JAMES Cuff: Hi, კარგი მოგესალმებით, ყველას. ჩემი სახელი არის ჯეიმს Cuff. მე თანაშემწე დეკანი კვლევის კომპიუტერული აქ ჰარვარდის უნივერსიტეტი. და დღეს მე ვაპირებ გელაპარაკოთ რატომ მასშტაბის out კომპიუტერული აუცილებელია. 

ასე რომ, ვფიქრობ, პირველი up, ვინ არის ეს კაცი? რატომ ვარ მე აქ? რატომ მე საუბარი თქვენ? მე მაქვს ფონზე სამეცნიერო კომპიუტერული და კვლევითი კომპიუტერული, გაჭიმვა შეერთებული Kingdom-- Wellcome Trust Sanger ინსტიტუტის ადამიანის genome-- და მაშინ მეტი ხნის წინ ამერიკის შეერთებულ შტატებში მუშაობს ფართო და სხვა საპატიო ადგილების სწავლის, როგორიცაა ჰარვარდის. 

ვფიქრობ, თუ რას ნიშნავს ეს არის რომ მე ვარ აღმოფხვრას მოლეკულური ბიოლოგიური ფიზიკოსი. ასე რომ, რა უფლება გაქვთ, მე მივიღე ვუთხრა თქვენ შესახებ მასშტაბის out Computing? იქ იყო. 18 წლის განმავლობაში ანუ მე მხოლოდ ჩანს ყველაზე დრამატული იზრდება მასშტაბის სირთულის და ეფექტურობის გამოთვლითი სისტემების. 

როცა აკეთებდა ჩემი სადოქტორო ოქსფორდის, I ნამდვილად აღფრთოვანებული ერთად 200 მეგაჰერცის Silicon Graphics მანქანა 18 გიგაბაიტი შენახვისა და ერთი CPU. ჯერ არ შეცვლილა. თუ თქვენ სწრაფი წინ ახლა, ჩვენ დაწნული მეტი 60,000 CPUs აქ ჰარვარდის. მრავალი სხვა ორგანიზაციები, დაწნული მრავალი სხვა. 

მნიშვნელოვანი takeaway ამ რომ მასშტაბის არის არა მხოლოდ გარდაუვალია, ეს მოხდა და ეს გავაგრძელებთ მოხდეს. მოდით, ერთი წუთით, სახის გადახვევა და გაიგო ძალიან სწრაფად მეცნიერების, ჩემი საყვარელი სათაური, სამეცნიერო მეთოდი. 

თუ თქვენ უნდა იყოს მეცნიერი, თქვენ უნდა გააკეთოთ რამდენიმე საკვანძო რამ. თუ არ ვიქმ შეგიძლიათ არ მიიჩნევენ თავს მეცნიერს და თქვენ იბრძოლებს, რომ შეუძლია მესმის თქვენი ფართი დისციპლინა. 

ასე რომ, პირველ ყოვლისა, თქვენ ფორმულირება თქვენი შეკითხვა, თქვენ გენერირება ჰიპოთეზა, მაგრამ, რაც მთავარია, თქვენ პროგნოზირება თქვენი results-- თქვენ გაქვთ ამოიცნობთ, რა შედეგები იქნება. და ბოლოს, თქვენ შეამოწმოთ თქვენი ჰიპოთეზა და ანალიზი თქვენი შედეგები. 

ასე რომ, ეს მეცნიერული მეთოდი არის ძალიან მნიშვნელოვანია კომპიუტერული. კომპიუტერული ორივე პროგნოზი და ვერ შეამოწმოთ თქვენი შედეგები არის მნიშვნელოვანი ნაწილი, რა გვჭირდება უნდა გავაკეთოთ, რომ სამეცნიერო მეთოდი. ეს წინასწარმეტყველება და გამოცდების ეს არის რეალური ორ ქვაკუთხედს სამეცნიერო მეთოდი, და ყოველი მოითხოვს ყველაზე მნიშვნელოვანი მიღწევების თანამედროვე გამოთვლები. 

ორი სვეტი მეცნიერების, რომ თეორია და რომ ექსპერიმენტების. და მეტი ხნის წინ, კომპიუტერული ხშირად მოიხსენიება როგორც მესამე სვეტის მეცნიერება. ასე რომ, თუ სტუდენტები თვალს ამ, თქვენ გაქვთ არანაირი ზეწოლა. მესამე ბურჯი მეცნიერებათა არ არის დიდი deal-- computing, სახის მნიშვნელოვანი. ასე რომ მოხარული ეს არის კომპიუტერული ნაწილი კომპიუტერულ მეცნიერებათა კურსი 50. 

ამიტომ საკმარისი ფონზე. მინდა გითხრათ, რომ გეგმა, თუ რას ჩვენ ვაპირებთ ვისაუბროთ დღეს. მე ვაპირებ წავიდეთ მეტი რამდენიმე ისტორიაში. მე ვაპირებ ახსნას, თუ რატომ მივიღეთ აქ. მე ვაპირებ ვისაუბროთ ზოგიერთ ისტორიის კომპიუტერული აქ ჰარვარდის, ზოგიერთი საქმიანობის გარშემო სოციალური მედია, მწვანე რამ ძალიან ვნებიანი შესახებ ყველაფერი green-- storage-- კომპიუტერული storage-- როგორ ქაოსი გავლენას ახდენს მასშტაბის out out სისტემები, და სადისტრიბუციო სისტემების, კერძოდ. 

და შემდეგ მე ვაპირებ შევეხო ზოგიერთ მასშტაბი-out ტექნიკა, რომ საჭირო შეძლებს ამის გაკეთება კომპიუტერული მასშტაბით. და ბოლოს, ჩვენ ვაპირებთ გადაიტანოთ up ზოგიერთ გასაოცარია მეცნიერება. 

ასე რომ, მოდით მიიღოს წუთი შეხედეთ ჩვენს რეალურ ისტორიაში. კომპიუტერული განვითარდა. ასე წლიდან '60s, ყველა მოშორებით გადის, დღეს, ჩვენ ვნახეთ, ძირითადად ცვლილება ფარგლებში ცენტრალიზებული კომპიუტერული დეცენტრალიზაცია computing, რომ ერთობლივი და შემდეგ დამოუკიდებელი კომპიუტერული და მარჯვენა ისევ. 

და ნება მომეცით ანოტირების რომ ცოტა. როდესაც ჩვენ პირველად მოედანზე კომპიუტერები, ჩვენ გვქონდა mainframes. ისინი inordinately ძვირადღირებული მოწყობილობების. ყველაფერი უნდა გაუზიარეს. კომპიუტერული რთული იყო. ხედავთ, იგი ივსება ოთახი და იყო ოპერატორები და ფირები და ყველა სახის Whirry, clicky, spinny მოწყობილობების. 

გარშემო 70 ადრეულ '80s, თქვენ დაიწყო იმისათვის, რომ ნახოთ გავლენა ფაქსები. ასე რომ თქვენ ვიწყებთ ვხედავთ კომპიუტერული დაიწყება გამოჩნდება უკან ლაბორატორიები და გახდეს უფრო ახლოს თქვენ. ზრდის პირადი კომპიუტერული, რა თქმა უნდა, '80s, ადრეული ნაწილი ათი წლის განმავლობაში, ნამდვილად შეიცვალა computing. 

და იქ ნახავ სათაური, რადგან ის ეწოდა პერსონალური კომპიუტერი, რაც იმას ნიშნავდა, ეკუთვნოდა თქვენ. ასე რომ, როგორც ევოლუცია კომპიუტერული გაგრძელდა, ხალხი მიხვდა, რომ მათი პირადი კომპიუტერული ნამდვილად არ იყო დიდი საკმარისი შეძლებს არაფრის ნებისმიერი დამსახურებაა, ან მნიშვნელოვანი დამსახურებაა, მეცნიერება. 

და ასე ეგ დაიწყო განავითაროს ქსელის მოწყობილობა მძღოლებს შეუძლიათ დაკავშირება ები ერთად შევძლებთ ავაშენოთ მტევანი. ასე რომ, ამ შვა ეპოქაში საქართველოს Beowulf კასეტური. Linux აფეთქდა, როგორც პასუხი საკუთარი ოპერაციული სისტემა, როგორც ღირებულება და სირთულის. 

და შემდეგ, აქ ვართ დღეს, სადაც, კიდევ ერთხელ, ჩვენ წინაშე ოთახი სავსე კომპიუტერული აღჭურვილობა და უნარი დარტყმა საკრედიტო ბარათის და მიიღეთ ხელმისაწვდომობის ამ აპარატურულ, დისტანციურად. 

და ასე შემდეგ შეგიძლიათ ვხედავ, პირობები ისტორია გავლენას როგორ გავაკეთოთ კომპიუტერული დღეს, ის აუცილებლად წარმოიშვა მანქანა ოთახი სავსე კომპიუტერები მეშვეობით პერსონალური კომპიუტერები ყველა გზა უფლება ისევ მანქანა ოთახი სავსე კომპიუტერები. 

ასე რომ, ეს არის ჩემი პირველი კასეტური. ასე 2000, ავაშენეთ კომპიუტერული სისტემის ევროპაში ეფექტურად ანოტირების ადამიანის გენომი. არსებობს უამრავი ტექნოლოგია ჩამოთვლილია მარჯვენა მხარეს არსებობს, რომ, სამწუხაროდ, აღარ არის ჩვენთან. ის გავიდა off to დიდი ტექნოლოგია ცაში. 

მანქანა თავისთავად ალბათ ექვივალენტი რამდენიმე ღირსეული ლაპტოპები დღეს, და რომ მხოლოდ სახის გიჩვენებთ. თუმცა, ჩვენ არ ყურადღებით ანოტირების ადამიანის გენომი და ორივე იცავდა ამ კონკრეტულ ქაღალდი ბუნება შეშფოთება მონაცემები მიმდინარეობს საჯარო ან კერძო. 

ასე რომ, ეს არის რა, არა? ამიტომ ჩვენ მივიღეთ ადამიანის გენომი. ჩვენ გავაკეთეთ კომპიუტერული. მე ვარ ძალიან კმაყოფილი თავს. მე შემოვიდა up ჰარვარდის 2006 წელს, შეგრძნება ბევრი ნაკლებად კმაყოფილი თავს. 

ეს არის ის, რაც მე მემკვიდრეობით. ეს არის უწყებრივი ფოსტა და ფაილი სერვერზე. თქვენ ხედავთ, აქ არის ცოტა ფირზე რომ ეკავათ სისტემის ერთად. ეს არის ჩვენი ლიცენზია და ბეჭდვითი სერვერზე. მე დარწმუნებული ვარ, რომ, შესაძლოა, პაროლები ზოგიერთი ამ პოსტის-ის აღნიშნავს. 

