システムは、方程式1内の限界費用mS,aを直接に計算するように、データセンター資源最適化モジュール106に頼むことができる。しかしながら、複数の最適なデータセンター資源総使用値の決定は、データセンター資源最適化モジュールに限定されているのではなく、むしろデータセンター資源最適化モジュールは、複数の最適なデータセンター資源総使用値を決定することができる種々のタイプのメカニズムのうちの1つにすぎない。所与のデータセンター顧客aの限界費用または増分費用が、顧客aがSのサイズと同様にグループ分けされた、他の複数のデータセンター顧客Sから成る特定の部分集合に依存することを、当業者は理解するだろう。例えば、データセンター顧客aを小さい部分集合Sに追加すると、しばしば新たな資源の予約が必要となり、他方でデータセンター顧客を大きい部分集合に追加することは、資源予約を共有するために、より容易に成し遂げられる。さらにその上、集合S内の複数の異質のデータセンター顧客から成る所与の集合は、最適な資源総使用量に与える正味の影響に関して、複雑なやり方でaとやり取りすることができる。それでAに属するすべての元以下、断らない限り集合のげんを指すの限界費用が、Sに元を1つずつ追加することによって計算される場合、結果は著しくバイアスをかけられる可能性がある。シャープレイ値は、元が集合体Aに対するSに追加されながら、元に関する起こりうるすべての順序にわたって平均することによって、このようなシナリオに対処する。この例では、データセンター顧客aのシャープレイ値は、sA,aによって表され、A内の他の複数のデータセンター顧客のうち、起こりうるすべてのグループ分けSにわたって取られる、データセンター顧客aの平均限界費用として定義される。シャープレイ値の計算は、次のように記述される。しかしながら、Aから成るすべての部分集合Sにわたる総和には、式mS,aの2n-1回の見積もりが必要であり、一定のサイズよりも大きな、例えば10を超えるデータセンター顧客から成る複数のグループのような、複数のデータセンター顧客から成る複数のグループに対するデータセンター資源費用を実用的に見積もることが、法外なものとなる可能性があることに、当業者は留意するだろう。ランダム化技術を使用するデータセンター顧客費用の決定データセンター顧客aに対するシャープレイ値sA,aの代わりの、しかしこれと等価な定義は、次のように記述される。最初の総和内の式が、サイズiのすべての部分集合にわたって取られる限界費用の平均を表すことに、当業者は留意するだろう。この解釈は、データセンター顧客aに対するシャープレイ値の概算∧sA,aを決定する自然なやり方を示唆し、このやり方では、サイズiのすべての集合に対して限界費用mS,aを見積もるよりも、むしろAに属する部分集合Sのコレクション例えば、かなり代表的なコレクションにわたって、平均が取られる。一部の実施の形態では、ランダム化技術が使用されて、例えばサイズiのm個のランダムサンプル集合Sを生成することができ、残りのデータセンター顧客のそれぞれは、同等の機会で選択される。各サイズがiの複数の部分集合のランダムサンプルの数は、結果の正確さを改善するために調整することができる。このような技術は、方程式3内の総計に、概算を加えることができる。さらに、部分集合Sに対して任意のデータセンター顧客を選択する可能性が同等であるので、これらの技術は、特定の個々の任意のデータセンター顧客の取り扱いにおいて、公正であるとみなすことができる。ランダム化がその結果内に変動を作り出し、それゆえに個々のデータセンター顧客のすべてに対するシャープレイ値の合計が総費用νAに正確には等しくできないので、さらに構造化されたパターンが使用されて、Aに属する部分集合コレクションSを選択する。これらの構造化されたコレクションは、方程式1においてν...の著しく少ない見積もりを計算することによって、計算を削減することができ、いくつかの場合には、計算された見積もりが、1つの限界計算を超えて使用される。一部の実施の形態では、複数のサンプル集合Sから成る構造化されたコレクションが、複数の元Aから成る順列πから生成することができる。以下ではajは、jが集合A内の元aの添え字であることを示すのに使用される。集合Sは、順列のプレフィックスとして定義することができる。この表記法を使用することによって、ajに対するシャープレイ値は、次のようにすべての順列にわたる平均として表される。