>> JAMES CUFF: Hej, bra eftermiddag, alla.
Mitt namn är James Cuff.
Jag är prodekanus för forskning Computing här på Harvard University.
Och idag ska jag prata med dig om varför scale-out computing är viktigt.
>> Så jag antar att, först upp, vem är den här killen?
Varför är jag här?
Varför pratar jag med dig?
Jag har en bakgrund inom vetenskaplig datorer och forskning computing,
sträcker sig tillbaka till Förenta Kingdom-- The Wellcome Trust Sanger
Institutet för mänskliga genome-- och då mer nyligen i USA
arbetar vid Broad och andra aktad platser för lärande, som Harvard.
>> Jag gissa vad det egentligen betyder är att jag är en tillfrisknande molekylär bio
fysiker.
Så vad rätt jag har fått berätta dig om scale-out computing?
Det finns en dock.
18 år eller så jag har bara sett det mesta dramatiska ökningar i skal komplexitet
och totala effektiviteten av datasystem.
>> När jag gjorde min doktorsexamen vid Oxford, jag var ganska glada med en 200 megahertz
Silicon Graphics maskin med 18 gigabyte lagringsutrymme och en enda processor.
Tiderna har förändrats.
Om du snabbt framåt nu, vi snurrar över 60.000 processorer här på Harvard.
Många andra organisationer snurrar många fler.
>> Det viktiga takeaway från detta är den skalan är nu inte bara oundvikligt,
det har hänt och det är kommer att fortsätta att hända.
Så låt oss för ett ögonblick, snäll av spola tillbaka och prata mycket snabbt
om vetenskap, min favorit ämne, den vetenskapliga metoden.
>> Om du ska vara en vetenskapsman, du behöver göra några viktiga saker.
Om du inte gör dessa saker som du kan inte anser dig själv en vetenskapsman
och du kommer att kämpa att kunna förstår ditt område av disciplin.
>> Så först av allt, skulle du formulera din fråga, generera dig hypoteser,
men ännu viktigare, du förutspå din results--
du har en gissning om vad resultatet kommer att bli.
Och slutligen, du testa din hypotes och analysera dina resultat.
>> Så denna vetenskapliga metod är oerhört viktigt i datoranvändning.
Computing av både förutsägelsen och att kunna testa dina resultat
är en viktig del av vad vi behöver att göra i den vetenskapliga metoden.
Dessa förutsägelser och provningar är de verkliga två hörnstenar
av den vetenskapliga metoden, och varje kräver de mest betydande framsteg
i modern beräkning.
>> De två pelarna i vetenskapen är att av teori och experiment.
Och på senare tid, computing nämns ofta
som den tredje pelaren i vetenskapen.
Så om du eleverna tittar här, du har absolut ingen press.
Tredje pelare science-- ingen stor Deal-- computing, typ av viktiga.
Så glad att detta är den datordelen av datavetenskap kurs 50.
>> Så nog av bakgrunden.
Jag vill berätta planen för vad vi ska prata om idag.
Jag ska gå igenom några historia.
Jag ska förklara varför vi kom hit.
Jag ska tala om några av historien om den dator
här på Harvard, en del aktiviteter runt sociala medier,
grön saker-- mycket brinner allt
green-- storage-- dator storage-- hur kaos drabbar scale-out out system,
och distributionssystemen i synnerhet.
>> Och sedan ska jag beröra några av skalan ut maskinvara som är
krävs för att kunna gör computing på skalan.
Och sedan slutligen, ska vi avsluta med några enorma vetenskap.
>> Så, låt oss ta en minut att titta på våra faktiska historien.
Computing har utvecklats.
Så eftersom 60-talet, alla borta fram till idag,
Vi har sett i stort sett en förändring av omfattning från centraliserad databehandling
att decentralisera computing, till samarbete och då oberoende
computing och tillbaka igen.
>> Och låt mig kommentera att lite.
När vi först började med datorer, hade vi stordatorer.
De var omåttligt dyra apparater.
Allt måste delas.
Beräknings var komplex.
Du kan se, det fyllde rum och fanns operatörer och band
och alla sorters Whirry, clicky, spinny anordningar.
>> Runt 70-talet början av 80-talet, började man att se en effekt av de faxar.
Så du börjar se computing börjar dyka upp i laboratorier
och bli närmare dig.
Ökningen av den personliga dator, förvisso
under 80-talet, början av decennium, verkligen förändrats datoranvändning.
>> Och det finns en ledtråd i titeln, eftersom det
kallades den personliga datorn, vilket innebar att det tillhörde dig.
Så som utvecklingen av computing fortsatte,
människor insåg att deras personliga dator var inte riktigt tillräckligt stor
för att kunna göra något för någon förtjänst, eller betydande meriter, inom vetenskapen.
>> Och så folk började utveckla nätverksenhet
förare att kunna ansluta datorer tillsammans för att kunna bygga kluster.
Och så detta födde eran av Beowulf klustret.
Linux exploderade som ett svar på proprietära operativsystem, både kostnads
och komplexitet.
>> Och sedan, här vi är idag, där, ännu en gång, vi är
inför rum full av dator utrustning och förmågan
att dra sitt kreditkort och få tillgång till dessa datoranläggningar,
distans.
>> Och så kan du sedan se, i gäller historia slag
hur vi gör computing idag är det definitivt
utvecklats från maskin rum full av datorer
genom några persondatorer hela vägen tillbaka igen
till maskin rum fullt av datorer.
>> Så det här är min första klustret.
Så 2000 byggde vi en datorsystem i Europa
att effektivt kommentera det mänskliga genomet.
Det finns en hel del teknik noterat på höger sida
Det som tyvärr är inte längre med oss.
Det har gått iväg till fantastisk teknik på himlen.
>> Maskinen i sig är förmodligen motsvarighet till några anständigt laptops
idag, och att bara typ av visar.
Men vi noggrant kommentera det mänskliga genomet och båda skyddade den
med just denna papper i Natur från den oro de uppgifter
är offentliga eller privata.
>> Så det här är häftigt, eller hur?
Så vi har fått en mänskliga genomet.
Vi har gjort computing.
Jag känner mig väldigt nöjd själv.
Jag rullade upp till Harvard 2006, känna mycket mindre nöjd med mig själv.
>> Detta är vad jag ärvt.
Detta är en institutions post och filserver.
Du kan se här finns det lite tejp
som används för att hålla systemet tillsammans.
Detta är vår licens och skrivarserver.
Jag är ganska säker på att det kanske lösenord På vissa av dessa Post-it-lappar.
>> Inte häftigt.
Ganska långt från fantastisk.
