机，如果得到普及，软件应用接入以后，还能实时记录该患者去了什么地方，有过哪些就医记录，有朝一日如果发生系统性传染风险，可以立马从地区系统甚至是全国医疗系统后台接入这些数据，实施实时管控。”
惊讶，变成了震惊。
“这有可能实现吗？”高主任不禁问出口。
“什么叫有可能？这个项目我已经投了。”陈学兵轻笑，“合肥正在接入一个医疗挂号网，有八家医院正在试点，患者可以通过网络挂号医院，节省排队时间，医院的就诊记录也会接入一套医疗系统，这背后就是数万患者的病例数据，我只需要把数据接过来，建立分析模型，一个小型试点就已经完成了，这个系统软件下一步开发出手机应用，我说的功能就可以初步实现，这根本不难。”
“难的是背后所需要的庞大服务器支撑。”
“目前国际前沿的x86服务器单机性能是四核CPU/16GB内存，而且每台是数万的天价，机械硬盘单盘容量也仅500GB-1TB，造价非常高，想达到这样的计算效果，还要优化终端系统的分布式计算框架，从基建方面，也需要市政供电和骨干网接入方面予以配合。”
“按照政府的说法，这至少是一个五年计划，而且下一个五年，十年，还需要持续的投入。”
“正好，前海的填海工程也还在进行之中，我们可以一边等填海，一边搞双边立项，一边等待更好的服务器。”
这是一项又急又缓的数据工程。
服务器性能，是会逐年提升的。
正如大数据的需求一样。
建得越晚，成本越低。
但研发要早啊。
他的昆仑系统，目前功能集中于设备端，数据处理依赖终端性能，对数据中心需求较低。
软件下载，Email、地图等基础云服务开始集成，才算初步触发了后端服务器的需求。
但是等到数据量激增，碎片化生态增多，用户行为会催生海量的请求，架构和算力都需要天量的提升。
现目前在美国做数据中心足以支撑全球发展，但未来的大数据中心和相应的研发，他肯定要放在国内。
相关研发，必须要有一个实实在在的大数据中心作为起步的支撑。
大数据，算力，这是一条
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