数据移动 vs. 计算移动

是移动数据，还是移动计算？如何平衡两者？
这是策略判决。

无论移动数据或是移动计算，系统如何实现足够的复杂性和伸缩性？
这是结构设计。

如何将平衡数据与计算的花费控制在预计范围之内？
这是运作管理。

生者随机，取者有意

名人苍井空(维基英文、中文)最近刚上Twitter，她有一条微博：

我使用的是翻译。谢谢。在中国我的球迷。 I use a translator in chinese. Thank you for my fans in China.

请注意，这“球迷”机器翻译的是如此奇妙，令人遐想遍及宙海。谁说技术奇点（Technological singularity）还远着呢！它分明是已临近了！


我一直认为“智能”，那种自发产生的智能。智能不是一种能力，它更不是一种状态，而是一种结构。它有着连贯内容，正是“生者随机，取者有意”。

故事刚开始

Google还在中国，只是离开了内地到了香港，感谢一国两制。
这故事刚开始，向已过去的默哀一下，先。

keso在《三言二拍：故事的结局》说到：

在你气得脸色发白、嘴唇哆嗦，不当傻逼不足以平你愤的时候，请记住，互联网会忠实地把你所做的一切，记录在案。

虽然流氓们会把“将来”作为诱惑、恐吓的工具，但它们从来不在意将来会发生什么，在意当下“爽”就行。

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等待她回来的那一天。

再谈“数字图书计划”

昨天提到“谷歌图书”计划，我是极为赞赏在Google其图书计划中所崭露出来胆识和睿智。为什么今天还要继续谈呢?因为我发现,我又被所谓的“网友”代表了，比如这处《作家酝酿集体维权 网友向谷歌文化霸权说“不”》：

更有读者和网友呼吁要封杀谷歌数字图书馆，坚决不看未经授权的作品。网友阿渊认为，谷歌敢明目张胆地将中国作家的作品扫描上网，这本身就说明，他们把中国作家看得太轻了，这是一件伤害国人自尊心的事情。因此阿渊在网上呼吁成立谷歌数字图书罢读联盟。

彻底无语！真令人痛苦，怎么到处有蠢人呢，只好在这里补个声明：截至现在我一直认为谷歌的企业文化是顺应时代发展的，无需进行“保先”教育，而且我不认为我的自尊心和感情受到任何伤害，同时对这种被代表事件表示愤怒。在三个“代表"后，这个社会民众意见不乏“被代表”事件。我就有点小要求，能不能不要找那些一幅痴呆像的人代表我啊，尽管Google通过图书馆的藏书扫描书籍，但你在Google Books里有可能完整阅读那些未授权书籍吗？！

对于数字图书和互联网分销体系的优势，这已是显而易见。在这新旧更迭的当口，如何将图书的传统版权制度过渡到适合数字图书发展的版权制度，这才是我们这个世界索要面临的大挑战。我毫不掩饰在此问题上对Google胆识的赞赏，权力人社会关系复杂而分散。但就中国而言，图书发行量超过毛泽东、周恩来、邓小平、江泽民、胡锦涛等人又有多少？！对谷歌图书计划，中国作协目前发言那很带劲，但保护那些普通作者的权益的真正行动有多少呢？且不说那些因言而生事端的，但就去监督印数、销售量保护作者的经济利益就被动了许多。比如最近方舟子提到自己图书发行的一些事(XYS20091019)：

　　国内大学出版社在这方面是非常不规范的。比如广西师大出版社出的《基因时代的恐慌与真相》一书，只在出版的当年按销售量支付过我一部分版税。5年来这本书一直在卖，似乎销量也不算差，至少我知道有两家书店近年来都去进过一批。但是出版社未再向我支付过一分钱。原来的责任编辑早已离开，我也不知道该找谁要去。据说广西师大出版社拖欠、克扣作者版税在业界是有名的。

　　形成对照的是少年儿童出版社，几年来时不时地会收到他们主动寄来的帐目和版税，前几天刚刚又收到一笔，让我知道《餐桌上的基因》一直在卖（内容相同的《食品转基因》已无库存，不再加印）。

　　国内对实际的印数、销售量、版税支付没有任何监督，只能完全靠出版社的自觉。

Google显然有意给出了一个靶子：

2008年，美国作家协会与美国出版商协会就谷歌未经授权即对图书进行数字化一事达成和解协议。根据美国版权法，中国著作权人也会包含在和解协议范围内。

谷歌提出的具体的和解协议是，对每本书至少赔偿60美元。对于今后的使用，谷歌会支付给著作权人销售收入的63%作为使用费，作者可选择让其继续使用或者要求其删除图书。经包括中方在内的权利人的要求，谷歌给予现金赔偿的截止期限已推迟至2010年6月5日，删除图书的截止期限是2011年4月5日。如作者不提出索赔，谷歌将认定作者放弃权利，在今后使用作者著作也将不会支付著作权使用费。
(文字摘自此处)

