Ich weiß, ich weiß. Kryptoprojekte sind dunkel, es gibt viel Konsens: auf der Grundlage von Arbeit und Besitz Gold, Öl, gebackene Kuchen (es gibt einen, ja). Was brauchen wir noch von einem? Ich schlage vor, dies zu diskutieren, nachdem ich die Übersetzung der technischen Dokumentation "lite" des Projekts * Constellation gelesen habe. Natürlich ist dies keine vollständige Beschreibung des Algorithmus, aber ich bin an der Meinung des Community-Hubs interessiert. Gibt es einen solchen Konsens oder wird er nicht umsonst benötigt?
Es gibt nicht viele Buchstaben weiter. Wenn Sie also nur "fu, so viel wie möglich über Krypta" schreiben möchten, dann unterlassen Sie dies bitte. Wenn Sie an neuen Entwicklungen im Bereich verteilter Systeme interessiert sind und etwas in den Kommentaren zu teilen haben, dann bitte ich Sie um Katze.
PS Ich bin nicht der Autor der Technologie, ich kann nicht für die vollständige Übertragung des Wesens bürgen, daher werde ich mich gerne mit etwaigen Änderungen äußern.
Entwicklung vom synchronen Konsens zum asynchronen
Knoten werden mithilfe eines deterministischen Prozesses ausgewählt (der gleiche wie der in DHT verwendete, z. B. Bittorrent), der die Verantwortlichkeiten von Knoten dynamisch anpasst, um die Validierung zu „erleichtern“ oder verständlicherweise einen Konsens zu erzielen. Wir wählen Gruppen von 3 Knoten aus und führen parallel Konsensrunden durch, sodass ein Knoten in mehreren Blöcken als Vermittler fungieren kann. Dies ermöglicht es uns, Transaktionen asynchron zu verarbeiten, was im Wesentlichen bedeutet, dass mehrere Blockchains gleichzeitig gebildet werden. Der Prozess ähnelt einer Bahn, die aus vielen Fäden besteht, im Gegensatz zu den Knoten, die im Laufe der Zeit eine Kette bilden. Die asynchrone oder parallele Verarbeitung ist die Grundlage für eine skalierbare Programmierung, da Sie damit alle Ressourcen eines Computers nutzen und das allgemeine Rechnen beschleunigen können. Dieses Netzwerk wird in der Informatik als gerichteter azyklischer Graph oder DAG bezeichnet.
Lineare Blockchain-Kanalbreite versus DAG-Multiplikatoreffekt, bei dem wir mehrere parallele Blockchains haben.
Eine geometrische Implementierung der linearen Blockchain gegen die DAG. Schwarze Punkte sind Blöcke, weiße Punkte sind Knoten
Wir verwenden 3 Knoten in jeder Konsensrunde, da dies einige interessante mathematische Prozesse zum Überlegen des Zustands liefert und eine „Oberflächenebene“ über die Daten in Form von Dreiecken mit Verknüpfungen bildet. Das Protokoll verwendet dann Dreiecke, um die optimale Oberfläche zu „nähen“, die keine redundanten oder widersprüchlichen Daten enthält und die kleinstmöglichen Dreiecke aufweist. Algorithmisch ist dies analog zum „Minimalabschnitt“ eines Graphen und mathematisch gesehen eine Ableitungs- oder Optimierungsfunktion (von der die Funktion den kürzesten Weg findet, den sie entlang der Oberfläche kreuzen kann). Dieser kürzeste Weg entspricht der optimalen Speicherung von Daten (Transaktionen) in der Datenbankverfügbarkeitsgruppe. Widersprüchliche dreieckige „Kacheln“, sodass die Ereignisoberfläche glatt und konfliktfrei ist.
Geometrische Implementierung der Konflikterkennung / -verarbeitung. Der widersprüchliche Block erstellt eine zusätzliche Oberflächenkachel. Wir entfernen die zusätzliche Oberflächenkachel, um eine flache (= konfliktfreie) Ereignisoberfläche beizubehalten.
Reputationskonsens
In einem optimalen dezentralen P2P-Reputationssystem sollte jeder Knoten in der Lage sein, sein Vertrauen in andere Knoten unabhängig zu bestimmen. Unser System verwendet ein spezielles Modell, das transitive Beziehungen oder Beziehungen enthält, die ein Knoten zu anderen Knoten hat, wenn er eine globale Bewertung zuweist. "Sie sind so gut wie Ihr Unternehmen." Das Endergebnis ist eine „Verzerrung“ oder ein Gradient, der auf transitivem Vertrauen oder Reputation über alle Knoten in der $ DAG oder dem regulären Kanal basiert. Dies kann als Pinsel oder Käsereibe betrachtet werden, die über der „Oberflächenebene“ gelöscht wird und auswählt, welche „dreieckigen Kacheln“ gelöscht und welche verlassen werden sollen. Auf diese Weise entfernt die Logik des Konflikts tatsächlich die „dreieckigen Kacheln“.
