Mark Zuckerberg explains how computer science concepts influenced early decisions in building Facebook, particularly database distribution to handle friend connections. The site started with a single server, but later distributed databases per school to manage exponential complexity. Initially scaled by adding more machines linearly, but hit performance issues after 30-50 schools. Separated web servers from database servers, developed a caching layer using memcache, and leveraged low-cost rented machines to scale from a dorm room to 300,000 users.
Mark Zuckerberg giải thích cách các khái niệm khoa học máy tính ảnh hưởng đến các quyết định ban đầu trong việc xây dựng Facebook, đặc biệt là phân phối cơ sở dữ liệu để xử lý kết nối bạn bè. Trang web bắt đầu với một máy chủ duy nhất, nhưng sau đó phân phối cơ sở dữ liệu theo trường học để quản lý độ phức tạp theo cấp số nhân. Ban đầu mở rộng quy mô bằng cách thêm nhiều máy tuyến tính, nhưng gặp vấn đề hiệu suất sau 30-50 trường. Tách máy chủ web khỏi máy chủ cơ sở dữ liệu, phát triển lớp bộ nhớ đệm sử dụng memcache, và tận dụng các máy thuê giá rẻ để mở rộng từ phòng ký túc xá lên 300.000 người dùng.
This afternoon I have the pleasure of introducing Mark Zuckerberg, which is one of our guest speakers this uh semester to come and talk a little bit about computer science in the real world. As most of you probably know, as you guys are all do this much more than I do, founder of Facebook.com, which is uh social networking program, whatever you want to call it, used at over 2,000
Chiều nay tôi rất vui được giới thiệu Mark Zuckerberg, một trong những diễn giả khách mời của chúng ta trong học kỳ này, đến nói chuyện một chút về khoa học máy tính trong thế giới thực. Như hầu hết các bạn có thể biết, vì các bạn làm việc này nhiều hơn tôi, anh ấy là người sáng lập Facebook.com, một chương trình mạng xã hội, tùy bạn gọi nó là gì, được sử dụng tại hơn 2.000
schools across the nation and possibly the world. Is it the world too or just the nation? Okay. So, uh, good influence for, you know, doing some things in computer science. He's going to tell us some of the background of it and what's been important and so forth. So, please join me in welcoming.
trường học trên toàn quốc và có thể trên toàn thế giới. Là toàn thế giới hay chỉ toàn quốc thôi? Được rồi. Vậy, ảnh hưởng tốt, bạn biết đấy, cho việc làm một số thứ trong khoa học máy tính. Anh ấy sẽ kể cho chúng ta một số bối cảnh của nó và điều gì đã quan trọng, v.v. Vì vậy, hãy cùng tôi chào đón.
Yo. All right. Cool. It was the first time I ever have had to hold one of these things. So, I'm just going to attach it really quickly. One second.
Chào. Được rồi. Tuyệt. Đây là lần đầu tiên tôi phải cầm một trong những thứ này. Vậy tôi sẽ gắn nó nhanh thôi. Một giây.
All right. All right. Um, can you hear? Is this good? Is this amplified at all? All right. Sweet. So, um, you know, this is like one of the first times I've been to a lecture at Harvard. Um but um but you know I so I guess like what's probably gonna be most useful for you guys if I just take you through some of the courses that I took at Harvard where I actually did go to lecture sometimes.
Được rồi. Được rồi. Ừm, các bạn nghe rõ không? Tốt chứ? Có khuếch đại không? Được rồi. Tuyệt. Vậy, bạn biết đấy, đây là một trong những lần đầu tiên tôi đến một buổi giảng ở Harvard. Nhưng, bạn biết đấy, tôi đoán điều có lẽ hữu ích nhất cho các bạn là nếu tôi kể cho các bạn về một số khóa học tôi đã học ở Harvard, nơi tôi thực sự đã đi giảng đôi khi.
