是 由 頂尖 資料 中心 營運商 Exodus 通訊 公司 所 經營 。 Google 擁有 的 狹小 空間 裡 塞 了 四 座 機架 ， 上面 裝滿 了 安裝 於 兩 個 小型 機殼 裡 、 使用 個人電腦 元件 的 主機板 。 這裡 租用 的 空間 是 由 天花板 延伸至 地面 ， 以 鐵鏈 連結 的 柵欄 來 隔開 ， 同時 配備有 鐵門 和 門鎖 。 這些 欄柵 使 空氣 可以 流通 ， 同時 散熱 ， 也 保護 機器 不會 被 其他 租用 房客 誤觸 ， 例如 eBay 和 Hotmail 。 它們 的 機器 就 在 附近 的 隔間 裡 。 相形之下 ， Google 的 硬體 設備 看起來 極度 陽春 。 一九九九年 二月 ， 赫哲 受到 建構 系統 自動 升級 的 挑戰 所 吸引 ， 而 接受 布林 和 佩吉 的 聘請 來到 Google 。 他 很 欣賞 兩 人 和 他 一樣 對於 技術 問題 有 著 高度 興趣 ， 同時 也 很 欣賞 Google 沒有 像 一般 的 達康 創業家 ， 只 想 快快 拿到 股票 就 獲利 退場 ， 儘管 也 搞 不 清楚 它 將 如何 獲利 ， 他 還是 決定 加入 。 這 個 小組 明白 公司 目前 擁有 的 六千萬 網頁 索引 數量 還是 太少 。 新 的 目標 將 大 得多 ： 應該 在 十億 個 左右 。 當時 不論 Google 內部 或者 世界 上 ， 都 沒有 一 個 人 懂得 衡量 那時 的 網頁 數量 ， 同時 也 沒有 人 知道 正確 的 網頁 目標 是 三億 、 六億 或是 二十億 。 「 我們 根本 沒有 概念 。 」 赫哲 後來 回憶 道 。 當時 他們 只 知道 如果 Google 可 成功 搜尋 十億 個 網頁 ， 將 遠 超過 AltaVista 所 涵蓋 的 一億五千萬 個 索引 網頁 。 在 剛 創立 時 就 設定 這麼 高 的 目標 ， 幫助 Google 很 快 形塑出 企業 文化 ： 內部 員工 均 體認到 公司 得盡 早 趕 在 競爭 者 前 完成 系統 升級 的 決心 。 一九九九年 ， Google 的 系統 根本 連 六千萬 個 網頁 都 處理不了 ， 更 不用說 十億 個 網頁 了 。 搜尋 需求 輸入 之後 ， 系統 的 動作 慢 到 可以 讓 赫哲 在 他 的 螢幕 上 看到 每 一 行 需求 跳出來 。 甚至 ， 系統 處理 連續 相似 的 搜尋 需求 時 ， 伺服器 需要 花費 三 秒鐘 才 能 回應 一 個 。 當 需求 像 激流 湧入 時 ， 系統 就 會 超載 並且 造成 網站 當機 。 Google 第二十 號 員工 瑪莉莎 ． 梅爾 （ Marissa Mayer ） 在 一九九九年 六月 二十四日 報到 。 她 上班 的 第二 天 ， 正 是 公司 處理 新 合作 夥伴 遠景 業務 的 第一 天 ， 那時 ， 內部 擁有 約 三百 部 處理 搜尋 需求 的 電腦 。 遠景 缺乏 自己 的 搜尋 引擎 ， 因此 和 許多 搜尋 業者 合作 。 Google 當時 也 想 從 新 來源 進行 有限量 的 查詢 作業 ， 並且 認為 和 遠景 之間 的 合作 要 緩慢 進行 ， 只 同意 回傳 五 筆 查詢 需求 的 其中 一 筆 。 但 遠景 當時 可能 忘記 或 忽略 了 Google 的 想法 ， 在 當天 傳送出 所有 查詢 需求 。 結果 資料量 太多 ， 迫使 網站 關閉 。 當天 早上 ， 梅爾 在 公司 廚房 停住 腳步 ， 並 發現 佩吉 莫名其妙 地 站 在 廚房 的 角落 。 她 問 佩吉 在 做 什麼 ， 「 我 在 這裡 避 一下 風頭 ， 」 他 回答 說 ， 「 網站 當機 了 ， 它 非常 徹底 地 完蛋 了 。 」 梅爾 說 發現 公司 執行長 這樣 的 表現 ， 讓 她 認為 Google 只有 二％ 的 機率 可能 成功 。 