Google也无意去一个个找作者谈判，因为这是个不可能完成的任务，而且扫描图书，文字识别，数字内容整理，数字版权标识与管理所需的技术和金钱也是一个挑战。Google靶子抬出来了，如果中国作家们不是散沙一片，如果中国作协可以真实的代表中国作家们，那就去谈判，为什么美国作协可以谈，我们就不可以谈，担心我们没有智慧吗？！要是没胆量去谈，就去要求完全删除所有中国图书，我国已经快成了一个大局域网了，我们不稀罕这顺风车，我们是无产者，还怕这，开玩笑。作协，我看好你奥。

有人担心Google会垄断，我想这有点杞人忧天了，先走走看看嘛，给新事物一个机会。这次Google只要做了，有了一个模式、一个先例。出版商、作家们以及相关协会们就知道要什么了，各国各级图书馆们就知道怎么处置藏书与数字图书了，各类IT技术公司们知道要怎么发展了，一般来说只要有可观的利润，就会有人跟进，还怕这只有一家吗？！再惨一点，国内有专家，他们会提出“要保护国家安全、要保护社会知识财富”，无论匝地，国内也会有人做的。

现在很多精明的人们在观望，看Google吃这第一只螃蟹的味道是怎么样的，是中毒身亡，还是一脸满足。

打的就是“时间差”

金融精英们真的凭靠他们的洞察预测市场吗？！和战争一样，拼的是实力，武器与弹药。那么这武器是什么？Stock Traders Find Speed Pays, in Milliseconds，靠得高速的计算系统和迅捷的传感器网络进行高频买卖。时间就是金钱。

These systems are so fast they can outsmart or outrun other investors, humans and computers alike. And after growing in the shadows for years, they are generating lots of talk.

...

Powerful algorithms — “algos,” in industry parlance — execute millions of orders a second and scan dozens of public and private marketplaces simultaneously. They can spot trends before other investors can blink, changing orders and strategies within milliseconds.

...

High-frequency traders often confound other investors by issuing and then canceling orders almost simultaneously. Loopholes in market rules give high-speed investors an early glance at how others are trading. And their computers can essentially bully slower investors into giving up profits — and then disappear before anyone even knows they were there.

High-frequency traders also benefit from competition among the various exchanges, which pay small fees that are often collected by the biggest and most active traders — typically a quarter of a cent per share to whoever arrives first. Those small payments, spread over millions of shares, help high-speed investors profit simply by trading enormous numbers of shares, even if they buy or sell at a modest loss.

...

The rise of high-frequency trading helps explain why activity on the nation’s stock exchanges has exploded. Average daily volume has soared by 164 percent since 2005, according to data from NYSE.

一个事例：

It was July 15, and Intel, the computer chip giant, had reporting robust earnings the night before. Some investors, smelling opportunity, set out to buy shares in the semiconductor company Broadcom. (Their activities were described by an investor at a major Wall Street firm who spoke on the condition of anonymity to protect his job.) The slower traders faced a quandary: If they sought to buy a large number of shares at once, they would tip their hand and risk driving up Broadcom’s price. So, as is often the case on Wall Street, they divided their orders into dozens of small batches, hoping to cover their tracks. One second after the market opened, shares of Broadcom started changing hands at $26.20.

The slower traders began issuing buy orders. But rather than being shown to all potential sellers at the same time, some of those orders were most likely routed to a collection of high-frequency traders for just 30 milliseconds — 0.03 seconds — in what are known as flash orders. While markets are supposed to ensure transparency by showing orders to everyone simultaneously, a loophole in regulations allows marketplaces like Nasdaq to show traders some orders ahead of everyone else in exchange for a fee.

In less than half a second, high-frequency traders gained a valuable insight: the hunger for Broadcom was growing. Their computers began buying up Broadcom shares and then reselling them to the slower investors at higher prices. The overall price of Broadcom began to rise.

Soon, thousands of orders began flooding the markets as high-frequency software went into high gear. Automatic programs began issuing and canceling tiny orders within milliseconds to determine how much the slower traders were willing to pay. The high-frequency computers quickly determined that some investors’ upper limit was $26.40. The price shot to $26.39, and high-frequency programs began offering to sell hundreds of thousands of shares.

The result is that the slower-moving investors paid $1.4 million for about 56,000 shares, or $7,800 more than if they had been able to move as quickly as the high-frequency traders.

