新加坡最大的商业银行星展银行最近宣布，它会提供加密数字资产领域的一系列服务，包括基于四种法币交易一些主要的加密数字货币，为加密数字资产提供托管服务，以及提供证券型通证全生命周期服务。这样的一个宣布证明了此前的以乌龙方式的揭示出来的信息（见我的文章“乌龙的信息，真实的趋势”）。这样的举措表明星展银行在加密数字金融领域采取了正确的策略。这同样表明未来的银行业务与证券业务的融合。
在星展银行计划开展的这些业务当中，交易业务是主要的组成部分。只有托管业务是现在的银行业务的领域。这表明星展银行正在进入数字资产交易领域，这个传统上属于证券行业中的领域。非常有意思的是，星展银行为此成立的公司，其中的股权10%的股权为新加坡交易所SGX所拥有。所以在这个新的提供数字资产交易服务的实体当中，现有的银行占据90%的份额，而现有的证券交易所占有10%的份额。这样的一个股权组成表明了一个商业银行是在此方面的领先者。它正在把握未来银行业和证券行业融合的趋势，在未来的加密数字金融生态当中争取占据主导地位。
未来的加密数字金融生态会是以分布式记账技术为底层基础设施。在其之上会使用数字货币。数字资产的全生命周期服务也会在同一个基础设施之上进行。用户可以使用数字货币进行日常的支付，借贷以及数字资产交易。因此目前分别在银行业和证券行业开展的业务未来会在同一个基础设施之上开展。银行业与证券行业之间的区分就不明显。对于现有的金融机构来说，谁先在这个加密数字金融生态当中占据主导地位，谁就能够保持未来的领先优势。
对于商业银行来说，由于区块链技术和数字货币的使用，它的目前的主要的存贷汇业务会受到巨大的挑战。以区块链技术为主的底层市场基础设施直接提供了数字货币的流通机制，数字货币的流通不需要银行之间的清算结算系统来完成。用户的数字货币可以托管在银行的钱包地址，也可以在自己的钱包中管理使用，也可以直接将数字货币直接投资于其它的能够提供固定收益或可变收益的机构的当中。甚至中央银行发行的CBDC也都可以直接发行到用户自己的钱包地址，而不必存在银行托管的地址。银行因此需要在同一个基础设施之上同其它的服务方竞争获取用户的存款。在贷款业务方面，用户可以从个人，私募基金等其它非银行机构获取贷款，甚至可以采用DeFi的方式直接基于自己数字资产抵押来获得贷款。所以在贷款业务当中，银行也会面临着更加激烈的竞争。所以对银行来说，在未来的加密数字金融生态当中，它的传统业务会受到巨大的挑战（见我的文章“商业银行，区块链时代的牺牲品”)。但是与此同时，新的金融生态也给银行带来了更大的发展空间。它可以进入交易领域，从而开展更多新类型的业务（见我的文章“在数字金融时代，商业银行会是数字资产交易的主要参与方”）。
由于未来的金融业务都是在同一个基础设施之上开展，所以银行业务也不再限于传统的存贷汇业务。它同样也可以开展数字资产的相关业务。在数字资产的全生命周期的每个阶段，也就是数字资产的生成，流通，托管，交易和结算这些环节，银行都可以提供相关的服务。这实际上就是进入了现在的证券行业的业务领域。银行可以利用它现有的在制度，资金和用户等方面的优势在这些业务领域中建立起自己的优势。银行未来的业务会同现在的业务有显著的不同，但业务的发展空间会是非常巨大的。星展银行显然对这个发展趋势有着明确的判断，所以开始提供加密数字货币和数字资产的交易服务。
作为新加坡的最大商业银行，星展银行有很多此方面的优势。首先新加坡是一个非常鼓励加密数字金融发展的国家。它一直鼓励市场在相关的领域进行各种尝试。新加坡政府也在积极探索其CBDC的发行。如果它发行自己的CBDC，就会有相应的底层基础设施的支持。现在看来，这个底层基础设施很有可能是基于分布式记账技术。而且大概率事件是，这个底层基础设施不仅支持CBDC的发行，还会支持在其之上生成数字资产。因此就可以实现用数字货币来交易数字资产。星展银行的这个项目目前并没有说它会采用什么样的底层技术，更没有说它的底层技术同新加坡CBDC的底层技术有什么样的关系。如果两者是采用同一个底层技术，那么星展银行的这个业务就会更加顺利地进行。如果两者是基于不同的技术，相信在互操作性方面也一定会有适当的考虑，不会两者完全不兼容。所以星展银行的这个业务在底层系统方面同样会建立在比较坚实的基础之上。
