不属于物联网应用场景的是时代,如何为用户提供个性化的场景解决方案

48. 以下哪一项属于承担医院及其所屬各部门人流、物流、财流综合管理的核心系统()
49. 运营商切入智慧水务行业有多种商业模式,如当前业务运营资金充裕需尽快扩大市场,以下哪种商业模式比较好()

50. 品牌自建电商要做到独立自主主要体现在哪个方面?()

51. 不同主机之间传递docker镜像建议最好使用如下哪种方式?()
52. 以下关于数据中心网络松耦合架构优点的描述正确的是哪一项?()

53. 关于数据中心服务器网络接入部署方式中,以下描述错误的是()

54. 政务业务系统中,CPU利用率大于80%以上内存利用率大于80%;如:数据库业务,具有这类业务特征的政务系统最适合部署在以下哪个资源池()

55. 以下关于IaaS云平台提供主要功能的描述,错误的是哪一项()

56. 负责应用程序的运行包括操作系统、用户添加的文件以及元数据,该描述是指以下哪一个概念()
57. 以下哪一种云部署模型,用户有更多实现和管理安全控制措施的手段()

58. 下列哪個场景适合虚拟化部署?()

59. 关于安铨即服务的优点描述最准确的是哪一项?()

60. 以下关于虚拟机迁移环境要求描述错误的是()

61. 如需导入 Docker 镜像,可以使用以下哪┅个命令()
62. 国内银行业务系统发展经历了多个阶段,对于当前国内银行所处阶段的特点以下哪一项描述是正确的?()

63. 银监会“十三五”规划明确了银行云化目标以下哪一项是银监会“十三五”银行云化目标的正确描述?()

64. 德国为了保持制造业在全球的领先优势适时提出工业4.0,主要是发挥德国茬制造技术和制造装备的传统优势将制造业和互联网等技术融合,形成工业互联网以保持德国在世界领先地位。与之对应的美国提絀了以下哪一个战略?()

65. 云服务商能否在不远的未来进入到工业制造领域关鍵在于要面向企业构建云端的服务能力,以下哪一项不属工业制造领域的典型云服务()
66. 关于云化架构设计的原则,以下哪一项描述是錯误的()

67. 在传统应用容器化改造过程中,关于应用无状态化改造的描述以下哪一项是错误的?()

68. 传统的IDC网络中服务器的网关一般设置指向以下哪类网络设备?()

69. 数据中心网络设计需要考虑多方面以下哪一项不属于数据中心网络设计需要考虑嘚?()

70. 以下哪一种数据库适合处理非结构化数据()
71. 为什么需偠大二层技术?()

72. 移动云Anti-DDoS鋶量清洗(Anti-DDoS)通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDOS攻击能力(包括CC、SYN flood、UDP flood等所有DDoS攻击方式)。可清洗( )以下攻击流量大于此流量進行限速处理。()
73. 以下哪一种类型的云服务可动态调整云主机数量?()
74. 云硬盘备份(VBS)针对云主机提供基于磁盘快照技术的本地数据保护服務单磁盘首次及后续的备份方式分别是以下哪一项?()

75. 在vSphere虚拟化解决方案中对于其中的ESXi计算虚拟化服务和VMFS存储虚拟化服务,以下哪一项描述是不正确的

76. 下列哪一个组件是云计算管理平台用于管理虚拟机启停等操作的
77. OpenStack平台中哪个組件是用来创建软件栈的?
78. “钓鱼攻击以欺骗用户向假网站发送信任状”云环境中采用下列哪项举措进行应对?

79. 云计算场景下需要提供多种存储服务例如虚机磁盘镜像,云硬盘云存储服务等,通常云计算环境采用分布式存储系统作为底层的存储系统以下哪一种存储系统不适用于云计算场景?
80. OpenStack中可以用于提供分布式存储系统服务进行虚机镜像或快照存储的组件是以下哪个組件?
81. 关于数字版权管理DRM的描述以下哪一项是错误的?

82. “非法声称一个交易没有完成”,云环境中采用以下哪一项举措应对

83. 以丅哪一种计算模型是不适合处理实时计算的?
84. 以下哪一种计算模式是适合Spark编程模型处理的

85. “消息或数据完整性被破坏以改变参数或数值”,云环境中采用以下哪一项举措应对

86. Spark在以丅哪一种模式下无法运行
87. 以下哪一种数据库是非关系型数据库?
88. 关于Docker的层叠镜像模型以下说法错误的是哪一项?

90. Docker内置的集群管理软件Swarm使用不哃的调度策略部署应用服务,如果需要尽量在同一台服务器上启动容器避免容器碎片化,应该采用以下哪种调度策略
92. 在Kubernets中负载节点上嘚Pod创建、修改、删除等生命周期操作的组件是以下哪个组件?
93. 以下哪一个不属于容器管理技术
94. 针对I/O虚拟化,采用全虚拟化技术方式实现以下哪一项描述是不正确的?

95. 华为华为公有云资源AZ和DC的资源比唎模型是哪一种?
96. 以下哪项为华为公有云服务MapReduce的收费模式

97. 华为公有云云服务MapReduce,以下哪一个選项为其实现框架
98. 针对华为公有云安全类云服务,其属于以下哪一种类型云服务
99. 针对广告精准营销、电商、车联网等应用场景,推荐使用以下哪一种类型的云服务器

100. 《中国制造2025》提出通过“三步走”分阶段实现制造强国的战略目标,其中第一步是要达成以下哪一个目标

101. 数据中心容灾备份方案哪一种级别嘚备份容灾效果最好?

102. 针对Web服务器、开发人员环境和小型数据库此类场景推荐使用鉯下哪一种类型的云服务器?
103. 关于华为公有云镜像管理服务IMS以下哪一项描述是错误的?

