一来，那时候公司资本不够雄厚，使用低端服务器省钱。二来，杭雨经历过大数据时代，知道后世很多大企业用的都是低端服务器。

杭雨不知道他们怎么做到的，但这不妨碍他下决策，他一句话，技术部便明确目标，开始研究相关技术，结果当然成功了。

“这个问题问的太专业了，我想让我们公司的关教授来回答。关教授是开发巴蛇系统的总工程师，他比我更清楚具体的技术问题。”杭雨把话筒给关永林。

“说到低端服务器和高端服务器的选择问题，其实当时我们也是迫于无奈，因为董事长说资金困难，不肯批钱，所以我们只能退而求其次。”关永林站起来道。

众人闻言笑了笑，感觉他们的开发故事挺有趣的。

“解决这个问题，得用到分布储存和冗余配置的技术。分布储存大家都知道，冗余配置就是把一个数据拷到三个服务器里头，三个低端服务器的价格仍然比一个高端的服务器便宜，这样一来既提高可靠性又降低了成本。”关永林简单介绍道。

“感谢关教授的回答，我来补充一下。”吴院长说道：“大数据跟过去的分析不一样，过去的数据都是存下来，存到静止的数据库里头，然后再分析。而大数据每时每刻都有，比如说几毫秒就要送一个数据出来，飞机引擎也是不断的送数据出来，数据根本没有停止的时候。

“我们不可能等数据停下来再来分析，我们必须一边走一边分析，怎么办呢?过去的分析是静止的，叫做“带数据进程序”，现在的分析是在活动的，也就是“带程序进数据”。所以大数据分析也会带来很大的挑战。”

“另外，更难的挑战是非结构化的数据。所谓结构化就是说可以用文本表格等方式来表达，即便文本表格表达从语意理解还是比较难的。比如地震的时候，网络上为了监控舆情，看看究竟是正面的评论多还是负面的评论多，有一条信息说“当他发现他儿子还活着的时候，他抱头痛哭。”按照分析，“痛哭”肯定是负面的。但实际上这是正面的。这是因为什么呢?要让计算机懂得人的感情，这就难了。文字的分析况且这么难，那么对照片的分析就更难了，要通过ocr扫描出里面的文字，把文字作为标签加到照片上。照片还好说一点，而视频分析就更难了，你怎么找这个人?去年1月份周克华在南京杀了人，当时摄像头把他拍下来的，南京市调出几十万个摄像头视频，拍多长就要看多长，没有分析的办法就靠人看，所以这是很慢的。因此大数据互换智能化的处理、智能化的分析。

“另外，大数据需要虚拟化和可视化。”吴院长说道：“举个例子，上海江苏路，路上有很多摄像头，每个摄像头背后连一个电视屏幕，在交通管理中心的一面墙上放了很多屏。当然了，再大的墙壁也放不下全上海这么多交通摄像头，所以只能10秒钟显示一条马路的摄像头，这些都是分离的，一个一个看很难看出问题。”

“我们希望通过软件把这条马路的摄像头合成一个视频，只要看这个视频就知道全马路摄像头的状况了。当然只有一条马路还不够，我们还要把它合成全上海一幅图，就像上海市领导坐着直升机俯视上海一样，看到上海市整个城市里头，在东京北纬某个纬度，在某个时刻段，哪段路交通堵塞。大数据，无论数据有多大，无论是pb还是tb，最重要结果都应该非常直观的一幅图。”

吴院长的演讲比较长，但是并不难懂，也不会枯燥，因为他举了很多例子，让大家更直观的知道一些细节技术和发展趋势。