在业务方面，由于新加坡的特殊地位，星展银行一开始也会对多种法币进行非常好的支持。在它现在计划开展的数字货币交易业务中，它就会首先支持新加坡元，美元，日元和港币。 这样的一个对多种法币支持业务模式也是未来加密数字金融生态的一个基本特点。这是因为分布式记账技术的运行一开始就是在全球范围内开展，因此它需要支持多种法币在其之上流通使用，支持不同国家和地区的用户在其之上开展业务。所以星展银行此方面的特点就非常有利于它在这样的加密数字金融生态当中开展业务。
总之，星展银行目前开展的这个业务非常有利于它把握区块链和加密数字资产带来的机会。它采取的策略也是非常可行的。它因此就非常有可能在未来的加密数字金融生态当中继续保持其竞争优势。
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禁令解除6个月，大多数印度投资者“仍然找不到进入加密市场的捷径”
印度加密货币交易所CoinDCX的一项全面调查发现，大多数印度投资者找不到使用加密资产的“捷径”。尽管在今年早些时候，印度撤销了针对金融机构为数字资产企业提供服务的禁令。 CoinDCX交易所的调查结果显示，56%的40岁以下受访者声称他们仍然“找不到进入加密市场的捷径”。60%年收益少于50万印度卢比（6700美元）的受访者也持相同看法。 大部分印度人还认为缺乏“法律和监管明确性”是进入加密领域的最大障碍，22%的40岁或以上的受访者、32%的大学生和23%的房地产投资者都持这种观点。 20岁到30岁之间的大学毕业生和受访者认为“知识和教育”是加密货币采用面临的最大挑战。 为了此次调查，CoinDCX询问了11300多位数字资产领域的参与者，其中包括该交易所自己的3512名客户。 印度加密货币采用面临的挑战：CoinDCX调查 调查结果表明，印度40％的加密货币投资者来自IT、金融或教育三大专业背景之一。 12%从事银行工作的受访者表示他们已经持有加密资产，22%的受访者认为，虚拟货币是一种强大的另类投资选择，这表明加密货币在印度可能是一个增长领域。 将近三分之二加密货币投资者都有工资，其中12%是自由职业者，而学生只占8%。尽管持有加密货币的学生人数少，但87%的加密货币持有者至少都是大学毕业。 有趣的是，除了声称加密货币“效用为零”的不到5%的退休、失业人员或家庭主妇，很少有受访者愿意完全放弃加密资产。其中大学毕业生只占1%以下。 2018年7月，印度储备银行颁布了一项禁令，禁止银行为处理加密资产的企业提供金融服务，今年5月，印度最高法院取消了此项禁令。 尽管许多加密货币公司继续抱怨银行不情愿和他们合作，自第一季度以来，印度虚拟货币领域已经得到很大扩展。印度已经成为一个主要的点对点比特币交易市场，印度当地交易所Zebpay透露了其推出非同质化代币市场的计划，并且币安为去中心化金融项目启动了一个当地加速器项目。 Cointelegraph中文作为区块链新闻资讯平台，所提供的资讯仅代表作者个人观点，与Cointelegraph中文平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。如需转载请联系Cointelegraph中文相关工作人员。 文章来源:禁令解除6个月，大多数印度投资者“仍然找不到进入加密市场的捷径”
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技术 | 链上账本数据写入慢？试试LSM
导 读 首先问大家一个小问题？区块链的账本数据存储格式主要是什么类型的？ 相信聪明的你一定知道是Key-Value类型存储。 下一个问题，这些Key-Value数据在底层数据库如何高效组织？ 答案就是我们本期介绍的内容：LSM[1]。 LSM是一种被广泛采用的持久化Key-Value存储方案，如LevelDB, RocksDB, Cassandra等数据库均采用LSM作为其底层存储引擎。 据公开数据调研，LSM是当前市面上写密集应用的最佳解决方案，也是区块链领域被应用最多的一种存储模式，今天我们将对LSM基本概念和性能进行介绍和分析。 LSM-Tree背景：追本溯源 LSM-Tree的设计思想来自于一个计算机领域一个老生常谈的话题——对存储介质的顺序操作效率远高于随机操作。 