# 黄姓编辑第二天：从“艳照门”泄露渠道看 IT 技术变迁

- 作者：刘学文
- 发布时间：2014-09-11 14:49
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/451476

[![p2012650050](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2014/09/p2012650050.jpg)](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2014/09/p2012650050.jpg)

出大事了。

好莱坞娱乐圈曝出史上最大的“[艳照门”事件](http://www.ifanr.com/448504)，我们黄姓编辑最喜欢的奥斯卡影后詹妮弗·劳伦斯等多位女明星深陷其中，对此，黄姓编辑是又兴奋又气愤。时间回到 2008 年，陈冠希因为修电脑导致硬盘中的艳照泄露。对于科技圈和娱乐圈一样关心的黄姓编辑很敏锐地发现了其中的不同之处。

这一次好莱坞发生的事情，众多矛头指向了苹果的 iCloud 服务，和修电脑没有一点儿关系。时代在变，连艳照门的表现方式都在与时俱进。曾经，我们的照片存在电脑的硬盘之中，在相机的存储卡中，而现在，照片被分流到了云端服务中去了。

其实不光是这次 iCloud 第一次和花边新闻有关系，之前也有报道，美国 MW 律师事务所家庭法律合伙人 Sam Hall 认为，云端同步服务，包括苹果 iCloud，让人们可以更好的了解自己的配偶[是否在外面偷情](http://digi.163.com/14/0420/07/9Q8Q5FK000162OUT.html)。最近几个月，他收到了很多类似的案件，当人们发现自己的配偶在外面偷情时，相关的出轨信息和照片因为夫妻之间使用相同的云端账户而一直保持同步状态。

“任何时间，在任何地点，通过任何设备，分享和创建任何内容。”虽然是负面消息，但是正在电脑前浏览照片的黄姓编辑内心矛盾地意识到，关于他的梦中情人詹妮弗·劳伦斯的负面消息却是云计算发展轨迹的一个绝佳背书。

历数每次互联网安全事件，我们对于云计算的安全忧虑从未消除。其实从云计算的整体技术架构来看，其安全性并不差。一些[安防专家也指出](http://weibo.com/1401527553/AECDCiTPT?mod=weibotime)，云计算的运用甚至是一些安防技术发展的新方向。而只要网络在，安全的话题也总会继续下去，云和大数据时代也是如此。

而在前几日的魅族 MX 4 发布会上，他们大书特书的有两个关键点：姗姗来迟的大容量云存储，基于物联网的智能硬件小伙伴则是对于未来业界发展态势的一个站队。在上一篇《[黄姓编辑的一天：发现数字生活中的云端力量](http://www.ifanr.com/445773)》中，提到了依托于数据中心和云计算的智能设备已经慢慢平民化，泛设备化了。

### 云计算的加速力量

连接起设备和云计算的中间节点则是移动互联网和一个个应用，反过来，云服务不仅为应用提供后方支持，更能加速应用开发。显性的看，是云计算和云服务改变了我们数据的存储习惯，而在隐性层面，云计算带来的变革其实更深入，移动互联网和云计算推动了现在企业业务模式转变。

在离开了 YouTube 后，YouTube 创始人 Steve Chen 和 Chad 再次开始创业，成立了 AVOS，经过一段时间发展，AVOS 美国团队更名为 Mixbit，中国团队独立并更名为 AVOS Cloud，由前 Googler，耶鲁大学博士江宏担任 CEO。AVOS 成立之初推出了不少的应用，后来则专注于为应用开发提供后端的云服务。目前央视、华为、创新工场等著名名企业机构是其用户。

江宏如此向我们描述移动互联网背景下，云服务的形态改变：

> “在移动互联网的背景下，前后端的分离更加彻底，产业分工也就更加明显，不同层次云服务的分离在技术上成为可能。并且因为移动互联网的特点，比如 O2O 市场随着移动计算设备的发展兴起，越来越多原来从事传统行业或者有着线下资源优势的企业或团队开始进入移动互联网领域，而他们的优势并不在技术方面，所以需要更强大、高层的云服务平台支撑他们的事业。”

AVOS Cloud 曾经也上线过一些优质应用，最终他们的产品发展轨迹从下游的应用走向了上游的云服务，完成了转型。江宏表示，这种转型逻辑在于，之前他们开发过多个面向最终用户的移动应用，所以能切身体会到移动开发的痛点以及一个通用、强大的后端服务能带来的巨大价值。通俗的讲，就是他们的脚曾经在用户（应用开发者）的鞋子里。

而江宏和 AVOS Cloud 这种选择的根本原因是对于云服务这个市场巨大潜力的认可。

AVOS Cloud CTO 丰俊文认为，移动互联网现在这么火，但是为移动互联网做产品和之前为 PC 互联网做产品，在服务端开发流程上这么多年并没有多大改观。就算开发一个再简单的 app，也需要去申请域名、租用服务器、开发后端代码、进行程序部署和系统运维，这还只能保证让产品上线；在产品发布之后，为了应对用户量和流量的上涨，还需要对后端架构不断进行重构和优化。这一切，对于小的团队或者优势不在技术的团队来说，都是一个很大的负担。

基于AVOS Cloud的积累， 他们开发了一套完整的移动开发平台，让所有开发者完全不管 Server 端的架构实现，就可以快速完成产品开发，并且因为有更多时间用来优化用户体验，反而可以打磨出更好的产品。

