那么Google是如何解决这些问题的？
     首先，在网络时代，就算有最好的算法，也要能在并行计算的环境下执行。在Google的数据中心，我们使用的是超大的并行计算机。但传统的并行算法运行时，效率会在增加机器数量后迅速降低，也就是说，十台机器如果有五倍的效果，增加到一千台时也许就只有几十倍的效果。这种事半功倍的代价是没有哪家公司可以负担得起的。而且，在许多并行算法中，只要一个结点犯错误，所有计算都会前功尽弃。
     那么Google是如何开发出既有效率又能容错的并行计算的呢？
     Google最资深的计算机科学家Jeff Dean认识到，Google所需的绝大部分数据处理都可以归结为一个简单的并行算法：Map and Reduce(http://labs.google.com/papers/mapreduce.html。这个算法能够在很多种计算中达到相当高的效率，而且是可扩展的（也就是说，一千台机器就算不能达到一千倍的效果，至少也可以达到几百倍的效果）。Map and Reduce的另外一大特色是它可以利用大批廉价的机器组成功能强大的server farm。最后，它的容错性能异常出色，就算一个server farm宕掉一半，整个fram依然能够运行。正是因为这个天才的认识，才有了Map and Reduce算法。借助该算法，Google几乎能无限地增加计算量，与日新月异的互联网应用一同成长。

     算法并不局限于计算机和网络
     举一个计算机领域外的例子：在高能物理研究方面，很多实验每秒钟都能几个TB的数据量。但因为处理能力和存储能力的不足，科学家不得不把绝大部分未经处理的数据丢弃掉。可大家要知道，新元素的信息很有可能就藏在我们来不及处理的数据里面。同样的，在其他任何领域里，算法可以改变人类的生活。例如人类基因的研究，就可能因为算法而发明新的医疗方式。在国家安全领域，有效的算法可能避免下一个911的发生。在气象方面，算法可以更好地预测未来天灾的发生，以拯救生命。
    所以，如果你把计算机的发展放到应用和数据飞速增长的大环境下，你一定会发现；算法的重要性不是在日益减小，而是在日益加强。