CESSとは何ですか?分散型データ価値ネットワークの包括的ガイド

初級編6/25/2025, 8:42:36 AM
CESSは、安全で効率的なWeb3データインフラを構築することに専念した分散型データ価値ネットワークであり、AIモデルのトレーニング、暗号化ストレージ、コンテンツ配信をサポートしています。本記事では、そのコア機能とアーキテクチャについて詳述します。

Web3とAIの急速な発展の時代において、データは最も貴重な資源となっています。CESS(Cumulus Encrypted Storage System)はこの文脈で誕生し、分散データストレージ、コンテンツ配信、AIコラボレーションをサポートする分散型ネットワークを構築し、データの価値循環と利用の再構築を目指しています。

CESSのビジョンとポジショニング

CESSは「データバリューインターネット」のインフラストラクチャを構築することにコミットしています。それは単なるデータストレージプラットフォームではなく、コンテンツクリエイター、データ所有者、AIツール開発者が相互利益のために協力できるオープンエコシステムです。ユーザーはCESSを通じてデータをアップロード、保存、共有することができ、DAppsを展開したり、AIトレーニングのための安全なデータを提供することもできます。

ユニークなデータストレージメカニズム

CESSのストレージアーキテクチャは、3つの層で構成されています:

  1. ブロックチェーンレイヤー:すべての取引とストレージ活動を記録し、R2S(ランダム回転選択)+ GRANDPAハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを使用します。
  2. 分散ストレージリソースレイヤー: データをスライスし、暗号化し、複数のノードに分散させてデータの可用性と復旧能力を確保します;
  3. CD2Nコンテンツ配信レイヤー:CDNとP2P技術を組み合わせて、ミリ秒単位のデータアクセスを実現します。

さらに、CESSは2つの主要なストレージアルゴリズムを導入します:

  • PoIS (Proof of Idle Space): ノードのアイドルスペースの可用性を確認する;
  • PoDR²(データの重複排除と回復の証明):データの冗長性と災害復旧を確保します。

高度なコンセンサスおよびインセンティブメカニズム

CESSは、自社開発のR2Sコンセンサスメカニズムを使用しており、ブロック生成プロセスの分散化を確保するだけでなく、信用スコアリングやVRFランダム関数などのメカニズムを通じて検証ノードを動的に選択し、大規模ノードの独占問題を回避しています。

ノードはコンセンサスに参加するために300万$CESSトークンをステークする必要があり、その行動が誠実であることを保証します。ストレージ、コンピューティング、および帯域幅リソースはすべて報酬を得ることができます。

XESS AIプロトコル:AIにプライバシーとセキュリティを注入する

CESSによるオリジナルのXESS AIプロトコルには:

  • CESS AIエージェントハブ:AIエージェントをデータリソースに接続します;
  • CESS AI-LINK: 生データを公開することなくモデルを訓練するための連合学習メカニズムを実装する;
  • プロキシ再暗号化技術:プロキシ再暗号化技術を通じてデータ共有におけるアクセス制御を確保します;
  • MDRCデータ権利確認メカニズム:データ著作権を確保するために指紋認識アルゴリズムを利用する;
  • LBSS (ロケーションベースストレージセレクション):規制、レイテンシ、コストに基づくグローバル規模のインテリジェントな配分。

アプリケーションの展望は広い。

CESSは広く適用可能です:

  • Web3コンテンツ制作プラットフォームのデータストレージ;
  • AIモデルのトレーニングのためのデータセット管理;
  • 金融や医療など、データプライバシーに厳しい要件がある産業。
  • グローバルファイル共有、プライバシークラウドストレージ、およびNFTメディアリソースホスティングシナリオ。

ゲートは2025年6月26日にCESSネットワーク(CESS)を立ち上げ、HODLerエアドロップイベントを開始します。ユーザーは参加するために≥1 GTを保有する必要があり、スナップショット比率に基づいて1,818,182 CESSトークンを共有し、100%がロック解除されます。


図:https://www.gate.com/hodler-airdrop/2349?airdrop_name=CESS

著者: Max
* 本情報はGateが提供または保証する金融アドバイス、その他のいかなる種類の推奨を意図したものではなく、構成するものではありません。
* 本記事はGateを参照することなく複製/送信/複写することを禁じます。違反した場合は著作権法の侵害となり法的措置の対象となります。

