“老杨，你说几句吧。”
杨廷坤微笑点头后，深邃的目光快速从一张张审视的脸上扫过后。
“鸿蒙公司是世界顶尖的互联网科技公司，能够加入其中我深感荣幸。希望在以后的时间里能够跟大家友好相处，共同缔造鸿蒙的辉煌未来，谢谢。”
哗啦……。
徐良带头，众人纷纷给面子鼓掌。
让杨廷坤就坐后。
“大家应该都有些疑惑，我为什么要清空盘古的业务，进军数据库研发领域？我也相信一定会有人觉得，我是不是受了拉里·埃里森的刺激，要在数据库领域拆他的擂台？
坦率的说，一个快六十岁，土埋脖子的老家伙，不值得我重视。
但真正值得我重视的是，鸿蒙要拿到通往移动时代，人工智能时代的船票。”
感觉坐着说有些放不开的徐良，干脆站了起来。
“为什么这么说。
让我们从头捋一下。
在互联网发展的早期，那还是一个各路军阀混战，实战为王的时代，没有所谓正规军，搞定问题才是王道。
当然，那个时期也没有这么多问题，毕竟那个时期，互联网还是个新鲜的词汇，能被称作是‘网民’的人也都是稀有物种，上网多半是大户人家才玩的起的高端奢侈品。
从技术的角度来看，彼时还处在Web应用发展的初期，互联网技术架构还是最原始的单体架构，网民数量很少，一个服务器完全足够扛起用户访问的压力。
那个时期的关系型数据库得到了较为广泛的关注和应用，网站访问量谈不上什么高并发、更别说什么用户体验了，能玩得起就已经完胜大部分人。
但互联网发展到现在，上网成本越来越低，网民人口持续增长。
按照现在国内互联网发展速度而言，最多三四年的时间，华夏的网民人口就将超过一亿。
上亿人在网上搜索、购物、看电影，以及游戏和娱乐，将留下数以十亿级的数据。
我把这种天量的数据，称作‘大数据’。
单纯的依靠‘关系型数据库’，已经无法满足互联网公司的业务需求，我们需要一种‘非关系型数据库’，来处理数据量级极大，而且包含大量无规律的数据。”
众人作为子公司总裁，行业精英，对数据库也有一定了解。
所谓‘关系型数据库’，即存储的格式可以直观地反映实体间的关系。
关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系。
但他们并不了解‘非关系数据库’。
徐良也看到了众人眼神中的困惑，所以继续解释道。
“所谓非关系型数据库，其实是相对于关系型数据库而言的，我们都知道关系型数据库通常都是处理一些结构化的数据，这些数据通常都是有某些对应关系。
而非关系型数据库，通常用于存储那些类型不固定的，也没有什么规律的数据。
企业每天都产生大量的数据，非关系型数据库的应用非常广泛，应用场景也非常多，比如：缓存。”
顿了一下，留出时间给众人消化后徐良接着道。
“有了数据库来存储大数据，我们还需要处理大数据的方法。
因为我们的数据存储在各地的数据中心，想要计算这些数据，就需要一种能够统协各地数据的计算方法，这种方法叫做‘分布式计算’。
分布式计算通过互联网来实现，我们可以把它叫做‘云端’。
综合起来，这种处理大数据的方法，可以叫做‘云计算’。”
至于剩下的效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等理论和方法，徐良没多说。
先学会走，再考虑跑的事。
什么事都要一步步来。
“现在国外研究非关系型数据库的企业才刚刚起步，我们鸿蒙不能落在后面。
大数据和云计算，国外也只有些一鳞半爪研究项目，并没有成熟的业务模式，我们鸿蒙要赶在其它公司反应过来之前，尽快拿出成果，抢占市场。”
从徐良的话中，众人听出了他对大数据和云计算的重视。
“徐总，我有一点疑问。”吴希凡问道。
“你说。”
“大数据和云计算怎么盈利？”
徐良微微颔首，“我们先说大数据。
我自己总结，大概有四大盈利模式。
第一，解决方案。
大数据的解决方案主要模式为：我为你架构一套大数据系统，然后每年每月为你维护、升级这套系统。
费用的收取方式为：构建和部署大数据系统的费用+每年的维护/升级服务费用。
那么哪些企业需要大数据行业的解决方案呢？
一是政府企事业单位。
比如税wu局、公an系统、卫sheng系统、防kong系统，公共交通系统等。
二是传统行业。
衣、食、住、行、医疗、教育、零售、通信，航空、工业、制造业、体育、娱乐、彩票、影视、餐饮、旅游、房地产等。
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！