Multiply such trades across thousands of stocks a day, and the profits are substantial. High-frequency traders generated about $21 billion in profits last year, the Tabb Group, a research firm, estimates.

无奈的"立场设计改革"

一个现实多数的信息化项目都走成了如"立场设计改革"所述的模式，尤其是那些政府和国企的信息化项目：

可是企业在着手信息化前，企业往往不明确需要如何调整现有的组织，也就相当于并不清楚应该如何改革。接着，在信息系统的业务逻辑、功能性能、配置、工期等系统架构确定以后，才按照这个架构来设计企业的组织和业务流程的调整方案。这相当于改革的方案。以后，随着信息系统上线，改革逐步到位。

这种方法可以概括为确定目标之后，先架构信息系统，再设计改革方案。建成信息系统后，在上线的过程中实施改革。这种方法可以概括为以信息化的立场设计改革。

十余年企业信息化的经验证明，这种方法成功率高、效果好，不容易反复。

不妨接受立场设计改革这一信息化模式的称呼，但文章所说其“成功率高、效果好，不容易反复”，这不是事实。一个争议问题就是这所谓的“成功”如何定义，如果按照只要这个系统活了下来，只要其有所担当，这也就好办了，不过那些死去的信息系统很显然被我们遗忘了，信息投入高浪费也是现状。

反思在一些中小型私企，这种现象发而少，为什么？！或许一个直接理由是其规模小，没有政府、国企复杂。不妨就从这个角度开始思考，“小”是否就问题的精髓，信息化是否也要考虑“敏捷”：慎谈集成，推动更替；功能单一，界面实用。最近系统集成、数据整合、接口标准化等项目很时兴，上了不少，成过鉴定验收也不少，但起到作用、有所担当、可以活下来的甚少。

除了技术层面，从业队伍也是一个大问题，当前高校里无论是本科教育还是研究生教育，信息系统与信息管理专业基本上是纸上谈兵，信息主管、工程师们多数是出来后要摸爬滚打相当长一段时间，这些实战经验也无法回到高校再加工获得提升。一方面信息主管战略意图、执行目标模糊，业务谈得少，时兴技术谈得多；另一方面，信息系统工程师不专业，能够使用业务语言与客户交流的工程师已是珍稀，多数缺乏主动设计的能动性，业务需求驱动成了客户要求驱动。

如果接受无奈，问题只会更糟。

Google Code支持Mercurial

Google Code宣布支持分布版本控制系统Mercurial，啥时候支持Git呢？！

Sun（升阳）的落幕

Sun Microsystems结束了，感觉有些惆怅，毕竟从我上大学起就受了SUN很大影响，从Sun OS、Soalris到JAVA，沉浸在网络即计算（The Network is the Computer）的大潮中，十多年经历和情感不是一挥就去的。结局是产业大手笔的，虽然相比较Oracle对IBM有些亲和，Oracle让技术人感觉就是太商业，但对于产业发展，SUN嫁给Oracle或要好于嫁给IBM，毕竟SUN在网络计算上与IBM太像了，近亲繁殖总是要承担遗传学上的风险。

或许IBM会少许郁闷，或许也会成为一项IBM犯过的最大错误，IBM放弃收购的10天之内Oracle与SUN即达成协议，这次收购令Oracle一下子就加强或拥有了新武器，高性能计算（硬件及软件）和网络存储（硬件）、虚拟计算、云计算（硬件）、办公套件（OpenOffice）、MySQL、ZFS、Solaris以及及JAVA。

（上图来自Oracle）

无论如何Oracle与IBM新世界（战争）也随即开始了，生生不息。

甲骨文74亿美元收购Sun公告全文。

Emacs 23，等到你啦

近乎绝望地等待，Emacs 23，终于见到你啦。想尝鲜的可以从这里下载：http://alpha.gnu.org/gnu/emacs/pretest/windows/。

『啤酒与尿布』的数据挖掘神话还要传多久

数据挖掘神话“啤酒与尿布”，这里有一份详细的调查报告：

Basically, I found the person in Blischok's group who ran the queries. K. Heath ran self joins
in SQL (1990), trying to find two itemsets that have baby items, which are particularly profitable. She found this beer and diapers pattern in their data of 50 stores over a day period. When I talked to her, she mentioned that she didn't think the pattern was significant, but it was interesting."

