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摘 要 世界已经转移到以数据为中心的范式上—“大数据”时代。在这一时代中，数以亿计的计算机和移动设备正在持续不断地创造出数量惊人的信息，这些信息既包括人类自身的，也包括其他各种事物的。而且，这种信息创造只会加速进行下去，不会停滞。
关键词 信息大爆炸 计算机 处理技术
中图分类号：TP3 文献标识码：A
变化是如此之大，以至于过去十年中我们所使用过的计算工具已经没有能力迎接这些新的挑战了。然而，这并非意味着我们只能坐以待毙；相反，像谷歌、雅虎、脸谱和亚马逊等网络巨人以及正在成长中的一些初创企业所展示的那样，我们可以采用完全不同的方法解决数据库、数据存储以及其他计算机信息处理方面的问题，而这些技术创新主要发生在为消费者提供的互联网服务方面。
“大数据”时代同时提供了机遇和挑战。除了诸如计算机病毒、盗版软件以及对服务器的恶意攻击等这些熟悉的问题之外，我们还能看到一些新出现的问题，包括操纵和篡改他人数据以及伪造和假冒他人身份等问题。所有这些问题都会腐蚀人们对于互联网的信任，而这样的信任一直以来都是互联网良好服务品质的标志。软件设计方面的进步必须有助于解决这些问题——软件很可能会变得更富有“责任感”，能够在运行中判断和控制对整个互联网生态系统造成威胁的因素。我们也可以期待更加智能的内容感知网络技术的出现，来进一步消除这些因素的威胁。在一些重要议题上，网络的社会性将会促使人们在极短的时间内达成一种全球性共识，因为对信息进行的筛选、比较和复杂分析几乎不用花费多少时间。这也就意味着，在一个给定的很短的时间内，把公众的真正看法与网络上各个群体恰好正在表达的观点区分开来，将会变得更加困难。确实，信息的每一部分与信息的其他部分之间将会变得越来越具有关联性，而且将会有更多关于数据（元数据）和解析学（数据的含义）的信息需要去理解。
与弄清楚什么对于大众来说是有趣的、可以享受的或新潮的相比，弄清楚什么对于我们每一个人来说是重要的将会变得更加困难。而且，网络“大众性”的特点可能是不合时宜的，因而需要重新进行定位。这些比以前更加强大的软件分析工具，已经经过了来自具有社会性和普及性网络的海量数据的检验，它将会告诉我们：我们是谁和我们知道什么。通过这些软件分析工具，越来越多的人、商业组织和政府机构将会实时地获得这些知识。
知识作为一种共享的公共资源，它的层次化和商业化使其自身呈现出新颖性、独创性和专用性的特点，因此，知识的层次化和商业化将会开启知识创造的新时代。而在下一波智能价值创造过程中，软件作为一种催化剂将会扮演一个关键性的角色——会极大地提高“每件事情被每一个人知道”的几率。这种破裂性新知识的产生将会建立在标准化知识平台的基础之上，就像今天人们所熟知的社交网络那样。包括个人数据的货币化将会要求应用更加复杂的软件工具，这个软件工具将会允许公司和个人在一个可控的和负责的模式下交易有价值的个人数据。既然世界不同地区的人们对应该如何使用新知识会拥有不同的看法，那么，这种新的软件工具将会允许我们尊重文化的多样性。“云计算网络”将发挥重要作用现在的网络是建立在硬件基础之上的，这种静态的模式无法应对快速的网络进步和支持新的应用。 于是，我们将会看到这样的创新，即把现在的网络转变成可编程的基础设施，类似于数据中心。
对内容或语境敏感的网络将会成为未来的需要，使我们大大超越现今有时出现的关于“网络中性”问题的简单化讨论。开放式传输就是一个例子，它是一个技术协定，可以使一个网络内部的信息与网络硬件相分离。开放式传输是有关软件定义网络研究起步阶段的一部分，在软件定义网络架构中，网络软件在使得网络更具有编程性和回应性方面会发挥极为重要的作用。结果，今天所谓的云计算将会发展成为互联的云计算，或者云计算的网络。
计算机和网络之间的这种相互作用将会不断加强，从而展现出一种“融为一体”趋势，两者之间的这种“融合”是持续不断的，令人意想不到的，也是积极主动的。然而，两者关系的这种发展趋势还会继续下去吗？毋庸置疑，互联网基础上的商业产业的大规模拓展，已经改变了我们思考研究计算机信息处理技术和网络互联技术的方式。这种规模效应所制造的紧迫性是可以利用的海量信息存在的结果，因为这些信息为科学研究及其商业交易提供了机会。过去，几乎不存在改变游戏规则的公司，公司的成绩往往根据它们的研究工作来做出判断，每一个人的成绩也通过同样的方法来衡量。更为重要的是，所有的竞争者都局限在他们自己的业务领域内。但是，当世界进入数字化时代以后，所有这一切都发生了改变，“不要进入我的领域，而且我也不进入你的领域”，这一存在了多年的规则已经不再简单地适用于现代社会了。这样的改变已经造成了多方面的影响。其中，重要的一点是，对于计算机信息处理和通讯的核心技术所做的可行性研究和创新工作，正在不同公司间被重新分配，并且与一些初创企业进行联合研发。这些初创企业中的一些企业来自于转型的学术团体，被私人投资者改造而成。对于计算机信息处理技术和网络互联技术未来的价值创造潜力，我们有很多的理由保持乐观态度。虽然面临着这些挑战，但对于信息学家、计算机科学家和企业家来说，却都面对着大量的机会。
