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09月30日

3.2 金融服务

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自有人类社会以来,金融交易就是必不可少的经济活动,涉及货币、证券、保险、抵押、捐赠等诸多行业。交易角色和交易功能的不同,反映出不同的生产关系。通过金融交易,可以优化社会运转效率,实现资源价值的最大化。可以说,人类社会的文明发展,离不开交易形式的演变。传统交易本质上交换的是物品价值的所属权。为了完成一些贵重商品的交易(例如房屋、车辆的所属权),往往需要十分繁琐的中间环节,同时需要中介和担保机构参与其中。这是因为,交易双方往往存在着不能充分互信的情况。一方面,要证实合法的价值所属权并不简单,往往需要开具各种证明材料,存在造假的可能;另一方面,价值不能直接进行交换,同样需要繁琐的手续,在这个过程中存在较多的篡改风险。为了确保金融交易可靠完成,出现了中介和担保机构这样的经济角色。它们通过提供

09月30日

3.3 征信和权属管理

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1.征信管理征信管理是一个巨大的潜在市场,据称超过千亿规模[1],也是目前大数据应用领域最有前途的方向之一。目前,与征信相关的大量有效数据集中在少数机构手中。由于这些数据太过敏感,并且具备极高的商业价值,往往会被严密保护起来,形成很高的行业门槛。虽然现在大量的互联网企业(包括各类社交网站)尝试从各种维度获取了海量的用户信息,但从征信角度看,这些数据仍然存在若干问题。这些问题主要包括:·数据量不足:数据量越大,能获得的价值自然越高,数据量过少则无法产生有效价值;·相关度较差:最核心的数据也往往是最敏感的。在隐私高度敏感的今天,用户都不希望暴露过多数据给第三方,因此企业获取到数据中有效成分往往很少;·时效性不足:企业可以从明面上获取到的用户数据往往是过时的,甚至存在虚假信息,对相关分析的可

09月30日

3.4 资源共享

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当前,以Uber、Airbnb为代表的共享经济模式正在多个垂直领域冲击传统行业。这一模式鼓励人们通过互联网的方式共享闲置资源。资源共享目前面临的问题主要包括:·共享过程成本过高;·用户行为评价难;·共享服务管理难。区块链技术为解决上述问题提供了更多的可能性。相比于依赖于中间方的资源共享模式,基于区块链的模式有潜力更直接地连接资源的供给方和需求方,其透明、不可篡改的特性有助于减小摩擦。有人认为区块链技术会成为新一代共享经济的基石。笔者认为,区块链在资源共享领域是否存在价值,还要看能否比传统的专业供应者或中间方形式实现更高的效率和更低的成本,同时不能损害用户体验。1.短租共享大量提供短租服务的公司已经开始尝试用区块链来解决共享中的难题。高盛在报告《Blockchain:PuttingTheor

09月30日

3.5 贸易管理

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1.跨境贸易在国际贸易活动中,买卖双方可能互不信任。因此需要银行作为买卖双方的保证人,代为收款交单,并以银行信用代替商业信用。区块链可以为信用证交易参与方提供共同账本,允许银行和其他参与方拥有经过确认的共同交易记录并据此履约,从而降低风险和成本。巴克莱银行用区块链进行国际贸易结算——2016年9月,英国巴克莱银行用区块链技术完成了一笔国际贸易的结算,贸易金额10万美元,出口商品是爱尔兰农场出产的芝士和黄油,进口商是位于离岸群岛塞舌尔的一家贸易商。结算用时不到4小时,而传统采用信用证方式做此类结算需要7到10天。在这笔贸易背后,区块链提供了记账和交易处理系统,替代了传统信用证结算过程中占用大量人力和时间的审单、制单、电报或邮寄等流程。2.物流供应链物流供应链是区块链一个很有前景的应用方向

