20090418 大觉寺三峰连穿—冲破封锁线

萝卜地-阳台山-妙峰山是海淀西边比较高的山，都超过了1100米，最高的妙峰山1291米. 妙峰山风景区位于门头沟区境内,距市中心50余公里,面积20平方公里,景区以“古刹、奇松、怪石”而闻名。妙峰山属太行山脉，火成岩结构，山势峭拔，花草清丽。有日出、晚霞、雾凇、山市等时令景观，有戴“华北一绝”桂冠的千亩

20090421 水落石出—Oracle收购 Sun

这里所说的只代表本人的想法，不代表公司的意见。

上次关于IBM要收购的传言一出来，就有很多电话打过来，询问求证中充满了关切和忧虑，特别是一些做开发的，更是担心Solaris和Java的前途。而昨天晚上从不到八点，短信和电话就不断，话语中充满了欣慰，有几个甚至是高兴，似乎是一块石头终于落了地，到底还是没有让IBM收购成功。

20090415 水泉沟到西水峪水长城

这条线路有山有水有长城，标准的美景加古迹，交通方便。从水泉沟－西水峪的峡谷中，一路上泉水叮咚，两岸悬崖峭壁，谷中林深树茂。西水峪自然风景区位于北京市怀柔县西北原黄花城乡内，距北京85公里，距亚运村70公里，距昌平十三陵20公里，距怀柔县城40公里，距怀柔慕田峪20公里，是山、水、长城连在一起的，即有自然景观，又有人文景观，是独一无二的旅游景区。山：北靠黑山，西临延庆连花山，南连昌平大羊山。水：景区有水库一座95年完工，水深平均15米，号称小西湖。长城：景区内长城，东连慕田峪石佛口东，西连居庸关，建于明代永乐年，关口为西水峪关，有正城一道，

20090414 Sun 云计算API

Sun 云计算API给程序员提供了一个在程序里访问Sun计算服务的方式。通过调用这些API，应用程序可以动态地在运行时进行扩容或缩容，来响应负载的变化。该API按照Creative Commons license发布。

这是一套RESTful的API，功能

计划了很久要走这个线路了，约了老叶和李冬，在4月5日尝试了此线路。因为我们都没走过，算是探路吧，不过好在有绿野的轨迹，所以去前还是感觉很轻松。线路设计就是按照绿野的轨迹走，从雁翅上高家山，然后从山脊到张家山，之后去禅房，最后到郎儿峪。在出发前从GoogelEarth上研究路线时发现，在十八潭附近有条非常明显的路可以上山，决定从那里上山。

早上7点在苹果园地铁集合，然后到919总站，停了好几辆车，匆忙上了一辆，询问司机才知道不到雁翅，赶紧下来换另外的车。后来才明白，门头沟的山里到处都是919，一定要问清楚是不是自己想做的车。7点10分，车子顺利出发。

8点23分，达到十八潭，海拔251米。一起下车的还有一个老年队伍，打听之后了解他们是去十八潭景区的。我们三人沿109国道向前继续走。

8点42分，到达一个沙场，海拔230米。辨认道路后，沿着土路上山。土路的宽度可以行驶一辆汽车。下图是沙场。远处是十八潭。（要说明的是，我相机的时间快了15分钟，当时没注意，所以下面所有照片内嵌的时间都快了15分钟）

20090329 从太舟坞到老三家烧饼

周六的路线原计划是：

09:00 在太舟坞集合

10:30 到达植物园(桃花节,有可能需要买票), 简单欣赏桃花,然后上山. 不想继续上山的,可以游览植物园,

20090322 圈门 峰口庵 九龙山 三家店 新望京 香山邮局

上周一就开始计划昨天的拉练了，计划有些强度，但是不要难度，所以选择这个线路：圈门⇒峰口庵⇒九龙山⇒三家店⇒新望京⇒老望京⇒四棵树⇒太舟坞。从圈门到三家店，和从三家店到太舟坞两条线都是很成熟的线路，我都分别走过，想把两条线连起来走，估计时间大约是12

20090302 凤凰驼丛林里转个圈

凤凰驼,又称凤驼梁,位于怀柔伸入到延庆的夹角处,海拔1528米。山顶有一大片草甸,比海驼和黄草梁的要小，但也是非常漂亮,而且视野开阔。上山的路也比较多，南面的杏树台，西南的庙上，西面的上营子都可以。

昨天的计划是从杏树台上山，到达凤凰驼顶后向东，在山脊上走大约3公里，再转向南，回到公路上，

20090224 冬季到九寨沟不容易

非常感谢Mark的策划，能够拿到很好的价格，北京到九寨沟四飞（经成都），沟口的喜来登两晚的酒店，包早餐，并赠送一晚餐，机场接送和酒店到九寨沟接送，总共才2700多。2月20日出发，计划是23日晚返回北京。

20日从北京到成都很顺利，早上8点的航班，11点到达成都，办完转机手续，看我们的航班还是正常的，可是我们前面的

金融风暴的打击一波接着一波，让已经升温的云计算概念更热了。毫无疑问，云计算是2008到2009在IT领域最火的概念。这个概念里包括了非常多的概念，对于不同的人，云计算也意味着不同的东西。

拨开炒做的喧嚣，我们可以看到驱动云计算的本质是两个趋势：一是控制成本的趋势。特别是在当前的经济形式下，更为突出，人们希望下一代数据中心的建设和运行有更高的效率。二是要适应非结构化数据的增长。在我们现在的数据中心里，数据不仅仅是放在数据库中，还存在大量非结构化的数据，比如，点击数据，用户行为数据，多媒体，游戏里的装备，社交网络里的数据等等。这些数据要求我们必须寻找新的办法来管理，并加以利用。