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❷ 如何在区块链上进行高频交易
区块链概念解析：既是一个概念也是一个技术体系
区块链是分布式系统的，是密码学构造的，确实如此，区块链就是又分布式系统和密码学而形成的概念的技术集合，要强调一点它既是一个概念也是一个技术体系，区块链最原始的时候只表示比特币底层技术的账目结构，它是一个狭义的概念。当初由于这个技术的发展应该由一个专门的名词表征它，以和比特币相区分的时候，就用这个词来提，它就更大更丰富变成一个理念，变成一个完整的体系。
再回想一下云计算的时候，云计算在云计算这个词提出来之前也是存在的，但云计算一旦提出来以后，沿着云计算的理念快速的发展，我想区块链也是存在这样的特征会继续的发展下去，它一旦会成为一种完整子技术体系，那么区块链下面所有子领域的技术，子领域里面的算法都会以加试的方式，以质变的方向去发展。区块链是一种分布式的线或者是网络信任技术，在我研究区块链技术的时候，没有这个区块链词，我们叫分布式计算。技术层面端到端，从宏观上看，区块链是由东方参加的多个节点，它是平等的，这些节点的相互协作要完成你在区块链上相互的验证，这时候不需要一个中心的节点做这件事。
宏观：分布式平等部署系统，参与节点协作完成验证和存储。
微观：严谨的数据结构打包存储在block中，逻辑上串联起来构成chain。
数字签名与完整性校验等保证块数据的真实性、实时性与时序性。
最后学完了所有的技术特性，它达到了多斗知情群与监督权，因为它是透明、共享、开放的，联盟的各方要共同参与到这个区块链系统的运行当中来，相当于一个共建、共享、共用、共治。联盟在构造的时候还要想到一个事情，我向区块链来存什么东西，存的东西哪些是透明的，哪些是加密的，这个时候要根据你的业务系统来确定。如果有人故意作弊，在公众甚至是集体联盟的参与情况下就很可能发现你的数据可能是篡改或者伪造的，所以他就会考虑自己作恶的成本问题，这样联盟的信任成本就会降低很多，不会有一些摩擦发生。联盟的外部因为相信你采用了区块链技术，对整个联盟所提供的服务或者产品信任度也会更高，所以这是一个非常好的良性循环的方式。
你做一个区块链系统或者把业务嫁接到区块链系统上，应该怎么做呢？这里面有两个步骤，非常简单。第一步在你的业务逻辑里构造出几个关键的角色，这个角色现在考虑不要有多少个，它可能有多个，但现在就考虑成一个，这几个角度一定是业务逻辑上有关联的，他们需要共享，把这些规则同时映射到区块链里去，或者放到脚本里。接下来提到数据，哪些数据放到区块链当中去，哪些不放，因为区块链效率就是安全，一般是放简单的，关键的，而且只考虑需要共建的，另外一点即便有的数据放到区块链当中去，也不是所有的东西需要大家监督，而可能是闭门的，只有授权以后才能看，一个是隐私考虑，二是监管方面的合规性考虑。
有了第一步以后第二步更简单了，你需要一个便捷可靠的区块链平台，它是一个底层的基础架构，有账本、有网络，有供需算法，有账户，这样的一些东西都得存在，而且一般性查完了，根据你的业务需求这四大块可以查，可以发，下面有一个协议在。上面那一层就是映射，这个映射层很重要，就是要把你的业务抽象成很多模型、逻，抽象成让你容易用的体系，然后你就可以在应用系统上开发出你的业务逻辑，然后开发出基于区块链的业务逻辑来，这是一个快速的过程。实际上一个好的区块链业务平台应该还有自己的应用工具，还有监控、查看、辅助的工具，就像数据库的初期一样。数据库的初期如果只是单纯的数据，没有辅助工具的话，运行起来是很困难的。
接下来分享一个小小的案例，是我们刚刚发布的区块链商业积分的案例。这里面有很多的看法大家都已经探讨过了，一定要用积分通用起来，消费者能得到利，商家也能减轻负担，而且让积分真正的流动起来，引导真正的二次消费。这个意义就很大了，我们选择这个商业竞争还有更多的考虑，商业竞争本身具有一定的金融属性或者货币属性，它是纯粹的低风险的数字，因为它在合规合法的程度上监管的风险是最低的。第二积分可以快速的积累数字资产，积累C端用户，能在一定程度上检验你的区块链平台，甚至测试你的区块链技术，验证你的区块链平台对不对。最后衍生出来跟金融相关的属性，为后面金融手段的扩张都打下了很好的基础。
按照刚才我们看到的构建区块链系统的路径，第一步是决策，在区块链系统当中它的角色是两个，商户和消费者。商户也分成两个层面，发的积分，收的积分，消费者的积分也分两个，转出的和收到。规则是无歧视规则；数据，积分有些数据很有意思，我可以把所有人写在上面，可以把有效信息写在上面，而有一些消费行为，具体买的什么东西，喝的咖啡还是买的面包，这些数据写在上面，我用一个简单的例子引导大家。
第二步就是要找区块链的平台，在我们的布比区块链，我们得到了什么？我们真的得到了一个正向的反馈，我们觉得是一个非常好的反馈。第一点，数字积分代表的是多种数据资产，区块链上可以支持这样的东西。第二它可能有很多用户，不管是真实的用户还是实验室模拟用户，支持上百万的交易和存储量是没有问题的，第三确实为我们构造一个很好的基础，这个基础为后面金融领域的探索打下良好的基础。
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