არ გასაოცარია. საკმაოდ შორს გასაოცარია. და ასე, მე ეს პატარა სქემა რომ მე აჩვენა თქვენ დასაწყისში გაზიარება საკუთრების უკან გაზიარების, რომ ჩვენ საჭირო შეცვალოს თამაშის. ასე რომ, ჩვენ შეიცვალა თამაში უზრუნველყოფს წახალისების. და ასე ადამიანის, როგორც ეს პატარა Wikipedia article ამბობს აქ, ჩვენი მიზანმიმართული არსებები. და შესწავლა სტიმული სტრუქტურები აუცილებელია, რათა სასწავლო ეკონომიკურ საქმიანობას. 

ასე დავიწყეთ ვასტიმულირებთ ჩვენი ფაკულტეტის და ჩვენი მკვლევარები. ასე რომ, ჩვენ სტიმული მათ მართლაც დიდი კომპიუტერული სისტემა. ასე, 2008 წელს, ავაშენეთ 4.096 პროცესორი machine-- 10 თაროები, რამდენიმე ასეული კილოვატი ძალა. 

რას ვფიქრობ არის საინტერესო ის არის, რომ ეს არ მნიშვნელობა, სადაც ხართ ციკლი. იგივე რაოდენობის ძალა და compute, ძალა მუდმივი. ეს იყო 200 კილოვატი როდესაც ჩვენ შენობა სისტემა ევროპაში. ეს ორი ასეული კილოვატი 2008 წელს, და რომ როგორც ჩანს, [? quanter?] მცირე საუნივერსიტეტო გამოთვლითი სისტემები. 

ასე რომ, ჰარვარდის today-- სწრაფი წინ, მე არ აღარ სამწუხარო panda, საკმაოდ ბედნიერი panda. ჩვენ 60-უცნაური ათასი დატვირთვის დაბალანსებული CPUs და მათი ასვლა მკვეთრად. ჩვენ გვყავს 15 petabytes of შენახვის, ასევე ასვლა. ერთხელ, ამ 200 კვტ-იანი წუთობრივი, ჩვენ, როგორც ჩანს უნდა იყოს და დასძინა, რომ ყოველ ექვს ან იმდენად თვის განმავლობაში. უამრავი და უამრავი ვირტუალური მანქანები. და, რაც მთავარია, 1.8 მგვტ კვლევის აპარატურის. 

და მე ვაპირებ მოდის უკან ამ მოგვიანებით, , რატომ მე ახლა აღარ არის აუცილებელი იმედი რამდენად CPU გვაქვს, მაგრამ რამდენად დიდი არის ელექტროენერგიის საფასური. 20 ასე მიძღვნილი კვლევითი კომპიუტერული პერსონალი. და, რაც მთავარია, ჩვენ დაწყებული იზრდება ჩვენი GPGPUs. მე გაძნელდა at რამდენად ეს მიმდინარეობს დასძინა დღეში- to-day საფუძველზე. ასე რომ, ისტორიის გაკვეთილი მეტი, არა? 

ასე რომ, ჩვენ იქ აქ? მოდით შევხედოთ ზოგიერთი თანამედროვე მასშტაბი-out compute მაგალითები. მე ცოტა შეპყრობილი ზომა და მასშტაბები სოციალური მედია. არსებობს მთელი რიგი ძალიან წარმატებული ფართომასშტაბიანი კომპიუტერული ორგანიზაციების ახლა დამოკიდებული, უზრუნველყოფის მხარდაჭერა და მომსახურება ჩვენთვის ყველა. ასე რომ, ეს უარყოფა. 

და მე მინდა, რომ დაიწყოს ნომერი უნცია Instagram. ეს არ არის რეალურად გამოიწვიოს-to ხუმრობა, ეს კი არ არის, რომ სასაცილოა, ფაქტობრივად, მოვა ვფიქრობ იგი. მაგრამ მაინც, ჩვენ ვაპირებთ შევხედოთ უნცია Instagram. და ჩვენ ვაპირებთ დავიწყოთ "ჩემი bee და ყვავილების". მე ვიყავი [INAUDIBLE] Village და მე პატარა სურათი ფუტკრის იჯდა ყვავილი. და მერე დაიწყო ფიქრი რას ნიშნავს რეალურად. და მე ამ სურათს off ჩემი ტელეფონი და დათვლილი რამდენი ბაიტი არის ის, და ეს დაახლოებით 256 kilobytes. რომელიც, როცა დაიწყო, რომ, ძირითადად, შეავსოთ 5 და 1/4 inch floppy. და დაიწყო ვფიქრობ, ასევე, რომ ზემოთ. 

და დავიწყე ვეძებოთ და ნუ ზოგიერთი კვლევა ქსელში. და გავარკვიე, რომ Instagram აქვს 200 მილიონი maus. მე არ ვიყავი რეალურად, რომ დარწმუნებული რა მოდულები იყო. და მოდულები, ქვემოთ აქ, ყოველთვიური აქტიური მომხმარებელი. 

ასე რომ, 200 მლნ MAUs-- საკმაოდ გრილი. 20 მილიარდი photographs-- ასე საკმაოდ ბევრი ფოტომასალა. 60 მილიონი ახალი ფოტოები ყოველ დღე გამოდის .002 gig თითო ფოტო. რომ დაახლოებით ხუთი petabytes დისკის მხოლოდ უფლება არსებობს. და ეს ნამდვილად არ არის ცენტრალურ ნაწილში რასაც ჩვენ ვაპირებთ ვისაუბროთ. რომ არის პატარა კარტოფილი. ან როგორც ჩვენ ვამბობთ, ინგლისში, პატარა spuds. 

ასე რომ, მოდით შევხედოთ რეალური elephant ამ ოთახში უნიკალური სახეები. ერთხელ, მოდით გავზომოთ ახალი Quanta მოვუწოდებთ მოდულები. Facebook თავად აქვს 1.3 მილიარდი maus. WhatsApp, რომელიც მე კი არ გამიგია, ბოლო დრომდე ეს გარკვეული გზავნილების მომსახურება, 500 მილიონი maus. Instagram, რომელიც ჩვენ მხოლოდ ვისაუბრეთ, 200 მილიონი maus. და Messenger, რომელიც სხვა შეტყობინებათა მომსახურება, ასევე 200 მილიონი maus. 

ასე რომ სულ რომ, ის შესახებ 2.2 მლრდ სულ მომხმარებლებს. ცხადია, არსებობს გარკვეული გადახურვა, მაგრამ ეს ექვივალენტი მესამე პლანეტაზე. და მათ გაგზავნას რაღაც რეგიონში 12 მილიარდი შეტყობინებები დღეს. და ისევ, იქ მხოლოდ 7 მილიარდი ადამიანი პლანეტაზე. ყველას არ აქვს სმარტფონი. ასე რომ, ეს გიჟური ნომრები. 

და მე ვაპირებ რომ ამტკიცებენ, რომ ეს არ არის მაშინაც კი, შენახვის ან compute. და შევთავაზო სიმღერა, ეს ყველაფერი, რომ გრაფაში. აქ არის ჩვენი საყვარელი Meghan Trainor ქვემოთ აქ, მღერის ყველა ბასი. აღნიშნავენ, მას ასევე აქვს საკმაოდ ცოტა ბასი herself-- 207, ასევე 218 მილიონი ადამიანი მინახავს ამ ახალგაზრდა ქალბატონს სიმღერა მისი სიმღერა. 

ასე რომ, ჩემი არგუმენტი არის ის, ეს ყველაფერი გრაფაში. ამიტომ ავიღეთ ზოგიერთი ღია პროგრამული და დაიწყო შევხედოთ გრაფაში. და ეს არის LinkedIn, ასე რომ ეს არის Facebook მოხუცებს. ასე რომ, ეს არის ჩემი LinkedIn გრაფაში. მე მაქვს 1200 ან ასე კვანძების, ე.წ. "მეგობრები". და აქ მე ზედა. და აქ ყველა კავშირები. 

ახლა, ვფიქრობ, უკან Instagram ამბავი. თითოეული ამ არის არა მხოლოდ ფოტო, მთელი plethora კავშირები შორის ამ კონკრეტულ ინდივიდუალური და მრავალი სხვა. ეს არის ცენტრალური ნაჭერი არის ან bug გრაფაში ნახაზი ალგორითმი, ან ამ იქნებ David Malan, მე არ ვარ დარწმუნებული არ არის. ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ გადაკერვა გრაფიკის ყველა სახის of ways-- gephi.gihub.io სადაც შეგიძლიათ გაიყვანოს, რომ პროგრამა. ეს მართლაც მაგარი, რომ შეუძლია ორგანიზება თემებში. ხედავთ აქ, ეს არის ჰარვარდის და სხვა ადგილებში, რომ მე ვმუშაობდი, იმიტომ, რომ ეს არის ჩემი შრომა დაკავშირებული მონაცემები. 

ასე უბრალოდ ვიფიქროთ სირთულის გრაფაში და ყველა მონაცემები რომ თქვენ გაიყვანოს ერთად. ასე კი, უკან FriendFace, არა? ჩვენ შევხედე Instagram მონაცემები, რომ იყო ბრძანებით ხუთ petabytes. არ არის დიდი გარიგება. ჯერ კიდევ საკმაოდ ბევრი მონაცემები, მაგრამ არა დიდი საქმე უფრო დიდი სქემა რამ. 

ამ სტატიაში ძველი ინტერნეტით, "სკალირების Facebook მონაცემები საწყობი 300 petabytes ". რომ მთელი სხვადასხვა თამაშის ჩეინჯერი ახლა, როდესაც თქვენ დაწყებული ვფიქრობ, მონაცემები და გრაფაში და რას მოუტანს ერთად. და მათი მაღალი მონაცემების იზრდება ბრძანებით 600 terrabytes დღეში. 

ახლა, თქვენ იცით, კარგად, შემდეგ კი ვგულისხმობ, 600 terrabytes დღეში, 300 petabytes-- ისინი ასევე არის დაწყებული მისაღებად ძალიან შეშფოთებული როგორ შევინარჩუნოთ ამ პერსონალის და რათა ეს მონაცემები რჩება გარშემო. და ეს ჯენტლმენი აქ, Jay Parikh, ეძებს თუ როგორ შესანახად ExaByte მონაცემები. 