丰俊文如此具体描述：

> “其实所有客户端和 Server 端的网络交互，都只为一点：数据。我们通过很好地抽象和封装，让我们的平台可以脱离具体业务来存储任何类型的数据，读取的时候我们的 API 再原样返回给客户端。除了数据存储之外，我们还提供实时消息服务，可以让大家在 10 分钟内为你的应用加上移动 IM 功能。这一切，都能极大加快应用开发进程。”

窥一斑而知全豹，AVOS Cloud 是云服务中很有代表性的一家。宏观上讲，这里可以引用英特尔全球副总裁杨叙说过的一句话：

> “云计算走红有一个很重要的原因是由于移动互联网的快速发展，这两者的关系其实相辅相成，越来越多的人开始做与云相关的事情，可能对移动互联网的快速发展是一个新的带动，两者会不断交错前行。”

### 怎样给大数据加速

前工程院副院长邬贺铨院士如此概括今后的互联网生态称之为“[大智移云](http://www.ifanr.com/dasheng/410695)”时代，“大智移云”指的是“大数据、智能化、移动互联网和云计算”。可以这么说，智能化和移动化是趋势，而云计算和大数据是方法。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

紧接着，杨叙在当时的另一个论断是：

> “计算能力的建立与高速公路等基础设施有相通之处，这方面的投入需要适当超前一些。刚开始看起来没有车在高速公路上跑，但是现在已经经常堵车了。我们千万不要低估数据的爆炸式增长速度。”

英特尔曾经如此定义他们的属性，他们不是一家芯片公司，而是一家计算公司。这种定义的一个很明显表现是他们在云计算和大数据技术中对于计算能力和产业链的贡献，x86 服务器今天在云计算当中成为主流的产品，在数据中心领域中，由于 x86 服务器架构的更好的性能、更好的成本、更好的标准化、更好的节能等等优势也被客户广泛接受，有更多的程序和软件在上面运行。因此对于英特尔来说，只要任何跟 x86 架构的体系平台的应用都是他们的合作伙伴，无论是云计算和大数据。

麦肯锡全球研究院的报告《[大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域](http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation)》显示，在美国的 17 个业务领域中，有 15 个领域的公司的数据存储量比美国国会图书馆还多。沃尔玛就是一个典型实例。这一零售业巨擎每小时要处理超过 100 万笔客户交易，其数据库估计包含超过 2.5 PB 的数据，相当于美国国会图书馆全部书籍中所含信息的 167 倍。

MIT 数字商业研究中心总监 Eric Brynjolfsson 教授对 179 家大型上市公司展开了调研，发现使用“数据驱动型决策模式”的公司的生产力和赢利能力比竞争对手高出约 5%。

Eric Brynjolfsson 的总结是：对于能够充分利用大数据的公司，将可以更容易实现目标。

这就说明，大数据中的“大”并不是大数据的核心价值，只有通过分析才能从“大”中寻找出数据应有的价值。

拥有分析和利用大数据的能力，有助于支持和实现新的科学发现、商业模型和消费者体验，从而把握能够改变社会的无穷潜力。然而，目前只有少数人能够从这些大数据中获益，这是因为现有技术、方法和技能可支持的数据类型过于僵化或者它们的部署过于昂贵。

英特尔架构事业部副总裁、数据中心软件部总经理 Boyd Davis 表示：“人类和机器都在不断生成大量具有价值的信息，从精准地预测恶劣天气，到研制出治疗绝症的独特疗法，这些信息能够在很多方面丰富我们的生活。英特尔公司致力于为开源社区贡献有助于利用所有可用计算力的强化功能，来为整个行业奠定更好的基础，帮助其突破创新瓶颈并把握住将大数据转化成有价值信息的机遇。”

一提到大数据分析，Hadoop 是不得不说的框架，它用于支持分布式应用程序，能够使用服务器集群分析超大型数据，然后将其转换为更易于这些应用程序使用的形式。Hadoop 擅长处理的任务包括对大型数据集进行索引和排序、数据挖掘、日志分析和图像处理等。

上次也说到，海量数据的运算、存储及交换，是数据中心所需的三大核心功能，这其中就涉及到了服务器计算能力、存储设备以及网络设备。这三类设备的优化不仅是为云游戏或者网络高清视频点播加速，同时也会为大数据分析效率加速。

英特尔曾经就做过一个试验，将千兆位以太网服务器适配器换成万兆位，机械硬盘换成固态硬盘，处理器有旧的至强 5600 升级到 E5 2600 系之后，排序 1TB 数据集所需的时间由 4 小时缩短到了 12 分钟，而而利用英特尔大数据分析平台后后，排序分析时间由 12 分钟进一步缩短到了 7 分钟。

也就是说，升级了硬件，尤其是硬盘和软件设备后，处理分析大数据的时间大大缩短。从 4 小时到 7 分钟的意义在于，大数据技术进步预示着我们向近实时数据分析的目标又迈近了一大步，而且所需的成本大幅低于此前使用专有硬件和软件实施的成本。近实时的数据分析带来的好处是，将能够帮助企业近乎实时地响应瞬息万变的市场需求，并从其资产中获得更多价值。

到这里再回过头来看，MIT Eric Brynjolfsson 教授对 179 家大型上市公司的调研调研结果：使用“数据驱动型决策模式”的公司的生产力和赢利能力比竞争对手高出约5%。5% 对于许多大企业而言，就是生死线。

题图系《饥饿游戏 2》剧照