ADR:Bluzelle發布首個實際應用案例_QUACKS幣

技術采用是新技術蓬勃發展的最重要一環，也是衡量新技術是否能超越傳統技術的關鍵。Bluzelle團隊一直秉承這樣的理念，不僅致力于技術的開發，更是一直著重在構建應用場景和獲取真實用戶方面。

Bluzelle在發布Lovelace版本后技術已越發成熟，與許多合作伙伴已經順利完成了技術的對接。在接下來的一段時間，我們將定時為大家講解與不同合作伙伴的用例，分析Bluzelle是如何為不同的技術提供堅實的基礎。今天，我們很高興發布我們第一個實際用例——QuadrantProtocol。

什么是QuadrantProtocol？

QuadrantProtocol是一種基于區塊鏈的協議，它使數據產品和服務的訪問、創建和分發具有真實性并能夠溯源。早前他們宣布了與新加坡政府部門IMDA達成有關數據與人工智能的合作。Bluzelle與Quadrant亦在4月份成為合作伙伴。

數據：Blur3月版稅收入超OpenSea，達1260萬美元:金色財經報道，Blur 在 3 月份向創作者支付的版稅收入超過 OpenSea，達到 1260 萬美元，高于 2 月份的 1120 萬美元。相比之下，OpenSea 的特許權使用費從 1730 萬美元下降到 990 萬美元。[2023/4/17 14:09:21]

最近網絡上有人認為數據是一樣有價值的商品，就像石油一樣。每一個新創建的數據都需要被保護，以免受劫持、惡意篡改或抄襲。QuadrantProtocol正是為了解決這些痛點，保證數據從產生至傳送到目的地的真實性。

Quadrant使用Bluzelle的目的與需求

數據：一巨鯨支付85萬余枚USDT購入BLUR:金色財經報道，鏈上分析師Lookonchain發布數據顯示，一巨鯨約在11小時前支付851,528枚USDT購入956,402枚BLUR（均價0.89美元）。

此外，Lookonchain還發現2個地址在拋售X2Y2和LOOKS后購入BLUR，其中“0x160A”售出144萬枚X2Y2和151萬枚LOOKS后以246 ETH購入440,648枚BLUR，“0x74C9”售出885,825枚X2Y2和696,034枚LOOKS后以121 ETH購入230,144枚BLUR。[2023/2/25 12:29:05]

Quadrant創建了新的方式把原始數據的指紋標記到區塊鏈中，任何可以訪問區塊鏈的人都可以通過比較數據原始的標記來驗證任何一條數據的真實性。

Bluejay Finance計劃融資500萬美元以發行新加坡元穩定幣bluSGD:金色財經報道，穩定幣協議Bluejay Finance計劃通過其治理代幣BLU銷售融資500萬美元，以發行新加坡元穩定幣bluSGD。該資金還將用于在Uniswap上為bluSGD提供流動性。（Tech in Asia）[2022/11/3 12:13:23]

Quadrant需要一個不被審查且可擴展的存儲方案，因為它們的數據不能被干預。Bluzelle為Quadrant提供了可靠的后端。此外，Quadrant希望成為未來數據移動的新模式，但隨著客戶數量的增長，這些數據需要適應更加復雜的網絡且達到高速傳輸的要求。現今的傳統云服務商要擴展會比較吃力，最終會大幅增加Quadrant的運營成本。Bluzelle正好滿足了Quadrant的兩項基本需求，同時又可以為有閑置硬件資源的生產者提供出租盈利的方式。

Bluzelle與Quadrant的技術對接

Quadrant為生產者和消費者開發了一套工具包，用于在區塊鏈中存儲和檢索數據標記，并利用Bluzelle的API來分布式存儲、檢索數據。

演示

比如，現在數據生產者想要把一些數據打包成產品，這些數據包含在

location_data_seller_bluzelle.json這個文件中。

數據生產者在Quadrant的鏈上為這些數據打上標記，創建了屬于這個數據文件的獨特哈希值。

數據被打上標記后，這些數據通過BluzelleAPI分布式存儲到Bluzelle數據庫中。

現在我們來看數據消費者的一端。數據先從Bluzelle下載下來，數據消費者想要驗證這些數據在生產者上傳之后沒有被篡改。

從Bluzelle下載下來的數據發送到Quadrant的消費者客戶端。

Quadrant客戶端基于提供的數據文件生成哈希值，并在Quadrant鏈上驗證。如果哈希值匹配，就證明了這些數據和原始上傳的數據是相同的，并未被篡改。如果不匹配的話，證明這不是生產者上傳的原始數據。

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雙方合作對區塊鏈行業的意義

這種數據驗證的方式是完全分布式的，沒有依靠任何云解決方案，任何區塊鏈與傳統技術的對接亦是如此。我們成功地用一個真實的例子展示了完全脫離傳統中心化系統的數據驗證的可能性。因此，我們不需要再討論去中心化是否可能，我們可以開始思考什么樣的數據需要以這種最佳方式來保護，而且不受別人的控制。

未來我們將發布與更多合作伙伴的實際應用案例，敬請期待！

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