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  • 安徽快3漏洞 快讯 赵长鹏:币安不支持更改BCH硬分叉相关的交易符号

    赵长鹏:币安不支持更改BCH硬分叉相关的交易符号

    来源: 赵长鹏
    2018/11/16 10:52
    赵长鹏发推特称:关于BCH硬分叉,那些符号名称将保留,币安不支持后续更改交易符号。

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    • 云挖矿——矿业需求的划时代理念

      在2010年中期,加密货币挖矿业得到了迅猛的发展,这导致了想要开始新采矿业务的人数增加。然而,由于ASIC价格过高,GPU短缺,大部分人在采购挖矿机时遇到了困难,那么他们是如何解决这个问题的? 提供、分享、处理?!霸仆诳蟆崩戳?。 根据字典定义,“云挖矿”是利用具有共享处理能力的远程数据中心进行挖矿的过程。也就是说,矿工可以简单地注册或购买采矿合同或股票来赚取利润。这是一种新的盈利模式,它创造了群体采矿,目标只有一个:获得更多收入。一般的采矿方式有几个障碍。其中,采矿设备的管理是矿工处理的一个主要障碍,因为它需要大量的努力来检查24/7运转的采矿设备。由于这些原因,云挖矿成为了那些没有足够的时间和资金来操作采矿设备矿工们的一个总体计划。云矿业公司扩大了他们的采矿池,通过客户(矿工)利益最大化带来利润。 云挖矿的优缺点 有很多人参与云挖矿一定有原因的。如前所述,用户可以摆脱其存在的不方便: 监控,设置,支付账单等。此外,用户可以同时购买不同加密货币的合约。这可以防止其他代币价格突然下落的情况,因为它可以将损害降到最低,并确保稳定的开采。 此外,使用云挖矿服务必然存在一些缺点。一如既往,会有不合情理的合同或诈骗。由于云挖矿需求呈指数增长,一些公司提供不存在的产品和设施,以通过加密货币来赚取利益。加密货币钱包也有可能受到攻击。云挖矿服务器没有完全受到?;?。它可能导致最后没有任何资产损失的补偿。 随着时间的推移,新的商业模式出现了,创新的理念吸引着人们。虽然云挖矿既有积极的一面,也有消极的一面,但决定是由他们个人的思想决定的。但我们可以确定的一件事是,一切都向我们大众进行了开放。接下来会是什么呢?期待未来的发展对我们来说也是值得的。
      2019-03-22 22:04 2066
    • 安全令牌中的可编程性和产品与网络冲突

      构建隔离产品与构建网络生态系统之间的两难境地是安全令牌生态系统中的一个活生生冲突。在过去,我曾详细介绍过这个想法,但最近我在这个领域遇到了一些涉及可编程性主题的新想法。我想探讨的基本主题与安全令牌中可编程性和分散化之间的关系有关。更具体地说,我相信“如果可编程性成为加密安全的相关能力,那么这个空间将不可避免地倾向于更分散的网络模型”(对于完美主义者来说,注意到我使用的术语更分散化,而不是分散化)。 可编程性是安全令牌中的最终分散向量的想法有三个基本前提: 1. 安全令牌中现有的价值分布模型被打破,无法持续创建有意义的生态系统。 2. 需要网络效应将安全令牌的价值主张扩展为相关的金融工具。 3. 可编程性是安全令牌的网络效应的最终推动者。 让我们更详细地探讨这些想法。我们可以从理解价值在当前的安全令牌市场浪潮中是如何被不信任开始。 安全令牌中的值累积模型 目前安全令牌生态系统的DNA是基于孤立的发行平台和少数几个支持这些资产交易的市场。在这一动态过程中,金融价值最初由代币发行平台积累,最终转移到市场中。安全令牌协议从根本上依赖于集中的各方,而不是分散化的网络,这一事实间接地意味着协议中没有长期积累的价值。因此,价值创造模型以交易而告终,并没有渗透到生态系统的其他部分。当然,以太坊网络的矿工和其他基础设施元素最终可能会从安全令牌传输中受益,但这与我们正在寻找的效果相反。在一个健壮的技术生态系统中,价值应该沿着不同抽象级别的链向上波动,而不是向下到基础设施级别。 这有什么大不了的?一个价值基本上由两种成分累积的生态系统是相当脆弱的,不太可能创造长期价值。 产品与网络冲突 网络效应是扩展安全令牌生态系统中值分布的明显答案。然而,在一个完全基于孤立产品的市场中,创造网络效应几乎是不可能的。一个没有网络效应的生态系统在很大程度上很容易受到能够完全改变价值链的现有企业的影响。在过去,我概述了安全令牌市场集中化的四个基本风险: · 分片化风险: 从技术角度来看,构建加密货币证券相对简单,这意味着我们很可能会看到许多代币发行平台在特定的司法管辖区和行业实现相关。如果没有供这些参与者互操作的网络,安全令牌生态系统可能会变得越来越分片化,以至于没有多大用处。 · 领导者影响力风险:在集中式安全令牌模型中,一些早期市场领导者的影响力可以达到与生态系统其他成员不对称的水平。在这种情况下,这些公司可以制定规则,推动市场向有利于它们的方向发展。 · 鲸鱼风险: 无论一个安全令牌平台在短期内有多成功,它都不太可能与高盛(Goldman Sachs)、富达(Fidelity)或摩根大通等鲸鱼否极。在一个集中的生态系统中,只需要那些大型金融机构中的一个进入这个领域,就能成为占主导地位的市场力量,并从本质上回到我们试图摆脱的上一个混乱局面。 · 无分叉风险: 分叉很讨厌,但它是加密货币网络中帮助实现平衡的因素之一。集中式的安全令牌模型可以防止任何分叉机制,使其容易受到市场领导者的影响。 如果我们认为安全令牌市场需要网络效应,那么我们就需要从孤立的产品到网络模型进行一定程度的转换。这个论点可能并不新鲜,但至少在我的例子中,它缺少了一个关键元素。 安全令牌中的广义挖矿理论存在缺陷 前面已经讨论过创建由实体(如验证器、数据提供者或其他参与安全令牌传输的角色)组成的网络生态系统的想法。所有这些想法都源于广义挖矿的概念,广义挖矿旨在将加密货币网络中的价值创造从基础设施挖矿者扩展到领域特定的知识工作者,这些知识工作者为交易的不同方面做出了贡献。 广义挖矿在概念上可能是有意义的,但我认为在应用于安全令牌时存在根本性的缺陷。乍一看,广义挖矿理论中缺失的主要论点是安全令牌生态系统缺乏一个鼓励网络参与者创建的激励模型。没有一个可转移的价值单位,很难想象一个繁荣的网络生态系统。 如果没有可转移的价值单位,至少在原则上很难想象一个欣欣向荣的网络生态系统。然而,我们应该考虑的是,科技行业充满了没有切实激励机制却具有巨大网络效应的平台的例子。有没有可能在没有基础货币的情况下为安全令牌创建一个可行的网络模型?这个问题引出了我论文的最后一点。 可编程性是最终的分散化元素 我坚信,可编程性是安全令牌对金融生态系统最重要的贡献,但我从未在网络效应的背景下考虑过这一点。从联合广场创投公司(USV)最近发表的一篇文章中,我们可以看到这种想法的结晶,这篇文章解释了分布式计算模型的发展。在USV的论文中,技术生态系统最初由集中的提供者主导,直到开发人员的体验改进到开发人员网络效应接管的程度为止。 将类似的推理应用到安全令牌空间,我们可以认为,随着安全令牌变得更加可编程,它们将影响更多dapp的创建,而这些dapp反过来又将自然地在生态系统中创建网络效应。更具体地说,将前面讨论的所有元素(如验证器、监管者、安全令牌模型中的法律实体)合并到一起需要可接受的可编程性级别。 网络效应对于安全令牌行业的长期生存是必要的。我相信可编程性是在安全令牌中引入有意义网络模型的关键因素。尽管集中式模型正在推动安全令牌领域的第一波创新,但可编程性很可能将重心转向更分散的、基于网络的模型。
      2019-03-22 21:41 2014
    • 以太坊最创新的代币标准及其用例

      以太坊带来了各种代币标准,可以说这些标准为区块链与其他技术的集成开辟了新的可能性。它允许其他区块链平台以ERC20代币的形式使用以太坊作为它们自己的基础,如果它们完成了自己的链,这些ERC20代币稍后将被兑换为平台的主代币。尽管这是目前最著名的以太坊代币标准,但还有许多其他标准能够为分布式账本技术添加相当多的功能。其中许多已经被开发用于游戏,在游戏中,区块链上的代币可以赋予玩家在游戏中使用的资产所有权,甚至可以在不同的游戏中使用跨平台的资产。下面是在以太坊生态系统上实现的一些不同的代币类型,以及在游戏或实际应用程序中的每个代币类型的一些用例。 ERC20 如前所述,ERC20协议允许数百家初创公司在创建自己的区块链之前发布自己的产品。在Coinmarketcap上市交易的2110种货币中,ERC20代币占895种。到2018年年中,比特币的市值已累计达到总市值的60%,之后比特币的市场主导地位再次上升。在ICO的形成阶段使用ERC20的过程已经招致了一些批评,因为这种简单的操作导致了出现许多没有长期发展战略的vaporware项目。对于那些确实推出了自己大网的公司来说,这也带来了执行代币掉期的需要,通常是在知名交易所的帮助下。这两项都是业界在不进行大量研究的情况下就能推出多少定制的区块链所付出的代价。 ERC221 这些代币在功能上类似于ERC20代币,但可能被视为某种程度上的升级——当人们将资金发送到智能合约时,它们允许采取措施防止意外损失,而且它们的转账成本大约是ERC20代币的一半。由于目前缺乏资金支持,它们的采用受到阻碍,但如果这个障碍得到解决,它们可能最终取代ERC20成为新项目的标准。 ERC721 ERC721代币的核心创新在于它们是不可替代的,或者是独一无二的。大多数人都知道这是加密猫代币,但在2017年12月长达一个月或更长时间的繁荣时期,这款游戏变得臭名昭著,因为它给以太坊的网络带来了压力,并提高了将交易发送到荒谬水平所需的GAS价格。