區塊鏈改變生產關係，是“虛擬經濟的共產主義”，即按需分配，按勞所得。有專業能力的，可以服務全球所有的公司，沒有邊界，可以受僱於任何人，按勞動獲取收入，需要服務的，在區塊鏈全網可以進行撮合和匹配，單點之間的交易做成多點之間有順序、有流程的整個協同，最大化支援行業應用場景。以大資料行業為切入點，抽象資料為商業，構建多維資料價值商業場景，以此水平拓展全球數值商業生態。
Fusionblock技術特點
1.資料網格化工作流FGSW ( FusionGrid Smart Worklow)
在日常工作中，離不開多方協同，同樣在資料生態中也是離不開多方協同，即:資料業務協同，資料計算協同。總的來說，數個網格化工作流是一種類似巢狀多維智慧合約組，成的超級智慧合約。
Fusionblock的資料網格化工作流是將一組或多組網格化智慧合約組織起來以完成某個目標:定義了資料網格工作流的順序和條件，每個資料網格工作流可以由一個或多個網格化智慧合約完成，也可以由單方或多方完成，還可以由一個或多個人與網格化智慧合約協作完成。
直接理解網格化工作流概念有點難度，我們可以先透過了解網格化工作流的職責再反過來理解網格化工作流，網格化工作流做兩件事情:
·定義流程
我們提供某種規範來定義規則，以及如何定義-一個流程的規範，同時我們可以根據網格化工作流提供的相關規範來定義更為複雜的流程，這就是工作流引擎做的第一件事叫做定義流程。
·執行流程
網格化工作流需要解釋這個規則，還要負責流程，它相當於流程的排程者，監控每個流程的執行情況，並將流程操作發往下一步， 或者根據條件休眠或終止流程的這麼一個過程就叫做執行流程。
瞭解完網格化工作流的這兩個職責，對於什麼是網格化工作流已經有了-定的認識了，本質上來講，網格化工作流為我們提共相關規則概念的定義，給我們提供了相關的API來呼叫這個引擎去執行流程。流程的操作實際上就是網格化工作流提供相關的API讓我們去呼叫它。
2.融數鏈虛擬機器FGVM( FusionGrid Virtual Machine)
以太坊網路中大規模的平行計算並不是為了計算更高效。事實上，這個過程讓計算速度比傳統的計算更為低效。另-方面，以太坊中每一個節點都執行著EVM的目的是保持整個區塊鏈的共識。分散式的共識機制給予了以太坊極高的容錯能力，確保零宕機，並且使儲存於區塊鏈的資料永遠不可更改並且可被審查。當然這樣做的代價也非常明顯，。
·EVM是基於棧的架構
現在實際的處理器，大多都是基於暫存器的架構，從側面反映出基於暫存器比基於棧的架構更與實際的處理器接近。但對於VM來說，源架構的求值棧或者暫存器都可能是用實際機器的記憶體來模擬的，所以效能特性與實際硬體又有不同。一般認為基於暫存器架構的VM比基於棧架構執行效率更高。
·不支援浮點數
浮點數有很多應用例項，比如風險建模、科學計算，以及其他一些範圍和近似值比準確值更加重要的情況。EVM將浮點數排除在外的做法有潛在的侷限性。
·缺少標準庫
在開發Solidity智慧合約時就會碰到這個問題，因為Solidity中根本沒有標準庫。目前的情況是，大家只能不斷的從一些開源軟體中 複製貼上程式碼。首先這些程式碼的安全性無法保證，再加上人們會為了更小的Gas消耗而不斷修改程式碼,這就有可能對他們的合約引入更嚴重的安全性問題。
·難以除錯和測試
這個問題不僅僅是EVM的設計缺陷，也和其實現方式有關。EVM唯一能丟擲的異常就是OutOfGas,並且沒有除錯日誌，也無法呼叫外部程式碼。同時，以太坊本身很難生成一條測試網路的私鏈，即使成功，私鏈的引數和行為也與公鏈不同。
融數鏈虛擬機器是FGSW執行的環境，是SFC的執行基礎。其指令集基於暫存器架構，執行其特有的編碼格式一位元組碼，來完成物件生命週期管理、堆疊管理、線 程管理、安全異常管理等重要功能。它的核心內容是實現庫( libdvm.so )，大體由C語言實現。依賴於Linux核心的一部分功能一執行緒機制、 記憶體管理機制，能高效使用記憶體，並在低速CPU . 上表現出的高效能。每一個合約在底層都會對應一個獨立的虛擬機器例項，其程式碼在虛擬機器的解釋下得以執行。
