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NDN Protocol:被低估的数据聚合器
Web 3.0 很好的承接了区块链下一步的技术方向,但是这几年Web 3.0 还出在一个非常早期基建的阶段,然而我们去除各个时期阶段的热点,可以看到区块链圈内那些在早期出去半温不火,但是随着区块链的发展,却被市场发现,并爆发,比如:ChainLink、DeFi等,仔细观察这些赛道,其本质却是很类似:
不断在丰富这个行业资产端的规模和多样性,不管是最早出现的现实美金的稳定币,还是后来出现的跨链比特币以及最近比较火的DeFi和NFT,一定程度上反应了市场对于资产引入的渴求,当务之急是将更多的资产注入区块链网络生态,从而等待市场的价值发现。
现实情况是,传统的思维方式还会存在的,最成功的稳定币是锚定现实发币,作为连接加密货币和现实世界的桥梁,更多的承担了资产兑换媒介的角色,而NFT 做为唯一非同质化资产,价值衡量缺乏客观根据,硬被推倒台前却不够火候,可能会影响其长期发展;而跨链桥接技术火候不足,需要协调协议之间各方利益,并且仍然存在较大的安全性问题。总之这种思路在Web 3.0技术的框架下,是这种且极为艰难缓慢的。
数据作为新要素激发更大的价值能量
大家对于资产的理解都是锚定实物,这样的资产本身就会被局限到实物内,更多的无非就是利用区块链的分布式进行资产证券化,分享未来预期等。对于Web 3.0 而言,资产上链只能 是最基础的一环,而挖掘红利金矿的核心是 数据 这个要素。其已经被社会高度重视,在当今数据时代,数据已经被列为与土地、人力、资本等重要的社会生产要素,《经济学人》杂志也曾把数据比做和石油和电力一样的世界生产的关键资料,要进一步提高到未来的经济就是数据经济。
通过数据支持各种区块链智能合约服务,提供不同维度的价值数据服务,并且随着于越来越广泛的数据设备相连接,将进一步释放和挖掘数据价值潜能。同样的,在Web 3.0 世界中,一份数据放到不同的场景不同的业务中所产生的价值是完全不一样的,比如预言机报价系统,放到中心化交易所没什么价值,但是放到去中心化的借贷服务,就会促进基于区块链技术的借贷服务平台产生。
区块链作为分布式开源的、去中心化的、可信公开透明的技术,仅仅重构现有的基于区块链的生产关系,它使用的数据是基于智能合约本身的,并且只能访问区块链本身的可用数据,其本身无法引入外部数据,面对纷繁复杂的智能合约数据需求, 区块链数据生产要素的引入仍然需要一种解决方案:数据聚合器,也成为预言机。
基于区块链的数据聚合器可能被严重低估
数据聚合器作为为智能合约提供可信数据的基础工具,是智能合约连接外部世界的桥梁,这外部世界包括区块链生态的外部世界和区块链上的外部世界。进几年相关布局发展迅速,其刚性需求在DeFi上得到充分体现,利用区块链和数据聚合器系统,通过去中心化的计算针对市场价格、天气数据等链下数据建立权威的事实,提升DeFi的应用功能和能力功能的同时,数据量增长将直接推动区块链项目的爆炸式增长。
目前基于区块链技术的数据聚合器成为DeFi等合约连接外部数据的不可缺少的一个基础设施,但一直以来人们对于数据聚合器的认知还停留在简答的喂价系统上,这是明显低估了数据对于智能合约的重要性,也低估了数据聚合器的价值,随着基于区块链的智能合约越来越多,合约之间、合约和链下数据之间关联越来越多,数据聚合器项目方正在进行各种各样的创新,以进一步拓展数据资产的应用纬度和场景。
开发基于数据的模块化功能,满足智能合约的数据需求
智能合约本身就是一个执行的脚本,但是脚本的执行需要参考外界的条件,从而导致了合约需要大量的外部交互需求,为此,数据聚合器也开启了模块化功能,为协议提供外部世界的各种交互功能模块,以实现数据资产的进一步价值裂变。越来越多的数据资源接入,越来越高的数据权威,据不完全统计,目前已经有超过三百多个项目集成了数据聚合器功能,涵盖了金融数据、天气数据、体育比赛数据、游戏事件数据、投票数据、地理位置数据等,直接激活全新的区块链应用场景,随着数据聚合器数据的丰富,一些协议创新的引用数据聚合器的数据,打造出更高级的智能合约模块,除了提供数据外,数据聚合器还提供数据证明、数据计算、数据传送、数据价值结算等功能,像价值储备功能一样,这些证明也将成为链上服务,并与数据聚合器协议紧密结合,组合更多、更复杂的应用场景,比如:金融产品、国际贸易品、保险产品、区块链游戏产品,NFT等。
NDN Protocol:以数据为中心的区块链网络协议
NDN Protocol 是由NDN团队提出的基于数据的全新数据聚合器,以前大部分的区块链数据协议更多的是围绕数据的确权来实现,这些都是基于静态数据,但是在价值互联网时代,所有基于区块链的数据都是有价值的,价值只有通过流通才能体现,比如:假如有数据,数据名字为:BTC的价格,并且存储在A的硬盘上,这时候就B想采购A的数据:BTC的价格,那么B需要支付的费用分两部分:一部分是数据本身的价值,另外一部分是要把数据从A的硬盘,运输到B的硬盘,这个过程更多的是产生流量费用,那么B总共要支付的是数据本身的价值+数据从A硬盘运输到B硬盘所产生的的流量费用,由于传统的基于TCP/IP 协议都是以主机为中心,而不是以数据为中心,从而不能计算流量费用,所以其他区块链项目更多的是基于动态数据太确权,但是在这过程产生的流量费用却是无计可施。
