巴巴多布罗斯将这一理论称为“红移”。在天文学里，红移用于描述当天体远离观察者时，其发射的光线的波长产生的变化：会逐渐变长，并向可见光谱靠近红光一端移动。红移理论最早由在声波中观察到这一现象的克里斯琴?多普勒（Christian Andreas Doppler）提出，埃德温?哈勃（Edwin Hubble）则将此理论应用于光学领域，并进而得出结论：宇宙在膨胀。 在IT业，巴巴多布罗斯应用红移理论描述计算需求所呈现出的迅猛增长。其背后原因在于，不仅谷歌公司（Google）﹑YouTube公司﹑MySpace公司﹑Salesforce 公司（Salesforce.com）等新兴网络公司，就连制药、金融和能源公司等应用高性能计算的传统大型企业，其数据处理需求都已经超出了摩尔定律所定义的范畴。

而其得出上述结果所依据的，绝不仅是某家公司使用了多少个CPU周期。巴巴多布罗斯指出，未来几年内，红移公司的业务将会连续翻番。同时，对于那些处理需求尚未呈现爆炸性增长的蓝移（Blue-Shift）公司而言，其业务增长幅度则与GDP增长率大致持平。

然而，该理论中也存在着一个显而易见的矛盾：红移公司在投入大量资金扩建IT基础设施的同时，还要保持业务成倍增长，其难度可想而知。为了帮助这些公司摆脱这种两难境地，巴巴多布罗斯提出了以Sun技术为核心的解决方案：通过迁移到低成本、低风险的公用计算（Utility Computing）模式，同时将大部分业务运行于可处理复杂计算需求的大型服务器上，这些企业即可克服摩尔定律的固有局限性。

红移理论在技术经济领域无疑具备一定的前瞻性，但同时也有炒作之嫌。巴巴多布罗斯曾是麻省理工学院（MIT）的教授，从他对红移理论的阐述中，不难发现其学究气。尽管如此，支持这一理论的论据同样充分。这些论据主要源自云计算（Cloud Computing）平台提供商的迅速成长，这些公司中既有全球知名的大公司，如亚马逊公司（Amazon），其公用存储服务Amazon S3从推出到现在，在不到一年的时间里，就已拥有50亿个对象；也包括没什么名气的小厂商，如3tera公司，其公用计算服务的季度增长率高达100％。另外，加拿大皇家银行资本市场公司（RBC Capital Markets）近期公布的一份报告表明，软件租用服务模式同样呈现出爆炸性的发展趋势，年涨幅达到43％。

同时，那些要为常规数据中心内大量机架服务器提供电力、降温、以及维护服务的公司，则面临着成本不断上升的压力，他们在全力扩充IT资源的同时，也开始探索其他解决之道。巴巴多布罗斯借用供电方面的例子来形容这一转变：“既然你可以将自己的发电机接入电网，为什么还把它建在自家后院呢？” 

YouTube的后继者

Twitter就是一家典型的红移公司。利用该公司提供的即时更新的社会网络服务，用户可以通过手机或计算机在互联网上发布短消息。初创企业Obvious公司（Obvious Corp.）于2006年7月推出了此项服务。据该公司数据，Twitter目前已拥有5万多名用户，这些人每天在网上发布3万条新消息；而且，Twitter用户数量每两到三周就会翻番。

GigaVox Media公司专为播客和视频网络日志制作者提供基于互联网的制作和分销平台，该公司也希望步Twitter的后尘。“与其他处于起步阶段的公司一样，我们渴望成为下一个YouTube。”公司创始人道?凯伊（Doug Kaye）笑着说。从数据处理要求的角度看，这一目标意味着什么呢？“我不知道。”凯伊坦言：“但我们的系统必须达到Twitter那样的可扩展性。”

为确保实现这一目标，凯伊选择了亚马逊Web服务(Amazon Web Services，AWS)。采用该服务，无论是应用程序、存储系统还是计算架构，均按使用付费。这正是红移公司采取的一种方式，亚马逊和谷歌等公司会搭建超大规模的IT基础设施，而GigaVox等小公司，则会直接采用这些大公司提供的服务。

红移给大公司带来的难题更为棘手。巴巴多布罗斯表示，18个月来，在与客户和CIO们的交流中，他已开始理解这一现象。“我能够直接从客户那里感受到这类冲突，他们首先会说，‘IT基础设施的利用率太低了，我们的数据中心只有10％～15％的容量切实得到了使用。’”他回忆道：“接着他们会说，‘数据中心的空间和电能已经快饱和了。我不清楚该怎样继续对这种迅猛的增长进行管理。’等等。一方面，基础设施的实际利用率很低；另一方面，这些公司又常抱怨基础设施不足。”

这恰是问题所在。巴巴多布罗斯认识到，有两种不同的应用程序集在推动计算需求的增长：一种主要由面向Web的新型应用组成，这些应用推动着用户需

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