CESSとは何ですか?分散型データ価値ネットワークの包括的ガイド

初級編6/25/2025, 8:42:36 AM
CESSは、安全で効率的なWeb3データインフラを構築することに専念した分散型データ価値ネットワークであり、AIモデルのトレーニング、暗号化ストレージ、コンテンツ配信をサポートしています。本記事では、そのコア機能とアーキテクチャについて詳述します。

Web3とAIの急速な発展の時代において、データは最も貴重な資源となっています。CESS(Cumulus Encrypted Storage System)はこの文脈で誕生し、分散データストレージ、コンテンツ配信、AIコラボレーションをサポートする分散型ネットワークを構築し、データの価値循環と利用の再構築を目指しています。

CESSのビジョンとポジショニング

CESSは「データバリューインターネット」のインフラストラクチャを構築することにコミットしています。それは単なるデータストレージプラットフォームではなく、コンテンツクリエイター、データ所有者、AIツール開発者が相互利益のために協力できるオープンエコシステムです。ユーザーはCESSを通じてデータをアップロード、保存、共有することができ、DAppsを展開したり、AIトレーニングのための安全なデータを提供することもできます。

ユニークなデータストレージメカニズム

CESSのストレージアーキテクチャは、3つの層で構成されています:

  1. ブロックチェーンレイヤー:すべての取引とストレージ活動を記録し、R2S(ランダム回転選択)+ GRANDPAハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを使用します。
  2. 分散ストレージリソースレイヤー: データをスライスし、暗号化し、複数のノードに分散させてデータの可用性と復旧能力を確保します;
  3. CD2Nコンテンツ配信レイヤー:CDNとP2P技術を組み合わせて、ミリ秒単位のデータアクセスを実現します。

さらに、CESSは2つの主要なストレージアルゴリズムを導入します:

  • PoIS (Proof of Idle Space): ノードのアイドルスペースの可用性を確認する;
  • PoDR²(データの重複排除と回復の証明):データの冗長性と災害復旧を確保します。

高度なコンセンサスおよびインセンティブメカニズム

CESSは、自社開発のR2Sコンセンサスメカニズムを使用しており、ブロック生成プロセスの分散化を確保するだけでなく、信用スコアリングやVRFランダム関数などのメカニズムを通じて検証ノードを動的に選択し、大規模ノードの独占問題を回避しています。

ノードはコンセンサスに参加するために300万$CESSトークンをステークする必要があり、その行動が誠実であることを保証します。ストレージ、コンピューティング、および帯域幅リソースはすべて報酬を得ることができます。

XESS AIプロトコル:AIにプライバシーとセキュリティを注入する

CESSによるオリジナルのXESS AIプロトコルには:

  • CESS AIエージェントハブ:AIエージェントをデータリソースに接続します;
  • CESS AI-LINK: 生データを公開することなくモデルを訓練するための連合学習メカニズムを実装する;
  • プロキシ再暗号化技術:プロキシ再暗号化技術を通じてデータ共有におけるアクセス制御を確保します;
  • MDRCデータ権利確認メカニズム:データ著作権を確保するために指紋認識アルゴリズムを利用する;
  • LBSS (ロケーションベースストレージセレクション):規制、レイテンシ、コストに基づくグローバル規模のインテリジェントな配分。

アプリケーションの展望は広い。

CESSは広く適用可能です:

  • Web3コンテンツ制作プラットフォームのデータストレージ;
  • AIモデルのトレーニングのためのデータセット管理;
  • 金融や医療など、データプライバシーに厳しい要件がある産業。
  • グローバルファイル共有、プライバシークラウドストレージ、およびNFTメディアリソースホスティングシナリオ。

ゲートは2025年6月26日にCESSネットワーク(CESS)を立ち上げ、HODLerエアドロップイベントを開始します。ユーザーは参加するために≥1 GTを保有する必要があり、スナップショット比率に基づいて1,818,182 CESSトークンを共有し、100%がロック解除されます。


図:https://www.gate.com/hodler-airdrop/2349?airdrop_name=CESS

著者: Max
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