该代币允许开发人员为代币添加各种特征,比如游戏角色的技能点或纸牌的稀有程度。虽然加密猫在向全世界介绍erc721方面做得很好,但这项技术还有更多的用途——例如,在多个游戏中使用相同的角色就是一个例子。如果EA在他们的最终团队系列中采用这种技术,这将允许玩家在未来的迭代中使用他们最好的玩家。从盈利的角度来看,他们可能永远不会这么做,但ERC721至少可以使这成为可能。 ERC998 一个较新的标准ERC998是一个可组合的不可替换的代币。这是一个独特的代币,可以由多个部分组成——例如,ERC20和ERC721一起。这提供了一个基本的概念——可以拥有代币的代币。一个拥有银行账户的加密猫,一个拥有定制盔甲的骑士,或者游戏中的CryptoRome(它已经包含了ERC998),一个拥有城镇的城市,而城镇又拥有村庄,等等,所有这些都是在一个层级下用代币表示的。代币内附属其他代币的想法值得在本文中讨论,而且998s的潜力对于游戏和实际应用程序(例如,代币可以赚取收入)来说无疑是令人兴奋的。 ERC1155 扩展基于区块链的游戏也是ERC1155代币背后的驱动力。在功能上,它介于ERC20和ERC721代币之间——允许可替换、半可替换和不可替换。这样做的好处很简单——不需要单独的智能合约来处理每种代币类型。另外,半替代代币还可以用于体育或音乐赛事的票务等应用程序。在本例中,所有的代币都是“座位”,但座位号不同。同样,拥有序列号的稀有数字资产也属于这一类。 ERC1400 最后,我们有一个专门设计为代币安全的标准。鉴于SEC有可能对ICO进行监管,使其成为未注册证券,Polymath设计的ERC1400就是为了走在这条曲线的前面。与这里列出的其他标准不同,ERC1400代币可以对其发送对象、如何分割、基于身份验证购买的总金额等进行限制。这在一个主要以财务授权给个人、而不是以区块链形式执行传统金融体系限制的行业中是有争议的。这样一个代币性的标准或许更容易被监管机构接受,但新平台愿意自愿采取这种方式的断言值得证实。 以太坊并不是唯一一个能够创造出令人兴奋的游戏理念的平台,也不是唯一一个更广泛的智能合约平台。然而,作为最著名的智能合约平台,许多实验正在进行中,涉及可以创建不同类型的代币,随着时间的推移,自然选择的过程将把最有用的东西带到前台?;褂行矶嗥渌曜肌‥RC20的进一步变化,比如ERC621,它支持在部署后更改代币供应,以及ERC827,它支持进行第三方支出。目前的列表只是以太坊开发人员已经实现的一些更有趣的概念细分——随着时间的推移和使用的进展,将会告诉我们这些标准中哪些是有价值的。
      2019-03-22 21:22 2421
    • 对椭圆曲线加密算法的研究

      2019年3月22日,第十一期北大软微-八分量协同实验室学术沙龙活动如期展开。本次技术沙龙讨论的主题是椭圆曲线加密算法。北京大学的沈晴霓教授、方跃坚副教授、Trias资深系统研发胡志琳以北大软微学院众位博士生、硕士生参与了此次沙龙,并由冯新宇,李聪,王与琛三位博士生做出分享。 沙龙上围绕椭圆曲线的讨论共分为三个阶段,首先介绍了椭圆曲线,之后重点围绕椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)做出了分析,并在最后分享了一下相关技术最新的进展和最受外界关注的领域。 椭圆曲线密码学(ECC),是一种基于椭圆曲线数学诞生的非对称秘钥加密的算法。在探究ECC之前,我们有必要回顾一下椭圆曲线数学。 我们定义平行线相交于无穷远点P∞,使平面上所有直线都统一为有唯一的交点,而区别于无穷远点的原来平面上的点为平常点。通过无穷远点和平常点我们可以引入射影平面的概念。 射影平面:平面上全体无穷远点与全体平常点构成射影平面。 而椭圆曲线,指的就是在射影平面上满足威尔斯特拉斯方程(Weierstrass)所有点的集合,且曲线上所有点都是非奇异的。 所谓非奇异,指的是曲线上任意一点的偏导数不能同时为0。 明白了椭圆曲线的由来,我们再来看椭圆曲线在密码学上应用的方案。首先面对的问题就是椭圆曲线是连续的,并不适合用于加密。因此,椭圆曲线密码学的第一要务就是把椭圆曲线定义在有限域上,(有限域Fp ,p为素数),并提出一条适于加密的曲线:y2=x3+ax+b (modp)。  相比起在商业中被广泛采用的RSA加密算法,ECC优势是可以使用更短的密钥,来实现与RSA相当或更高级别的安全。通过下图我们清楚的发现,160位ECC加密安全性相当于1024位RSA加密,而210位ECC加密安全性甚至相当于2048位RSA加密。 众所周知,比特币中的公私钥生成以及签名算法ECDSA都是基于椭圆曲线加密算法而诞生的。