（1）数据中心化的问题
a)数据中心化在查询涉及多关联场景时，会导致查询性能严重低下。
b)当大量数据存在于同一个数据库时会容易造成数据库访问瓶颈，从而影响数据访问性能，并为系统可用性埋下隐患。
（2）为什么需要去中心化
a)在云计算、大数据等新技术的带动下，越来越多的企业需要对结构化的数据进行查询、分析、处理和更新。
b)随着创新业务的不断增加，业务的复杂及庞大的体量会产生错综复杂且规模巨大的结构化数据，这些都必然迫使企业对数据库的需求指向大规模、高可靠、高扩展及高性能。
（3）Hubble去中心化技术
Hubble去中心化技术，实现在一个分布众多节点的系统中，每个节点都可以高度自治。去中心化过程就是将数据拆分的过程，让每个节点成为自己的领导者，进而依据服务划分将数据从主体数据剥离出来。
示例：中心化就是在餐厅柜台点餐，柜台是中心，所有人都需要排队点餐；去中心化是餐厅在每个桌子上都有一个独立的二维码，顾客通过扫码即可点餐。
（4）Hubble硬核技术价值
a)支撑高并发业务：应用入口可无限水平扩展，高效支撑高并发事务交易。
b)减少运维成本：去中心化后所有的节点配置、硬件配置都是一样的，减少运维和硬件管理的复杂度；多个入口不会存在单点故障问题，减少了运维成本。
c)提高查询效率：每个节点都可以提供入口和查询服务，大大提升了资源利用率。