მხოლოდ იმ თქვენ, ვინც თვალს ერთად სახლში, exabyte-- 10 18. ის მივიღე საკუთარი Wikipedia გვერდი, ეს არის, რომ დიდი რაოდენობით. რომ არის ზომა და მასშტაბები, რაც ჩვენ ეძებს, რათა მათ შეძლონ მონაცემების შესანახად. და ეს ბიჭები არ mucking გარშემო, ისინი შენახვა, რომ რაოდენობის მონაცემები. ასე რომ, ერთი clues, რომ ისინი ეძებს აქ არის მონაცემები ცენტრები ე.წ. ცივი შენახვა. 

რომელიც მოაქვს ჩემთვის, რომ მწვანე. და აქ არის Kermit. ის და მე agree-- ეს ძალიან რთული იყოს მწვანე, მაგრამ ჩვენ ვაძლევთ მას ჩვენი საუკეთესო ლელო. Kermit ვერ დაეხმარება მას, მას აქვს უნდა იყოს მწვანე, ყველა დროის, არ შეიძლება მისი მწვანე-Ness off ყველა. 

ასე რომ, როგორც concepts-- რამდენიმე სახის ძირითადი ცნებები of greenness, როდესაც იგი ეხება computing. ერთი, რომ არის ყველაზე მნიშვნელოვანი არის იმდენი პროდუქტი. თუ თქვენი პროდუქტი ხანმოკლე, თქვენ არ შეგიძლიათ, ზოგადად, იყოს მწვანე. ენერგეტიკული მიღებული საწარმოებლად დისკის, დედა, კომპიუტერი სისტემა, ტაბლეტი, რაც შეიძლება იყოს, დღეგრძელობისა თქვენი სისტემები არის მნიშვნელოვანი ნაწილი, თუ რამდენად მწვანე შეიძლება იყოს. 

მნიშვნელოვანი ნაწილი, როგორც ყველა თქვენგანს ვაშენებთ პროგრამული ალგორითმები ალგორითმი ნაწილობრივი სიტყვა პროგრამული უზრუნველყოფა, არა? ასე რომ, თქვენი ალგორითმი დიზაინი არის სრულიად კრიტიკული თვალსაზრისით თუ როგორ ვაპირებთ შეძლებს მიიღოს სწრაფი და ზუსტი გამოთვლები გამოიყენოს მაინც ოდენობით ენერგია შესაძლებელი. და მე კიდევ ამ ცოტა. 

მონაცემთა ცენტრის design-- თქვენ მინახავს რომ ჩვენ უკვე გვაქვს ათასობით საფუძველზე ათასობით მანქანები, სხდომაზე ჩუმად პატარა, ბნელ კუთხეში მსოფლიოში, computing. რესურსი allocation--, თუ როგორ უნდა რომ compute, შენახვის, ქსელის მეშვეობით. ოპერაციული სისტემები მნიშვნელოვანი ნაწილი ეს, და ბევრი ვირტუალიზაციის შეძლებს კრავენ უფრო და მეტი გამოთვლაც შევიდა პატარა სივრცეში. 

მე მივცემ თქვენ პატარა მაგალითი კვლევითი computing. ჩვენ უფრო მეტი ping, უფრო ძალა, და უფრო მეტი მილი. ჩვენ გვჭირდებოდა უფრო დიდი, უკეთესი, უფრო სწრაფი კომპიუტერი, და საჭიროა გამოიყენოთ ნაკლები წვენი. და ჩვენ ვერ შეიმუშავებს როგორ უნდა გავაკეთოთ ეს. მე არ ვიცი, თუ hashtag gowest როგორც ალბათ უკვე გამოიყენება Kardashian, მაგრამ მაინც, gowest. და ჩვენ გავაკეთეთ. 

ჩვენ აიყვანეს ჩვენი ოპერაცია და გადავედით it out დასავლეთ Massachusetts პატარა წისქვილის ქალაქი მოუწოდა ჰოლიოკის, მხოლოდ ჩრდილოეთით of Chikopee და Springfield. ეს გავაკეთეთ რამდენიმე მიზეზის გამო. მთავარი ისაა, რომ ჩვენ ჰქონდა ძალიან, ძალიან დიდი კაშხალი. და ეს ძალიან დიდი კაშხლის შეუძლია დააყენა out 30 plus მეგავატი ენერგიის, და ეს იყო ათვისებული დროს. 

რაც მთავარია, ჩვენ გვქონდა ძალიან რთული ქსელი რომ უკვე ადგილი. თუ გადავხედავთ, სადაც ქსელი მიდის შეერთებული შტატები, იგი შემდეგნაირად ყველა მატარებელი ტრეკების. ამ კონკრეტული ქსელი კუთვნილი ჩვენი კოლეგები და მეგობრები მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტი, და იგი ძირითადად აგებული ყველა გამოსავალი Route 90. 

ამიტომ ჩვენ გვქონდა დიდი მდინარე tick, Route 90 აღნიშნოთ, ჩვენ გვქონდა მოკლე გზა 100 მილის, და ხანგრძლივი გზა დაახლოებით 1000 მილი. ჩვენ არ უნდა გავაკეთოთ ძალიან დიდი ქსელის splice, როგორც ხედავთ აქ, რომ ძირითადად დააყენა ბმულზე, რომ შეძლებს დაკავშირება Holyoke, მაგრამ ჩვენ გვქონდა ყველა საჭირო infrastructure-- ping, ელექტრო, მილი. ცხოვრება მშვენიერი იყო. და კიდევ ერთხელ, დიდი კაშხალი. 

ასე რომ, ჩვენ აშენდა ძირითადად Massachusetts მწვანე High Performance Computing ცენტრი. ეს იყო შრომის სიყვარულით მეშვეობით ხუთ universities-- MIT, ჰარვარდის, UMass, ჩრდილო და BU. ხუთი მეგავატი დღეში ერთი დაკავშირებული დატვირთვა. ჩვენ გავაკეთეთ ყველა სახის cleverness ერთად airside ეკონომაიზერებით შენარჩუნება რამ მწვანე. ჩვენ ავაშენეთ out 640-ზე მეტი თაროები, მიძღვნილი კვლევითი კომპიუტერული. 

ეს იყო ძველი brownfield საიტზე, ამიტომ ჩვენ გვქონდა სამელიორაციო და ზოგიერთი tidy-up და ზოგიერთი დასუფთავების საიტზე. და შემდეგ ჩვენ დავიწყეთ აშენება დაწესებულებაში და, boom-- lovely დაწესებულებაში უნარი აწარმოებს სავარჯიშოში computing, აქვს კონფერენციები და სემინარები და ასევე მასიური მონაცემების ცენტრი სართული. 

აქ არის ჩემი კარგი თვით. მე აშკარად აცვია იგივე jacket. მე იქნებ მხოლოდ ერთი ქურთუკი, მაგრამ ჩემთვის და ჯონ Goodhue-- ის აღმასრულებელი დირექტორი Center-- იდგა მანქანა ოთახი იატაკი, რომელიც, როგორც ხედავთ, საკმაოდ დრამატული და ეს ბრუნდება ხანგრძლივი გზა. 

მე ხშირად ითამაშოს თამაშები მართვის საწყისი Boston გარეთ Holyoke, თითქოს, რომ მე ვარ TCP / IP პაკეტი. და მე ფიქრი ჩემი შეყოვნება მამოძრავებელი გარშემო ჩემი მანქანა. ასე რომ, მწვანე ცალი. მოდით უბრალოდ მიიღოს წუთი და ვიფიქროთ stacks. ამიტომ ჩვენ ვცდილობთ, ძალიან ფრთხილად უნდა აშენება მონაცემთა ცენტრების ეფექტურად, კომპიუტერული ეფექტურად, რათა კარგი შერჩევის კომპიუტერული ტექნიკა და სიტყვით, უფრო მთავარია, ჩვენი განცხადება, იქნება ეს შეტყობინებათა მომსახურება ან სამეცნიერო განაცხადი. 

ისე აქ stacks. ასე ფიზიკური ფენა, ყველა გზა მდე მეშვეობით application-- იმ იმედით, რომ ამ აპირებს იყოს კარგი ნაწილი თქვენი რა თქმა უნდა. OSI შვიდი ფენა მოდელი, ძირითადად, თქვენ იცხოვრებენ, ჭამა და სუნთქვა ეს მთელი თქვენი კომპიუტერული კარიერა. მთელი ეს კონცეფცია ფიზიკური infrastructure-- ხაზები, კაბელები, მონაცემთა ცენტრების, კავშირები. და ეს მხოლოდ აღწერს ქსელში. 

აქ არის, ასევე, რა თქმა უნდა, ეს არის ძველი slide, იმიტომ, რომ ეს უნდა ითქვას, HTTP, რადგან არავის აინტერესებს მარტივი mail სატრანსპორტო ოქმები, აღარ. ეს ყველაფერი ხდება HTTP სივრცეში. ისე, რომ ერთი დონის Stack. 

აქ არის კიდევ ერთი კომპლექტი stacks, სადაც თქვენ აქვს სერვერზე, მასპინძელი, hypervisor, სტუმარი, ორობითი ბიბლიოთეკა, და შემდეგ თქვენი განცხადება. ანუ, ამ შემთხვევაში, მოწყობილობა მძღოლი, Linux kernel, შექმნილი c, Java ვირტუალური მანქანა, Java API, მაშინ Java პროგრამები, და ასე შემდეგ და ასე შემდეგ. ეს არის აღწერა ვირტუალური მანქანა. 

წმინდა stacks, Batman! ფიქრობთ, რომ ამ თვალსაზრისით რამდენად compute თქვენ უნდა მიიღოს რა ხდება აქ, ყველა გზა მდე ზევით ამ დასტის, შემდეგ რისი გაკეთება უნდა შეეძლოს თქვენი ფაქტობრივი მიწოდების თაობაზე. 

და თუ ასეთი გადახვევა და დაიწყოს ფიქრი რა სჭირდება, რათა უზრუნველყოს მცურავი წერტილი ოპერაცია, თქვენი მცურავი წერტილი ოპერაციის თანხა სოკეტების, რაოდენობის ნუკლეუსები სოკეტი, საათი, რომელიც რამდენად სწრაფად შეგიძლიათ საათის turnover-- ოთხი გიგაჰერციანი, ორი gigahertz-- და შემდეგ ნომერი ოპერაციების შეგიძლიათ გააკეთოს მოცემულ hertz. 

ასე რომ, ვინც მიკროპროცესორების დღეს გავაკეთოთ შორის ოთხი და 6 flops თითო საათი ციკლი. და ასე ერთი-core 2.5 gig საათი აქვს თეორიული შესრულება დაახლოებით მეგა ფლოპი, მისცეს ან მიიღოს. 