Och så inser jag den här lilla diagrammet att jag visade dig i början
från att dela med ägandet tillbaka till delning,
att vi behövde förändra spelet.
Och så vi bytte spelet genom att skapa incitament.
Och så människor, eftersom detta lilla Wikipedia artikeln
säger här, våra målmedvetna varelser.
Och studiet av incitament strukturer är avgörande för studien
av den ekonomiska aktiviteten.
>> Så vi började att uppmuntra vår fakultet och våra forskare.
Och så vi incitament dem med en riktigt stor datorsystem.
Så i 2008, byggde vi en 4096 processor machine-- 10 rack,
par hundra kilowatt ström.
>> Vad jag tycker är intressant är att det inte
Oavsett var du befinner dig i cykeln.
Samma mängd kraft och beräkna, är kraften konstant.
Det var 200 kilowatt när vi byggde systemen i Europa.
Det är två hundra kilowatt 2008, och att
verkar vara [? quanter?] av små universitetsbaserade datorsystem.
>> Så Harvard today-- snabbspolning framåt, jag är ingen längre ledsen panda, ganska glad panda.
Vi har 60-udda tusen belastning balanserad Processorer, och deras klättring dramatiskt.
Vi har 15 petabyte lagring, även klättring.
Återigen, detta 200 kilowatt ökning, vi verkar
vara tillade att var sjätte eller så månader.
Partier och massor av virtuella maskiner.
Och ännu viktigare, ca 1,8 megawatt
forskningsdatautrustning.
>> Och jag kommer att komma tillbaka till detta senare,
till varför jag nu inte längre nödvändigtvis räkna hur mycket CPU vi har,
men hur stor är elräkningen.
20 andra så dedikerad forsknings computing personal.
Och ännu viktigare, vi är börjar växa vår GPGPUs.
Jag var stapplade över hur mycket av detta läggs på en dag till dag.
Så, historielektion över, eller hur?
>> Så hur kommer vi dit härifrån?
Låt oss titta på några moderna skala-out beräkna exempel.
Jag är lite besatt av storlek och omfattning av sociala medier.
Det finns ett antal av extremt framgångsrika storskalig computing
organisationer nu på planeten, ge stöd och service
för oss alla.
Så det är ansvarsfriskrivning.
>> Och jag vill börja med en antal uns i en Instagram.
Det är egentligen inte en bly-in till ett skämt, det är
inte ens det roliga, faktiskt, kom att tänka på det.
Men hur som helst, ska vi titta på uns i Instagram.
Och vi kommer att starta med "Min bi och en blomma."
Jag var på [OHÖRBAR] Village och jag tog en liten bild
av ett bi som sitter på en blomma.
Och sedan började jag att tänka på vad betyder detta egentligen betyder.
Och jag tog den här bilden av min telefon och räknade hur många byte är i den,
och det är ungefär 256 kilobyte.
Vilket när jag började, skulle i princip fylla en 5 och 1/4 tums diskett.
Och började tänka, ja, det är coolt.
>> Och jag började se och göra del efterforskningar på nätet.
Och jag fick reda på att Instagram har 200 miljoner MAU.
Jag var faktiskt inte det säker på vad en MAU var.
Och en MAU, här nere, är en månatlig aktiv användare.
>> Så, 200 miljoner MAUs-- ganska cool.
20000000000 photographs-- så en hel del fotografier.
60 miljoner nya foton varje dag
kommer ut på ca 0,002 gig per foto.
Det är ungefär fem petabyte disk precis rätt där.
Och det är verkligen inte den centrala delen av vad vi ska prata om.
Det är små potatis.
Eller som vi säger i England, små spuds.
>> Så låt oss titta på den verkliga elefanten i room-- unika ansikten.
Återigen, låt oss mäta in denna nya kvanta kallar en MAU.
Facebook har själv 1,3 miljarder MAU.
WhatsApp, som jag hade inte ens hört talas om tills nyligen, är det
något slags meddelandetjänst, är 500 miljoner MAU.
Instagram, som vi just talade om, 200 miljoner MAU.
Och Messenger, som är annan meddelandetjänst,
är också 200000000 MAU.
>> Så totalt upp det, det handlar om 2,2 miljarder totala användare.
Klart det finns en viss överlappning, men det är motsvarar en tredjedel av planeten.
Och de skickar något i region cirka 12 miljarder meddelanden per dag.
Och återigen, det finns bara 7 miljard människor på planeten.
Inte alla har en smartphone.
Så det här är vansinniga siffror.
>> Och jag kommer att argumentera för att det inte är även om lagring eller compute.
Och för att citera låten, det handlar om att grafen.
Här är vår härliga Meghan Trainor ner Här sjunger om hela basen.
Observera, hon har också en ganska lite bas herself-- 207,
väl 218 miljoner människor har sett denna unga dam sjunger sin sång.
>> Så mitt argument är det det handlar om grafen.
Så vi tog några program med öppen källkod och började titta på en graf.
Och det här är Linkedin, så detta är ett Facebook för gamla människor.
Och så, det här är min Linkedin grafen.
Jag har 1.200 eller så noder, så kallade "Vänner".
Och här är jag i toppen.
Och här är alla sammankopplingar.
>> Nu, tänker tillbaka till Instagram historien.
Var och en av dessa är inte bara bilden, det
har en hel uppsjö av anslutningar mellan denna individ
och många andra.
Detta är centralt bit är antingen en bugg i grafritning algoritmen,
eller det kanske David Malan, jag är inte säker än.
Så du kan rita om grafer i alla möjliga
av ways-- gephi.gihub.io är där du kan dra den programvaran från.
Det är riktigt coolt för att vara kunna organisera samhällen.
Du kan se här, det här är Harvard och olika andra platser som jag har arbetat,
eftersom detta är min arbetsrelaterade uppgifter.
>> Så tänk om komplexiteten av grafen och alla data
att du drar tillsammans med.
Så under tiden, tillbaka på FriendFace, eller hur?
Vi tittade på Instagram data som var i storleksordningen fem petabyte.
No big deal.
Fortfarande en hel del uppgifter, men ingen stor handlar i större tingens ordning.
>> Från denna artikel på den gamla internet, "Skalning Facebook datalager
till 300 petabyte. "
Det är en helt annan game changer nu,
när du börjar tänker på data och grafen
och vad du ta tillsammans med.
Och deras hög data växer av ordningen 600 terrabytes en dag.
>> Nu vet ni, ja, then-- Jag menar, 600 terrabytes om dagen,
300 petabytes-- de är också nu börjar
att få mycket bekymrad hur man håller det här
och att se till dessa data förblir runt.
Och den här herrn här, Jay Parikh, ser
på hur man lagrar en exabyte data.
