راه حل کلان داده CyberVein مبتنی بر پایگاه داده توزیع شده PISR (خصوصی، پیوندی، امن، قوی) است، عملیات پایگاه داده در شبکه بلاک چین CyberVein ذخیره می شود که بر اساس مکانیزم اجماع اثبات مشارکت (PoC) اجرا می شود. راه حل بر روی خدمات سفارشی شده «بلاک چین + کلان داده» در سطح سازمانی تمرکز دارد.

CVT توکن ابزار اصلی است که برای موارد زیر استفاده می شود:

پرداخت ذخیره سازی: مالک داده ها هزینه ذخیره سازی مربوطه را بر اساس اندازه فایل و پهنای باند مصرف شده در چنین فرآیندی می پردازد.
پرداخت توان محاسباتی: پرداخت ها از کاربر به مالک برای استفاده، و پاداش برای توسعه دهندگان نرم افزار منحصراً در CVT انجام می شود.
تبادل داده: در پلت فرم یادگیری فدرال CyberVein، گیرنده داده داده ها را با قیمتی که بین دو طرف قرارداد برای برنامه های مدل سازی توزیع شده معامله می کند.
پرداخت CROSS NFT: کسب‌وکارهای Dapp موظفند با توجه به منابع شبکه اشغال شده، برای ذخیره‌سازی و تبادل داده پرداخت کنند و ممکن است توکن CyberVein را به‌عنوان وسیله پرداخت برای صدور NFT یا انجام کسب‌وکار مطابق با مدل کسب‌وکار مورد نظر خود راه‌اندازی کنند.

ابزارهای CyberVein عبارتند از:

پایگاه داده کنسرسیوم PISR، مدیریت داده های بهتری را ایجاد می کند: 

از طریق عملیات ایمن و قابل اعتماد ماشین مجازی و نگهداری داده های کاربر، داده ها به طور موثر برای داده های بالادست جمع می شوند و قابلیت ردیابی و ردیابی داده ها برای اطمینان از قابلیت اطمینان منابع و خروجی های داده و دستیابی به متقابل تحقق می یابد. به اشتراک گذاری داده ها در سطح بین بخشی برای بهبود به موقع بودن، تنوع، موجودی و تراکم داده ها برای درک ارزش تجاری داده ها و حل واقعی مشکلات در جریان داده ها.

زنجیره ذخیره سازی DAG، ذخیره سازی داده ایمن تر، با کارایی بهتر، بدون تایید بلوک، هزینه تراکنش کم، و همچنین حذف ماینر، پشتیبانی از تایید ناهمزمان و پردازش موازی هر گره، بیشتر گره ها، سرعت بیشتر، مقیاس پذیری قوی تر، ایجاد می کند. که منجر به مقیاس پذیری بهتر می شود. پشتیبان گیری از پایگاه داده در زنجیره ذخیره سازی DAG یک لایه امنیتی اضافی را برای کسب و کارها فراهم می کند.

Cytrix، به GPU اجازه اشتراک گذاری می دهد. گره ها می توانند بخشی از GPU خود را به شبکه در ازای جبران خسارت از طریق مکانیسم اثبات مشارکت، کمک کنند. GPU ارائه شده می تواند به شرکت ها یا افراد در مدل سازی داده ها با یادگیری فدرال کمک کند.

پلت فرم یادگیری فدرال، امکان کسب درآمد از داده ها را فراهم می کند. یادگیری فدرال یک گردش کار یادگیری ماشین توزیع شده است. مجموعه داده‌ها ابتدا به صورت محلی آموزش داده می‌شوند و داده‌های همه طرف‌ها بدون افشای حریم خصوصی یا نقض مقررات به صورت محلی نگهداری می‌شوند. پایانه های فردی مدل های آموزش دیده را برای ایجاد یک مدل مشترک به سرور برمی گرداند. 

حفاظت موثر از حریم خصوصی و امنیت داده ها، حل مشکل سیلوی اطلاعات، و در نتیجه درک ارزش داده ها. این پلتفرم همچنین الگوریتم هایی را برای پشتیبانی از عملیات مدل سازی داده ها توسط شرکت ها و افراد ارائه می دهد.