I was joking and um and sort of like how different decisions that I had to make when I was moving along with Facebook got impacted by different stuff that I was learning in the classes that I was taking. And you know, if all goes according to plan, then maybe some of you guys will come out of this thinking that taking CS or engineering stuff at Harvard is actually sort of useful. So
Tôi đã nói đùa và, ừm, và phần nào đó, những quyết định khác nhau tôi phải đưa ra khi tiến hành Facebook đã bị ảnh hưởng bởi những thứ khác nhau tôi học được trong các lớp tôi đang học. Và bạn biết đấy, nếu mọi thứ diễn ra theo kế hoạch, thì có thể một số bạn sẽ nghĩ rằng học CS hoặc kỹ thuật ở Harvard thực sự hữu ích. Vậy
that's the game plan. Um, I think that this is slotted for two hours. There's no way I'm going to speak for two hours. I'll probably speak for like 20 minutes or 15 minutes and then I'll just let you guys ask questions because I'm sure you guys have more interesting stuff to ask me than I can come up with to talk about myself. So um, okay. So I guess I'll just kind of get started. Um,
đó là kế hoạch. Ừm, tôi nghĩ buổi này được dành cho hai giờ. Không đời nào tôi nói trong hai giờ. Tôi sẽ nói khoảng 20 phút hoặc 15 phút, sau đó tôi sẽ để các bạn đặt câu hỏi vì tôi chắc các bạn có nhiều câu hỏi thú vị hơn để hỏi tôi hơn là tôi có thể nghĩ ra để nói về bản thân. Vậy, ừm, được rồi. Tôi đoán tôi sẽ bắt đầu. Ừm,
when I was here, I started off taking 121. I never actually took 50. So, I'm probably, you know, you should have gotten the other guy who is doing Facebook, Dustin Moskovitz, who is my roommate. When we got started, um, the site was written in PHP, which isn't something that you learn in one of these classes, but fortunately, if you have a good background in C, the syntax is very
khi tôi ở đây, tôi bắt đầu học 121. Tôi chưa bao giờ học 50. Vậy có lẽ, bạn biết đấy, lẽ ra bạn nên mời anh chàng kia làm Facebook, Dustin Moskovitz, bạn cùng phòng của tôi. Khi chúng tôi bắt đầu, trang web được viết bằng PHP, một thứ bạn không học trong các lớp này, nhưng may mắn thay, nếu bạn có nền tảng tốt về C, cú pháp rất
similar and you can pick it up in like, you know, like a day or two. So um we started I started writing the site and um launched it at Harvard in February 2004. So I guess almost two years ago now and within a couple of weeks a few thousand people had signed up and we started getting some emails from people at other colleges asking for us to launch it at their schools. And I was
tương tự và bạn có thể nắm bắt nó trong, bạn biết đấy, một hoặc hai ngày. Vậy chúng tôi bắt đầu, tôi bắt đầu viết trang web và ra mắt nó tại Harvard vào tháng 2 năm 2004. Vậy tôi đoán gần hai năm trước và trong vòng vài tuần, vài nghìn người đã đăng ký và chúng tôi bắt đầu nhận được email từ mọi người ở các trường đại học khác yêu cầu chúng tôi ra mắt nó tại trường của họ. Và tôi đã
taking 161 at the time. So I don't know if you guys know like the reputation of that course but I mean it was kind of heavy. Um, it was a really fun course, but it didn't leave me with much time to do anything else with Facebook. So, my roommate Dustin, who I guess had just finished CS50, was like, "Hey, I want to help out. I want to do the expansion and like and help you figure out how to
học 161 vào thời điểm đó. Tôi không biết các bạn có biết danh tiếng của khóa học đó không, nhưng ý tôi là nó khá nặng. Ừm, đó là một khóa học thực sự thú vị, nhưng nó không để lại cho tôi nhiều thời gian để làm bất cứ điều gì khác với Facebook. Vì vậy, bạn cùng phòng của tôi, Dustin, người mà tôi đoán vừa hoàn thành CS50, đã nói, "Này, tôi muốn giúp đỡ. Tôi muốn thực hiện việc mở rộng và giúp bạn tìm ra cách
do the stuff." So, I was like, "You know, that's pretty cool, dude, but you don't really know any PHP or anything like that." So, that weekend, he went home, bought the book Pearl for Dummies, came back, and was like, "All right, I'm ready to go." I was like, "Dude, the site's written in PHP, not Pearl, but you know, that's cool." So he picked up PHP um over you know like a few days
làm mọi thứ." Vậy tôi nói, "Bạn biết đấy, điều đó khá tuyệt, anh bạn, nhưng bạn không thực sự biết PHP hay bất cứ thứ gì tương tự." Vậy cuối tuần đó, anh ấy về nhà, mua cuốn sách "Pearl for Dummies", quay lại và nói, "Được rồi, tôi sẵn sàng." Tôi nói, "Anh bạn, trang web được viết bằng PHP, không phải Pearl, nhưng bạn biết đấy, không sao." Vậy anh ấy đã học PHP trong, bạn biết đấy, vài ngày
because I promise that if you have a good background and see like PHP is a very simple thing to pick up and um and he just kind of went to work. So I mean the first big decision that we really had to make was in how to kind of expand the architecture to go from the single school type setup that we had when it was just at Harvard to something that supported multiple schools. So I mean
vì tôi hứa rằng nếu bạn có nền tảng tốt và thấy PHP là một thứ rất đơn giản để học và anh ấy chỉ bắt tay vào làm việc. Vậy ý tôi là quyết định lớn đầu tiên chúng tôi thực sự phải đưa ra là làm thế nào để mở rộng kiến trúc từ thiết lập một trường duy nhất khi nó chỉ ở Harvard thành một thứ hỗ trợ nhiều trường. Vậy ý tôi là
this was a decision that kind of had to be made on a bunch of levels both like in the product and how we wanted privacy to work but I think that one really important decision that's helped us scale pretty well is how we decided to distribute the data. So I don't know how much of like kind of complexity stuff and like bigo notation you guys do in this class. Okay.
