江燕公司的云计算为何发展那么快，这不是没有原因的，早进入这个领域是一个优势，更重要的是江燕公司有这方面的需求。
江燕公司成立没多久，就接连推出电商，社交，游戏等产品，发展特别快，而且都是对算力要求比较高的产品。但是大规模布局数据库需要时间更需要大笔资金，时间太紧，钱也不够怎么办？
所以当时就靠云计算，在公司高速发展的同时，如果没有云技术支持，估计服务器早就卡的观众丑拒了。
因为自身需求大，挑战大，所以在微博云尚未商业化时，江燕公司的云技术就已经很牛了。
电商平台对江燕公司的云计算发展贡献最大，同理，在国外也是亚马逊这个电商企业的云技术发展最快，电商可以说是云计算的最佳土壤。
微软在05年前后就已经提出Azure “云”的概念，但并没有成形，10年才真正开发云计算。而江燕公司零八年的时候，已经可以用云计算做灾难预防那么重的任务了。
“由于产品的重要程度和市场规模不一样，所以我认为不能用数量来对比，应当根据技术价值进行交换。不如这样，我们先把各自的技术转化成价值，再进行交换。”庄丁宁提出一个新方法。
这是很公平的交易方式，谷歌代表团无法拒绝，只能点头同意。
于是双方马上对各自提出的技术清单进行价值换算，结果这一算发现，谷歌拿出的图片处理技术和人工智能技术加起来，价值还不到微博云技术的一半。
Luke等人一看就炸毛了，说道：“你们的估算方式有问题，这三百多项技术怎么可能价值一千五百多亿，这简直就是天价！”
Adela捂着额头道：“oh my god，谷歌的市值才两千多亿。”
谷歌代表团四人皆一脸难以置信的模样，似乎没有料到庄丁宁敢算出这个价格。
庄丁宁等人却一脸理所当然，说道：“我们这是人民币，而你们说的是美元。如果不是看在贵公司有诚意的份上，一千五百亿我们都不卖。”
Luke摇头道：“这个价格是我们无法接受的，如果要花一千五百亿，我们宁愿自己研发云技术。”一千五百亿现金什么概念？
虽然谷歌有两千多亿美元的市值，但是要拿出一千五百亿人民币的现金却很困难。江燕公司研发液晶面板目前花了三百亿，真有这些钱，的确自己研发更好。
即便用技术换技术，这也是他们很难接受的价值。
按照这个价值，江燕公司估计要用一套云技术，换走他们一套图片处理技术，部分人工智能技术，还要搭上一部分搜索技术。
虽然云技术很重要没错，可是图片处理，人工智能，搜索引擎三大项也不是盖的。人工智能先不说，因为离应用和商业化还比较远，主要是图片处理和搜索引擎。
搜索引擎比较好理解，主要是图片处理技术，看着很单一，其实市场潜力巨大，应用范围极广。文字，图片，语音，视频可以说是互联网四大基础领域。图片应用无所不在，围绕着图片可以开发出很多产品，所以图片处理技术很重要，很实用。
比如互联网产品的重要收入来源之一“广告”，相当一部分广告都是以图片的形式为用户呈现的，如何使图片更具吸引力，图片质量是基本的。
这些东西平常我们不会注意到，却又无时不刻影响着我们。
“这一整套技术可以令谷歌在短时间内再造一个微博云，先不说微博云的价值，对你们来说最重要的是时间，时间就是金钱。得到这一套技术，你们可以从劣势瞬间转为优势，在云领域领先全世界。反之，你们可能永远无法超越亚马逊云。”庄丁宁说道。
“在企业服务中，云计算是可以实现飞轮式增长的业务，当客户规模足够庞大，边际成本会迅速降低。然而并不是每一家互联网公司都有实力做云计算业务，因为这个市场需要巨大的基础设施投入和全球化布局，最终只会留下几家巨头。但这并不意味着留到最后就能好过，如果市场占有度太低，云服务器可能无法带来利益，甚至会成为企业的负担。而占据大部分市场的那家云企业，其利益将会是惊人的高。阁下认为一千五百亿很多，不如我们再等一等，两年之后你们就知道这个价格有多便宜了。到时候别说一千五百亿，就是三千亿五千亿，我们公司都不一定会卖。”卫金痕说道。
卫金痕知道对方不可能等两年，因为只要用心研究一下就知道云市场的巨大潜力。
庄丁宁见对方沉默不语，接着说道：“说实话，如果不是最近我们公司转向面板领域，急需研发资金，我们是不会出售这么有潜力的产品技术的。以中国的互联网发展速度，再过两年时间，我们公司很多产品的收益都会有大幅度的提升，或许那时候我们就不需要出售云技术来换取资金了。”
