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クチェーンの「チェーン」と「チェーンから外れ」について説明しています|ブロックチェーンブロックチェーン「チェーン」とは、データチェーンとノードの主要部分を指し、「チェーンを除く」はチェーンに直接リンクされていない商業サービスを指します。 以下は具体的な説明です：
チェーン上：憲法：データリンクとノードリンクで構成されています。 データリンクはデータの保存と確認に使用されますが、ノードリンクはいくつかのノードを接続して情報共有を実行します。 機能：「チェーン」トランザクションが刺激なしで分散型実行に到達したら、確認してください。 これにより、コンセンサスアルゴリズムを介してデータの一貫性が保証されます。 チェーン条件：トランザクション、データ、ロジックは、完全な実行、マルチパーティの認識、ストレージなどのコンセンサスとストレージ条件を満たす必要があります。
外部チェーン：定義：ファイルストレージ、複雑なIT、機密性に敏感なデータなど、チェーンに直接リンクされていない商用サービスが含まれます。 特性：これらのサービスはコンセンサスプロセスに直接参加しませんが、チェーンインターフェイスを介してブロックチェーンと対話できます。 アプリケーションシナリオ：たとえば、ファイルを保存する場合、通常、ファイル自体ではなくファイルのみを保存します。 複雑なクエリとデータ分析は、効率を向上させるためにチェーンから処理されます。
チェーン外のコラボレーション：ハイブリッドアーキテクチャ：ブロックチェーンアプリケーションは、一般にチェーンとof -of -chainテクノロジーを組み合わせて、パフォーマンス、コスト、機密性のバランスを取ります。 利点：このコラボレーション方法は、ブロックチェーンの信頼性と不変性を完全に使用し、他のテクノロジーの利点を組み合わせて透明な商業コラボレーションとデータセキュリティを実行することができます。
実際の操作では、チェーンのコラボレーションとチェーン外は、ファイルがチェーンに配置されたときのストレージ概要など、多くの側面に反映されます。 データ要求の分析はチェーンから処理されます。
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ロックチェーンデータの数は債券ですか？ h2>さまざまなデータドアの方法を議論する前に、最初に前提を明確にしてください。 それは、債券の操作に不可欠であるため、整合性と信頼性です。 チェーン内のデータに問題がある場合、ブロックチェーンが文字を強化することであっても、チェーン内の情報の信頼性になる可能性があります。 したがって、チェーンに重要なチェーンに配置する前に情報を検証および処理します。 リンクに情報を入力する5つの主な方法があります。 コンテンツプルーフ、証明なし、リンクプライバシーがメンバーのプロビデンスを提供します。 各方法には、独自のサイトミッションと利点があります。 コンテンツプルーフは、リンク内のデータコンテンツを直接設定し、オープンで透明な必要があるか、またはプライベートになる必要があります。 ただし、スペースブロックチェーンが限られているため、このアプローチは、オンチェーンリソースを節約するために、少量の情報を消費者契約のパッドに保存するためによく使用されます。 ストアファイルの移民価値による情報の整合性を知るための議論を中継します。 ハッシュ値はファイルの「デジタル指紋」として機能し、開いたときにファイルが破損しないようにします。 この方法は、ソフトウェアセキュリティ検証に最も効果的です。 ユーザーは、ダウンロードされたソフトウェアをブロックチェーンに設立してクレジットソフトウェアを決定するハッシュ値と比較できます。 引数ストレージにリンクされていると、ハッシュプルーフストレージでファイルのアドレスを燃やすことができ、検証容量がさらに強化されます。 このアプローチは、データソースを銀行のセキュリティプラグインの配布として確認することを保証する必要があるミッションに適しています。 プライバシーは暗号化され、オープンで透明なキャラクターのブロックチェーンを扱う情報のためにチェーンに入れられます。 対称暗号化は実装が簡単で、ブロックチェーン上のセキュリティ情報を実行する大量の情報の暗号化された保存に適しています。 メンバーのプライバシーは、保護するための秘密を強化します。 デュアル暗号化は、暗号化されたものだけでなく、秘密の鍵はデータで復号化され、暗号化された秘密の秘密とデータの共有性の秘密を使用しました。 この方法は、多くの人が秘密の鍵を実行することなくデータを共有する必要があるミッションに適しています。 データボンドの方法は多様で柔軟であり、独自のニーズに応じて適切な方法を選択できます。 Shu Geのフィールドブロックチェーンにおける貢献は、ブロックチェーンサイエンスをシンプルで簡単に普及させ、方法を理解し、ユーザーにエントリーレベルの習熟度の学習リソースを提供することを目的としています。
