什么是区块链技术

物联网0166

什么是区块链技术,第1张

区块链不属于哪个行业,区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

区块链是以比特币为代表的数字加密货币体系的核心支撑技术。区块链技术的核心优势是去中心化,能够通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段,在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作,从而为解决中心化机构普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供了解决方案。

区块链的应用领域有数字货币、通证、金融、防伪溯源、隐私保护、供应链、娱乐等等,区块链、比特币的火爆,不少相关的top域名都被注册,对域名行业产生了比较大的影响。

区块链技术在数据流通和共享等方面将会发挥更大的作用。

区块链技术将大大优化现有的大数据应用, 未来互联网、人工智能、物联网都将产生海量数据,现有中心化数据存储 (计算模式)将面临巨大挑战,基于区块链技术的边缘存储 (计算)有望成为未来解决方案。再者,区块链对数据的不可篡改和可追溯机制保证了数据的真实性和高质量,这成为大数据、深度学习、人工智能等一切数据应用的基础。最后,区块链可以在保护数据隐私的前提下实现多方协作的数据计算,有望解决“数据垄断”和“数据孤岛”问题,实现数据流通价值。

针对当前的区块链发展阶段,为了满足一般商业用户区块链开发和应用需求,众多传统云服务商开始部署自己的BaaS (“区块链即服务”)解决方案。区块链与云计算的结合将有效降低企业区块链部署成本,推动区块链应用场景落地。

机器的世界里没有信任机制,这恰恰是区块链能够真正发挥作用的地方。

当今网络中的物联网设备不是以独立实体身份存在的,而是受控于中央管理的网络。对于外部世界而言,物联网设备处理的是大型云服务器,服务器中有些数据的来源是未知的,也没有任何与收集数据的设备直接交互的方式。

而在区块链的网络中,每个节点,即连接在网络中的任何参与者,都具有唯一的身份标识,即私钥和公钥对。这种身份标识可以帮助它成为网络中的独立参与者。设备被强制要求使用加密签名或数字信息来准确无误(几乎不可能伪造)的识别自己的唯一身份。也就是说,通过区块链技术的赋能,物联网中的每台设备都可以成为网络中的独立个体。

此外,区块链可以通过相同的加密技术,赋予设备所有权的概念,以确保每台设备都是独一无二的实体。此外,任何设备都可以通过签名及加密的方式来记录它访问过的任何形式的数字资产。具体而言,设备现在可以拥有加密货币(例如比特币)以及它可以控制的其他形式的资产(例如:数据,带宽,存储等)。

通过拥有这种所有权的概念,物联网设备将成为一个独立的经济实体,不仅能够进行交互,还能使自己的经济效益最大化。

例如,设备在处于空闲状态时,可以自行决定将自己有价值的功能开放拍卖,或者按需收集定制数据;为了避免过时,设备可以与其他类似的设备联网以订购固件升级服务等等。虽然这目前听起来特别像科幻小说,但我们相信这些例子会很快出现在我们的生活中。

保证数字化资产的所有权等同于保证了资产生成者的隐私。没有发起者的明确许可,例如没有解密的密钥,就没有人可以访问这些数据。通过这种方式,眼下那些猖狂的、暗中进行的数据采集与整合将被大白于天下,只有明确得到数据生产者和所有者的许可才可以进行操作处理。

以上观点来自Taraxa(快速、可扩展的分布式公共账本)创始人Steven Pu

区块链发展到今天,早已从最初的金融交易延伸到所有需要中间人作保或认证的应用项目,比如房屋交易、汽车买卖等,甚至可经由API的串联,将区块链技术与其他应用服务内容加以整合,据此加速产生各式各样的创新应用,甚至有助于加速推动物联网应用发展。

区块链最早期的应用就是比特币了,区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,它像一个数据库账本,而账本里面也蕴含自比特币以来的所有交易记录,包含多个区块记录,每个区块各自对应一部分交易,又记载着前一区块的Hash值,形成一个链条状的数据结构。

许多专家认为区块链技术的出现解决了物联网安全性、隐私性和可靠性问题所缺失的一环。它可以用于追踪数十亿相互连接的设备,促成设备之间的交易和协作处理,为物联网行业节省大量成本,这种去中心化方法将会消除单点失败,创造一种更为可靠的设备运行生态系统。同时区块链所使用的加密算法还能为消费者数据带来更高的隐私。

区块链的优势在于它是公开的,每一个网络参与者都能看到区块以及存储在里面的交易信息。不过,这并不意味着所有人都能看到你的实际交易内容,这些内容通过你的私钥被保护着。

区块链是去中心化的。因此没有一种单一的机构可以批准交易或者为交易的接收设定特殊的规则,这就意味着参与者之间存在着巨大的信任,因此所有的网络参与者都必须达成共识来接收交易。

更重要的一点是,区块链是非常安全的,这种数据只能不断被扩展,之前的记录是无法被改变的。并且区块链所使用的账本是防篡改的,并且无法被不法分子操纵,这种账本并不是位于某个具体的地点,并且无法对中间商进行攻击,因为没有任何单一的通信线程可以被截获。

区块链可以应用到物联网保证信息安全,比如设备仪器的制造商,可以借助区块链技术追溯到每一项零组件的生产厂商、生产日期、制造批号乃至于制造过程的其他信息,以确保整机生产过程的透明性及可塑性,有效提升整体系统与零组件的可用性,继而保障设备仪器运作的安全性。

区块链特有的共识机制,通过点对点的方式是各个设备之间连接起来,而不是通过中央处理器,各个设备之间保持共识,不需要中心验证,这样就保证了当一个节点出现问题之后,不会影响网络的整体数据安全性。

现在,随着区块链技术的不断发展和升温,深圳北航物联网研究院(>

区块链在物联网的应用主要可以解决以下问题:解决安全隐患、保护用户隐私;降低物联网的运营成本。

其实具体的应用是很多的,但都是在发展和研究开发当中,可以说区块链技术还是不是成熟的。而诸多的企业中,当属英唐众创对区块链技术的开发应用更多,对物联网的未来发展有着一定的影响。

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后,真正实现了万物互联,即“人与人、人与物、物与物”互联,世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长,产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”,一方面可以提高经济效益,很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力,将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点,能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币,比特币是最具有典型代表,目前1比特币的价格已经超过40000人民币,其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前,区块链应用最广的是金融领域,此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征:

1根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;

2量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在百度搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。

其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。

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