Аннотированная библиография: Моделирование сети блокчейн.

Эта статья была впервые опубликована в блоге доктора Крейга Райта, и мы переиздали ее с разрешения автора.

[Это сообщение в блоге было опубликовано доктором. Редактор Крейга Райта от имени доктора Райта.]

Аннотированные записи библиографии дают полное представление об использовании экспериментального моделирования, в частности с использованием узлов AWS EC2, для измерения производительности сети и экономического моделирования стоимости развертывания в сетях блокчейна. Базовые знания о типах инстансов Amazon EC2 (NASDAQ: AMZN) и вариантах их использования помогают в проектировании моделируемой сетевой среды, а методологии анализа производительности, экономические соображения и сравнение платформ из различных источников определяют экспериментальную установку, процессы принятия решений и оптимизацию. блокчейн-систем. Информация, предоставленная авторами, способствует тщательной оценке производительности сети, проблем масштабируемости и экономической целесообразности, что в конечном итоге способствует развитию и эффективности сетей блокчейнов.

Аннотированная библиография: Моделирование сети блокчейн.

Использование экспериментального моделирования, в частности узлов AWS EC2, для измерения производительности сети и экономического моделирования стоимости развертывания узлов и инфраструктуры в сетях блокчейнов является важнейшим аспектом исследования, обсуждаемого в аннотированных библиографических записях. Базовые знания, которые AWS (nd) предоставляет о типах инстансов Amazon EC2 и сценариях их использования, имеют решающее значение для настройки моделируемой сетевой среды, подходящей для тестирования. Это основа для проектирования и развертывания моделирования сети на узлах AWS EC2.

Данчева и др. (2023) предлагают систематический подход к анализу производительности приложений HPC в Amazon EC2, включая такие факторы, как производительность ЦП, пропускная способность памяти, задержка между узлами и дисковые операции ввода-вывода. Представления об экономических последствиях развертывания приложений на EC2 и методологии их тестирования помогают разрабатывать экспериментальные модели и оценивать производительность EC2 при различных нагрузках.

Радж и Дека (2018) систематически анализируют технологию блокчейна, включая сравнительный анализ платформ, ограничений масштабируемости и экономических соображений. Их идеи по выбору инструментов для вариантов использования и экономическим последствиям развертывания помогают в разработке исследования, управлении процессами принятия решений и понимании экономической целесообразности развертывания.

Шудо и др. (2023) вносят свой вклад в эту область, используя экспериментальное моделирование с использованием узлов SimBlock и AWS EC2 для оценки производительности сети и экономического моделирования стоимости развертывания узлов и инфраструктуры блокчейна. Их работа подчеркивает важность точной оценки производительности и оценки затрат для обеспечения эффективности и осуществимости сетей блокчейнов, предоставляя ценную информацию об оценке производительности сети и анализе затрат.

Юань и др. (2021) представляют платформу CoopEdge, ориентированную на совместные периферийные вычисления в сетях блокчейна. Их исследование проблем с задержкой в ​​сети и оценка производительности CoopEdge дают практическую информацию об управлении транзакциями и оценке масштабируемости, что послужило основой для разработки и проведения исследования.

Эти работы дают глубокое понимание использования экспериментального моделирования, в частности узлов AWS EC2, для измерения производительности сети и экономического моделирования стоимости развертывания в сетях блокчейна. Различные источники предоставляют фундаментальные знания, методологии анализа производительности, сравнение платформ и понимание экономических последствий, что позволяет провести строгую и тщательную оценку экспериментальной установки и оптимизации систем блокчейна.

Аннотированный список литературы

АВС. (без даты). Вычисления – Типы инстансов Amazon EC2 – AWS. Amazon Web Services, Inc. Получено 16 июля 2023 г. с https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/.

AWS (nd) предлагает основной ресурс, предоставляющий подробную информацию об экземплярах Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), по сути, виртуальных серверах для масштабируемых вычислений. В нем описаны различные экземпляры, доступные для установки, и их особые варианты использования. Это базовые знания для создания моделируемой сетевой среды, подходящей для тестирования. Эти знания имеют решающее значение для данного исследования, поскольку они обеспечивают основу для проектирования и развертывания моделирования сети на узлах AWS EC2.

