• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Diferencias entre Blockchain y Distributed Ledger

agosto 20, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Blockchain

Hoy en día las criptomonedas están de moda. Provocando que se utilicen habitualmente términos como “Blockchain” (cadena de bloques) y “Distributed Ledger” (libro mayor distribuido). Generalmente se utilizan ambos términos como sinónimos, cuando no lo son. En esta entrada se intentaran explicar las diferencias que existen entre las tecnologías “Blockchain” y “Distributed Ledger”.

Distributed Ledger

El termino “Distributed Ledger” hace referencia a las tecnologías que permiten implementar una contabilidad distribuida. Así la contabilidad se distribuye por todos los nodos de la red. Almacenando la base datos completa en cada uno de los nodos. Por otro lado, la actualización de los registros también puede ser realizada por todos los nodos. Al utilizar esta tecnología se evita la necesidad de un entre centralizado que gestiona y valida la contabilidad.

En la implementación de los sistemas “Distributed Ledger” se utilizan bases de datos distribuidas. Repartiendo una copia completa e idéntica de la base de datos en cada uno de los nodos de la red. Una de sus principales novedades es que ya no es necesario una entidad central para almacenar, validar y gestionar los registros. Ahora estos procesos son llevados a cabo por la red de forma descentralizada. Para actualizar la base de datos se lleva a cabo un proceso de votación, seleccionado los cambios con los que están de acuerdo la mayoría de los nodos. Al finalizar la votación todos los nodos actualizan la base de datos con los cambios acordados. Este proceso es el que se conoce con el nombre de consenso.

Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees
En Analytics Lane
Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees

Publicidad


Blockchain

Por otro lado, la tecnología “Blockchain” es una base de datos en la que los registros se almacenan en bloques. Cada uno de los bloques hace referencia al bloque anterior en la cadena, de ahí el nombre cadena de bloques. Debido a esa relación únicamente es posible agregar nuevos registros, siendo imposible eliminar o modificar los valores guardados. Al intentar eliminar o modificar un bloque de la cadena, la cadena de bloques se romperá. Siendo posible identificar el bloque que ha sido modificado. La tecnología “Blockchain” es, por lo tanto, adecuada para registrar eventos, administrar registros, procesar transacciones, rastrear activos y realizar votaciones.

Así la tecnología “Distributed Ledger” se puede implementar utilizado “Blockchain”. Aunque no todas las implementaciones de tecnologías “Distributed Ledger” tienen necesariamente que estar basadas en “Blockchain” para almacenar los registros y implementar los procesos de votación.

Todas las implementaciones de la tecnología “Blockchain” son “Distributed Ledger”. Pero una tecnología “Distributed Ledger” no tiene que estar necesariamente basada en la tecnología “Blockchain”. Ambos conceptos requieren descentralización y consenso entre los nodos, pero “Blockchain” organiza los datos en bloques que no pueden ser modificados.

Conclusiones

El éxito de las criptomonedas, especialmente del Bitcoin, ha puesto de moda los términos “Blockchain”. Ya que han sido pioneras en la implantación de esta tecnología. Aunque, como se ha explicado en la entrada, es necesario diferenciar el termino frente a “Distributed Ledger”.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Faker en Python: qué es, para qué sirve y cómo generar datos sintéticos realistas
  • Probabilidades y tests: por qué un resultado positivo no significa lo que crees
  • JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • Roles en ciencia de datos: Guía completa de perfiles técnicos
  • Exactitud, precisión, recall… qué mide realmente cada métrica (y qué no)
  • Hardening de SSH en Rocky Linux 9: cómo desactivar KEX débiles y reforzar la seguridad
  • Nueva herramienta en Analytics Lane: generador de contraseñas seguras y frases de contraseña
  • Hardening de NGINX en 2026: configuración segura básica paso a paso

Publicado en: Criptografía Etiquetado como: Blockchain

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Hardening de NGINX en 2026: configuración segura básica paso a paso

marzo 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nueva herramienta en Analytics Lane: generador de contraseñas seguras y frases de contraseña

marzo 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Hardening de SSH en Rocky Linux 9: cómo desactivar KEX débiles y reforzar la seguridad

marzo 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos
  • Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey publicado el septiembre 4, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo publicado el febrero 3, 2025 | en Python
  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas
  • Trabajar con datos faltantes con Seaborn publicado el agosto 29, 2023 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto