一.简介与核心概念

1.什么是可信数据空间

可信数据空间不是一个单一的软件或数据库，而是一个基于标准和规则的、去中心化的数据共享基础设施与环境。它旨在让参与者在保持数据主权的前提下，安全、可信、高效地交换和协同处理数据。

• 核心思想： 数据不动，算法/计算动 或 数据使用权与所有权分离。数据所有者无需复制和传输原始数据即可实现数据价值的流通。
• 类比： 就像是一个“数据市场”或“数据协作联盟”，但有一套所有参与者都必须遵守的“宪法”（规则、标准、协议），确保公平、安全和可信。

2.核心特征

• 数据主权： 数据所有者始终完全控制其数据。谁的数据，谁决定谁在什么条件下用于什么目的。

• 可信与安全： 通过加密、区块链、数字身份等技术，确保数据来源可信、传输安全、使用可追溯。

• 互操作性： 基于共同的标准和接口，允许不同技术平台和系统的数据与服务无缝交互。

• 生态系统： 连接数据提供者、使用者、应用开发者、基础设施提供商等多个角色，形成价值网络。

3.主要应用场景

• 工业制造： 供应链协同、预测性维护、产品碳足迹追踪。

• 医疗健康： 跨机构医疗研究、病历安全查询、药品溯源。

• 金融： 联合风控、反洗钱、中小企业信贷。

• 智慧城市： 交通流量优化、公共安全数据协作、能源管理。

二、 产品设计

1. 产品定位

打造一个面向企业级用户的、开箱即用的可信数据空间解决方案平台，降低企业参与数据流通的技术和合规门槛。

2. 目标用户

• 数据提供方： 希望数据变现或通过数据合作优化自身业务的企业。

• 数据消费方： 需要外部数据来提升模型效果、进行分析决策的企业。

• 数据空间运营方： 行业协会、政府机构、平台运营商，负责空间的治理和运营。

• 应用开发者： 基于空间内的数据和服务开发新应用。

3. 核心功能模块

a. 身份与访问管理

基于数字证书/DID的去中心化身份系统。

细粒度的权限管理（基于属性的访问控制ABAC）。

b. 数据目录与服务发现

提供数据的元数据注册和发现功能。数据本身不上传，只上传描述信息的元数据。

支持按主题、格式、质量、提供商等条件检索。

c. 策略执行与合约管理

图形化或DSL（领域特定语言）的策略编辑工具，定义数据使用规则（如“仅可用于分析，不可下载”、“结果需脱敏”）。

智能合约自动执行策略，实现“用法控制”。

d. 数据连接与计算

提供安全的数据连接器（Connector），这是数据空间的技术核心。

支持多种计算模式：联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等，实现“数据不出域”的联合计算。

e. 审计与溯源

所有数据访问、使用、交易事件均被不可篡改地记录（通常上链）。

提供完整的审计日志，满足GDPR等法规的合规要求。

f. 计量与清算

记录数据使用量、计算资源消耗。

集成支付通道，实现自动化的清结算。

g. 控制面板

为各方提供可视化界面，监控数据资产状态、使用情况、收益报告等。

三、 技术架构

采用分层、松耦合的云原生架构，确保弹性、可扩展性和安全性。

层级	组件与技术选型
表示层/API层	React/Vue (Web控制台), gRPC/RESTful API (对外接口)
核心服务层	微服务架构 (Java/Go)。服务包括：身份服务、目录服务、策略服务、连接器协调服务、审计服务、计费服务。服务网格 (Istio) 治理通信。
安全与信任层	区块链 (Hyperledger Fabric/以太坊企业版) 用于存证溯源。数字身份 (DID)，HSM (硬件安全模块) 管理根密钥。
计算与连接层	数据连接器 (关键组件，通常用Go/Java开发)，Kubernetes 调度联邦学习等计算任务，TEE (如Intel SGX) 环境。
数据基础设施层	对象存储 (S3), 关系数据库, 缓存 (Redis), 消息队列 (Kafka)。注意：原始数据仍存储在参与者的本地。
监控与运维层	Prometheus/Grafana (监控), ELK (日志), K8s (容器编排)

工作流举例（数据消费方申请使用数据）：

消费方通过Web控制台在数据目录中发现所需数据的元数据。

1. 发起使用申请，系统触发策略服务，要求其提供使用目的、承诺等。

2. 提供方审批通过，策略服务生成一个数字合约，规定使用条款。

3. 消费方的连接器根据合约，与提供方的连接器建立安全加密连接。

4. 双方连接器在安全环境（或在TEE中）执行预定的计算任务（如SQL查询、模型训练）。

5. 只有计算结果（非原始数据）返回给消费方。

6. 审计服务将此次操作的哈希记录上链，计费服务完成清算。

四、 数据库设计方案

数据空间涉及多种类型的数据，必须采用多模型数据库或多种数据库组合的方案，没有一种数据库可以解决所有问题。

1. 数据库分类与选型

数据类别	数据类型与特点	推荐数据库技术	推荐数据库技术
身份、策略、元数据	结构化数据，关系性强，需要复杂查询和事务支持 (ACID)	关系型数据库 (PostgreSQL, Amazon Aurora)	存储用户身份、权限策略、数据目录元数据
审计日志、溯源记录	写多读少，顺序追加，