So what are the facts? In 1992, Thomas Blischok, manager of a retail consulting group at Teradata, and his staff prepared an analysis of 1.2 million market baskets from about 25 Osco Drug stores. Database queries were developed to identify affinities. The analysis "did discover that between 5:00 and 7:00 p.m. that consumers bought beer and diapers". Osco managers did NOT exploit the beer and diapers relationship by moving the products closer together on the shelves. This decision support study was conducted using query tools to find an association. The true story is very bland compared to the legend.

So if someone asks you about the story of "data mining, beer and diapers" you now know the facts. The story most people tell is fiction and legend. You can continue telling the story, but remember no matter how you tell it, the story of "data mining, beer and diapers" is NOT a good example of the possiblities for decision support with current data mining technologies.

调查结果：啤酒与尿布的数据关系虽不显著但很有意思；Osco并未利用这一发现，将啤酒与尿布特意就近放置。

酷！立体打印

三维打印的原理介绍


Z-Corp的三维打印机产品在展览会介绍



Z510打印过程

网易的跟贴

网易新闻做了一个2008年度专栏“无跟贴，不新闻”，颇有新意，煽情回顾了“盖楼”的历史。但更令人感兴趣的是里面摆的数据：

(网易)2008年,
2,397,339篇新闻
41,658,635条跟贴
550名编辑
290,000,000名网民


如果网易、新浪们能够做个公开数据集，open data, 以供学院派们研究，这就太好了。

Memory Wall

这里有篇文章谈到，CPU的多核结构对高性能计算来说未必有益。

这里遇到一个瓶颈问题是，CPU有多快，对访问数据的要求就有多快。

the growing disparity between how fast a CPU can operate on data and how fast it can get the data it needs.

解决问题的方向就在于更为智能地集成内存和处理器。

The key to solving this bottleneck is tighter, and maybe smarter, integration of memory and processors,” says Peery.

大胆猜测，为什么非要是处理器主导整个系统，为什么内存不能成为主导呢？处理器变得轻量些，使得
“一块内存搭一个处理器”。
很显然，这样一来，计算机组成结构、编译系统和操作系统都将要重新设计了。

中国的谷歌/Goolge的谷歌

这里有篇评论，讲述了中国谷歌近三年来走过的风风雨雨，深有启发。一来推荐给大家阅读，二来我也忍不住要发泄几点看法。（下面所摘文字均来自此文）

中国谷歌与Google不同，尽管这区分很难说得是一是二的，但有一点中国谷歌是诞生在有特色国情中国这片土地上。

过去三年里，外界对谷歌中国保持着极高的关注度，不过多数时候仅将目光集中于最表层的矛盾冲突——李开复的去留，谷歌拼音的侵权问题，或与百度的简单比较——它们并无法准确呈现出一家国际网络巨头在后发进入中国互联网业这样一个充分竞争的市场后，究竟会遇到怎样的挑战，哪些策略、方法和手段能避免最糟糕到情况到来。
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2005年在李开复的官司未有定论时，谷歌曾做了最坏准备：如果官司输掉，就只在中国设一个比较小的办公室。而在2006年初，谷歌中国因牌照问题而可能被迫关掉Google.cn时，谷歌创始人之一谢尔盖·布林曾对李开复表示：如果在中国无法经营，至少会保障已经雇佣的员工的工作。
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比起搜索技术，品牌的打造与推广或许是谷歌全球上下最不熟悉的领域。即使在美国，谷歌也以不打广告著称，与此恰成对比的是，它从不吝惜于投资在渠道推广上，如用9亿美元重金将搜索框嵌入MySpace。在中国，谷歌的市场团队也已经更换了两拨人马。

但这是谷歌中国必须尽快做出改观的木桶短板。一道简单的算术是，如果说目前百度和谷歌的市场份额之比是65：25，那么口口相传的效应便以平方关系扩展为4225：625——你可以将此理解为， 每10个人因为他人推荐使用搜索引擎，大约有9个会被推荐使用百度。
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据艾瑞咨询的统计，2005年年中，李开复转投谷歌、周鸿祎去职之前，百度、谷歌和雅虎在中国还有着三分天下的均势，三家的市场份额为37 : 23 : 21。而雅虎的自堕，及周鸿补上的一击，让雅虎的市场份额到2006年底，已经直落到5%左右。
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理论上，谷歌是有机会的。但李开复与微软纠结半年的官司，的确让谷歌一时间无暇它顾。当然，现实中，即使没有这场官司，谷歌中国能在2005年下半年到2006年上半年期间能做的事情终归有限：中国团队远未建立，一切本土化功课也未开始……

这让一场本应颇费一番角逐的市场份额之争，平静得未被外界注意就结束了。结果是，百度未费吹灰之力接下了雅虎丧失的全部用户。也就是说，百度和谷歌的市场份额在极短时间内变成了53: 23。

