Q：请问我们利用云计算解决大数据量问题的时候，遇到的最大的困难是什么，是技术层面，还是基础设施，带宽或者是其他方面的因素？

　　A：现在还没有看的那么清晰。麦肯锡今年出的报告，是从经济层面看的，大数据本身更多涉及到的是几方面的问题。

　　第一是技术本身。现在处理大数据的技术都是前沿的技术，接受度和采纳度都是尝试，都是在一个前期阶段。

　　第二是用户的接受程度。数据本身，尤其是云上的大数据处理，涉及到谁能够使用这个数据，分析出来的结果，谁能够负这个责任，就是拥有这个数据，比如说我针对现有的应用环境分析出来的用户行为是这样的，我们把运营商数据包解析出来了，扫出了二三十万的号码字段，这些字段，我认为就是计算，这些字段的责任谁来负，数据本身的责任体制法规，现在法制也不完善。所以，我们现在更多是看，关注大数据，经济效益，内容分析、行为分析，都是比较直截了当的，能够有效率、有产出、直接反映生产力的这块技术也比较成熟，比如说现在的Hadoop框架、友友体系这块是我们关注的方向。

　　第三是数据存储。目前为止，技术比较就绪，就是大数据的存储，并不是简单涉及到容量的问题，涉及到的是怎么能够找回数据的访问能力的问题。比如说，怎么提取数据的标准，比如说事实的标准，如AmazonS3，它在北美，不可能立在中国。我们国内遵循什么样的标准，友友系统自己做了一套，国际的标准化组织也出了，比如说CDMI的标准，但是这个标准，追逐的厂商现在还没有成气侯，大的公司也只是尝试采纳。

　　这些都是我们的障碍，大数据如何快速在国内业内普及的问题。

　　Q：法规规范、标准对云计算发展来说是很重要的？

　　A：我觉得是这样。如果普及的话，这些是必需的。大家都认可以后，才可以这样做。但是这并不是障碍，先行者可以用自己的标准，比如S3出来的时候就没有标准，S3就成了北美的标准了。很多中间件厂商，都用S3做云中心的平台，S3的界面服务提供数据访问通道的标准。所以先行者—云基地，我们走的快一些，我们做的前一些，我们将会成为标准的制定者，我们也会参考国际标准化组织的通用标准，比如说CDMI。国内大云也是部分遵循了，毕竟未来要跟巨头沟通，IBM、EMC要沟通，肯定需要走国际体系的，这些我们也会考量，遵从他们的尝试。

　　Q：您看，云计算在中国普及之后，可以以非常低的成本，获得大的存储空间或者超级计算机的能力；而现在存储空间有限，可能会精挑细选筛选信息存储，但以后存储空间对我来说不是问题了，会不会造成很多没有用的信息放在云上，这样是否造成资源浪费？

　　A：其实我们看到的信息里，人为本身产生的信息量有限的。通过人判断这个信息是否有使用价值，在整个信息的架构里，比例越来越小，更多的信息是来自于机器产生的信息，比如说物联网产生的大量信息，比如手机的话单，可能平时我们根本不关注，只需要看一下最终的详细单就可以了。那些信息，在传统意义上很多被过滤掉了，当做垃圾去掉了，但是这些信息本身是可以产生很强的信息红利的。

　　举个例子，运营商做网络优化的系统，就是，可能派出一个工程队到处打电话，通过采样的形式做网优，在某一个计价系统里面都有手机上线下线的信息，只不过这些信息原来不作为计费使用，都被过滤掉了，因为数据量太庞大，没有能力计算，现在云计算提供一种可能：针对这些数据，就可以实现分析出来每一个区域的网络情况，样本数据库本身就是数据库，所以可以实现更大规模的优化。所以机器产生的信息，才是真正未来大数据本身能够创造红利价值的。

　　我们有个概念叫数据银行，我提了很多次，就是看怎么操作这个内容，因为技术本身需要找落地的方式方法，以及规定支持。信息数据和传统物品的区别在于，信息数据是可以被拷贝的，被盗取实际上就是被拷贝。数据同样可以跟存钱一样产生利息的，比如说我们每个病患的信息，单独放在医院里面是没有太多价值的，只是作为以后个人的需求，如果这些信息被医疗机构共享，那就可以统计出来最近的感染率，对于病理研究、前瞻性的研究就会有很强的指导意义。我们把这些信息汇总起来，提供某些服务的时候，这些信息就可以产生相应的红利了。我们可以为存储这些信息的人付利息，也就是说有可能像您提到的问题，在考虑是否买空间放到数据银行，放在那里还要交钱，这是现在网盘的经营模式；如果放过去以后，能保护数据，又能给我钱，是否就更愿意去分享数据了。

　　Q：就是通过这种方式，促使用户自身筛选信息放到云上。

　　A：用户有一个取向。用户在考虑是否在云上存放信息的时候会考虑到隐私问题。这，这就涉及到革新的产品结构了，比如我们谈到的对象云存储，实际上当存一个信息进来的时候，是先放到一个信封里再放到银行的，怎么找到这个信息呢？信封上有描述信息的字段，描述的信息可以定位信息本身，就是元数据操作。这里就涉及到一个隐私问题，如果X光片放到一个信封里面存到数据银行里面，当病理机构调我X光片的时候，如果看到胸片，我会感觉到，我的名字出现在这种情况下是比较介意的，如果只看封面的信息，或者某些字段的信息，就不存储隐私泄露问题。这样的话，只做统计分析，看一万张封面，然后找到某一个规律，是没有涉及到我个人本身的隐私。

　　通过这种封装的技术，在技术本身结构框架上，就可以使得法规问题就绪了。现在的过程是需要不断的引导，跟政府、相关各方面的实体沟通，创建企业级分布式云计算。