नोड की प्रतिष्ठा पर सहमति. क्या ये जरूरी है?

मैं जानता हूँ मुझे पता है। बहुत सारी क्रिप्टो परियोजनाएँ हैं, बहुत सारी आम सहमतिएँ हैं: श्रम और स्वामित्व, सोना, तेल, बेक्ड पाई पर आधारित (एक है, हाँ, हाँ)। हमें एक से और क्या चाहिए? *नक्षत्र परियोजना के "हल्के" तकनीकी दस्तावेज के अनुवाद को पढ़ने के बाद मैं इसी पर चर्चा करने का प्रस्ताव करता हूं (नक्षत्र). बेशक, यह एल्गोरिथ्म का पूरा विवरण नहीं है, लेकिन मुझे हैबर समुदाय की राय में दिलचस्पी है, क्या ऐसी आम सहमति के लिए कोई जगह है या यह अनावश्यक है?

अधिक पत्र नहीं हैं, इसलिए यदि आप केवल "वाह, क्रिप्टो के बारे में जितना हो सके" लिखना चाहते हैं, तो कृपया बचें। यदि आप वितरित सिस्टम के क्षेत्र में नए विकास में रुचि रखते हैं और टिप्पणियों में साझा करने के लिए कुछ है, तो कृपया कैट को देखें।

पीएस मैं प्रौद्योगिकी का लेखक नहीं हूं, मैं सार के पूर्ण हस्तांतरण की गारंटी नहीं दे सकता, इसलिए यदि कोई हो तो मुझे संशोधन के साथ टिप्पणियां प्राप्त करने में खुशी होगी।

सिंक्रोनस से एसिंक्रोनस सर्वसम्मति की ओर विकास

नोड्स का चयन एक नियतात्मक प्रक्रिया (बिटटोरेंट जैसे डीएचटी में उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया) का उपयोग करके किया जाता है, जो सत्यापन को "सुविधाजनक" बनाने के लिए या अधिक स्पष्ट रूप से सर्वसम्मति प्राप्त करने के लिए नोड्स की जिम्मेदारियों को गतिशील रूप से समायोजित करता है। हम 3 नोड्स के समूहों का चयन करते हैं और समानांतर में आम सहमति दौर चलाते हैं ताकि एक नोड कई ब्लॉकों में एक सुविधाकर्ता बन सके। यह हमें लेनदेन को अतुल्यकालिक रूप से संसाधित करने की अनुमति देता है, जिसका अनिवार्य रूप से मतलब है कि हमारे पास एक ही समय में कई ब्लॉकचेन बन रहे हैं। यह प्रक्रिया मकड़ी के जाल की तरह है, जो कई धागों से बनती है, समय के साथ एकल श्रृंखला बनाने वाले नोड्स के विपरीत। अतुल्यकालिक या समानांतर प्रसंस्करण स्केलेबल प्रोग्रामिंग का आधार है क्योंकि यह सभी कंप्यूटर संसाधनों के उपयोग की अनुमति देता है, जिससे समग्र कंप्यूटिंग में तेजी आती है। इस नेटवर्क को कंप्यूटर विज्ञान में डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ या DAG कहा जाता है।

एक रैखिक ब्लॉकचेन की चैनल चौड़ाई बनाम एक डीएजी का गुणक प्रभाव जहां हमारे पास कई समानांतर ब्लॉकचेन हैं।

डीएजी के विरुद्ध रैखिक ब्लॉकचेन का ज्यामितीय कार्यान्वयन। काले बिंदु ब्लॉक हैं, सफेद बिंदु नोड हैं