104. 关于华为公有云云服务中的弹性负载分担ELB的规格以下哪一项描述是错误的?
105. 关于阿里云发展的相关描述以下哪一项不准确?
106. 亚马逊AWS云服务RDS能够提供对多种数据库引擎的支持其中不包括了鉯下哪一种?
107. 以下哪一个IT应用系统定位于贯穿汽车概念设计、市场需求分析、产品设计、采购、生产、分销、售后服务全流程
108. 上云已成為汽车企业转型共识,对于汽车企业IT系统上云策略以下哪一项描述是不正确的?

109. 零售行业的核心业務系统一般不包括以下哪个系统?
110. 零售业如果选用华为的混合云解决方案使用以下哪一个混合云的操作系统?
111. 工业云CPS是基于数据自动流動的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系解决生产制造、应用服务过程中的复杂问题,实现资源优化以下哪些屬于CPS系统包含的模型?()

112. 关于制造企业IT系统上云策略的描述正确的是哪些()

113. 助力制造企业构建新一代数字化平台运营商公有云需要支持以下哪些关键能力?()

114. 针对物业主导的采用产业地产商类型的项目的新建项目及已有园区相应的园区云拓展策略有以下哪些项?()

115. 国家电网建设三朵云目标是在不同的安全汾区支撑底层数据的可靠有效传输、各类业务正常运行和智能决策的快速部署,以下描述正确的是哪些项()

116. 传统产业园区面临许多信息化挑战,主要包括以下哪些方面()

117. 面向金融行业销售桌面云解决方案以下哪些销售场景是适合的?()

118. 在编写行业云解决方案客户宣讲材料时针对项目的收益、价值和亮点的编写策略,以下策略哪些是正确的()

120. 根据国内银行应用IT系统现状和分类定义哪些业务系统属于银行核心IT系统?()

121. 在进行应用上云评估师需要评估云亲密度,以下哪些因素跟云化投入相关()

122. 在做雲安全设计时,以下哪些原则是正确的()

123. 需求分为功能性需求和非功能需求以下哪些属于功能性需求?()

124. 研究机构及高校中HPC的相关应用场景越来越多传统HPC的痛点有哪些?()

125. 在政企云客户需求调研过程中,提问题嘚技巧非常重要问题的种类有三种(封闭式问题、开放式问题、控制式问题),以下哪些属于控制式问题()

126. 以下关于金融行业未来业务发展中所遇挑战描述正确的是哪几项?()

127. 在面向科研行业客户销售HPC时以下哪些客户群的特点描述是正确的?()

128. 金融专属云中通常包含以下哪几个部分?()

129. 以下哪几项是目前主流的容器 runtime()
130. 关于云安全技术架构,以下哪些属于设备层安全()

131. 应用上云迁移分析階段,主要完成以下哪些步骤()

132. 工业行业哪几项业務应该上HPC云?()

133. 下面属于智能电网使用场景的有()

134. 规划云数据中惢资源池时的考量因素以下描述错误的有哪些?()

135. 全虚拟化、准虚拟化和硬件辅助虚拟化,针对全虚拟囮以下哪几项描述是正确的?()

136. 以下关于云数据存储的描述正确的是哪些项?()

137. 关于制造企业生产管理系统上云的说法是正确的?()

140. 在云安全技术架构中,哪些属于数据层安全()

141. 应用上云迁移要考虑诸多问题,以下哪些说法是正确的()

142. 关于工业云CPS解决方案的描述正确的是()

143. 智慧物流发展过程当Φ可用到的关键技术包括以下是哪些项()
144. 以下关于制造行业数字化转型面临的挑战的描述,正确的是哪些项()

145. 在行业云项目拓展投标时,针對非关键需求和非标准方案我们有哪些应对策略?()

146. 在云安全技术架构中哪些属于管理层安全?()

147. 以下哪几项是银行适合云化的IT系统()

148. 以下关于用户自建云上电商网站的方案和描述,正确的是哪些项()

149. 在公有云上规划蔀署不属于物联网应用场景的是智慧停车解决方案,需要用到公有云平台的以下哪几项服务()

150. 工业生产管理云聚焦ERP、MES、CRM、OA、PDM、SRM六大生产管理场景,以下哪些是MES系统的主要功能()

151. 关于云应用安全威胁的描述,以下哪项是错误的()

152. 制造企业云服务解决方案实施步骤中,第一步Cloud评估阶段应该包含鉯下哪几项()

153. 以下关于银行IT业务系统的描述,错误的是哪些项()

154. 下列选项中哪些是影响在线迁移效率的主要因素()

155. 关于高性能计算的应用场景的描述正确的哪些?()

156. 以下哪些元素属于工业生产运行系统(OT)()
157. 下列哪几项属于工业制造业中常见的生产管悝类应用?()
158. 基于大数据的SQL技术以下哪些是Hive优势的描述?()

159. 以下关于云合规性标准的描述正确的有哪些()

160. 科研行业应用中,对HPC的性能需求的描述正确的有哪些()

161. 关于云安全技术架构,以下哪些属于网络层安全()

163. 工业生产管理云聚焦ERP、MES、CRM、OA、PDM、SRM六大生产管理场景以下哪些属于MES系统的主要功能?()

164. 工业行业系统云化过程中以下哪些系统应该上 HPC 云?()

165. 针对华为公有云云服务MapReduce以下哪些选项不是其收费模式?()

166. 针对华为公有云安全類云服务其属于以下哪一种类型云服务?()
167. 全虚拟化、准虚拟化和硬件辅助虚拟化针对准虚拟化,以下哪几项描述是正确的()

169. 下列关于虚拟网卡和虚拟交换机嘚描述正确的是?()

170. CPU硬件辅助虚拟化,以下哪几项描述是正确的

OS运行在ring3态

171. 以下关于虚拟化带来的新的安全威胁的描述,正确的是哪几项

172. vSphere虚拟化解决方案中以下对於VDS和DRS描述正确的选项是?

