数学模型提高云效率？

受数学财务的启发，微软和麻省理工学院通过分析应用数学领域的应用数学领域，开发了一种数学模型，该模型可以提高云计算利用率，同时通过提高云服务流量效率来保持可用性。

云服务是一项网络业务，通过将网络与位于各个地区城市的数据中心之间的光纤线路连接起来，为客户提供各种计算服务。云服务中的关键点之一是可用性，即系统可以使用的时间百分比。

尝试使用低可用性服务时，该服务可能不可用。但是，在大型计算系统中，系统本身可能由于意外事故（例如停电或线路中断）而停机，因此需要网络和数据中心自备份以提高可用性。但是备份网络和数据中心通常毫无用处，没有问题。增加备份将降低整体利用率。当然，利用率的下降又回到了成本上。

Microsoft和MIT研究团队使用Microsoft，Google，IBM和AT＆T的网络数据，绘制了从数据中心传出的流量的概率分布，计算了每个链路的适当带宽，并开发了数学模型来预测故障的发生。该数学模型通过将流量使用情况与股票市场投资以及网络故障到损失进行比较，将在数学金融学中研究的现有数学模型应用于网络流量。

作为在接近现实的环境模拟器中对该理论进行实验的结果，可以说已经证实在最大传输量的同时可以防止交通干扰。根据研究小组的说法，发布的模型可以将数据传输量增加到传统网络设计的三倍，而不会造成数据丢失。

根据已发布的数学模型，研究团队解释说，如果提高网络利用率，则可以通过减轻提供商的负担来降低使用云服务的成本，并且可以通过云基础架构来减少大量能源消耗，对环境有很好的影响。相关信息可以在这里找到。