区块链技术的好处范文

导语：如何才能写好一篇区块链技术的好处，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

什么是区块链？

一种去中心化的分布式账本数据库，没有中心，数据存储的每个节点都会同步复制整个账本，信息透明难以篡改

近几年，越来越多的机构开始重视并参与区块链技术研发。从最初的比特币、以太坊，到各种类型的区块链创业公司、风险投资基金、金融机构，贴上“区块链”标签，立马就“金光闪闪”。不仅如此，很多人的微信朋友圈也被各种解读区块链的文章刷屏。

那么，到底什么是区块链？

工信部指导的《中国区块链技术和应用发展白皮书2016》这样解释：广义来讲，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。

交通银行金融研究中心高级研究员何飞进行了通俗解释：“简单地说，区块链就是一种去中心化的分布式账本数据库。”去中心化，即与传统中心化的方式不同，这里是没有中心，或者说人人都是中心；分布式账本数据库，意味着记载方式不只是将账本数据存储在每个节点，而且每个节点会同步共享复制整个账本的数据。同时，区块链还具有去中介化、信息透明等特点。

“区块链技术本质上是一种数据库技术，具体讲就是一种账本技术。账本记录一个或多个账户资产变动、交易情况，其实是一种结构最为简单的数据库，我们平常在小本本上记的流水账、银行发过来的对账单，都是典型的账本。”腾讯金融科技智库首席研究员王钧说，安全是区块链技术的一大特点，主要体现在两方面：一是分布式的存储架构，节点越多，数据存储的安全性越高；二是其防篡改和去中心化的巧妙设计，任何人都很难不按规则修改数据。

以网购交易为例，传统模式是买家购买商品，然后将钱打到第三方支付机构这个中介平台，等卖方发货、买方确认收货后，再由买方通知支付机构将钱打到卖方账户。由区块链技术支撑的交易模式则不同，买家和卖家可直接交易，无需通过任何中介平台。买卖双方交易后，系统通过广播的形式交易信息，所有收到信息的主机在确认信息无误后记录下这笔交易，相当于所有的主机都为这次交易做了数据备份。即使今后某台机器出现问题，也不会影响数据的记录，因为还有无数台机器作为备份。

提到区块链，很多人就把它与比特币联系在一起，不少人甚至把区块链等同为比特币。何飞说，比特币是区块链的一种呈现方式，但区块链并不等同于比特币。区块链是比特币的底层技术和基础架构，而比特币是区块链的成功应用，但并不意味着区块链只能应用到比特币上。

区块链有什么用？

能解决金融、公益、监管、打假等很多领域的痛点难点，但有不少适用条件

金融服务是区块链技术的第一个应用领域。运用区块链技术能解决支付、资产管理、证券等多个领域存在的痛点。

以支付领域为例，金融机构特别是跨境金融机构间的对账、清算、结算的成本较高，涉及很多手工流程，不仅导致用户端和金融机构后台业务端等产生高昂的费用，也使得小额支付业务难以开展。区块链技术的应用有助于降低金融机构间的对账成本及争议解决的成本，显著提高支付业务的处理效率。另外，区块链技术为支付领域带来的成本和效率优势，使金融机构能更好处理以往因成本过高而被视为不现实的小额跨境支付，有助于实现普惠金融。

比如，为解决金融机构间对账成本高的问题，2016年8月，微众银行联合上海华瑞银行推出微粒贷机构间对账平台，这也是国内首个在生产环境中运行的银行业联盟链应用场景。微众银行区块链首席架构师张开翔认为，传统“批量文件对账”模式长久以来未能解决的成本高问题，正是区块链技术的用武之地。随后，洛阳银行、长沙银行也相继接入机构间对账平台，通过区块链技术，优化微粒贷业务中的机构间对账流程，实现了准实时对账、提高运营效率、降低运营成本等目标。截至目前，平台稳定运行1年多，保持零故障，记录的真实交易笔数已达千万量级。

在公益领域，区块链技术也大有可为。蚂蚁金服涉及区块链的首个应用场景就是公益，帮助一群听障儿童获得一笔善款，然后运用区块链技术促进公益更加开放透明。蚂蚁金服技术实验室高级产品专家胡丹青说：“区块链公益平台就像是我们在互联网上构建了一个专门用于邮寄资金的邮局。用户捐的每一笔钱，我们都会打包成一个包裹，这个包裹通过区块链平台传递，每经过一个节点，我们都会盖上一个邮戳，最后送到受捐人手上。这样可以保证用户捐的每一笔钱都是透明、可追溯、难以篡改的。”