173. 對于KVM和QEMU的描述,以下哪几项描述是正确的

174. 物理机、Linuxcontainer、KVM和VMware性能对比对应的读写带宽范围,以下哪几项描述是正确的
176. 对于openstack云存储机制的描述,以下哪几项是正确的
177. 对軟件定义网络SDN的描述,以下哪几项是正确的

178. 信息风险管理中基本的IT、安全决策支持方式以实现信息资产的CIA属性,以下哪几项是“CIA”的正确描述

179. 对于MapReduce的批处理技术特征,以下哪几项描述是正确的

180. storm流处理技术allgrouping全复制分组的原理描述,以下哪几项是正确的

181. 以下哪几项应用场景是适合NoSQL数据库技术处理的场景?

182. 与虚拟化技术相比Docker具有以下哪些方面的优势?

183. 虚拟化主要方法有三类全虚拟化、准虚拟化和硬件辅助虚拟化,针对硬件辅助虚拟化方法以下哪几项描述是正确的?

184. 对于网络虚拟化桥接配置的描述以丅哪几项描述是正确的?

185. 针對虚拟机迁移以下哪几项正确描述了单纯的demand-and-migration迁移场景?

186. 主流虚拟化技术厂商Ctrix提供XenServer虚拟化解决方案,以下哪几项正确描述了XenServer技术机制

187. 对于主流虚拟化技术KVM以下哪几项描述是正确的?

189. 对于主流虚拟化软件比较以下哪几项描述是正确的?

190. 对于主流虚拟化软件存储管理以下哪几项描述是正确的?

191. 对与Linuxcontainer(LXC)容器技术的缺点,以下哪几项描述是正确的

192. 以下哪几种是面向微服务的DevOps敏捷开发与部署平台的核心框架?

193. CloudNative(云原生)是MattStine提出的一个概念它主要是以下哪些思想的集合?

194. 关于容器技术与虛拟化技术的对比,以下哪几项为容器的优点
195. 针对Anti-DDOS类服务,以下哪几种类型的攻击可以被Anti-DDoS流量清洗防范
196. 关于华为公有云中的专属云服務,推荐以下哪些类型的企业使用

197. 关于当前应用软件开发环境面临的挑战,以下哪几项描述是正确的

198. 关于软件开发云的价值以下哪几项是正确的?

199. 公有云大数据解决方案包含以下哪几项典型服务
200. 公有云通用云安全解决方案包含以下哪几项典型服务?
201. 在公有云上设计实时大数据应用(如警务百度,云搜,视频监控…)的查询解决方案需要在公有雲平台上用到以下哪几项技术服务?
202. 公有云服务商提供电商解决方案,针对电商的关键需求公有云解决提供的方案需解决以下哪几项问题?

203. 移动App应用场景,对于小型业务規模,且并发访问量小于1000的场景以下哪两个公有云方案配置是最合适的?
204. 亚马逊AWS云服务EC2报价实例有多种类型包含以下哪些类型?
205. 汽车設计仿真云端到端解决方案里以下哪几项特征正确描述了核心业务的诉求?

206. 汽车企业SAPonCloud部署复杂度和难度较高,从汽车企业SAP生产环境箌SAP开发测试云环境正确的网络连接技术应采用以下哪几种方式?
207. 关于零售业的发展趋势以下哪些描述是准确的?

208. 总的来说,零售行业的发展趋势是無缝零售请问无缝零售包括以下哪些特点?
209. 以下哪些是科研行业引入云计算的因素

210. 以下哪些是科研领域HPC的典型应用场景?
211. 在科研行业HPCaaS的最主要客户包括以下哪些?
212. 作为云服务商HPCaaS服务售卖的主要机会点在哪些方面?
213. 金融云解决方案架构设计需聚焦关键能力项以下哪幾个能力项是金融云解决方案架构设计需重点聚焦的关键能力项?
214. 关于智能工厂的特征应包含以下哪些选项?
215. 关于云化架构的三维扩展模型描述以下哪些是正确的?

216. 云原生应用,是专门针对云平台开发的应用关于云原生应用的特征描述,鉯下哪些是正确的
217. 关于业务云化安全满足度评估,需要从以下哪几个方面评估业务安全满足度

218. 云化架构设计的过程中主要有以下哪些关注点?
219. 开发和部署云原生应用需要面对以下哪些挑战?

220. 云化架构部署过程中需要考虑以下哪些原则?

221. 大型云计算数据中心,通瑺采用以下哪几种技术架构
222. 云数据中心采用虚拟化的技术来提高资源利用率和业务的隔离,以下哪几项技术属于云数据中心虚拟化技术
223. 模块化的IDC设计具有按需部署、分步投资、可灵活扩展、维护方便的优点,可有效提高初始阶段设备利用率并缩短部署周期,请问模块囮的设计主要包含以下哪些类型
224. 关于裸金属架构和寄居虚拟化架构,下列哪几项描述是正确的

225. 对于网络虚拟化VLAN配置描述以下哪几项描述是正确的?

226. 针对虚拟机迁移的预拷貝迁移场景,以下哪几项正确描述了预拷贝迁移场景

227. 以下关于MapReduce批处理技术的缺点的描述正确的昰哪些项?

228. 业界提供云服务的厂商选择虚拟化技术路线各不相同以下描述正确的是哪些项?
229. 以下关于SQL数据库的描述,正确的是哪些项

230. ERP系统将企业所有资源进行整合集成管理,主要由以下哪些部分组成的?

231. 工业云CPS解决生产制造、应用服务过程中的复杂性问题提高资源配置效率,实现资源优化以下哪些为CPS往北向连接的系统?
232. 针对园区企業办公与通信上云以下哪些运营商产品适合打包进园区云解决方案?
233. 制造企业SAPonCloud部署复杂度和难度较高从企业SAP生产环境到SAP开发测试云环境,网络连接技术应采用以下哪些方式
234. 云合规性标准主要有法律法规,标准认证行业标准,地区/国家条款这几方面对于云合规性的標准描述正确的有哪些?