>> Bara för dig som tittar tillsammans
hemma, en exabyte-- 10 till 18.
Det har fått en egen Wikipedia sida, det är det stora en rad.
Det är storleken och omfattningen av vad vi är titta på, för att kunna lagra data.
Och dessa killar inte mucking runt, de är lagra detta mängd data.
Så en av de ledtrådar som de tittar på här
är datacenter för sk kylförvaring.
>> Vilket leder mig till att vara grön.
Och här är Kermit.
Han och jag agree-- det är extremt svårt att vara grön,
men vi ger det vårt bästa försök.
Kermit kan inte hjälpa det, han har att vara grön hela tiden,
kan inte ta hans gröna-ness av alls.
>> Så, är concepts-- en några slags centrala begrepp
av grönhet, när det avser datoranvändning.
Den en som är den viktigaste är livslängden av produkten.
Om din produkt har en kort livslängd, du kan inte per definition vara grön.
Den energi som krävs för att tillverka en diskenhet, ett moderkort, en dator
systemet, en tablett, vad det nu kan vara, livslängden för dina system
är en viktig del av hur grön man kan bli.
>> Den viktigaste delen, som ni alla bygger mjukvara algorithms--
algoritmens en partiell ord för mjukvara, eller hur?
Så din algoritmdesign absolut avgörande i termer
hur du ska kunna göra snabba och korrekta beräkningar för att använda
den minsta mängden energi möjligt.
Och jag ska få till det här i en liten bit.
>> Datacenter design-- du har sett att vi redan har tusentals
åter tusentals maskiner, sittande tyst i små, mörka hörn
av världen, datoranvändning.
Resurs allocation-- hur man får till beräkna, förvaring,
genom nätet.
Operativsystem är en viktig del av detta, och en massa av virtualiserings
att kunna packa mer och mer compute i ett litet utrymme.
>> Jag ska ge er ett litet exempel från forskning computing.
Vi behövde mer ping, mer makt, och mer rör.
Vi behövde mer större, bättre, snabbare datorer,
och behövs för att använda mindre juice.
Och vi kunde inte räkna ut hur man gör detta.
Jag vet inte om hashtaggen gowest som troligen använts av Kardashian,
men ändå, gowest.
Och det gjorde vi.
>> Vi plockade upp vår verksamhet och vi flyttade ut
till västra Massachusetts i en liten kvarn stad
kallas Holyoke, strax norr av Chikopee och Springfield.
Vi gjorde detta för ett par anledningar.
Den viktigaste var att vi hade en mycket, mycket stor damm.
Och detta mycket stora dammen kan släcka 30 plus megawatt energi,
och det var underutnyttjad på tiden.
>> Ännu viktigare, vi hade också ett mycket komplicerat nät
det var redan på plats.
Om man tittar på där nätverket går i USA,
följer alla järnvägsspåren.
Denna speciella bit av nätet var ägs av våra kollegor och vänner
vid Massachusetts Institute of Technology,
och det var i princip byggt hela vägen ut till Route 90.
>> Så vi hade en stor flod fästing, Route 90 tick, hade vi en kort bana på 100 miles,
och en lång bana av cirka 1.000 miles.
Vi behövde göra en mycket stor nätverks skarv, som ni kan se här,
att i princip sätta en länk i, till kunna ansluta till Holyoke,
men vi hade alla erforderliga infrastructure-- ping, makt, röret.
Livet var bra.
Och återigen, stora dammen.
>> Så vi byggde i grunden Massachusetts Grön High Performance Computing
Center.
Detta var ett arbete av kärlek genom fem universities-- MIT, Harvard, UMass,
Nordöstra och BU.
Fem megawatt dag ett anslutna lasten.
Vi gjorde alla sorters duktighet med flygsidan economizers
att hålla saker gröna.
Och vi byggt ut 640-tal rack, dedikerad för forskning datoranvändning.
>> Det var en gammal brownfield webbplats, så vi hade någon regenerering och en del snyggt upp
och några sanering av platsen.
Och sedan började vi att bygga anläggningen
och, boom-- härlig anläggning med Förmågan att köra sandlåda computing,
att ha konferenser och seminarier, och även en massiv datacenter golv.
>> Här är min bra själv.
Jag uppenbarligen bär samma jacka.
Jag kanske bara har en jacka, men det är jag
och John Goodhue-- han är verkställande direktör för de Center--
stående i maskinrummet våningen, som, som ni kan se,
är ganska dramatiskt, och det har en lång, lång väg.
>> Jag spelar ofta spel körning från Boston ut till Holyoke,
låtsas att jag är en TCP / IP-paket.
Och jag oroa min latency kör omkring i min bil.
Så det är den gröna lappar.
Så låt oss bara ta en minut och tänka på stackar.
Så vi försöker väldigt noga på bygga datacenter effektivt,
computing effektivt gör bra val för datautrustning
och leverera, mer viktigare, vår ansökan,
antingen det är en meddelandetjänst eller en vetenskaplig tillämpning.
>> Så här är de stackarna.
Så fysiska lagret, hela vägen upp genom application--
hoppas att detta kommer att vara en god del av din kurs.
Sju skikt OSI-modellen är i grunden, du kommer att leva, äta och andas
detta under hela din dator karriärer.
Hela detta koncept av fysisk infrastructure-- ledningar,
kablar, datacenter, länkar.
Och detta är bara beskriver nätverket.
>> Här uppe är, ja, självklart, Detta är en gammal bild,
eftersom detta bör säga HTTP, eftersom ingen bryr sig om enkla mail
transportprotokoll, längre.
Nu händer i HTTP utrymmet.
Så det är en nivå av stapeln.
>> Här är en annan uppsättning av staplar, där du har en server, en värd, en hypervisor,
en gäst, binärt bibliotek, och sedan din ansökan.
Eller, i detta fall, anordningen Föraren, en Linux-kärna, infödda c,
Java virtuell maskin, Java API, då Java
applikationer och så vidare och så vidare.
Detta är en beskrivning av en virtuell maskin.
>> Heliga stackar, Batman!
Tänk på detta i termer av hur mycket compute
du behöver för att få från vad som händer här,
hela vägen upp till toppen i denna stack, till dess
kunna göra din faktiska leverans av ansökan.
>> Och om du typ av spola tillbaka och börja tänka
om vad som krävs för att ge en flyttalsoperation,
din flyttalsoperation är en summa av uttagen, antalet kärnor
i sockeln, en klocka, som är Hur snabbt kan klockan turnover--
fyra gigahertz, två gigahertz-- och sedan numret
av verksamheten kan du göra i ett givet hertz.
>> Så dessa mikroprocessorer idag gör mellan fyra och sex Flops
per klockcykel.
