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为帮助企业和用户从基于云的数据库中获得更大收益，普渡大学（Purdue University）的数据科学和机器学习专家们开发出一种新型的云效率平台，旨在降低云托管数据库的成本，提升性能效率。
新技术除了能够为诸如COVID-19疫情肆虐时期的数据密集型应用提供帮助外，还可以在让自动驾驶车辆更安全地在道路上行驶等时延成为主要问题的领域提供更多支持。普渡大学农业与生物工程学助理教授Somali Chaterji和她的团队，成功创建了这项名为OPTIMUSCLOUD的新技术。
该系统旨在帮助实现云托管数据库的成本和性能效率优化，对资源进行合理分配，使云供应商和客户都能从中受益，因为云供应商不必为了实现故障安全运营而过度配置基于云的服务器，而数据中心节省的费用可以传递到客户身上。
它还可以帮助正在远程数据中心处理数据的研究人员。“在新冠疫情期间，远程工作条件使吞吐量成为首要任务，这使情况更加复杂，”Chaterji说控制工程网版权所有，“这项技术源于在处理微生物组或宏基因组数据时，对增加数据管道吞吐量的渴望。”
据悉控制工程网版权所有，这项新技术可与目前市场上3个主要的云数据库配合使用：亚马逊的AWS、谷歌云和微软的Azure。经过工程设计，将来它会与更专业的云供应商合作，例如Digital Ocean和Floyd Hub等。
新技术通过优化数据库的使用方式（无论是本地还是云托管），可以帮助用户最大程度地发挥自己的优势。这不只是减轻繁重的计算任务CONTROL ENGINEERING China版权所有，还可以在需要的地方进行有效计算，并只为需要使用的东西付费。
基于自动决策的云技术，通常仅适用于短期和重复的任务及工作负载。Chaterji和她的团队创建了一个最佳配置CONTROL ENGINEERING China版权所有，以处理长期运行的动态工作负载，无论是来自无处不在的传感器网络的工作负载CONTROL ENGINEERING China版权所有，或是来自科学应用程序的高性能计算工作负载，还是来自于计算机不同部分的当前疫情仿真。
“在云上运行的应用程序越来越多，从数据中获取洞察力所需的算法也日益多样化，所有这些都需要异构服务器来进行分析数据，而这些服务器的成本差异很大，因此选型方法就变得越来越重要。”Chaterji说控制工程网版权所有，“在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）上按需付费的价格相差5000倍，这取决于您使用的虚拟内存实例的类型。”
在疫情时期，很多传统计算密集型实验室都依赖于计算存储，例如对疫情的传播运行仿真时，这些云托管的虚拟机的吞吐量至关重要，甚至利用率略有提高可带来巨大收益。
OPTIMUSCLOUD软件与数据库服务器一起运行。它使用机器学习和数据科学原理来开发算法，共同优化虚拟机选择和数据库管理系统选项。Chaterji说：“即使是最好的数据中心，其利用率也低于50％。成本传递给最终用户后就会大大增加。当您只需要轮胎时，肯定不希望购买整辆车。” （作者：Chris Adam）
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