მაგრამ, როგორც ყველაფერი, ჩვენ გვაქვს არჩევანი. ასე და Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD, მიიღოს თქვენი choices-- Intel Atom. ყველა ეს პროცესორი არქიტექტურის ყველას აქვს ოდნავ განსხვავებული გზა მიმდინარეობს შეუძლია რჩეულებში ორი ნომრები ერთად, რომელიც ძირითადად მათი მიზანი ცხოვრებაში. უნდა იყოს მკაცრი. არსებობს მილიონობით მათ სხდომაზე მონაცემთა ცენტრების, ახლა, თუმცა. 

Sor, flops პოსტი watt-- ეს არის დიდი რამ. ასე რომ, თუ გსურთ მიიღოთ მეტი ამ მიიღოს ამ დასტის, სწრაფად, მე მივიღე მუშაობა იმაზე, თუ რამდენი მცურავი წერტილი ოპერაციების მეორე, შემიძლია, და შემდეგ მათ watt. და საბედნიეროდ, ეგ არ მიფიქრია ამ. 

ასე რომ, არსებობს დიდი კონკურენციას ყოველწლიურად ვხედავ რომელსაც შეუძლია ააშენოს უსწრაფესი კომპიუტერი რომელიც შეიძლება diagonalize მატრიცა. ეს ე.წ. Top 500. ისინი გააშუქა დაბრუნება საწყისი საუკეთესო 500 კომპიუტერები დამოკიდებული, რომელსაც შეუძლია diagonalize მატრიცების. და თქვენ მიიღეთ რაიმე საოცარი შედეგები. 

ბევრი იმ მანქანები არიან 10-დან 20 მგვტ. მათ შეუძლიათ diagonalize მატრიცების inordinately სწრაფად. ეს იმას არ ნიშნავს diagonalized მათ ეფექტურად თითო ვატი, ასე იყო ამ დიდი ბიძგი შევხედოთ რა მწვანე -500 სიაში, რომ გამოიყურებოდეს. და აქ არის სია ივნისიდან. არ უნდა იყოს ახალი ძალიან ცოტა ხნით. 

და მოუწოდებს out-- მე მიიღოს ზედა ამ კონკრეტულ ჩამონათვალს. არსებობს ორი კონკრეტული machines-- ერთი ტოკიოს ტექნოლოგიური ინსტიტუტის და ერთი Cambridge უნივერსიტეტის გაერთიანებული სამეფო. და ეს საკმაოდ შემაძრწუნებელია mega flops თითო ვატი კოეფიციენტები. ეს ერთი 4.389, და შემდეგი ერთი ქვემოთ 3.631. 

მე ახსნას სხვაობა ეს ორი, მომდევნო slide. მაგრამ ეს არის, ეს არის ზომიერად ზომის ტესტი მტევანი. ეს არის მხოლოდ 34 კილოვატი ან 52 კვტ. არსებობს დიდი პირობა აქ ამ კონკრეტულ შვეიცარიის ეროვნული Supercomputing ცენტრი. მიიღოს სახლში გაგზავნა ის არის, რომ ჩვენ ცდილობს იპოვოს კომპიუტერები რომელიც შეიძლება მოქმედებენ ეფექტურად. 

ასე რომ, მოდით შევხედოთ ამ დაბრუნება ერთი, cutely მოუწოდა, KFC. და ცოტა სარეკლამო აქ. ამ კონკრეტულ კვების კომპანია საერთო არაფერი აქვს ამ. ის ფაქტი, რომ ამ კონკრეტულ სისტემას გაჟღენთილია წელს ძალიან ჭკვიანი ნავთობის დაფუძნებული ნაერთი. და ასე რომ მათ მიიღეს ქათამი fryer moniker როდესაც ისინი პირველად დაიწყო აშენება ამ ტიპის სისტემები. 

მაგრამ ძირითადად რა ისინი გადაიყვანეს აქ არის მთელი რიგი პირები, ისინი ამ დახვეწილი მინერალური ზეთი, შემდეგ მუშაობდა, თუ როგორ უნდა მიიღოს ყველა ქსელის და გარეთ. მაშინ, არა მხოლოდ, რომ, ისინი ამას გარეთ ისე, ის, რომ შეიძლება გამოეყენებინათ გარეთ საჰაერო. ეს იყო საკმაოდ შთამბეჭდავი. ასე, რომ თქვენ უნდა გავაკეთოთ ყველაფერი, ამ პიკს აღწევს შეძლებს მიიღოს ამ თანხის compute მიწოდება მცირე wattage. 

და თქვენ ხედავთ, რომ ეს არის ფორმა სადაც რამ მივდივართ. გამოწვევა ის არის, რომ რეგულარული საჰაერო გაგრილება ეკონომიკის მასშტაბები და მართვის უამრავი განვითარების ორივე რეგულარული computing, და მაღალი ხარისხის კომპიუტერული. ასე რომ, ეს არის საკმაოდ დამანგრეველი. ვფიქრობ, ეს არის მომხიბლავი. ეს ცოტა რთული, როდესაც თქვენ ცდილობენ სვოპ მაგნიტური დისკები, მაგრამ ეს მართლაც მაგარი იდეა. 

ასე არა მხოლოდ, რომ, არსებობს მთელი bunch of მუშაობა შენდება გარშემო რა ვართ მოუწოდებდა Open გამოთვლაც პროექტი. ასე რომ, უფრო მეტი, რომ ცოტა მოგვიანებით. მაგრამ ინდუსტრიის დაწყებული გააცნობიეროს, რომ flops თითო ვატი ხდება მნიშვნელოვანი. და თქვენ, როგორც ეგ აქ, თქვენ შეიმუშავებს თქვენი ალგორითმები და თქვენ დიზაინზე კოდი, თქვენ უნდა იცოდეს რომ თქვენი კოდი საიტიდან აქვს გულისხმობს. 

როდესაც Mark იჯდა აქ თავის საცხოვრებელი ოთახი წერილობით Facebook 1.0, მე დარწმუნებული ვარ, რომ მას ჰქონდა კალენდარი რომ იგი იქნება უზარმაზარი. მაგრამ რამდენად დიდი ეს იქნებოდა გარემოს დიდი dealio. და ასე რომ ყველა ya'll შეეძლო ამუშავება ალგორითმები რომ შეიძლება იყოს შემდეგი რთული რამ დაკარგულია როგორც ჩემთვის, ცდილობს აწარმოებს სისტემები. 

მოდით უბრალოდ ვიფიქროთ რეალურ სამყაროში ძალა ფარგლებს გარეთ. ამ ქაღალდის Landauer-- არ არის ახალი რამ. 1961 ამ გამოიცა ამ IBM Journal. ეს არის კანონიკური "შეუქცევადობას და სითბოს თაობის Computing პროცესი ". და ამიტომ იგი ამტკიცებდა, რომ მანქანები აუცილებლად ასრულებს სამეურნეო ფუნქციებს, რომ არ აქვს ერთი ღირებული შებრუნებული. 

ისე, რომ მთელი ნაწილი ეს არის ის, რომ უკან '60s, ეგ იცოდა, რომ ეს იყო იქნება პრობლემა. და ასე კანონის ფარგლებს განაცხადა 25 გრადუსი C, ერთგვარი კანონიკური ოთახი ტემპერატურა, ლიმიტი წარმოადგენს 0.1 ელექტრონული ვოლტი. მაგრამ თეორიულად, ეს არის თეორია, კომპიუტერის მეხსიერებაში, მოქმედი ეს ლიმიტი შეიძლება იყოს შეიცვალა ერთი მილიარდი ბიტი მეორე. 

მე არ ვიცი თქვენს შესახებ, მაგრამ არა გვხვდება ბევრი ერთი მილიარდი ბიტი მეორე მონაცემები განაკვეთი ბირჟებზე. არგუმენტი იყო, რომ მხოლოდ 2.8 ტრილიონი watt ძალა უნდა ოდესმე უნდა გაფართოვდეს. 

ყველა უფლება, რეალურ სამყაროში მაგალითად ეს არის ჩემი ელექტრო კანონპროექტი. მე 65% პროცენტი რომ ლამაზი მონაცემთა ცენტრი მე თქვენ გაჩვენეთ, ამ კონკრეტულ დროს. ეს არის უკან გასული წლის ივნისში. მე აღებული ძველი ვერსია ისე, რომ ჩვენ შეგიძლიათ და სახის ანონიმურობის ცოტა. მე ხარჯვის $ 45,000 თვის ენერგია. 

ასე რომ, მიზეზი არსებობს, რომ ჩვენ აქვს მეტი 50,000 პროცესების ოთახი. ასე ვერ წარმოგიდგენიათ საკუთარი საცხოვრებელი ელექტროენერგიის საფასური ყოფნა, რომ მაღალი? მაგრამ ეს იყო 199 მილიონი watt საათი ერთი თვის განმავლობაში. 

ასე რომ, კითხვა, მე უქმნის, შეგიძლიათ წარმოიდგინეთ, ბატონი ცუკერბერგის ელექტრო კანონპროექტი? Mine არის საკმაოდ დიდი, და მე ბრძოლას. და მე არ ვარ მარტო ეს. არსებობს უამრავი ადამიანი, დიდი მონაცემები ცენტრებში. ასე რომ, ვფიქრობ, სრული disclosure-- ჩემი Facebook მეგობარი ცოტა უცნაური. 

ასე რომ, ჩემი Facebook მეგობარი არის Prineville მონაცემების ცენტრი, რომელიც არის ერთ ერთი Facebook უდიდესი, უახლესი, ყველაზე დაბალი ენერგიის მონაცემები ცენტრში. და ისინი პოსტი ჩემთვის, რამ, როგორიცაა სიმძლავრის გამოყენების ეფექტურობა, როგორც რამდენად ეფექტურია მონაცემები ცენტრის წინააღმდეგ რამდენი ენერგია თქვენ აყენებს ის, რამდენი წყლის იყენებენ ისინი, რა ტენიანობა და ტემპერატურა. 

და მათ აქვთ ეს ლამაზი, მშვენიერი ნაკვეთები. ვფიქრობ, ეს არის awesome Facebook გვერდი, მაგრამ ვფიქრობ, მე ვარ ცოტა უცნაური. 

ასე რომ, ერთი უფრო მეტი ძალა რამ, კვლევითი კომპიუტერული რომ გავაკეთო მნიშვნელოვნად განსხვავდება, რომ რა Facebook და Yahoo და Google და სხვა on-demand, სრულად, ყოველთვის ხელმისაწვდომი მომსახურება. და ასე რომ უპირატესობა, როდესაც ISO New England-- და ISO New England ეხმარება მითითებული ენერგია განაკვეთები რეგიონში. 