大きいnにとって、すべての順列を計算すると、法外に費用のかかる可能性がある。しかしながら単一の順列では、不正確になりかねない。例えば、順列内の早期に現れる顧客は、典型的には最後に現れる顧客よりも高い費用を払うはずである。単一の順列の巡回順列または巡回置換であり、その結果、各元は順列内の異なる位置に、同等に高頻度で現れる順列ファミリー複数の順列から成るファミリー=順列族または置換族π1,π2,...を使用して、シャープレイ値を概算することによって、システムはこれらの問題に対処することができる。シャッフル順列またはシャッフル置換などの他の順列が、巡回順列に加えてまたは置き換えて使用され、シャープレイ値を概算するのに有益な順列ファミリーを生成することができる。小さい構造化された順列ファミリーがシャープレイ値を概算するのに使用される状況では、方程式5内の因数1/nは、使用された順列の数に適応することができる。本明細書では、このことは再正規化方程式5と呼ばれることになる。構造化された順列ファミリーは、方程式4に従って、構造化された部分集合ファミリー複数の部分集合から成るファミリー=部分集合族にも対応することができ。これらの部分集合がシャープレイ値を概算するのに使用される場合、方程式3内の正規化因数は、使用された実際の多数の部分集合およびサイズiに適応することができる。本明細書では、このことは再正規化方程式3と呼ばれることになる。これらのアプローチが、少数の構造化されたサンプルを使用して、指数関数的な数の加数を概算することに類似しているものの、正規化する各アプローチが異なることを、当業者は理解するだろう。上述した一部のこれらの計算が、単一のデータセンター顧客に対する費用を計算するように説明されたが、多くのまたはすべてのデータセンター顧客に対する費用を同時に計算するように、他の実装を構成することができる。例えば、構造化された順列ファミリーを列挙するとき、システムは、再正規化方程式5を使用して、すべてのデータセンター顧客に対する概算シャープレイ値を計算することができる。シャープレイ値の概算にバイアスをかけることができる効果は、一顧客ajに対する限界費用mS,ajを計算すると、集合S内の別の顧客akの存在を感知できることであり、こういう訳でajを除いて複数の元の巡回順列から成るファミリーΠ-jを最初に構成し、次いでΠ-j内の各順列の起こりうる各位置にjを挿入することによって、Π-jを全順列Πから成るファミリーへ拡大することが有益な場合がある。一部の実施の形態では、ランダム化技術は、上述した構造化されたアプローチと組み合わせられて、複数の部分集合を生成することができる。例えば、いくつかのランダム順列またはランダム置換を最初に選択することができる。次いで、各ランダム順列は、例えば各ランダム順列のすべての巡回順列を仕上げることによって、上述した方法のいずれかに従って一順列ファミリーへ仕上げることができる。複数のデータセンター顧客から成るかなり代表的な集合がどのように見えるかについて、典型的なデータセンター管理部はしばしば良好な考えを有するので、彼または彼女は、複数の代表的顧客から成る小さいコレクションおよび複数のデータセンター顧客の複数の代表的部分集合から成るコレクションを構成し、これらのコレクションを使用して、シャープレイ値の概算を計算することができる。より少数の代表的顧客およびより少数の代表的部分集合が、方程式3内の最初の合計の内部の式をさらに効率的に概算するのに使用することができる。一部の実装は、巡回順列などの上述した構造化技術を使用して、複数のデータセンター顧客から成る代表的集合から、複数の代表的部分集合から成るファミリーを導き出すことができる。図2は、ランダム化、代表的顧客、または顧客もしくは代表的顧客の順列のファミリー、を使用して導き出された、複数のデータセンター顧客から成るコレクションを使用して、データセンター顧客費用を決定する方法200の第1の例を図示するフローチャートである。202において、例えば図1のデータセンター顧客費用決定モジュール108などのデータセンター顧客費用決定モジュールは、一部のまたはすべてのデータセンター顧客を特定する。例えば、データセンター顧客費用決定モジュールは、リースが消滅していないデータセンター顧客などの複数の有効なデータセンター顧客のみを特定することができる。複数のデータセンター顧客は、初期の配列または順序を有することができる。