Cân bằng tải trên đám mây là một thách thức cần nghiên cứu và cải tiến, với rất nhiều thuật toán không ngừng ra đời như Max-Min, Min-Min, Round-Robin, CLBDM, Active Clustering nhằm cải thiện hiệu năng của bộ cân bằng tải. Tuy đã có rất nhiều công trình đạt thành tựu đáng kể, nhưng việc sử dụng phương pháp dự đoán kết hợp học máy trên bộ dữ liệu cân bằng tải vẫn còn nhiều thách thức và hướng nghiên cứu.