融數鏈VM直譯器在執行合約時，首先將原始碼編譯成虛擬機器指令( opcode,操作碼)，然後執行這些指令。對每一個被編譯的函式，融數鏈VM為其建立一個原型，原型中含有一個由該函式的虛擬機器指令組成的陣列、一個所有被該函式用到的常數值( TObjects,字串或實數)的陣列(因為這避免了在指令碼中直接包含常數值進而導致指令長度的膨脹。事實上，可以把這些常數看成具有隻讀屬性的全域性變數，對它們的處理和全域性變數的處理是一致的)。
使用暫存器式虛擬機器消除了用堆疊式虛擬機器時為了在棧中複製數居而必需要的大量出入棧( push/pop)指令。在以太坊VM中，這些出入棧指令相當費時，因為它們需要複製帶標誌的值( tagged value, TObject )。因此暫存器結構既消除了昂貴的值複製操作，又減少了為每個函式生成的指令碼數量。與暫存器式虛擬機器相關的兩個難題是:指令大小和譯碼速度。暫存器式虛擬機器的指令需要指明運算元位置，因此 通常要比堆桟式虛掀機的同炎指令長。男- -方面,內基於暫存器的虛扨機生成的操作碼要比堆桟式虛掀機少，因此指令總長度大不了多少。
2.1 基於網格計算的運算語言SFC( Swift based FusionGrid Computation )
Fusionblock允許智慧合約開發人員編寫網格化智慧合約。網格化智慧合約本質上是與資料計算增強一起運作的智慧合約。網格化智慧合約將具有這樣的程式碼:結算部分在記賬層，上執行，資料計算在計算層執行。結算層將主要用作記錄、結算，可審計、存證。計算網路提供資料計算增強、安全、隱私，還支援分散式叢集計算。
SFC允許對其進行操作的邏輯資料結構和邏輯過程的簡明定義，以及由簡單和複合過程組成的複雜計算。它對巢狀迭代的支援可以允許一個緊湊的SFC程式(例如，一個巢狀的迭代集 ，它將程式重定向應用於整個過程中的每個步驟)來表達數萬個並行任務。我們已經證明，與其他方法(如Shell指令碼和有向無環圖規範)相比，SFC程式的程式碼行數至少要小一個數量級。
SFC在幾個層面解決了可靠性問題。在開發級別，其型別檢查功能允許它在執行之前識別程式中的潛在問題。它對虛擬節 點的支援使得使用本地提交和一小組資料集變得容易，然後轉移到更大執行節點。在執行期間，底層的引擎支援靈活的異常處理機制。透過裡試故障任務來恢復暫時性問題(例如，如節點忙，則重試傳輸)，並且透過在不同節點上重新安排任務來處理主機級故障(資源表現出未知持續時間的問題)。SFC還保留一個恢復記錄，允許它在過早終止的情況下恢復計算狀態(例如，由節點離線引起)。我們還注意到這種機制的一些好的副作用: (1 )可以在計算執行一段時間後追加新輸入，並且一旦重新恢復計算， 系統就能夠發現這些新輸入存在並且沒有處理，從而協調並安排處理。( 2 )只要修改不影響已經發生的資料流，我們就可以對程式進行修改並重新恢復它。
SFC採用以下幾點進行最佳化:
效率:流水線，指透過逐步執行相關迭代來最佳化執行的能力。SFC 建立在資料驅動機制之上，因此一旦處理了集合中的專案，任何依賴於該資料項的程序都可以立即進行而無需等待整個集合完成。
聚類:許多科學計算由大量短期執行的作業組成，例如，樣本fMRI計算中的重定向程式通常在幾秒鐘內完成。大量此類作業的初始化和排程可能會帶來很大的開銷。為了解決這個問題，我們(可選)捆綁(大多數是獨立的)工作組並將它們作為單個工作提交。
可插拔執行提供程式: SFC可以根據VM中的抽象提供程式介面，在不同的計算資源上安排程式的執行。本地主機執行， 叢集排程程式提交，GRAM作業提交等提供支援。我們還透過實現FusionGrid Execution Framework服務的程式介面，將SFC與FGEF服務整合在一起。