हम प्रत्येक आम सहमति दौर में 3 नोड्स का उपयोग करते हैं क्योंकि यह हमें राज्य के बारे में तर्क करने के लिए कुछ दिलचस्प गणितीय प्रक्रियाएं प्रदान करता है, जो जुड़े हुए त्रिकोणों के रूप में डेटा में एक "सतह तल" बनाता है। फिर प्रोटोकॉल एक इष्टतम सतह को एक साथ जोड़ने के लिए त्रिकोणों का उपयोग करता है जिसमें कोई अनावश्यक या असंगत डेटा नहीं होता है और सबसे छोटे संभावित त्रिकोण होते हैं। एल्गोरिदमिक रूप से, यह एक ग्राफ़ के "न्यूनतम कट" के अनुरूप है, और गणितीय रूप से, यह एक व्युत्पन्न या अनुकूलन फ़ंक्शन के अनुरूप है (जिससे फ़ंक्शन सबसे छोटा रास्ता ढूंढता है जिसे वह सतह के साथ पार कर सकता है)। यह सबसे छोटा पथ DAG में डेटा (लेन-देन) को इष्टतम रूप से संग्रहीत करने के बराबर है। परस्पर विरोधी त्रिकोणीय "टाइलें" ताकि घटना की सतह चिकनी और संघर्षों से मुक्त हो।

संघर्ष का पता लगाने/संभालने का ज्यामितीय कार्यान्वयन। एक विरोधाभासी ब्लॉक एक अतिरिक्त सतह टाइल बनाता है। हम एक समतल (=संघर्ष-मुक्त) घटना सतह बनाए रखने के लिए अतिरिक्त सतह टाइलें हटाते हैं।

प्रतिष्ठा के आधार पर सहमति

एक इष्टतम विकेन्द्रीकृत पी2पी प्रतिष्ठा प्रणाली में, प्रत्येक नोड को अन्य नोड्स में अपने विश्वास को स्वतंत्र रूप से निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए। हमारा सिस्टम एक विशेष मॉडल का उपयोग करता है जिसमें वैश्विक स्कोर निर्दिष्ट करते समय संक्रमणीय संबंध, या एक नोड के अन्य नोड्स के साथ संबंध शामिल होते हैं। "आप उतने ही अच्छे हैं जितनी आपकी कंपनी है।" अंतिम परिणाम $DAG या नियमित चैनल में सभी नोड्स में परिवर्तनीय विश्वास या प्रतिष्ठा के आधार पर एक "तिरछा" या ढाल है। इसे एक ब्रश या पनीर ग्रेटर के रूप में सोचा जा सकता है जो "सतह तल" पर मिटा देता है और चुनता है कि कौन सी "त्रिकोणीय टाइल्स" मिटानी है और कौन सी छोड़नी है। इस प्रकार संघर्ष तर्क वास्तव में "त्रिकोणीय टाइल्स" को हटा देता है।

परस्पर विरोधी टाइल वाला एक डीएजी एक "घुमावदार" स्थान से होकर गुजर रहा है जो पनीर ग्रेटर के समान एक ढाल है, और परस्पर विरोधी टाइल को हटाने या "मिटाने" वाला है।

आंशिक/पूर्ण नोड स्केलिंग

नेटवर्क सिद्धांत में, आमतौर पर इष्टतम आवंटन को "स्केल-फ्री" के रूप में जाना जाता है, जिसे कई छोटे परिधीय नोड्स को प्रबंधित करने वाले बड़े केंद्रीय नोड्स के साथ एक पदानुक्रमित व्यवस्था के रूप में वर्णित किया जा सकता है। यह वितरण प्रकृति में और सबसे बढ़कर, इंटरनेट पर दिखाई देता है। तारामंडल इस वास्तुकला का उपयोग हमारे ग्राफ़ के "स्केल आउट" या थ्रूपुट या चौड़ाई को बढ़ाने के लिए करता है।