Och så en single-core 2,5 gig klocka har en teoretisk prestanda
på cirka en mega flopp, ge eller ta.
>> Men, som med allt, vi har val.
Så och Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
ta din choices-- Intel Atom.
Alla dessa processorarkitekturer alla har ett något annorlunda sätt
av att kunna lägga två nummer tillsammans,
som är i grunden deras syfte i livet.
Måste vara tufft.
Det finns miljoner av dem sitta i datacenter, nu dock.
>> Sor, flops per watt-- Detta är den stora grejen.
Så om jag vill få ut mer ur att få igenom det här stacken, snabbare,
Jag måste jobba på hur många flyttalsoperationer en andra,
Jag kan göra, och sedan ge dem watt.
Och lyckligtvis folks har tänkt på detta.
>> Så det finns en stor bestrida varje år för att se
som kan bygga den snabbaste datorn som kan diagonaliserar en matris.
Det kallas Top 500.
De plockar toppen från bästa 500 datorer
på planeten som kan diagonaliserar matriser.
Och du får några fantastiska resultat.
>> En hel del av dessa maskiner är mellan 10 och 20 megawatt.
De kan diagonaliserar matriser omåttligt snabbt.
De behöver inte nödvändigtvis diagonaliseras dem så effektivt per watt,
så det var denna storsatsning för att titta på vad en grön 500-listan skulle se ut.
Och här är listan från och med juni.
Det bör finnas en ny inom kort.
>> Och det kräver out-- Jag tar toppen av denna lista.
Det finns två specifika machines-- en från Tokyo Institute of Technology
och en från Cambridge University i Storbritannien.
Och dessa har ganska häpnadsväckande mega flops per watt nyckeltal.
Den här är 4389, och nästa ner är 3631.
>> Jag ska förklara skillnaden mellan dessa två, i nästa bild.
Men dessa är dessa är måttligt storlek prov kluster.
Dessa är bara 34 kilowatt eller 52 kilowatt.
Det finns några större här-- detta en
vid den schweiziska national Superdator Centre.
Den ta hem budskapet till detta är att vi är
försöker hitta datorer som kan fungera effektivt.
>> Och så, låt oss titta på denna top en, cutely heter, KFC.
Och lite reklam här.
Denna speciella livsmedelsföretag har ingenting att göra med detta.
Det är det faktum att detta särskilda system
blötlägges i en mycket smart oljebaserade förening.
Och så de fick sina kyckling fritös moniker
när de först började bygga dessa typer av system.
>> Men i princip vad de har tagit här är ett antal blad,
sätta dem i detta sofistikerad mineralolja,
och sedan räknat ut hur man får alla nätverk i och ur den.
Sedan, inte bara det, de har lagt det utanför så
att den kan utnyttja utanför luftkylning.
Det var ganska imponerande.
Så du måste göra allt av denna shenanigans
för att kunna få denna mängd compute levereras för liten effekt.
>> Och du kan se detta är formen av var saker är på väg.
Utmaningen är att regelbunden luft kylning är stordriftsfördelar
och driver en hel del av utveckling av både vanliga datorer,
och högprestandaberäkningar.
Så detta är ganska störande.
Jag tror att det är fascinerande.
Det är lite rörigt när du Försök att byta hårddiskar,
men det är en riktigt cool idé.
>> Så inte bara det, det finns en hel massa arbete
byggs kring vad vi är kallar Open Compute Project.
Och så, mer om det lite senare.
Men branschens börjar inse att de floppar per watt
blir viktigt.
Och du, som folk här, som du designa dina algoritmer
och du designa din kod, bör du vara medveten om
att din kod kan har en dominoeffekt.
>> När Mark satt här i sin studentrum skriver Facebook 1.0,
Jag är ganska säker på att han hade en vy att det skulle bli enorma.
Men hur stort det skulle vara på miljön är en stor dealio.
Och så alla ya kunde komma med algoritmer
som skulle bli nästa utmaning sak för folk som mig,
försöker köra systemen.
>> Så låt oss bara tänka på verkliga effektgränser.
Detta dokument med Landauer-- är inte en ny sak.
1961 detta publicerades i IBM Journal.
Detta är den kanoniska "Irreversibility och värme
Generation i Computing processen. "
Och så han hävdade att maskiner oundvikligen
utföra logistikfunktioner som har inte endast ett värde invers.
>> Så att hela delen av detta är att baksidan på 60-talet,
folks visste att detta var kommer att bli ett problem.
Och så lagen om gränserna sa 25 grader C, ett slags kanonisk rummet
temperatur, gränsen representerar 0.1 elektronvolt.
Men teoretiskt är detta teorin, datorminne,
arbetar vid denna gräns kan vara ändras vid en miljard bitar per sekund.
>> Jag vet inte om dig, men inte stött på många en miljard bitar
en andra datahastighet utbyten.
Argumentet var att endast 2.8 biljoner en watt
borde någonsin utökas.
>> Okej, verkliga världen example-- detta är min elräkning.
Jag är 65% procent av det vackra datacenter
Jag visade dig, i just denna tid.
Detta är tillbaka i juni förra året.
Jag har tagit en äldre version så att vi kan och typ av anonymisera lite.
Jag spende $ 45,000 en månad för energi där.
>> Så anledningen vara där är att vi har över 50.000 processer i rummet.
Så kan du föreställa dig din egen bostäder elräkning
är att hög?
Men det var för en 199 miljoner watt timmar över en månad.
>> Så frågan jag ställer är, kan du föreställa Mr Zuckerberg elräkning?
Min är ganska stor, och jag kämpar.
Och jag är inte ensam i det här är.
Det finns en massa människor med stora datacenter.
Och så, antar jag, fullt disclosure-- mina Facebook-vänner lite udda.
>> Så min Facebook-vän är den Prine datacenter,
som är en av Facebooks största, nyaste, lägsta energi datacenter.
Och de posta till mig, saker som effektutnyttjandeeffektiviteten,
som i hur effektiv är uppgifter centrum kontra hur mycket energi du är
sätta in i den, hur mycket vatten de använder, vad är
fuktigheten och temperaturen.
>> Och de har dessa underbara, härliga tomter.
Jag tror att detta är en häftigt Facebook-sida,
men jag antar att jag är lite konstig.
>> Så en mer kraft sak, forskning computing som jag gör
är signifikant olika för vad Facebook och Yahoo och Google
och andra on-demand, fullt, alltid tillgängliga tjänster.
Och så jag har fördelen att när ISO New England-- och ISO New England
hjälper ställa energin priser för den regionen.
>> Och det säger att det är att utvidga en begäran till konsumenter
att frivilligt bevara hög energi, på grund av den höga värme och fuktighet.