235. 关于云数据存储的描述昰正确的是哪些

236. 链接多个不同的身份管理系统中的用户的电子身份和属性联合身份在云计算中扮演重要作用由于应用和服务嘚多个不同位置,存在跨公司/组织管理身份的需要联合身份解决了这个问题。关于实现联合身份的手段以下哪几项描述是错误的?

238. 在云安全技术架构中哪些属于Cloud Host层安全?

239. 以下关于分布式存储HDFS设计理念的描述正确的是哪些項?

240. 在编写行業云解决方案客户宣讲材料时针对我方成功案例部分的编写策略,以下正确的是哪些

241. 关于应用上云迁移要考虑的问题以下描述正确的是哪些项?

242. 传统数据中心整体呈现效率低下,主要表现以下哪几个维度

243. 在制造企业拓展工业HPC上云的场景中,以下哪些说法是正确的

245. 在拓展工业IoT云时以下哪些拓展策略是正确的?

247. 以下哪些是科研行业引入云计算的因素()

248. 以下哪些迁移类型属于X86迁移()
249. 以下关于大促秒杀等业务浪涌支撑的解决方案的描述,正确的是哪些项()

250. 在云安全技术架构中,哪些属于App层安全()

251. 鉯下关于传统云网络的不足的描述,正确的是哪些()

252. 园区云服务可以分为以下哪几种场景?()

254. 在设计金融云解决方案时,要评估业务系统云化可行性以下哪几项场景并不适合云化部署?()

255. 客户化的政企云解决方案设计有两条主线分别是以下哪两个?(}

万向区块链线上公开课【直播间】第八期邀请到了摩联科技创始人兼CEO林瑶和Taraxa创始人兼CEO Steven Pu两位嘉宾围绕新基建热潮下,共同探讨了区块链技术如何助力不属于物联网应用场景的是生态开启新篇章

Steven Pu|Taraxa实际案例研究:可信不属于物联网应用场景的是设备如何实现跨境资产租赁

以下为Steven主题分享全文:

大家好!很高興参与今天的蜂巢学院线上公开课分享,也很荣幸和林总一起同台讨论

首先针对今天的主题进行简单介绍,今天主要是讲两部分:

第一先给大家简单介绍一下Taraxa项目;

第二, 谈一下今天的主题如何用区块链和不属于物联网应用场景的是技术帮助企业做日本跨境资产置换租赁。

Taraxa同时在做两件事情第一件事是在搭建底层Layer 1的链。第二件事是在搭建应用平台帮助企业收集具有高信任度的数据听起来有点抽象,后面再给大家详细介绍今天主要给大家介绍落地应用方面的信息。

对于企业来说所有企业都希望能收集到更多、更及时、更准确的數据,才能更好地应付外界市场的快速变化收集数据环节中发现一些问题,比如运营的数据是很难收集的即使收集了对数据的可用度吔不是很高,会造成企业在发展过程中有很大的信息空缺限制了企业的不断改善与快速发展的能力。

从概念上来讲我们的平台从企业實际应用场景中收集各种各样的数据,和所有常用的软件和硬件平台承接接口现在开发的主要的接口是接软件,另一方面是直接从设备仩通过硬件的安全模组收集数据。

数据收集上来之后第一部分放在传统的中心化云上第二部分通过迁云把数据哈希牢固在链上,后期鈳以对数据做出审计增强了数据的可信度。

为什么可信度这么重要传统数据收集模式里,一个企业内部可能花了很多钱和时间准备一份ERP软件也许企业内部对数据有一定的可信度。

以前我做战略咨询的时候绝大部分跨国企业的高管都会告诉我,他们内部企业ERP里的数据嘟是假的这是非常不幸的事情,企业内部自己收集的数据信任度都非常低而且是花了大量的钱和时间收集。

一旦数据要分享给外部玳价就更高了。一般来说企业数据要分享给外部,给银行、政府、合作伙伴看需要非常昂贵的第三方,比如说四大审计公司对数据做絀审计盖章表示数据是真的。

通常来说任何一个企业中运营的数据,不管是财务数据还是其他数据要得到内外部的认可代价是非常高的,我们搭建的平台的目的就是希望把代价降低

总体来说现在的应用分为以下两部分:

接下来给大家分享怎样利用区块链+不属于物联網应用场景的是帮助企业扩展产品跨境资产租赁的业务。

我们一个客户是游戏机租赁企业之前在日本做了几十年生意,他们是分成的商業模式他们把游戏机生产给到客户,每个游戏机赚了多少钱再和客户进行分成这是个非常简单的应用,但同时需要租赁方和承接方之間有非常大的信任

2018年起,他们快速在东亚和东南亚拓展市场增长速度非常快。但是他们发现很难和客户达成一致。如果数字上没法達成一致的话那必须要改变自己的商业模式,用固定费用的商业模式但是固定费用的资产回报率太低。

现在他们手上有2000多个订单但昰不敢接,因为接了之后是亏损的状态我们给他们提供了硬件模组解决方案,我们设了硬件模组装到游戏机器里,和游戏机里连了几個地方的信号包括游戏机硬币的信号、游戏机出票的信号、还有游戏机实际运营的信号。一方面放在云上另一方面放在链上,方便后期审计每一条数据都有确认的过程,都可以把数据拿到链上确认

我去年10月份刚刚和客户接触,今年年初准备和客户大面铺开实施了泹是很不幸,今年因为疫情所有游戏机商场都关掉了现在我们正在等待商业运营恢复正常,之后可以快速推广

原理非常简单,游戏机嘚数据放在云上哈希放在区块链上。后期所有客户(租赁方)和他的客户(承租方)以及当中的营销商、合作伙伴都可以看到数据随時都可以确认数据是否是真的,数据是否来自于设备因为每个设备商有自己独立的签名。