და ეს ამბობს ის გაგრძელების თხოვნით მომხმარებელს ნებაყოფლობით შენარჩუნებას მაღალი ენერგეტიკული, იმიტომ, რომ მაღალი სითბო და ტენიანობა. და ეს იყო უკან 18 ივლისს. და მე სიხარულით Tweet თავში, Hey, ISO New England, Green ჰარვარდის. ვაკეთებთ ჩვენი მხრიდან მეტი აქ კვლევითი კომპიუტერული. და ეს იმიტომ, რომ ჩვენ ვაკეთებთ მეცნიერება. 

და, როგორც ხალხი ამბობს, მეცნიერება არასოდეს სძინავს, მეცნიერების მოიცდის. ასე, რომ ჩვენ შეგვიძლია quiesce ჩვენი სისტემები, ისარგებლოს grade განაკვეთები ჩვენს ენერგეტიკული კანონპროექტი, და დაეხმაროს მთელი New England რეგიონში shedding ბევრი მგვტ დატვირთვა. ასე რომ, ეს უნიკალური რამ, რომ განსხვავდება სამეცნიერო კომპიუტერული მონაცემები ცენტრები და რომლებიც სრული წარმოება 24/7. 

მოდით უბრალოდ მიიღოს სხვა მექანიზმი აქ. ასე რომ, მინდა განვიხილოთ ქაოსი ცოტა. და მე მინდა, რომ ეს ეგიდით შენახვა. ასე რომ, მათთვის, რომ ასეთი of იბრძოდა მიღების მათი უფროსი გარშემო რა petabytes შენახვის ჰგავს, ამ მაგალითს. და ეს არის ერთგვარი პერსონალის მე გაუმკლავდეთ ყველა დროის. 

თითოეული ამ პატარა Fellas არის ოთხი terabyte მყარ დისკზე, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ სახის ითვლიან მათ. ჩვენ ვიღებთ ახლა შორის ერთი 1 და 1/2 petabytes სტანდარტული ინდუსტრიის rack. და ჩვენ გვაქვს ოთახები, როგორც თქვენ დაინახა, რომ ადრე სურათი ჯონ და მე, სრული ამ თაროები ტექნიკის. ასე რომ, ეს ხდება ძალიან, ძალიან ადვილია აშენება მასიური შენახვა კოლექტორები 

ეს ძირითადად ადვილი შიგნით Unix to სახის ითვლიან up, თუ როგორ ვაპირებთ. ასე რომ, ეს დათვლის რამდენი MAU რაოდენობა უნდა მე იქ. ისე, რომ 423 ჩაჭრა რაოდენობა. და თუ მე აწარმოებს რამდენიმე sketchy awk, I შეგიძლიათ დაამატოთ up, ამ კონკრეტულ სისტემას, იყო 7.3 petabytes ხელმისაწვდომი შენახვის. 

ასე რომ, ბევრი პერსონალი. და შენახვის მართლაც რთულია. და მაინც, რატომღაც, ეს არის ინდუსტრიის ტენდენცია. მაშინ, როდესაც გაიგო, რომ ჩვენი მკვლევარები და ჩვენი ფაკულტეტის და აცხადებენ, hey, შემიძლია აწარმოებს შენახვის თქვენთვის. სამწუხაროდ, მე უნდა ფეხზე ღირებულება შენახვის. მე ამ ბიზნესში. და ადამიანი მითითებას Newegg ან ისინი მითითებას Staples ან რამდენად ისინი შეგიძლიათ შეიძინოთ ერთი terabyte დისკის. 

ასე რომ, ეს, თქვენ აღვნიშნო, აქ, რომ იქ ნახავ. არსებობს ერთი დისკის აქ. და თუ ჩვენ დაბრუნდეს, მე მაქვს ძალიან ბევრი. არა მხოლოდ არ მაქვს ბევრი, მაქვს დახვეწილი interconnects შეძლებს სტიჩი ეს ყველაფერი ერთად. ასე რომ რისკი, რომელიც დაკავშირებულია ამ დიდი შენახვა კოლექტორები არ არის უმნიშვნელო. 

ფაქტობრივად, ჩვენ მიიღო ინტერნეტ და ჩვენ წერდა პატარა ამბავი კარგად მნიშვნელობა, მსუბუქი აანალიზებს დირექტორი კვლევის computing-- მოხდება, აქვს უცნაური English accent-- ცდილობს ავუხსნათ მკვლევარი, რა არ არის ხაზგასმა სარეზერვო საქაღალდეში რეალურად ნიშნავდა. ეს იყო საკმაოდ ხანგრძლივი, პატარა ამბავი, კარგი ოთხი წუთი აღმოჩენა. 

და შენიშვნა, მაქვს საშინელი ბევრი ნაკლებ სივრცეში, ვიდრე ლედი რომ მღერის ყველა ბასი. ჩვენ საკმაოდ ანგარიშები დაბალია. მაგრამ მაინც, ეს არის მთავარია, რომ ვიფიქროთ, თვალსაზრისით, რა შეიძლება წავიდეთ არასწორი. ასე რომ, თუ მე დისკის, და მე ჩააგდოს ის Unix მანქანა, და დავიწყო წერა რამ მას, იქ მაგნიტი, არსებობს drive ხელმძღვანელი, იქ თითქოს, ერთი ან ნულოვანი მიმდინარეობს დაწერილი, რომ მოწყობილობა. 

Motors-- spinny, twirly რამ ყოველთვის შესვენება. ვიფიქროთ იმაზე, შესვენება. ის ყოველთვის spinny, twirly რამ. პრინტერები, დისკები, ავტომობილების, და ა.შ. არაფერი რომ გადადის, სავარაუდოდ, შესვენება. 

ასე რომ თქვენ უნდა motors, თქვენ უნდა მართოს firmware, თქვენ უნდა SAS / SATA კონტროლერები, მავთული, firmware წლის SAS / SATA კონტროლერები, დაბალი დონე ბლოკავს. აირჩიოთ თქვენი შენახვის კონტროლერი ფაილი სისტემის კოდი, რომელი ერთი არ უნდა იყოს, როგორ სტიჩი რამ ერთად. და თქვენი ვირტუალური მეხსიერების მენეჯერი გვერდები, DRAM მოიტანონ და მაღაზიები. მაშინ, თქვენ კიდევ დააწყობს, რომელიც სახის ქვემოთ სიაში ამ ერთი, ალგორითმები, მომხმარებლებს. 

და თუ გავამრავლებთ ამას up, მე არ ვიცი, რამდენი, არსებობს უამრავი ადგილები სადაც პერსონალის შეუძლია წავიდეს sideways. ვგულისხმობ, რომ, მაგალითად მათემატიკის. მაგრამ ეს ერთგვარი გართობა ვფიქრობ რამდენი გზები რამ შეიძლება წავიდეს არასწორი, უბრალოდ დისკის. ჩვენ უკვე 300 petabytes, ასე წარმოიდგინეთ პუნქტების დისკები თქვენ უნდა 300 petabytes რაც შეიძლება წავიდეთ არასწორი. არა მხოლოდ that-- ისე, რომ შენახვის. და რომ საუბრობს პირი მე მინდა, რომ შესვლის ეტაპზე დატოვა, რომელიც არის Chaos Monkey. ასე რომ, გარკვეული თვალსაზრისით, იგი იღებს უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ დისკის პრობლემა. 

ასე რომ, ეს ჯარიმა ქალბატონებო და ბატონებო რომ აწარმოებს ნაკადი ვიდეო სერვისი მიხვდა, რომ მათი კომპიუტერი ასევე დიდი და ძალიან რთული და ასევე, მომსახურების to საშინელი ბევრი ადამიანი. მათ მოხვდით 37 მილიონი members-- და ამ slide ის, შესაძლოა, ერთი წლის ან იმდენად old-- ათასობით მოწყობილობების. არსებობს მილიარდობით საათი ვიდეო. ისინი შესვლისას მილიარდობით მოვლენების დღეში. 

და თქვენ ხედავთ, ყველაზე მეტი ადამიანი უყურებს ტელევიზია მოგვიანებით, საღამოს, და ეს გაცილებით აჭარბებს ყველაფერს. ასე რომ, მათ სურდათ შეძლებს დარწმუნდით რომ მომსახურების და საიმედო და სამუშაო მათთვის. ასე რომ, ისინი გამოვიდა ამ რამ მოუწოდა Chaos Monkey. ეს ნაჭერი პროგრამული უზრუნველყოფა რომელიც, როცა ფიქრობთ შესახებ ვსაუბრობთ სათაური ამ მთელი პრეზენტაცია, მასშტაბი-out ნიშნავს, რომ თქვენ უნდა მოხდეს ამ პერსონალი. ეს არ არის კარგი მხოლოდ მქონე მილიონი მანქანები. ასე ლამაზი რამ შესახებ ეს არის, Chaos Monkey არის მომსახურება, რომელიც განსაზღვრავს ჯგუფებში სისტემები და შემთხვევით წყვეტს ერთი სისტემები ჯგუფი. გასაოცარია. ასე რომ, მე არ ვიცი თქვენს შესახებ თქვენ, მაგრამ თუ მე ოდესმე აშენდა სისტემა, რომელიც ეფუძნება სხვა სისტემები ესაუბრებიან ერთმანეთს, თქვენ მიიღოს ერთი მათგანი, ალბათობა მთელი რამ სამუშაო, ამცირებს სწრაფად. 

და ასე რომ ეს ნაჭერი პროგრამული უზრუნველყოფა ეშვება გარშემო Netflix ინფრასტრუქტურა. საბედნიეროდ, ის ამბობს, რომ ის მუშაობს მხოლოდ საათებში, რომლის მიზანი რომ ინჟინრები იქნება alert და შეუძლია რეაგირება. ასე რომ, ეს არის სახის რამ ჩვენ ახლა რომელსაც უნდა გავაკეთოთ, რათა perturb ჩვენი computing გარემოში, გააცნოს ქაოსი და დანერგვა სირთულის. 

ასე რომ, ვინც, მათი უფლება გონება, თავისი ნებით აირჩიეთ მუშაობა Chaos Monkey? გათიშეთ, მან, როგორც ჩანს, მიუთითებს ჩემთვის. ასევე, ვფიქრობ, should-- cute. მაგრამ პრობლემა ის არის, არ მიიღოს არჩევანი. Chaos Monkey, როგორც თქვენ ხედავთ, ირჩევს თქვენ. 