在商品打假方面，区块链技术可以大显身手。胡丹青介绍，蚂蚁金服将区块链技术用在了正品溯源上。目前，已有部分来自澳大利亚、新西兰的海淘商品比如奶粉，用支付宝扫一扫，就能知道是不是正品。“跟此前商家自录入商品信息不同的是，区块链是让多位‘记账师’公正、独立、不可抵赖地完成记账。”

对于金融监管，区块链技术也能发挥一技之长。2017年金融区块链合作联盟(深圳)的《金融区块链底层平台FISCO BCOS白皮书》认为，区块链为金融监管机构提供了一致且易于审计的数据，通过对机构间区块链的数据分析，能够比传统审计流程更快更精确地监管金融业务。例如，在反洗钱场景中，每个账号的余额和交易记录都是可追踪的，任意一笔交易的任何一个环节都不会脱离监管视线，这将极大提高反洗钱的力度。

有业内人士认为，区块链1.0主要针对数字货币；区块链2.0针对智能合约，可以应用在金融市场中；区块链3.0适用的场景将会更多，甚至会开创一个“区块链时代”。

何飞认为，区块链确实能解决很多领域的痛点难点，但区块链不是万能的，也有很多适用条件。

比如，区块链技术去中心化的特点适合多方参与的场景，如果只是单边或双边参与价值就不大。由于需要每个节点都去核对，区块链技术也不适用那些高频交易的活动。

再如，区块链强调的是公开透明，并不适合对数据隐私要求特别高的场景。

区块链会成新风口吗？

技术目前还不太成熟，要警惕概念炒作，特别要区分是技术创新还是集资创新，不能为了区块链而区块链

区块链概念这么火，未来会成为又一个“互联网+”吗？

近年来，区块链的发展生态逐渐得到改善与丰富。业内人士认为，拥有国家政策扶持，得到广泛关注和资金支持，区块链技术能实现逐步稳定进步。区块链技术上行前景虽广阔，但对此也要保持一颗平常心。

“尽管眼下区块链大热，但我们仍然认为，它还处于一个非常早期的阶段。”胡丹青说，区块链概念目前存在虚热，不是热在拿技术解决现实问题，而是热在集资圈钱、炒作估值，尤其是热炒的绝大部分所谓ICO(首次代币发行)都是集资工具创新，跟技术创新无关。

区块链技术确实能创造很大的价值，但一些风险也不容忽视。

“区块链技术还不太成熟，可应用场景比较有限，更应警惕资本市场炒作概念。”何飞说，区块链热潮的背后免不了会有一些搞噱头想投机的公司，他们并没有真正开展业务，只是企图到资本市场捞一笔就走，要谨防由此出现“劣币驱逐良币”，导致真正想开展业务的机构退出市场，影响区块链技术的应用。

胡丹青建议，对于目前的区块链热，监管部门应更主动地介入，区分是技术创新还是集资创新，鼓励政府组织、有公信力的专家、行业参与者共同帮助公众辨识，全面遏制区块链名义下的集资创新，让ICO实际控制人必须为集资行为承担责任。“判断是技术创新还是集资创新的依据其实很清楚，即是否以信任为始，是否通过解决信任问题创造了实际价值。”

今后更好地推广和使用区块链技术，还需继续完善基础设施、加强相关法律政策制定等。

王钧认为，共识算法等区块链的核心技术尚存在优化和完善的空间；另一方面，区块链的处理效率还难以达到现实中一些高频度应用环境的要求。目前主流的区块链技术平台均发源于国外，国内的区块链技术服务商要耐心地从底层开发做起，做到技术自主可控，争取引领全球区块链技术发展。拥有区块链应用场景的企业，要积极拥抱新事物，同时科学评估上链需求，不能为了区块链而区块链。

篇2

“在美国IT消费者市场中，云计算占20%-30%的份额。但是在中国，这一比例只有5%左右。不过，我相信中国很快会超越美国。”黄允松正密切关注着中国云计算市场的变化。