其次消息生成以后是否被篡改过,在区块链仩可以通过哈希看数字有没有篡改每个人都可以独立地确立数据的来源和真实度,保证没有被篡改

同时,应用反映了我们在区块链上應用方主要的落地原则

第一,设备本身必须要保持自己的完成独立性也就是说安全硬件模组,是外界远程都没法更改行为的是完全凅化的,所以没有办法改一旦有人远程改、当地改,那所产生的数据就不可信

第二,区块链的去中心化系统是帮助监管中心化系统保证中心化系统不能耍赖。中心化系统的效率非常高然而区块链的效率非常低 – 先比不能也不适合承载直接的应用逻辑以及数据,更多昰用来事后审计

第三,通过过程帮助证明数据的来源以及数据的不可篡改性

我的主题分享就到这里,谢谢大家

摩联科技的创始人兼CEO林瑶|《BoAT赋能区块链模组-不属于物联网应用场景的是可信区块链应用的入口》

以下为林瑶主题分享全文:

大家晚上好!很高兴和大家分享摩聯在不属于物联网应用场景的是+区块链领域做的一些事情。过去一年我们与国内主流的蜂窝无线模组厂商一起合作了区块链模组产品摩聯开发的BoAT区块链应用软件框架赋能主流的蜂窝无线模组厂商,发布各自的区块链模组去支撑各种各样的不属于物联网应用场景的是+区块鏈应用。

刚刚Steven 介绍了一个很典型的不属于物联网应用场景的是+区块链应用场景如何用租赁的方式让设备商和运营方基于游戏机的收益进荇可信的分配。事实上这样的场景很多因为不属于物联网应用场景的是是非常碎片化的领域,我们希望通过普适但聚焦的蜂窝无线模块承载数据上链功能尽可能地降低传统行业切入“区块链+”应用的门槛。

去年10月国家推出的“区块链+“战略和最近的新基建热潮,给区塊链从业人员带来了非常好的时代机会我们对不属于物联网应用场景的是+区块链发展趋势进行展望,今明两年在很多基础行业和智慧城市顶层架构设计中区块链技术都会作为重要基础设施被加进去,具备区块链能力也会从上至下传递到各个业务场景中而各种业务场景嘟是依靠各种不属于物联网应用场景的是设备来支撑,因此就会对各个行业各个场景的不属于物联网应用场景的是设备提出要求不属于粅联网应用场景的是设备是否具备区块链能力,换一个通俗的讲法就是这台不属于物联网应用场景的是设备能不能把数据可信地记录到区塊链上这将成为今年、明年不属于物联网应用场景的是应用关键的技术热点,当然也是非常重要的商业机会

如何将区块链能力赋能到誶片化的不属于物联网应用场景的是设备?

刚刚提到不属于物联网应用场景的是是非常碎片化的市场不同的业务场景需要有不同种类的鈈属于物联网应用场景的是设备来支撑,所以怎样把设备数据上链的区块链能力切入到碎片化市场就需要找到一个普适且聚焦的载体。

過去十年几十亿人口透过智能手机接入了移动互联网所以智能手机是移动互联网的入口。如果想象一下未来十年的500亿设备的不属于物联網应用场景的是时代如果我们把不属于物联网应用场景的是设备比作机器人,那机器人的智能手机是什么机器人的智能手机就是蜂窝無线模块。我们认为接下来蜂窝无线模块将成为不属于物联网应用场景的是时代的一个重要入口

蜂窝无线模块行业经过20多年的发展,行業已经非常聚焦头部效应明显,全球十大模组厂商大概占了90%以上的份额去年全球蜂窝无线模组的出货量大概是3亿片左右。而中国厂商茬这十大厂商中占了六席

摩联已经和国内主流的模组厂商们达成了合作协议,会把区块链应用框架移植到主流的模组厂商的蜂窝模组里支持区块链能力的蜂窝模块有可能会成为不属于物联网应用场景的是可信区块链应用的入口

什么是区块链模组区块链模组不是全新嘚产品,而是在今天传统蜂窝无线模块基础上叠加了区块链应用的功能主要有两个核心能力:

(1)安全地产生唯一可信的设备ID,同时安铨存储设备IDID是设备在链上唯一的身份;

(2)能够帮助设备利用ID进行数据签名并生成哈希,记录到区块链上

区块链模组是在传统的蜂窝無线模组已有的功能上(可靠的连接服务、二次应用开发能力、位置服务、AI能力)又增加了这两个功能,使得承载了蜂窝无线模块的不属於物联网应用场景的是设备可以实现设备数据上链的功能同时基于链上数据进行合约的调用,和各自的业务场景进行结合实现区块链+鈈属于物联网应用场景的是相关的应用尝试。

这个框图的上半层是传统的不属于物联网应用场景的是应用系统架构左边是设备,设备透過蜂窝无线模块把数据传到中心化的云(公有云、私有云)右边的不属于物联网应用场景的是应用的服务器从云提取数据,为场景提供楿应的服务这是传统的不属于物联网应用场景的是应用架构,透过区块链模组能够在设备数据上云的同时把设备数据进行签名,把哈唏值记在链上

当应用方要从云上提取数据的时候,如何判断这份数据是否被篡改过可以与当时记在链上的哈希值进行比较,如果是一樣的那就证明数据没有被改过。

区块链模组在这个场景里起到的作用是非常关键的在传统的不属于物联网应用场景的是应用里,因为需要实现设备数据上云的功能所以已经把蜂窝无线模块集成进去了,在硬件上设计了蜂窝无线模块在成本上也已经买单了蜂窝无线模塊。我们透过软件的叠加升级成区块链模组使得这台设备在做设备数据上云的同时把设备数据可信地上链,大大降低了传统不属于物联網应用场景的是客户做区块链+不属于物联网应用场景的是应用尝试的门槛这样可以快速改造现有的不属于物联网应用场景的是设备,不增加硬件成本不改变现有硬件设计来做“不属于物联网应用场景的是+区块链“应用,因此帮助传统行业客户更多聚焦在如何依托区块链能力实现商业模式上的创新

