据Gigaom的Jordan Novet报道，麻省理工的研究者已开发出了 一种名为DBSeer的算法。该算法可以提高云数据库的性能，来减少用户成本。

　　下面为文章全文：

　　麻省理工的研究者已开发出了 一种名为DBSeer的算法，目的是为了使数据库云基础设施更具效率，可以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。

　　目前已经有很多数据库公司都进行责任的处理分配，来保持较低的延迟。但是站在如阿里云这些云提供商的角度，采用研究人员的 DBSeer算法，那么则可提高云数据库的性能。

　　最近研究人员发表的 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，由于资源不能在任何给定的服务器上运行的应用程序间共享。这篇论文更好得观察到当前的工作负载，预测未来工作负载的需要，并且汇集不同的服务器上不同类型的负载。研究人员指出，云提供商可以调整服务水平协议以承诺一定程度的延迟，不需要客户按虚拟机的数量与规模支付费用。

　　DBSeer可能也会引起数据库应用与服务器厂商的兴趣，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。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。此外，中国网络服务器供应商广达也为该研究提供了资金支持。

　　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。若这些设备能够工作得更有效率，那用户成本可能会降低。