đây là một quyết định phải được đưa ra ở nhiều cấp độ, cả về sản phẩm và cách chúng tôi muốn quyền riêng tư hoạt động, nhưng tôi nghĩ một quyết định thực sự quan trọng đã giúp chúng tôi mở rộng quy mô khá tốt là cách chúng tôi quyết định phân phối dữ liệu. Vậy tôi không biết các bạn học bao nhiêu về độ phức tạp và ký hiệu big O trong lớp này. Được rồi.
So I mean one of the most complicated computations that we do on the site is the computation to tell how you're connected to people, right? because I mean if you can imagine that's stored as sort of a series of um of I guess undirected it's not weighted um so undirected unweighted pairs of ID numbers of people in the database then if you want to figure out who's friends
Vậy ý tôi là một trong những phép tính phức tạp nhất chúng tôi thực hiện trên trang web là phép tính để biết bạn được kết nối với mọi người như thế nào, phải không? Bởi vì nếu bạn tưởng tượng nó được lưu trữ như một loạt các cặp ID số của người trong cơ sở dữ liệu không có hướng, không có trọng số, thì nếu bạn muốn tìm ra ai là bạn bè
with someone you have to look at all their friends right so that's maybe like 100 or 200 people but then if you want to figure out like who's a friend of a friend or what the closest connection is there then you kind of have to look at the 100red or 200 friends of each of those friends. So it becomes an like at each level there's another factor of n multiplied
với ai đó, bạn phải xem tất cả bạn bè của họ, phải không? Vậy đó có thể là khoảng 100 hoặc 200 người, nhưng nếu bạn muốn tìm ra ai là bạn của bạn hoặc kết nối gần nhất là gì, thì bạn phải xem 100 hoặc 200 bạn bè của mỗi người bạn đó. Vì vậy, nó trở thành, ở mỗi cấp độ, có một yếu tố n khác được nhân vào
in where n is the number of friends that the person that all each of your friends has. So you can see that this kind of becomes exponentially difficult to solve for the shortest path between people. So I mean if you're just looking for a friend of a friend that's n squared. If you're looking for a friend of a friend of a friend that's n cubed.
trong đó n là số bạn bè mà mỗi người bạn của bạn có. Vì vậy, bạn có thể thấy rằng điều này trở nên khó giải theo cấp số nhân để tìm đường đi ngắn nhất giữa mọi người. Vậy nếu bạn chỉ tìm bạn của bạn, đó là n bình phương. Nếu bạn tìm bạn của bạn của bạn, đó là n lập phương.
