据Gigaom的Jordan Novet报道，麻省理工的研究者已经开发出了 一种名为DBSeer的算法。该算法可提高云数据库的性能，减少用户成本。
以下为文章全文：
麻省理工的研究者已经开发出了 一种名为DBSeer的算法，其目的是为了使数据库云基础设施更具效率，可在更少的服务器上推动更多类似的工作负载，而不是尽可能广泛地分发它们。
目前已有很多数据库公司都进行责任的处理分配，以保持较低的延迟。但站在云提供商的角度，采用研究人员的 DBSeer算法，那么则可以提高云数据库的性能。
研究人员最近发表的 一篇论文称，基础设施即服务(IaaS)提供商在服务器上运行虚拟机，这也许不是数据库最有效的方法，因为资源不能在任何给定的服务器上运行的应用程序之间共享。这篇论文更好得观察到当前的工作负载，预测了未来工作负载的需要，并汇集了不同的服务器上不同类型的负载。研究人员指出，云提供商可调整服务水平协议以承诺一定程度的延迟，而不需要客户按虚拟机的数量和规模支付费用。
DBSeer可能也会引起数据库应用和服务器厂商的兴趣，Teradata(一家全球企业级数据仓库解决方案领导厂商)就有意将该算法专有软件。与此同时，现就职于微软的Carlo Curino，其正是麻省理工学院的研究人员之一。另外，中国网络服务器供应商广达也为该研究提供了资金支持。
到目前为止，在GitHub上，DBSeer只被证明能够为事务性的MySQL数据库准确预测工作负载需求。今后更多的研究将有必要把算法应用到其他数据库管理系统。
改变思维可以产生良好的经济意义。在云提供商的数据中心内，客户使用越多的硬件，价格就越昂贵。如果这些设备能够工作得更有效率，那么用户成本可能会降低。