據Gigaom的Jordan Novet報導，麻省理工的研究者已經開發出了 一種名為DBSeer的演算法。 該演算法可提HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13401.html">高雲資料庫的性能，減少使用者成本。
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的演算法，其目的是為了使資料庫雲基礎設施更具效率，可在更少的伺服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。
目前已有很多資料庫公司都進行責任的處理分配，以保持較低的延遲。 但站在雲供應商的角度，採用研究人員的 DBSeer演算法，那麼則可以提高雲資料庫的性能。
研究人員最近發表的 一篇論文稱，基礎設施即服務(IaaS)供應商在伺服器上運行虛擬機器，這也許不是資料庫最有效的方法，因為資源不能在任何給定的伺服器上運行的應用程式之間共用。 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，並彙集了不同的伺服器上不同類型的負載。 研究人員指出，雲供應商可調整服務水準協定以承諾一定程度的延遲，而不需要客戶按虛擬機器的數量和規模支付費用。
DBSeer可能也會引起資料庫應用和伺服器廠商的興趣，Teradata(一家全球企業級資料倉儲解決方案領導廠商)就有意將該演算法專有軟體。 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，中國網路伺服器供應商廣達也為該研究提供了資金支援。
到目前為止，在GitHub上，DBSeer只被證明能夠為事務性的MySQL資料庫準確預測工作負載需求。 今後更多的研究將有必要把演算法應用到其他資料庫管理系統。
改變思維可以產生良好的經濟意義。 在雲供應商的資料中心內，客戶使用越多的硬體，價格就越昂貴。 如果這些設備能夠工作得更有效率，那麼使用者成本可能會降低。
(責任編輯：蒙遺善)
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