And I mean that's something that traditionally was pretty difficult for a lot of the predecessor sites to Facebook. So, and for example, Fster had large problems with this because they were trying to compute paths six degrees out or like seven degrees out. And I mean that's something that when you're doing like N7th like that just is really I guess very hard and you know took down
Và đó là điều mà theo truyền thống khá khó khăn đối với nhiều trang web tiền nhiệm của Facebook. Ví dụ, Friendster đã gặp vấn đề lớn với điều này vì họ cố gắng tính toán đường đi sáu bậc hoặc bảy bậc. Và đó là điều mà khi bạn làm N mũ 7, nó thực sự rất khó và bạn biết đấy, đã làm
their site for a while. So I mean one of the things that we took that we kind of had in mind when we were figuring out how to do this was how do you distribute the database in such a way that this computation becomes manageable. So what we decided was that everyone um on the site does most of their activity at the school that they're kind of based at. So if you're at Harvard then you know like
sập trang web của họ một thời gian. Vậy một trong những điều chúng tôi đã cân nhắc khi tìm ra cách thực hiện điều này là làm thế nào để phân phối cơ sở dữ liệu sao cho phép tính này trở nên khả thi. Vậy điều chúng tôi quyết định là mọi người trên trang web thực hiện hầu hết hoạt động của họ tại trường mà họ trực thuộc. Vậy nếu bạn ở Harvard thì bạn biết đấy,
most of the people who you're going to be seeing or transacting with on the site are going to be at Harvard. It's actually probably like 90% of the stuff that you do on the site. So we decided to split up the databases and create one um instance of a MySQL database for each school on the network. And um in doing that we I mean if you notice we the paths that we compute are only within
hầu hết những người bạn sẽ thấy hoặc giao dịch trên trang web sẽ ở Harvard. Thực tế có lẽ khoảng 90% những gì bạn làm trên trang web. Vì vậy, chúng tôi quyết định chia nhỏ cơ sở dữ liệu và tạo một phiên bản cơ sở dữ liệu MySQL cho mỗi trường trong mạng lưới. Và khi làm điều đó, nếu bạn để ý, các đường đi chúng tôi tính toán chỉ nằm trong
the school. So instead of say like now we're at six million users and um you know instead of having to do n cubed over some portion of 6 million it's just n cubed over 10,000 which is a much more manageable I guess type of computation.
phạm vi trường học. Vậy thay vì nói bây giờ chúng tôi có sáu triệu người dùng và thay vì phải tính n lập phương trên một phần của sáu triệu, nó chỉ là n lập phương trên 10.000, một loại phép tính dễ quản lý hơn nhiều.
So that was sort of the first like big architectural decision that we had to make that contributed to us not dying a few months later. Um, and I don't know, it was probably like a pretty important one. So, I mean, is when we first started set up the site, we had um just one computer that we were running. It wasn't in our dorm room. We were renting it. I kind of learned my lesson for
Vậy đó là quyết định kiến trúc lớn đầu tiên chúng tôi phải đưa ra, góp phần giúp chúng tôi không chết vài tháng sau đó. Ừm, và tôi không biết, có lẽ nó khá quan trọng. Vậy, khi chúng tôi mới bắt đầu thiết lập trang web, chúng tôi chỉ có một máy tính để chạy. Nó không ở trong phòng ký túc xá của chúng tôi. Chúng tôi đã thuê nó. Tôi đã rút kinh nghiệm từ việc
trying to run a computer uh like run a site out of my dorm room a few months earlier and Harvard almost tried to kick me out. So um like so I ended up renting a server offsite this time and um and I guess like running originally the database and the web server. So Apache is what we were using in this instance to serve the pages from the same machine. And because we distributed the
cố gắng chạy một máy tính, chạy một trang web từ phòng ký túc xá của tôi vài tháng trước đó và Harvard suýt đuổi tôi ra. Vậy lần này tôi đã thuê một máy chủ bên ngoài và ban đầu chạy cả cơ sở dữ liệu và máy chủ web. Apache là thứ chúng tôi đang sử dụng trong trường hợp này để phục vụ các trang từ cùng một máy. Và bởi vì chúng tôi đã phân phối
databases in the way that we did, we were able to as time went on just add more machines linearly and sort of just grow the site without having any kind of exponential expansion on the amount of machinery that we had. But after we hit say about like 30 or 50 schools, we started running into we started realizing that we could start getting more performance out of MySQL or Apache.
cơ sở dữ liệu theo cách chúng tôi đã làm, chúng tôi có thể theo thời gian chỉ cần thêm nhiều máy một cách tuyến tính và phát triển trang web mà không cần bất kỳ sự mở rộng theo cấp số nhân nào về số lượng máy móc. Nhưng sau khi chúng tôi đạt đến khoảng 30 hoặc 50 trường, chúng tôi bắt đầu nhận ra rằng chúng tôi có thể đạt được hiệu suất tốt hơn từ MySQL hoặc Apache.