ECDSA算法可以说是应用最广泛的椭圆曲线签名算法,从比特币开始,并且已经被其它区块链项目所广泛使用。在区块链中使用的公钥生成算法是SECP256K1。 其中以太坊和比特币的在ECDSA中的区别在于二者使用的哈希算法不同,在比特币中使用的是SHA2-256,在以太坊中使用的是SHA3-256,同样字节数的SHA3比SHA2更安全。 此外,沙龙还重点分析Schnorr签名算法。与ECDSA相比,Schnorr具备明显的优势,如安全证明和不可延展性的保证。更重要的是,Schnorr最大的好处是线性特征,签名的私钥可以拆分,而ECDSA没有这个特点。鉴于Schnorr支持门限签名,显然Schnorr更具优势。 最后,大家简要了解了一些近年来对相关技术算法的一些论文,最受关注的是门限签名方案的密码协议,仅2019年就有多篇相关论文的发表。在最后,沈晴霓教授和Trias资深系统研发胡志琳博士就此后的沙龙主题做出了安排,下一期沙龙将会对国内外一些比较有创新价值的学术论文进行分析,并对技术的可行性和便利性作出讨论。 出品 | Trias团队
      2019-03-22 21:11 2379
    • 投资云算力真的那么赚钱吗?

      由于比特币挖矿的特殊性,其进入门槛早已经水涨船高,因此云算力平台(Cloud mining)成为另一块兵家必争之地,那么购买云算力的形式是否适合新手矿工呢?今天的阿瓦隆小学,小编将为大家解析云算力的特点和收益模式。 云算力是什么? 云算力是一种远程挖矿模式。通常由大型矿场提供算力租赁服务,用户可以通过购买算力合约,赚取相应算力所挖的比特币。   云算力的模式在初出茅庐之时,理论上是一种双赢的模式。于用户而言,只需掏钱就能进行挖矿,类似于购买打包的理财产品,每日等待收益入账即可;于平台而言,出售云算力等于众筹挖矿,提前转移风险。   云算力平台鉴别标准 目前市场上存在的云算力平台大致分为两种:自有型和平台型。   1.自有型(共享挖矿):平台商自建或者投资矿场,自己部署矿机并出售算力,这需要平台方拥有大规模挖矿机阵列以及多年挖矿经验,典型代表是CEX.IO,这家老牌平台商除了云算力服务,还提供矿机出售、矿机租赁以及矿机托管服务。   2. 平台型(众筹挖矿):厂商搭建算力交易平台,通过招募矿场主,将算力注入平台出售,这类似于国内的天猫模式。 算力出售模式 传统算力合约:产品大多以相对应的矿机型号命名,通常按T或按台销售,用户付款后留下钱包地址即可每日收到相应数量的比特币。 每日预计收益=每日预估产出币数*当前币价-每日支出(电费及管理费等其他费用)。(用普通的挖矿收益计算器都可以计算出相应回本周期) 除了5%-20%不等的管理费之外,还有一些平台在提币时收取一定的手续费。这些费用直接影响了用户的投资利益。所以在选择挖矿平台时,一定要格外注意收益分配条款,避免投资过程中由于各项成本导致的利润回报损失。   升级服务:目前某些算力平台还在提供二级市场交易的同时,提供杠杆交易服务;即买即卖,用户资金也更加灵活。 矿机归属权 由于购买的是算力,不是实体矿机,只是某期限下的矿机使用权,所以,到期以后就钱货两清了,不存在拿回矿机的事,这也是购买矿机挖矿和买云算力产品的区别之一,购买实体矿机最后可以通过处理二手机回收成本。   购买云算力真的能赚钱嘛? 在这里小编以GenesisMining为例,计算该公司推出的2年期限云算力产品收益。GenesisMining是一个老牌的国外云挖矿公司,目前是全球最大云算力平台,合作的矿场主要在地热资源丰富、电价成本较低的冰岛。 5TH算力,2年期,价格为250美元。 根据现在比特币挖矿难度6.07T,5TH的算力每天能挖出0.0002047个BTC(0.818美元)。 每日实际收益=0.818美元-0.14美元/T*5(维护费)=0.118美元 我们拿出计算器算一下,静态回本周期是 250美元/0.118美元=2118天 而随着难度持续提升,这个数字会越来越小,产生的收益也越来越少。 2118天,也就是5.8年以后,你可能能够回本,但算力合约却只有五年。并且,预计2020年比特币产量还会减半,回本周期将会不定期延长。 购买云算力的性价比 反观国内的一些云算力平台,价格比Genesis Mining的合约价格便宜一些,合约期限也更加灵活,看上去回本周期似乎更具备竞争力。但仔细研究会发现,即使刨去了附加成本,购买云算力的价格与购买实体矿机相比,性价比并不高。 如上图,某云算力平台出售的BTC算力为380元/T(已包含电费、管理费等其他费用),静态回本周期约为380/1.12元=340天。需注意,这是每T算力的价格。 我们再来看看购买矿机挖矿的相应支出:以阿瓦隆矿机A921(已售罄)为例,官方售价1450元,算力为14.5T,平均每T价格100元。而回本周期与购买1T云算力相近,这意味着当回本之后:矿机产生的收益相较购买云算力为,380/100=3.8倍,除此之外还有二手矿机本身的价值。 综合而言,云算力挖矿的模式降低了小白用户门槛,但是却隐藏着各种“套路”。 目前市面上的云算力产品,价高利薄的不在少数,而真正靠谱、具备雄厚实力的大平台是凤毛麟角。 但云算力挖矿能吸引更多的初级用户加入到挖矿行业中,对普及区块链知识产生了一定的作用,若结合专业化、企业化的矿场管理和让利,未来可期。