两人很明显在逼迫对方做出选择，luke四人也知道这些话不能全信，但是想到美国那些顶尖的互联网企业，他们是很难淡定的。
庄丁宁他们的谈判策略显然已经成功了，引导谷歌重新认识云计算的重要性，认识他们真正的对手。这种意识上的紧张很重要，因为有竞争压力，所以谷歌等不及了。
本来谷歌的主要目标是重返中国市场，现在变成了获取云技术，重返中国市场几乎不提了。因为谷歌也知道，中国市场环境比较特别，他们不一定能成功。
而获取云技术稳住在国际上的地位，才是他们真正面临的危机。
“没有成套的搜索技术，我们是不会出售云技术的。”卫金痕说道。
双方对视，luke四人从庄丁宁他们眼中看到了坚持，luke四人心知，江燕公司对搜索技术的觊觎不是那么容易忽悠过去的。
最后还是adela做出决定，说道：“好吧，不过我们要把人工智能技术从清单上面划掉。”其实这是他们早就料到的，只是不想那么轻松交出来而已。
果然，adela说完就从公文包里拿出一份早就准备好的清单，上面正是搜索技术。
他把清单递给庄丁宁，说道：“这是我们的底线了，希望你们能尽快做出决定。”说这话的时候，他用十分严肃的眼神盯着庄丁宁。
“我看看再说。”庄丁宁不吃他这套，接过清单后开始研究。
因为他们对搜索技术不那么了解，所以当场找到了公司做搜索的工程师过来。三名工程师一起研究这么清单，虽然清单上面只有技术名称和简介，但他们看完后依旧很兴奋。
在江燕公司，搜索功能并不是那么受重视，没有专门的搜索产品，这三名工程师也不是专门做搜索的，搜索只是他们的兼职任务而已。
即便如此，他们也能意识到这份清单上面的技术价值，这绝对是可以颠覆国内搜索领域的先进技术，可以省去大量研发资金和时间。
“谷歌的老三驾马车GFS、MapReduce和BigTable，新三驾马车affeine、Pregel和Dremel。前者是云计算和大数据的奠基石，后者更是近两年引领发展潮流的技术。”潘星说道。
庄丁宁等人闻言有点纳闷，谷歌的云技术不是不行吗，怎么他们的三驾马车又成了云计算和大数据的奠基石和潮流趋势？
曲风看出他们眼中的疑惑，主动解释道：“谷歌是云计算和大数据的引领者，只是因为某些原因，在市场应用方面反而不如我们和亚马逊了。”
庄丁宁明白过来，说道：“原来如此，这么说来他们所谓的搜索技术也是基于云计算和大数据的，只是应用方向跟我们不一样。”
曲风说道：“可以这样理解。”
这个东西解释起来很麻烦，曲风没有时间给他科普。
谷歌的老三驾马车：
GFS是一个可扩展的大型数据密集型应用的分布式文件系统，该文件系统可在廉价的硬件上运行，并具有可靠的容错能力，该文件系统可为用户提供极高的计算性能，而同时具备最小的硬件投资和运营成本。
其实这就是云计算的雏形了，所以说谷歌才是云计算的引领者。
MapReduce是一种处理大型及超大型数据集并生成相关执行的编程模型。
其主要思想是从函数式编程语言里借来的，同时也包含了从矢量编程语言里借来的特性。基于MapReduce编写的程序是在成千上万的普通PC机上被并行分布式自动执行的。
table是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
谷歌很多项目使用Bigtable存储数据，这些应用对Bigtable提出了不同的挑战，比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。
Bigtable看起来像一个数据库，采用了很多数据库的实现策略。
但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型，而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。
Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。
谷歌的新三驾马车：
在一零年的时候，谷歌的搜索引擎发生了重大变革。
谷歌将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为“Caffeine”。
