A solução de big data da CyberVein baseia-se no banco de dados distribuído PISR (privado, interligado, seguro, robusto). As operações no banco de dados são armazenadas na rede blockchain da CyberVein, que funciona com um mecanismo de consenso de Prova de Contribuição (PoC). A solução está focada em serviços personalizados de "blockchain + big-data" para nível empresarial. CVT é o token utilitário nativo usado para: * Pagamento de armazenamento: O proprietário dos dados paga a taxa de armazenamento correspondente com base no tamanho do arquivo e na largura de banda consumida no processo. * Pagamento de poder computacional: Pagamentos de usuário para proprietário por uso, e remuneração para desenvolvedores de software será realizada exclusivamente em CVT. * Troca de dados: Na plataforma de aprendizado federado da CyberVein, o adquirente dos dados comercializa os dados a um preço acordado entre as duas partes para aplicações de modelagem distribuída. * Pagamento de emissão de CROSS NFT: Negócios de Dapp são obrigados a pagar por Armazenamento e Troca de Dados em função dos recursos de rede ocupados, podendo estabelecer o token CyberVein como meio de pagamento para emitir NFT ou realizar negócios de acordo com seu modelo de negócio desejado. As ferramentas da CyberVein incluem: * Banco de dados do consórcio PISR, que cria uma melhor gestão de dados: através da operação e manutenção seguras e confiáveis de máquina virtual dos dados do usuário, os dados são eficientemente agregados para dados upstream, e a rastreabilidade e o rastreamento dos dados são realizados para garantir a confiabilidade das fontes e saídas de dados, alcançando compartilhamento de dados entre níveis e departamentos para melhorar a atualidade, diversidade, estoque e densidade dos dados para realizar o valor comercial dos dados, resolvendo efetivamente os problemas no fluxo de dados. * Cadeia de armazenamento DAG, que cria armazenamento de dados mais seguro, com melhor eficiência, sem confirmação de blocos, baixas taxas de transação, e também elimina minerador, suporta verificação assíncrona e processamento paralelo de cada nó, quanto mais nós, maior a velocidade, mais forte a escalabilidade, o que leva a melhor escalabilidade. O backup do banco de dados na cadeia de armazenamento DAG fornece uma camada adicional de segurança para as empresas. * Cytrix, que permite que o GPU seja compartilhado. Nós podem contribuir com parte de seu GPU para a rede, em troca de compensação através do mecanismo de Prova de Contribuição. O GPU contribuído pode ajudar empresas ou indivíduos na modelagem de dados com aprendizado federado. * Plataforma de Aprendizado Federado, que permite a monetização dos dados. O Aprendizado Federado é um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina distribuído. Os conjuntos de dados são primeiro treinados localmente, e os dados de todas as partes são mantidos localmente, sem divulgar privacidade ou violar regulamentações. Terminais individuais retornam modelos treinados para o servidor a fim de criar um modelo compartilhado. Protege efetivamente a privacidade e segurança dos dados, resolve o problema de isolamento de informações e, assim, realiza o valor dos dados. A plataforma também fornecerá algoritmos para suportar operações de modelagem de dados por empresas e indivíduos.

A CyberVein lançou seu projeto em 26 de março de 2018, com 2.147.483.648 (~2,1 bilhões de tokens) CVT criados na gênese. O token é pré-minerado e possui uma oferta fixa. A CyberVein evita a criação de inflação na oferta de tokens, uma técnica usada em algumas economias de tokens, uma vez que esse método implica que os detentores de tokens subsidiam a atividade das aplicações na rede. Em vez disso, a CyberVein foi projetada para operar a longo prazo de forma sustentável, confiando em taxas de serviço de big data da aliança DAVE. Para subsidiar as atividades da rede durante a fase inicial, um pool limitado foi alocado (veja "Reservas de Longo Prazo" abaixo) e dedicado tanto para expandir o ecossistema quanto para fornecer recompensas em tokens de prova de contribuição. 50% Pool 1 - Reservas de Longo Prazo * 30% Fundos da Fundação para Reservas de Longo Prazo * 15% Desenvolvimento Tecnológico * 5% Eventos de Marketing 36% Pool 2 - Venda Privada 10% Pool 3 - Equipe e Parceiros Fundadores 4% Pool 4 - Consultores

A solução de big data da CyberVein foi criada pela CV Technology Foundation, e seu whitepaper foi elaborado por Arthur Yu e Jack Ge. Ambos continuarão a fazer parte da equipe executiva da CyberVein, com Arthur atuando como Diretor Global e Jack como Embaixador Global.

CVT está disponível nas plataformas Poloniex, Bittrex Global, OKEx, MXC, Bitbns e em muitas outras exchanges. Alguns serviços permitem o uso de moedas fiduciárias para realizar uma compra, seja por meio de transferência bancária ou cartão de crédito.

Em vez de um projeto de blockchain, o CyberVein é mais uma solução de grandes dados baseada em blockchain, e, portanto, está mais focado em preocupações de segurança no uso de banco de dados a nível empresarial, bem como na viabilidade de monetização de dados padronizada e legalizada. Atualmente, há uma crescente preocupação com a violação de privacidade de dados e perdas de dados devido a falhas em bancos de dados. Com o banco de dados PISR instalado no servidor, um banco de dados em consórcio será formado ao redor dos servidores, onde apenas o cliente tem acesso (similar a qualquer outro banco de dados). Esse banco de dados cria redundâncias distribuídas suficientes, e os estados e ações dos bancos de dados serão registrados na blockchain, que atua como uma máquina do tempo. Isso leva a: Um único ponto de falha não causará perda de dados no banco de dados. Os bancos de dados podem reverter de acordo com o hash da blockchain. Qualquer ação maliciosa será registrada e visível dentro do banco de dados do consórcio e negada. Fornece uma interface funcional para auditorias de supervisão, suporta acesso de auditoria de supervisão e suporta monitoramento abrangente de índice de blockchain para garantir a qualidade operacional. Por outro lado, a cadeia de armazenamento DAG reflete uma cópia fragmentada do banco de dados, que não se limita ao banco de dados do consórcio, mas é armazenada globalmente como uma camada extra de segurança. A plataforma de aprendizado federado não é um produto, mas sim um fluxo de trabalho inovador que permite que o treinamento de aprendizado de máquina seja realizado localmente no terminal, em vez de em um servidor centralizado. Isso significa que informações sensíveis nunca saem do servidor nem são vistas por ninguém.