Och detta var tillbaka på den 18: e juli.
Och så jag glatt Tweet tillbaka, Hey, ISO New England, grön Harvard.
Vi gör vår del över här i forsknings datoranvändning.
Och det beror på att vi gör vetenskapen.
>> Och så mycket som folk säger vetenskapen aldrig sover, kan vetenskapen vänta.
Så vi kan QUIESCE vår system, dra nytta av betygspriser
på vår elräkning, och hjälp i hela New England
region genom att kasta många megawatt belastning.
Så det är det unika med att skiljer om vetenskapliga beräkningar uppgifter
centra och de som är i full produktion 24/7.
>> Så låt oss bara ta en annan växel här.
Så, jag vill diskutera kaos lite.
Och jag vill lägga den i beskydd av lagring.
Så för dem som typ av kämpade
få huvudet runt vad petabyte lagrings ser ut, detta ett exempel.
Och det är denna typ av saker Jag behandlar hela tiden.
>> Var och en av dessa små grabbar är en fyra terabyte hårddisk,
så kan du typ av räkna upp dem.
Vi bevakar nu komma mellan en till en och halv petabyte
i en branschstandard rack.
Och vi har rum och rum, som du såg i det tidigare bild med John
och jag, full av dessa rack av utrustning.
Så det blir mycket, mycket lätt att bygga massiva lagringsmatriser
>> Det är mestadels lätt inne i Unix till sorts räkna upp hur det går.
Så detta räknar hur många MAU punkter har jag kom dit.
Så det är 423 skärningspunkter.
Och sedan om jag kör lite skissartad awk, jag kan lägga upp, i detta särskilda system,
det fanns 7,3 petabyte ledigt lagringsutrymme.
>> Så det är en massa saker.
Och lagring är verkligen svårt.
Och ändå, av någon anledning, Detta är en bransch trend.
När jag pratar med våra forskare och vår fakultet och säger,
hej, jag kan köra lagring för dig.
Tyvärr, måste jag täcka kostnaderna för lagring.
Jag får den här branschen.
Och människor referens Newegg eller de refererar Staples
eller hur mycket de kan köpa en enda terabyte diskenhet för.
>> Så här kommer du notera här, att det finns en ledtråd.
Det finns en hårddisk här.
Och om vi går tillbaka, jag har många.
Inte nog med att jag har många, har jag sofistikerade sammankopplingar
för att kunna sy dessa saker tillsammans.
Så riskerna med dessa stora lagringsmatriser inte obetydlig.
>> I själva verket tog vi till internet och vi skrev
en liten historia om en välmenande, blida chef för forskning
computing-- råkar ha en konstigt engelska accent-- försöker
att förklara för en forskare vad ingen streck mappen backup faktiskt
betydde.
Det var ganska lång, liten historia, drygt fyra minuter av upptäckten.
>> Och notera, har jag en förskräcklig mycket mindre plats än damen
som sjunger om alla bas.
Vi är ganska många konton lägre.
Men hur som helst är detta en viktig sak att tänka på,
i termer av vad som kan gå fel.
Så om jag får en hårddisk, och Jag kastar den i en Unix maskin,
och jag börjar skriva saker till det, det finns en magnet, det finns en drivhuvud,
det finns skenbart, en etta eller en nolla skrivs ner på den enheten.
>> Motors-- spinny, twirly saker alltid sönder.
Tänk på saker som bryter.
Det har alltid varit spinny, twirly saker.
Skrivare, hårddiskar, motorfordon osv
Allt som rör sig sannolikt att bryta.
>> Så du behöver motorer, du behöver köra firmware,
du behöver SAS / SATA, trådar, firmware på SAS / SATA-styrenheter,
låga block nivå.
Välj din lagringsstyrenhet fil systemet kod, oavsett vilken det kan vara,
hur du syr saker tillsammans.
Och din virtuellt minne chef sidor, DRAM hämta och butiker.
Då får du en annan stack, vilket är typ
dun listan här en, algoritmer, användare.
>> Och om du multiplicerar detta upp, jag vet inte hur många,
det finns en hel del platser där saker kan gå i sidled.
Jag menar, det är ett exempel om matematik.
Men det är ganska kul att tänka på hur många sätt saker kan gå fel,
bara för en hårddisk.
Vi är redan på 300 petabyte, så föreställa antalet hårddiskar
du behöver på 300 petabyte som kan gå fel.
Inte bara that-- så det är förvaring.
Och det anspelar på person jag skulle vilja se
ange skede kvar, vilket är kaos Monkey.
Så vid en viss punkt, blir det ännu större än bara diskenheten
problem.
>> Och så, dessa fina damer och herrar att köra en strömmande videotjänst
insåg att deras datorer var också enorma och också mycket komplicerad
och även ge service till en förfärlig en massa människor.
De har fått 37 miljoner members-- och denna slide är kanske ett år eller så old--
tusentals enheter.
Det finns miljarder av timmar video.
De loggar miljarder händelser per dag.
>> Och du kan se, de flesta människor titta telly senare på kvällen,
och det långt uppväger allt.
Och så ville de kunna kontrollera att
att tjänsten var upp och tillförlitlig och arbetar för dem.
Så de kom med detta något som heter Chaos Monkey.
Det är mjukvara vilket, när man tänker
om att tala om titeln av hela den här presentationen,
scale-out innebär att du bör testa det här.
Det är inte bra att bara ha en miljon maskiner.
Så fina detta är, Chaos Monkey
är en tjänst som identifierar grupper av system
och slumpmässigt avslutar en av systemen i en grupp.
Grymt.
Så jag vet inte om dig, men om jag någonsin
byggt ett system som bygger på andra system som talar med varandra,
du tar en av dem ut, Sannolikheten för det hela arbetsdagen,
minskar snabbt.
>> Och så denna mjukvara körs runt Netflix infrastruktur.
Lyckligtvis säger det körs endast i kontorstid med avsikt
att ingenjörer blir alert och kunna svara.
Så dessa är de typer saker vi är nu
behöva göra för att störa vår datoranvändning miljöer, att införa kaos
och att införa komplexitet.
>> Så vem, i deras rätt sinne, skulle gärna välja
att arbeta med en Chaos apa?
Häng på, verkar han peka mig.
Tja, jag antar att jag should-- söt.
Men problemet är att du får inte valet.
The Chaos Monkey, som ni kan se, väljer du.
>> Och det här är problemet med datorer på skalan är att du inte kan undvika detta.
Det är en oundviklighet komplexitet och deras omfattning och vår evolution,
på vissa sätt, av datorkompetens.
Och kom ihåg, det här är en sak att komma ihåg,
Chaos Monkeys kärlek snowflakes-- kärlek snöflingor.