      2019-03-22 21:08 2414
    • Gravity:海量闲置算力的调度设计与实现

      自从有了计算机以来,算力的角逐就已经开始,从1942 年 Atanasoff-Berry Computer(ABC)第一台超级计算机出现,几十年来计算在规模、性能以及计算的通用性等各个方面都有了突飞猛进的发展。从企业内部的单机系统,私有云、公有云,算力从各个分散的点逐渐整合为规格更为统一的数据中心,同时分布式计算也逐步发展为解决如何处理互联网产生的大量数据的重要途径。 公有云等云计算基础设施和服务出现以后,对于有计算和存储需求的用户来说,越来越不关心底层网络,服务器等硬件基础设施,只需要根据使用云计算服务,按使用量或者是使用时长付费,不断降低用户的使用门槛,同时集中统一化的云服务为用户提供了更加稳定的环境。在上云趋势之下,越来越多的私有云和中小企业用户逐渐把服务迁移到公有云,公有云成为企业级 OS 的趋势。通过云上的各种服务,对于初创公司相比自建私有云,产品研发周期大大缩短,可能直接影响着用户商业化周期。 从数据中心出现开始,私有云到公有云,数据和计算逐渐越来越往中心靠拢,云服务逐渐从以人为中心设计的云(例如:web service )发展到下一个时代,设计以机器为中心云(如:边缘计算、IOT PAAS),以支持更大规模计算和调度。和公有云互补的是边缘计算,边缘计算在网关层面做简单处理之后,大部分数据还是会回归中心的公有云,是中心云的扩展,思想为把中心云服务部分计算推到边缘,网关节点一般为更靠近某个区域的数据中心服务器。 在大量智能设备出现和大量空闲算力的今天,Gravity 把空闲算力整合成标准化的计算单元 VCU,通过 P2P 的 NFV 网络,把异构的算力组成虚拟数据中心,通过一个去中心化的调度网络在异构的节点(包括:手机、智能设备、矿机、PC、路由器等)组成一个更为分散和具有资源和作业调度能力的边缘云基础设施,把边缘设备组成一个具有大数据计算和存储能力的分布式计算网络,把数据中心的计算拓展到边缘云,也是现有云计算的强有力互补。 1. 在整合闲置算力提供大数据计算的过程中,我们面临着几大挑战 · 计算节点平台,OS 和计算能力异构 · 节点分散在距离用户较近的位置,没有数据中心级别的网络环境 · 未来的节点规模大,百万级 · 动态化的节点拓扑(相对数据中心节点拓扑来说) 在业界也出现了很多 benchmark 来测评相关指标。比如 Sort Benchmark 中的 TeraByte Sort ,主要面向大数据领域,曾经是巨头们争相追逐的指标。这种评测是典型考验调度能力的方法,优异的调度能力会在指定数据和算法任务中胜出。我们从现在主流的计算和资源调度进行一个对比,来说明我们是怎么解决以上问题的。 常见的调度模型分为: Monolithic 统一调度架构 单一的调度器通过集群状态信息,负责统一的资源和任务的调度,许多调度系统最初被设计为这种模式,这种架构一致性强,扩展性较差,在集群规模增大时,可用性和处理能力可能会随之下降。 Two-Level 两级调度 通过资源动态划分,使用中央协调器来确定每个子集群可以分配的资源,每个子调度器不具备全局资源视图,可能造成资源使用量不均衡等问题。代表性的两级调度有 Mesos 和 Yarn (有争议) Shared State 共享状态调度 调度系统同时存在多个调度器,调度器共享全局资源视图,通过乐观锁机制,调度冲突概率大,比如 Borg 和 Omega. 2. 主流开源调度器的横向对比 Yarn Yarn 是 Hadoop 里的调度系统,主要面向大数据计算。由 Resource Manager、NodeManager、Container 和 Application Master 组成,是一个典型的多级调度。来源于早期的原生 MapReduce 任务的调度,目前可以支持 Spark、Flink 等运行在 Hadoop 集群。 Yarn 的 NodeManager 复杂宿主机管理,其中的 Container 主要是进程级的管理,运行 MapReduce 任务时会启动 TaskManager 和 TaskExector 进程。 