中链科技·GAIA区块链溯源系统的价值

一、GAIA溯源目的

国内工业溯源系统处于起步阶段，各个场景中的溯源系统存在诸多问题。

针对工业生产的溯源系统机制应该以整套产品的生产供应流程为主体，精确到取料，各项加工工艺，制作人，运输供应等环节，通过细化每个环节的数据采集和行业标准来提高溯源精度。从生产到消费的整个过程涉及取料、管理、加工、包装、运输、仓储、展示和消费等环节，每个环节都有可能带来不安全因素，主要包括：用料作假、加工工艺缺失、包装环节操作不规范、技术水平不达标；运输、仓储过程中损坏；虚构产地或制作人等。因此，急需一个企业工业生产场景的溯源方案，优化产品品控，提高企业品牌价值。

针对基础设施运维的溯源系统机制以工作流为主体，内容包括设备状态、环境状态、运维人员/程序等环节，通过细化工作任务提高运维状态的监控，保证基础设施在运维监控下正常工作的同时，降低人工运维的巨大开销。

2012年,?澳大利亚国家超级计算中心（NCI）与美国国家航天局（NASA）联合提出了PROV-O本体论，并基于这套理论开发了应用于空间大数据的溯源系统。2019年，GAIA溯源系统基于这套理论进行了更新和升级了PROMS服务于PID服务，与区块链技术结合，搭建了应用于商业领域的溯源大数据服务平台，并为商业领域的传统企业转型提供了数据溯源解决方案。目的是通过生产溯源的大数据解决方案帮助企业优化产业及工作流结构，提高品质控制以建立和提高企业的品牌价值，构建企业在行业内的口碑壁垒。同时，通过生产数据的溯源帮助企业建立自身的知识图谱，为人工智能等技术的应用提供先决条件，降低未来的人工成本。

二、GAIA溯源的文件约定

GAIA溯源系统的溯源解决方案标准基于PROV Ontology作为主流的数据溯源逻辑模型，在数据系统的应用中，整个溯源系统包括：可视化溯源后台、PROMS服务?、Persistent Identification服务、PROMS与PID服务的客户接口注册，可视化溯源后台基于W3C标准的restful风格的标准开发。对于数据库，要求应具有较强的处理能力，对于大规模的用户访问需采取内存优化，并且可以方便客户端的查询检索，数据溯源客户端需具有较好的安全性，符合标准、开放及可扩展。数据库系统应支持多线程，支持大规模关系型数据库查询，可以支持高规格并发用户，并且要求对溯源信息具有良好的查询和操作功能。为了提高查询速度，采用分布式存储策略保存数据，同时通过权限管理系统完成对产品生产每个环节参与者及数据的验证，使每个环节的信息录入者在限定的权限内完成工作。

在整个产品交付过程中，GAIA溯源系统将为企业用户注册BaaS的服务。

三、GAIA溯源目标

PROV-O是出处的通用概念数据模型，它允许将来源和应用程序特定的起源表示转换为这样的数据模型并在系统之间互换，在项目中Newone通过BaaS的方式为定制开发的用户端的数据溯源平台在工作流程领域中实现生产环节的溯源，确保产品出处可查，且溯源报告不可篡改，去中心化。实现产品或业务溯源场景的公平公开，达到品控和集中调度的目的。

数据溯源定义为记录原始数据在整个生命周期内(从产生、传播到消亡)的演变信息和演变处理内容。强调的是一种溯本追源的技术，根据追踪路径重现数据的历史状态和演变过程，实现数据历史记录的追溯。数据溯源模型建立一个数据模型是数据溯源的关键技术。根据模型可以初步确定数据溯源的大体步骤和基本思路。从数据溯源信息管理的角度出发，提出异构数据的数据溯源概念。根据数据的异构分布特性，将数据溯源信息压缩后保存到分布的数据节点中，形成携带溯源信息的异构数据仓库。通过数据仓库接口以及数据转换工具汇聚成目标数据库。这个过程的逆过程所经历的路径能够实现数据溯源的各种操作，如：状态监控、数据追踪、信息评估、过程重现等，通过完成数据溯源任务，解决IT行业工作流程中的冗余流程。

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编译者/作者：cbc消费链

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