Данчева Т., Алонсо У. и Бартон М. (2023). Облачный бенчмаркинг и анализ производительности приложения HPC в Amazon EC2. Кластерные вычисления.
https://doi.org/10.1007/s10586-023-04060-4

Данчева и др. (2023) исследуют анализ производительности приложений высокопроизводительных вычислений (HPC) в среде Amazon EC2. В своем исследовании авторы сравнивают различные экземпляры, что делает его незаменимым источником для текущего исследования, в котором также используется Amazon EC2 для настройки сети узлов Биткойн.

В документе предлагается систематический подход к анализу производительности, изучая такие факторы, как производительность ЦП, пропускная способность памяти, задержка между узлами и дисковые операции ввода-вывода в облачной среде. Анализ различных типов инстансов принесет пользу этому исследованию, поскольку даст представление о том, какие инстансы EC2 обеспечат оптимальные результаты для существующего и конкретного варианта использования.

Одна из сильных сторон Данчевой и др. (2023) — это исследование экономических последствий развертывания приложений HPC на Amazon EC2. Их анализ затрат и выгод оказался ценным ресурсом для прогнозирования потенциальных финансовых потребностей и ограничений исследования, целью которого является измерение производительности сети, а также рассмотрение экономической модели развертывания узлов и инфраструктуры.

Более того, описанный в статье подход к тестированию и сравнению различных типов экземпляров предоставил основу, которая помогла нам разработать экспериментальное моделирование в исследовании. Применяя их методологию к эксперименту, мы можем обеспечить строгую и тщательную оценку установки EC2 и ее производительности при различных нагрузках.

Наконец, Данчева и др. (2023) исследование проблем и ограничений, связанных с использованием EC2 для приложений HPC, является важным фактором, который следует учитывать. Это понимание помогает предвидеть потенциальные препятствия и принимать профилактические меры во время экспериментальной установки в исследовании. В документе содержится подробная информация о разработке и исполнении компонентов, аналогичных тем, которые запланированы для настоящего исследования. Результаты бенчмаркинга и анализа производительности облака предоставили теоретические знания и практические советы по настройке и эксплуатации аналогичной среды EC2.

Радж П. и Дека Г.К. (2018). Технология блокчейн: платформы, инструменты и варианты использования. Академическая пресса.

Радж и Дека (2018) предлагают всеобъемлющий справочник и руководство по технологии блокчейн, предоставляя глубокий анализ различных доступных платформ и инструментов и подробно описывая их потенциальные варианты использования. Книга дает подробное и многоуровневое понимание технологии блокчейна, от структурного проектирования до функциональных механизмов, что делает ее бесценным ресурсом для исследователей и практиков.

Хотя многие аспекты неверны, в тексте основное внимание уделяется сравнительному анализу различных платформ блокчейна. В нем подробно разбираются компоненты конструкции, функции, сильные и слабые стороны, полностью понимая их работу и потенциальное применение. Дискуссии об ограничениях масштабируемости и потенциальных решениях на этих платформах особенно содержательны. В контексте исследования масштабируемости Биткойна эти дискуссии послужили основой для понимания основных проблем и потенциальных решений.

Радж и Дека (2018) также предлагают подробную информацию о выборе правильных инструментов для конкретных случаев использования, предоставляя практическое руководство для разработчиков и исследователей. Эти рекомендации могут помочь в разработке исследования и информировании процесса принятия решений по настройке среды тестирования масштабируемости. Подробные предложения и идеи помогли спроектировать и реализовать экспериментальную установку с использованием инстансов AWS EC2.

Что касается практического применения содержания книги, ценными были предложенные идеи по экономическим аспектам технологии блокчейн. Радж и Дека обсуждают экономические последствия развертывания узлов и инфраструктуры блокчейна, что помогает поместить исследование в более широкий контекст экономической целесообразности.

Несмотря на ошибки, это всесторонний анализ технологии блокчейна и ее применения. Широкий подход, сочетающий в себе технические детали, сравнительный анализ и экономические соображения, делает книгу бесценным ресурсом для исследователей, исследующих проблемы масштабируемости блокчейна Биткойн. Он обеспечивает как теоретическую основу, так и практические рекомендации, способствующие разработке и реализации исследования.

Шудо К., Хасегава Т., Сакураи А. и Банно Р. (2023). Исследования сети блокчейн, проводимые SimBlock. Международная конференция IEEE по блокчейну и криптовалюте (ICBC) 2023 г., 1–2. https://doi.org/10.1109/ICBC56567.2023.10174929

Шудо и др. (2023) исследуют использование экспериментального моделирования для изучения сетей блокчейнов, уделяя особое внимание их структуре SimBlock. Авторы обсуждают важность оценки производительности сети и анализа затрат при развертывании узлов и инфраструктуры для систем блокчейна.

