随着人类社会的发展,数据体现出爆炸性的增长,数据收集,存储行业面临着巨大的挑战和机遇,这也推动了数据行业的进步和发展。以大数据为例,它的应用领域十分广泛,在政府公共事业、医疗、制造、电子商务、电信服务、金融、能源、零售和教育领域表现出广泛的发展空间。例如,在能源勘探行业,技术人员借助大数据技术,可以解决由于勘探到的数据类型众多、数据的存储格式过于复杂、数据采集点分散且数据量大而导致的数据传输、存储和综合分析处理困难等难题;在制造领域,英特尔公司已开始使用其芯片制造厂的数据进行预测建模,以预测可能的错误、进行优先检查、降低监控成本。

　　然而面对这一突然而至的时代,无论是数据存储的硬件还是软件都存在着一系列的不足,导致整个行业仍旧存在极多的缺陷与不足。

　　特别是AI行业,稳定的数据存储是AI行业的基础。AI行业的重要技术就是通过大量的数据信息使得机器人进行学习完善,才使得其更具智能化。故数据存储的稳定性将影响到整个AI架构的正常运行,如果存储系统出现数据丢失、宕机等问题,将对AI产品产生致命的影响;其次,数据存储的性能对整个AI的效率有极大的影响,存储系统的读取速度将决定数据存储与提取效率,所以会直接限制AI的效率上限;再次,数据存储系统的扩展性将决定整个AI的扩展性。因此,一个稳定的存储系统对于人工智能应用的发展至关重要。所以,AI对数据存储处理技术有极高的要求。数据是AI发展的原材料之一,作为一种无形资产,任何想涉足AI的组织对其重视程度都在不断提高。

　　而现阶段的数据采集技术和存储技术并不能有效满足AI行业的需求,且存在许多痛点。

　　1.数据安全性

　　无论数据存储行业如何发展,数据的安全性始终是不可忽视的关键性问题。其中又可一分为二,一方面是数据的存储时间问题,另一方面是数据的丢失、被盗问题。许多商业、法律、医疗等大数据存储都会涉及到存储期限问题,这些数据要求的存储期限在几年到几十年不等。历史数据作为大数据分析的基础部分无疑对数据存储时间提出了更高的要求,在长期阶段内保证数据的有效性与可用性是这一问题的关键所在;当前数据盗取、数据贩卖已经形成了一条完整产业链,人们对于数据的安全性更加注重,而在诸如金融领域、医疗领域、政府领域都明显对数据安全性有着极高的要求,大数据分析往往需要多类相关数据的综合参考,而在过去的情境中并没有数据混合访问的情况,因此大数据存储及处理也逐渐催生出一些新的安全性问题。

　　2.数据有效性辨别

　　大数据化的背景下数据规模与文件数量都在大幅增长,文件系统层积累的元数据的管理成为难题。除了存储容量随之不断升级外,对数据有效性的识别成了当前市场的迫切需求,识别数据、过滤无效数据从而达到有效减少数据存储容量需求并解决系统延迟问题是最高效的解决方案。

　　3.数据处理速度过慢

　　数据在的应用与协调中对于即时性的要求较高,越来越多的大数据应用环境要求较高的IOPS性能,虚拟化服务器的广泛普及更是对处理性能和处理效率提出了严峻的挑战。

　　4.数据保存成本过高

　　无论是数据存储的硬件设备还是软件平台,企业如果想从零开始搭建自己的数据保存系统都需要大量的时间成本和金钱成本。虽然目前为了帮助用户降低搭建成本,越来越多的存储产品都以提供纯软件的形式,可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上,但是显然对大数据需求高的企业并不能接受这一形式,如何在软硬一体的前提下以最快的时间和最少的预算完成数据的输入与保存,是数据存储市场的发展性问题

　　我们看到了这些问题带来的诸多损失与不便,因此创立了Cyberange.

　　Cyberange经过对数据存储行业的深入调查研究,分析出诸多问题,并建设性的引入区块链技术和AI技术,将两者与数据存储有效结合,推出更加完善并具有普适性的集数据采集、存储和分析为一身的基础性公链。这一创造性结合方式显然为各行业和各群体的数据化、价值化提供了更加便捷、稳健的实践工具,因此Cyberange在整个数据存储市场中广受青睐并拥有广泛的客户群和良好的发展前景。

　　Cyberange是一个数据采集存储的基础性公链,旨在通过结合区块链技术和Artificial Intelligence技术,为所有行业提供一个大区块的数据存储空间和存储技术的跨链技术。作为一款为数据采集存储设计的公链,Cybrange是为数据管理者设计的一款类操作系统的是区块链基础设施。Cyberange·AS存储整体为去中心化文件数据存储系统,旨在为大数据浪潮中的每一个个体或群体提供永久、稳定、安全的存储服务功能,并且与任何网页浏览器的浏览功能相联通,真正做到无障碍在线数据调阅管理。

　　Cyberange·AS系统基于星际文件系统(IPFS)和Cyberang Message为持有CRAT代币的平台使用者提供基础性服务,区块存储数据空间的所有者被激励去管理和分享自身所拥有的数据资源。IPFS作为当前最可靠的永久性去中心化保存和共享文件的方法,是一种内容可寻址、版本化、点对点超媒体的分布式协议。因此我们选择IPFS作为我们公链的设计基础,并在其之上结合项目特点进行了延伸和升级完善。

　　在CM数据生态体系中,共有三种用户角色:数据上传方(数据所有方),数据需求方,数据整合方。独特的点在于每一名用户的身份并非固定不变的,而是随着自身需求不断变化。数据上传方作为整个生态体系的基石,数量最为庞大,通过上传一手数据以获得Token激励,同时主动分享自有数据同样可以使整体数据存储生态处在一个信息流动的状态,有助于保持数据的有效性并推进数据更新;数据需求方对整个生态体系起着促进作用,通过不断地提出数据需求与分析方案促使数据体量不断增加、数据分析能力不断完善;数据整合方是生态体系中的关键所在,少部分的整合方能够系统、完整的将现有数据进行分类与梳理,而借助AI等新兴技术同样能够高效的维护CM数据生态的持续运转。

　　面对大数据背景下的数据存储、分析速度慢这一问题,Cyberange敏锐的把握住了市场需求,建设性的在数据采集存储公链模型增加了AI板块。借助人工智能的精确性选择与即使数据分类筛选,能够极大地提升数据存储能力、提高分析速度。同样,人工智能的快速学习能力与程式化也使得其更具有普适化的市场应用价值,因此借助AI对现有的数据存储公链模型进行升级改造是极其可行的。

　　Cyberange通过结合区块链和AI技术进行数据存储分析。区块链存储技术能够实现准确的记录、认证和执行,而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集,最终产生自主交互。人工智能和区块链需要数据共享,分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样,人工智能依靠大数据,特别是数据共享。可供分析的开放数据越多,机器的预测和评估则会更加正确,生成的算法也更加可靠。此外,安全性也是重要的优势。处理区块链网络上的高价值交易时,对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说,机器的自主性也需要很高的安全性,以降低发生灾难性事件的可能性。

　　Cyberange有信心和能力建设出一个面向所有行业,并为其提供存储空间、技术、分析服务的基础性公链,搭建起一个公正、透明、安全、高效的信息数据生态系统。进而促进整个数据存储分析行业的长久健康发展,完善大数据时代的数据管理理念。