关于美国区块链参考架构设计的思考
近年来，美国在FinTech领域不断实现技术突破和创新，特别是区块链方向，传统IT巨头、金融企业纷纷涉足其中，先后创建了Hyperledger、R3、EEA等著名区块链技术与应用联盟，积极地开展开源项目孵化，并在多个应用领域，包括但不限于1）金融服务2）政府治理3）保险4）医疗健康5）物联网6）供应链7）信息通信技术（ICT）得到广泛的概念验证和试点落地。为了更好地发展区块链技术，防范技术高速发展所孕育的潜在风险，行业标准刻不容缓。在此背景下，工信部中国电子技术标准化研究院牵头组织中国区块链技术和产业发展论坛主要成员，开展了《信息技术区块链和分布式账本技术参考架构》标准的研制工作。笔者作为国内区块链参考架构的编制人员参加了4月3日-5日的ISO/IECTC区块链国际标准组第一次会议，下文将对美国提交的区块链参考架构做一个简单分析并思考它的设计理念对我们国内区块链架构设计的借鉴作用。
1.参考架构的定位
（1）使用通俗的语言来描述区块链和分布式账本技术
（2）区块链或分布式账本技术的理想原型结构
（3）描述适用于区块链技术的标准范围
2.参考架构的视角
可以从业务、法律或技术视角来看待区块链技术
a）从业务角度来看，区块链是一个在相互认同的参与者之间，促进价值、资产或其他实体转移的交换网络
b）从法律角度来看，区块链账本上的交易是经过验证、不可否认且无法篡改的，它不需要中介或第三方参与。
c）从技术角度来看，区块链是一个引用其他数据存储作为账本数据、全局复制的分布式账本。
3.参考架构的设计理念
首先，从分布式应用架构师和开发人员角度来设计一种区块链平台参考架构，如下图：
图3.1区块链平台参考架构设计之一
它包含了6个层次：1）基础设施2）安全3）数据4）账本5）开发6）分布式应用，我们一一对照解读一下。
（1）基础设施层
即运行分布式账本的一组服务器节点，它应该具有云计算的特性，包括虚拟化和可拓展性。该参考架构特别强调分布式账本不应该依赖于单个基础设施供应商，在联盟链场景下，应该使用来自多个基础设施供应商的云环境；这对国内是较大的挑战，企业往往出于管理便利性和自身数据安全考虑，仅选择一家公有云服务提供商或企业自己的云服务，在未来真正的分布式应用环境下，需要更加开放、高度兼容的IaaS服务。
（2）安全层
安全管理主要包含三部分内容，其中身份管理作为标准化的内容范围。
身份管理–即为不同角色维护他们在区块链网络中的数字身份
权限–即访问控制，如基于合约、用户、区块链等级别的权限管理，分级的权限控制符合更高的治理要求，更好适应各个国家监管和审计的要求。
可插拔加密服务-能够让用户自主选择和使用不同类型的加密算法，作为可升级的模块化组件，以应对未来量子计算机大规模流行对区块链所常用ECDSA等算法的安全性隐患。
（3）数据层
数据层都被纳入标准化的范围，主要包含下面三大服务：
安全（可信）数据访问服务–即分布式应用程序可以安全地存储和查询数据的能力
跨链服务–即智能合约在区块链与区块链间数据交互的能力
链上-链下服务–即安全地访问链下数据的能力，例如使用可信数据源或交叉使用可信认证技术
（4）账本层
分布式账本–即在全部节点间共享的经验证、共识的交易记录
可插拔共识服务–即验证哪些交易可以写入分布式账本的方法，需根据应用场景让用户自主选择合适的共识算法
（5）开发层
智能合约服务-能够将数据管理逻辑、应用逻辑、业务规则和合同条款集成进分布式应用程序的能力。该服务是可扩展的，所以应该支持不同的开发语言。
开发工具-用于编写、记录、测试、部署和监控分布式应用的工具
SDKs、APIs-简化分布式应用程序访问分布式账本、智能合约等服务的中间代码。
编程接口-允许外部系统访问智能合约的服务、平台和数据的能力
总结一下，从开发者的角度来理解参考架构的设计思路，其根本目标是支持区块链的互操作性，使得用户、分布式应用和区块链之间能够实施可信数据交换，支持模块化、企业级程序设计、开放的IaaS，便于开发者复用成熟的功能模块和选择任意的开发平台，实现跨平台的可移植性，当前市面上主流的区块链和分布式账本技术普遍使用Go语言、JS语言进行分布式应用的研发，可以看出能够做到通用适配的平台较有优势。
作为一名区块链架构设计师，可以从下面几个维度去设计或者对区块链平台做一个选型：
1）区块链或分布式账本技术：根据业务特性，在需要增加“信任”的场景下，选择区块链或分布式账本技术解决方案。
2）身份管理：构建一个弱中心的认证中心，使得通过简单的方式就可以访问多个区块链，比如主权身份（身份证、护照等）。
3）安全数据访问服务：存储的数据需要在区块链中全局共享，需参考数据访问层对安全的要求。
4）跨链服务：不同区块链间的智能合约数据交互；这个服务使得区块链之间构建了互操作性，在复杂的业务场景下，可以设计出细粒度运作的独立子链（逻辑/物理），并通过母-子智能合约满足不同的业务需求，提升了全局“臃肿”账本的灵活度。
5）链上-链下数据访问服务：分布式应用程序需要与传统的链下系统进行互操作；在区块链高速发展期，不可避免需要与传统数据库应用系统进行交互，可能会诞生大量区块链中间件服务该需求。
6）智能合约服务：对于开发者，智能合约需要具备可移植性，尽可能支持多个不同的区块链平台，降低跨平台移植的工作量。对于合约开发平台，应该提供一个语法规范，让不同的区块链平台支持该开发语言。
