dxChain обзор ICO
Команда разработчиков
Над проектом работают опытные китайские специалисты и советники. В целом к созданию платформы привлечены 14 человек, в том числе:
Аллан Чжан (соучредитель, предприниматель, эксперт в области блочной технологии и сетевой безопасности, основатель Trustlook);
Вэй Ванг (соучредитель и главный научный сотрудник, окончил Колумбийский университет, ранее занимал пост главного научного сотрудника в AT & T, занимался исследованием технологии блочных соединений, является главным ученым экспертом по big data и искусственному интеллекту (ИИ) в Hortonworks);
Джеймс Ли (соучредитель, имеет более 10 лет опыта в проектировании и архитектуре блочной цепи и сетевой безопасности, главный архитектор системы безопасности Tripwire);
Таошенг Ши (блокчейн-инженер, бывший главный архитектор и инновационный менеджер компании NOKIA, имеет более 10 лет опыта исследований и разработок в сфере распределенных систем);
Ли Лу (исследователь блочной технологии, окончил Университети Рочестера по направлению «распределенные системы», член Комитета по управлению проектами (Hadoop PMC), имеет более 10 лет опыта работы по своей специальности и в области применения больших данных).
Цели DxChain в сфере big data
Платформа использует доказуемые вычисления данных для обеспечения их целостности. Ее конструкцию можно классифицировать как блочную сеть с одной главной и двумя боковыми цепочками. Платформа поддерживает использование смарт-контрактов.
Схема сети
Потенциальные сценарии использования DxChain включают в себя машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, хранение данных, а также использование сервиса для потокового видео и музыки. Предоставляя систему анализа данных для корпоративных пользователей, DxChain использует методы обфускации, чтобы защитить конфиденциальность конечных пользователей.
На момент написания статьи разработчики завершили первоначальное исследование дизайна концепции и опубликовали техническую документацию. В настоящее время они работают над запуском минимальной жизнеспособной версии сети. Кроме того, команде удалось обеспечить широкую базу институциональных инвесторов. Запуск основной и двух боковых цепочек запланирован на IV квартал 2019 года.
Архитектура DxChain
Платформа сочетает в себе способ решения распределенного хранения данных внутри организации, но с применением блочной технологии, наподобие Hadoop.
Data Side Chain
Hadoop — это распределенная среда с открытым исходным кодом, основная цель которой — обработка и хранение данных для крупных приложений. В настоящее время она находится в центре растущей экосистемы передачи больших данных и используется для поддержки и обработки big data в расширенном виде, включая интеллектуальную аналитику, анализ данных и приложения для машинного обучения.
Apache Hadoop также представляет собой ПО с открытым исходным кодом, которое позволяет использовать сеть из множества компьютеров для решения вычислительных задач.
DxChain хочет предоставить пользователям возможность торговать своими данными, которые затем могут быть использованы третьей стороной для получения значимых выводов с использованием технологии машинного обучения и big data.
Доказательство пространства времени
Это консенсусный алгоритм позволяет убедить верификатора в том, что пользователь потратил так называемый ресурс «пространство-время». Это будет определяться как принцип, при котором пользователь хранит данные или использует вычислительные мощности в течение определенного периода времени.
Разработчики определяют PoST как компромисс между работой процессора и «пространством-временем». По сравнению с PoW новый алгоритм требует меньше энергии, поскольку «трудность» может быть увеличена за счет продления периода времени, в течение которого данные хранятся. Это позволяет избежать увеличения затрат на вычислительные процессы.
Заключение
Хотя авторы проекта DxChain имеют немало конкурентов, структура предлагаемой ими платформы является инновационной в отличие от остальных подобных концепций. Это может стать прорывом, позволяя блочным цепочкам получить большие возможности для сбора данных и применения технологии машинного обучения.
Проект уже заручился поддержкой большого количества венчурных инвесторов, которые способны заложить фундамент для развития стратегических партнерских отношений.
Несмотря на довольно сложное и насыщенное описание проекта в технической документации, предполагающее огромный объем работ, авторы идеи намерены предоставить жизнеспособный вариант платформы в IV квартале 2019 года.
Проект можно назвать перспективным и обладающим хорошим потенциалом, но это все же не гарантирует его успешность.
Hi! I am a robot. I just upvoted you! I found similar content that readers might be interested in:
http://psyfactor.org/lib/tornov3.htm
✅ @shev4enko, I gave you an upvote on your post! Please give me a follow and I will give you a follow in return and possible future votes!
Thank you in advance!