維修

上個星期發現dlink GB switch壽終正寢，真是辛苦他了，趕緊調整一下設備的配置把一台新的換上。近來也發現我的機器有一些怪封包亂跑，看樣子也該是時候花些時間維護一下。

根據google analytics，我寫的技術文章每天還有固定平均100次多點閱率，真是謝謝大家。

趨勢2009騰雲駕霧 程式競賽

http://www.trend.org/contest

教學部落格

http://www.wretch.cc/blog/trendnop09

其實我放這個並沒有啥意思，我已經不可能有參賽資格了
但實際上從這個比賽的規劃看起來確實跟以往有所不同
此外竟然還有教學

我只有一個感想，「要比什麼？」
比演算法？比效能？
比應用？比服務設計？
比文件撰寫？比夢想與遠景？

說起來現在很多包裝化，公式化的東西可能在我的眼裡都會解讀成不同的看法。
我還是想要說，學習一個新技術，該學的是這個技術的精髓，本質。
「取之有道」

雲端運算在做啥？想做個Amazon雲端平台該怎麼做？

可是其實培育並不是照本宣科，如果真的十年後要賭在雲端計算上，我想應該深入地討論基本的知識。
而這些知識必須建築在業界的普遍狀況，不然就別做了。

1. 為何你需要Map Reduce，話句話說你可能不太需要？


2. 高效能計算理論，程式如何平行化？為啥會加速？


3. Divide and Conquer 與 Map Reduce 適用的題型


4. 要做一個可以平行擴充的系統需要什麼？如何在Cost / Scale之間取得平衡？


5. 如何有效地管理好硬體或軟體上可能發生的錯誤？


6. 為啥我不能讓用戶來分享我的計算負載，成為真正的雲？

如何將電腦更有效地組合起來變成更好的服務，如何在組合的時候讓電腦去配合你的服務規劃，才是重要的。
不光只是做，而是要思考其本質後，再運用其本質來設計。

ISGC 2009, Symposium Day3

第三天的重點在Grid & Cloud，雖然有些是與Workshop重複的，不過還是有好玩的東西。

ISGC 2009, Symposium Day2

很慘的是，第一天我真的掛了。

去醫院後發現，我的肺還是感染了，病菌不明（必宣說可能是金黃葡萄球菌）。以前在新竹都不會在這樣，來台北後還真慘啊。

早上Jozsef跟我提到了他希望我們去參加他們的summer school，這真是個好問題啊...

下午跟清大的學長聊很久，其實在台灣真的很難做什麼啊...來做AV@Home或Anime@Home說不定還比較能夠引起廣大鄉民的回應吧，真正做到citizen science...讓大家Always@Home....XD。但不管怎樣說，能夠將計算發散給群眾去做，那不管怎樣就一定先突破第一步了。接下來第二步是將應用軟體導向非科學計算軟體，而是真正能夠貢獻給大眾使用的程式，或許第一個應用就是轉檔吧！

此外，這是本站的第100篇。

ISCG 2009, iRODS Workshop

iRods是Reagon Moore帶隊開發的DataGrid中介軟體，他是SRB的下一代。這個Workshop介紹了很多iRods的觀念，並且包含一些實作。

http://event.twgrid.org/isgc2009/irods/

ISGC 2009, BOINC Workshop

這是我第一次參加ISGC研討會，不過在研討會正式開始之前，有幾個Workshop

詳細的資料可以參考：

http://event.twgrid.org/isgc2009/

科學與計算

最近看了ericsk的文章「資訊系究竟在學什麼？」，我也稍微有感而發。

在我換了工作環境之後，我逐漸了解到科學與計算之間的關係。

從以前沒有email的時代大家寄信，直到出現了SMTP及POP3來模擬郵局及郵差的方式來寄信；從還在用打字機打字的時代，直到Word文件，在到線上的Word文件，都顯示出數位化（E化，電子化）是一定的趨勢。當然並不是所有事物數位化都是好事，但至少在工業上，科技上，數位化後的資料以及資訊技術能夠有效地提升效率。

也因此儘管資訊科技在人文上，社會上可能幫不太上忙，但至少E化後的資料也加速了他們傳遞資訊的方便度。

我現在還不太敢說真正了解科學，也因此不敢在部落格上大放闕詞。但至少以我最近能了解到的，例如生物資訊，也還是存在著資訊永遠也幫不上忙的狀態。而另一部分做Docking或者是Protein Analysis的，也總是得在資訊領域的方面提出他們的研究一定有幫助。所以我總是會在我的工作領域聽到，有些人說資訊只能幫小忙；但有一部分的人總是會說他們非常缺資訊人員，而且需要會兩方面的人。

最後，我也開始與ericsk一樣覺得，資訊系是來幫助人的。如果你會資訊技術，而且還有心學習其他領域的話，一定是對自己的將來，以及他人有非常大的幫助。例如資工系，那千萬不要想說只要會寫程式就很強，你還得學習資管系在學的軟體工程，需求分析（其實資工系是選修），才能真正幫助想要寫好軟體的人。例如資管系，千萬別想說光靠理解架構或專案管理就能夠掌握事情，你得了解資工系在學習的計算機結構，資料結構，演算法，才能真正掌握資訊技術的本質，讓你的專案不會人云亦云地誤用資訊技術。

而熟悉這些科系領域的人，就要好好去學習其他領域，如物理，生物，管理科學...等，這樣就可以幫助更多人。