然而面對這一突然而至的時代，無論是數據存儲的硬件還是軟件都存在著一系列的不足，導致整個行業仍舊存在極多的缺陷與不足。
特別是AI行業，穩定的數據存儲是AI行業的基礎。AI行業的重要技術就是通過大量的數據信息使得機器人進行學習完善，才使得其更具智能化。故數據存儲的穩定性將影響到整個AI架構的正常運行，如果存儲系統出現數據丟失、宕機等問題，將對AI產品產生致命的影響;其次，數據存儲的性能對整個AI的效率有極大的影響，存儲系統的讀取速度將決定數據存儲與提取效率，所以會直接限制AI的效率上限;再次，數據存儲系統的擴展性將決定整個AI的擴展性。因此，一個穩定的存儲系統對于人工智能應用的發展至關重要。所以，AI對數據存儲處理技術有極高的要求。數據是AI發展的原材料之一，作為一種無形資產，任何想涉足AI的組織對其重視程度都在不斷提高。
而現階段的數據采集技術和存儲技術并不能有效滿足AI行業的需求，且存在許多痛點。
1.數據安全性
無論數據存儲行業如何發展，數據的安全性始終是不可忽視的關鍵性問題。其中又可一分為二，一方面是數據的存儲時間問題，另一方面是數據的丟失、被盜問題。許多商業、法律、醫療等大數據存儲都會涉及到存儲期限問題，這些數據要求的存儲期限在幾年到幾十年不等。歷史數據作為大數據分析的基礎部分無疑對數據存儲時間提出了更高的要求，在長期階段內保證數據的有效性與可用性是這一問題的關鍵所在;當前數據盜取、數據販賣已經形成了一條完整產業鏈，人們對于數據的安全性更加注重，而在諸如金融領域、醫療領域、政府領域都明顯對數據安全性有著極高的要求，大數據分析往往需要多類相關數據的綜合參考，而在過去的情境中并沒有數據混合訪問的情況，因此大數據存儲及處理也逐漸催生出一些新的安全性問題。
2.數據有效性辨別
大數據化的背景下數據規模與文件數量都在大幅增長，文件系統層積累的元數據的管理成為難題。除了存儲容量隨之不斷升級外，對數據有效性的識別成了當前市場的迫切需求，識別數據、過濾無效數據從而達到有效減少數據存儲容量需求并解決系統延遲問題是，效的解決方案。
3.數據處理速度過慢
數據在的應用與協調中對于即時性的要求較高，越來越多的大數據應用環境要求較高的IOPS性能，虛擬化服務器的廣泛普及更是對處理性能和處理效率提出了嚴峻的挑戰。
4.數據保存成本過高
無論是數據存儲的硬件設備還是軟件平臺，企業如果想從零開始搭建自己的數據保存系統都需要大量的時間成本和，成本。雖然目前為了幫助用戶降低搭建成本，越來越多的存儲產品都以提供純軟件的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬件設備上，但是顯然對大數據需求高的企業并不能接受這一形式，如何在軟硬一體的前提下以最快的時間和最少的預算完成數據的輸入與保存，是數據存儲市場的發展性問題
我們看到了這些問題帶來的諸多損失與不便，因此創立了Cyberange.
Cyberange經過對數據存儲行業的深入調查研究，分析出諸多問題，并建設性的引入區塊鏈技術和AI技術，將兩者與數據存儲有效結合，推出更加完善并具有普適性的集數據采集、存儲和分析為一身的基礎性公鏈。這一創造性結合方式顯然為各行業和各群體的數據化、價值化提供了更加便捷、穩健的實踐工具，因此Cyberange在整個數據存儲市場中廣受青睞并擁有廣泛的客戶群和良好的發展前景。
Cyberange是一個數據采集存儲的基礎性公鏈，旨在通過結合區塊鏈技術和Artificial Intelligence技術，為所有行業提供一個大區塊的數據存儲空間和存儲技術的跨鏈技術。作為、為數據采集存儲設計的公鏈，Cybrange是為數據管理者設計的、類操作系統的是區塊鏈基礎設施。Cyberange·AS存儲整體為去，化文件數據存儲系統，旨在為大數據浪潮中的每一個個體或群體提供，、穩定、安全的存儲服務功能，并且與任何網頁瀏覽器的瀏覽功能相聯通，真正做到無障礙在線數據調閱管理。
Cyberange·AS系統基于星際文件系統(IPFS)和Cyberang Message為持有CRAT代幣的平臺使用者提供基礎性服務，區塊存儲數據空間的所有者被激勵去管理和分享自身所擁有的數據資源。IPFS作為當前最可靠的，性去，化保存和共享文件的方法，是一種內容可尋址、版本化、點對點超媒體的分布式協議。因此我們選擇IPFS作為我們公鏈的設計基礎，并在其之上結合項目特點進行了延伸和升級完善。
在CM數據生態體系中，共有三種用戶角色：數據上傳方(數據所有方)，數據需求方，數據整合方。獨特的點在于每一名用戶的身份并非固定不變的，而是隨著自身需求不斷變化。數據上傳方作為整個生態體系的基石，數量最為龐大，通過上傳一手數據以獲得Token激勵，同時主動分享自有數據同樣可以使整體數據存儲生態處在一個信息流動的狀態，有助于保持數據的有效性并推進數據更新;數據需求方對整個生態體系起著促進作用，通過不斷地提出數據需求與分析方案促使數據體量不斷增加、數據分析能力不斷完善;數據整合方是生態體系中的關鍵所在，少部分的整合方能夠系統、完整的將現有數據進行分類與梳理，而借助AI等新興技術同樣能夠高效的維護CM數據生態的持續運轉。
面對大數據背景下的數據存儲、分析速度慢這一問題，Cyberange敏銳的把握住了市場需求，建設性的在數據采集存儲公鏈模型增加了AI板塊。借助人工智能的精確性選擇與即使數據分類篩選，能夠極大地提升數據存儲能力、提高分析速度。同樣，人工智能的快速學習能力與程式化也使得其更具有普適化的市場應用價值，因此借助AI對現有的數據存儲公鏈模型進行升級改造是極其可行的。
Cyberange通過結合區塊鏈和AI技術進行數據存儲分析。區塊鏈存儲技術能夠實現準確的記錄、認證和執行，而人工智能則助力于決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智能和區塊鏈需要數據共享，分布式數據庫強調了在特定網絡上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智能依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的算法也更加可靠。此外，安全性也是重要的優勢。處理區塊鏈網絡上的高價值交易時，對網絡的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對于人工智能來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
Cyberange有信心和能力建設出一個面向所有行業，并為其提供存儲空間、技術、分析服務的基礎性公鏈，搭建起一個公正、透明、安全、高效的信息數據生態系統。進而促進整個數據存儲分析行業的長久健康發展，完善大數據時代的數據管理理念。
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