关键词 信息大爆炸 计算机 处理技术
中图分类号：TP3 文献标识码：A
变化是如此之大，以至于过去十年中我们所使用过的计算工具已经没有能力迎接这些新的挑战了。然而，这并非意味着我们只能坐以待毙；相反，像谷歌、雅虎、脸谱和亚马逊等网络巨人以及正在成长中的一些初创企业所展示的那样，我们可以采用完全不同的方法解决数据库、数据存储以及其他计算机信息处理方面的问题，而这些技术创新主要发生在为消费者提供的互联网服务方面。
“大数据”时代同时提供了机遇和挑战。除了诸如计算机病毒、盗版软件以及对服务器的恶意攻击等这些熟悉的问题之外，我们还能看到一些新出现的问题，包括操纵和篡改他人数据以及伪造和假冒他人身份等问题。所有这些问题都会腐蚀人们对于互联网的信任，而这样的信任一直以来都是互联网良好服务品质的标志。软件设计方面的进步必须有助于解决这些问题——软件很可能会变得更富有“责任感”，能够在运行中判断和控制对整个互联网生态系统造成威胁的因素。我们也可以期待更加智能的内容感知网络技术的出现，来进一步消除这些因素的威胁。在一些重要议题上，网络的社会性将会促使人们在极短的时间内达成一种全球性共识，因为对信息进行的筛选、比较和复杂分析几乎不用花费多少时间。这也就意味着，在一个给定的很短的时间内，把公众的真正看法与网络上各个群体恰好正在表达的观点区分开来，将会变得更加困难。确实，信息的每一部分与信息的其他部分之间将会变得越来越具有关联性，而且将会有更多关于数据（元数据）和解析学（数据的含义）的信息需要去理解。
与弄清楚什么对于大众来说是有趣的、可以享受的或新潮的相比，弄清楚什么对于我们每一个人来说是重要的将会变得更加困难。而且，网络“大众性”的特点可能是不合时宜的，因而需要重新进行定位。这些比以前更加强大的软件分析工具，已经经过了来自具有社会性和普及性网络的海量数据的检验，它将会告诉我们：我们是谁和我们知道什么。通过这些软件分析工具，越来越多的人、商业组织和政府机构将会实时地获得这些知识。
知识作为一种共享的公共资源，它的层次化和商业化使其自身呈现出新颖性、独创性和专用性的特点，因此，知识的层次化和商业化将会开启知识创造的新时代。而在下一波智能价值创造过程中，软件作为一种催化剂将会扮演一个关键性的角色——会极大地提高“每件事情被每一个人知道”的几率。这种破裂性新知识的产生将会建立在标准化知识平台的基础之上，就像今天人们所熟知的社交网络那样。包括个人数据的货币化将会要求应用更加复杂的软件工具，这个软件工具将会允许公司和个人在一个可控的和负责的模式下交易有价值的个人数据。既然世界不同地区的人们对应该如何使用新知识会拥有不同的看法，那么，这种新的软件工具将会允许我们尊重文化的多样性。“云计算网络”将发挥重要作用现在的网络是建立在硬件基础之上的，这种静态的模式无法应对快速的网络进步和支持新的应用。 于是，我们将会看到这样的创新，即把现在的网络转变成可编程的基础设施，类似于数据中心。
对内容或语境敏感的网络将会成为未来的需要，使我们大大超越现今有时出现的关于“网络中性”问题的简单化讨论。开放式传输就是一个例子，它是一个技术协定，可以使一个网络内部的信息与网络硬件相分离。开放式传输是有关软件定义网络研究起步阶段的一部分，在软件定义网络架构中，网络软件在使得网络更具有编程性和回应性方面会发挥极为重要的作用。结果，今天所谓的云计算将会发展成为互联的云计算，或者云计算的网络。
计算机和网络之间的这种相互作用将会不断加强，从而展现出一种“融为一体”趋势，两者之间的这种“融合”是持续不断的，令人意想不到的，也是积极主动的。然而，两者关系的这种发展趋势还会继续下去吗？毋庸置疑，互联网基础上的商业产业的大规模拓展，已经改变了我们思考研究计算机信息处理技术和网络互联技术的方式。这种规模效应所制造的紧迫性是可以利用的海量信息存在的结果，因为这些信息为科学研究及其商业交易提供了机会。过去，几乎不存在改变游戏规则的公司，公司的成绩往往根据它们的研究工作来做出判断，每一个人的成绩也通过同样的方法来衡量。更为重要的是，所有的竞争者都局限在他们自己的业务领域内。但是，当世界进入数字化时代以后，所有这一切都发生了改变，“不要进入我的领域，而且我也不进入你的领域”，这一存在了多年的规则已经不再简单地适用于现代社会了。这样的改变已经造成了多方面的影响。其中，重要的一点是，对于计算机信息处理和通讯的核心技术所做的可行性研究和创新工作，正在不同公司间被重新分配，并且与一些初创企业进行联合研发。这些初创企业中的一些企业来自于转型的学术团体，被私人投资者改造而成。对于计算机信息处理技术和网络互联技术未来的价值创造潜力，我们有很多的理由保持乐观态度。虽然面临着这些挑战，但对于信息学家、计算机科学家和企业家来说，却都面对着大量的机会。