《在线》

是什么

在线是王坚博士结合他自己在阿里巴巴创立阿里云的经验写成的一本书。
恰好最近知道了王坚的上一任是吴炯，再上一任似乎是王劲（2018.1.8注 不是 吴炯之前没有正式的CTO），所以就打算先补这本书的读书笔记。
王坚博士是心理学博士，在阿里担任的是CTO；恰好有机会得到一本王坚博士签名版的《在线》，于是就利用春节假期的空闲时间读完了这本书。

为了无法计算的价值

平凡的发展路径

说起阿里云，我们这些普通用户能用上的也就是租个机器搭个梯子，但计算云本身是有着更大的意义的。我们看到亚马逊的云服务其实是源自回答一个科技企业常见的问题——如何处理访问空闲时期资源，电子商务有着明显的波峰与波谷，为了应对波峰企业需要准备大量的冗余的服务资源。如何在闲时利用这些资源变成了一个不可回避的问题，亚马逊想到的是将这些资源租用给需要的人，于是便将自己的服务给模块化，标准化，做成了云服务器、云存储、云数据库等等。各个功能标准化后便能更为有效的定价、销售难度也随之降低。这里存在着不可回避的安全问题，如何说服我放心的将企业的核心资源全部部署在亚马逊的服务中？这是需要企业信用的，如果没有信用，就无法实现这样的发展路径。

电气化的发展路径

书中对电气化的发展有一个回顾，最早电力的使用者需要自备发电厂以提供足够的电力。而现在，谁要用电就去建一个电厂是一件非常可笑的事情。电力早已有了非常明确的分工，发电厂产生电力、电网传输电力、终端用户使用电力。

计算的发展路径

回过头来看信息产业的发展，一开始，如果一个企业向提供服务，也需要自己租用机房，配置服务器，搭建相应的环境以实现基础的算力。而，随着分工的逐渐明确和网络的逐渐发展，出现了亚马逊这样的发电厂，他们提供算力（电），再通过网络（电网）将算力传递给需要的用户（用电）。《在线》中描述的未来，是算力像电一样能成为一种基础设施，使用算力能像用电一样简单。

变

我们通常会高估五年内的变化，但是会低估十年内的变化。

算力与算力密集型工作

在线中举的例子是影视行业，大胆预测算力提供方式的改变将突破渲染这一瓶颈。其实算力瓶颈是普遍存在于产业界中的，数据搜集与数据分析都面临着瓶颈，如果计算和存储能随着网络通向每一个地方，大数据的规则也许也会发生变化，hadoop不再是标配，数据分析能力能被几乎无限的放大。

区块链

说到算力很难不提区块链，比特币的工作量证明并不能将其庞大的算力提供给需要的人。如果能找到一种协议，可以将其转换成工作量证明，让比特币矿场变成真发电厂，岂不是很完美？