都说web3互联网的数据是归还给用户的，那如果数据都在用户那儿，那还有什么数据可以被其他企业使用呢？以及这些数据会怎样被合约、应用使用？
用户留在区块链上的数据，相比于互联网的数据，很少，这些数据都在区块链上以哈希的形式存在，虽然公开、有一定结构性，但并不是所有的合约和应用方可以直接使用。
并且要在多个区块链里完成数据交互，也是个难题。因为数据交互逻辑并不只是用户，而是面对人和机器。
本文里，我们用POD来解释一个数据协作架构。POD是一个跨各区块链网络构建的链上数据中间件，旨在打造一个安全可信的第三方数据协作平台。
元宇宙世界里中的数据消费者不仅可以包括人类，还可以包括程序、智能合约和物理机器（例如售票机）。为了确保流畅的数据协作体验，元数据应该是结构化的和相关联的、并且易于被人和软件搜索、使用。
因此，需要设计一种新方法来存储、组织、管理和使用链上元数据。
暹罗商业银行总裁：DeFi不能被完全监管:在SCB 10X的第二届全球DeFi虚拟峰会REDeFiNE的开幕致辞中，暹罗商业银行（SCB）的总裁Sutivong博士强调，在增长方面，DeFi行业在过去六个月中增长了十倍，今年锁定在DeFi生态系统中的总价值超过1000亿美元。Arak Sutivong博士认为，DeFi需要一个与传统金融进行长期和可持续互动的框架。\"根据定义，DeFi不能被完全监管。相反，需要有一个框架，使DeFi能够与金融生态系统的其他部分相结合。\"（Cointelegraph）[2021/7/26 1:16:17]
主要难点
链上数据分散在不同网络的合约中。并且合约不能从一个单一的通用数据环境中获取所有数据。要访问数据元素，系统必须直接与存储它的合约建立对等通信。
由于非关系存储，很难追踪两个存储实体部分之间的关系或将实体与其元数据相关联。因此，对链上元数据进行分类和理解是一项挑战。
瓦特合约提示：灰度基金昨日整体持币属减持状态:据非小号数据：灰度基金昨日账户整体呈减持状态，其中BTC减持134个；ETH减持804个；ETC减持4038个；BCH减持66个；LTC减持316个，其他币种持币数量无变动。目前灰度基金总持仓量为187.66亿美元。
瓦特合约提示：近期BTC屡破新高，请合理控制仓位，注意风险。[2020/12/29 15:58:13]
每个网络或应用程序在传输数据的方式上都是独一无二的，这意味着其 API、数据编码方法和访问控制可能与其他网络或应用程序不兼容。因此，数据管理和使用的过程还没有自动化。来自不同来源的数据必须经过预处理才能协同工作。
POD的解决方案
作为中立的第三方数据中间件，POD 将通过提供下面列出的关键功能来解决这些障碍，并充分发挥元数据的潜力。
一、实体的元数据存储
在 POD 中，元数据元素存储在标签中，标签必须与链上实体相关联。这样的设计体现了实体和元数据之间的关系，并允许这种关系是不可转移的。当用户查找实体的某些元数据时，他们需要做的是通过标签名称和实体地址来搜索标签和实体对。这将有助于实体数据的验证和获取。
此外，POD 中的元数据可以是值或逻辑形式。值是确定的，如标签、认证、描述等。逻辑是指可以根据给定条件检索值或存储值的编程逻辑。示例包括基于用户状态数据计算实时信誉分数的算法；以及带有用于 NFT 组件的彩票脚本的 NFT。
二、元数据类型定义
元数据类型包括一组关于如何存储某些元数据元素及其描述的规则。规则实现了汇集来自各种来源的数据后并构建数据以支持所需业务逻辑。可以帮助用户像索引一样查询、验证、使用和管理数据。
可以从以下三个方面定义链上实体和存储元数据。
物种：用户可以通过给它们一个物种名称并在链上标记它们来定义和分类一类实体或概念。
属性：元数据类型指定必须包含哪些属性来描述某种类型的实体。
关系：可以通过元数据类型展示实体存储之间的关系。
三、跨平台的数据一致性
POD 数据库由部署在不同区块链网络上的一系列合约组成。这样的设计在底层保证了一致的数据定义和统一的数据结构，使得各个网络内的数据可以达到一致性。同时，这些合约通过 POD-Bridge 链接在一起，因此可以将一种元数据类型应用于来自不同链的数据。这样，将实现跨网络的数据一致性，这是用户使用 POD 提供的工具链处理 UGC（用户生成内容）元数据的前提。
综上所述，POD通过用户可以定义和分类元数据的中间件，在统一理解相同数据的基础上实现更有效的数据协作。
POD 汇集了来自不同合约和区块链的数据，在 POD 中定义和存储的数据可立即对所有网络中的合约和用户采取行动。随着我们逐渐与更多的区块链网络建立合作，POD 将演变为一个开放可信的数据基础设施，赋能 Web3 中的数据通信。
这样的架构，是在多个区块链里创造了一个标准，一个桥梁，多个分类和接口。这就是如何应用web3数据的基础需求。数据就是web3世界的语言，而规范和饿标准就是语言的写作呈现方式，如何能做到适应范围最广，使用最简单，就是对数据规范进行设计的最终目的。
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