Yarn 启动任务时会由 Resource Manager 指定一个 Node 启动 Application Master,成为二级管理者,来负责子作业运行管理,比如 MapReduce 的 JobManager 或者 Spark 的 Master. Yarn 默认使用公平调度策略,用队列形式管理任务,队列可以嵌套,也可以配置优先级。总体来说 Yarn 适合大数据场景,管理迭代计算比较有优势。 通过 federation 支持节点量级 10k~100k(理论值) Mesos 通过将机器、CPU、内存和存储等其他计算资源抽象出来,agent 向 master 汇报节点资源情况, Master 根据策略决定将 Resource Office 给不同的调度框架。 可以采用一主多备,通过 Zookeeper 来做分布式协调,节点通过 Slave 的方式加入到集群中,支持大约 10K 级别节点规模。 Kubenetes 通过 Minon 节点汇报节点资源状态到 Master, Controller Manager 负责管理 Cluster 的各种资源,Scheduler 通过 Cluster 的拓扑结构进行 Pod 调度,无状态 ApiServer 则 负责对外进行调用理论支持 5K 节点规模。 上述的调度系统都是假设节点都在数据中心,网络和设备可用性很高,而且都是 G 以上网络互连且能 IP 直通的环境,节点拓扑相对静态,扩展性都是在 10K 规模的节点集群,不能满足我们边缘云计算的业务背景。 而 Gravity 需要解决节点平台和 OS 算力异构的问题(比如:PC、手机、矿机、智能盒子等),节点动态加入动态扩容和离开(共享设备随时可能加入和离开网络),由于边缘和闲散算力计算资源都相对较弱,需要满足海量设备的资源和作业调度。 以下是 Gravity 的实现方案及相关产品: Gravity PMR (PMR) PMR 是我们目前已经实现,并且提供公测的调度,面向 MapReduce 大数据处理任务,适合迭代的批量计算。由于 Gravity 是利用公网的共享设备组成计算网络,网络和设备稳定性以及异构情况都会很复杂,支持的单集群节点规模也会提升两个数量级。 Gravity MapReduce 的实现方案 1.节点比较分散,一般家用 PC 或者手机网络都是在路由器 NAT 之后,没有对外固定的公网 IP,同时数据中心之外的闲置或边缘设备数量很大 我们通过节点间的 P2P 网络,对于在同一个局域网内的节点通过广播互相通信,对于不在同一个网络中的其他对等点通过 NAT 穿透,构建一个去中心化的计算网络,降低了通信成本,不需要使用固定的公网 IP,通过节点 id 唯一标示一个节点,节点网络统一,局部是自治网络,通过平衡策略,每一个点不会接收大量节点的连入,横向扩展能力强。 2.动态化的节点拓扑和自平衡网络 节点启动时,节点根据 VRF 和 Bully 选举算法,会有部分节点自动竞选成为作业调度节点,其他节点成为作业执行节点。 首先网络中所有 Node 都具备任务执行和调度能力,所有节点都是普通的 Node 角色,在启动过程中,自动转化为 Idle,在 Idle 状态下,根据 VRF 和 Bully 选举算法,在一个随机超时之后,手中持有大部分选票的节点胜出,进入 GP-Mid 状态。此阶段是一个中间状态,节点只具有参与第二轮选举的权利,其余节点回到 Node 状态,第二轮在 GP-Mid 选中节点中,通过 VRF 生成的选票,通过 Bully 选举,选出满足网络初始状态的所有 Ggroup,其余节点进入 Gant 状态。所有 Group 状态的节点,在当选之后,会受到随机选择的多个备选 Ggroup 检测,同步状态信息。当 Group 宕机,所有备选会重新选举,并接管状态。在新的节点加入过程中,如果没有找到相应的 Group 节点接受,则和其他没有被接受的节点进入选举状态,最终产生新的 Group 节点。 网络自平衡策略,红色为 Job 调度节点,蓝色为作业 Task 执行节点,当 Job 提交较多,用户等待时间较长时,所有 Job 调度器会通过协调者从 Task 执行节点中选举出新的 Job 调度节点。当 Job 减少 Task 较多的情况下,超过一定时间没有接收到 Job 的调度节点,会自动转换为 Task 执行节点。 3.工作量验证和容错机制 其中红色节点为当前 Job 分发节点,蓝色节点为当前 Job 执行 task 节点,黄色节点为红色节点的检测者,黄色节点之间互相不知道彼此的作业信息,他们并行从红色节点获取作业的状态汇报,当检测到当前 Job 调度器宕机或者停止响应时,黄色节点之间通过选举???,选出接管者和检测者。 蓝色节点彼此之间不知道互相的状态信息,如果检测者或者 Job 调度器发现其中部分节点作业心跳异?;蛘咧葱兴俣嚷谄渌渡诘愫芏?,则会推迟执行,选择一个蓝色节点并执行此 Task ,最后谁最快返回谁获得计算证明。 