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瞄准数据上链前景,DxChain打造「链上链」架构,让一切数据价值化

发布者:李悦
导读数据是一切业务的中心,数据正在承载太多的价值。站在互联网的下半场,面对狂涌而至的区块链浪潮,数据正成为各企业的中心竞争力。不只BAT、亚马逊、微软等国际外巨头在此厮杀,一些区块链团队也将目光转向数据上链带来的盈利前景。来自硅谷且成立不久的DxChain,就是这样一个区块链初创团队。DxChain瞄准数据的存储、计算和隐私需求,力图打造一个去中心化的大数据存储和机器学习网络。在DxChain开创人张

数据是一切业务的中心,数据正在承载太多的价值。

站在互联网的下半场,面对狂涌而至的区块链浪潮,数据正成为各企业的中心竞争力。不只BAT、亚马逊、微软等国际外巨头在此厮杀,一些区块链团队也将目光转向数据上链带来的盈利前景。

来自硅谷且成立不久的DxChain,就是这样一个区块链初创团队。DxChain瞄准数据的存储、计算和隐私需求,力图打造一个去中心化的大数据存储和机器学习网络。在DxChain开创人张亮看来,DxChain的使命就是要让一切数据价值化,一切数据货币化。

缘起

五年前,张亮在海内创立了一家挪动平安公司Trustlook( 详细可参见雷锋网 (大众号:雷锋网) 去年专访张亮的报道 )。据张亮引见,目前共有将近5亿多挪动端用户运用Trustlook杀毒引擎。2016年,随着公司的继续扩展,张亮试图接入AI技术来做杀毒引擎,以便获取更多的能够性。

瞄准数据上链前景,DxChain打造「链上链」架构,让一切数据价值化 DxChain开创人 张亮

侥幸的是,从2016年下半年开端涌现的AI热潮,让张亮和他的Trustlook对接入这条新轨充溢了决心。但是作为一家AI技术驱动的平安公司,Trustlook的歹意软件和讹诈软件检测引擎的质量严重依赖于从其客户和协作同伴搜集的样本数据。这样会带来两个成绩:

  • 高质量的样本数据很难取得。如要失掉病人的DNA数据,像Trustlook这样的初创公司需求从Mcafee、赛门铁克和谷歌这样的大型平安厂商购置或交流,这个进程需求领取额定的订阅费。

  • 维护大型机器学习集群和数据中心存储的本钱很高。经张亮引见,Trustlook搜集的挪动样本数据很大,超越好几个PB(1PB:Petabyte 千万亿字节 拍字节=1024TB)。这些大的数据集聚在后端,需求宏大的预算和资源来维护。

「所以,我们不断在想,能否有一种方案,可把Trustlook的资源本钱节省出来,降低存储和商业智能剖析计算的费用。能够只需降低3%-5%的本钱,Trustlook就会变成一个十分赚钱的企业。」张亮婉言。

或许正如张亮所言,本人是一个靠嗅觉吃饭的人。在Trustlook遇数据存储难题求变之际,区块链恰如其分的呈现了。这个散布式的记账网络,因具有去中心化、多节点、散布式存储的特点,不只可以降低存储提取本钱,同时也能保证数据不被窜改或丧失。经过区块链技术,集合机器学习算法和大数据剖析,或能协助Trustlook完成「求变」。

由此,DxChain项目作为张亮兴办的另一家公司,应运而生。

链上链+大数据剖析+机器学习

依据白皮书显示,DxChain是一个由以计算为中心的区块链及其一个内在通证协议驱动的大数据剖析和机器学习网络。

瞄准数据上链前景,DxChain打造「链上链」架构,让一切数据价值化

在这个网络里,包括四点创新:一个新的去中心化计算框架;一个新的链上链设计,包括一条主链和两个侧链;在DxChain引入Hadoop,以促进大数据处置和机器学习;专为支持大少数的业务数据交流和数据剖析需求设计。

张亮以为,不论是处于互联网后期的挪动互联网,还是如今正渐渐侵入的物联网,其根底都是关于大数据和基于大数据的计算。在区块链技术的驱动下,将来将是价值互联网的世界,它需求存储足够多的数据,并具有计算这些数据的才能。「但是,区块链自身存储空间无限,还处于一个十分初级的阶段,这在一定水平下限制了价值互联网将来的开展。」张亮通知雷锋网AI金融评论。

为此,DxChain在创建之初,提出了三链合一的架构体系——一条主链及两条辨别处置数据存储和计算成绩的侧链。这点即为DxChain的一大创新之一。详细来说,在“数据存储”的侧链上,只存储有用的、有价值的数据,并可以无量无尽的拓展存储空间,从而处理区块链的存储局限;在“计算”侧链上,可支持在海量的数据中完成疾速的搜索和并行计算;主链则担任提供买卖相关操作,并同时协调存储侧链和计算侧链。

