| 摘要：中国工程院院士李德毅、高文，百度大数据首席架构师林仕鼎，就云计算与大数据相关问题回答了网友以及现场与会者的种种疑问。 |
主持人：这方面的进展怎么样？
李德毅：我建议看一看白皮书的演化过程，今年出了第三本的白皮书，请大家看一看。
林仕鼎：在实际过程中，我们会这样做。首先，数据中心被烧掉是不太可能发生的。我们考虑数据存储的时候通常是这样分的，我们会把错误分成不同的等级。通常情况下叫故障，采用容错的方式来处理。如果是一个数据中心毁掉，或者因为火灾、地震毁掉的时候，我们把它叫做灾难，用容灾的处理方式。灾难发生的概率和错误发生的概率是完全不一样的，在几千台、几万台规模的数据中心里，每天都有几十台的机器发生故障，这很正常。我们通常会这样考虑，因为灾难不是特别容易发生，我们就采取低成本的方式处理。
通常情况下是这样，对于容错是采用三个冗余，对于需要做容灾考虑的时候会再加一个副本在云层，不在同一个地理位置上。就算是对于同一个数据中心里面的三份冗余，其实也有一定的策略。我们知道在不同的交换机互联的时候，它的背板带宽是有限制的。在同一个交换机里面，收联比比较高。我们会把两份副本放在一个交换机下面，另一个副本放在另一个交换机下面。这是为了防止机架的故障和交换机的故障。对于两个副本放在同一个交换机里面，也有一定的策略。我们会根据实际的应用场景和系统运行状态调整副本存放策略。通行的惯例是用三个副本防止故障的发生，再进行定期的准备，做数据中心的数据冗余。
提问：我是来自苏州大学的研究生，我们实验室研究的方向是生物信息计算。生物信息计算需要有强大的计算能力，还有海量的存储资源。现在提到的云计算，无论是个人，还是针对企业，基本上都是在应用层面的。我就想问一下三位，如果将云计算和科学计算结合起来，它们有怎么样的前景？我们具体的研究方向是蛋白结构预测。
李德毅：我们在讲云计算作为当前IT主流技术的同时，也不要把云计算说成是万能的。高性能计算机该做的还要做。生命科学需要的特种计算机也可以做。云计算主要是讲以IPC联合起来的通常协议模式，所以是不确定的，增加了不确定性。我们在白皮书讲云计算的最大魅力是它的不确定性，所以我想不要想用一个技术覆盖所有的东西，生命科学里有一些专门的数据处理可以用专用机，也可以用通用机，也可以用云计算，就看你的生命科学到底研究什么。
高文：刚才李院士说的，科学计算里面也分很多类，有一类是类似于做天气预报、油田的勘探等等，计算开销非常大，而且数据之间的依赖性特别强，这是一种科学计算。这种科学计算用那些超级计算机更有效。
另外一类科学计算，像你们要做的蛋白质的搜索、匹配，它和事物计算非常类似，它们之间相互的依赖性没那么强。一个库里面有多少个样本，有几千万个、几百万个，你有一个新的东西，要进行比对，样本之间实际是没有关联的，你就可以把它分成很多份。这种情况下用云计算是很适合的。到底哪种适合在云计算上做，哪种适合在超级计算机上做，跟计算本身是有关联的。
提问：我是来自哈尔滨工程大学软件学院大三在读生。我想问两位院士和林老师，互联网发展的速度太快了，云计算之后是大数据，大数据之后会是什么？例如是量子计算机或者是其他的什么？中国会率先发明出新的模型吗？
主持人：他关心的比较远。
李德毅：我们生活在现实里，预计未来风险很大。我曾经预计过，我在云计算大会上曾经讲过一句话，我说“物联网的更高境界是机器人联网”。我跟一些国家政府部门讲云计算、物联网、智慧城市作为战略性新兴产业，我个人认为下一步可能是机器人。
主持人：既然是这个话题，我们别预测那么远，一年之内，百度在云计算上要做的事情是什么，院士们预测一下一年内云计算在中国发展会是什么状况，哪些行业或者哪些技术，或者哪些科研方面能够取得明显的进展。
林仕鼎：像移动的发展和大数据的发展，很多时候是得到我们以前没有办法获得的数据。我们会构建一个环境，网页里面有各种知识，我们希望是能够把这样的架构构建起来。这样就可以把无结构化的网络变成更加结构化，它会作为我们新业务的基础。这是公共数据。
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