第233章 ？
周五这天上午，正端坐在办公室办公的骆常慧突然收到章杉发来的指令。
任务说明倒是很简单，章总让她拟定出一个计划来布局云计算领域和6G概念研发~
对于6G概念开发。骆常慧不是很理解。
但云计算方面她却不陌生，作为一个有着涉外背景且博士毕业的人来说。
骆常慧当即就“理解”了章总的野心。
章杉哪里是简简单单地着眼于云计算。
分明是将靶标对准了大数据领域。
尽管章总没直接说，但是看着章杉指定的投资规划额度高达20亿。
20亿美元，不是投资大数据又是什么呢？
而且从技术体系结构来看，云计算和大数据本身具有密切的关系。
云计算和大数据都是以分布式存储和分布式计算为基础。
只不过云计算更专注于服务，而大数据则更专注于数据价值化。
从大数据和云计算的依赖关系来看，云计算是大数据出现一个重要原因之一。
另一个促使大数据产生的原因是物联网。
云计算本身即使没有大数据也是可以提供IaaS服务和部分PaaS服务的，只是在当前“全栈云”和“智慧云”等概念的推动下，云计算才需要大数据来提升服务能力。
对于大数据来说，不仅需要云计算。
云计算对于大数据的发展还具有非常重要的意义，因为大数据不仅需要云计算平台提供各种服务支撑，包括存储、算力、安全等，云计算还能够在很大程度上为大数据拓展采集数据的渠道，因为云计算未来向行业领域的垂直发展将整合大量的行业数据，这对于大数据来说具有非常重要的意义。所以从这个角度来看，云计算是产生大数据概念的重要因素之一，没有云计算的发展则很难有大数据技术的突破。
从当前整个产业互联网的技术体系结构来看，无论是物联网技术体系还是人工智能技术体系，都离不开云计算和大数据的支撑。
以物联网技术体系为例，云计算处在物联网体系结构的第三层，而大数据则处在第四层。
二者最终为智能决策层提供服务，所以大数据和云计算这两个技术本身就很难分割看待。
大数据，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
经济的开发成长促进了密集数据科技的使用。
全世界共有约46亿的移动电话用户，并有10至20亿人链接互联网。
自1990年起至2005年间，全世界有超过10亿人进入中产阶级，收入的增加造成了识字率的提升，更进而带动信息量的成长。
全世界透过电信网络交换信息的容量在1986年为281兆亿字节（PB），1993年为471兆亿字节，2000年时增长为2.2艾字节（EB），在2007年则为65艾字节。根据预测，在2013年互联网每年的信息流量将会达到667艾字节。
从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。
大数据分析在现代研究中越来越突出。
大数据的研究并不是一件可以一蹴而就的事情！
大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。
这是一个几乎从来没有人走过的路！
但就是再难也要就行相关的研究！
因为这就是潮流！
随着大数据被越来越多的提及，已经不少人惊呼大数据时代到来了。
2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临！
尽管有人不愿意承认，但是这就是事实。
在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
大数据时代的来临注定带来无数的机遇……
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。
谁先把握住大数据处理甚至有望在未来的核聚变领域先人一步。
这并不是危言耸听，要知道：
大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。
实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。
将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生25拍字节（PB），复制后为200拍字节。
如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。
每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。
这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍。
毫无疑问，谁在大数据方向处理能够抢占先机，谁就更容易拥有这方面的优势。
也正因为大数据方向的重要性！
已经有无数的企业在这方面先下手了！
Software AG、Oracle、IBM、微软、SAP、易安信、惠普和戴尔已在多间数据管理分析专门公司上花费超过150亿美元。
在2010年，数据管理分析产业市值超过1，000亿美元，并以每年将近10%的速度成长，是整个软件产业成长速度的两倍。
骆常慧之前就做过跟大数据相关的报告，只是一时没找到合适的契机汇报给章杉。
浑然没想到章总总是能洞察先机！
而且，最关键的是章总有魄力，一投资就是投资20亿美元。
尽管章杉并没有明确说明白是什么币种，但有过之前的教训，骆常慧无比清楚章杉的意图！
只是如此一来，再把这家研究云计算和大数据公司放在杉林科技的架构之中就太短视了！
章总一下子投资20亿，肯定是想重组一个新的公司！
只是新公司的名字叫什么好呢？