在今年的央视春节晚会上，由冯巩等人表演的小品《信任》引人入胜，其中女演员的一句台词“现在谁出门还带钱包啊”，确实是人们日常生活的真实写照。在很多场景中，手机取代了现金、信用卡。相对保守的金融行业目前正在积极拥抱“互联网+”，新技术带来的是商业模式，以及人们日常工作和生活的翻天覆地的变化。2017年，中国的互联网金融将迈入一个崭新的历史时期。现在，许多“85后”已经不把钱存入银行，而是放到各种新的金融机构中。中国人民银行准备启动数字货币的研发。区块链（BlockChain）技术赢得了越来越广泛的关注。金融业是IT最大的消费者之一，IT的创新与变化未来有可能主导金融行业的发展。

黄允松以区块链为例介绍说，区块链的诞生，源于虚拟世界的不信任关系。在信任或信用重建的过程中，区块链应运而生。在区块链中，科技扮演的角色是，让IT的管理和控制透明化。区块链的目标是在全国乃至全球范围内建立共享的庞大体系，因此它对稳定性、效率、可靠性和性价比等方面的要求自然更高。而要满足这些需求，云计算显然比传统的IT更胜一筹。

随着金融模型、项目复杂度、资金流动量的增加，银行正在积极寻找新的风控手段，这其中就要用到大数据工具。“云计算的第一个刚性需求的来源就是大数据，尤其是那些对数据处理的性能、敏捷性、可靠性要求较高的行业，比如金融、制造、商品流通、安全等行业的用户，将会更快、更广泛地采用云计算模式。”黄允松表示。

S着工业4.0、中国制造2025等战略的推出，利用云计算、大数据等技术实现业务转型升级成了许多制造业企业的当务之急。原来企业生产什么，消费者就只能购买什么。而现在，制造要以满足用户的需求为核心。因此，由数据驱动生产流程就变得非常关键。制造企业的所有决策都应该以数据为依据。

以沃尔玛为例，它是美国首个全面引入100%数字化商业制度的企业。沃尔玛建立了一套完整的数字化系统，可以对货架、商品、销售过程、会员、顾客体验等进行全面管理，统一使用条形码对相关库存进行实时、准确地追踪。正因为如此，沃尔玛的运营效率得到了极大提升，商品供应与顾客的需求十分契合，不仅为企业赢得了良好的口碑，运营成本也逐步降低。由此可见，用数据驱动生产流程对每个行业来说都是非常关键的。

“不管是消费升级，还是中国制造2025，重中之重是要实现数据驱动、自动化、智能化，以及基于场景化的制造。一切都要以数据为基础，同时还要依托云计算平台。”黄允松表示，“各行业的用户都亟须打造强健的云计算平台，它是一切改良、革新和升级的根源。”

三大改变

由于先行了一步，美国的云服务商AWS成了云计算领域众多后来者争相效仿的对象。AWS提供的云服务包罗万象，每年仅新增的功能就多达数百项。但是归纳起来，AWS主要提供了三大部分的服务：第一，EC2，也就是IaaS，它替代了传统的服务器等硬件设备；第二，对象存储s3，它有效地解决了非结构化数据的存储问题，增强了AWS与客户之间的黏性；第三，Orchestration编排服务，它是对传统中间件（如数据库、运行池等）进行高度自动化管理和运行的过程。现在，很多云服务商也主要是从以上这几方面不断改进自己的云平台，不断提升自己的能力。

从2016年11月开始到现在，青云了一系列新的产品和市场举措，既有针对普通用户的，也有面向合作伙伴的，目的就是不断丰富自己的云平台，全面提升服务和盈利能力。

在全新上线的上海1区（SHI）中，青云对技术架构进行了全面升级。上海1区全面升级为全闪存架构，并基于统一的存储和网络系统实现虚拟化和容器的融合运行，也就是一套架构同时支持虚拟化和容器技术。在此基础上，青云上海I区的PaaS服务也将采用容器技术，最高可实现500%的性能提升，同时让用户获得更高的资源使用效率、更简洁的开发部署和管理流程。

先从存储谈起。在IT行业，虚拟化和云计算是典型的“共享经济”模式。但是，传统的机械设备无法满足海量并行处理的需求，极大地束缚了“共享经济”模式的发展。机械硬盘逐渐消失，闪存将全面兴起。这一趋势越来越明显。

青云上海I区全部采用闪存介质，而不再使用机械硬盘。“我们用实际行动证明，未来是一个电子的世界，而不是机械的世界。青云正在引领这一潮流。计算机体系架构中最大的瓶颈就是机械设备，如今它完全可以退出历史舞台了，这对云计算行业的发展来说是巨大的利好。”黄允松表示。

