CESSのビジョンとエコシステム
CESSはデータ価値インターネットのインフラストラクチャを構築することを目指しており、ユーザーにデータのアップロード、保存、共有のための普遍的なサービスを提供しています。このプラットフォームは、分散型アプリケーション(DApp)の展開をサポートしており、AIトレーニングデータの安全な供給と管理に適しており、コンテンツエコロジー、データ所有者、AI開発者のための共同構築および共有のプラットフォームとなっています。
三層ストレージアーキテクチャの詳細分析
- ブロックチェーンレイヤー:システム全体の信頼の礎として、すべてのトランザクションとストレージ活動を記録し、R2S(ランダム回転選択)およびGRANDPAコンセンサスアルゴリズムの組み合わせを利用して、検証ノードを動的に選択し、分散化とセキュリティを確保します。
- 分散ストレージリソース層:データはスライスされ、暗号化され、複数のノードに保存され、フォールトトレランスと冗長性メカニズムを利用してデータの可用性と回復能力を確保します。
- CD2Nコンテンツ配信レイヤー:CDNとP2P技術を統合し、ユーザーが必要なデータにミリ秒以内にアクセスできるようにし、伝送効率を向上させます。
コアストレージとコンセンサスメカニズム
CESSはストレージの整合性を確保するために2つの主要な技術を導入しました:
- PoIS(アイドルストレージの証明):バリデーションノードが提供するアイドルスペースがまだ利用可能であることを検証し、動的リソーススケジューリングをサポートします。
- PoDR²(データ冗長性と回復の証明):データのために複数のバックアップと災害復旧機能を確保し、いくつかのノードが故障しても全体のデータ整合性が影響を受けないようにします。
さらに、ノードはコンセンサスに参加するために300万$CESSトークンをステークし、整合性を維持し、リソースサービスの報酬を受け取る必要があります。
XESS AIプロトコル:AIデータプライバシーの保護
CESSによって発表されたXESSスイートは、プライバシー保護とAIトレーニングを深く統合しています。これには次のものが含まれています:
- リソース共有のためのAIエージェントハブ。
- 連合学習技術を活用して、元のデータを漏らすことなく分散型モデルのトレーニングを実現します。
- プロキシ再暗号化技術は、データ共有のための厳格な権限管理を保証します。
- 指紋認識アルゴリズムによるデータ権利確認メカニズムは、著作権のセキュリティを確保します。
- インテリジェントロケーションアウェアストレージ(LBSS)は、法的規制、レイテンシ、コストに基づいて、データの分配をグローバルにインテリジェントに最適化します。
幅広い応用の展望
CESSはWeb3コンテンツ作成ストレージ、AIトレーニングデータ管理、金融や医療などの厳格なプライバシー要件を持つ分野に適しています。さらに、グローバルファイル共有、プライベートクラウドストレージ、NFTメディア管理をサポートしており、重要な市場の可能性があります。
概要
CESSは単なる分散型ストレージソリューションではなく、データ資産の返還と価値循環を促進するための革新的な基盤でもあります。それはプライバシー保護とAI技術を組み合わせて、Web3エコシステムとデータ経済の将来の発展を支援します。