據Gigaom的Jordan Novet報道，麻省理工的研究者已經開發出了 一種名為DBSeer的算法。該算法可提高云數據庫的性能，減少用戶成本。

以下為文章全文：

麻省理工的研究者已經開發出了 一種名為DBSeer的算法，其目的是為了使數據庫云基礎設施更具效率，可在更少的服務器上推動更多類似的工作負載，而不是盡可能廣泛地分發它們。

目前已有很多數據庫公司都進行責任的處理分配，以保持較低的延遲。但站在云提供商的角度，采用研究人員的 DBSeer算法，那么則可以提高云數據庫的性能。

研究人員最近發表的 一篇論文稱，基礎設施即服務(IaaS)提供商在服務器上運行虛擬機，這也許不是數據庫最有效的方法，因為資源不能在任何給定的服務器上運行的應用程序之間共享。這篇論文更好得觀察到當前的工作負載，預測了未來工作負載的需要，并匯集了不同的服務器上不同類型的負載。研究人員指出，云提供商可調整服務水平協議以承諾一定程度的延遲，而不需要客戶按虛擬機的數量和規模支付費用。

DBSeer可能也會引起數據庫應用和服務器廠商的興趣，Teradata(一家全球企業級數據倉庫解決方案領導廠商)就有意將該算法專有軟件。與此同時，現就職于微軟的Carlo Curino，其正是麻省理工學院的研究人員之一。另外，中國網絡服務器供應商廣達也為該研究提供了資金支持。

到目前為止，在GitHub上，DBSeer只被證明能夠為事務性的MySQL數據庫準確預測工作負載需求。今后更多的研究將有必要把算法應用到其他數據庫管理系統。

改變思維可以產生良好的經濟意義。在云提供商的數據中心內，客戶使用越多的硬件，價格就越昂貴。如果這些設備能夠工作得更有效率，那么用戶成本可能會降低。