4.解决设备和节点计算能力异构的问题 我们通过一个标准化的 benchmark 测试,评估不同设备的算力级别,根据我们逻辑划分的最小计算单元 VCU,来预估一个设备所能并发接收的 Task 数量和每个 Task 所能执行的数据量。用户可以通过参数修改并发量,但是在常规情况下不建议用户修改,修改可能导致节点负载过大等,在 task 执行过程中相比其他节点慢,导致推测执行,拿不到响应的计算激励。 关键点: 在我们整个网络中,所有节点都为全功能节点,在通过相应的任务负载的情况下,网络中的调度器数量和计算节点是动态调整的(适者生存),没有一个全局中心节点,可以水平扩展。  网络中所有调度器通过 DHT 方式寻址,每个调度器负责一定数量的计算节点,并且能达到跨调度器的资源请求。同时所有调度节点都受多个备用调度节点监测(局部共识)。 任务计算节点如果存在异常,比如并发设置不合理等,会通过推测执行,选择其他节点同时计算,先完成的将取代慢的(弱肉强食)。 要解决边缘云计算的问题,利用闲置算力组成计算网络,现有的数据中心级别的作业和资源调度是很难解决大规模,动态节点拓扑,网络节点异构的问题,以上就是我们的一些思考和实践?;?Gravity 作业调度之上,已经支持了 MapReduce 作业调度,跨手机、PC、盒子等异构分散设备的计算网络,欢迎大家关注公众号参与测试。
      2019-03-22 21:03 2078
    • FISCO BCOS 2.0的新特性解读

      FISCO BCOS 2.0 新增了很多特性,统称为“一体两翼多引擎”,借以表述技术进步产生燃动力,助推联盟链应用落地。 我们认为,FISCO BCOS 2.0并不是FISCO BCOS 1.0的简单升级,它在扩展性、易用性、隐私隔离等方面开辟了不少新思路。比如,一体指代的群组架构,使得企业间建立多方协作的商业关系像拉群聊天一样灵活轻松,有助于企业快速地丰富业务场景和扩大业务规模,而系统的运维复杂度和管理成本也线性下降。 FISCO BCOS 2.0的新特性 一体两翼多引擎全貌: 群组架构 群组架构是FISCO BCOS 2.0众多新特性中的主线,创造灵感来源于人人都熟悉的群聊模式——群的建立非常灵活,几个人就可以快速拉个主题群进行交流。同一个人可以参与到自己感兴趣的多个群里,并行地收发信息。现有的群也可以继续增加成员。 · 采用群组架构的网络中,根据业务场景的不同,可存在多个不同的账本,区块链节点可以根据业务关系选择群组加入,参与到对应账本的数据共享和共识过程中。该架构的特点是: · 各群组独立执行共识流程,由群组内参与者决定如何进行共识,一个群组内的共识不受其他群组影响,各群组拥有独立的账本,维护自己的交易事务和数据,使得各群组之间解除耦合独立运作,可以达成更好的隐私隔离; 机构的节点只需部署一次,通过群组设置即可参与到不同的多方协作业务中,或将一个业务按用户、时间等维度分到各群组,群组架构可快速地平行扩展,在扩大了业务规模同时,极大简化了运维复杂度,降低管理成本。 支持分布式存储 FISCO BCOS 2.0新增了对分布式数据存储的支持,节点可将数据存储在远端分布式系统中,克服了本地化数据存储的诸多限制。该方案有以下优点: · 支持多种存储引擎,选用高可用的分布式存储系统,可以支持数据简便快速地扩容; · 将计算和数据隔离,节点故障不会导致数据异常; · 数据在远端存储,数据可以在更安全的隔离区存储,这在很多场景中非常有意义; · 分布式存储不仅支持Key-Value形式,还支持SQL方式,使得业务开发更为简便; · 世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储,避免了世界状态急剧膨胀导致性能下降的问题; · 优化了数据存储的结构,更节约存储空间。 并行计算模型 过去将交易打包成一个区块,在一个区块中交易顺序串行执行的做法,在FISCO BCOS 2.0中,会通过一套并行交易处理模型实现自定义交易互斥变量。 区块执行过程中,系统将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG,基于DAG并行执行交易,最好情况下性能可提升数倍(取决于CPU核数)。 预编译合约 FISCO BCOS 2.0提供预编译合约框架,支持采用C++编写合约,其优势是合约调用响应更快,运行速度更高,消耗资源更少,更易于并行计算,极大提升整个系统的效率。FISCO BCOS内置了多个系统级的合约,提供准入控制、权限管理、系统配置、CRUD式的数据存取等功能,这些功能天然集成在底层平台里,无需手动部署。 FISCO BCOS提供标准化接口和示例,帮助用户进行二次开发,便于用户编写高性能的业务合约,并方便地部署到FISCO BCOS里运行。