Was ist CyberVein (CVT)?

Die Big-Data-Lösung von CyberVein basiert auf der von CyberVein entwickelten verteilten Datenbank PISR (Private, Interconnected, Secure, Robust), die sich auf personalisierte „Blockchain + Big-Data“-Dienste auf Unternehmensebene konzentriert.

CyberVein zielt darauf ab, eine echte Big-Data-Plattform der Enterprise-Klasse zu schaffen, die zuverlässig und effizient ist, Blockchain-Anwendungen voranzutreiben, um die reale Weltwirtschaft anzutreiben und eine höhere Datennutzung und Monetarisierung zu geringeren Kosten zu erreichen. , nicht nur, um Daten glaubwürdig und nutzbar zu machen , sondern auch, um Daten zu wirklich wertvollen Assets zu machen.

Die vier Kernprodukte Datenmanagement, Sicherheit, Monetarisierung und Datenschutz konzentrieren sich auf drei Kernthemen im Informationszeitalter: Informationssilo, Datensicherheit und Datenmonetarisierung. Es verbindet nahtlos den Upstream und die Mitte des Datenflusses, aggregiert und ermöglicht eine domänenübergreifende Governance von Upstream-Daten und kapselt die Datenabstraktion in Services, bietet den Anwendungen einen Geschäftswert und schafft so eine Plattformform des Datenflusses. .

Über CyberVein

Die technologische Entwicklung hat zu einer Zunahme des Datenvolumens geführt. Im Jahr 2018 wurde das weltweite Datenvolumen auf 32 ZB geschätzt und wird 2025 180 ZB erreichen. Wie viele Daten werden tatsächlich gespeichert? Im Jahr 2018 waren es 5ZB oder weniger als 16%; Es wird erwartet, dass es bis 2025 16 ZB oder etwa 9% sein wird, was bedeutet, dass viele Daten gelöscht werden oder verloren gehen.

Neben dem Ungleichgewicht zwischen Datenausgabe und -speicherung sind die meisten zentralisierten Speicher auch dem Risiko von Datenverlust und -diebstahl ausgesetzt. Die korrekte, sichere und vollständige Speicherung großer Informationsmengen ist zu einem Problem für Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungsbehörden geworden.

Die Nachfrage nach groß angelegter Entwicklung verteilter Unternehmen erfordert die Geburt einer neuen Generation von Blockchain-Infrastrukturen, und die verteilte Datenbank PISR auf Unternehmensebene berücksichtigt das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz, Sicherheit und Dezentralisierung Wirtschaft.

Ohne Millionen von Bildern und anderen Arten von gekennzeichneten Daten ist es unmöglich, wirklich große Deep-Learning-Netzwerke zu bilden. Mit anderen Worten, Unternehmen mit großen Datenmengen können verschiedene Arten von Vorhersagemodellen erstellen, um „zu kontrollieren“, wie beispielsweise Facebook 50 Millionen Menschendaten an Cambridge Analytica verkauft, die die US-Präsidentschaftswahl beeinflussen.

In den letzten Jahren haben Länder häufig Richtlinien in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz verabschiedet. In Zukunft wird der Umgang mit Daten sorgfältiger. Gleichzeitig wird die Dateninteraktion und -fusion auch ein globaler Trend sein, aber aufgrund des Branchenwettbewerbs, des Datenschutzes und der Sicherheit, des Dateneigentums und komplizierter Verwaltungsverfahren können die Daten nicht entwickelt und die Einhaltung der Vorschriften effektiv durchgesetzt werden, oft in Form von Inseln . Es ist schwierig und teuer, verstreute Daten zu integrieren.

Technologie

Die vier Hauptprodukte sind nicht nur eigenständig mit unterschiedlichen funktionalen Attributen, sondern auch jeweils als ganzheitliches System, das in Reihe geschaltet werden kann, um eine umfassendere Big-Data-Lösung bereitzustellen.