და ეს არის პრობლემა computing მასშტაბი არის, რომ თქვენ არ შეგიძლიათ თავიდან ასაცილებლად. ის გარდაუვალობა სირთულის და მასშტაბები და ჩვენი ევოლუცია, გარკვეულწილად, კომპიუტერული ექსპერტიზა. და მახსოვს, ეს არის ერთი რამ უნდა გვახსოვდეს, Chaos Monkeys სიყვარული snowflakes-- სიყვარული ფიფქები. Snowflake-- ჩვენ განმარტა, Chaos Monkey-- მაგრამ snowflake არის სერვერზე რომელიც არის უნიკალური და სპეციალური და დელიკატური და ინდივიდუალური და არასოდეს არ იქნება შეცვლილი. 

ჩვენ ხშირად snowflake მომსახურება ჩვენი გარემო. ჩვენ ყოველთვის ვცდილობთ და დნება snowflake მომსახურება. მაგრამ თუ თქვენ სერვერზე შენი გარემო რომ არის კრიტიკული ხანგრძლივობა თქვენი ორგანიზაციის და დნება, თქვენ არ შეგიძლიათ განათავსოთ ისევ ერთად. ასე Chaos Monkey სამუშაო იყო წავიდეთ და შეწყვიტოს შემთხვევები. თუ Chaos Monkey დნება snowflake, თქვენ დასრულდა, თქვენ გაკეთდეს. მე მინდა ვისაუბრო ზოგიერთი ტექნიკა, რომ ჩვენ ხედავს თვალსაზრისით სახის გავაფართოვოთ-out საქმიანობისათვის. და რამდენიმე უნიკალური რამ არის და გარშემო მეცნიერების საქმიანობაში. ჩვენ ახლა ვიწყებთ, რომ ნახოთ, მახსოვს ეს ერთეული საკითხი, ამ თაროს? ასე რომ, ეს თაროს GPGPUs-- ისე ზოგადად დანიშნულების გრაფიკული დამუშავების ერთეული. 

ჩვენ ამ მდებარეობს ჩვენი მონაცემებით ცენტრი, 100 ან იმდენად მილის მოშორებით. ამ კონკრეტულ rack დაახლოებით 96 tera flops ერთ ზუსტი მათემატიკის შეუძლია სიტყვით გამოვიდა უკან იგი. და ჩვენ გვაქვს იმისათვის, 130-ზე მეტი ბარათები მაგალითად რომ we-- სხვადასხვა თაროები ამ შემთხვევაში. 

ასე რომ, ეს არის საინტერესო იმ თვალსაზრისით, რომ საერთო დანიშნულების გრაფიკული პროცესები შეუძლია გააკეთოს მათემატიკის წარმოუდგენლად სწრაფად ძალიან დაბალი რაოდენობით ენერგია. ასე რომ, არსებობს დიდი uptick in სამეცნიერო კომპიუტერული სფეროებში, ეძებს გრაფიკა გადამამუშავებელი ერთეული დიდი გზა. 

ასე რომ, მე გაიქცა რამდენიმე Mcollective ჩვენი მარიონეტული ინფრასტრუქტურის გუშინ, ძალიან მახარებს ეს. მხოლოდ მოკლე petaflop ერთ სიზუსტით. უბრალოდ უნდა იყოს მკაფიო, აქ, ამ პატარა მულტიპლიკატორი 3.95. ორმაგი ზუსტი მათემატიკის იქნება დაახლოებით 1.2, მაგრამ ჩემი Twitter feed ჩანდა გზა, თუ მე გვითხრეს, რომ თითქმის petaflop ერთი სიზუსტით GPGPUs. 

მაგრამ ის მიღების არსებობს. ის მიღების იყოს ძალიან, ძალიან შთამბეჭდავი. და რატომ ვაკეთებთ ამას? იმის გამო, რომ კვანტური ქიმიის, სხვა საკითხებთან ერთად, მაგრამ ჩვენ ვიწყებთ, რათა შეიმუშავონ რამდენიმე ახალი photovoltaics. 

და ასე Alan Aspuru-Guzik, რომელიც არის პროფესორი chemistry-- ჩემი პარტნიორი in crime-- ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში. ჩვენ უკვე ზრდის კონვერტში computing. და GPGPU არის იდეალური ტექნოლოგია შეძლებს ამის გაკეთებას საშინელი ბევრი რთული მათემატიკის, ძალიან, ძალიან სწრაფად. 

ასე მასშტაბით, მოდის ახალი გამოწვევები. იმდენად დიდი scale-- თქვენ უნდა იყოს ფრთხილად, თუ როგორ გაეყვანა ამ პერსონალი. და ჩვენ გვაქვს გარკვეული დონის obsessive compulsive არეულობის. ეს სურათები ალბათ მანქანა ბევრი ადამიანი კაკალი. და კაბინეტები, რომლებიც არ არიან სახაზო განსაკუთრებით კარგად მანქანა ჩვენი ქსელი და ობიექტების ინჟინრები კაკალი. გარდა ამისა, არსებობს ასევე ჰაერის საკითხებზე, რომ თქვენ უნდა შეიცავდეს. 

ასე რომ ეს არის რამ, რომ მე არასდროს არ მიფიქრია. მასშტაბით, საქმე უფრო სირთულის. ეს არის ახალი ტიპის ფაილური სისტემა. ეს გასაოცარია. ეს petabyte. მას შეუძლია შეინახოს 1.1 მილიარდი ფაილი. ეს შეიძლება წაიკითხოთ და დაწეროთ 13 გბ და 20 გბ second-- გბ მეორე. ასე რომ შეგიძლიათ განიტვირთოს terabytes დრო არ არის. 

და ეს უაღრესად ხელმისაწვდომი. და ეს მივიღე საოცარი ძიება rates-- 220,000 lookups მეორე. და არსებობს ბევრი სხვადასხვა ხალხი მშენებლობის ასეთი სისტემები. და თქვენ შეგიძლიათ ნახოთ აქ გრაფიკულად. ეს არის ჩვენი ერთ-ერთი ფაილური სისტემა ეს არის ის, დატვირთვის ქვეშ, საკმაოდ სიხარულით კითხულობს მხოლოდ მოკლე 22 გბ მეორე. ასე რომ, ეს cool-- ასე სირთულის. 

ასე სირთულისა და მასშტაბის, გააჩნია უფრო სირთულის, არა? ეს არის ერთ ერთი ჩვენი ბევრი, ბევრი ქსელის დიაგრამები, სადაც თქვენ გაქვთ სხვადასხვა შასი ყველა მხარს უჭერს up შევიდა ძირითად შეცვლა, დაკავშირებული შენახვის, დამაკავშირებელი დაბალი შეყოვნება interconnects. და მაშინ ყველა ამ მხარეს სახლი, უბრალოდ ყველა მენეჯმენტი რომ თქვენ უნდა იყოს შეუძლია მიმართოს ამ სისტემების დისტანციური ადგილმდებარეობა. ასე მასშტაბის აქვს ბევრი სირთულის იგი. 

შეცვალოს სიჩქარე ისევ, მოდით დავუბრუნდეთ და აქვს პატარა ადგილზე მეცნიერება. ასე რომ, გახსოვდეთ, კვლევის კომპიუტერული და ამ პატარა shim-- პატარა ვარდისფერი shim შორის ფაკულტეტი და ყველა მათი ალგორითმები და ყველა cool მეცნიერება და ყველა ეს ძალა და გაგრილება და მონაცემთა ცენტრი სართული და ქსელის და დიდი კომპიუტერები და მომსახურების მერხები და დახმარებით მერხები და ასე forth-- და ასე, ჩვენ უბრალოდ ამ პატარა shim მათ შორის. 

ის, რაც ჩვენ დავიწყეთ ვხედავ არის ის, რომ მსოფლიოს შევძელით აშენება ეს დიდი მონაცემთა ცენტრების და შეძლებს ააშენოს ეს დიდი კომპიუტერი. ჩვენ მიღებული საკმაოდ კარგი. რაც ჩვენ ძალიან კარგად არის ეს პატარა shim შორის კვლევის და შიშველი მეტალის და ტექნოლოგია. და ძნელია. 

ასე რომ, ჩვენ შევძელით დაქირავება ეგ რომ ცხოვრობს ამ სამყაროში. და მეტი ხნის წინ, ჩვენ ესაუბრა ეროვნული სამეცნიერო ფონდი და განაცხადა, ამ მასშტაბის-out პერსონალის დიდი, მაგრამ ჩვენ ვერ ჩვენი მეცნიერები on ამ დიდი რთული მანქანები. და ისე, რომ არ ყოფილა რიგი სხვადასხვა პროგრამები სადაც ჩვენ ნამდვილად, ძირითადად, შეშფოთებული ცდილობს თუ ჩვენ შეიძლება გარდაქმნას კამპუსში ინფრასტრუქტურა. 

არსებობს ბევრი პროგრამები გარშემო ეროვნული ცენტრები. ასე რომ, ჩვენთვის, ჩვენი მეგობრები Clemson, უნივერსიტეტის Wisconsin Madison, Southern California, Utah, და Hawaii სახის მივიღე ერთად შევხედოთ ამ პრობლემას. და ამ პატარა გრაფაში აქ არის გრძელი კუდი მეცნიერება. 

ასე რომ, ეს is-- ეს არ აქვს მნიშვნელობა, რა არის ამ ღერძზე, მაგრამ ეს ღერძი არის რეალურად ნომერი სამუშაო გადის კასეტური. ასე რომ, არსებობს 350,000-ზე მეტი რასაც დროის. ეს არის ჩვენი ეჭვმიტანილები გასწვრივ ბოლოში აქ. ფაქტობრივად, არსებობს Alan Aspuru-Guzik, რომელიც ჩვენ უბრალოდ ვსაუბრობთ ამაზე ტონა და ტონა compute, ნამდვილად ეფექტური, იცის, რას აკეთებს. 

აქ არის კიდევ ერთი ლაბორატორია, რომელიც მე გაიგო შესახებ ერთი წუთით John Kovac ლაბორატორიაში. მათ მოხვდით იგი. ისინი კარგი. ისინი ბედნიერი. ისინი კომპიუტერული. დიდი მეცნიერების მიღების გაკეთდეს. და შემდეგ, როგორც თქვენ სახის საქართველოს ჩამოდი აქ, სხვა ჯგუფები, რომლებიც არ არის გაშვებული ბევრი სამუშაო. 

და რატომ არის ეს? იმიტომ ხომ არა, Computing არის ძალიან ძნელი? ეს იმიტომ, რომ მათ არ იციან, თუ როგორ უნდა? ჩვენ არ ვიცით, რადგან ჩვენ წავიდა და შევხედე. და ისე, რომ ის, რაც ამ პროექტის არის ყველაფერი, არის ადგილობრივად ფარგლებში თითოეულ ამ რეგიონებში, გამოიყურება გამზირის, სადაც შეგვიძლია ჩაერთონ ერთად მასწავლებლებისა და მკვლევარების რეალურად ქვედა ბოლოს კუდი, და მესმის რასაც ისინი აკეთებენ. 