Things的首字母,也是船的意思万向区块链董事长肖风总有一个很形象的比喻,他说区块链是人类发现新大陆的謌伦布帆船人类正在经历一场大迁徙,从物理世界的旧大陆通过区块链这艘哥伦布帆船迁徙到数字世界的新大陆希望BoAT也是船队一员,幫助赋能传统的不属于物联网应用场景的是设备厂商把他们的数据和数据资产通过BoAT搬运到区块链的数字世界

摩联主要是配合主流的模组廠商做好底层基带芯片的平台适配,包括不同的操作系统、基带芯片以及基带芯片的安全能力,以及做好主流联盟链平台的适配工作茭付一套基于蜂窝无线模组平台的区块链应用框架BoAT SDK。

去年6月万向区块链和联通不属于物联网应用场景的是成立了联合创新中心,摩联科技、矩阵云、广和通、移远共同出席了签约仪式希望把不属于物联网应用场景的是和区块链两个行业整合起来,一起做技术的融合以及模式的创新随后,在2019年世界移动大会上移远和广和通也率先发布了首批集成BoAT的区块链模组。除了移远和广通这两家模组厂商外我们叒召集了国内主流的另外7家模组厂商,去年12月在南京共同发起了区块链模组联盟今年都会基于BoAT SDK发布各自品牌的区块链模组产品。

我们认為区块链模组是非常好的载体,透过它可以覆盖海量IoT设备和碎片化的业务场景去帮助传统行业实现可信的万物互联。区块链模组是今忝不属于物联网应用场景的是+区块链融合创新非常重要的抓手从数据的源头(不属于物联网应用场景的是设备)确保不属于物联网应用場景的是数据的可信安全,积极构建数字基建下一代基础设施

摩联今年会支持更多模组品牌,发布更多型号的区块链模组产品也希望會有更多不属于物联网应用场景的是垂直行业客户基于区块链模组做各自应用场景的尝试,在去年12月份活动上我们看到已经有9家行业客户加入了区块链模组生态会基于区块链模组做各自和业务结合的尝试,希望透过PoC项目和应用场景尝试能够有更多商业模式的探索

这就是紟天我的分享,谢谢大家!

问题一:随着万物互联时代的来临全球不属于物联网应用场景的是生态中的设备数量正在呈指数级上升。然洏不属于物联网应用场景的是整个生态系统的发展不温不火还未能实现爆发。在你们看来这里面最根本的原因在哪里?区块链是否能夠真正解决其中痛点

林瑶:首先,事实上不属于物联网应用场景的是发展已经超过了20年我们最近才把不属于物联网应用场景的是叫IOT,の前叫M2Mmachine to machine(机器对机器)。

1996年的时候西门子就研发了全球第一款GSM无线模块用在宝马汽车项目上。虽然已经有20年的发展历史但是我认为當下不属于物联网应用场景的是还在培育期,规模还没有到爆发、井喷的时间点移动互联网的诞生是因为智能手机的普及,普及之后因為安卓系统、IOS导致大量应用生态起来催生了移动互联网的红利。但是我们看不属于物联网应用场景的是今天蜂窝无线模块去年全球出貨量差不多才3亿片,未来要几百亿个不属于物联网应用场景的是连接没有到一定数量级规模的时候,还不具备真正意义上的不属于物联網应用场景的是商业应用爆发

那为什么经过20多年发展还是在一个比较低的数量级?主要原因是不属于物联网应用场景的是基础设施建设投入是非常巨大的设备要联网,会产生额外的硬件成本现在芯片模组成本每年都在下降,运营商的资费也在下降我们认为这会让不屬于物联网应用场景的是设备的联网数量增加。我们对不属于物联网应用场景的是的爆发要有耐心现在还在基础设施的建设中。

因为不屬于物联网应用场景的是基础设施投入是非常大的数字化改造的成本是不便宜的。既然是巨大的投入那一定要有预期的回报,那就是體现在数据的价值上我们说,不属于物联网应用场景的是技术是在设备侧采集数据而人工智能会把数据价值挖掘出来。区块链在不属於物联网应用场景的是时代最大的意义是把数据的价值做更好的流通和交易因此区块链成为了不属于物联网应用场景的是接下来真正商業生态非常重要的工具和基础设施。

我们认为区块链给万物互联的不属于物联网应用场景的是时代,量身定做了配套的数据资产交易的金融基础设施和不属于物联网应用场景的是技术的配合,意义重大

Steven Pu:我很同意林总的观点,不属于物联网应用场景的是发展速度没有特别慢我第一次创业也是做不属于物联网应用场景的是系统公司,客户都会问的问题就是投入了这么多钱能拿回来多少钱这个问题回答不好的话客户是打死也不会把钱投入进去。

为什么投资回报率不好为什么找不到不属于物联网应用场景的是收集数据的商业价值?刚剛林总提到了不属于物联网应用场景的是非常碎片化,而且碎片化不仅仅是在于技术的碎片化还有商业的碎片化,绝大部分不属于物聯网应用场景的是设备都在企业上对数据的商业性都非常敏感,不愿意把数据对外这样导致很多碎片数据没用处。但也许放在一起会發挥很大的作用不愿意分享导致商业模式没有被充分体现,这是很大的问题

从技术上来讲,因为不属于物联网应用场景的是设备还在鈈断完善的阶段在安全、数据可信度上都是有问题的。现在我们可以看到不属于物联网应用场景的是网络被黑客黑掉、数据被黑掉、被別人控制不属于物联网应用场景的是在近几年才发现新的不属于物联网应用场景的是通讯协议,在硬件上有自带的安全协议之前是没囿的。这种安全措施是非常原始的和区块链的措施是不能相比的。

区块链能给不属于物联网应用场景的是设备带来什么有三个好处:

(1)区块链可以给到每个设备独立的身份。因为设备分散在各个企业的局域网里身份是不通用的,除了企业自己的网络在别的网络里┅个设备没有独立的身份,别人也没法相信它所产生的数据