En snowflake-- vi förklarade Chaos Monkey-- men en snöflinga
är en server som är unik och speciell och känslig och individuell
och kommer aldrig att kunna reproduceras.
>> Vi finner ofta snöflinga service i vår miljö.
Och vi försöker alltid och smälta snöflinga tjänst.
Men om du hittar en server i din miljö
som är kritisk för livslängden av din organisation och den smälter,
du kan inte sätta ihop den igen.
Så Chaos Monkey s uppgift var att gå och avsluta instanser.
Om Chaos Monkey smälter snowflake, du är över, du är klar.
Jag vill prata om vissa hårdvara som vi är
ser i termer av sorts skala-aktiviteter också.
Och några unika saker som är i och runt vetenskapen aktivitet.
Vi börjar nu se, kom ihåg denna enhet för utfärdandet, detta rack?
Så detta är ett rack av GPGPUs-- så allmänt purpose grafik förädlingsenheter.
>> Vi har dessa finns i våra data centrum, 100 eller så miles away.
Denna speciella rack är ca 96 tera PLUMSAR
av enkel precision matte kunna att leverera ut på baksidan av den.
Och vi har ordning 130-odd kort i en instans
att we-- multipel rack av denna instans.
>> Så detta är intressant i den meningen att de allmänna ändamål grafikprocesser
kan göra matematiken oerhört snabbt för mycket små mängder av energi.
Så det finns en stor uppgång i de vetenskapliga dator områden,
tittar på grafik heter i stort sätt.
>> Så jag sprang några Mcollective genom vår marionett infrastruktur
igår, väldigt glada över detta.
knappt en petaflop av enkel precision.
Bara för att vara tydlig här, det här lite multiplikator är 3.95.
Dubbel precision matte skulle vara ungefär 1,2,
men min Twitter-flöde såg mycket bättre om jag
sade vi hade nästan en petaflop av enkel precision GPGPUs.
>> Men det börjar bli där.
Det blir att vara mycket, mycket imponerande.
Och varför gör vi det här?
Eftersom kvantkemi, bl
men vi börjar utforma några nya solceller.
>> Och så Alan Aspuru-Guzik, som är en professor i chemistry-- min partner
i crime-- för de senaste åren.
Vi har drivit kuvert på datoranvändning.
Och GPGPU är idealisk teknik för att kunna göra
en väldig massa komplicerade matte, väldigt, väldigt snabbt.
>> Så med skalan, kommer nya utmaningar.
Så stor scale-- du måste vara försiktig med hur du tråd här grejer.
Och vi har vissa nivåer av tvångssyndrom.
Dessa bilder förmodligen köra en hel del människor nötter.
Och skåp som inte är wired särskilt väl
driva vårt nätverk och faciliteter ingenjörer nötter.
Plus det finns också luftflöde frågor som du måste innehålla.
>> Så det är saker som jag skulle aldrig ha tänkt på.
Med skalan, kommer mer komplexitet.
Detta är en ny typ av filsystem.
Det är häftigt.
Det är en petabyte.
Den kan lagra 1,1 miljarder filer.
Den kan läsa och skriva till 13 gigabyte och 20 gigabyte en second-- gigabyte
en sekund.
Så det kan lasta terabyte i ingen tid alls.
>> Och det är hög tillgänglighet.
Och det har fått fantastiskt lookup rates-- 220000 länkdata en sekund.
Och det finns många olika människor bygga denna typ av system.
Och du kan se det här grafiskt.
Detta är en av våra filsystem det är under belastning, ganska
glatt läser på bara kort 22 gigabyte per sekund.
Så det är cool-- så komplexitet.
>> Så med komplexitet och omfattning, kommer mer komplexitet, eller hur?
Detta är en av våra många, många nätverksdiagram,
där du har många olika chassi alla stöd för upp
in i en huvud kärna switch, ansluten till lagring,
ansluter till låg latens anslutningar.
Och sedan alla av denna sida av Huset är bara alla av förvaltningen
att du måste kunna hantera dessa system från en annan plats.
Så skalan har en hel del komplexitet med det.
>> Växla igen, låt oss gå tillbaka och har en liten fläck av vetenskap.
Så kom ihåg, forskning databehandling och denna lilla shim--
lite rosa mellanlägg mellan fakultet och alla deras algoritmer
och alla av den kall vetenskap och alla denna makt och kylning och datacenter
golv och nätverk och stora datorer och service skrivbord och hjälpcentraler
och så forth-- och så, vi är bara denna lilla mellanlägg mellan dem.
>> Vad vi har börjat se är att världens
kunnat bygga dessa stora datacenter
och kunna bygga dessa stora datorer.
Vi har blivit ganska bra på det.
Vad vi är inte särskilt bra på det här lite mellanlägg mellan forskningen
och plåten och tekniken.
Och det är svårt.
>> Och så har vi kunnat anställa folk som lever i den här världen.
Och på senare tid, talade vi till National Science Foundation och sa,
denna skala ut grejer är bra, men vi kan inte få våra forskare
på till dessa stora komplicerade maskiner.
Och så har det funnits en antal olika program
där vi verkligen var mestadels bekymrad försöka
för att se om vi kunde omvandla infrastrukturen campus.
>> Det finns en massa program runt nationella centra.
Och så, oss själva, vår vänner på Clemson,
University of Wisconsin Madison, Södra Kalifornien, Utah och Hawaii
typ av fick tillsammans med titta på det här problemet.
Och den här lilla grafen här är den långa svansen av vetenskap.
>> Så detta är-- det inte Oavsett vad som finns på denna axel,
men denna axel är faktiskt nummer jobb går igenom klustret.
Så det finns 350.000 över oavsett tidsperiod.
Dessa är våra vanliga misstänkta längs botten här.
I själva verket finns det Alan Aspuru-Guzik, vem vi pratade about-- ton
och massor av compute, verkligen effektiva, vet vad han gör.
>> Här är en annan labb som jag ska prata omkring i en moment-- John Kovac labb.
De har fått det.
De är bra.
De är lyckliga.
De computing.
Stor vetenskapen blir gjort.
Och sedan, när du snäll av komma ner hit, det
är andra grupper som kör inte många jobb.
>> Och varför är det?
Är det för att det computing är för hårt?
Är det för att de inte vet hur man?
Vi vet inte, eftersom vi har gått och tittat.
Och så det är vad det här Projektet handlar om,
är lokalt, inom var och en av dessa regioner,
att se till vägar där vi kan engagera med lärare och forskare
faktiskt i den nedre änden av svansen, och förstå vad de ska göra.
>> Så det är något som vi är faktiskt brinner.
