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第三百一十六章 大数据和云计算

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“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。

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