um and that like some of the way that stuff was set up just like wasn't as optimal as it could be. So I mean for example when you have MySQL machines and Apache machines on the same like MySQL and Apache running on the same server then if something happens to that server then not only does the database for that school or the schools on that server just stop kind of responding in a way
và một số cách thiết lập không tối ưu như có thể. Ví dụ, khi bạn có máy MySQL và máy Apache trên cùng một máy chủ, nếu điều gì đó xảy ra với máy chủ đó, thì không chỉ cơ sở dữ liệu cho trường đó hoặc các trường trên máy chủ đó ngừng phản hồi theo cách
that is like that will get you anything useful but you can't even load any web pages so you get page not founds and that kind of sucks. But um another issue is that the variance and the use from school to school is also not going to be perfect. So I mean some schools are always going to be kind of have heavier use. I mean we have schools now like Penn State that have 50,000 users and
mang lại điều hữu ích, mà bạn thậm chí không thể tải bất kỳ trang web nào, vì vậy bạn nhận được lỗi không tìm thấy trang và điều đó khá tệ. Nhưng một vấn đề khác là sự khác biệt về mức sử dụng giữa các trường cũng không hoàn hảo. Vậy một số trường luôn có mức sử dụng nặng hơn. Chúng tôi có các trường như Penn State với 50.000 người dùng và
then the majority of the schools I think still have less than 2,000 users you know just because there's a lot of small schools and a lot of schools that don't have complete ubiquity. So, um, so I mean, in trying to deal with this issue and like kind of make it so that you could deal with the fact that, you know, Penn State had 50,000 people and just a ton of users all the time and
phần lớn các trường tôi nghĩ vẫn có ít hơn 2.000 người dùng, bạn biết đấy, chỉ vì có nhiều trường nhỏ và nhiều trường không có sự phổ biến hoàn toàn. Vậy, để giải quyết vấn đề này và làm sao để bạn có thể đối phó với thực tế rằng Penn State có 50.000 người và rất nhiều người dùng mọi lúc,
then you have some schools that don't. What we decided to do is separate out some of the web servers from the database servers and make it so that you could um so that we just had a pool of Apache web servers that we could um load balance between and make it so that you can use those uniformly while just having the database layer be sort of consistent. So, um I don't know if this
và sau đó bạn có một số trường không như vậy. Điều chúng tôi quyết định là tách một số máy chủ web khỏi máy chủ cơ sở dữ liệu và tạo ra một nhóm máy chủ web Apache mà chúng tôi có thể cân bằng tải giữa chúng và sử dụng chúng đồng nhất trong khi lớp cơ sở dữ liệu vẫn nhất quán. Vậy, tôi không biết điều này
stuff is interesting to you guys at all or like or I mean if this is anything that like that matters to you know what you guys are studying now. I mean so if there's more stuff that like you guys would rather know about in terms of the architecture then I'll kind of like leave that open to questions later. So I'm just that I don't spend a lot of time like just talking about like random
có thú vị với các bạn không, hay nó có liên quan đến những gì các bạn đang học không. Nếu có nhiều thứ hơn mà các bạn muốn biết về kiến trúc, thì tôi sẽ để ngỏ cho các câu hỏi sau. Tôi chỉ không muốn dành nhiều thời gian nói về những ứng dụng ngẫu nhiên mà các bạn có thể không bao giờ quan tâm đến. Nhưng để tôi tìm một số ví dụ thú vị.