Caffeine是谷歌出自自身的设计，Caffeine使谷歌能够更迅速的添加新的链接，包括新闻报道以及博客文章等，到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供“50%新生”的搜索结果。
在本质上Caffeine丢弃MapReduce转而将索引放置在由谷歌开发的分布式数据库BigTable上。
作为继GFS和MapReduce两项创新后的又一项创新，其在设计用来针对海量数据处理情形下的管理结构型数据方面具有巨大的优势。
这种海量数据可以定义为在云计算平台中数千台普通服务器上PB级的数据。
Pregel在概念模型上遵循BSP模型。
整个计算过程由若干顺序运行的超级步组成，系统从一个“超级步”迈向下一个“超级步”，直到达到算法的终止条件。
Dremel是一种分析信息的方式，它可以跨越数千台服务器运行，允许“查询”大量的数据，如eb文档集合或数字图书馆，甚至是数以百万计的垃圾信息的数据描述。
这类似于使用结构化查询语言分析传统关系数据库，这种方式在过去几十年被广泛使用在世界各地。
使用Dremel就好比你拥有类似SQL的语言，并可以无需任何编程的情况下只需将请求输入命令行中就可以很容易的制定即席查询和重复查询”。
区别在于Dremel可以在极快的速度处理网络规模的海量数据。据谷歌提交的文件显示你可以在几秒的时间处理PB级的数据查询。
从谷歌三家马车看得出来，他们对云计算和大数据的应用主要在搜索上面。
早在2006年，谷歌在推出了“Google 101计划”的同时，也正式提出了“云”的概念与理论，随后亚马逊、微软、IBM等公司才陆续宣布了自己的“云计划”。
但是，第一个将之落实到地的却是江燕公司，随后才是亚马逊，反观提出者谷歌一直到12年6月末，才推出了自己的云计算服务：Google Compute Engine。
“既然我们已经在云计算和大数据领域超越了谷歌，获得他们的三项技术还有意义吗？”庄丁宁毕竟不是技术人员，所以对这个有点疑问。
“当然有意义，虽然谷歌在市场应用方面不如我们，但技术底蕴却不输于我们。严格来说是他们也有技术优势，我们如果得到这三驾马车，吸收其优势，我们的微博云可以在短时间内更进一步。”潘星解释道。
江燕公司成立没多久，就接连推出电商，社交，游戏等产品，发展特别快，而且都是对算力要求比较高的产品。但是大规模布局数据库需要时间更需要大笔资金，时间太紧，钱也不够怎么办？
所以当时就靠云计算，在公司高速发展的同时，如果没有云技术支持，估计服务器早就卡的观众丑拒了。
因为自身需求大，挑战大，所以在微博云尚未商业化时，江燕公司的云技术就已经很牛了。
电商平台对江燕公司的云计算发展贡献最大，同理，在国外也是亚马逊这个电商企业的云技术发展最快，电商可以说是云计算的最佳土壤。
微软在05年前后就已经提出Azure “云”的概念，但并没有成形，10年才真正开发云计算。而江燕公司零八年的时候，已经可以用云计算做灾难预防那么重的任务了。
“由于产品的重要程度和市场规模不一样，所以我认为不能用数量来对比，应当根据技术价值进行交换。不如这样，我们先把各自的技术转化成价值，再进行交换。”庄丁宁提出一个新方法。
这是很公平的交易方式，谷歌代表团无法拒绝，只能点头同意。
于是双方马上对各自提出的技术清单进行价值换算，结果这一算发现，谷歌拿出的图片处理技术和人工智能技术加起来，价值还不到微博云技术的一半。
Luke等人一看就炸毛了，说道：“你们的估算方式有问题，这三百多项技术怎么可能价值一千五百多亿，这简直就是天价！”
Adela捂着额头道：“oh my god，谷歌的市值才两千多亿。”
谷歌代表团四人皆一脸难以置信的模样，似乎没有料到庄丁宁敢算出这个价格。
庄丁宁等人却一脸理所当然，说道：“我们这是人民币，而你们说的是美元。如果不是看在贵公司有诚意的份上，一千五百亿我们都不卖。”
Luke摇头道：“这个价格是我们无法接受的，如果要花一千五百亿，我们宁愿自己研发云技术。”一千五百亿现金什么概念？
虽然谷歌有两千多亿美元的市值，但是要拿出一千五百亿人民币的现金却很困难。江燕公司研发液晶面板目前花了三百亿，真有这些钱，的确自己研发更好。
即便用技术换技术，这也是他们很难接受的价值。
