Re: Сетка: Параллельная обработка для обработки коммерческих масштабных сделок и possibilit
Сетка: Параллельная обработка для обработки промышленных масштабов
сделки и возможности масштабирования
сделки и возможности масштабирования
Одна из самых больших препятствий для Blockchains, обслуживающих реальный мир бизнеса является его низкая скорость транзакций. Эта ситуация была замечена в централизованных вычислительных систем в прошлом, когда некоторые операции может занять несколько минут или часов, чтобы решить с мощными микропроцессорами. Это ограничивает возможность того, что вычислительные сервисы могут служить. К счастью, компьютерные ученые использовали эффективный подход к повышению вычислительной производительности: параллельной обработке.
Сетка использует параллельную обработку для независимых операций
- Сетка анализирует статическое состояние операций и оценивает испытываемый диапазон данных каждой транзакции. Как показано на чертеже, операции без чтения / записи конфликты затем могут быть разделены в различных группах, каждый не влияет на выход каждой транзакции.
- Во время процесса формирования блоков, узлы назначения операций для различных групп на основе взаимной блокировки сделок. Операции внутри группы будут принимать последовательную обработку, в то время как все группы будут обработаны одновременно.
- Для специальных операций, чьи влияние диапазона данных изменений в то время как другие транзакции обрабатываются, узлы будут приоритетами операций, которые могут быть обработаны параллельно. При наличии достаточных сборов сделки, эти специальные операции в непараллельных группе будут обрабатываться в последовательности. В противном случае узлы могут отказаться от обработки этих операций.
Параллельная обработка может быть достаточно объяснено законом Амдаля.
Закон показывает, что выполнение всей задачи возрастает с улучшением ресурсов в системе и что независимо от величины улучшения, теоретическая убыстрение всегда ограничиваются той частью задачи, которые не могут извлечь выгоду из улучшения.
Большинство сделок между счетами являются мьютекс, таким образом, могут быть обработаны параллельно. Однако существующие технологии Blockchain данные процесса в последовательности, в результате чего большое количество вычислительных ресурсов впустую. Возьмем EVM в качестве одного примера, она принимает последовательную обработку для всех сборов данных, и спрос на газ, что приводит к низкой эффективности обработки.
Сетка позволяет масштабируемую производительность как вычислительные мощности увеличивается
сама Оптимизация скорости обработки данных не является конечной целью. Значение параллельной обработки является возможность масштабирования.
Мы все видели, жаркие споры о масштабируемости Эфириума. Трудность заключается в том, что один узел на Эфириуме может обрабатывать только операции в последовательности. Таким образом, вся скорость обработки Эфириума ограничивается самым медленным узлом.
Космос обеспечивает простое решение - - «если ваша скорость транзакций замедляется в одной зоне, потому что слишком много людей используют его, вы просто добавить другую зону к ступице и направлять половину пользователей через эту зону, тем самым удваивая скорость транзакций». Тем не менее, эффективность обработки транзакций на единицу по-прежнему ограничен даже при добавлении более вычислительной мощности.
Сетка представляет облачные вычисления в обработке транзакций. Сетка Ядро позволяет каждому узлу работать на кластере компьютеров. Это означает, что, когда больше вычислительная мощность присоединяется к эко-системе сетки, она не только повышает безопасность системы, но и растет скорость транзакций пропорционально. Как показано на рисунке, Сетка групп операций без чтения / записи конфликта на различные категории, а затем обрабатывать различные группы операций одновременно.
Масштабирование, однако, представляет собой многомерный предмет. Стоит подумать о том, как масштабирование может быть лучше всего достигается за счет механизма стимулирования и механизма консенсуса. лексема дизайн и консенсус является управляющей сеткой в радиолампе, вероятно, обеспечит интересное исследование в этой области. И это будет следующей темой для этой серии статей.