2.2 網格化執行框架FGEF ( FusionGrid Execution Framework)
現有的區塊鏈技術在執行智慧合約時，大多為去中心化的方式，而不是分散式的方式進行，即所有節點執行的都是同一套程式碼，因此現有場景下單節點的硬體資源決定了智慧合約所能提供的最大能力。為了能夠快速執行許多智慧合約，基於Falkon框架思想原理，設計開發出了FusionGrid Execution Framework框架。FGEF 整合了多層次排程以將資源獲取(透過例如對批處理排程程式的請求)與任務排程分開,以及簡化排程器，FGEF整合了多級排程和簡化的排程程式，可提供任何其他平臺無法提供的效能。總的來說，網格化執行框架是一種使演算法的執行能夠與多個不同實體分離的技術。
網格化執行框架，源於網格計算，透過API、介面可以很方便地在Fusionblock上實現分散式計算，而無須考慮資源調配，結點通訊等的具體實現細節。
五層沙漏結構是網格化執行框架基本體系結構，該結構主要側重於定性的描述而不是具體的協議定義，因而很容易從整體對網格進行理解。五層沙漏模型以“協議”為中心，強調服務、API和SDK的重要性，但是並不提供嚴格的規範，也不提供對全部所需協議的完整羅列，而是對該結構中各部分元件的通用要求進行定義，並且將這些元件形成一定的層次關係，每一層的元件具有相同的特徵，上層元件可以在任何一個低層元件的基礎之上進行建造。
五層沙漏結構根據該結構中各組成部分與共享資源的距離，將對共享資源進行操作、管理和使用的功能分散在五個不同的層次，越往下層就越接近於物理的共享資源,因此該層與特定資源相關的成分就比較多;越往上層就越感覺不到共享資源的細節特徵，也就是說上層是更加抽象的共享資源表示，因此就不需要關心與底層資源相關的
具體實現問題。
·構造層(Fabric):
控制區域性的資源。由物理或邏輯實體組成，目的是為上層提供共享的資源。常用的物理資源包括計算資源、儲存系統、目錄、網路資源等;邏輯資源包括分散式檔案系統、分佈計算池、計算叢集等。構造層元件的功能受高層需求影響，基本功能包括資源查詢和資源管理的QoS保證。
·連線層(Connectivity);
支援便利安全的通訊。該層定義了網格中安全通訊與認證授權控制的核心協議。資源間的資料交換和授權認證、安全控制都在這一層控制實現。該層元件提供單點登入、代理委託、同本地安全策略的整合和基於使用者的信任策略等功能。
·資源層(Resource);
共享單一資源。該層建立在連線層的通訊和認證協議之上，滿足安全會話、資源初始化、資源執行狀況監測、資源使用狀況統計等需求，透過呼叫構造層函式來訪問和控制區域性資源。
·彙集層(Collective):
協調各種資源。該層將資源層提交的受控資源彙集在一起，供虛擬組織的應用程式共享和呼叫。該層元件可以實現各種共享行為，包括目錄服務、資源協同、資源監測診斷、資料複製、負荷控制、賬戶管理等功能。
·應用層(Application):
為網格上使用者的應用程式層。應用層是在虛擬組織環境中存在的。應用程式透過各層的應用程式程式設計介面( API)呼叫相應的服務，再透過服務周動網格上的資源來完成任務。為便於網格應用程式的開發，需要構建支援網格計算的大型函式庫。
2.3 網格化大資料計算擴充套件FGCE ( FusionGrid BigData Computation Extend )
現實世界大資料應用複雜多樣，可能會同時包含不同特徵的資料和計算，在這種情況下單一的計算模式多半難以滿足整個生態的需求，因此需要考慮不同計算模式的混搭使用。
混合式計算模式可體現在兩個層面上。一個層面是傳統平行計算所關注的體系結構與低層並行程式設計語言層面計算模式的混合，例如，在體系結構層，可根據大資料應用問題的需要搭建混合式的系統構架，如MapReduce叢集+GPU-CUDA的混合，或者MapReduce叢集+基於MIC ( Intel Xeon Phi眾核協處理系統)的OpenMP/MPI的混合模型。