首創 備援 設計 問題 似乎 很 明顯 ： Google 的 系統 簡陋 地 運用 便宜 個人電腦 零組件 ， 功能 既 不可靠 也 不 夠 強大 到 去 應付 每 天 數以千計 的 查詢 需求 ， 也 無法 升級 。 所有 主要 的 搜尋 引擎 和 入口 網站 都 使用 專業 伺服器 ， 它們 是 為了 高效 處理 大量 網頁 而 設計 ， 使用 符合 嚴格 要求 的 元件 ， 以 將 當機 可能性 降至 最 小 。 Google 使用 的 卻 是 便宜 、 可靠性 低 的 硬體 設備 。 然而 ， 當 赫哲 調查 Google 的 系統 時 ， 他 推論 搜尋 引擎 回應 時間 的 問題 不 是 由 硬體 所 造成 。 相反地 ， 他 認為 佩吉 和 布林 之前 做 得 非常 好 ， 使用 個人電腦 零組件 毫無 疑問 地 是 成本 效益 最 高 的 做法 。 問題 出 在 軟體 本身 ， 因為 這 是 他們 念 大學 時 倉促 湊出來 的 程式 ， 其中 未 考量到 查詢 數量 變大 ， 或 硬碟 與 其他 元件 失效 時 所 可能 出現 的 問題 。 赫哲 相信 ， 只要 重新 撰寫 程式 ， Google 可以 重新 獲得 速度 和 可靠性 ， 不需 放棄 省錢 的 個人電腦 元件 。 徹底 檢查完 Google 軟體 系統 後 ， 赫哲 於 二○○三年 一 場 在 史丹佛 大學 舉行 的 電腦 科學 研討會 中 解釋 ， 「 個人電腦 最 偉大 的 地方 是 它們 很 容易 購買 且 便宜 ， 同時 在 這麼 低 的 成本 下 看來 ， 它們 的 速度 已經 夠 快 了 。 但 它們 不 是 世上 最 可靠 的 機器 。 你 必須 預期 它們 會 當機 。 」 得到 更多 經驗 後 ， 公司 內部 工程師 開始 進行 標準化 設計 ， 將 四十 至 八十 部 的 伺服器 安裝 至 同 一 機架 中 ， 每 個 機架 分配 了 等同於 中階 桌上型 個人電腦 搭配 大 容量 硬碟 的 處理 能量 。 二○○三年 時 ， 只 需 花費 二十七萬八千 美元 就 可以 組合成 一 組 機架 伺服器 ， 它 具有 一百七十六 顆 微處理器 、 一千七百六十億 位元組 的 記憶體 ， 和 七兆 位元組 的 硬碟 空間 。 這 個 規格 和 知名 品牌 製造商 所 銷售 的 伺服器 相比 ， 它 只 提供 八 顆 多工 處理器 、 與 前者 相較 僅有 三分之一 的 記憶體 容量 ， 和 大約 相同 的 硬碟 空間 ， 價格 卻 要 七十五萬八千 元 美元 。 Google 從 這 件 事 也 學到 了 如何 用 比 競爭 者 更少 錢 的 方法 得到 更 高 績效 。 二○○○年 春天 ， Google 做 了 一 項 讓 它 遙遙領先 其他 頂尖 網路 公司 直到 今日 的 創舉 ： 除了 加州 原有 資料 中心 ， 它 在 美國 東岸 成立 第二 個 資料 中心 。 這 個 資料 中心 專門 複製 原有 中心 資料 ， 即 工程師 所 稱 的 「 備援 」 （ Redundancy ） 。 這 中心 除了 運用 多餘 的 記憶 容量 平行 處理 備份 外 ， 還 隨時 準備 在 他處 系統 當機 失效 時 接手 運作 。 在 Google ， 備援 不僅 出現 在 內部 數以千計 的 機器 上 ， 同時 也 應用 於 兩 個 不同 地理區 的 資料 中心 ， 以便 讓 旗下 一 處 資料 中心 遇上 急難 問題 時 ， 另 一 處 中心 仍 可 持續 服務 使用 者 。 對於 所有 希望 提供 不斷線 服務 的 網路 公司 來 說 ， 增設 第二 個 資料 中心 是 必須 達成 的 要求 。 後來 ， 二○○七年 七月 ， 舊金山 部分 城市 電力 中斷 ， 而 資料 中心 內 本 應該 在 這 種 情況