Och det är något som vetenskapen kommer inte att fortsätta
att gå framåt tills vi löser vissa av dessa kantfall.
Andra bitar av vetenskapen det kommer up-- alla
sett Large Hadron Collider.
Grymt, eller hur?
Det här alla sprang ut på Holyoke.
Vi Byggd- den allra första vetenskap som hände i Holyoke
var samarbetet mellan oss själva och Boston University.
Så det är riktigt, riktigt coolt.
>> Detta är en rolig pjäs vetenskap för skalan.
Detta är en digital tillgång till en himmel talet vid Harvard.
I grund och botten är det en platta arkiv.
Om du går ner Oxford-- Garden Street, sorry,
hittar du en av observatoriet byggnader är i grunden fullt
på cirka en halv miljon plattor.
>> Och dessa är bilder av himlen på natten, över 100 år.
Så det finns en hel rigg inrätta här för att digitalisera dessa plattor,
ta bilder av dem, registrera dem, lägg dem på en dator.
Och det är en och en halv petabyte och, lagom there-- ett litet projekt.
>> Dessa är andra projekt.
Denna Pan-Starrs projektet gör en full bred panoramaundersökning,
söker nära jorden asteroider och övergående himmelska händelser.
Som en molekylär biofysiker, jag älskar ordet gående himmelska händelse.
Jag är inte helt säker på vad det är, men hur som helst, vi letar efter dem.
>> Och vi genererar 30 terabyte en natt av dessa teleskop.
Och det är egentligen inte en bandbredd problem, det är som en FedEx problem.
Så du sätter lagringen på van och du skickar det vad det är.
>> BICEP är verkligen interesting-- så att bakgrunds avbildning
kosmiska extra galaktiska polarisering.
När jag först började arbeta vid Harvard sju eller så,
åtta år sedan, jag minns arbetar med detta projekt
och det gjorde inte riktigt sjunka hem till varför polariserat ljus
från den kosmiska bakgrund skulle vara viktigt,
tills detta hände.
>> Och detta var John Kovac, vem jag pratade med innan,
använder miljoner och åter miljoner CPU timmar, i vår anläggning och andra,
att i princip stirra in i insidan av universums första ögonblicken
efter Big Bang, och försöka förstå
Einsteins allmänna relativitetsteori.
Det är tillbaka- att våra datorer hjälper oss reda ut och stirrar
i själva ursprunget till varför vi är här.
>> Så när du pratar om skalan, Detta är några allvarliga skala.
Den andra saken av skalan är, att särskilt projekt träffade killarna.
Och detta är responskurvan för BICEP [OHÖRBAR] Detta var vår lilla enkät.
>> Och du kan se här, livet var bra fram till om här,
som var när tillkännagivande kom ut.
Och du har fått bokstav sekunder för att svara
till skalnings händelse som motsvarar denna lilla prick här,
som hamnade växling fyra eller så terabyte data
via webbservern som day-- ganska håriga.
>> Och så, det är de typer av saker som
kan hända dig i din infrastruktur om du inte designar för skalan.
Vi hade en bit av en förvränga den dagen, för att vara
kunna spänna ut tillräckligt webbtjänst att hålla sajten igång.
Och vi lyckades.
Detta är en liten e- det är rätt söt.
Detta är ett mail till Mark Vogelsberger, och Lars Hernquist, som är
en fakultetsmedlem här på Harvard.
Mer om Mark senare.
Men jag tror att detta är en sorts fattar slag
av var computing är i forsknings datoranvändning.
Hej, lag, sedan förra Tisdag, ni plågats upp
över 28% av det nya kluster, vilket i kombination
är över 78 år av CPU på bara tre dagar.
Och jag sa, det är fortfarande bara fredag ​​morgon.
Detta är ganska häftigt!
Lycklig fredag!
>> Sen ger jag dem datapunkterna.
Och så det var typ av intressant.
Så kom ihåg om Mark, han kommer tillbaka in i bilden i lite.
Så scale-out computing är överallt.
>> Vi även hjälpa folk ser på hur NBA-funktioner,
och där människor är kasta bollar från.
Jag förstår inte riktigt det här spelet också väl, men till synes, det är en stor sak.
Det finns bågar och skålar och pengar.
>> Och så, i vår databas, vi byggt en liten 500 [OHÖRBAR]
parallellprocessor kluster, ett par terabyte RAM,
för att kunna bygga denna för Kirk och hans team.
Och de gör computing på ett helt annat sätt.
Nu är det här projektet är vi involverad i det är
helt fascinerande, runt neurala plasticitet connectomics och genomisk
imprinting-- tre mycket tung slår forskningsområden
att vi slåss med på en dag till dag.
Tanken att våra hjärnor är under plast stressen när vi är unga.
Och mycket av våra vuxna beteende är skulpterad av erfarenhet i spädbarnsåldern.
Så detta är en stor dealio.
>> Och så det här är ett arbete som är finansierat av National Institutes of Mental Health.
Och vi försöker i grunden, igenom en hel del stora data
och stora dataanalys, snäll av blicka in vår mänskliga hjärnan
genom en rad olika olika tekniker.
>> Så jag ville sluta och slag bara stanna upp en liten stund.
Utmaningen med fjärrkontroll datacenter är det är långt borta.
Det kan omöjligen fungera.
Jag behöver mina data närheten.
Jag måste göra min forskning i mitt labb.
>> Och så jag slags tog ett exempel på en funktionell magnetisk resonanstomografi
datamängd från våra data center i västra Mass.
och anslutit den till min skrivbordet i Cambridge.
Och jag ska spela den här lilla videon.
Förhoppningsvis kommer det slags arbete.
>> Så detta är mig gå igenom kontrollera min GPU arbetar.
Och jag kontrollera att VNC är slut.
Och det här är ett smart VNC.
Detta är en VNC med 3D bitar.
Och så, som ni kan se inom kort, detta är jag spinning denna hjärnan runt.
Jag försöker slags få det orienterad.
Och då kan jag gå genom många olika skivor MRI data.
Och det enda som är annorlunda om detta
är, det kommer över tråden från västra Mass. till mitt skrivbord.
Och dess rendering snabbare än mitt skrivbord,
eftersom jag inte har en $ 4000 grafikkort i mitt skrivbord, vilket
vi har ute Western Mass.
Visst, jag försöker vara smart.
Jag kör GLX kugghjul i bakgrund, samtidigt som gör allt detta,
att se till att jag kan betona grafikkort,
och att det alla typer av fungerar och alla resten av det.
Men det viktiga är, är detta är 100 miles away.
Och du kan se från detta att det finns ingen uppenbar fördröjning.
Saker som håller ihop ganska bra.