ისე, რომ ის, რასაც ჩვენ რეალურად ვნებიანი შესახებ. და აი, მეცნიერება არ გააგრძელებს წინსვლა სანამ ჩვენ მოსაგვარებლად ზოგიერთი ზღვარზე შემთხვევაში. სხვა ბიტი მეცნიერება რომ აპირებს up-- ყველას მინახავს Large Hadron Collider. რა, არა? ამ პერსონალის გაიქცა out at ჰოლიოკის. ჩვენ built-- პირველივე მეცნიერება, რომელიც მოხდა ჰოლიოკის იყო თანამშრომლობის საკუთარ თავს და ბოსტონის უნივერსიტეტის. ასე რომ, ეს მართლაც, მართლაც მაგარი. 

ეს არის სახალისო ცალი მეცნიერება მასშტაბით. ეს არის ციფრული ხელმისაწვდომობის sky საუკუნის ჰარვარდის. ძირითადად, ეს ფირფიტა არქივი. თუ დაცემას Oxford-- ბაღში Street, უკაცრავად, თქვენ იპოვით ერთი ობსერვატორია შენობები ძირითადად სრული დაახლოებით ნახევარი მილიონი ფირფიტები. 

და ეს სურათები ცაში ღამით, დაახლოებით 100 წლის. ასე რომ, არსებობს მთელი გაყალბება შეიქმნა აქ დაამატა იმ ფირფიტები, ვახდენთ მათ, დაარეგისტრირონ მათ, დაუსვან მათ კომპიუტერი. და ეს petabyte და ნახევარი, მხოლოდ უფლება იქ ერთი პატარა პროექტი. 

ეს არის სხვა პროექტები. ამ პან-STARRS პროექტი აკეთებს სრული ფართო პანორამული კვლევის თანახმად, ეძებს ახლოს დედამიწის ასტეროიდები და გარდამავალი ციურ მოვლენებს. როგორც მოლეკულური biophysicist, მე მიყვარს სიტყვა გარდამავალი ზეციური მოვლენა. მე არ ვარ საკმაოდ დარწმუნებული, რა არის, მაგრამ ნებისმიერ შემთხვევაში, ჩვენ ვეძებთ მათ. 

და ჩვენ მომტანი 30 ტერაბაიტი ღამის out იმ ტელესკოპები. და ეს არ არის ნამდვილად სიჩქარეს პრობლემა, რომელიც მოსწონს FedEx პრობლემა. ასე რომ თქვენ დააყენა შენახვის van და თქვენ მას რაც არ არის. 

Bicep მართლაც interesting-- ასე ფონზე გრაფიკა კოსმოსური დამატებითი galactic პოლარიზაცია. როდესაც მე პირველად დაიწყო მუშაობა ჰარვარდის შვიდი ან ასე, რვა წლის წინ, მახსოვს ვმუშაობთ და ეს ნამდვილად არ ჩაიძიროს სახლში, რატომ პოლარიზებული სინათლის კოსმოსური მიკროტალღოვანი ფონზე მნიშვნელოვანი იქნებოდა, სანამ ეს მოხდა. 

და ეს იყო ჯონ Kovac, რომელიც მე ვესაუბრე ადრე, გამოყენებით მილიონობით საფუძველზე მილიონობით CPU საათები, ჩვენს დაწესებულებაში და სხვები, რომ ძირითადად სახლიდან შევიდა შიგნით სამყაროს პირველი მომენტები შემდეგ Big Bang, და ცდილობს გაიგოს აინშტაინის ფარდობითობის ზოგადი თეორია. ეს გონება აფეთქებით, ჩვენი კომპიუტერები გვეხმარება ამოვიცნოთ და სახლიდან შევიდა ძალიან წარმოშობის რატომ ვართ აქ. 

ასე რომ, როდესაც თქვენ საუბრობთ მასშტაბით, ეს არის რამდენიმე სერიოზული მასშტაბით. სხვა რამ მასშტაბის არის, რომ კერძოდ პროექტის მოხვდა ამ ბიჭებს. და ეს არის პასუხი მრუდი Bicep [INAUDIBLE] ეს იყო ჩვენი პატარა კვლევა. 

და თქვენ შეგიძლიათ ნახოთ აქ, ცხოვრება იყო კარგი, სანამ აქ, რომელიც იყო, როდესაც განცხადების გამოვიდა. და თქვენ არ გაქვთ სიტყვასიტყვით წამი უპასუხოს to სკალირების ღონისძიება, რომელიც შეესაბამება ამ პატარა dot აქ, რომელიც დასრულდა გადავიდა ოთხი ან ასე ტერაბყტეს მონაცემები მეშვეობით ინტერნეტში სერვერზე რომ day-- საკმაოდ hairy. 

ასე რომ, ეს არის სახის რამ, რომ შეიძლება მოხდეს თქვენს ინფრასტრუქტურა თუ არ შეიმუშავებს მასშტაბით. ჩვენ გვქონდა ცოტა scramble, რომ დღეს, უნდა იყოს შეუძლია საქმე აღმოჩნდა საკმარისი იმისათვის, ვებ მომსახურება შენარჩუნება საიტი და გაშვებული. და ჩვენ ძალიან წარმატებული იყო. ეს არის პატარა email ეს ერთგვარი მიმზიდველი. ეს არის mail მარკ Vogelsberger, და Lars Hernquist, რომელიც არის ფაკულტეტის აქ ჰარვარდის. უფრო მეტი Mark შემდეგ. მაგრამ მე ვფიქრობ, რომ ეს არის ერთ-ერთი სახის შეაჯამა სახის სადაც კომპიუტერული არის კვლევითი კომპიუტერული. Hey, გუნდი, რადგან ბოლო სამშაბათი, თქვენ ბიჭები ფაქტიურად მეტი 28% ახალი კასეტური, რომელიც შერწყმულია არის 78 წლის CPU მხოლოდ სამი დღე. და მე ვთქვი, რომ ის ჯერ კიდევ მხოლოდ დღეს დილით მოხდა. ეს არის საკმაოდ გასაოცარია! Happy პარასკევს! 

მაშინ მე ვაძლევ მათ მონაცემების რაოდენობა. და ისე, რომ სახის საინტერესო. ასე მახსოვს, Mark, ის მოვა ისევ სურათს ცოტა. ასე მასშტაბის out Computing არის ყველგან. 

ჩვენ კი ეხმარება ეგ გამოიყურება თუ როგორ NBA ფუნქციები, და სადაც ხალხი სროლა ბურთები. მე ნამდვილად არ მესმის, ეს თამაში ძალიან კარგად, მაგრამ როგორც ჩანს, რომ ეს არის დიდი გარიგება. არსებობს hoops და bowls და ფული. 

ასე რომ, ჩვენს ბაზაში, ჩვენ აშენდა ცოტა 500 [INAUDIBLE] პარალელური პროცესორი კასეტური, რამდენიმე terabytes of RAM, შეძლებს ააშენოს ამ კირკ და მისი გუნდი. და ისინი აკეთებენ კომპიუტერული მთელი სხვა გზით. ახლა ეს არის პროექტი, ჩვენ ჩართული, რომ აბსოლუტურად მომხიბლავი, დაახლოებით ნერვული პლასტიურობა connectomics და genomic imprinting-- სამი ძალიან მძიმე დარტყმის ტერიტორიების კვლევის რომ ჩვენ ბრძოლა on დღეში- to-day საფუძველზე. იდეა, რომ ჩვენი ტვინი ქვეშ არიან პლასტიკური სტრესი, როცა ახალგაზრდები ვართ. და ბევრი ჩვენი ზრდასრული ქცევის არის გამოძერწილი გამოცდილება სტადიაში. ასე რომ, ეს არის დიდი dealio. 

ასე რომ, ეს არის სამუშაო, რომელიც ბიუჯეტიდან ფინანსდება ეროვნულ ინსტიტუტში ფსიქიკური ჯანმრთელობის. და ჩვენ ვცდილობთ, რომ, ძირითადად, მეშვეობით ბევრი დიდი მონაცემები დიდი მონაცემები და ანალიზი, სახის საქართველოს თანხმობა ჩვენი ადამიანის ტვინის მეშვეობით სხვადასხვა სხვადასხვა ტექნიკა. 

ასე მინდოდა შეჩერება და სახის უბრალოდ პაუზის ცოტა ხანი. გამოწვევა დისტანციური მონაცემთა ცენტრების არის ის შორს. მას არ შეუძლია შესაძლოა მუშაობა. მე უნდა ჩემი მონაცემები ახლოს. მე უნდა გავაკეთოთ ჩემი კვლევის ჩემს ლაბორატორიაში. 

და მე სახის აიღო მაგალითია ფუნქციონალური მაგნიტური რეზონანსის გრაფიკა მონაცემები კომპლექტი ჩვენი მონაცემებით ცენტრი დასავლეთ Mass. და დაკავშირებული ჩემი desktop კემბრიჯში. და მე ითამაშოს ამ პატარა ვიდეო. იმედია ეს სახის მუშაობა. 

ასე რომ, ეს ჩემთვის გადის შემოწმების ჩემი GPU მუშაობს. და მე შემოწმების, რომ VNC ის up. და ეს არის ჭკვიანი VNC. ეს არის VNC ერთად 3D ცალი. ასე რომ, როგორც ხედავთ მოკლედ, ამ ჩემთვის დაწნული ამ ტვინის გარშემო. ვცდილობ სახის მივიღებ ორიენტირებული. და მერე შეიძლება გადავიდეს მრავალი სხვადასხვა ნაჭერი MRI მონაცემები. და ერთადერთი, რაც არის განსხვავებული ამ არის, ის მოდის მეტი მავთულის დასავლეთ Mass. ჩემი desktop. და მისი გაწევის სწრაფად, ვიდრე ჩემი desktop, იმიტომ, რომ მე არ მაქვს $ 4,000 კარტა ჩემი desktop, რომელიც ჩვენ გვაქვს Western Mass. რა თქმა უნდა, ვცდილობ იყოს ჭკვიანი. მე გაშვებული GLX გადაცემის ფონზე, როდესაც ეს ყველაფერი, დარწმუნდით, რომ მე არ შემიძლია აღვნიშნო, რომ კარტა, და ის, რომ ყველა სახის მუშაობს და ყველა დანარჩენი. მაგრამ მთავარია, არის, ეს არის 100 მილის მოშორებით. და თქვენ შეგიძლიათ ნახოთ ამ, რომ არ არსებობს აშკარა შეყოვნება. რამ ჩატარების ერთად საკმაოდ კარგად. 

