随着大数据的深入应用，现在有许多关于利用大数据的设想和大计划，但是为了实现这些，首先需要大运算。问题的关键在于，怎样才能构建一个比70年代造出的计算机还要高效得多的运算系统呢?

    随着大数据的深入应用，现在有许多关于利用大数据的设想和大计划，但是为了实现这些，首先需要大运算。问题的关键在于，怎样才能构建一个比70年代造出的计算机还要高效得多的运算系统呢?

　　人们通过云计算来实现大运算。云计算使得哪怕凭借很便宜的组件，也能够集合无穷大的处理能力。人们不再需要购买一个新的主板，因为一个数据中心或在多个数据中心的所有计算机都可以在云端为我所用。你想要多少处理能力，可以获取多少，突然之间，你要应付成千上万的硬盘和主板。当你不再需要这些处理能力的时候，你就把它们放回原处。云中心在不停运转。确保这一运转是顺畅的就很重要，而这也是新技术的研究发展方向。

　　如果每个人都开始依赖这个体系，那么就需要保证具备足够的处理能力。就好比，在炎热的夏天，人们需要保证全市所有空调系统的电力供给。一旦出现意外，导致大家都不能使用空调，则是人们都不愿意看到的结果。在计算机运作中，效用计算就是这种“供给”。公共能源企业为我们提供电力、水和其他能源，而云计算企业为我们提供计算能力。过去，如果一家公司想要一个大型软件，就需要购买成吨的服务器。今天，人们并不需要购买那么多的服务器了，因为可以租用，或是从运算服务的公司购买虚拟服务器。

　　每个人都担心网站黑客，害怕数据泄露。想象一下，如果有网络黑客攻击了北京电网，不管是出于恶作剧还是出于恐怖袭击的目的，他们都可以使得北京的电力系统陷入崩溃。

　　数据安全领域，实际上是一个硝烟弥漫的战场，但人们却并不一定清楚。在这个战场上，有努力保护数据安全的好人，也有黑客和企图闯入数据系统进行破坏的坏人。道高一尺，魔高一丈，这是一个无休止的问题。科技企业要先人一步，确保所掌握的技术比想要破坏数据的黑客和软件**领先。尽管目前存在许多种闯入电脑系统的方式，但是在系统真正受到侵害时，人们要确保有所察觉。以前病毒是这种危害唯一的来源，但不幸的是，目前这样的来源很多。

　　在衡量数据遭侵害的风险和数据带来的效用孰轻孰重时，总体而言，好的方面占上风。人们要做的只是确保对数据采取保护措施了。电子银行是一个经典的例子。这想起来其实挺可怕的，因为人们也可能闯入你的电子银行，偷走你的钱财。但是，你的生活现在能离得开电子银行吗?现在，我们考虑走回头路已经为时过晚，我们已经做不到了。你也不希望在马路上发生车祸，但是你更不愿意放弃开车。所以，这个产业 终会创造出许许多多的产品，来确保数据不受侵害，并保证各方面的安全。

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