Основная цель исследования — использовать экспериментальное моделирование, в частности с использованием узлов AWS EC2, для измерения производительности сети систем блокчейна и экономического моделирования стоимости развертывания узлов и инфраструктуры. Авторы подчеркивают важность точной оценки производительности и оценки затрат для обеспечения эффективности и осуществимости сетей блокчейнов.

SimBlock, фреймворк, разработанный авторами, позволяет моделировать поведение и производительность сети блокчейн в контролируемой среде. Используя узлы AWS EC2, авторы могут точно воспроизводить реальные сценарии и изучать влияние различных параметров сети на производительность и стоимость.

Экспериментальное моделирование с использованием SimBlock позволяет авторам оценивать различные метрики сети, такие как задержка, пропускная способность и масштабируемость. Эти показатели необходимы для понимания ограничений производительности и узких мест систем блокчейна. Оценивая производительность сети, авторы могут выявить потенциальные проблемы и предложить варианты оптимизации для повышения общей эффективности сети.

Кроме того, аспект экономического моделирования в исследовании имеет решающее значение для оценки затрат на развертывание узлов и инфраструктуры блокчейна. Авторы могут предоставить ценную информацию об экономической целесообразности развертывания сетей блокчейнов в различных сценариях, анализируя затраты, связанные с различными конфигурациями и настройками. Этот анализ помогает заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения относительно распределения ресурсов и планирования бюджета.

Этот документ вносит вклад в область исследований блокчейна, предоставляя основу для оценки производительности сети и моделирования затрат. Использование экспериментального моделирования, в частности узлов AWS EC2, позволяет проводить точные измерения и экономический анализ, что может существенно помочь в проектировании и развертывании сетей блокчейнов. Шудо и др. (2023) демонстрируют ценность экспериментального моделирования при изучении сетей блокчейнов. Их работа с SimBlock и использование узлов AWS EC2 дает ценную информацию об оценке производительности сети и анализе затрат, что в конечном итоге способствует развитию и оптимизации систем блокчейна.

Юань Л., Хэ К., Тан С., Ли Б., Ю Дж., Чен Ф., Цзинь Х. и Ян Ю. (2021). CoopEdge: децентрализованная платформа на основе блокчейна для совместных периферийных вычислений. Материалы веб-конференции 2021, 2245–2257. https://doi.org/10.1145/3442381.3449994

Юань и др. (2021) представляют платформу CoopEdge, инновационную децентрализованную блокчейн-платформу, специально разработанную для совместных периферийных вычислений. Авторы подробно изучают проблемы, присущие использованию периферийных вычислений в контексте технологии блокчейна, критически рассматривая проблему задержки в сети, решающую проблему в успешном масштабировании сетей блокчейна. Они подробно описывают интегральные принципы проектирования, лежащие в основе платформы CoopEdge, и дают представление о том, как эти компоненты дизайна могут способствовать более эффективной и действенной работе сети блокчейнов.

Более того, в статье проводится углубленное исследование производительности платформы и представлены ценные данные о поведении CoopEdge в различных условиях. В исследовании изучаются ключевые аспекты, такие как балансировка нагрузки и распределение ресурсов, а также критические соображения для оценки масштабируемости проекта. В нем представлены строгие экспериментальные данные, демонстрирующие эффективность их подхода в решении этих проблем.

Методологии и результаты, представленные в этой статье, предлагают подробные рекомендации по проектированию и управлению транзакциями в запланированной моделируемой сети блокчейн на AWS EC2. Кроме того, он способствует более широкому обсуждению масштабируемости блокчейна, представляя практические решения и побуждая к размышлениям об интеграции периферийных вычислений и блокчейна. 

Следовательно, этот источник представляет собой ценный ориентир при разработке и проведении исследования, информируя о подходе к проектированию сети, управлению транзакциями и оценке масштабируемости.

[Это сообщение в блоге было опубликовано доктором. Редактор Крейга Райта от имени доктора Райта.]

Смотреть: Блокчейн вызовет промышленную революцию 5.0, говорит доктор Эса Бастаки

Новичок в блокчейне? Ознакомьтесь с разделом CoinGeek «Блокчейн для начинающих», полным руководством по ресурсам, чтобы узнать больше о технологии блокчейн.