本来谷歌的主要目标是重返中国市场，现在变成了获取云技术，重返中国市场几乎不提了。因为谷歌也知道，中国市场环境比较特别，他们不一定能成功。
而获取云技术稳住在国际上的地位，才是他们真正面临的危机。
“没有成套的搜索技术，我们是不会出售云技术的。”卫金痕说道。
双方对视，luke四人从庄丁宁他们眼中看到了坚持，luke四人心知，江燕公司对搜索技术的觊觎不是那么容易忽悠过去的。
最后还是adela做出决定，说道：“好吧，不过我们要把人工智能技术从清单上面划掉。”其实这是他们早就料到的，只是不想那么轻松交出来而已。
果然，adela说完就从公文包里拿出一份早就准备好的清单，上面正是搜索技术。
他把清单递给庄丁宁，说道：“这是我们的底线了，希望你们能尽快做出决定。”说这话的时候，他用十分严肃的眼神盯着庄丁宁。
“我看看再说。”庄丁宁不吃他这套，接过清单后开始研究。
因为他们对搜索技术不那么了解，所以当场找到了公司做搜索的工程师过来。三名工程师一起研究这么清单，虽然清单上面只有技术名称和简介，但他们看完后依旧很兴奋。
在江燕公司，搜索功能并不是那么受重视，没有专门的搜索产品，这三名工程师也不是专门做搜索的，搜索只是他们的兼职任务而已。
即便如此，他们也能意识到这份清单上面的技术价值，这绝对是可以颠覆国内搜索领域的先进技术，可以省去大量研发资金和时间。
“谷歌的老三驾马车GFS、MapReduce和BigTable，新三驾马车affeine、Pregel和Dremel。前者是云计算和大数据的奠基石，后者更是近两年引领发展潮流的技术。”潘星说道。
庄丁宁等人闻言有点纳闷，谷歌的云技术不是不行吗，怎么他们的三驾马车又成了云计算和大数据的奠基石和潮流趋势？
曲风看出他们眼中的疑惑，主动解释道：“谷歌是云计算和大数据的引领者，只是因为某些原因，在市场应用方面反而不如我们和亚马逊了。”
庄丁宁明白过来，说道：“原来如此，这么说来他们所谓的搜索技术也是基于云计算和大数据的，只是应用方向跟我们不一样。”
曲风说道：“可以这样理解。”
这个东西解释起来很麻烦，曲风没有时间给他科普。
谷歌的老三驾马车：
GFS是一个可扩展的大型数据密集型应用的分布式文件系统，该文件系统可在廉价的硬件上运行，并具有可靠的容错能力，该文件系统可为用户提供极高的计算性能，而同时具备最小的硬件投资和运营成本。
其实这就是云计算的雏形了，所以说谷歌才是云计算的引领者。
MapReduce是一种处理大型及超大型数据集并生成相关执行的编程模型。
其主要思想是从函数式编程语言里借来的，同时也包含了从矢量编程语言里借来的特性。基于MapReduce编写的程序是在成千上万的普通PC机上被并行分布式自动执行的。
table是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
谷歌很多项目使用Bigtable存储数据，这些应用对Bigtable提出了不同的挑战，比如数据规模的要求、延迟的要求。Bigtable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。
Bigtable看起来像一个数据库，采用了很多数据库的实现策略。
但是Bigtable并不支持完整的关系型数据模型，而是为客户端提供了一种简单的数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格式，并且利用底层数据存储的局部性特征。
Bigtable将数据统统看成无意义的字节串，客户端需要将结构化和非结构化数据串行化再存入Bigtable。
谷歌的新三驾马车：
在一零年的时候，谷歌的搜索引擎发生了重大变革。
谷歌将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为“Caffeine”。
Caffeine是谷歌出自自身的设计，Caffeine使谷歌能够更迅速的添加新的链接，包括新闻报道以及博客文章等，到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供“50%新生”的搜索结果。
在本质上Caffeine丢弃MapReduce转而将索引放置在由谷歌开发的分布式数据库BigTable上。
作为继GFS和MapReduce两项创新后的又一项创新，其在设计用来针对海量数据处理情形下的管理结构型数据方面具有巨大的优势。
这种海量数据可以定义为在云计算平台中数千台普通服务器上PB级的数据。
Pregel在概念模型上遵循BSP模型。
整个计算过程由若干顺序运行的超级步组成，系统从一个“超级步”迈向下一个“超级步”，直到达到算法的终止条件。
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