7）编程接口：为了行业应用的爆炸式发展，对于传统的应用开发者，需要提供熟悉的API接口方便调用区块链上的智能合约程序。
结束语：年将是区块链技术和应用的关键一年，将会涌现出大量有价值的应用。参考架构作为区块链领域的基础标准，一方面规范区块链技术和应用的研发，另一方面也为后续业务发展提供了引领的作用。
新一代技术+商业操作系统：AI-CPSOS
在新一代技术+商业操作系统（AI-CPSOS：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解将新技术全面渗入整个公司、直达产品核心，利用驱动数字化重塑的五种数字化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生，在行业、企业和自身三个层面勇立鳌头。
驱动数字化重塑的关键数字化力量正从企业机构的外部直接渗透至企业机构的核心。
第一种力量为‘分辨率革命’（ResolutionRevolution），即从汽车到网球拍等各类物体上的传感器将极为详细地反映周围发生的一切，展现出我们以往无法看到或管理的事物。
第二种力量为‘复合不确定性’（CompoundUncertainty），它将促使领导者探索数字前沿边界，并最终驱动制度、文化与技术的临界点。
第三种力量是‘边界模糊化’（BoundaryBlurring），将导致各个行业不断合并和彼此转换。
这三种力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置。”
分辨率革命：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品控制、事件控制和结果控制。
复合不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊化：数字世界与现实世界的不断融合不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。随着变革范围不断扩大，一切都几乎变得不确定，即使是最精明的领导者也可能失去方向。面对新一代技术+商业操作系统（AI-CPSOS：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）颠覆性的数字化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位。
如果不能在上述三个层面保持领先，领导力将会不断弱化并难以维继：
重新进行行业布局。你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建你的企业。你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造新的自己。你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化时代保有领先地位，你必须如何去做？
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”《论语·子路》
云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。
在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。
云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
人工智能通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
新一代信息技术（云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能）的商业化落地进度远不及技术其本身的革新来得迅猛，究其原因，技术供应商（乙方）不明确自己的技术可服务于谁，传统企业机构（甲方）不懂如何有效利用新一代信息技术创新商业模式和提升效率。
“产业智能官”，通过甲、乙方价值巨大的云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的论文、研究报告和商业合作项目，面向企业CEO、CDO、CTO和CIO，服务新一代信息技术输出者和新一代信息技术消费者。
助力新一代信息技术公司寻找最有价值的潜在传统客户与商业化落地路径，帮助传统企业选择与开发适合自己的新一代信息技术产品和技术方案，消除新一代信息技术公司与传统企业之间的信息不对称，推动云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的商业化浪潮。
给决策制定者和商业领袖的建议：
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临较高失业风险的人群；
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
开发人工智能型企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及创造性思维等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
来源：产业智能官
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