Анатаваная бібліяграфія: мадэляванне сеткі блокчейн

Гэты артыкул быў упершыню апублікаваны ў блогу доктара Крэйга Райта, і мы перапублікавалі яго з дазволу аўтара.

[Гэта паведамленне ў блогу было апублікавана Dr. Рэдактар ​​Крэйга Райта ад імя доктара Райта.]

Запісы анатаванай бібліяграфіі даюць поўнае разуменне выкарыстання эксперыментальнага мадэлявання, у прыватнасці з удзелам вузлоў AWS EC2, для вымярэння прадукцыйнасці сеткі і эканамічнага мадэлявання кошту разгортвання ў сетках блокчейн. Базавыя веды пра тыпы асобнікаў Amazon EC2 (NASDAQ: AMZN) і варыянты іх выкарыстання дапамагаюць у распрацоўцы змадэляванага сеткавага асяроддзя, у той час як метадалогіі аналізу прадукцыйнасці, эканамічныя меркаванні і параўнанне платформ з розных крыніц кіруюць эксперыментальнай устаноўкай, працэсамі прыняцця рашэнняў і аптымізацыяй сістэм блокчейн. Ідэі, прадстаўленыя аўтарамі, спрыяюць дбайнай ацэнцы прадукцыйнасці сеткі, праблем маштабаванасці і эканамічнай мэтазгоднасці, што ў канчатковым выніку спрыяе развіццю і эфектыўнасці сетак блокчейн.

Анатаваная бібліяграфія: мадэляванне сеткі блокчейн

Выкарыстанне эксперыментальнага мадэлявання, у прыватнасці вузлоў AWS EC2, для вымярэння прадукцыйнасці сеткі і эканамічнага мадэлявання кошту разгортвання вузлоў і інфраструктуры ў сетках блокчейн з'яўляецца найважнейшым аспектам даследавання, якое абмяркоўваецца ў анатаванай бібліяграфічнай артыкуле. Базавыя веды, якія AWS (nd) дае аб тыпах асобнікаў Amazon EC2 і варыянтах іх выкарыстання, вельмі важныя для наладжвання мадэляванага сеткавага асяроддзя, прыдатнага для тэставання. Гэта аснова для праектавання і разгортвання мадэлявання сеткі на вузлах AWS EC2.

Данчева і інш. (2023) прапануюць сістэматычны падыход да аналізу прадукцыйнасці прыкладанняў HPC у Amazon EC2, уключаючы такія фактары, як прадукцыйнасць працэсара, прапускная здольнасць памяці, затрымка паміж вузламі і аперацыі ўводу-выводу дыска. Ідэі адносна эканамічных наступстваў разгортвання прыкладанняў на EC2 і метадалогіі іх тэсціравання кіруюць распрацоўкай эксперыментальнага мадэлявання і ацэнкай прадукцыйнасці EC2 пры розных нагрузках.

Радж і Дэка (2018) сістэматычна аналізуюць тэхналогію блокчейн, уключаючы параўнальны аналіз платформаў, абмежаванні маштабаванасці і эканамічныя меркаванні. Іх разуменне выбару інструментаў для варыянтаў выкарыстання і эканамічных наступстваў разгортвання дапамагае ў распрацоўцы даследавання, кіраванні працэсамі прыняцця рашэнняў і разуменні эканамічнай мэтазгоднасці разгортвання.

Шудо і інш. (2023) унеслі свой уклад у гэтую сферу, выкарыстоўваючы эксперыментальнае мадэляванне з выкарыстаннем вузлоў SimBlock і AWS EC2 для ацэнкі прадукцыйнасці сеткі і эканамічнага мадэлявання выдаткаў на разгортванне вузлоў блокчейна і інфраструктуры. Іх праца падкрэслівае важнасць дакладнай ацэнкі прадукцыйнасці і ацэнкі выдаткаў для забеспячэння эфектыўнасці і выканальнасці сетак блокчейн, даючы каштоўную інфармацыю аб ацэнцы прадукцыйнасці сеткі і аналізе выдаткаў.

Юань і інш. (2021) прадстаўляюць платформу CoopEdge, засяродзіўшы ўвагу на кааператыўных краявых вылічэннях у сетках блокчейн. Іх вывучэнне праблем затрымкі сеткі і ацэнка прадукцыйнасці CoopEdge прапануюць практычную інфармацыю аб кіраванні транзакцыямі і ацэнцы маштабаванасці, інфармуючы распрацоўку і выкананне даследавання.