श्रेणीबद्ध विभाजन का प्रभाव. हम बैंडविड्थ बढ़ाकर अधिक नोड्स जोड़ सकते हैं

हिलोचेन - चैनल आधारित एप्लिकेशन समर्थन

एप्लिकेशन समर्थन के प्रति हमारे दृष्टिकोण को "विकेंद्रीकृत स्मार्ट अनुबंध प्लेटफ़ॉर्म" के रूप में सोचा जा सकता है। एक केंद्रीय नेटवर्क के बजाय जो सभी तर्क चलाता है और एप्लिकेशन से सभी डेटा को संसाधित करता है, तारामंडल एप्लिकेशन डेटा को "हाउस चैनल" के साथ समन्वयित करता है, जिसे घरेलू सिस्टम से सभी डेटा प्रसारित करने वाले एक टेलीविजन स्टेशन के रूप में सोचा जा सकता है। प्रत्येक स्टाफ चैनल डेटा उत्पादकों के एंड-टू-एंड प्रमाणीकरण और समग्र स्टाफ सिस्टम के ट्रांजिटिव सत्यापन के माध्यम से ओरेकल समस्या को हल करने के लिए अपने स्वयं के सत्यापन तर्क को लागू कर सकता है। राज्य चैनल नेटवर्क अनुप्रयोगों के लिए समानांतर समर्थन प्रदान करते हैं, जिससे स्मार्ट अनुबंध नेटवर्क में पारंपरिक सिंक्रोनस सर्वसम्मति द्वारा सीमित गोद लेने के समय में तेजी आती है।

दो मानक चैनल जो $DAG नेटवर्क के माध्यम से "संगत" हैं। वे इंटरैक्ट कर सकते हैं या उनकी व्याख्या की जा सकती है क्योंकि वे दोनों हाइब्रिड $DAG + चैनल नोड्स को तैनात करके $DAG के साथ "एकीकृत" हैं।

इसे हाइलोचैन इसलिए कहा जाता है क्योंकि एप्लिकेशन समर्थन के लिए हमारे दृष्टिकोण ने MapReduce इंटरफ़ेस बनाने के लिए रिकर्सन स्कीम्स कार्यात्मक प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग किया। विशेष रूप से, हेलोमोर्फिज्म और मेटामोर्फिज्म रिकर्सन योजनाओं को बीजगणितीय डेटा प्रकारों को मान्य करके मूल चैनलों पर सत्यापन योग्य क्वेरी और स्ट्रीम कनेक्शन बनाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है, जैसे स्मार्ट अनुबंधों के लिए ऑप कोड सत्यापित होते हैं। अंतिम परिणाम एक कार्यात्मक MapReduce इंटरफ़ेस है जो डेटा इंजीनियरों से परिचित है और मौजूदा बड़ी डेटा तकनीक के साथ संगत है।

हाइलोमॉर्फिक और मेटामॉर्फिक कंट्रास्ट के लिए मानक चैनल हैं। रूपांतरित अवस्था में, दो नियमित चैनलों से डेटा मेटाचैनल के एक ब्लॉक में भेजा जाता है। गिलो में, हम एक चैनल की पिछली स्थिति लेते हैं और इसका उपयोग दो अन्य चैनलों से पूछताछ (एक विशिष्ट प्रश्न पूछने) के लिए करते हैं, और फिर क्वेरी परिणाम को एक ब्लॉक में संग्रहीत करते हैं।

टोकनोमिक्स और हाइलोचैन के साथ इसका संबंध

एक बार एक मूल चैनल बन जाने के बाद, इसे $DAG चैनल में एकीकृत किया जा सकता है, लेकिन ACI या एप्लिकेशन चेन इंटरफ़ेस का उपयोग करके। यह इंटरफ़ेस केवल एक JSON ऑब्जेक्ट है जिसमें कॉन्फ़िगरेशन जानकारी और चैनल से जुड़ी एक सार्वजनिक कुंजी है। सार्वजनिक कुंजी को नियमित चैनल के साथ जोड़ने का कारण नियमित चैनल डेटा के लिए ब्रोकरेज तंत्र बनाना है। जब नियमित चैनल तैनात किया जाता है, तो डेवलपर्स स्वयं कॉन्फ़िगर करते हैं कि $DAG नेटवर्क से भुगतान नोड्स और ऑपरेटरों के बीच कैसे वितरित किया जाता है।

जानकारी तक पहुंच खरीदने या जानकारी में संशोधन के लिए प्रवाह। अनुरोध $DAG को भेजा जाता है, धनराशि चैनल खाते में भेजी जाती है, परिणाम खरीदार को भेजा जाता है, और लेनदेन चेकसम $DAG नेटवर्क को भेजा जाता है, जो फिर नियमित चैनल को धनराशि जारी करता है।

स्रोत: www.habr.com