除了全面升级到闪存介质，青云还了QingCloud SOS zO全新一代软件定义存储技术。青云从存储层入手，利用QingCloud SDS 20重构了统一的存储系统，实现了对物理机上文件系统按用户使用空间的隔离，同时实现了在同一套技术架构下对虚拟化体系和容器体系的统一管理和运维，避免了系统的割裂。这样的改进带来的好处显而易见：统一的物理架构，节点相互对等，可以支撑各种集群管理框架；虚拟化体系和容器体系由统一的网络和存储系统支撑，两者间可以实现无缝互通和资源共享；支持Docker，使得Docker的云化部署开发大大简化，在大幅提升性能的同时保证了虚拟主机的融合和云的弹性特质。

QingCloud SDS 20在兼顾云计算弹性特质的同时，使得CPU利用率、存储性能和网络性能得到大幅提升。举例来说，青云上海I区的超高性能盘在不限速的情况下，读性能可达25万IOPS，写性能可这IO万IOPS。

再来谈谈网络的变革。为了保证应用的性能，万兆光纤已经成为行业的最低配置。现在主流的网络配置是10万兆，即单根光纤25GB，捆绑4路。为什么网络带宽的需求会越来越大？一方面是为了支持共享，另一方面是因为总线概念的外延。总线是数据的通道，当单一计算机成为分布式计算中的一个节点，无数同质的、异构的节点连接成―个系统时，就需要新的总线，即网络（以太网）。青云将在2017年全面采纳单根光纤25GB的10万兆网络方案。另外，在网络方面，SDN非常关键。有人认为，SDN的出现是为了降低对交换机的依赖，其实不然。SDN的职责是将结构清晰的静态网络变成100%的动态网络。

青云上海1区打造的是运营商级核心数据中心+自主多线动态BGP网络。数据中心之间通过超大带宽、超低延迟的多路光纤进行连接，并采用N x 10CGE级别物理带宽，在同城内实现星型多环物理网络拓扑结构，在实现任意节点内网间承载的同时，任何一l物理链路的中断都可实现毫秒级切换，从而为用户的关键业务保驾护航。

青云上海I区采用自主多线动态BGP出口网络架构，通过直连多路运营商网络，自主跨地域进行流量调度和路由优化，帮助用户实现分钟级快速恢复，以适应不断变化的网络，随时获得更优的网络连接质量。

最后再说说软件架构。“我从事软件开发的那个年代，程序员不仅要学习操作系统，而且要掌握多种编程语言，比如Java.PHP.Python等，还要具备中间件、数据库方面的知识。”黄允松说，现在程序员的挑战并不在这些方面，“数据库都跑在云上，比如AWS的Aurora.谷歌的Fl等。青云也计划在今年自己的关系型数据库。用户只需要与API对接，存数据、取数据、删数据、改数据，而调优、打补丁、扩容、分库、分表等工作都可以交给云服务商完成。在云端对中间件进行服务化的过程，使得工程师不再需要关注复杂的技术，只要关注业务本身即可。”

一切皆云

“Cloud is Everything！”黄允松说，他的这一观点从未改变。

篇3

推荐指数：

作者：马克？冯？里吉门纳姆

译者：盛杨燕

出版：浙江人民出版社

作者简介：

马克？冯？里吉门纳姆

全球顶尖大数据影响力人物之一，一站式大数据商店Datafloq创始人，荷兰Data Donderdag大数据论坛联合发起人，在大数据、区块链、物联网和颠覆性创新方面拥有丰富的经验。

据测算，我们现在每两天产生的数据，相当于人类文明伊始至2003年所a生的数据的总和。而且，随着几乎所有的一切事物都被数字化，人们预计可用数据量将每两年翻一番。大数据能让企业制定更好的决策，从而提高效率、节约成本、增加收入。但是许多企业还没有认识到它的好处，即便认识到了，也许还不知道如何利用。

大数据早已开始改变商业乃至社会的运作方式，企业，尤其是中小企业，若要避免被时代甩在后面的命运，就必须跟上构建大数据战略和关键大数据能力的浪潮。

任何数字化的事物皆为数据。越来越多的事物被数字化，并与互联网产生联系，这意味着公司正在接收全新领域的数据。物联网运动表明，任何产品或设备都能与互联网相连，因此都能提供数据。