Гэтыя працы даюць поўнае разуменне выкарыстання эксперыментальнага мадэлявання, асабліва вузлоў AWS EC2, для вымярэння прадукцыйнасці сеткі і эканамічнага мадэлявання кошту разгортвання ў сетках блокчейн. Розныя крыніцы ўносяць фундаментальныя веды, метадалогіі аналізу прадукцыйнасці, параўнанне платформ і разуменне эканамічных наступстваў, што дазваляе строгую і дбайную ацэнку эксперыментальных налад і аптымізацыі сістэм блокчейн.

Анатаваная бібліяграфія

AWS. (й). Вылічэнні – Тыпы экземпляраў Amazon EC2 – AWS. Amazon Web Services, Inc. Атрымана 16 ліпеня 2023 г. з https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/

AWS (nd) прапануе асноўны рэсурс з падрабязнай інфармацыяй аб асобніках Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), па сутнасці, віртуальных серверах для маштабаваных вылічэнняў. Тут тлумачацца розныя асобнікі, даступныя для наладкі, і іх адметныя выпадкі выкарыстання. Гэта асноватворныя веды для стварэння змадэляванага сеткавага асяроддзя, прыдатнага для тэставання. Гэтыя веды вельмі важныя для гэтага даследавання, паколькі яны забяспечваюць аснову для распрацоўкі і разгортвання мадэлявання сеткі на вузлах AWS EC2.

Данчава, Т., Алонса, У., і Бартан, М. (2023). Воблачны параўнальны аналіз і аналіз прадукцыйнасці прыкладання HPC у Amazon EC2. Кластарныя вылічэнні.
https://doi.org/10.1007/s10586-023-04060-4

Данчева і інш. (2023) вывучаюць аналіз прадукцыйнасці прыкладанняў высокапрадукцыйных вылічэнняў (HPC) у асяроддзі Amazon EC2. У сваім даследаванні аўтары параўноўваюць розныя выпадкі, што робіць яго незаменнай крыніцай для бягучага даследавання, у якім таксама выкарыстоўваецца EC2 Amazon для стварэння сеткі біткойн-вузлоў.

Дакумент прапануе сістэматычны падыход да аналізу прадукцыйнасці, разглядаючы такія фактары, як прадукцыйнасць працэсара, прапускная здольнасць памяці, затрымка паміж вузламі і аперацыі ўводу-выводу дыска ў воблачным асяроддзі. Аналіз розных тыпаў асобнікаў прыносіць карысць гэтаму даследаванню, даючы ўяўленне аб тым, якія асобнікі EC2 дадуць аптымальныя вынікі для існуючага і канкрэтнага выпадку выкарыстання.

Адна з моцных бакоў Данчева і інш. (2023) - гэта іх даследаванне эканамічных наступстваў разгортвання HPC-прыкладанняў на Amazon EC2. Іх аналіз выдаткаў і выгод апынуўся каштоўным рэсурсам для прагназавання патэнцыйных фінансавых патрабаванняў і абмежаванняў даследавання, мэтай якога з'яўляецца вымярэнне прадукцыйнасці сеткі, адначасова з улікам эканамічнай мадэлі разгортвання вузлоў і інфраструктуры.

Больш за тое, падыход у артыкуле да тэсціравання і параўнання розных тыпаў экзэмпляраў забяспечыў аснову, якая дапамагла нам распрацаваць эксперыментальнае мадэляванне ў даследаванні. Прымяняючы іх метадалогію ў эксперыменце, мы можам забяспечыць строгую і дбайную ацэнку ўстаноўкі EC2 і яе прадукцыйнасці пры розных нагрузках.

Нарэшце, Данчева і інш. (2023) вывучыць праблемы і абмежаванні, звязаныя з выкарыстаннем EC2 для прыкладанняў HPC, з'яўляецца важным фактарам, які трэба ўлічваць. Такое разуменне дапамагае прадбачыць магчымыя перашкоды і ўкараніць прэвентыўныя меры падчас эксперыментальнай устаноўкі ў даследаванні. Дакумент змяшчае падрабязную інфармацыю аб распрацоўцы і выкананні кампанентаў, аналагічных запланаваным для бягучага даследавання. Воблачны параўнальны аналіз і аналіз прадукцыйнасці далі тэарэтычныя веды і практычныя парады па наладжванні і эксплуатацыі падобнага асяроддзя EC2.

Радж, П., і Дэка, Дж.К. (2018). Тэхналогія блокчэйн: платформы, інструменты і выпадкі выкарыстання. Акадэмічны друк.

Радж і Дэка (2018) прапануюць поўную даведку і кіраўніцтва па тэхналогіі блокчэйн, прадастаўляючы глыбокі аналіз розных даступных платформаў і інструментаў і падрабязна апісваючы варыянты іх патэнцыйнага выкарыстання. Кніга дае дэталёвае і шматслойнае разуменне тэхналогіі блокчэйн, ад структурнага дызайну да функцыянальных механізмаў, што робіць яе неацэнным рэсурсам для даследчыкаў і практыкаў.