特殊的中国国情，不当规则，无面对错误自信的氛围，在这片哺育其子民的大地上，『互害』已成为其子民获得成功的窍门。

005年9月，谷歌中国首席战略官郭去疾在查阅流量数据时赫然发现，过去5个月中，谷歌在中国的搜索量居然下降了18%—— 谷歌已经严重受到了IP屏蔽的影响：当一个用户搜索一个禁忌词汇，他的IP地址会在几分钟内无法使用谷歌，如果一些人共享一个IP，很多人就短暂的同时丧失了使用谷歌搜索的能力。谷歌的统计发现，任一时间上，居然有5%到20%的搜索用户被屏蔽。

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这是谷歌在中国遇到的一道两难问题：解决这个问题，需要依靠Google.cn自动过滤一部分不符合中国法律的关键词，但启用Google.cn这一域名，不仅需要对谷歌在全球不过滤关键词的准则进行调整，还需申请中国政府下发的ICP牌照。

谷歌内部并非没有不解：为什么一定要为了进入某个市场而过滤搜索结果？但李开复坚持进入一个国家就要遵守该国法律的说法，让此事逐渐可以接受。另一方面，虽然多少有些曲折，但从这时起，谷歌中国已经逐渐形成了自己的性格。

为尽快解决身份的合法化问题，权宜之计，是借用谷歌员工投资的赶集网牌照。据当事者回忆，最初，谷歌希望收购赶集网，此一方案未能通过后，便迅速转为合资。虽然这个过程本身很难说有何错误，但至今回忆起来，这种过于紧张的结果导向的推进，让谷歌丧失了对更多可能性的思考和探索，本身足以证明谷歌在中国的有欠从容。

谷歌在中国申请牌照的确并不容易。一方面，它必须符合中国政策、法律的要求，另一方面，它必须满足谷歌在全球范围“不做恶”的种种原则。 这就让它起草每一份相关文件，都必须先给总部各个相关部门审阅，然后再交到中国相关监管部门，绝大多数情况下需要进行修改，然后再循环一遍“总部—中国监管部门 ”的过程。

“我们最终能够获得牌照，是因为竞争对手实在找不到我们的问题去举报了”，2007年下半年，一名谷歌高层曾对《环球企业家》如此解释。

对于一个“互害”和“厚黑”的环境，示弱，一点点改变环境，这是唯一的法门。

某种程度上，这也是因为谷歌中国示人以“弱”。到2006年下半年，私下里，许多网络业重量级人物陆续开始表达对于李开复及其团队的失望感，即使他们也不能理解，为什么李开复的团队表现得如此之缺乏冲劲，缺乏作为。这甚至导致了连百度都开始将目光转向一个短期更需要关注的对手：阿里巴巴。

但在谷歌中国内部，战略是非常清晰的。“当百度获得了雅虎的所有份额之后我们就知道，跟百度竞争的唯一选择只有一个字：耗，因为扭转这样的市场差距是没有银枪弹的，只有耗到对手出错。”郭去疾说。

让李开复们有此“保守”决定的原因很简单，他们很早就看到，谷歌中国并不可能被百度彻底消灭：作为网络时代最成功的公司，谷歌正处于其全盛时期，有着足够的资源支持一场区域战争。

但事实证明，这一传统智慧意义重大：短期看来，改善搜索引擎是最平淡，最不能带给市场惊喜的，但长期来看，它是一切竞争的根本，是谷歌中国和总部都最容易衡量成果，也是李最不需要重新发明轮子的功课。

另一方面，也是因为谷歌中国坚持于自己的防守位置，它能够较为专注的解决每个阶段的主要矛盾。它曾有断网问题，但随着Google.cn上线而解决；它曾被对手讥笑为不懂得中文的分词，但它备受争议的推荐搜索和输入法终于证明了这方面的实力；它曾陷入抄袭同行的风波，但但一年后的春运地图，证明了它能够在本土化基础上创新；它也曾被视为抓取新网页速度慢于竞争对手，但随着整合搜索的上线，这种批评偃旗息鼓；它曾被指为名字不好发音、不好拼，它就找到了g.cn；它也被业界称为不重视低端客户，但它极为低调的收购了265.com并进军网吧……

超过三名熟悉百度内部的人士对本刊表示，到了2008年底，百度内部已经明显感觉到了来自谷歌技术的压力。由于基础的技术架构比不上谷歌，百度之前采取了“人工”形式来调整搜索结果。比如，产品经理发现某个搜索关键词结果不如人意，便会将报告提交技术人员解决，相当于打“补丁”。然而，随着互联网上网页的量级增加，这种工作的压力就越来越大。

特殊的中国国情，需要一些技术手段，来避免冒犯缺乏自信、且神经已经相当脆弱的政府。这也注定影响对产品开发的激励和选择。

对于谷歌来说，虽然总部对李开复的授权算得上充分，但谷歌有另外的阻力：它比其他公司更在意道德姿态上的完善，而且，它在网络业独一无二的成功，也让它极度自信于自己的方法论——比如在品牌营销方面，谷歌的缺乏重视，在美国并不算太大的错，但在市场份额落后的中国，就成了无法回避的短板。

...