所謂網格化大資料計算擴充套件，是指根據不同資料特徵和計算特徵，從多樣性的資料計算問題和需求中提煉並建立的各種高層抽象( Abstraction )和模型( Model )。
傳統的平行計算方法主要從體系結構和程式語言的層面定義了-些較為底層的抽象和模型，但由於資料處理問題具有很多高層的資料特徵和計算特徵，因此資料處理需要更多地結合其資料特徵和計算特性考慮更為高層的計算模式。
網格化大資料計算擴充套件是對業務資料形態的強化，在Fusionblock中，業務資料都被視為一個Dataframe,在Dataframe上，Fusionblock 將提供迭代計算、批處理計算、記憶體計算、流式計算、資料查詢分析計算( Shark )以及圖計算( GraphX )相關方法，方便資料分析師更為便捷的處理資料。
網格化大資料計算擴充套件透過函式註解的方式，引入分散式計算。在Fusionblock體系中，當計算層節點執行智慧合約時，會動態檢查到分散式計算是否存在，若發現存在分散式計算場景，則向透過網格化執行框架向計算層節點發布任務，計算節點層完成任務後，再透過網格化執行框架彙集結果。
3.MLCC分層架構設計
Fusionblock是在區塊鏈的分層結構中透過並行鏈的方式作為主要的技術實現，融數鏈分為“計算層”和“結算層”。
分層設計可以針對不同的分層進行有針對性的部署和升級。針對結算層，可以透過軟分叉對數字貨幣交易中遇到的問題進行升級和換代，而對於計算層，則可以根據Dapps的執行需求進行針對性的拓展和改良。因此，分層的方式實現了在一個生態內建立清晰、有邊界的系統執行秩序，實現更好的可拓展性和互動性，貨幣和應用程式可以分別根據各自執行特點採用不同的治理策略。
3.1 結算層FBSL ( FusionBlock Settement Layer )
Fusionblock結算層( FBSL)是賬戶餘額和交易管理的地方。它使用UTXO模型，是區塊鏈中最安全的部分。結算層與智慧合約執行的計算層保持分開。這種分層架構為系統提供了更易於維護的靈活性，並允許透過軟分叉升級。
3.2 計算層FBCL (FusionBlock Computation Layer)
Fusionblock資料計算層FBCL為資料計算執行單元，是資料網格化工作流的執行計算元件。我們透過內建最基本運算後,提供結算介面，允許第三方透過我們計算擴充套件框架進行擴充套件運算。同時計算演算法集市可以視為融數鏈平臺的通用計算庫。
4.演算法集市(Algorithms Markets )
前面我們提到ETH的智慧合約缺乏標準庫的支援，融數鏈演算法集市的核心思想就是建立一個可以動態熱插拔的演算法庫,融數鏈自身會提供高階計算擴充套件，同時演算法本身也會以庫的形式提供給演算法工程師。
Fusionblock基於區塊鑽連的面向資料安全體系結構BDOSA ( BlockChain based Data-Oriented Security Architecture )是對DOSA的改造，旨在透過區塊鏈技術對資料安全體系進行全補充，包括資料的管理和應用等，構建起從資料保護到授權應用的整套機制。透過區塊鏈技術去中心化、不可篡改的特性，保證了資料授權的真實記錄，資料交易溯源。
整個DOSA機制貫穿在以下場景觸發和執行:資料交易(虛擬數字資產保護及交易)平臺:在建立資料資產所有權的基礎上，透過資料加密呈現、授權交易、過程記錄、價值評估、記賬計費管理、水印溯源等，保障資料安全交易和資料擁有者利益。
4.2 基於區塊鏈的資料血緣BDL ( BlockChain based Data Lineage)