在NDN 网络中,数据作为一等公民对待,不同于传统的基于TCP/IP 网络,在NDN网络中,用户通过数据的名字来查找数据,NDN通过路由节点根据数据的名字来查找数据,从而极大的提升数据的传输效率和安全性。
NDN团队创新的通过NDN网络结合区区块链的技术,解决了数据在传递过程中所产生的流量费用,从而完美解决了价值数据的流通计费问题。这也是NDN Protocol 号称为价值互联网数据中的亚马逊的原因。NDN Protocol 在以后会集合去中心化Dapp的数据数据,去检索Filecoin、IPFS、Storj等分布式存储的数据和其他数据提供者的数据,从而对去中心的Dapp 进行数据投喂。
NDN Protocol 是一个全新的数据聚合器,但是关于整个生态的角色和经济模型还没有详细说明,包括数据提供方、数据使用方、加工方等一系列生态角色的分工和功能,以及数据资产的交换等,都没有提及,也说明NDN Protoco 项目也萌芽期,需要时间和耐心来验证。
UXTO与余额
区块链入门从使用钱包开始,我们最关注的是钱包的账户余额。可看过很多区块链资料以后,一直存在一个疑问,钱包的余额信息存在区块链的什么位置?一直没有找到,只有一个相近的概念叫UTXO(Unspent Transaction Output),但看完以后还是对应不上。直到翻遍网上所有关于UXTO的资料,才知道在中本聪设计的比特币系统中,并没有余额这个概念,“比特币余额”是由比特币等钱包应用派生出来的产物。钱包的余额是通过与账户相关的多个UXTO算出来的。下面且听我详细道来。
了解过一点点会计学,我们现在的会计系统绝大部分采用的是一种叫做“借贷记账法”的方法,账目分成借方和贷方,每发生一笔业务都要登记两个以上的科目。
简单来说,Alice转账给Bob 1美元,使用借贷记账法至少要产生两条账目,Alice账户减少1美元,Bob账户增加1美元。这种记账法在企业经营、企业审计中有无数的好处。但是这种记账法也有一个最大的缺点,就是容易产生记账错误和记账误差。一笔交易需要登记两条以上的账目,本质上记录的是“交易的结果”,而不是“交易本身”。
中本聪发明了UTXO(Unspent Transaction Output)交易模型,并将其应用到比特币当中。UTXO是“未花费的交易输出”,简单来说就是,每一笔比特币交易实际上都是由若干个交易输入和输出组成的。交易输入是资金来源,交易输出是资金去向,每一笔交易都要从交易输入中花费出去一部分,这一部分就是未花费的交易输出(UTXO)。每一次的交易输入都可以追溯到之前的UTXO,直至最初的挖矿所得。
由挖矿所得创建的比特币交易,是每个区块中的首个交易,又称之为coinbase交易,它由矿工创建,没有上一笔交易输出。
在比特币交易中 UTXO 就是基本单位,一个UTXO一旦被创建就不可被继续分割,它只能当作是下一笔交易的输入被花费掉,花费后产生新的UTXO,这样周而复始地实现货币的价值转移。所以我们在比特币钱包中所看到的账户余额,实际上是钱包通过扫描区块链并聚合所有属于该用户的UTXO计算得来的。
因此,当我们在说某人拥有1枚比特币的时候,我们实际上说的是,在当前的区块链记录中,有若干笔交易的 UTXO 收款地址写的是这个人的钱包地址,这些UTXO的总和是1个比特币。
比特币的UXTO系统遵守两个规则:
我们以以太账户为例,打开 etherscan.io ,选择BLOCKCHAIN-All Accounts,这样可以看到所有地址与余额,可以选择其中一个查看详细信息。如果看不懂, 没关系,把自己的以太地址输入到右上角的搜索框回车后,会显示地址的余额和详细交易记录,如下图。
至此,我能理解李笑来老师说为什么他的账户没有余额,只有UXTO了,O(∩_∩)O哈哈~,内行人不要说外行话嘛。
在思科交换机模拟软件上进行端口聚合实验,使用命令 switch(config)#interface port-group 1 却老提示错误
哥们区块链聚合关系模拟实验你做区块链聚合关系模拟实验了绑定端口区块链聚合关系模拟实验的动作没啊?
interface range f0/1-2
channel-group 1 mode on
把1、2端口绑定成EtherChannel
然后才能
interface port-channel 1
才发现 哥们 是port-channel 不是port-group
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标签: #区块链聚合关系模拟实验
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