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任务说明倒是很简单，章总让她拟定出一个计划来布局云计算领域和6G概念研发~
对于6G概念开发。骆常慧不是很理解。
但云计算方面她却不陌生，作为一个有着涉外背景且博士毕业的人来说。
骆常慧当即就“理解”了章总的野心。
章杉哪里是简简单单地着眼于云计算。
分明是将靶标对准了大数据领域。
尽管章总没直接说，但是看着章杉指定的投资规划额度高达20亿。
20亿美元，不是投资大数据又是什么呢？
而且从技术体系结构来看，云计算和大数据本身具有密切的关系。
云计算和大数据都是以分布式存储和分布式计算为基础。
只不过云计算更专注于服务，而大数据则更专注于数据价值化。
从大数据和云计算的依赖关系来看，云计算是大数据出现一个重要原因之一。
另一个促使大数据产生的原因是物联网。
云计算本身即使没有大数据也是可以提供IaaS服务和部分PaaS服务的，只是在当前“全栈云”和“智慧云”等概念的推动下，云计算才需要大数据来提升服务能力。
对于大数据来说，不仅需要云计算。
云计算对于大数据的发展还具有非常重要的意义，因为大数据不仅需要云计算平台提供各种服务支撑，包括存储、算力、安全等，云计算还能够在很大程度上为大数据拓展采集数据的渠道，因为云计算未来向行业领域的垂直发展将整合大量的行业数据，这对于大数据来说具有非常重要的意义。所以从这个角度来看，云计算是产生大数据概念的重要因素之一，没有云计算的发展则很难有大数据技术的突破。
从当前整个产业互联网的技术体系结构来看，无论是物联网技术体系还是人工智能技术体系，都离不开云计算和大数据的支撑。
以物联网技术体系为例，云计算处在物联网体系结构的第三层，而大数据则处在第四层。
二者最终为智能决策层提供服务，所以大数据和云计算这两个技术本身就很难分割看待。
大数据，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
经济的开发成长促进了密集数据科技的使用。
全世界共有约46亿的移动电话用户，并有10至20亿人链接互联网。
自1990年起至2005年间，全世界有超过10亿人进入中产阶级，收入的增加造成了识字率的提升，更进而带动信息量的成长。
全世界透过电信网络交换信息的容量在1986年为281兆亿字节（PB），1993年为471兆亿字节，2000年时增长为2.2艾字节（EB），在2007年则为65艾字节。根据预测，在2013年互联网每年的信息流量将会达到667艾字节。
从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。
大数据分析在现代研究中越来越突出。
大数据的研究并不是一件可以一蹴而就的事情！
大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。
这是一个几乎从来没有人走过的路！
但就是再难也要就行相关的研究！
因为这就是潮流！
随着大数据被越来越多的提及，已经不少人惊呼大数据时代到来了。
2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临！
尽管有人不愿意承认，但是这就是事实。
在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
大数据时代的来临注定带来无数的机遇……
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。
谁先把握住大数据处理甚至有望在未来的核聚变领域先人一步。
这并不是危言耸听，要知道：
大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。
实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。
将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生25拍字节（PB），复制后为200拍字节。
如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。
每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。
这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍。
毫无疑问，谁在大数据方向处理能够抢占先机，谁就更容易拥有这方面的优势。
也正因为大数据方向的重要性！
已经有无数的企业在这方面先下手了！
Software AG、Oracle、IBM、微软、SAP、易安信、惠普和戴尔已在多间数据管理分析专门公司上花费超过150亿美元。
在2010年，数据管理分析产业市值超过1，000亿美元，并以每年将近10%的速度成长，是整个软件产业成长速度的两倍。
骆常慧之前就做过跟大数据相关的报告，只是一时没找到合适的契机汇报给章杉。
浑然没想到章总总是能洞察先机！
而且，最关键的是章总有魄力，一投资就是投资20亿美元。
尽管章杉并没有明确说明白是什么币种，但有过之前的教训，骆常慧无比清楚章杉的意图！
只是如此一来，再把这家研究云计算和大数据公司放在杉林科技的架构之中就太短视了！
章总一下子投资20亿，肯定是想重组一个新的公司！
只是新公司的名字叫什么好呢？
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