為了防止平臺出現大量無效的分析資料，我們在交易流程中增加了血緣交稅法則，即任何為當前資料提供貢獻的血緣資料都會得到相應的收益，我們分析透過區塊鏈呼叫歷史的記錄，可以追述到資料的整體變化鏈，並對智慧合約複雜度進行分析，判定智慧合約對資料處理的貢獻度，然後根據貢獻值調整交易流程中各環節資料所佔的利益分成，當貢獻度過小時，整個交易利益則為原始資料提供者所佔有，從而迫使資料分析商提出更為有效、高質量的資料分析模型。透過血緣交稅，使得有價值的資料擁有者能夠多次從使用其資料的場景下獲得收入，從而進一步促進個人積極更新、 新增各型別資料。
4.3 Apriori 演算法
Apriori演算法是一一種挖掘關聯規則的頻繁項集演算法，其核心思想是透過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。Apriori (先驗的，推測的)演算法應用廣泛，可用於消費市場價格分析，猜測顧客的消費習慣;網路安全領域中的入侵檢測技術;也可用在行動通訊領域中，指導運營商的業務運營和輔助業務提供商的決策制定。
Apriori演算法的挖掘思想: Apriori 演算法採用的是逐層搜尋的策略，同時依據其性質壓縮搜尋空間。而它的性質是說，如果一個項集具有頻繁性，則它的所有非空子集也一定是頻繁項集。它的基本思想在於:首先，掃描一次事物集合，找出頻繁1 -項集的集合L1,然後基於L1,產生所有可能的頻繁2 - 項集即候選集C2，接著基於L1對C2進行必要的剪枝操作。對C2的最佳化完成後，再掃描一次事務集合，找出下一個頻繁候選集，如此迭代，直至再也找不出頻繁集時退出。
在實際的應用中，關聯規則主要應用於商品購買的關聯行為，比如針對一個賣場，可以透過對資料分析的關聯分析發現麵包與牛奶之間的購買行為，從而可以針對性進行促銷或是適當調整商場的物品擺放。所以關聯分析是資料分析特別有效的模型，針對性比較強。
4.4 聚類分析模型、聚類分析演算法
聚類分析是指將物理的或抽象的物件的集合分成相似的物件集的過程，最終的結果是同一個簇中的物件具有較高的相似性,而不同簇之間的物件則具有較大的差異性。聚類分析的三要素為相似度測度，聚類準則和聚類演算法。相似度測度主要用於衡量同簇物件的類似性和不同簇物件的差異性，而聚類準則則是用於評價聚類結果的好壞，聚類演算法用於找出使準則函式取極值的最好聚類結果。目前資料聚類分析中比較常用的演算法主要有劃分式聚類演算法、基於密度的聚類演算法、層次聚類演算法、以及基於網格的聚類演算法。其中比較比較典型的是劃分式聚類演算法。
劃分式聚類演算法的挖掘思想:劃分式聚類演算法的其代表是K均值演算法、K中心點演算法以及它們的一些變種。K均值聚類演算法假定所有的資料物件課分為K個簇，每個簇的中心用均值表示，物件間的相似性用距離度量，聚類的準則使用誤差平方和準則。它的核心在於首先選定K個初始聚類中心,根據最小距離原則將每個資料物件分類到每一簇中。聚類分析模型是一個比較簡單的大資料分析模型，但是它可以對大型資料集進行高效地劃分，它也是資料探勘的重要模型之一，在實際工作中已經取得廣泛的應用。
5.資料多方安全計算SMC ( Secure Muti-party Computation)
一個安全多方計算問題在一個分佈網路上計算基於任何輸入的任何概率函式，每個輸入方在這個分佈網路上都擁有一個輸入， 而這個分佈網路要確保輸入的獨立性，計算的正確性，而且除了各自的輸入外，不透露其他任何可用於推導其他輸入和輸出的資訊。
通俗地說，安全多方計算是指在一個分散式網路中，多個使用者各自持有一個秘密輸入，他們希望共同完成對某個函式的計算，而要求每個使用者除計算結果外均不能夠得到其他使用者的任何輸入資訊。
可以將安全多方計算簡單地概括成如下數學模型:在一個分散式網路中，有n個互不信任的參與者pL, p2..p.每個參與者Pi秘密輸入xi ,他們需要共同執行函式F:(.,2....)-(1.,2...m)其中yi為得到的相應輸出。在函式F的計算過程中，要求任意參與者Pi除yi外，均不能夠得到其他參與者Pj(j≠i)的任何輸入資訊。
