拿着39%的股权日後还有夺权的可能，马云才想引入陈学兵，在上市之前把雅虎这个隐患剔除。
「你们想跑起一个购物节，必须要有a集群，或者.……找我，给你们搞备用机柜，甚至是分布式资料库。」
陈总一步步端出了他真正想聊的话题。
马云兀地清醒，犹疑道：「就是你那个……大数据中心？」
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「对。」陈学兵笑道：「我们很快会在前海建造大数据中心，第一批项目只要上马，起码能帮你扛起静态流量，订单、支付、库存暂时靠你们的al和bm自己扛，等你把数据交给我们，我们以後就可以研发分布式资料库，解决高并发处理问题。」
albm，初建的数据中心肯定替代不了，但是专业伺服器群比阿里的普通电信机房可强很多，只要伺服器内存够大、性能够强，就可以把经常查的数据放内存里，从以前的用户点一下→查一次资料库，变成用户点一下→伺服器自己内存里就有，从而不用查资料库，通过这种方式帮他把商品图片、页面、搜索、列表，缓存这些问题扛了。
这样阿里自己的albm压力就会小很多。
马云是不可能为了一天购物节就去买一大堆专业伺服器的，跟他合作，是最好的方案。
但马云一听这个话题，顿时有点警惕了：「你要我们的数据？怎麽可能给你？」
「我要的只是你们的历史日志，研究规律而已，你把用户数据脱敏了再交给我们不就行了。」
这个问题，陈学兵早就找自家的工程师请教明白了。其实也不复杂。
大数据中心的发展，必须有海量的数据支撑才能模拟各种场景，研究出对应的伺服器分配、分层算法，最好要有平台支撑，才能验证出真正好用的引擎，乃至高效的存储系统，高可用，容灾方案等等。
他已经有微博这个平台。
但是微博是轻社交，短文本，低频次的，数据还太单薄了，有一定社交系统的验证能力，但还撑不起分布式存储、高并发、实时计算、推荐算法、用户画像、风控这些真正值钱的大数据能力。
而阿里的数据，是目前中国网际网路唯一的全量商业数据。
淘宝加支付宝，加上b2b板块的1688，那就太全面了，商品，GG，支付，信用，一应俱全。
但阿里的数据不可能轻易交给别人，做网际网路的都有这个意识。
他今天把双11这个话题提出来，就是想一次性打破阿里「温水煮青蛙」、慢慢研究分布式引擎以缓解压力的想法，必须让马云看到利益就在眼前，才有足够的动力和他全面合作。
其实他还准备了一些关於购物节的说辞，但马云既然已经提出「借用超市购物日」的精准说法，就说明对方不是没有产生过这种想法，只是没能力做。
只需加强对方信念即可。
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「我给你们挑了一天，11月11日，网上有种说法，叫光棍节，现在在校园里传播非常广，而且11月是零售行业淡季，在这种没有节日竞争的月份做促销，非常容易集中引爆流量.……双11购物节，你觉响不响亮？」陈总眼神带着诱惑。
马云吞了口口水。
双11，听着真不错啊。
「这……下个月就双11，来不及了吧？」
搞这种促销活动，也有货啊。
到时候货不够，伺服器准备也不足，玩什麽？
「你b2商城都没上线，我说的当然是明年了，花一年的时间去准备，才有可能一炮打响。」
陈学兵说完，重提自己的方案：「年底之前我就开始建大数据中心，第一批伺服器明年秋季之前就可以上柜，明年秋季，我来尝试给你们伺服器减负，同步帮你研究分布式引擎，11月之前帮你缓解资料库压力60%以上，三年之内，我帮你搞定分布式资料库方案。」
「至於数据脱敏的问题……」他朝着对面的吴炯昂了昂下巴，「我谘询过了，挺简单的，你问问你们吴总就知道。」
话到这里，其实房间里的人都在关注二人的对话了。
马云抬眼看过去，首席技术官吴炯轻微点了下头。
脱敏就是删掉用户标识，然後替换成随机数，一个普通工程师写个小脚本，几分钟就能跑完，挺简单的。脱敏以後看不到用户是谁，某用户买了啥，也看不到电话、地址、帐户，但流量规律、压力波形、卡顿点全部保留。
马云皱了皱眉：「你们上个月不是说这种大数据中心模式不可行吗？」
这一下露了底，原来阿里内部早就讨论过。
「是不行，陈总，你们这样的商业模式怎麽坚持下来呢？」
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吴炯立马又开口，一一列举缺点：
「一台伺服器只能跑一个系统，服务一个网站，虚拟化技术目前很差，性能消耗巨大，怎麽可能把同一台机器切给很多家公司共用？
「而且安全