Datenbank des PISR-Konsortiums

Die verteilte Datenbank von PISR auf Unternehmensebene verwendet Blockchain, um den Zustand und die Operationen der Datenbank in Zeiteinheiten aufzuzeichnen, was die Datenbank nicht nur glaubwürdig, sondern auch glaubwürdig macht.Blockchain ist eine Zeitmaschine, die im Kettenbuch wiederhergestellt werden kann jederzeit. mal einen beliebigen Zustand der Datenbank.

Schafft ein besseres Datenmanagement: Durch sicheren und zuverlässigen VM-Betrieb und Benutzerdatenpflege werden Daten effizient für Upstream-Daten aggregiert und Datenrückverfolgbarkeit und -verfolgung durchgeführt, um die Zuverlässigkeit von Datenquellen und -ausgaben zu gewährleisten und mehrere Ebenen zu erreichen, abteilungsübergreifender Datenaustausch zur Verbesserung die Aktualität, Vielfalt, Bestand und Dichte von Daten, um den Geschäftswert von Daten zu realisieren und Datenflussprobleme wirklich zu lösen.

DAG-Speicherkette

DAG (Directed Acyclic Graph) ist eine Datenspeicherstruktur, die häufig in der Informatik verwendet wird. Aufgrund seiner einzigartigen Topologie wurde DAG zuerst verwendet, um dynamische Programmierprobleme wie das Finden des kürzesten Pfads in der Navigation, Datenkomprimierung und andere Szenarien zu lösen.

Im Bereich der verteilten Ledger ist das wichtigste Merkmal, dass es keine Sperre gibt und dieselbe Transaktion ihre Konsistenz behält. Jede Transaktion muss die zuvor unbestätigte Transaktion bei ihrer Ausgabe bestätigen und sofort an das gesamte Netzwerk übertragen, um ein verbundenes Datennetzwerk zu bilden.

Schafft eine sicherere Datenspeicherung mit besserer Effizienz, ohne Blockbestätigung, niedrigen Transaktionsgebühren und eliminiert auch Miner, unterstützt asynchrone Überprüfung und parallele Verarbeitung jedes Knotens. Je mehr Knoten vorhanden sind, desto schneller die Geschwindigkeit, desto höher die Skalierbarkeit. Das Sichern der Datenbank in der DAG-Speicherkette bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene für Unternehmen.

GPU in der Cloud

Clound GPU ermöglicht es Unternehmen, GPU-Ressourcen innerhalb des CyberVein-Netzwerks zu verwenden, um die erforderlichen Schulungen auf den Maschinen durchzuführen. Dies ermöglicht kleinen Unternehmen, denen die Infrastruktur und das Kapital fehlen, ihre Arbeit besser zu erledigen, und ermöglicht es großen Datenunternehmen, ihre Daten für mehr Umsatz zu teilen. Die Cloud-GPU-Plattform wird über ein umfassendes Datenauswertungs- und Standardisierungssystem verfügen, das sicherstellt, dass alle Daten richtig verwendet und bewertet werden können.

Föderierte Lernplattform

Mit Federated Learning können Sie Ihre Daten monetarisieren. Federated Learning ist ein verteilter Machine-Learning-Workflow. Datensätze werden zunächst lokal erstellt und die Daten aller Parteien werden lokal aufbewahrt, ohne die Vertraulichkeit preiszugeben oder gegen Vorschriften zu verstoßen. Das einzelne Terminal sendet das trainierte Modell zurück an den Server, um ein gemeinsames Modell zu erstellen. Datenschutz und -sicherheit effektiv schützen, das Problem des Informationssilos lösen und so den Wert von Daten erkennen.

CyberVein-Geschäftsmodell

CyberVein behandelt Daten als Vermögenswert und autorisiert Rechte an den Daten. Dank CyberVein steigert die Big-Data-Lösung den Wert von Daten und erreicht so eine Datenmonetarisierung.

