185 全家桶和开放平台(1)

笑笑.Jo / 著投票加入书签

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    愚人节的次日早晨,全球有多少人人是顶着熊猫眼上班的,唐笑不清楚,但是一夜的时间就覆盖到了将近五百万用户,其中还包括相当一部分互联网从业人员,那确实实实在在的。

    攫欝攫欝。高飞公司创意不断,谷歌搜索通过侧页广告和竞价排名成为搜索殷勤霸主,Facebook的照片分享、点赞、消息流、实时视频语音通话等,更是让它在短短两年时间就追平了微软MSN累计了六七年的用户数。

    那些互联网从业人员是抱着研究了解的心态尝试的,但让他们没有想到的是,这款游戏竟然这么容易就让人沉迷,那卡通的农场画风、那幼稚的种菜和偷菜玩法好像都具有强大的洗脑能力。

    一旦玩进来,就根本不知道自己是抱着什么目的而来了,到最后,脑子里往往只剩下一个念头:“我要偷菜!你们丫的不许偷我的菜!”

    唐笑心里很清楚,的火爆还没真正开始,这游戏最牛逼的阶段,就是用户的庞大人脉关系网全都被他们拉进来之后。

    当年的华夏新闻里可不乏四五十岁的叔叔阿姨还要定闹钟夜里起来偷菜、收菜,更是不乏女朋友责怪男朋友不及时帮自己收菜而分手,甚至最有意思的,就是下属偷上司的菜而被借故开除……

    总之,这款游戏相当魔性,未来几个月内,还会继续创造出更大奇迹。

    看着后台数据的变化,唐笑总算是松了一口气。能在华夏大火,并不表示也能在美利坚甚至全世界大火,现在看着参与到游戏的人数越来越多,甚至Facebook的用户注册也迎来了一小波爆发,唐笑知道,妥了。

    唐笑可没有通宵的习惯,这家伙现在的生活和工作虽然忙碌,但是作息却无比规律,怎么说呢,越有钱越惜命这句话还是有点道理的。

    在高飞这边待到了晚上九点多,唐笑就自己开着车回庄园去了。凯勒和布鲁斯或集训或学习,这段时间根本就没在唐笑身边。

    这段时间,唐笑还养成了一个习惯,那就是每晚临睡前都会给凯瑟琳发一封邮件,把自己这一天发生的一些趣事整理好发送给她。然后等到第二天一大早受到凯瑟琳的回邮之后,也花几分钟了解凯瑟琳的情况。

    二人虽然分隔两地,感情不但没有降温,反而还有愈发浓烈的趋势。

    上线首日的数据,唐笑第二天一大早到公司的时候就有人过来给他汇报。听取完汇报之后,唐笑满意的点了点头,对着公司配给自己的工作秘书说道:“我知道了,这样,你把这个U盘里的文件打印几份,通知副总级别以上的管理层到我办公室。”

    魂穿回来的唐笑,有一个领域四怎么都不会错过的,那就是云计算和大数据。前世互联网巨头们竞争到了移动互联网时代,已经从最初的业务竞争,演变为数据、云、人工智能等更关键的核心资产和未来技术之争。

    巘戅书仓网巘戅。唐笑U盘里的内容,就是与大数据和云计算相关的东西,今天,他打算把这两个概念在公司高层之中进行小范围推广。除此之外,唐笑也准备和众人把自己就高飞公司接下来的重点发展业务指明方向。

    因为范围被限定在了副总级别以上,人员本来就是,等秘书通知下去之后,没过几分钟就全都到了。等人都到齐之后,唐笑也不客气,直接就把自己召集众人过来的目的说了出来。

    “谷歌的‘三驾马车’技术已经开发完成,我们在美利坚的两个数据中心也很快就会投入使用,今天我想和大家说一下我对高飞未来的规划和构想。下面,我来给大家介绍两个概念:

    大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

    云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。通过这项技术,可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。

    大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

    他俩之间的关系你们可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。两者之间相互依存、互相成就。

    早在Facebook和谷歌合并的时候,我就说过,Facebook虽然在流量方面可能不及谷歌,但是盈利能力肯定不会比谷歌差,因为实名注册的关系,我们可以做到更为精准的广告投放。

    Facebook拥有海量的大数据,而且是非常有价值的实名数据,这让我们得以分析这些数据然后精准投放广告,从而获得超额的回报。但这远远不够,我们对数据的挖掘还仅仅只是停留在表面阶段。

    举个例子,例如投掷骰子,很难预测对吧?但如果从科学的角度去分析,知道它的力度、空气阻力、地心引力、桌面弹性等全部综合系数,掌握全部的数据信息,理论上就是可以百分之百的预测道它会投出几来。

    那么换个场景,如果我知道一个用户他的一切行为信息呢?几点起床、几点吃饭、