Нягледзячы на ​​​​тое, што многія аспекты з'яўляюцца няправільнымі, тэкст сканцэнтраваны на параўнальным аналізе розных блокчейн-платформаў. Ён разбівае іх кампаненты дызайну, асаблівасці, моцныя і слабыя бакі, дакладна разумеючы іх працу і патэнцыйныя магчымасці прымянення. Дыскусіі вакол абмежаванняў маштабаванасці і магчымых рашэнняў на гэтых платформах асабліва праніклівыя. У кантэксце даследаванняў маштабаванасці біткойнаў гэтыя дыскусіі паслужылі асновай для разумення асноўных праблем і патэнцыйных рашэнняў.

Радж і Дэка (2018) таксама прапануюць падрабязную інфармацыю аб выбары правільных інструментаў для канкрэтных выпадкаў выкарыстання, даючы практычнае кіраўніцтва для распрацоўшчыкаў і даследчыкаў. Гэтыя рэкамендацыі могуць дапамагчы ў распрацоўцы даследавання і інфармаваць працэс прыняцця рашэнняў для наладжвання асяроддзя тэсціравання маштабаванасці. Падрабязныя прапановы і разуменне дапамаглі кіраваць распрацоўкай і рэалізацыяй эксперыментальнай устаноўкі з выкарыстаннем асобнікаў AWS EC2.

Што тычыцца практычнага прымянення зместу кнігі, то разуменне эканамічных аспектаў тэхналогіі блокчэйн было каштоўным. Радж і Дэка абмяркоўваюць эканамічныя наступствы разгортвання вузлоў і блокчейн-інфраструктуры, што дапамагае аформіць даследаванне ў больш шырокім кантэксце эканамічнай мэтазгоднасці.

Нягледзячы на ​​​​памылкі, гэта ўсебаковы аналіз тэхналогіі блокчэйн і яе прымянення. Шырокі падыход, які спалучае ў сабе тэхнічныя дэталі, параўнальны аналіз і эканамічныя меркаванні, робіць кнігу неацэнным рэсурсам для даследчыкаў, якія даследуюць праблемы маштабаванасці блокчейна Bitcoin. Ён забяспечвае як тэарэтычную аснову, так і практычныя рэкамендацыі, якія кіруюць распрацоўкай і рэалізацыяй даследчага даследавання.

Шудо, К., Хасэгава, Т., Сакурай, А., і Банно, Р. (2023). Даследаванні сеткі блокчейн, уключаныя SimBlock. 2023 Міжнародная канферэнцыя IEEE па блокчейну і крыптавалюце (ICBC), 1–2. https://doi.org/10.1109/ICBC56567.2023.10174929

Шудо і інш. (2023) даследуюць выкарыстанне эксперыментальнага мадэлявання для вывучэння сетак блокчейн, асабліва засяроджваючыся на іх структуры SimBlock. Аўтары абмяркоўваюць важнасць ацэнкі прадукцыйнасці сеткі і аналізу выдаткаў пры разгортванні вузлоў і інфраструктуры для сістэм блокчейн.

Асноўная мэта даследавання - выкарыстоўваць эксперыментальнае мадэляванне, у прыватнасці з выкарыстаннем вузлоў AWS EC2, для вымярэння прадукцыйнасці сеткі блокчейн-сістэм і эканамічнага мадэлявання кошту разгортвання вузлоў і інфраструктуры. Аўтары падкрэсліваюць важнасць дакладнай ацэнкі прадукцыйнасці і ацэнкі кошту для забеспячэння эфектыўнасці і выканальнасці сетак блокчейн.

SimBlock, структура, распрацаваная аўтарамі, дазваляе мадэляваць паводзіны і прадукцыйнасць сеткі блокчейн ў кантраляваным асяроддзі. Выкарыстоўваючы вузлы AWS EC2, аўтары могуць дакладна паўтарыць рэальныя сцэнарыі і вывучыць уплыў розных параметраў сеткі на прадукцыйнасць і кошт.

Эксперыментальнае мадэляванне з выкарыстаннем SimBlock дазваляе аўтарам ацэньваць розныя сеткавыя паказчыкі, такія як затрымка, прапускная здольнасць і маштабаванасць. Гэтыя паказчыкі важныя для разумення абмежаванняў прадукцыйнасці і вузкіх месцаў сістэм блокчейн. Колькасна ацэньваючы прадукцыйнасць сеткі, аўтары могуць вызначыць магчымыя праблемы і прапанаваць аптымізацыю для павышэння агульнай эфектыўнасці сеткі.