由於在大多數情況下yl= y2=..= m ,因此，我們可以將函式簡單表示為F:(xl,x2..xn)→γ同態加密的特殊的性質使我們可以直接對密文進行某些運算來代替對明文的運算取得同樣的效果，這樣不影響明文資料的機密性.同態加密方法在雲端計算和多方保密計算中都將發揮重要的作用，同態加密的一一個例子如圖:
圖中N=pq，p和q是兩個大素數、a(N)= lcm(p-l,q-)是p-1和q-1的最小公倍數。
B={xx' modN= l,μe∈{2.,a8} Sy= {u< N2 u= ImodN}.對於任意的u∈Sv，定義L(u)為L(u)="-.假設g∈B，N是公開引數，g是公鑰，(p,q)是私鑰。 這是一個加法同態加密演算法，該演算法具有下述性質:
E(x+y)= E(x). E(),E(:y)=(E(x)Y
這個性質使得僅知道y, E(x)和公鑰的擁有者能夠透過計算
E(x+)= E(x). E(),E(x.))=(E(x)Y
完成對E(Xx + )y)和E(x y)的計算而不需要知道 x。這是一種語義安全的概率加密演算法，在這種語義安全的加密演算法之下，0的密文和1的密文是計算上不可區分的。
即E(O)=E(I).
透過使用安全的資料網格化工作流,以分佈形式計算請求資料。資料被隨機分散到多個計算單元中，共同承擔起計算責任，不用擔心資料洩露到其他計算單元。需要強調的是，沒有任何一個計算單元可以訪問完整的資料，它們只包含資料、演算法的某一部分。
代幣發行
1.Fusion Block Token
為了有效激勵社羣建設者與參與者，實現平臺的生態增長，並能夠使所有的參與者在生態中無界的使用所有的Dapp應用，Fusionblock發行平臺通行的Token-FBT。
目前FBT將基於以太坊ERC20協議發放，目的是為了能夠讓所有參與者儘早參與到社羣的建設，並能夠接受更廣泛的以太坊社羣成員的參與;隨著Fusionblock生態以及社羣的不斷成熟，我們將在主網，上線時根據既定的規則，將所有基於以太坊ERC20的FBT代幣對映為Fusionblock原生幣，保障所有參與者的權益。
Fusionblock主網上線後，將根據生態經濟增長速度，確定增發比率，保持Fusionblock生態經濟通脹穩定。
Fusionblock是一個高速增長的生態平臺，未來將承載數以萬計的資料確權、安全計算、商業協同的應用。FBT是平臺上重要的通行Token, 隨著平臺使用者數的不斷增長，以及生態經濟的持續發展，FBT的價值將持續提升。
2.分配方案
Fusionblock本次發行總量為50億枚FBT,分配方案如下:
·預售部分
用於Fusionblock平臺的技術研發、硬體及頻寬成本投入、專案運營以及專案的市場推廣等。
·社羣激勵基金部分
Fusionblock初次發行將預留共48%的FBT作為社羣運營+技術激勵基金，分為兩部分，24%用於技術社羣激勵，主要用於已有技術團隊和激勵開發者為Fusionblock持續貢獻技術力量; 24%用於社羣生態運營激勵，主要用於支援Fusionblock商業模式運營。所有的分配規則和分配過程均公開透明，所有分配透過智慧合約自動完成。
·核心創始團隊部分
Fusionblock創始團隊為Fusionblock 的誕生和發展提供全部的產品和技術支援，遂以合理份額的FBT作為對團隊的回報獎勵。團隊FBT部分48個月後釋放。
·戰略儲備部分
Fusionblock在運營的過程中，出現不可預期的事件，將預留2%作為戰略儲備。
關於更多融數鏈資訊：
更多區塊鏈專案：http://www.qukuaiwang.com.cn/news/xiangmu
風險提示：區塊鏈投資具有極大的風險，專案披露可能不完整或有欺騙。請在嘗試投資前確定自己承受以上風險的能力。區塊網只做專案介紹，專案真假和價值並未做任何稽覈！