按照这个价值，江燕公司估计要用一套云技术，换走他们一套图片处理技术，部分人工智能技术，还要搭上一部分搜索技术。
虽然云技术很重要没错，可是图片处理，人工智能，搜索引擎三大项也不是盖的。人工智能先不说，因为离应用和商业化还比较远，主要是图片处理和搜索引擎。
搜索引擎比较好理解，主要是图片处理技术，看着很单一，其实市场潜力巨大，应用范围极广。文字，图片，语音，视频可以说是互联网四大基础领域。图片应用无所不在，围绕着图片可以开发出很多产品，所以图片处理技术很重要，很实用。
比如互联网产品的重要收入来源之一“广告”，相当一部分广告都是以图片的形式为用户呈现的，如何使图片更具吸引力，图片质量是基本的。
这些东西平常我们不会注意到，却又无时不刻影响着我们。
“这一整套技术可以令谷歌在短时间内再造一个微博云，先不说微博云的价值，对你们来说最重要的是时间，时间就是金钱。得到这一套技术，你们可以从劣势瞬间转为优势，在云领域领先全世界。反之，你们可能永远无法超越亚马逊云。”庄丁宁说道。
“在企业服务中，云计算是可以实现飞轮式增长的业务，当客户规模足够庞大，边际成本会迅速降低。然而并不是每一家互联网公司都有实力做云计算业务，因为这个市场需要巨大的基础设施投入和全球化布局，最终只会留下几家巨头。但这并不意味着留到最后就能好过，如果市场占有度太低，云服务器可能无法带来利益，甚至会成为企业的负担。而占据大部分市场的那家云企业，其利益将会是惊人的高。阁下认为一千五百亿很多，不如我们再等一等，两年之后你们就知道这个价格有多便宜了。到时候别说一千五百亿，就是三千亿五千亿，我们公司都不一定会卖。”卫金痕说道。
卫金痕知道对方不可能等两年，因为只要用心研究一下就知道云市场的巨大潜力。
庄丁宁见对方沉默不语，接着说道：“说实话，如果不是最近我们公司转向面板领域，急需研发资金，我们是不会出售这么有潜力的产品技术的。以中国的互联网发展速度，再过两年时间，我们公司很多产品的收益都会有大幅度的提升，或许那时候我们就不需要出售云技术来换取资金了。”
两人很明显在逼迫对方做出选择，luke四人也知道这些话不能全信，但是想到美国那些顶尖的互联网企业，他们是很难淡定的。
庄丁宁他们的谈判策略显然已经成功了，引导谷歌重新认识云计算的重要性，认识他们真正的对手。这种意识上的紧张很重要，因为有竞争压力，所以谷歌等不及了。
本来谷歌的主要目标是重返中国市场，现在变成了获取云技术，重返中国市场几乎不提了。因为谷歌也知道，中国市场环境比较特别，他们不一定能成功。
而获取云技术稳住在国际上的地位，才是他们真正面临的危机。
“没有成套的搜索技术，我们是不会出售云技术的。”卫金痕说道。
双方对视，luke四人从庄丁宁他们眼中看到了坚持，luke四人心知，江燕公司对搜索技术的觊觎不是那么容易忽悠过去的。
最后还是adela做出决定，说道：“好吧，不过我们要把人工智能技术从清单上面划掉。”其实这是他们早就料到的，只是不想那么轻松交出来而已。
果然，adela说完就从公文包里拿出一份早就准备好的清单，上面正是搜索技术。
他把清单递给庄丁宁，说道：“这是我们的底线了，希望你们能尽快做出决定。”说这话的时候，他用十分严肃的眼神盯着庄丁宁。
“我看看再说。”庄丁宁不吃他这套，接过清单后开始研究。
因为他们对搜索技术不那么了解，所以当场找到了公司做搜索的工程师过来。三名工程师一起研究这么清单，虽然清单上面只有技术名称和简介，但他们看完后依旧很兴奋。
在江燕公司，搜索功能并不是那么受重视，没有专门的搜索产品，这三名工程师也不是专门做搜索的，搜索只是他们的兼职任务而已。
即便如此，他们也能意识到这份清单上面的技术价值，这绝对是可以颠覆国内搜索领域的先进技术，可以省去大量研发资金和时间。
“谷歌的老三驾马车GFS、MapReduce和BigTable，新三驾马车affeine、Pregel和Dremel。前者是云计算和大数据的奠基石，后者更是近两年引领发展潮流的技术。”潘星说道。
庄丁宁等人闻言有点纳闷，谷歌的云技术不是不行吗，怎么他们的三驾马车又成了云计算和大数据的奠基石和潮流趋势？
曲风看出他们眼中的疑惑，主动解释道：“谷歌是云计算和大数据的引领者，只是因为某些原因，在市场应用方面反而不如我们和亚马逊了。”