>> Och så att, i och för sig, är ett exempel och lite insikt
i hur datorer och scale-out computing kommer att hända.
Vi är alla som arbetar på tunnare och tunnare enheter.
Vår användning av tabletter ökar.
>> Så därför, min kol fotavtryck är i grunden
flyttar från vad som brukade att göra det skulle har
varit en stor maskin enligt mitt skrivbord, vad
är nu en facility-- kunde vara var som helst.
Det kan vara någonstans alls.
Och ändå är det fortfarande möjlighet att föra tillbaka högpresterande grafik
till mitt skrivbord.
>> Så, få nära end-- minns Mark?
Tja, är smart lad Mark.
Han bestämde att han skulle bygga en realistisk virtuellt universum.
Det är ganska ett projekt, när du tror att du har att pitch här.
Jag kommer att använda en dator, och jag kommer
att modellera de 12 miljoner år efter Big Bang för att representera en dag.
Och då kommer jag att göra 13,8 miljard år av kosmiska evolutionen.
Okej.
>> Denna använder faktiskt en dator den var större än vår dator,
och det spillde över på den nationella resurser till våra vänner nere i Texas.
Och till de nationella anläggningar, detta var en hel del beräkna.
Men vi gjorde en hel del simuleringen lokalt
att se till att mjukvaran arbetade och systemen fungerade.
>> Och det är dagar som denna när du inse att du stödjer vetenskap
på denna nivå av skalan, som människor kan nu säga saker
gillar, jag ska en modell ett universum.
Och det här är hans första modellen.
Och detta är hans lags första modellen.
Det finns många andra folk som går
att komma bakom Mark, som kommer att vill modellera med hög upplösning,
med högre specificitet, med mer precision.
>> Och så, i den sista par minuter, Jag vill bara visa er den här videon
Mark och Lars-talet som för mig, igen, som en livsforskare, är rätt söt.
Så detta, vid botten Här, för att orientera dig,
detta är att berätta den gången sedan Big Bang.
Så vi är på cirka 0,7 miljarder år.
Och detta visar den aktuella uppdateringen.
Så du ser just nu, mörk materia och evolutionen
av den fina strukturen och tidig strukturer i vårt kända universum.
>> Och poängen med detta är att detta är allt gjort inuti datorn.
Detta är en uppsättning parametrar och en uppsättning av fysik
och en uppsättning matematik och en uppsättning av modeller
som är noggrant utvalda, och sedan noggrant anslutna till varandra
att kunna modellera interaktionen.
>> Så du kan se några starter av vissa gasformiga explosioner här.
Och gastemperatur förändras.
Och du kan börja se strukturen av det synliga universum förändringen.
Och den viktigaste delen med detta är, varje liten liten, liten, liten prick
är en bit av fysik och har en uppsättning av matematik runt,
informera sin vän och granne.
>> Så från en skalnings perspektiv dessa datorer måste alla arbeta i samförstånd
och prata med varandra på ett effektivt sätt.
Så de inte kan vara alltför pratsam.
De måste lagra sina resultat.
Och de måste fortsätta att informera alla sina vänner.
Faktiskt, ser du nu, den här modellen blir mer och mer komplicerad.
Det finns mer och mer saker på gång.
Det finns mer och mer material flyger runt.
>> Och detta är vad den tidiga kosmos skulle ha sett ut.
Det var en ganska hårig plats.
Det finns explosioner över platsen, mäktiga kollisioner.
Och bildning av tunga metaller och grundämnen.
Och dessa stora moln smashing in varandra med den extrema krafter.
>> Och så nu är vi 9,6 miljarder år från denna inledande explosionen.
Du börjar se saker är sorts lugnat ner lite, bara
lite, eftersom energi börjar nu slappna av.
Och så den matematiska modeller har fått det på plats.
Och du börjar att se sammansmältning av olika element.
Och börjar se denna sak typ av komma samman och långsamt svalna.
>> Och det börjar se lite mer som natthimlen, en liten bit.
Och det är [? QSing. ?] Vi är nu 30,2 miljard år och vi är typ av gjort.
Och sedan vad de gjorde var att de tog den här modellen,
och sedan tittade på det synliga universum.
Och i grunden då, var kunna ta det och overlay
det med vad du kan se.
Och trohet är häpnadsväckande, att hur exakt de datormodeller är.
>> Naturligtvis den astrofysik och forskargrupper
behöver ännu bättre trohet och ännu högre upplösning.
Men om man tänker på vad Jag har pratat med dig i dag
genom denna lilla resa genom både lagring och struktur och nätverk
och staplar, det viktiga är, är scale-out computing viktigt?
Det var min ursprungliga hypothesis-- tillbaka till vår vetenskapliga metod.
>> Jag hoppas att i ett tidigt del av detta skulle jag
förutse att jag skulle kunna förklara till er om scale-out datoranvändning.
Och vi slags testat vissa av dessa hypoteser.
Vi gick igenom det här samtalet.
Och jag ska bara säga scale-out computing är essential-- oh,
Ja, väldigt mycket ja.
>> Så när du tänker om dina koder, då
du gör de CS50 slutprojekt, När du funderar på ditt arv
för mänskligheten och de resurser som vi behöver kunna köra dessa dator
system, tror mycket noggrant om FLOPS per watt,
och tänka på Chaos Monkey.
>> Tänk på dina snöflingor, inte gör engångs, återanvändning bibliotek,
bygga återanvändbara codes-- alla de saker att handledarna har undervisat dig
i denna klass.
Dessa är grundläggande aspekter.
De är inte bara läpparnas bekännelse.
Dessa är verkliga saker.
>> Och om någon av er vill följa mig, Jag är besatt med Twitter sak.
Jag måste på något sätt ge upp det.
Men en hel del av bakgrundsinformation är
på vår forskning computing hemsida rc.fas.harvard.edu.
>> Jag försöka hålla en blogg upp till date med modern teknik
och hur vi gör distributiv computing och så vidare.
Och sedan våra personal är alltid tillgänglig genom odybot.org.
Och odybot är vår lilla hjälpreda.
Han har ofta lite tävlingar på sin hemsida
också, där du kan prova och spot honom runt campus.
Han är den vänliga lilla ansikte forsknings datoranvändning.
>> Och jag ska typ av linda uppe och tack alla för din tid.
Och jag hoppas att du kommer ihåg att scale-out computing är ett äkta varan.
Och det finns en massa människor som har fått en hel del tidigare teknik
som kommer att kunna hjälpa dig.
Och alla lycka med dina framtida strävanden i att göra
till att vår beräkning både skalor, är högpresterande,
och hjälper mänskligheten mer än något annat.
Så, tack för din tid.