那么，它更像一个需要让各个利益主题满意的一个中间机构：它必须遵循中国的法律，这需要极多的跨越中美文化的详细讲解；它必须遵守谷歌的原则，有雅虎将其用户的邮件内容交给中国政府的历史在前，谷歌中国注定了不可能在中国推广任何和个人账户有关的产品，无论Gmail还是社区产品，这就极大缩小它可尝试的空间；事实上，谷歌中国还必须找到对中国团队合适的激励机制，毕竟，如果想在中国开发出Gmail、Google Earth这样的令全世界惊艳的产品。

无论如何，对于互联网，中国依然还是初级市场，人们还无法方便、自由的使用互联网。因此，认识『网吧』这一传统渠道，挖掘其价值，这应值得思考。

早在谷歌入华之初，很多员工曾到网吧中进行考察，但发现那里的年轻人都在用电脑听歌、打游戏，便判断这与谷歌的核心业务并无太大关系，直至他们觉察到：网吧其实是很多青少年接触互联网的第一站。在2006年4月，谷歌的中文名发布时，谷歌中国曾安排总部的一群高管造访网吧，但这群不熟悉中国文化的人们仍然难以理解这种中国互联网的特殊形态。因此，要说服他们同意此项合作，需要有强有力的实验和数据。

...

比如，在网吧这种流动性很大的地方，怎么能确定用户对谷歌有印象？一旦谷歌停止这个合作，是不是效果又都不见了？有没有长期的持续的效果？

这是数字可以解决的。汪华的团队在网吧里设置的数据统计，谷歌产品的使用率越来越高，这证明了合作对用户的正向影响。另外在很多区域，比如学校附近的区域，用户的流动性并没有想象中的那么大，在和网吧的合作中设置某个产品，它在这个地区的其他非网吧渠道的流量也会上升。

当谷歌中国团队通过合作把网吧首页设成谷歌，总部便有人质疑：这会不会影响用户的自主选择权？ 在这个问题上，汪华他们的团队解释说：网吧电脑并非用户所有，它从某种意义上说是网吧主租赁给用户的，所以用户本身不能给网吧电脑所装的软件进行更改或者设置，这和个人电脑的情况是不一样的。

易复制是软件的天性，盗版屡禁不止也是这个原因，我们厌恶这种行为，还是重新看待它，把『盗版』看作人的一种正常行为。软件既然可以、或理应自由地复制，那么对于软件的渠道价值，就不容忽视它。也许是时候了，我们应该反思传统软件的『渠道』价值了。

相比进入网吧这种直截了当的扩张方式，谷歌在中国展开的另一种合作并不会迅速拉动其搜索量，但却很可能在更长时间里提升其品牌认知率。

那就是与其他品牌产品的深化合作，像谷歌与金山共同将谷歌金山词霸免费一样。换句话说，如果谷歌不愿安静等待自己的产品团队打造出明星产品，它还有一个选择，就是利用找到拿些在中国市场上已经拥有一定品牌、但商业模式收到侵害的网络应用，以此丰满自己的产品线。

但随着谈判逐渐深入，郭去疾看到自相矛盾的两点。一方面，数据显示，谷歌中国的翻译功能，流量相当惊人，这意味着，中国人的好学心理让这样一款产品有很强的需求。但另一方面，大多数中国消费者并未养成购买正版软件的习惯，像金山词霸这种在中国市场占有率极高的产品，多数时候是以盗版方式流传的。

这最终指向了一个想法：谷歌的广告模式效率不俗，它应该可以在长期实现金山词霸的赢利。那么，金山词霸与其和盗版进行艰苦的抗争，不如自己将它免费，换取更大的市场占有率。

乍看来， 谷歌金山词霸和音乐搜索都不是争夺市场份额的利器，但它们打开了将正版产品免费化的一条新路径。这无疑是谷歌作为一家全球顶级创新公司最应该对中国产生的 影响。