预编译合约框架兼容EVM引擎,形成了“双引擎”架构,熟悉EVM引擎的用户可以选择将Solidity合约和预编译合约结合,在满足业务逻辑的同时获得巨大的效率提升。 CRUD合约 FISCO BCOS 2.0新增符合CRUD接口的合约接口规范,简化了将主流的面向SQL设计的商业应用迁移到区块链上的成本。其好处显而易见: · 与传统业务开发模式类似,降低了合约开发学习成本; · 合约只需关心核心逻辑,存储与计算分离,方便合约升级; · CRUD底层逻辑基于预编译合约实现,数据存储采用分布式存储,效率更高。 控制台 FISCO BCOS 2.0新增控制台,作为FISCO BCOS 2.0的交互式客户端工具。 控制台安装简单便捷,简单配置后即可和链节点进行通信,拥有丰富的命令和良好的交互体验,用户可以通过控制台查询区块链状态、读取和修改配置、管理区块链节点、部署并调用合约??刂铺ǜ没Ч芾?、开发、运维区块链带来了巨大的便利,降低了操作繁琐性和使用门槛。 虚拟机 FISCO BCOS 2.0引入了最新的以太坊虚拟机版本,支持Solidity 0.5版本。同时,引入了EVMC扩展框架,支持扩展不同虚拟机引擎。底层内部集成支持interpreter虚拟机,未来可扩展支持WASM/JIT等虚拟机。 其他特性 除上述所列之外,FISCO BCOS 2.0持续在网络传输模型、计算存储流程等方面进行优化,对性能提升提供巨大帮助。在架构方面,从存储、网络、计算三个角度,围绕高可用性和高易用性进行持续升级,并基于??榛?、分层、可插拔等设计原则,持续对核心??榻兄厮苌?,保证系统健壮性。
      2019-03-22 15:58 2458
    • 闪电网络再升级:用户无需关闭即可清空闪电通道

      致力于开发闪电网络的开发团队Lightning Labs最近发布了名为“闪电循环”(Lightning Loop)的新协议的alpha版本。 闪电循环旨在让用户能够在不完全关闭支付通道的情况下,从他们的支付通道中存入和取出比特币。(支付通道是允许用户相互发送和接收资金的双向支付网关) 根据Lightning Lab开发人员Alex Bosworth和Bryan Vu在一篇博客文章中写道:“闪电通道就像我们的自来水管道一样,只不过里面流的是资金:你发送的越多,你收到的也越多,反之亦然?!?“资金在通道中移动,但资金总量保持不变。因此,与其他支付系统不同,闪电网络中要有‘入站容量(inbound capacity)’才能接收资金?!? 在建立支付通道时,用户必须使用比特币为自己的帐户提供资金,才能开始发送和接收。 “入站容量”是指接收方从发送方索要一定数量的比特币的能力。例如,如果Molly和Angela建立了一个支付通道,Molly往通道中放入2 BTC,而Angela只放入1 BTC,那么Molly的入站容量就是1 BTC,而Angela的入站容量为2 BTC。如果Molly想从Angela那里得到2 BTC是不行的,他们需要建立新的通道,并放入适当的资金。 如果发送方没有足够的比特币用于给定的交易,接收方将无法通过该通道接收到请求金额。但如果一个通道已经容量饱和,那么该通道的接收方也将无法收到资金。 这个新协议的“循环输出(Loop Out)”功能减轻了后一个问题。使用循环输出,闪电网络用户可以在通道达到其最大容量后清空通道。他们可以将这些资金中的一部分发送到链上钱包,而不必完全关闭该通道再去建立新的通道。 该博客文章还指出,该协议还将降低首次使用闪电网络钱包的用户的使用门槛。 “此外,当用户加入了闪电网络,他们也可以使用循环输出来获得初始接收容量。因此,闪电网络上的新用户在开始接收付款之前,不再需要依赖其他人来帮交易双方建立通道?!盉osworth和Vu写道。 Lightning Labs还在开发一种相反的功能。正确来说应该叫“循环输入(Loop In)”,它将允许用户在比特币容量变小时向支付通道中补充比特币。 “闪电循环的愿景是让用户使用非托管比特币合约来安全地将资金转入和转出闪电网络”,博客文章中写道。 “借助闪电循环,用户、企业和路由节点运营商能够无限期地保持闪电网络通道的开放,从而使网络更高效、更稳定、使用成本更低?!? 要试用新协议闪电循环的alpha版本,请访问Lightning Lab的GitHub页面了解。虽然新协议仍在测试阶段,但Lightning Lab的博客文章强调,“循环输出的交易限制为最多0.01 BTC”,并且除了链上交易手续费之外,不需要额外费用。
      2019-03-22 15:50 1829
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