(2)区块链可以给每个设备资产的概念——数据资产。除了自身可以收集到嘚数据设备还拥有别的东西,比如说电池、通讯能力各方面都是资产。

我觉得现在这个阶段基于不属于物联网应用场景的是本身还茬发展阶段,区块链和不属于物联网应用场景的是结合更是在初期所以身份是最重要的,也是短期内能够定效的因为可以让你从完全鈈知道设备收集上来的数据是真是假,是不是设备收集的到能相信设备的数据是真实的,这是非常非常大的进步是没有区块链之前不屬于物联网应用场景的是设备做不到的。

问题二:目前不属于物联网应用场景的是生态中的设备遍布全球数量巨大每时每刻都有各类智能设备在产生海量数据,区块链在系统性能、响应时间和海量存储等方面是否能够匹配不属于物联网应用场景的是急速增长的需求

林瑶:现在看到的大多数不属于物联网应用场景的是+区块链的应用,是利用数据上链后不可篡改的特性用来传递多方信任。在现在不属于物聯网应用场景的是+区块链的应用场景里要解决的不是海量数据的存储,而是要解决海量数据的信任问题

标准不属于物联网应用场景的昰+区块链应用架构里,设备的原始数据还是上到中心化的云平台上而把原始数据的特征值、签名哈希值记在链上。

第一点我们可以从涳间维度去适配链上的存储能力。因为哈希的特性是不管数据有多大最终出来的就是那32个字节,所以是能够转换成很少量的一段数据這样就能充分利用云用来存储数据的高性能,低成本同时又可以在链上存哈希值,把链上不可篡改、可信任的优势发挥出来

第二点,從时间维度举个例子,如果说现在不属于物联网应用场景的是设备的业务特性是每分钟采集一次数据每分钟传一次数据到后台,在这種场景下假设今天有100万个设备,如果说按照每采集一次原始数据就把数据进行哈希,然后把哈希记在链上简单算一下,这对节点的TPS偠求蛮高的平均下来大概10000多,这对区块链节点来说肯定是个挑战

但可以从应用层面做优化,设备还是每分钟上传一次数据但是可以紦每分钟采集的数据做一次哈希后存在设备里,但不立即记到链上假设一个小时下来有60个哈希,我们串在一起再做次哈希记在链上透過这种方式可以把对链的TPS要求降到几百次。

从不属于物联网应用场景的是+区块链的应用来看要结合实际场景、实际应用要求做合理设计。

Steven Pu:完全同意林总所说的我再强调两点。

第一中心化系统、云系统的速度和表现度非常好,经过这么多年系统优化程度蛮高的没有必要因为不信任的问题把它抛弃。区块链系统是确保中心化系统无法作弊和耍赖只要能做到这一点,任务就达到了没有必要把所有的數据量都存储在区块链上,这非常浪费而且在应用的层面非常不现实。

第二刚刚林总提到的哈希打包,在游戏机通用的场景上的确是這样每台游戏机几分钟可能会产生好几个数据:硬币的数据、票的数据、机器运营的数据,数据实时传到云上目前内部定每6个小时把の前所有的数据全都做哈希,之后签名在链上

如果发现有问题的话,在机器上这个时间段是有问题了每台机器6个小时封盘精度已经足夠高了,没必要每分钟追踪一台机器在6个小时的钱可能就是十几块钱。如果一台机器在6个小时赚几百万的话那肯定得分的再细一点,鈈同应用对精度需求也是不一样的

问题三:现在很多科技巨头都已经成立了自己的区块链研发部门,有些企业甚至开始构建区块链基础設施面对不属于物联网应用场景的是+区块链这一机遇,可能我们必须考虑的问题是:如果巨头们做了自己怎么办?怎么去跟这些巨头汾「蛋糕」两位可以分享一下自己的观点吗?

Steven Pu先澄清一下Taraxa和企业谈合作的时候并不是提供区块链的服务,而是提供整体解决方案解决方案中可能5%~10%和区块链相关,区块链能够给解决方案提供非常独特的性能

之前我们花了很多时间进行探索,比如说只提供区块链服务戓者提供模组服务会和之前做不属于物联网应用场景的是系统客户有同样的问题,应用在哪里谁会来买,如果说不清楚具体解决什么問题并且把解决方案拿出来的话,那很多客户会对此有质疑

比如说我卖钉子给客户,钉子很有用可以造房子客户说我不知道你在说什么,我不明白房子是什么你造一个出来给我看看。碰到很多这样的客户以后我们会说OK,直接给你造房子

我们在外面碰到的很多巨頭提供区块链服务,目前来说我没有看到任何巨头有大规模的广泛应用如果我的消息不是非常闭塞的话。

前两个月在硅谷亚马逊的区块鏈部门听了整整一天的区块链介绍他们做了这么久花了这么多钱,目前所有的项目都是尝试阶段没有任何一个项目是落地,没有真正落地产业化

怎么说呢,我们的猜测也是我们做事情的方法在目前阶段光提供区块链服务不够,也许要把整个解决方案做出来给到客户当类似解决方案越来越多了以后,插件化的区块链服务也许会越来越多在这样的阶段,目前来说没有看到哪个巨头做出结果

附加一呴,做了十几年的战略咨询看了很多大型科技公司,大公司反应和执行速度非常慢所以,作为创业企业有很大的优势我们资源和钱沒巨头多,但是我们速度非常快可以快速调整方向和战略。大家作为创业企业应该有足够的信心我们在几个星期内做的事情,大企业鈳能要花一年的时间一点都不夸张。

林瑶:我很同意Steven 的观点现在不属于物联网应用场景的是+区块链赛道还是非常早期的,大家都在探索所以有初创公司在里面,也有大公司在里面但还没有到分蛋糕的时候,大家都还在投入阶段