当然，数据自身并不具有价值。真正有价值的是在数据基础上所做的分析，以及数据被转换成的信息，甚至是知识和智慧。数据的价值在于企业如何利用数据打造一个以信息为中心的企业，并将企业的决策制定立足于数据分析所释放的基础知识。

大数据见者有份――你只需拓宽视野去发现在哪里能找到它，以及如何分析和使用它。

常有人说，中小型企业无法加入大数据运动或者不能开发大数据战略，因为他们拥有的数据太少。然而2012 年，SAP公司的一项研究显示，接受采访的中小型企业高管中，76%将大数据看作一个机会。SAP公司负责业务分析、数据库和技术的执行副总裁史蒂夫・ 卢卡斯曾说：“每个公司都应该考虑大数据战略，无论大小。”即便企业拥有的数据较少，也可以开发大数据路线图，成为以信息为中心的企业。那么，对于中小型企业，今后的大数据机会是什么，应如何利用自己的“小数据”？

这里所说的“小数据”并不是IBM 定义的小体量、批处理和结构化的数据。相反，小数据可以是任何形式的数据，结构化或非结构化、实时处理或批处理均可。小数据只表示数据量少，即数吉字节或上太字节，而达不到拍字节。

的确，一些中小型企业可能没有很多数据，但是，即便这样，它们也有供应商或经销商。如果这些公司开始合作和分享数据，它们的可用数据量就会成倍增长。我们也看到过这个过程曾发生在大型跨国公司身上，例如，耐克和同行分享它所有供应商的数据，这使得供应链中的其他公司可以补充和使用该数据库，借此做出更聪明的决策。

当中小型企业开始使用数据，并将自己的数据与供应商的数据相结合时，它们就会突然拥有充足的数据，这些数据可以经分析和可视化处理后，用于改进决策。它们也可以将已有的少量数据与公开数据集结合。开放权限的公开数据集现在已越来越多，同时，公共平台也在不断增多，这样，中小型企业就可以从这些平台上免费下载或花钱购买更多的数据集。将个人数据与公开数据结合起来，一方面能增加分析可用的数据量；另一方面可以获得全新的结果，比如发现新市场或目标群体。

中小型企业不应该只看到公司已经拥有和收集的数据，而应该乐于接受收集数据的新方式。在这个问题上，创意是关键，因为最终只要有传感器加入进来，任何产品都能转化为数据。传感器的成本正日渐降低，在已有产品上安装传感器可以传递全新的数据集，从而获得意料之外的见解。

大数据不仅体现在大体量、高速度上，也体现在多样性上。大数据强大之处就在于能够将非结构化和结构化的数据集结合，获得新的见解。非结构化数据有许多来源，包括社交数据、视觉资料、文档、电子邮件，乃至语音数据。将多个较小的数据集结合与将大型数据集结合相比，它们产生的见解是一样的。因此，数吉字节产生的见解对中小型企业的作用，与数拍字节或艾字节数据产生的见解对大型跨国公司的作用相当。

Real Business的杰米・特纳曾说：“由于资源有限……灵活性和敏捷性对于中小型企业极为重要。”的确，它们必须找到与它们可用资源相配的解决方案。这些企业可以使用由较小的也更为灵活的大数据创业公司创建的基于云端的解决方案，而不必选择IBM、赛仕或惠普开发的完整大数据解决方案。此外，它们可以使用开源工具自行创建大数据解决方案。尽管后者仍然需要专业人员，但是成本已有下降。开源工具是免费的（当然不提供任何服务），商用硬件也逐渐变得便宜起来。

无疑，大数据适用的不仅仅是大型企业，中小型企业也有很多机会，能从它们已有的数据或新数据集中获得有价值的见解。实际上，中小型企业确实需要多一点创新来解决大数据难题。它们必须跳出思维定式，发现企业内部和外部的数据机会。不过说到底，如果大型企业想充分利用大数据，这一点同样适用。

所以，通过将不同数据格式的各个数据集巧妙结合起来，小数据也能成为大数据。例如，将天气数据与你的餐馆销售数据结合，就会发现下雨对销售的影响，从而调整你的采购。将你的顾客数据与他们的在线情绪相结合，就能给他们制造惊喜，打造长久的关系。跟踪你的顾客在店中的行为，将它与销售数据结合起来，就能调整和改善你的店面布局。或者，将线上销售数据与线下顾客资料相结合，看看如何为你的小型零售商店优化多渠道途径。