applications that you guys might not ever care to use. But like um let me try to find some interesting examples. So I mean, so I guess like one of the things that was pretty interesting was just sort of trying to like when we got to a point in terms of traffic where we started maxing out the performance of some of these open source applications that are generally pretty performant. So, for
Vậy, một trong những điều khá thú vị là khi chúng tôi đạt đến mức lưu lượng truy cập bắt đầu làm tối đa hiệu suất của một số ứng dụng mã nguồn mở thường khá hiệu quả. Ví dụ,
example, um MySQL is a really good open source database, right? And I don't know if any of you guys sort of in your own time mess around and like make anything with MySQL or have used it in any way, but like I mean it's pretty easy to use and it's also like decently quick. You know, indices work pretty well. It's not as fully featured as something like Oracle, but it's pretty good. And I mean
MySQL là một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở rất tốt, phải không? Và tôi không biết có bạn nào tự mày mò và tạo ra thứ gì đó với MySQL hay đã sử dụng nó theo cách nào không, nhưng ý tôi là nó khá dễ sử dụng và cũng khá nhanh. Các chỉ mục hoạt động khá tốt. Nó không đầy đủ tính năng như Oracle, nhưng nó khá tốt. Và
we got to a point where I think around when we started doing like maybe a 100 million page views a day that um that we started running into some bottlenecks on that. So like um so for example a typical query on MySQL might take like two to four milliseconds. And I mean that's not that much but like when you're doing a 100red billion of page views a day and each page view
chúng tôi đã đến một điểm, tôi nghĩ khoảng khi chúng tôi bắt đầu đạt 100 triệu lượt xem trang mỗi ngày, thì chúng tôi bắt đầu gặp một số nút thắt cổ chai. Ví dụ, một truy vấn điển hình trên MySQL có thể mất khoảng hai đến bốn mili giây. Và điều đó không nhiều, nhưng khi bạn thực hiện 100 tỷ lượt xem trang mỗi ngày và mỗi lượt xem trang
might have like 30 to 50 queries. I mean, especially if you're doing something like a profile view that just kind of queries all kinds of different information, then that kind of starts to suck. So, we started to develop a caching sort of layer that kind of allowed quicker access to some of the information. And originally, we were using another open source application,
có thể có 30 đến 50 truy vấn. Đặc biệt nếu bạn làm một cái gì đó như xem hồ sơ, chỉ truy vấn tất cả các loại thông tin khác nhau, thì điều đó bắt đầu tệ. Vì vậy, chúng tôi bắt đầu phát triển một lớp bộ nhớ đệm cho phép truy cập nhanh hơn vào một số thông tin. Ban đầu, chúng tôi sử dụng một ứng dụng mã nguồn mở khác,
memcache, which I don't know if any of you guys have any experience with that, but like it was pretty quick. It got access times down to like I guess like.3 to.5 milliseconds which is pretty good but it also like has a bunch of sort of distribution issues. Um and I mean it's supposed to be like a distributed hasht sort of application where it's like you can just attach like any number of
memcache, tôi không biết có bạn nào có kinh nghiệm với nó không, nhưng nó khá nhanh. Nó giảm thời gian truy cập xuống còn khoảng 0,3 đến 0,5 mili giây, khá tốt, nhưng nó cũng có một loạt vấn đề về phân phối. Và nó được cho là một ứng dụng bảng băm phân tán, nơi bạn có thể thêm bất kỳ số lượng
memcache boxes in a cluster and be able to just like hook it up and have it go. But we sort of ran into a lot of issues there where like different mem cache boxes would go down and there was no redundancy on the information. So like when a mem cache box went down and you had a cache miss then all of a sudden like you had a lot more traffic going to a like a specific set of databases and
hộp memcache trong một cụm và chỉ cần kết nối nó và chạy. Nhưng chúng tôi đã gặp nhiều vấn đề ở đó, như các hộp memcache khác nhau bị hỏng và không có dự phòng cho thông tin. Vì vậy, khi một hộp memcache bị hỏng và bạn bị thiếu bộ nhớ đệm, thì đột nhiên bạn có nhiều lưu lượng truy cập hơn đến một tập hợp cơ sở dữ liệu cụ thể và
that would suck. So, um, so as time went on, we even kind of like outgrew memcache and sort of the indices on MySQL. And I mean, we still use that stuff, but we had to build on top of that extra redundancy. And I mean, I think that like that's something that's probably like maybe a little interesting, but I mean, I'll let you guys ask me more questions about that later. I'm like
điều đó thật tệ. Vì vậy, theo thời gian, chúng tôi thậm chí đã vượt quá memcache và các chỉ mục trên MySQL. Và chúng tôi vẫn sử dụng những thứ đó, nhưng chúng tôi phải xây dựng thêm dự phòng trên đó. Và tôi nghĩ đó có thể là điều hơi thú vị, nhưng tôi sẽ để các bạn hỏi tôi thêm về điều đó sau. Tôi
not really sure what would be interesting to talk about right now. Um, maybe you guys could help out a little. Go for it.
không thực sự chắc chắn điều gì sẽ thú vị để nói ngay bây giờ. Ừm, có lẽ các bạn có thể giúp một chút. Cứ tự nhiên.
atmosphere. Yeah. So I mean I think that like so that's not technical question at all but um like I don't know I mean so I guess I'll just like go into question time now because like I not really sure what's like relevant stuff for me to be discussing.
bầu không khí. Vâng. Vậy tôi nghĩ đó không phải là câu hỏi kỹ thuật chút nào, nhưng tôi không biết, tôi đoán tôi sẽ chuyển sang phần hỏi đáp ngay bây giờ vì tôi không thực sự chắc chắn điều gì là phù hợp để thảo luận.