例えば、複数のデータセンター顧客は、リース開始日または終了日などの日付によって、初期のまたは現在のデータセンター資源配分の量などのサイズによって、アルファベット順にデータセンター顧客名によって、または複数のデータセンター顧客から成るグループを順に並べる事実上任意の他のやり方によって、順に並べることができる。204において、データセンター顧客費用決定モジュールは、複数のデータセンター顧客から成る部分集合コレクションを選択する。データセンター顧客費用決定モジュールは、相当数の異なるやり方のうちのいずれかで、部分集合コレクションを選択することができる。例えば、データセンター顧客費用決定モジュールは、ランダムに、または複数の代表的部分集合から成るコレクションとしてもしくは順列ファミリーから導き出された部分集合コレクションとして、部分集合コレクションを選択することができる。次いで206において、データセンター顧客費用決定モジュールは、本明細書で説明される技術に従って選択された部分集合コレクションに基づいて、データセンター顧客に対するシャープレイ値の概算を決定する。208において、データセンター顧客費用決定モジュールは、データセンター顧客に対して生成された概算シャープレイ値を、例えば図1のデータセンター管理モジュール102などのデータセンター管理インターフェースへ送る。図3は、データセンター顧客ランダム化技術を使用して、データセンター顧客費用を決定する方法300の第2の例を図示するフローチャートである。302において、例えば図1のデータセンター顧客費用決定モジュール108などのデータセンター顧客費用決定モジュールは、一部のまたはすべてのデータセンター顧客を特定する。このステップは、図2のステップ202と同様である。304において、データセンター顧客費用決定モジュールは、複数のデータセンター顧客から成る順列コレクションを選択する。306において、データセンター顧客費用決定モジュールは、304において選択されたような順列コレクションに基づいて、シャープレイ値の概算を決定する。308において、データセンター顧客費用決定モジュールは、データセンター顧客に対して生成された概算シャープレイ値を、例えば図1のデータセンター管理モジュール102などのデータセンター管理インターフェースへ送る。同質のデータセンター顧客から成るグループ分けを使用したデータセンター顧客費用の決定一部の状況では、複数のデータセンター顧客から成る総集合Aは、サイズがniのN個の互いに素なグループAi内へ分配することができ、ここで各グループAi内の複数のデータセンター顧客は、計算の目的にとって同一として扱うことができる。これは、例えばSLA契約のうちの少数のカテゴリーから顧客が選択するように、データセンターが動作している状況において生じることができる。同一のSLAを共有する顧客のデータセンター資源のニーズは、一般に十分に類似しているので、各グループの複数のメンバーが、グループを代表する同一の特徴を有すると仮定することによって、システムは費用計算の概算を考慮することができる。限界費用mS,aの計算は、S内の特定の顧客よりもS内のSLAの種類にもっと感知しそうである。登録が、S内における、各グループからのデータセンター顧客の数であるような、複数のデータセンター顧客から成る部分集合Sが与えられたとすると、対応するベクトルi:=i1,...,iNは、iがiのすべての登録の合計を表すすなわち、i=|S|ように、定義することができる。各グループ内の複数のデータセンター顧客が同一であるので、各グループからの同一数のデータセンター顧客を含む、任意の2つの集合S1およびS2は、同一の最適な費用を有することになる。言い換えれば、νS1、νS2、およびνiは、すべて等しい。それゆえに、限界費用も等しくなり、すなわち、mS1,aとmS2,aとは等しい。一般化することの損失なしに、aが、グループA1内にあると仮定することができる。データセンター顧客aの費用に対するシャープレイ値は、次のように表すことができる。上述した定義では、mi,a:=νie1-νi、およびe1=1,0,...,0である。シャープレイ値の定義が、mi,aのうちのОn1×...×nNの見積もりだけを含むことを、当業者は理解するだろう。言い換えれば、シャープレイ費用は、データセンター顧客および顧客から成る各サブグループの数に依存し、ここで各サブグループAk内のすべてのデータセンター顧客は、顧客が最適化に対してそれぞれ同一のデータセンター資源ニーズおよび予約要件を示す、という点で同一である。