另外,不属于物联网应用场景的是+区塊链是跨界的业务一边是传统行业,传统不属于物联网应用场景的是可能是芯片、模组、设备、嵌入式软件为主而区块链又是另外一個行业。事实上这两个行业之前还是分的比较开的,最近1、2年才开始有交集从事不属于物联网应用场景的是+区块链跨界业务的,需要團队既懂不属于物联网应用场景的是业务、嵌入式系统同时又要懂区块链的打法和密码学的技术,这是非常重要的

Steven 可能选择了给客户“造房子”,而我们选择了“做钉子”我们觉得不属于物联网应用场景的是+区块链基本是两头:一头在端侧、设备侧,一头在链侧、服務器侧

我们选择的赛道是在数据的源头,在不属于物联网应用场景的是设备侧通过BoAT框架区块链模组帮助传统的不属于物联网应用场景嘚是设备进行快速改造,实现设备数据可信上链的事情

我们觉得链上数据没有足够多的时候,应用也很难起来链上数据怎么来?还是嘚靠各种业务场景里的不属于物联网应用场景的是设备可信地搬上去

现在我们做的基于BoAT的区块链模组巨头会不会干?我们也进行过分析这方面的事情有一定的挑战,要跨界两边的东西都要懂,要适配嵌入式的基带平台、操作系统、硬件安全相关的能力同时还要适配主流区块链协议和密码学技术。而且两边都是比较碎片化的事实上这是打造“最后一公里”的体力活。

巨头效率会低些另外他已经是巨头了,所以很多体力活巨头一般都不太愿意做未来三五年如果能把这一块儿做扎实,会成为整个链条中必不可少的环节

如果区块链荇业巨头想要快速对接各种各样的场景,事实上就是对接到各种各样不属于物联网应用场景的是设备区块链模组就是非常好的抓手,透過区块链模组可以触碰到各种各样的行业、应用、客户

如果巨头是来自传统企业,做不属于物联网应用场景的是设备、不属于物联网应鼡场景的是应用那区块链模组也能帮助他快速接入到区块链的数字世界中。

现在战场还很早期大家还是要合作,包括和大公司之间大镓都需要合作只有合作才有可能把生态、应用尽快地建立起来,这是一个开放共赢的战场大家透过PoC项目和各种各样的应用测试,找到鈈属于物联网应用场景的是和区块链能够发挥真正价值的业务场景

问题四:据我所知,摩联科技和Taraxa的客户和合作伙伴多为传统企业对於传统企业,与你们合作更看重什么对传统企业来说,区块链是一个非常新的概念可以分享一下沟通过程中,传统企业对于区块链的態度是怎样的未来他们对于区块链技术又有怎样的期待?

Steven Pu:2018年和2019年我们和很多传统企业沟通也学到了很多东西。总结下来和客户沟通的时候不说区块链,有几个原因:

(1)大多数时候传统企业不知道你在说什么他听不懂;

(2)也许他知道区块链是什么,但他不相信又是一个问题。

做产品和客户沟通时只和客户提你在解决方案中能怎么获利、得利,能帮你多赚多少钱、节约成本、降低运营风险苐一个话题绝对是这个,不会说区块链是什么讲清楚以后客户绝大部分也不关心你是怎么实现的,有时候好奇会问两句

绝大部分客户叻解到怎样获利,能通过解决方案得到什么好处后他们其实并不关心是怎么实现的。这是我们看到的绝大部分案例也是我们的经历。吔许若干年区块链技术普及化、市场规范化的话问题不会这么尖锐但目前来说不会和客户提“区块链”。

问题五:5G和不属于物联网应用場景的是都是目前新基建热潮所明确提到的领域根据爱立信最近的一份报告预测,到2025年将会有65%的全球人口能够用上5G技术,未来5G会是萬物互联时代的关键基础技术那么,5G+区块链又将具体扮演什么样的角色在区块链技术完全融入不属于物联网应用场景的是生态后,将會迎来什么样的新世界

林瑶:从去年开始,全球各个地区都在发5G牌照中国更是冲在前面,5G肯定会带来更多的不属于物联网应用场景的昰业务场景5G技术除了高带宽以外,又引入了两个新特性

这都会进一步丰富业务场景,带来更多的数据来源对区块链来说肯定是大利恏。

5G+区块链一定是接下来数据世界两个关键的基础设施如果能够把5G、不属于物联网应用场景的是、区块链技术融合在一起的话,那一定昰非常棒的组合如果我们从商业角度来看5G,有个非常重要的问题需要思考怎样能够把5G从工具性技术变成制度性技术

我们肯定希望5G是顛覆性的技术能够在接下来经济制度、经济结构、商业模式上带来变化。就像当年从2G进入到3G、4G带来了移动互联网应用生态的发展。

5G接丅来是不是会给万物互联的不属于物联网应用场景的是应用带来新的商业模式如果要带来经济制度和商业制度上的变化,仅仅靠5G、不属於物联网应用场景的是一个单一技术肯定没办法实现这么大历史的使命一定需要有其他技术一起配合、一起组合,我们认为区块链是不鈳或缺的

上个月万向区块链首席经济学家邹传伟博士在直播中也提到区块链和大规模机器协作的话题,分享了不属于物联网应用场景的昰和区块链的很多内在关联他有一个观点我非常认同,未来机器怎样变成可以考核的独立经济体可以做一定的经济模型、经济激励。核心就是能够准确地计量机器的活动和贡献透过区块链模组、芯片技术在设备里引入唯一身份ID,并且把ID和区块链上的地址结合起来把機器设备参与的所有活动、贡献在链上留下痕迹,通过签名、哈希的方式留下痕迹在不同的机器之间、业务的上下游之间做交叉验证,為事后根据贡献大小进行分配打下基础

可以想象一下,当万物互联真的到来的时候将会是全新的机器经济时代,每个不属于物联网应鼡场景的是设备和机器都会变成独立的可考核的经济体一定会带来非常创新的商业模式和应用生态。

这也是我自己个人对5G、不属于物联網应用场景的是、区块链的技术融合非常期待的地方

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