Акрамя таго, аспект эканамічнага мадэлявання ў даследаванні мае вырашальнае значэнне для ацэнкі выдаткаў на разгортванне блокчейн-вузлоў і інфраструктуры. Аўтары могуць даць каштоўную інфармацыю аб эканамічнай мэтазгоднасці разгортвання сетак блокчейн ў розных сцэнарах, аналізуючы выдаткі, звязаныя з рознымі канфігурацыямі і наладамі. Гэты аналіз дапамагае зацікаўленым бакам прымаць абгрунтаваныя рашэнні адносна размеркавання рэсурсаў і планавання бюджэту.

Дакумент уносіць свой уклад у даследаванне блокчейна, забяспечваючы аснову для ацэнкі прадукцыйнасці сеткі і мадэлявання выдаткаў. Выкарыстанне эксперыментальнага мадэлявання, у прыватнасці з выкарыстаннем вузлоў AWS EC2, дазваляе праводзіць дакладныя вымярэнні і эканамічны аналіз, што можа значна дапамагчы ў распрацоўцы і разгортванні сетак блокчейн. Шудо і інш. (2023) дэманструюць каштоўнасць эксперыментальнага мадэлявання пры вывучэнні сетак блокчейн. Іх праца з SimBlock і выкарыстанне вузлоў AWS EC2 даюць каштоўную інфармацыю аб ацэнцы прадукцыйнасці сеткі і аналізе выдаткаў, што ў канчатковым выніку спрыяе развіццю і аптымізацыі сістэм блокчейн.

Юань, Л., Хэ, К., Тан, С., Лі, Б., Ю, Дж., Чэнь, Ф., Цзінь, Х., і Ян, Ю. (2021). CoopEdge: дэцэнтралізаваная платформа на аснове блокчейна для кааператыўных памежных вылічэнняў. Матэрыялы вэб-канферэнцыі 2021, 2245–2257. https://doi.org/10.1145/3442381.3449994

Юань і інш. (2021) прадстаўляюць платформу CoopEdge, інавацыйную дэцэнтралізаваную блокчейн-платформу, спецыяльна распрацаваную для кааператыўных краявых вылічэнняў. Аўтары шырока ўнікаюць у праблемы, звязаныя з выкарыстаннем краявых вылічэнняў у кантэксце тэхналогіі блокчейн, крытычна разглядаючы праблему затрымкі сеткі, важную праблему паспяховага маштабавання сетак блокчейн. Яны дадаткова апісваюць інтэгральныя прынцыпы дызайну, якія ляжаць у аснове платформы CoopEdge, даючы зразумець, як гэтыя кампаненты дызайну могуць спрыяць больш эфектыўным і дзейсным функцыянавання сеткі блокчейн.

Больш за тое, у дакуменце праводзіцца паглыбленае даследаванне прадукцыйнасці платформы, прадстаўлены каштоўныя дадзеныя аб паводзінах CoopEdge пры розных умовах. Даследаванне даследуе ключавыя аспекты, такія як балансаванне нагрузкі і размеркаванне рэсурсаў, важныя меркаванні для ацэнкі маштабаванасці праекта. Ён змяшчае строгія эксперыментальныя доказы, якія дэманструюць эфектыўнасць іх падыходу ў вырашэнні гэтых праблем.

Метадалогіі і вынікі, прадстаўленыя ў гэтым артыкуле, прапануюць глыбокія рэкамендацыі па распрацоўцы і кіраванні транзакцыямі ў рамках запланаванай мадэляванай сеткі блокчейн на AWS EC2. Акрамя таго, ён уносіць свой уклад у больш шырокі дыскурс аб маштабаванасці блокчейна, прадстаўляючы практычныя рашэнні і выклікаючы натхняльныя дыскусіі аб інтэграцыі периферийных вылічэнняў і блокчейна. 

Такім чынам, гэтая крыніца з'яўляецца каштоўнай кропкай адліку ў распрацоўцы і выкананні даследавання, інфармуючы падыход да праектавання сеткі, кіравання транзакцыямі і ацэнкі маштабаванасці.

[Гэта паведамленне ў блогу было апублікавана Dr. Рэдактар ​​Крэйга Райта ад імя доктара Райта.]

Глядзець: блокчэйн выкліча прамысловую рэвалюцыю 5.0, кажа д-р Іса Бастакі

Упершыню ў блокчейне? Праверце раздзел CoinGeek Blockchain для пачаткоўцаў, найлепшае кіраўніцтва па рэсурсах, каб даведацца больш пра тэхналогію blockchain.