墨子强调兼爱和非攻，这是否可以发展一种对『竞争』的新认识呢？！具体说，我们是该去『强夺』属于他人的财富？还是去『开拓』新的天地，积累属于自己的财富？

“如果一家公司国际化的全部使命就是争夺市场份额，那它必定会走上穷途末路。它需要提供一些新的火种，或者告诉大家如何把鸡蛋立在桌子上”，郭去疾说，“而且，我一直比较相信，当你有尊严的跟对手竞争，你最终会得到一个有尊严的对手，反之亦然。因为，当你的对手觉得可以一直向你学点什么的时候，它或许也就没有那么急切的消灭你了”。

UOML与话语权毫无关系

不彻底了解UOML，就有限的了解，我对UOML的定位感到很困惑（可参看其章程）。看到这一则新闻，立即由『困惑』转为『痛苦』：

长久以来被微软等跨国公司所垄断的文档信息产业，即将被中国人自己制定的软件标准所打破。昨日，中国电子工业标准化技术协会（下称“中电标协”）宣布，由电子文档读写接口标准UOML已经被结构化信息标准促进组织OASIS批准为国际标准，成为中国软件行业第一个国际标准。

“OASIS批准为国际标准”，不清楚中国电子工业标准化技术协会的负责人是如何得出这个结论的。没有细读，是草略地看了其离完善还很远的标准文稿。心中疑问，中电标协的负责人和倪光南院士们在表态前，他们是否看过文稿。

这种带着“要出口气”的怨气来搞技术，搞研发。这种稍微地小走了一小步，外界就大说成跨了一大步。这样走下去，出路渺茫茫啊。

一个梦想：内容可以自由地移动

Mark Shuttleworth最近谈及可用性时候强调，用户理应关注的是内容（working with your content）,活动的重点不是那些用来打开内容的各种应用程序：

We need a consistent experience across GNOME, KDE, OpenOffice and Firefox so that content can flow from app to app in a seamless fashion and the user’s expectations can be met no matter which app or environment they happen to use.（大意：应该让用户拥有一种连贯的体验，内容可以无缝的从一个应用流到另一个应用，用户的体验与何种环境何种应用无关）

内容在应用程序间可以自由的移动，可以方便的整合和分拆，这便是『内容的移动性』。这些要求，如果说是某个系统的建构目标，不如说是整个产业的挑战。问题复杂性超出想象，如果你熟悉剪贴板的『复制/粘贴』，如果你熟悉TeX系统的Tex Weave和Tangle，如果你熟悉Windows系统的OLE（如在Word里嵌入电子表格），那么你可以回想一下它们带了的方便和烦扰，如果你是软件设计师，可以回忆一下它们的实现机制。或许此时，你会感到它的复杂。

内容移动性，这一问题的解决方案，似乎超出目前的技术水平，这不是软件架构的接口问题能够根本解决的，更不是单纯开发工作量投入不足问题。在理论上，问题可归为两个：

1. 内容的实体变化多样，如何标识内容存在和其实体存在；
   
2. 内容常脱离实体（即所谓的灵魂出窍），这便涉及了内容状态与实体状态保持及一致性问题。
   

金融危机与风险管理系统（续）

在上一篇博文《金融危机与风险管理系统》 提到“我们总是制造、选择那些乐意看到的。想得到什么，就输入什么。结果却成了，输入的是垃圾，输出的是垃圾。”

今天看到一则新闻：美联储前主席艾伦·格林斯潘(Alan Greenspan)在美国众议院政府改革与监督委员会举行的听证会上作证时表示，数据不充分是这次金融危机爆发的原因之一：

格林斯潘在今天的听证会上表示，向计算机系统输入的数据都是垃圾。
...
格林斯潘说，金融服务机构的决定基于数学家和金融专家的缜密分析，并得到了计算机和通讯技术的支持。但是，整座金碧辉煌的金融大厦去年夏季坍塌了，原因是输入风险管理系统的数据都是过去二十年的数据。众所周知，过去二十年金融服务业务一直在高速发展，从没有遭遇大的危机。
...
格林斯潘还说，如果风险管理系统包含了过去金融危机期间的数据，信贷机构对借款人抵押财产的要求就会高得多，整个金融服务行业也不致于像目前这样惨不忍睹。

这则新闻同时还引述美国证监会主席克里斯托弗·考克斯(Christopher Cox)的作证词：

考克斯表示，信用评级机构给予了一些抵押债券“AAA”评级，而这些债券本不应该得到这样的评级。

考克斯在一份书面证词中写道，这些评级不仅仅误导了投资者，也误导了计算机风险评估模式。

在决策上，我们为了得到可靠的结果，需要使用数据分析的工具增加可信度，然而，在很多场合下，为了某种企图，或为了维持某些关系，这些工具成了祭祀神坛的法器，不是去说服，而是去『震慑』人们，推销神秘变化莫测的未来，美好的前景，但过程有风险，令人们害怕、令人们再无法确定那些已经理解的，让人们去猜疑那些已经知道。谁标榜能控制这过程上的风险，人们就会臣服谁。