Die CVT Big Data Platform deckt den gesamten Prozess der Datenwertschöpfungskette von Datenquellen, Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenanwendungen ab. CVT fördert monetäre Gewinne aus Data Warehousing, Datenanalyse und Datentransaktionen unter Verwendung der Datenassetkette, die auf verschiedene datengesteuerte Branchen angewendet wird

CyberVein klärt Eigentumsrechte an Datenbeständen, schafft eine gemeinsame Datensprache für Unternehmen, bildet strategische Ressourcen für alle Parteien und erleichtert den Markt für Datenbestände Asset

CVT-Token

CyberVein Token (CVT) ist der spezielle Token, der in Ihrem Ökosystem verwendet wird. CVT wird als Konsensprämie für Beiträge zum Netzwerk und als Transaktionsgebühr in großen Kettenanwendungen verwendet. Die Gesamtauflage von CVT beträgt 2.147.483.648 und die aktuelle Auflage beträgt 1.060.163.761. Sie kann über den Konsens-Belohnungsmechanismus Proof of Contribution (PoC) abgerufen oder an Börsen für digitale Vermögenswerte wie Bittrex Global, OKEx, Bitbns, BitZ und HitBTC gekauft werden.

Der Token kann belohnt werden als:

Speicherbeitragsprämien – Beim PoC-Konsensalgorithmus erhalten Speicherbeitragszahler CVT-Token-Belohnungen im Verhältnis zur Menge des bereitgestellten Speichers.

Bezahlen für die Speicherung: Bei verteilter Speicherung zahlt die Partei, die die Daten speichert, die entsprechenden Speichergebühren basierend auf der Größe der Datei

Computing Power Contribution Reward: Die Rechenleistung ist die Produktivität des Netzwerks. Mitwirkende an Rechenleistung erhalten CVT-Belohnungen im Verhältnis zu ihrem Beitrag

Datenhandel: Beim föderierten Lernen verhandeln Käufer und Verkäufer von Daten den Preis von Datentransaktionen und verwenden dabei diese interaktiven Daten, um den Modellierungsbedarf zu ergänzen.

Beispiel: Eine Klinik, die Beratungs-, Diagnose-, Behandlungs- und Rekonvaleszenzleistungen für die Gesundheit älterer Menschen anbietet, möchte Klinikdaten in geeigneter Weise nachverfolgen und speichern. CVT-Zahlungen können den verteilten Speicherservice für klinische Daten nutzen, der von Speichermitwirkenden bereitgestellt wird. Das CVT-Token wird von Speichermitwirkenden erhalten. das heißt, wenn die Klinik Mundgesundheitsdaten für Personen über 65 erhalten möchte, können die Daten über das CyberVein-Rechenzentrum mit CVT-Zahlung an den Datengeber abgerufen werden, der die Kosten der Daten angibt; Wenn die Klinik Personen über 65 personalisierte Dienstleistungen anbieten muss,

Die Partner

CyberVein hat viele Partner, die es in Bezug auf Kapital, Marketing und technische Aspekte unterstützen, was CyberVein zu einem starken Projekt auf Erfolgskurs gemacht hat. Es gibt verschiedene Kapitalträger von Qianhai Huichao, Ace Capital, Empower Capital, Australien CollinStar Capital, Block Capital, BitBen Capital; bestimmte Marktkooperationen mit Ant Node Alliance, Segmentfault, Lighter Blockchain; und technische Unterstützung von CyberMiles, Zhoukou Port District Government, Jiangsu NextStage, InVault, Capital Pay CS Pay, Shanghai Taishi Tax Refund, Zhixing LAB, BT-Bank, Henan Blockchain Technology Research Association, Regierung von Dubai, Ningbo Aquatic Products, Shenzhen Insilico.

Institutionelle Zusammenarbeit

Das CyberVein Research and Development Center der Zhejiang University wurde 2018 gegründet. Aufbauend auf den Merkmalen und Vorteilen der bestehenden Datenforschung und der Kombination der beruflichen Bedürfnisse neuer Blockchain-Talente werden die Zhejiang University und CyberVein wissenschaftliche Forschung im Bereich Blockchain durchführen. basierend auf Informationen der nächsten Generation. Technologie, insbesondere im Bereich des verteilten maschinellen Lernens.