方程式6は、限界費用を元aと関連付けて考慮し、aに対するシャープレイ値が計算されていて、aが属するグループの残りのメンバーとは異なるようにしている。言い換えれば、顧客から成る各グループは、同一の、代表的顧客によって追加されると仮定することができ、一方でaは、aが属するグループの代表とは異なることができる。したがって計算の複雑性は、データセンター顧客の数において指数関数的に急増することからは削減されて、グループの数においてだけ指数関数的に急増し、典型的なデータセンターが、数百のデータセンター顧客を有することができるが、しかし5つ未満のデータセンター顧客グループを有してもよいので、通常は、計算の複雑性は著しく小さくなる。データセンター顧客費用決定モジュールによってデータセンター資源最適化モジュールへ送られようとする依頼の数も、データセンター顧客費用決定モジュールが、データセンター資源最適化モジュールへ、より少数の組み合わせで問い合わせを行うことしか必要としないので、著しく削減することができる。一部の実施の形態では、複数のデータセンター顧客が一部のグループ内で同質である場合、顧客グループサイズn:=n1,...,nNに比例するという意味で代表的なi:=i1,...,iNの部分集合だけを考慮することが公正であることを認識することによって、計算をさらに削減する可能性がある。理想的にはi=αnであるが、これらが離散的ベクトルであるので、システムは、iをほぼnに比例するように制約することができる。これは、N個の別個のグループから成る平衡シャフリングと呼ぶことができ、ここで各グループは、区別できない複数の元を含んでいる。平衡シャッフルでは、各プレフィックスは、グループサイズに大略比例して表される各グループを有する。平衡シャッフルを生成するのに使用することができる、いくつかの方法がある。例えば一方法では、例えばもっとも大きい差分i/nnk-ikを有するグループkのようなプレフィックス内で、もっとも少数に表された複数の顧客から成る1つのグループから、元を引くことができる。別の方法では、より少数に表されたグループを好意的に扱う確率分布に従って、元を引くことができる。システムは、1つ以上の平衡シャッフルから成る集合Hを使用し、複数の部分集合から成る構造化されたファミリーを決定して、aに対する費用を計算し、集合H内の各平衡シャッフルhiを取り込み、およびn1個のシャッフルを生成することができ、各シャッフルは、A1の元によってすでに占有されたhi内の異なる位置にaを配置することによって、生成することができる。これにより、シャッフルHの拡大された集合が作り出されて、因数n1によってHが拡大される。複数の部分集合から成る構造化されたファミリーは、例えば順列、手順aのようなシャッフル内の複数の元である。aに対する概算シャープレイ値を計算するために、方程式5の再正規化版は、構造化された順列ファミリーHに適用することができ、または方程式3の再正規化版は、複数の部分集合から成る構造化されたファミリーに適用することができる。図4は、データセンター顧客グループ分け技術を使用して、データセンター顧客費用を決定する方法400の第1の例を図示するフローチャートである。402において、例えば図1のデータセンター顧客費用決定モジュール108などのデータセンター顧客費用決定モジュールは、複数のデータセンター顧客から成る2つ以上のグループを特定する。例えば、データセンター顧客費用決定モジュールは、複数のデータセンター顧客のデータセンター資源使用量モデルが少なくとも実質的に類似し、その結果それらが同一の代表によって置き換えることができるという点で同一の複数のデータセンター顧客を、同一のグループにグループ分けすることができる。例えば、データセンター顧客費用決定モジュールは、例えばサービスレベルアグリーメントが少なくとも実質的に類似しているような、同一の複数のデータセンター顧客を、同一のグループにグループ分けすることができる。図5は、データセンター顧客費用決定モジュールによって特定することができる、データセンター顧客グループ502および504の2つの集合のグラフィック表現の一例を図示する。404において、データセンター顧客費用決定モジュールは、図5に図示されるように、データセンター顧客502および504の2つのグループ上で、両グループのデータセンター顧客を単一のグループ分け506内へ組み合わせることによって、シャッフル操作を実行する。