如图1所示，对磁盘的顺序操作甚至可以快过对内存的随机操作，而对同一类磁盘，其顺序操作的速度比随机操作高出三个数量级以上[2]，因此我们可以得出一个非常直观的结论：应当充分利用顺序读写而尽可能避免随机读写。 Figure 1 Random access vs. Sequential access 考虑到这一点，如果我们想尽可能提高写操作的吞吐量，那么最好的方法一定是不断地将数据追加到文件末尾，该方法可将写入吞吐量提高至磁盘的理论水平，然而也有显而易见的弊端，即读效率极低（这也是许多数据库避免数据意外丢失的手段，因通常不需要对其进行读取，称为Journaling或WAL），我们称这种数据更新是非原地的（Out-of-place），与之相对的是原地更新（In-place）。 为了提高读取效率，一种常用的方法是增加索引信息，如B+树, ISAM等，对这类数据结构进行数据（或索引）的更新是原地进行的，这将不可避免地引入随机IO。 LSM-Tree与传统多叉树的数据组织形式完全不同，可以认为LSM-Tree是完全以磁盘为中心（Disk-Centric）的一种数据结构，其只需要少量的内存来提升效率，而可以尽可能地通过上文提到的Journaling方式来提高写入吞吐量。当然，其读取效率会稍逊于B+树。 LSM-Tree数据结构：抽丝剥茧 图2展示了LSM-Tree的理论模型(a)和一种实现方式(b)[3]。LSM-Tree是一种层级的数据结构，包含一层空间占用较小的内存结构以及多层磁盘结构，每一层磁盘结构的空间上限呈指数增长，如在LevelDB中该系数默认为10。 Figure 2 LSM与其LevelDB实现 对于LSM-Tree的数据插入或更新，首先会被缓存在内存中，这部分数据往往由一颗排序树进行组织。 当缓存达到预设上限，则会将内存中的数据以有序的方式写入磁盘（即L0层），我们称这样的有序列为一个Sorted Run，简称为Run。 随着写入操作的不断进行，L0层会堆积越来越多的Run，且显然不同的Run之前可能存在重叠部分（如Run-1的数据范围是a-c，Run-2的数据范围是b-d），此时进行某一条数据的查询将无法准确判断该数据存在于哪个Run中，因此最坏情况下需要进行等同于L0层Run数量的I/O。 为了解决该问题，当某一层的Run数目或大小到达某一阈值后，LSM-Tree会进行后台的归并排序，并将排序结果输出至下一层，我们将一次归并排序称为Compaction。如同B+树的分裂一样，Compaction是LSM-Tree维持相对稳定读写效率的核心机制，我们将会在下文详细介绍两种不同的Compaction策略。 另外值得一提的是，无论是从内存到磁盘的写入，还是磁盘中不断进行的Compaction，都是对磁盘的顺序I/O，这就是LSM拥有更高写入吞吐量的原因。 Leveling vs. Tiering：一读一写，不分伯仲 LSM-Tree的Compaction策略可以分为Leveling和Tiering两种，前者被LevelDB，RocksDB等采用，后者被Cassandra等采用，称采用Leveling策略的的LSM-Tree为Leveled LSM-Tree，采用Tiering的LSM-Tree为Tiered LSM-Tree，如图3所示[4]。 Figure 3 两种Compaction策略对比 ▲ Leveling 简而言之，Tiering是写友好型的策略，而Leveling是读友好型的策略。在Leveling中，除了L0的每一层最多只能有一个Run（Run为一组有序且不重叠的序列，可以考虑LevelDB中除了L0每一层中的SSTable都是有序且互相不重叠的，统称这些SSTable为一个Run），如图3右侧所示，当在L0插入13时，触发了L0层的Compaction，此时会对Run-L0与下层Run-L1进行一次归并排序，归并结果写入L1，此时又触发了…
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2020年的感恩节，加密行业应该感谢谁？
虽然在感恩节当天加密行业等来的是超过3000美元的大跌，但是回收2020年已经过去的11个月，加密行业仍然取得了很多瞩目的成就。从比特币减半到DeFi，从PayPal到MicroStrategy，这些都对今年加密市场的崛起功不可没。