庄丁宁明白过来，说道：“原来如此，这么说来他们所谓的搜索技术也是基于云计算和大数据的，只是应用方向跟我们不一样。”
曲风说道：“可以这样理解。”
这个东西解释起来很麻烦，曲风没有时间给他科普。
谷歌的老三驾马车：
GFS是一个可扩展的大型数据密集型应用的分布式文件系统，该文件系统可在廉价的硬件上运行，并具有可靠的容错能力，该文件系统可为用户提供极高的计算性能，而同时具备最小的硬件投资和运营成本。
其实这就是云计算的雏形了，所以说谷歌才是云计算的引领者。
MapReduce是一种处理大型及超大型数据集并生成相关执行的编程模型。
其主要思想是从函数式编程语言里借来的，同时也包含了从矢量编程语言里借来的特性。基于MapReduce编写的程序是在成千上万的普通PC机上被并行分布式自动执行的。
table是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
谷歌很多项目使用Bigtable存储数据，这些应用对Bigtable提出了不同的挑战，比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。
Bigtable看起来像一个数据库，采用了很多数据库的实现策略。
但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型，而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。
Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。
谷歌的新三驾马车：
在一零年的时候，谷歌的搜索引擎发生了重大变革。
谷歌将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为“Caffeine”。
Caffeine是谷歌出自自身的设计，Caffeine使谷歌能够更迅速的添加新的链接，包括新闻报道以及博客文章等，到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供“50%新生”的搜索结果。
在本质上Caffeine丢弃MapReduce转而将索引放置在由谷歌开发的分布式数据库BigTable上。
作为继GFS和MapReduce两项创新后的又一项创新，其在设计用来针对海量数据处理情形下的管理结构型数据方面具有巨大的优势。
这种海量数据可以定义为在云计算平台中数千台普通服务器上PB级的数据。
Pregel在概念模型上遵循BSP模型。
整个计算过程由若干顺序运行的超级步组成，系统从一个“超级步”迈向下一个“超级步”，直到达到算法的终止条件。
Dremel是一种分析信息的方式，它可以跨越数千台服务器运行，允许“查询”大量的数据，如eb文档集合或数字图书馆，甚至是数以百万计的垃圾信息的数据描述。
这类似于使用结构化查询语言分析传统关系数据库，这种方式在过去几十年被广泛使用在世界各地。
使用Dremel就好比你拥有类似SQL的语言，并可以无需任何编程的情况下只需将请求输入命令行中就可以很容易的制定即席查询和重复查询”。
区别在于Dremel可以在极快的速度处理网络规模的海量数据。据谷歌提交的文件显示你可以在几秒的时间处理PB级的数据查询。
从谷歌三家马车看得出来，他们对云计算和大数据的应用主要在搜索上面。
早在2006年，谷歌在推出了“Google 101计划”的同时，也正式提出了“云”的概念与理论，随后亚马逊、微软、IBM等公司才陆续宣布了自己的“云计划”。
但是，第一个将之落实到地的却是江燕公司，随后才是亚马逊，反观提出者谷歌一直到12年6月末，才推出了自己的云计算服务：Google Compute Engine。
“既然我们已经在云计算和大数据领域超越了谷歌，获得他们的三项技术还有意义吗？”庄丁宁毕竟不是技术人员，所以对这个有点疑问。
“当然有意义，虽然谷歌在市场应用方面不如我们，但技术底蕴却不输于我们。严格来说是他们也有技术优势，我们如果得到这三驾马车，吸收其优势，我们的微博云可以在短时间内更进一步。”潘星解释道。