不是有一句笑话吗：
数据，只要你肆意地拷打，它就会招认你所愿意听到的

分析工具不当使用，就会成为凶器。打个比方，一个法制社会，程序正当性，它远比鉴定技术的先进性要重要的多。然而对于数据分析，我们错了，我更关注是它的结果，这些结果正是我们内心所要的，可信性由工具的先进性和复杂性代替了，越复杂的越可信。

这就是我们的错，『平庸的恶』，我们一个个都臣服在『复杂』的脚下，相信『复杂』的神秘，将『简单的真相』作为祭品，奉献给从未谋面的『神灵』，丢弃所已经知道的，不愿再受思考所累。

虽云计算稍些有毒，但也没办法

Richard Stallman警告说“云计算是个陷进”。争论的焦点依然在争夺数据的控制权上，但现实问题是，尽管“云计算”是一些技术的“打包”，但这很实用，目前我们没有其它现成的技术，以廉价的成本处理那些海量的、相互连接的数据。

另外，还有人说“云计算”被过度营销了，的确，这是有点过分。没有超过1000个计算节点，不是云计算设施，这个观点我赞同，搭建云计算设施不是小民能玩的，若计算节点少了，运营成本优势、应用广度和深度就体现不出云计算特点了。但开发云计算的应用，这可不意味着非要搭建个啥平台的。找现成的，能在上跑就行了。目前一个缺点，这方面标准少，对于应用在各平台上的兼容成本，这自然就要自己承担了。

就长期来看，这种舍近求远，闲置桌面和移动的计算资源不用，这显然有问题。我也相信，问题核心还是需要在基础计算理论上的突破，为什么数据不是连续的呢？！为什么信息谷仓效应越来越突出？！问什么需要显性的连接数据呢？！为什么我们总是建了一个又一个的烟道式系统呢？！问题丛生，有一个梦，“如果记忆能够编织多好”，这也在情理中。

工作流与业务进程（业务流程）的区别

“Business Process”，这一概念很流行，译法也很多，有翻译成“业务过程”的、也有翻译成“业务流程”的，但我更倾向于“业务进程”的翻译。这里没有必要“玩耍”概念，若概念“业务进程（business process）”的存在有价值，必然要说出个因由。一个与其容易混淆的概念就是这个“工作流（workflow）”。那么这两者有什么根本区别呢？

首先我们谈一下工作流，每个工作流具有有限个、可以列举的工作状态，例如“开始-进行中-检查通过-结束”，而且所有的工作状态都应封闭到这个工作流内。正因如此，工作流最有效的建模工具是“状态图”，可以被理解为一个自动机。这既是实现流程自动化的工作流引擎的基础。

不同于工作流，“业务进程”不在具有状态有限的约束限制，不在要求其所有状态封闭在同一个工作流内。此时，我们所考察不再是单一的某个业务进程，而是观察业务进程与业务进程之间的交互关系（互作用关系），实现交互一个途径就是“消息”，业务进程间所交互的消息也成为我们观察的重点。因此，一般来说，业务进程建模不用关心某个业务进程内在结构，仅仅考察业务进程间的交互关系即可。

当然，为了实现自动化，我们是可以将“业务进程”简化为“工作流”的。这也就是问题，如果企业仅仅是要实现“自动化”，为什么还要实现更为复杂的“业务进程管理(business process management)”呢！

企业的信息化人员必须清楚认识到，“业务进程管理”与“工作自动化”不是一个层次的东西，不建议那些还没有工作自动化成功案例企业l就提早引入“业务进程管理”，因为企业要在“工作自动化”阶段完成一个任务，锻炼一种能力：在自动化阶段，企业不可避免的要改变一些工作模式，要设计一些新的流程，这既是目标，也是一种能力的锻炼。只有企业开始关注面对变化的工作能力的“连续性”及“可预见性”时，需要在工作方式上深挖“绩效”时，企业方可考虑业务进程管理。

开源商业模式5个问题

Sun公司首席开源官Simon Phipps，认为开源商业模式上面临下面5大问题：

1. 开源带来的商业模式对于社区来说应该是透明的；
2. 新商业模式应该充分体现出采用不同软件的价值；
3. 新的商业模式当中，人所创造的价值应该更高；
4. 针对互联网企业数据的开放上需要考虑版权问题；
5. 对于服务的理解应该多方面考虑。