09月30日

3.6 物联网

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曾经有人认为,物联网是大数据时代的基础。笔者认为,区块链技术是物联网时代的基础。1.典型应用场景分析一种可能的应用场景为:物联网络中每一个设备分配地址,给该地址关联一个账户,用户通过向账户中支付费用可以租借设备,以执行相关动作,从而达到租借物联网的应用。典型的应用包括PM2.5监测点的数据获取、温度检测服务、服务器租赁、网络摄像头数据调用,等等。另外,随着物联网设备的增多、边沿计算需求的增强,大量设备之间形成分布式自组织的管理模式,并且对容错性要求很高。区块链技术所具备的分布式和抗攻击特点可以很好地融合到这一场景中。2.IBMIBM在物联网领域已经持续投入了几十年的研发,目前正在探索使用区块链技术来降低物联网应用的成本。2015年的年初,IBM与三星宣布合作研发“去中心化的P2P自动遥测

09月30日

3.7 其他场景

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区块链还有一些很有趣的应用场景,包括但不限于云存储、医疗、社交、游戏等多个方面。1.云存储Storj项目提供了基于区块链的安全分布式云存储服务。服务保证只有用户自己能看到自己的数据,并号称提供高速的下载速度和99.99999%的高可用性。用户还可以“出租”自己的额外硬盘空间来获得报酬。协议设计上,Storj网络中的节点可以传递数据、验证远端数据的完整性和可用性、复原数据,以及商议合约和向其他节点付费。数据的安全性由数据分片(datasharding)和端到端加密提供,数据的完整性由可复原性证明(proofofretrievability)提供。2.医疗医院与医保医药公司,不同医院之间,甚至医院里不同部门之间的数据流动性往往很差。考虑到医疗健康数据的敏感性,笔者认为,如果能够满足

09月30日

第4章 分布式系统核心问题

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万法皆空,因果不空。随着摩尔定律遇到瓶颈,越来越多情况下要依靠分布式架构,才能实现海量数据处理能力和可扩展计算能力。区块链系统,首先是一个分布式系统。传统单节点结构演变到分布式系统,碰到的首要问题就是一致性的保障。很显然,如果分布式集群无法保证处理结果一致的话,那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。本章将介绍分布式系统领域的核心问题,包括一致性、共识的定义,基本的原理和算法,另外还介绍了评估分布式系统可靠性的指标。

09月30日

4.1 一致性问题

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一致性问题是分布式领域最为基础也是最重要的问题。如果分布式系统能实现“一致”,对外就可以呈现为一个完美的、可扩展的“虚拟节点”,相对物理节点具备更优越性能和稳定性。这也是分布式系统希望能实现的最终目标。4.1.1 定义与重要性定义 一致性(consistency),早期也叫agreement,是指对于分布式系统中的多个服务节点,给定一系列操作,在约定协议的保障下,试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。理想情况下,如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议,构成相同的处理状态机,给定相同的初始状态和输入序列,则可以保障在处理过程中的每个环节的结果都是相同的。那么,为什么说一致性问题十分重要呢?举个现实生活中的例子,多个售票处同时出售某线路上的火车票,该线路上存在多个经停站,怎么

09月30日

4.2 共识算法

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共识(consensus)在很多时候会与一致性(consistency)术语放在一起讨论。严谨地讲,两者的含义并不完全相同。一致性往往指分布式系统中多个副本对外呈现的数据的状态。如前面提到的顺序一致性、线性一致性,描述了多个节点对数据状态的维护能力。而共识则描述了分布式系统中多个节点之间,彼此对某个状态达成一致结果的过程。因此,一致性描述的是结果状态,共识则是一种手段。达成某种共识并不意味着就保障了一致性。实践中,要保障系统满足不同程度的一致性,核心过程往往需要通过共识算法来达成。共识算法解决的是对某个提案(proposal)大家达成一致意见的过程。提案的含义在分布式系统中十分宽泛,如多个事件发生的顺序、某个键对应的值、谁是领导……等等。可以认为任何可以达成一致的信息

09月30日

4.3 FLP不可能原理

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4.3.1 定义FLP不可能原理:在网络可靠,但允许节点失效(即便只有一个)的最小化异步模型系统中,不存在一个可以解决一致性问题的确定性共识算法(Nocompletelyasynchronousconsensusprotocolcantolerateevenasingleunannouncedprocessdeath)。提出并证明该定理的论文《ImpossibilityofDistributedConsensuswithOneFaultyProcess》由Fischer、Lynch和Patterson三位科学家于1985年发表,该论文后来获得了Dijkstra(就是发明最短路径算法的那位计算机科学家)奖。FLP不可能原理实际上告

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