TuDoLink的目標：基於區塊鏈的計算資源共享的領導者
1.簡單的理解：TuDoLink將建立一個超級網路計算機，它由每個人建立並屬於每個人。
2.專業理解：如果區塊鏈是下一代網際網路，那麼共享計算資源的未來必須建立在區塊鏈上。TuDoLink將成為基於區塊鏈的最佳計算資源和圖形資料庫之一。它可以用於社交網路，大資料，推薦系統，欺詐分析，網路安全，知識地圖，人工智慧和物聯網（IoT）等。全球TuDoLink資料庫可用於儲存區塊鏈應用程式的資料，物聯網的大量資料和私人企業資料等。
3.ToDoLink將成為閒置計算資源的交易平臺。買家和賣家可以透過聯合演算法在叢集上達成共識。ToDoLink將組織使用者共享閒置的電腦或智慧手機，並透過基於區塊鏈智慧合約計算貢獻值的演算法來分配其相應的收益。隨著“ToDoLinkGas網路令牌”的激勵，ToDoLink將成為一個充滿活力的平臺。
4.未來，我們將開發更多的外掛介面，使研究人員能夠廣泛而輕鬆地使用。我們將擴充套件ToDoLink平臺，以支援Theano和Sklearn等深度學習子外掛，並充分利用分散式計算功能在平臺上進行深度學習和其他人工智慧演算法。
優勢和啟動
TuDoLink的價值：基於區塊鏈共享計算資源的解決方案
TuDoLink將成為一個真正基於區塊鏈的交易平臺，為共享計算資源，分散式分散式應用程式和圖形資料庫提供完整且方便部署的解決方案。
TuDoLink的特點：
它可以共享資料儲存和計算能力，而不依賴任何第三方提供商。
具有海量資料儲存和計算能力，並與AI相容。
為其他區塊鏈應用程式提供資料介面。
將各類軟體和網際網路應用開發企業整合到平臺中，提供低成本，快速部署的企業級分散式網路計算系統和資料庫平臺。
我們鼓勵使用者共享他們的計算資源，例如閒置的計算機或智慧手機，以構建分散的網路節點。這樣的節點可用於執行任務，儲存資料，系統監視和塊管理。
TuDoLink的啟動：學術，Neo4j，BOINC
我們的開發人員是來自荷蘭格羅寧根大學的電腦科學博士，第一個Neo4j圖形資料庫研究團隊和開源社羣的專家等。我們都處於分佈系統，區塊鏈，圖形資料庫和共享計算資源。我們的團隊掌握最先進的核心技術。
學術：我們的創始人和開發團隊由格羅寧根大學的博士和電腦科學家組成。我們將把科研技術帶到科研前沿，走進普通百姓家。
Neo4j：Neo4j圖形資料庫是一種基於數學圖論演算法的新型資料庫系統。它使用Java實現，可以透過使用Cypher查詢語言透過事務性HTTP端點或透過二進位制“螺栓”協議以其他語言編寫的軟體訪問。根據DB-Engines排名，Neo4j是最流行的圖形資料庫。
BOINC：伯克利開放網路計算基礎設施（BOINC）是伯克利的開放式網路計算平臺，它是主流的分散式計算平臺之一。主要用於天文，氣象等科學研究領域。BOINC是TuDoLink的核心技術。在BOINC的分散式計算平臺上，每天有超過860000個節點線上。
TuDoLink基於分散式系統和圖形資料庫理論，結合區塊鏈技術並擴充套件了Neo4j和BOINC開源的概念。它將產生一個新的開源分散式計算和儲存系統以及一個計算資源交易平臺。
優勢：整合區塊鏈技術和共享計算資源
TuDoLink的最大優勢在於它整合了區塊鏈技術和分散式計算資源共享技術。TuDoLink提供了在區塊鏈中共享計算資源的完整解決方案，並建立了計算資源交易平臺。與傳統資料庫相比，TuDoLink資料庫在處理複雜，互連和低結構化資料方面具有無可比擬的優勢。它在關係查詢方面表現出色。它在處理大量和分散式資料方面已經顯著地脫離競爭對手。資料解釋了一切。下面的三個圖表來自DB-Ngines，顯示了計算世界中圖形資料庫的流行度和社羣排名：資料來源→©http://db-ngines.com/en/ranking/graph+dbms
TuDoLink整合了區塊鏈，圖形資料庫，分散式系統和共享經濟。其應用前景僅受我們自己的想象力的限制。這是TuDoLink的優勢。
技術路線圖
TuDoLink設計原則和框架
大規模圖形資料儲存依賴於區塊鏈應用程式中的分散式儲存系統。有兩種型別的儲存模型：簡單和超圖。
在TuDoLink中，每個節點，關係都是獨立儲存的。由於RDF圖中存在節點名稱，因此如果要在圖中找到相應節點，則必須依賴索引。節點和關係可以分配屬性，我們通常表示為鍵值對。
基於圖形的儲存結構使整個資料整合為一個龐大的網路結構，然後我們使用一系列圖形操作來實現資料應用和管理。
由於圖形由節點和關係組成，並且如果圖形資料量巨大，它無法完全載入到記憶體中。我們將資料儲存在磁碟中，並使用NoSQL系統（一種基於圖形的系統）來查詢圖索引，然後載入或調回記憶體。TuDoLink使用基於Lueene的全文索引機制來實現節點和關係之間的搜尋。
我們對TuDoLink的設計提出以下要求：
同時性
所有客戶端看到的資料都是相同的版本，即使資料集已更新。
可用性
即使某些計算機在群集中崩潰，所有客戶端仍可以找到至少一個所請求資料的版本。
分割槽容差
即使將其部署在不同的塊上，整個系統也保持其特性，這對客戶端來說是透明的。
最終一致性
在保證效能的前提下可以消除無效節點。
我們根據以上原則設計TuDoLink，下面兩個圖顯示TuDoLink的結構：
TuDoLink模型設計方面是模糊數學模型的最專業的闡述，另一方面是我們技術的核心。所以我們只用一些數字來簡單地展示核心模型的概念。
路線圖
關於更多TuDoLink資訊：
更多專案介紹：http://www.qukuaiwang.com.cn/news/xiangmu
