主题：【原创】云里雾里的云计算 [1] -- 邓侃

俺是说可以建GOOGLE,amazon“云UPS"店，用同城快递的方式在店里光纤到云。

就是买机器和软件的钱啦

根据你的意见，在文末加了几段话。

大的系统,数据转移很难.但是云的主要客户是中小企业,云如果不提供数据转移,就挖不到客户.提供了转移,客户仍然可能转出去.从云转出去的成本,构成壁垒.

用快递邮寄光盘那是非常的危险的，任何一个对数据有保护意识的公司都不会采用这种方式。

而10TB的信息，传输过程中，也有可能造成数据的不完整性，一旦发现数据不一致怎么办？重新传一回？

只能寄希望于下一代高速互联网了。

由自己的公司出可靠地押运员,携带数据手提箱坐飞机跑到甘肃去做数据传递

【补5】商机与商战 之一

以大型机（Mainframe）为代表的超大规模计算和存储能力，以前为少数机构专有。旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家，现在云计算风起云涌，超大规模计算和存储能力，为普通企业甚至个人敞开了大门。问题是，一旦拥有了超大规模计算和存储能力，广大人民群众能做什么？

1. 网络存储。

数码相机现在越来越多，加上手机也能拍照，每日全球新产生的数字照片可谓海量。以前这些照片大都存在个人电脑里，有了网络存储，这些照片的归属越来越倾向于网络存储。

Flickr，Picasa，以及Facebook等等社交网，都可以提供照片的网络存储。目前主要的问题还是在网络上传的速度比较慢。长期来讲，终极的解决办法是建设下一代超大带宽的互联网。但是在目前，Flickr，Picasa等等争夺市场的最简单，最有效的办法，看来是开展邮递业务。用户把需要上传的照片刻成光盘，邮递至 Flickr和Picasa，它们收到光盘后，批量上传。

类似的机会，还存在于文本文件，视频，音乐等等。

2. 网站托管。

自己动手建一个网站，事务性的工作要占据很多时间精力，注册域名，购买设备，租用机房等等。后来有人开展网站托管业务，但是网站建设往往必须限定网页设计的模板，后台逻辑处理也不能太复杂。有了云计算平台，网站建设有了更大的灵活性。网站普遍面临的难题，是流量忽上忽下难以预测，云计算平台的高弹性的计算和存储能力，为解决这个难题，提供了可靠的办法。

随着建网站的进入壁垒降低，云计算平台供应商将面临的竞争，是如何尽快地更多地吸引潜在的客户，把他们的网站建在自己的平台上。譬如，如果想游说秀水街的小摊小贩们去建网站，单靠云计算平台供应商的销售人员挨家挨户上门兜售，恐怕效率太低。有效的办法，或许是采用授权（franchise）的做法。云计算平台与几家大的经销商谈，说好每招徕一户网站，收入如何分配。然后由经销商去寻找下家客户或者经销商。经销商不仅负责营销，或许还可以负责帮助下家客户设计网站等等。

3. 高性能计算（HPC）。

提到高性能计算，人们通常会想到天气预报，原子弹爆炸模拟，基因组合搜索等等。对于人们日常生活，目前似乎看不到高性能计算的影子。是日常生活不涉及高性能计算，还是有需求，只不过以前被压抑了？

以我看，需求是有的，只是以前普通人做不到，所以市场潜力没有充分被挖掘出来。譬如说虚拟现实（Virtual Reality）的应用就很广，可以用于游戏，也可以用于教学，例如射击，驾车，飞行，甚至做手术等等。

问题是制作虚拟现实的技术要求很高，计算量也很大，所以普通人即使有很好的创意，也实现不了。有没有可能把三维计算机图形模型，尽可能多地模板化，元素化。普通人如果有好的创意，可以基于这些模板实现个性化设计，然后把诸多元素组装起来，实现一个一个的场景。

Courtesy http://static.bowenwang.com.cn/gif/virtual-reality-technology-in-olympic-promotion-1.jpg

4. 数据挖掘。

数据挖掘的关键，在于数据的采集。Tim O'Reilly说，“ 未来属于那些能够实时处理信息的服务，信息的来源既可以是用户，也可以是非人力的传感器（The future belongs to services that respond in real time to information provided either by their users or by nonhuman sensors）”。注意句中提到的传感器，相对于人力产生的信息，传感器上传的数据，更及时，更丰富。

UC Berkeley's micro sensor mote.

Courtesy http://www.cs.wmich.edu/wsn/images/mote.jpg

问题是传感器能收集什么样的数据？森林防火，建筑筋梁的应力监测，这些已经有人在尝试。有没有可能实时远程监控，例如监控在家疗养的病人的身体状况，这样既不占用医院的病床，也不耽误及时救治。

非人力产生的数据，不仅来自于传感器，而且很多设备也在无时不刻地产生大量数据，例如无线网络的设备，它们记录了每一部手机从一个基站转换到另一个基站发生的时间。这些数据目前白白地被浪费，如果收集起来，尝试各种数据挖掘算法，或许能够启发出以前想不到的应用。沿用前面的例子，通过对无线网络数据的挖掘，不仅可以实时测算人口的分布，而且可以估算各个主要道路的交通流量，以及人流车流的速度。

5. 前店后厂。

北京有一家餐馆，叫“张生记”，它的招牌菜是老鸭汤。但是去张生记品尝老鸭汤，往往乘兴而去，败兴而回。因为餐馆只有8个炖汤的炉头，客人多了供应不过来，只好抱歉地通知顾客，此品告罄。给他们经理出了一个主意，或许可以在郊外租个厨房，专门批量炖制老鸭汤。每天早晨，把炖好的老鸭汤运进餐馆，有食客点此菜，只需回锅加热即可。这个主意，就是前店后厂。后厂完成主要工序，前店只要做简单处理，即可服务客户。

