Стоимость консенсуса для сервисов и решение от GONT

Какой будет стоимость перехода обычных сервисов с обычным хостингом на хостинг с блокчейном (Хостинг 2.0)? Ответ на этот вопрос ищите в статье ниже. 

Здравствуйте, друзья!
Какой будет стоимость перехода обычных сервисов с обычным хостингом на хостинг с блокчейном (Хостинг 2.0)? Ответ на этот вопрос ищите в статье ниже. 

Реализация полного консенсуса — это всегда дорого.  

Например, Виталий Бутерин оценивает стоимость «Хостинга на Ethereum» как в 1 млн. раз более дорогой, чем хостинг на Amazon. Т.е. это условная «стоимость хостинга» на 15 тыс. майнерах вместо одного Amazon.

[https://www.youtube.com/watch?v=a-xHiI-G_CQ]
[Deconomy 2018] Vitalik Buterin ‘Ethereum Next 12 Months’

Казалось бы, при такой оценке никакие реальные сервисы с большим количеством транзакций абсолютно невозможны на блокчейне. 

Решение и ценность GONT

Единственный возможный выход — применение «адаптивного консенсуса«, который в том числе предлагает GONT.

Подходы к оптимизации стоимости консенсуса:

1. seele.pro

[https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp.s3.seele.pro/Seele_tech_whitepaper_EN_v2.0.pdf]

Seele — есть ли перспективы после ICO?

[https://www.youtube.com/watch?v=62xzUWqQZig]

2. TON (Telegram)

Адаптивный консенсус

Then a smaller subset of validators is assigned to each shard (w; s) in a deterministic pseudorandom way, changing approximately every 1024 blocks. This subset of validators suggests and reaches consensus on what the next shardchain block would be, by collecting suitable proposed transactions from the clients into new valid block candidates. For each block, there is a pseudorandomly chosen order on the validators to determine whose block candidate has the highest priority to be committed at each turn. [Из TON WP]

Адаптивность на основе случайности у TON.
В GONT мы строим адаптивность на базе онтологической близости сервисов, а потом уже случайности!

От «World Computer» к «Datacenter as a computer»

Концепция от GONT как переход к хостингу 2.0.

На концептуальном уровне GONT предлагает пересмотреть понятие майнера.
Сейчас майнер в блокчейне выполняет две функции:

  • Поиск решения задачи PoW для получения возможности строить новый блок
  • «Хостинг» всех блоков цепочки

GONT предполагает, что вторая роль майнера будет сильно эволюционировать. Майнеры будут работать на специализированном оборудовании под заданный блокчейн. И постепенно майнеры будут сливаться с датацентрами, которые «хостят» специализированное оборудование. И на данной стадии проблема стоимости консенсуса будет полностью решена при помощи адаптивного консенсуса и применения специализированных микрочипов. На уровне датацентра будет реализован самый оптимальный роутинг и самые оптимальные вычисления.

Бутерин критикует данный подход, в частности, применительно к EOS.

At 8:45 Vitalik says: „On EOS it’s easier to attack the people running nodes because you know who they are…. So ISPs, Companies or governments can shut them down.“ But that’s false. There are already the first BP Candidates who are heavily decentralized like EOSVibes, eosDAC, MEET ONE, EosHubi.pool. And these are just the first four! There will be more of them in the future. These heavily decentralized BP cannot be shut down! Тут: [https://www.youtube.com/watch?v=mlIYwyU9E_k]

Так или иначе, эта проблема будет решена при помощи специализированных чипов. И GONT занимается их разработкой в настоящее время.

Мы предполагаем, что в будущем «хостинг блокчейна на 15 тыс. независимых майнерах» будет мигрировать в сторону «хостинга блокчейна в 100 независимых датацентрах (в разных странах)». Что будет более адекватно необходимости запуска профессиональных сервисов на блокчейне.

 GONT-диаграмма консенсуса

Введем диаграмму «Важность скорости TR — Важность консенсуса»:

Пример: для финансовых транзакции важно иметь и полный консенсус и большую скорость транзакций.

Правильное планирование запросов и ресурсов сервисов поможет построить сбалансированную децентрализованную экономику.

Транзакции сервисов должны быть адаптированы под реальные потребности консенсуса. Поэтому такой консенсус мы называем адаптивным. В правильной устойчивой децентрализованной экономике и уровень консенсуса и эмиссия и другие важные параметры должны быть адаптивными. Где-то даже с наличием регулирующей обратной связи (PID) по контрольным параметрам.

Адаптивный защищенный консенсус от GONT

Как построить длинную цепочку вычислений с подтверждением этих вычислений?

Вопрос, который возникает: чем длиннее Value Chain, тем сложнее майнеру обмануть систему?

Обман майнера = подтверждение несовершенной работы.

Чтобы обмануть нужно воспроизвести внутренний протокол. Протокол может содержать защитные механизмы. Типа «данные не изменились» => работы не было. Это самая простая защита.

Можно сделать верификацию на всю длину цепочки.

Лемма1

Чем длинней цепочка Value chain вычислений — тем выше «качество» вычислительного консенсуса. Иначе, промежуточные commit стадии не будут происходить. Поэтому выгодно строить сервисы с высокой онтологичностью.

Лемма2

Между узлами цепочки можно построить доверие. Как вариант, сигнатура доверенной сборки ядра gVM. Узлы могут «обменяться доверием» и проверить целостность друг друга. RSA проверки, возможно, что слишком долго. Нужно придумать быстрые проверки. Типа просто хэш проверить.

Лемма3

Чтобы подтвердить вычисления, достаточно подтвердить целостность контейнера GVM перед начало вычислений. После этого будет достаточно использовать адаптивный консенсус. 

Выводы

  • GONT использует различные ZKP (zero knowledge proof) методы для снижения количества вычислений и сохранения уровня доверия.
  • GONT использует такие методы для снижения уровня стоимости владения Хостингом 2.0 как:

1) Адаптивный консенсус

2) Переход на HW уровень реализации и ASIP технологии

 

Спасибо за внимание! До встречи!

А. Хакамото

Добавить комментарий