So I'll just answer this and then anyone else who wants to ask me questions can just go for that. Um, I mean, I guess like I'd never really spent a lot of time worrying about stuff like I mean there are companies out there like Google that could just sort of get into your space and do whatever you want at any time. And I mean I think that like one of the cool things about
Vậy tôi sẽ trả lời câu hỏi này và sau đó bất kỳ ai khác muốn hỏi tôi có thể tự nhiên. Ừm, tôi nghĩ tôi chưa bao giờ thực sự lo lắng nhiều về những thứ như có những công ty như Google có thể xâm nhập vào không gian của bạn và làm bất cứ điều gì họ muốn bất cứ lúc nào. Và tôi nghĩ một trong những điều thú vị về
about like this time in technology is that individuals are leveraged and able to do way more than they had really ever been able to do before you know and like even like four years ago when Google was started I mean now they have hundreds of thousands of machines you know and probably billions of dollars spent on equipment. I think like the generation before Google, you couldn't even make a
thời điểm này trong công nghệ là các cá nhân được đòn bẩy và có thể làm được nhiều hơn bao giờ hết, bạn biết đấy, và thậm chí bốn năm trước khi Google được thành lập, bây giờ họ có hàng trăm nghìn máy móc và có lẽ hàng tỷ đô la chi cho thiết bị. Tôi nghĩ thế hệ trước Google, bạn thậm chí không thể tạo một
site without sort of like some big piece of hardware. And I think goo like eBay for example ran off of two like $50,000 machines or something. And like it's like you just can't start doing that if you're just a kid in a dorm room, you know? So, I think that like the fact that we could sort of rent machines for, you know, like a $100 a month and use that to scale up to a point where we had
trang web mà không có một số phần cứng lớn. Và tôi nghĩ eBay, ví dụ, chạy trên hai máy trị giá 50.000 đô la hoặc gì đó. Và bạn không thể bắt đầu làm điều đó nếu bạn chỉ là một đứa trẻ trong phòng ký túc xá, bạn biết không? Vì vậy, tôi nghĩ thực tế là chúng tôi có thể thuê máy với giá 100 đô la một tháng và sử dụng nó để mở rộng quy mô đến điểm có
300,000 users is pretty cool. And it's a pretty unique thing that like that's going on in technology right now. And I mean it like makes it so that instead of worrying about just like who's sort of the big player and like what is Google gonna do next, you can do more of like um you could just like get a lot of stuff done and I mean instead of like having to go out and have some of the
300.000 người dùng là khá tuyệt. Và đó là một điều độc đáo đang diễn ra trong công nghệ ngay bây giờ. Và nó làm cho thay vì lo lắng về ai là người chơi lớn và Google sẽ làm gì tiếp theo, bạn có thể làm được nhiều việc hơn và thay vì phải đối mặt với một số
traditional business problems like you have to raise capital before you can make anything like that's no longer an issue. So you can just like you're leveraged to do a lot more on your own.
vấn đề kinh doanh truyền thống như phải huy động vốn trước khi bạn có thể tạo ra bất cứ thứ gì, điều đó không còn là vấn đề nữa. Vì vậy, bạn có thể tự mình làm được nhiều hơn.
Now I don't I don't know if that kind of answers the question that you're asking, but I mean I mean it's sort of it's one of the reasons why I think that at this point it makes a lot of sense to be studying this stuff because like at like at no point in the past could you leverage like such a small amount of money to get powerful enough technology to really touch people in the way that
Bây giờ tôi không biết điều đó có trả lời câu hỏi bạn đang hỏi không, nhưng ý tôi là đó là một trong những lý do tại sao tôi nghĩ rằng vào thời điểm này, việc học những thứ này rất hợp lý, bởi vì chưa bao giờ trong quá khứ bạn có thể tận dụng một số tiền nhỏ như vậy để có được công nghệ đủ mạnh để thực sự chạm đến mọi người theo cách
you can today. So I mean Google does about 250 million page views a day, right? They have hundreds of thousands of machines and like 5,000 employees.
mà bạn có thể ngày hôm nay. Vậy Google thực hiện khoảng 250 triệu lượt xem trang mỗi ngày, phải không? Họ có hàng trăm nghìn máy móc và khoảng 5.000 nhân viên.