为了更好天文解机器学习、大数据剖析与区块链是如何结合来完成链上的计算和存储这一成绩,张亮以歌曲的场景举了个例子。

瞄准数据上链前景,DxChain打造「链上链」架构,让一切数据价值化

比方,有海量歌曲存储在链上,这些歌曲散布在每一个矿工手中。在统计这些歌曲的数量、均匀歌曲的长度、歌手等信息时,DxChain经过Map-reduce的散布式计算逻辑,可完成义务的拆解。在Map-reduce的运转逻辑下,第一步能够会先依照区域、歌手等标签拆分数据,接续再以区域与区域之间停止兼并统计,最初拆解完好个歌曲存储和计算的义务。在这个进程中,将数据打散,并散布到每一片数据上,并在相邻的两个节点或多个节点里再做聚合,聚合的进程称为「reduce」,而再打散、再运算的进程则称为「map」。这样一来,任何一个复杂的计算都可以被拆解,计算效能得以线性增长。

但是,假如要对海量(足够大)的歌曲停止统计,团体电脑根本不能够完成。团体只能在链上发布一个统计义务,对一切歌曲做一次运算,运算的进程则由链上存储这些歌曲的每一位矿工共同参与完成。而这个进程,不可防止会触及不同机构的参与方,那么,信任成绩该如何处理?

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据张亮引见,DxChain自创并推整了Hadoop零碎,并将Map-reduce的义务搬到链上。经过Map-reduce的去中心化设计零碎,来管理节点中的义务,同时还与Hadoop的作业跟踪器通讯。从而结合两个零碎的优势,完成跨企业、跨行业的宏大数据量之间的散布式计算。

数据上链or计算上链,区块链世界或大有不同

但是,任何一项新技术,都需求商业场景的驱动,否则将不具有任何价值。张亮对这点想得很明白。所以,在创建之初张亮对DxChian的定位就在于应用Trustlook积聚的数据资源,处理区块链网络的存储和计算难题,让Trustlook成为DxChain首家数据上链的公司。

据张亮引见,除5亿多的挪动端用户外,Trustlook的效劳器每个月还有接近30亿次的API恳求。这么多的终端,每台终端又有这么多的数据。假如用户在合理价钱的智能合约内情愿奉献或出让本人的数据到链上,买家或企业则基于智能合约在链上停止并购或购置数据,单方达成买卖。DxChain作为平台方,在其中抽取一局部收益,这将是一件多方互利共赢的事情。

转换一个场景来说,国外的DNA数据十分珍贵。很多迷信家虽然具有专业的知识,但因短少数据样本、研讨进程受阻。假如这个场景可以依托数据上链完成买卖,就能拥有远大的使用潜能。

张亮罗列了一个场景,假如一位病人情愿出让本身的医疗数据给到迷信家,或许数据研讨公司,或许其他对该份数据有需求的机构。异样一份数据,上链之后,就能同时转让给链上的多方机构。这样一来,不只病人能播种一笔不菲的支出(抵消看病收入),卖方也能进一步降低本钱,完成买卖的去中心化。

不过,场景预设是一回事,实践的推进则是另一回事。对任何一条链来说,其共识机制往往是最难验证的,也是开发链都避不开的一大难点。做好一条链曾经很难很难,更毋论DxChain这种三链合一的构造,甚至是在其之上搭建使用场景。「DxChain没法一步到位完成这个目的,必需一步一步来。」张亮说,「我们得先把主链波动,再波动第一条侧链,在这两条链构成二链合一的构造且能波动运转之后,我们才会参加第三条链。」

现实上,市面上瞄准散布式存储前景的,并非DxChain一个,IPFS、Storj、SiaCoin、Lisk(使用链)也在此列。如Lisk项目,其也采用主链+侧链的构造来处置扩容和速度的成绩。不同的在于,DxChain拓展的是数据自身,Lisk拓展的则是基于账本和买卖的散布式计算。

在张亮看来,DxChain承载的不是拓展账本的才能,或许买卖速度的tps,而是要将区块链拉到和如今的互联网等量齐观的地位。「我们的目的是完成数据上链。真正的数据和计算上链,这两个目的,任何一个都将对区块链世界发生宏大的奉献。」

为了完成这个目的,DxChain估计往年6月底将上线第一版产品demo。张亮通知雷锋网AI金融评论,「我们会在主链预备上链的时分再开源,并在此阶段发布一些产品demo,以察看外部的测试网络可拓展的数据及存储波动水平。」

结语

一席交流上去,可以觉得到张亮对将来的区块链世界怀有一种豪情。他团体有句话,叫:

一币一世界,一链一乾坤。

张亮说,现阶段觉得每条公链都是一个「小世界」,每条链都是一个「小乾坤」,但最初的后果应该是「世界」和「世界」之间、「乾坤」和「乾坤」之间要互相打通。

张亮指出一种景象,如今很多链连本人的数据都存不下,但这些数据存储在AWS或百度云这种中心化的机构或企业里,显然又不适宜。基于此,张亮希望DxChain能成为将来区块链世界中的一个去中心化的存储中心,「任何一条链的数据存储不了时,都可以放在DxChain链上。」

将来,能够将是几千条链变得互联互通,共同打造的一个调和共通的新世界。随之而来能够还会呈现很多成绩,诸如平安、计算、买卖等等。但是,散布式的成绩就应该用散布式的办法去处理。「我们可以一个点一个点,一个成绩一个成绩去急切,将这些中心华化的东西渐渐变成去中心化。

瞄准数据上链前景,DxChain打造「链上链」架构,让一切数据价值化