盧為冰走回白板前，在搜尋和廣告聯盟之間畫了一組箭頭，然後在箭頭交匯處寫了兩個字：資料演算法。
“深藍系統現在的使用者量接近三千萬，每一臺深藍手機每天都在產生資料。使用者裝了哪些應用、在什麼時段使用、搜尋了什麼關鍵詞、在應用商店下載了什麼遊戲、在美團點了哪家外賣、在理財寶買了什麼產品。
這些資料如果全部打通、清洗、建模，就能形成一張極其精細的使用者畫像網路。”
“你的意思是，我們拿這些資料做精準廣告匹配，廣告主投放之後發現ROI比投谷歌還高，自然就會有更多的廣告商願意來我們這裡投錢？”
“對，谷歌的Adb為什麼強？因為它有谷歌十幾年搜尋的資料做支撐，使用者搜過什麼、看過什麼、點過什麼，谷歌都知道，所以它給使用者推的廣告精準度很高。
但谷歌有一個天然的盲區，它拿不到使用者在非谷歌應用裡的行為資料。使用者用微信聊天、用美團點餐、用理財寶轉賬，這些行為谷歌一概不知。
而我們，全知道。”
林辰的目光落在白板上那張越來越複雜的結構圖裡。
搜尋、瀏覽器、廣告聯盟、資料、使用者畫像，五條線慢慢匯聚成了一個完整的閉環。
“老盧，你剛才說的這套東西，歸根到底需要一個底層基礎設施。資料儲存、計算、建模、分發，這些都需要伺服器和演算法平臺，我們現在的伺服器架構能撐得住嗎？”
盧為冰翻到筆記本前面幾頁，找到之前記錄的技術調研資料：“目前深藍系統的後端架構還是基於S2時代搭建的，主要支撐應用商店、遊戲、娛樂這三塊。
日活大概兩千萬，峰值併發在百萬級別。
如果再加一套搜尋和廣告推薦系統，現有架構肯定撐不住。搜尋需要即時索引，廣告需要即時競價，這兩塊的算力消耗比應用商店高一個量級。”
“那就要升級，你跟我去一趟雲服務部門，看看那邊什麼進度了。”
兩人出了會議室，坐電梯下到十七樓。
這一層是深藍系統研發中心的雲服務部門，整層樓被分成了三個區域：伺服器機房在走廊盡頭，隔著玻璃能看到一排排黑色機櫃。
中間是開發工位，幾十個工程師正對著螢幕敲程式碼，靠窗的區域是會議室和測試間。
張婷正站在工位區的白板前，給幾個工程師講解架構圖。
她三十出頭，來自IB個子不高，戴著一副圓框眼鏡，頭髮紮成利落的馬尾，工牌上印著雲服務部門總監。
看到林辰和盧為冰走過來，她愣了一下，隨即放下記號筆迎上來。
“林總，盧總，你們怎麼來了？”
“過來看看雲服務的進度，老盧那邊在規劃一些新業務，需要底層支撐。”林辰掃了一眼她身後的白板，上面畫著密密麻麻的架構圖和服務分層。
張婷把他們領進旁邊的小會議室，順手拉上門，然後開啟電腦投影出一張服務架構全景圖。
“林總，雲服務從去年十月立項，目前整體進度大概完成百分之七十。架構已經全部搭建完畢，分散式儲存、負載均衡、容器排程、資料同步、多租戶隔離，這些核心模組都跑通了。
現在還在做壓力測試和穩定性驗證，主要測高併發場景下的資料一致性和故障恢復能力。”
“伺服器呢？現在有多少臺？”