და ასე რომ, თავისთავად, არის მაგალითი და ზოგიერთი ინსაითი თუ როგორ computing და მასშტაბის out კომპიუტერული მოხდება. ჩვენ ყველა მუშაობს თხელი და თხელი მოწყობილობების. ჩვენი გამოყენება დაფები იზრდება. 

ამიტომ, ჩემი ნახშირბადის კვალი ძირითადად მოძრავი, რაც გამოყენებული უნდა გააკეთოს, რომ გვაქვს უკვე დიდი მანქანა ჩემი მაგიდა, რა არის facility-- შეიძლება იყოს სადმე. ეს შეიძლება იყოს სადმე ყველა. და მაინც, ეს ჯერ კიდევ შეუძლია, რათა უკან მაღალი ხარისხის გრაფიკა ჩემი desktop. 

ასე რომ, მიღების ახლოს end-- მახსოვს Mark? ასევე, გონიერი lad ჩანაწერები. მან გადაწყვიტა, რომ იგი აპირებს ჩამოყალიბდეს რეალისტური ვირტუალური სამყარო. ეს არის საკმაოდ პროექტის, როდესაც თქვენ ვფიქრობ, თქვენ მოხვდით მოედანზე ამ. მე ვაპირებ გამოიყენოთ კომპიუტერი, და მე ვაპირებ მოდელზე 12 მილიონი წლის შემდეგ Big Bang წარმოადგენს ყოველდღე. და მერე ვაპირებ ამის გაკეთებას 13.8 მილიარდი წლის კოსმოსური ევოლუცია. ყველა უფლება. 

ეს რეალურად იყენებს კომპიუტერის დიდი იყო, ვიდრე ჩვენი კომპიუტერი, და ეს დაიღვარა გადატანა ეროვნული რესურსები ჩვენი მეგობრები ქვემოთ Texas. და ეროვნული საშუალებები, ეს იყო ბევრი compute. მაგრამ ჩვენ ეს გავაკეთეთ ბევრი სიმულაციური ადგილობრივად დარწმუნდით, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის მუშაობდა და სისტემები მუშაობდა. 

და ეს დღის მოსწონს ეს მაშინ, როდესაც თქვენ გააცნობიეროს, რომ თქვენ მხარს უჭერს მეცნიერება ამ ეტაპზე მასშტაბის, რომ ხალხს შეუძლია ვთქვა რამ მინდა, მე ვაპირებ მოდელი სამყაროს. და ეს არის მისი პირველი მოდელი. და ეს არის მისი გუნდის პირველი მოდელი. არსებობს მრავალი სხვა ეგ რომ ვაპირებთ მოვა უკან Mark, ვინც აპირებს მინდა მოდელზე მაღალი რეზოლუციის, უფრო სპეციფიკა, უფრო მეტი სიზუსტით. 

ასე რომ, ბოლო რამდენიმე წუთი, მე უბრალოდ მინდა გაჩვენოთ ეს ვიდეო ჩანაწერები და Lars ის, რომ მე, კიდევ ერთხელ, როგორც ცხოვრების მეცნიერი, სახის cute. ასე რომ, ეს, ბოლოში აქ, ორიენტი თქვენ, ეს არის გეუბნებოდით მას შემდეგ, რაც Big Bang. ასე რომ, ჩვენ დაახლოებით 0.7 მილიარდი წლის განმავლობაში. და ეს აჩვენებს მიმდინარე განახლება. ასე თქვენ ხედავს მომენტში, ბნელი მატერიის და ევოლუცია ჯარიმის სტრუქტურა და ადრეული სტრუქტურების ჩვენი ცნობილი სამყარო. 

და წერტილი არის ის, რომ ამ ყველაფერი კეთდება შიგნით კომპიუტერი. ეს არის ნაკრები პარამეტრები და კომპლექტი ფიზიკა და კომპლექტი მათემატიკის და კომპლექტი მოდელები რომ არის შერჩეული, და შემდეგ ყურადღებით უკავშირდება ერთმანეთს შეძლებს მოდელზე ურთიერთობებზე. 

ასე რომ თქვენ ხედავთ რამდენიმე იწყება ზოგიერთი აირისებრი აფეთქებების აქ. და გაზის ტემპერატურა იცვლება. და თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ ნახოთ სტრუქტურა ხილული სამყაროს ცვლილება. მნიშვნელოვანი ნაწილი ამ , თითოეული პატარა პატარა, პატარა, პატარა dot არის ფიზიკის და კომპლექტი მათემატიკის გარშემო, ინფორმირება მისი მეგობარი და მისი მეზობელი. 

ასე რომ, სკალირების პერსპექტივა, ამ კომპიუტერები უნდა ყველა მუშაობას კონცერტი და ესაუბრონ ერთმანეთს ეფექტურად. ასე რომ, ისინი არ შეიძლება იყოს ძალიან chatty. მათ აქვთ შესანახად მათი შედეგები. და ისინი უნდა გააგრძელოს აცნობოს ყველა მათი მეგობრები. მართლაც, დაინახავთ, ახლა, ამ მოდელის სულ უფრო და უფრო რთული. არსებობს უფრო და უფრო პერსონალის მიმდინარეობს. არსებობს უფრო და უფრო მასალა საფრენი გარშემო. 

და ეს არის ის, რაც დასაწყისში კოსმოსში რომ მე ჰგავდა. ეს იყო საკმაოდ hairy ადგილი. არსებობს აფეთქებების მთელი ადგილი, ძლიერი შეჯახება. ფორმირება და მძიმე ლითონები და ელემენტები. და ეს დიდი clouds Smashing შევიდა ერთმანეთს ექსტრემალური ძალა. 

და ახლა ჩვენ 9.6 მილიარდი წლის ამ საწყის აფეთქება. თქვენ ვიწყებთ ვხედავთ რამ სახის დაწყნარდა ცოტა, მხოლოდ ცოტა, იმიტომ, რომ ენერგია არის დაწყებული დაძაბულია. და ასე მათემატიკური მოდელები აქვს, რომ ადგილი. და თქვენ ვიწყებთ, coalescence სხვადასხვა ელემენტებს. და ვიწყებთ, რომ ეს რამ სახის of გავერთიანდეთ და ნელა cool. 

და ის იწყებს გამოიყურება ცოტა უფრო მოსწონს ღამის ცა, ცოტა. და ეს [? QSing. ?] ჩვენ ახლა 30.2 მილიარდი წლის და ჩვენ ერთგვარი გაკეთდეს. და მერე რა გააკეთეს იყო რომ მათ ეს მოდელი, და მაშინ შევხედე ხილული სამყაროს. და ძირითადად მაშინ, იყო შეუძლია მიიღოს, რომ და თარგების ის, რასაც თქვენ ხედავთ. და ერთგულება შემაძრწუნებელია, როგორც რამდენად ზუსტია კომპიუტერული მოდელები. 

რა თქმა უნდა, astrophysicists და კვლევითი ჯგუფები უნდა კიდევ უკეთესი ერთგულება და კიდევ უფრო მაღალი გარჩევადობა. მაგრამ თუ თქვენ ფიქრობთ იმაზე, თუ რა მე უკვე საუბარი, რომ თქვენ დღეს ამ პატარა voyage ორივე შენახვისა და სტრუქტურა და ქსელის და stacks, მთავარია, არის მასშტაბის out კომპიუტერული აუცილებელი? ეს იყო ჩემი ორიგინალური hypothesis-- უკან ჩვენი სამეცნიერო მეთოდი. 

იმედი მაქვს, რომ ადრეულ ნაწილი ამ მე პროგნოზირება, რომ მე შეძლებს ახსნას ამის შესახებ მასშტაბის out computing. და ჩვენ სახის ტესტირება ზოგიერთი ასეთი ჰიპოთეზა. ჩვენ გავიარეთ ეს საუბარი. და მე უბრალოდ აპირებს ამბობენ მასშტაბის out Computing არის essential-- oh, დიახ, ძალიან დიახ. 

ასე რომ, როდესაც თქვენ ფიქრი თქვენი კოდები, როდესაც თქვენ აკეთებთ CS50 საბოლოო პროექტი, როდესაც თქვენ ფიქრი თქვენი მემკვიდრეობა კაცობრიობის და რესურსები, რომ ჩვენ უნდა შეეძლოს აწარმოებს ამ კომპიუტერი სისტემები, ვფიქრობ, ძალიან ფრთხილად შესახებ flops თითო ვატი, და ვიფიქროთ Chaos Monkey. 

ვიფიქროთ თქვენი ფიფქები, არ გავაკეთოთ ერთი ღ, reuse ბიბლიოთეკები, აშენება მრავალჯერადი codes-- ყველა რამ რომ მასწავლებლებს უკვე ასწავლის თქვენ ამ კლასში. ეს არის ფუნდამენტური ასპექტი. ისინი არა მხოლოდ ტუჩის მომსახურება. ეს არის რეალური რამ. 

და თუ რომელიმე თქვენგანს მინდა, რომ გამომყვეს, მე ვარ obsessive ერთად Twitter რამ. მაქვს, რომ როგორმე მისცეს, რომ up. მაგრამ ბევრი background ინფორმაცია ჩვენი კვლევის computing ვებ-გვერდი rc.fas.harvard.edu. 

ვცდილობ და შეინახოს წაკითხვა მდე თარიღი თანამედროვე ტექნოლოგიებით და როგორ გავაკეთოთ გამანაწილებელ კომპიუტერული და სხვ. და მაშინ ჩვენი თანამშრომლები ყოველთვის ხელმისაწვდომია მეშვეობით odybot.org. და odybot არის ჩვენი პატარა დამხმარე. მას ხშირად პატარა კონკურსები მისი ნახვა ძალიან, სადაც შეგიძლიათ სცადოთ და რაშია მას გარშემო კამპუსში. ის მეგობრული პატარა სახე კვლევითი კომპიუტერული. 

და მე სახის შემაჯამებელი იქ და დიდი მადლობა ყველა თქვენი დრო. და იმედი მაქვს, რომ თქვენ გახსოვთ მასშტაბი-out Computing არის რეალური რამ. და არსებობს უამრავი ადამიანი ვინც მე მივიღე ბევრი წინასწარი ხელოვნების რომელიც შეძლებს დაგეხმაროთ. და ყველა საუკეთესო გისურვებთ თქვენი მომავალი მცდელობა მიღების დარწმუნებული ვარ, რომ ჩვენი გამოთვლით ორივე სასწორები, არის მაღალი საშემსრულებლო, და ხელს უწყობს კაცობრიობის მეტი მეტი არაფერი. ასე რომ, მადლობა თქვენი დრო.