普渡大学的数据科学和机器学习创新者希望帮助组织和用户从基于云的数据库中受益匪浅。当等待时间成为主要问题时，相同的技术可以帮助自动驾驶汽车在道路上更安全地行驶。
普渡大学农业与生物工程助理教授索马里·查特吉（Somali Chaterji）负责细胞和神经机器创新[ICAN]的研究。她的团队创建了一项称为OPTIMUSCLOUD的技术。
这对云计算提供商和客户都有利。该系统旨在帮助实现云计算托管数据库的成本和性能效率，并合理地分配资源，从而使那些不必为故障安全操作而主动过度提供云托管服务器的人。
多服务云计算提供商和客户将从中受益，因为可以将节省数据中心的成本转移给他们。查特吉说：“这还可以帮助正在远程数据中心处理研究数据的研究人员。
在流行期间，远程工作条件使吞吐量成为重中之重。该技术源自提高处理微生物组的数据管道的吞吐量。
或宏基因组学数据。”该技术可与三个主要的云计算数据库提供商一起使用：亚马逊的AWS，谷歌云和Microsoft Azure。
Chaterji表示将在工程方面与其他更专业的云计算提供商（例如Digital Ocean和Floyd Hub）合作。它使用NoSQL技术Apache Cassandra和Redis在亚马逊的AWS云计算服务上进行基准测试。
Chaterji说：“通过优化本地或云托管数据库的使用，它可以帮助企业发挥重要作用。这不再只是繁重的计算工作，而是有效的计算。
企业可以使用所需的东西，也可以使用按需付费。” Chaterji说，在处理长期运行的动态工作负载时，当前使用自动决策的云计算技术通常仅适用于短期和重复性任务和工作负载。
她说，她的团队已经创建了一个出色的配置，可以处理长期运行的动态工作负载，无论是来自连接的服务器场中无处不在的传感器网络的工作负载，还是来自科学应用程序的高性能计算工作负载，或者来自计算机的不同部分。急于找到一种方法来对抗冠状病毒。
Chaterji说：“由于有无数的应用程序在云平台上运行，因此数据的多样性以及从数据中获取洞察力所需的算法以及随之而来的是，使用异构服务器来分析数据的成本将显着不同。在这种情况下，我们正确的尺寸调整方法变得越来越重要。
” Chaterji说：“ Amazon EC2上按需实例的价格相差五千倍，这取决于企业使用的虚拟内存实例的类型。” OPTIMUSCLOUD用于驾驶车辆（优先考虑延迟），医疗信息库（优先考虑通过吞吐量）以及农场或工厂的IoT基础结构中的数据库有许多应用程序。
OPTIMUSCLOUD：使用机器学习和数据科学原理，OPTIMUSCLOUD是与数据库服务器一起运行的软件。它使用机器学习和数据科学原理来开发算法，以帮助共同优化虚拟机选择和数据库管理系统选项。
查特吉说：“在流行期间，当我们和诸如湿实验室之类的传统计算密集型实验室依赖于计算存储时，例如，当为流行的传播运行模拟时，这些云托管虚拟机的吞吐量就达到了。批判的。
即使利用率略有提高也可以带来巨大的好处。考虑到目前，即使是最好的数据中心也只能以不到50％的利用率运行，因此传递给最终用户的成本将大大增加。
我们系统将查看数百个可用选项，并确定按美元成本归一化的出色选项。在云数据库和计算方面，当只需要一个轮胎时，尤其是当每个实验室现在都需要一个轮胎来驱动并且不想购买整辆汽车时。
”。
