主要观点：介绍了 PReQuaL 这一用于分布式多租户系统的负载均衡器，旨在减少实时请求延迟，其根据估计的延迟和活跃的在飞请求（RIF）选择服务器，而非平衡 CPU 负载，还在测试平台系统上探索了其主要设计特征，并描述了在 YouTube 中使用一年多来显著降低尾延迟、错误率和资源使用的情况。
关键信息：作者包括 Bartek Wydrowski（Google Research）、Robert Kleinberg（Google Research 和 Cornell）、Stephen M. Rumble（Google（YouTube））、Aaron Archer（Google Research）；PReQuaL 能应对异构服务器容量和非均匀时变对抗性负载；已在 YouTube 运行一年多；USENIX 致力于活动相关研究的开放获取，论文和程序一旦活动开始就可免费获取，活动后的视频等也免费开放。
重要细节：PReQuaL 利用“d 选择范式”的力量，通过主动探测服务器负载并扩展为异步和可重用的探测来实现目标；在 YouTube 运行的效果显著，提升了系统的利用率。