Eine DAG mit einer widersprüchlichen Kachel, die durch einen „gekrümmten“ Raum verläuft, der einem Gradienten ähnlich einer Käsereibe ähnelt und dabei ist, die widersprüchliche Kachel zu entfernen oder zu „löschen“.
Teil- / Vollknotenskalierung
In der Netzwerktheorie wird die optimale Verteilung in der Regel als "ohne Skalierung" bezeichnet, was als hierarchische Anordnung mit großen zentralen Knoten beschrieben werden kann, die viele kleinere periphere Knoten steuern. Diese Verbreitung ist in der Natur und vor allem im Internet sichtbar. Constellation verwendet diese Architektur, um den Durchsatz oder die Breite unseres Diagramms zu „skalieren“ oder zu erhöhen.
Der Effekt der hierarchischen Aufteilung. Wir können weitere Knoten hinzufügen, indem wir die Bandbreite erhöhen
Hylochain - Kanalbasierte Anwendungsunterstützung
Unser Ansatz zur Anwendungsunterstützung kann als „dezentrale intelligente Vertragsplattform“ angesehen werden. Anstelle eines zentralen Netzwerks, das die gesamte Logik ausführt und alle Daten aus der Anwendung verarbeitet, koordiniert Constellation die Anwendungsdaten mit den „Standardkanälen“, die als Fernsehsender betrachtet werden können, der alle Daten aus dem Standardsystem sendet. Jeder reguläre Kanal kann seine eigene Verifizierungslogik implementieren, die es ermöglicht, das Orakelproblem durch End-to-End-Authentifizierung von Datenproduzenten und transitive Verifizierung von zusammengesetzten Standardsystemen zu lösen. Kanalnetzwerke bieten gleichzeitige Anwendungsunterstützung und verkürzen die Adoptionszeiten, die in intelligenten Vertragsnetzwerken auf den traditionellen synchronen Konsens beschränkt sind.
Zwei Vollzeitkanäle, die über das $ DAG-Netzwerk „kompatibel“ sind. Sie können interagieren oder interpretiert werden, da sie beide in $ DAG „integriert“ sind, indem Hybridknoten des $ DAG + -Kanals bereitgestellt werden.
Der Grund für die Bezeichnung Hylochain liegt darin, dass unser Ansatz zur Anwendungsunterstützung das funktionale Programmiermodell für Rekursionsschemata zum Erstellen der MapReduce-Schnittstelle verwendet hat. Insbesondere können die Rekursionsschemata Hylomorphismus (Methomorph) und Metamorphismus (Metamorph) integriert werden, um überprüfbare Abfragen zu erstellen und Verbindungen über reguläre Kanäle zu streamen, indem algebraische Datentypen auf dieselbe Weise überprüft werden, wie Op-Codes für intelligente Verträge überprüft werden. Das Endergebnis ist eine MapReduce-Funktionsschnittstelle, die Dateningenieuren vertraut und mit der vorhandenen Big-Data-Technologie kompatibel ist.
Hylomorphe und metamorphe reguläre Kanäle für den Kontrast. In einem metamorphen Zustand werden Daten von zwei regulären Kanälen an den Block im Metakanal gesendet. In Gilo nehmen wir den vorherigen Status des Kanals und verwenden ihn, um zwei andere Kanäle anzufordern (eine bestimmte Frage zu stellen), und speichern dann das Ergebnis der Anforderung in einem Block.
Tokenomics und seine Beziehung zu Hylochain
Wenn ein Standardkanal erstellt wird, kann er in den $ DAG-Kanal integriert werden, jedoch über die ACI- oder Application Chain-Schnittstelle. Diese Schnittstelle ist einfach ein JSON-Objekt mit Konfigurationsinformationen und einem öffentlichen Schlüssel, der dem Kanal selbst zugeordnet ist. Der Grund, warum wir den öffentlichen Schlüssel dem regulären Kanal zuordnen, besteht darin, einen Maklermechanismus für die regulären Kanaldaten zu erstellen. Wenn der Vollzeitkanal bereitgestellt wird, konfigurieren die Entwickler selbst, wie Zahlungen aus dem $ DAG-Netzwerk zwischen Knoten und Betreibern verteilt werden.
Stream zum Kauf des Zugriffs auf Informationen oder zum Ändern von Informationen. Die Anfrage wird an $ DAG gesendet, das Geld wird an das Kanalkonto gesendet, das Ergebnis wird an den Käufer gesendet und die Prüfsumme der Transaktion wird an das $ DAG-Netzwerk gesendet, das dann das Geld für den regulären Kanal entsperrt.