“云而上”一文提到Matlab和 Mathematica两个软件，说对于复杂的计算，不一定要全部在PC本地完成，Matlab和Mathematica可以把一部份运算量庞大的任务，转发给远程云计算平台去完成，PC本地只负责运算量小的任务，以及结果的显示。这个主意也符合前店后厂的想法。

前面提到的游戏的图像制作，也是前店后厂的思路。前店负责设计，设计完成后，软件及时给设计者一个简单的二维静态效果图。设计者确认后，让后厂负责完成三维渲染，以及动画控制等等计算量繁重的工作。

前文提及的新浪音乐盒，也是前店后厂的思路，前店主要负责播放，后厂主营搜索及推荐。

当人类普遍拥有了超大规模的计算和存储能力，软件设计以及算法实现，都可能会发生一系列转变。前店后厂的模式，或许可能成为这一系列转变的第一个尝试。

后厂与云计算挂钩，已经没有太多悬念，困惑在于前店该如何设计。这个专题，留给后文讨论。

说到天气预报和传感器。现在很多自动气象站（AWS），建好以后，数据都是白白浪费的，不能达到预期效果。人们收集数据的能力早已超过处理数据的能力。

【补6】商机与商战 之二

有人评论美国的科技政策，说自从爱迪生时代以来，美国每每发现一个潜力不错的主题，就像抛绣球一样，忽悠各路学界商界人力财力去钻研，去哄抢。这些人力财力，不仅来自美国本土，而且也来自全球各地。美国政府通常在幕后指挥，它的作用主要体现在两个方面，

1. 通过公开的立法，以及暗地的操作，让美国本土公司机构和个人得到最大实惠，同时也留一点残羹剩饭给海外尝尝甜头，保持他们参与的积极性。

2. 率先发现富于潜力的主题。从福特汽车，贝尔电话，通用电器，好莱坞电影，杜邦化工，波音/洛克希德航空航天，到Motorola/Texas Instrument电子，Intel集成电路，微软操作系统，思科网络设备，Netscape/Yahoo互联网相关产品，和Google搜索引擎。科技突破转换为商机的重大机会，几乎都被美国把持。

为数不多的例外之一，是移动电话。1980年代末，移动电话技术在北欧以及日本已经很成熟，但是美国迟迟不开放市场。直到1990年代初，Qualcomm和Motorola等等美国本土公司技术准备充分以后，美国政府才默许大规模开发本地移动电话市场。Nokia等等海外公司，固然能够在美国市场得到一部份利润，但是主要收入，还是留给了美国本土公司。

计算机和网络技术美国一直处于领先地位，所以美国政府对待计算机和网络，明显与移动电话不同，没等到技术十分成熟，就已经迫不及待地向全球抛出这个新绣球。先是Apple和IBM两家美国公司饱赚了PC的利润，接下来微软和Intel又赚得盆满钵盈。

互联网原本是欧洲人的发明，问世不久，就被美国人抢过风头。当时互联网作为一个新兴产业，从技术到商业模式，都没有成型，美国人挥舞金融股市指挥棒，吸引各国资金，以风险投资为渠道，糜集美国，催生了一大批互联网相关企业。而这些企业的股票一路疯长，又反过来刺激全球资金进一步向美国聚集。一转眼，到了 2000年，互联网泡沫破灭，大批海外资金血本无归，但是这些资金所催生的技术与实物资产，却留在了美国。

互联网的潜力还没有挖晚，美国又开始忽悠生物基因医疗药品技术。生物基因医疗药品技术，从学术研究转化为商品生产的难度，似乎比计算机和网络更难。到目前为止，除了伟哥获得了商业上的巨大成功以外，还有多少其它成功案例？但是去硅谷数一数，生物公司已经为数不少。这些公司以什么生存？答案，风险投资。美国人的魔术，依旧长盛不衰。

客观上来说，云计算算不上是一个特大的绣球，但是架不住美国的热炒，现在已经成为全球IT业界的热点话题。

目前云计算商战战场是三国鼎立的局面。Google AppEngine面向广大网站客户。Amazon S3和EC2更在意托管电子商务，以及代理高性能计算。这两者的目标客户，基本上都是企业客户，包括小摊小贩。微软呢？微软的云端战略强调的是那个“端” 字。有理由相信，微软更在意个人用户。

IBM的处境有点尴尬。云计算本质上来说，对IBM的大型机业务是威胁。但是IBM奇怪地推出 Blue cloud战略。细细琢磨一下蓝云的技术内容，发现除了Tivoli这个监控系统以外，蓝云的核心，都依赖于开源项目。而Tivoli与云计算的关系，充其量不过是个辅助工具而已。

对于自己不擅长的技术，IBM为什么不唱反调，反而跟着别人后面起哄？“云而上”这篇文章给出的答案是，维护客户关系（leverage customer relationships）。说来也不奇怪，IBM日益从一个硬件软件生产商，向服务与咨询方向转变。

一个当年主宰着计算机产业，一个当今仍然拥有人才荟萃的TJWatson等等实验室的IBM，在云计算这个重要的领域，却没有一如既让地担当起领袖的重任。时过境迁，一声长叹。

首花，浪费了。

感觉邓太比邓坎还有才，哈哈，虽然这篇行文上看还是邓坎的