406において、データセンター顧客費用決定モジュールは、シャフリングに基づく概算ストラテジーを用いることによって、データセンター顧客に対するシャープレイ値の概算を決定する。図6は、一シャッフル内の最初のグループのすべての位置に体系的に顧客aを挿入することにより、一順列ファミリーを作り出すことによって、および例えば再正規化方程式5などの本明細書で説明される概算技術を使用することによって、1つ以上のシャッフル506内でデータセンター顧客aに対するシャープレイ値の概算を決定するグラフィック表現の一例を図示する。408において、データセンター顧客費用決定モジュールは、生成された概算シャープレイ値を、例えば図1のデータセンター管理モジュール102などのデータセンター管理インターフェースへ送る。異質のデータセンター顧客から成るグループ分けを使用したデータセンター顧客費用の決定一部の状況では、複数のデータセンター顧客は、各グループ内の複数のデータセンター顧客が類似しているが同一ではないように、N個の互いに素なグループ{Ai}内へグループ分けすることができる。一グループ内の複数のデータセンター顧客が十分に類似している場合、データセンター顧客費用決定モジュールは、N個の同質のグループによって、システムを簡単に概算することができ、これらの同質のグループにおいて各グループは、元もとのグループ内の実際に同一でないデータセンター顧客の平均に等しい、同一のデータセンター顧客を有している。理にかなった類似点は、相当数の種々のやり方で決定することができる。例えば、10のデータセンター顧客から成るグループなどの一定数のデータセンター顧客のテストテンプレートは、テストテンプレートに対して、新たなデータセンター顧客の限界費用または全シャープレイ費用を、テストテンプレートの費用と比較することによって、新たなデータセンター顧客をテストするのに使用することができる。しかしながら、各グループ内の複数のデータセンター顧客が十分に異なる場合、分配A1内にデータセンター顧客aに対するシャープレイ値の定義を次のように記述することができる。次いで、データセンター顧客費用決定モジュールは、ランダム化されたアプローチを使用して、集合Sを選択することができる。次の正規化因数:は、概算で使用される、サイズがiのサンプル集合の実際の数に適応することができる。ランダムサンプルは、各サイズiについて選択されたサンプル集合の数に適応することによって、改善することができる。サンプルは、各グループから選択された数が、各グループのサイズを比例的に代表している場合、例えば|S1|~|A1-1||S|/|A|-1およびk>1に対して、|Sk|~|Ak||S|/|A|-1である場合、集合Sを選択することによっても、改善することができる。別のアプローチでは、上述した平衡シャフリングアプローチを、上述した順列から成る構造化されたファミリーと組み合わせることができる。1つ以上の平衡シャッフルは、図8に図示されるように、順列内に各グループの位置を決定するのに使用することができる。次いで各平衡シャッフルに対して、顧客グループの順列から成る構造化されたファミリーは、より大きいシャッフル内のグループ位置内に、個々のグループメンバーの位置を決定するのに使用することができる。図7は、データセンター顧客グループ分け技術を使用して、データセンター顧客費用を決定する方法700の第2の例を図示するフローチャートであり、図8は、図7に図示されたデータセンター顧客費用決定方法に関連して実行される、データセンター顧客グループ802から成る部分集合コレクションのシャッフルのグラフィック表現の一例を図示する。702において、例えば図1のデータセンター顧客費用決定モジュール108などのデータセンター顧客費用決定モジュールは、2つのデータセンター顧客グループを特定する。704において、データセンター顧客費用決定モジュールは、複数のデータセンター顧客から成る2つのグループ上で、両グループのデータセンター顧客を単一のグループ分け802内へ組み合わせることよって、シャッフル順列操作を実行する。706において、データセンター顧客費用決定モジュールは、シャッフル804に属する複数のグループ内の順列と組み合わせられた1つ以上の平衡シャッフル802を使用して、データセンター顧客に対するシャープレイ値の概算を決定する。その結果としてもたらされる順列コレクションは、再正規化された方程式5を使用して、または部分集合コレクションを作り出す方程式4を使用しておよび再正規化方程式7を使用して、シャープレイ値を概算するのに使用することができる。708において、データセンター顧客費用決定モジュールは、データセンター顧客に対して生成された概算シャープレイ値を、例えば図1のデータセンター管理モジュール102などのデータセンター管理インターフェースへ送る。次の説明は、本開示技術の一部の実施の形態を実装することができる適切なマシンについての、簡潔で一般的な説明を提供するように意図されている。本明細書では、用語マシンは、通信可能なように結合されるとともにいっしょに動作するマシンもしくは装置から成る、単一のマシンまたはシステムを広く包含するように意図される。典型的なマシンは、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、ポータブルコンピュータ、携帯用装置、タブレット装置、および同類のものなどのコンピューティング装置を含むことができる。典型的には、マシンはシステムバスを含み、このシステムバスには、プロセッサ、メモリ例えば、ランダムアクセスメモリRAM、リードオンリーメモリROM、および他の状態保存媒体、記憶装置、ビデオインターフェース、および入出力インターフェースポートを取り付けることができる。マシンはエンベデッドコントローラーも含むことができ、このエンベデッドコントローラーには、プログラム可能もしくはプログラム可能でないロジックデバイスまたはロジックアレイ、アプリケーション特定集積回路ASIC、エンベデッド組み込みコンピュータ、スマートカード、および同類のものなどがある。マシンは、従来の入力装置例えば、キーボードおよびマウスからの入力によって、および別のマシンから受ける指示、バーチャルリアリティVR環境とのやり取り、生体フィードバック、または他の入力信号によって、少なくとも部分的に制御することができる。マシンは、ネットワークインターフェース、モデム、または他の通信結合を通じて、1つ以上の遠隔マシンへの1つ以上の接続を利用することができる。マシンは、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワークなどの、物理的および/または論理的なネットワーク経由で、相互接続することができる。ネットワーク通信が、種々の有線および/または無線の、短距離用または長距離用の搬送波およびプロトコルであって、無線周波数RF、衛星、マイクロ波、米国電気電子学会IEEE=アイトリプルイー545.11、ブルートゥースBluetooth:登録商標、可視光、赤外線、ケーブル、レーザなどを含む、搬送波およびプロトコルを利用することができることを、当業者は理解するだろう。本開示技術の実施の形態は、関数、手続き、データ構造、アプリケーションプログラム、命令などを含む関連データであって、マシンによってアクセスされると、マシンがタスクを実行し、または抽象データ型もしくは低レベルのハードウェアコンテキストを定義することができるようになる、データを参照することによりまたはデータと連動して、説明することができる。関連データは、例えば、揮発性および/もしくは不揮発性メモリ例えば、RAMおよびROMまたは他の記憶装置および関連した記憶媒体内に記憶することができ、これらの記憶装置および記憶媒体は、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ストレージ、テープ、フラッシュメモリ、メモリスティック登録商標、デジタルビデオディスク、生物学的ストレージ、および他の有形の物理的記憶媒体を含むことができる、関連データは、パケット、シリアルデータ、パラレルデータ、伝搬信号などの形をした物理的および/または論理的ネットワークを含む伝送環境を通じて配信することができ、圧縮または暗号化されたフォーマットで使用することができる。関連データは、分散環境で使用することができ、マシンのアクセスのために、ローカルでおよび/または遠隔的に記憶することができる。上述のように開示されたおよび他の種々の特徴ならびに機能、またはこれらの代替策は、所望のように多くの他の異なるシステムまたは応用例へと組み合わせられてもよいことが、理解されるだろう。上述した実施の形態について、現在は予見もしくは予想されない種々の代替策、修正例、変形例、または改善策が、当業者によって引き続いて形成することができるが、これらもまた、次の請求項によって包含されるように意図されている。"