Анотована бібліографія: Моделювання мережі блокчейн

Ця стаття була вперше опублікована в блозі доктора Крейга Райта, і ми опублікували її повторно з дозволу автора.

[Цю публікацію в блозі опублікував Dr. Редактор Крейга Райта від імені доктора Райта.]

Записи анотованої літератури забезпечують повне розуміння використання експериментального моделювання, зокрема із залученням вузлів AWS EC2, для вимірювання продуктивності мережі та економічного моделювання вартості розгортання в мережах блокчейн. Основні знання про типи екземплярів Amazon EC2 (NASDAQ: AMZN) і варіанти їх використання допомагають у розробці змодельованого мережевого середовища, тоді як методології аналізу продуктивності, економічні міркування та порівняння платформ з різних джерел керують налаштуванням експерименту, процесами прийняття рішень та оптимізацією систем блокчейн. Відомості, надані авторами, сприяють ретельному оцінюванню продуктивності мережі, проблем масштабованості та економічної доцільності, зрештою сприяючи розвитку та ефективності мереж блокчейн.

Анотована бібліографія: Моделювання мережі блокчейн

Використання експериментального моделювання, зокрема вузлів AWS EC2, для вимірювання продуктивності мережі та економічного моделювання вартості розгортання вузлів та інфраструктури в блокчейн-мережах є важливим аспектом дослідження, яке обговорюється в анотованих бібліографічних записах. Базові знання AWS (nd), які надає про типи екземплярів Amazon EC2 і варіанти їх використання, є вирішальними для налаштування змодельованого мережевого середовища, придатного для тестування. Це основа для проектування та розгортання моделювання мережі на вузлах AWS EC2.

Данчева та ін. (2023) пропонують систематичний підхід до аналізу продуктивності додатків HPC в Amazon EC2, включаючи такі фактори, як продуктивність процесора, пропускна здатність пам’яті, затримка між вузлами та операції введення-виведення диска. Уявлення про економічні наслідки розгортання додатків на EC2 та методології їх тестування допомагають розробити експериментальне моделювання та оцінити продуктивність EC2 за різних навантажень.

Радж і Дека (2018) систематично аналізують технологію блокчейн, включаючи порівняльний аналіз платформ, обмеження масштабованості та економічні міркування. Їхнє уявлення про вибір інструментів для варіантів використання та економічні наслідки розгортання допомагають у розробці дослідження, керують процесами прийняття рішень і розуміють економічну доцільність розгортання.

Шудо та ін. (2023) внесли свій внесок у цю сферу, використовуючи експериментальне моделювання з використанням вузлів SimBlock і AWS EC2 для оцінки продуктивності мережі та економічного моделювання вартості розгортання вузлів блокчейну та інфраструктури. Їхня робота підкреслює важливість точної оцінки ефективності та оцінки витрат для забезпечення ефективності та здійсненності мереж блокчейн, надаючи цінну інформацію щодо оцінки продуктивності мережі та аналізу витрат.

Юань та ін. (2021) представляє платформу CoopEdge, зосереджену на кооперативних периферійних обчисленнях у мережах блокчейн. Їх дослідження проблем затримки мережі та оцінка продуктивності CoopEdge пропонують практичне розуміння управління транзакціями та оцінки масштабованості, інформуючи про дизайн і виконання дослідження.

Ці роботи забезпечують глибоке розуміння використання експериментального моделювання, зокрема вузлів AWS EC2, для вимірювання продуктивності мережі та економічного моделювання вартості розгортання в мережах блокчейн. Різноманітні джерела надають фундаментальні знання, методології аналізу продуктивності, порівняння платформ і розуміння економічних наслідків, що дає змогу ретельно й ретельно оцінити експериментальне налаштування та оптимізацію систем блокчейну.

Анотована бібліографія

AWS. (nd). Обчислення – типи екземплярів Amazon EC2 – AWS. Amazon Web Services, Inc. Отримано 16 липня 2023 року з https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/

AWS (nd) пропонує основний ресурс, що надає вичерпну інформацію про екземпляри Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), по суті, віртуальні сервери для масштабованих обчислень. Він пояснює різні екземпляри, доступні для налаштування, і їх відмінні випадки використання. Це базові знання для створення змодельованого мережевого середовища, придатного для тестування. Ці знання мають вирішальне значення для цього дослідження, оскільки вони забезпечують основу для проектування та розгортання моделювання мережі на вузлах AWS EC2.

Данчева, Т., Алонсо, У., і Бартон, М. (2023). Хмарний бенчмаркінг і аналіз продуктивності програми HPC в Amazon EC2. Кластерні обчислення.
https://doi.org/10.1007/s10586-023-04060-4

Данчева та ін. (2023) вивчають аналіз продуктивності програм високопродуктивних обчислень (HPC) у середовищі Amazon EC2. У своєму дослідженні автори порівнюють різні випадки, що робить це незамінним джерелом для поточного дослідження, у якому також використовується EC2 Amazon для налаштування мережі біткойн-вузлів.

Стаття пропонує систематичний підхід до аналізу продуктивності, вивчаючи такі фактори, як продуктивність процесора, пропускна здатність пам’яті, затримка між вузлами та операції введення-виведення диска в хмарному середовищі. Аналіз різних типів екземплярів приносить користь цьому дослідженню, оскільки дає уявлення про те, які екземпляри EC2 забезпечать оптимальні результати для існуючого та конкретного випадку використання.

Однією з сильних сторін Данчевої та ін. (2023) є їхнє дослідження економічних наслідків розгортання HPC-додатків на Amazon EC2. Їхній аналіз витрат і вигод виявився цінним ресурсом для прогнозування потенційних фінансових вимог і обмежень дослідження, метою якого є вимірювання продуктивності мережі, а також врахування економічної моделі розгортання вузлів та інфраструктури.

Крім того, підхід до тестування та порівняння різних типів екземплярів, запропонований у статті, забезпечив основу, яка допомогла нам розробити експериментальне моделювання під час дослідження. Застосовуючи їхню методологію до експерименту, ми можемо забезпечити сувору та ретельну оцінку налаштування EC2 та його продуктивності за різних навантажень.

Нарешті, Данчева та ін. (2023) досліджують проблеми та обмеження, пов’язані з використанням EC2 для програм HPC, є важливим фактором, який слід враховувати. Це розуміння допомагає передбачати потенційні перешкоди та впроваджувати превентивні заходи під час експериментальної установки в дослідженні. Стаття містить детальну інформацію про розробку та виконання компонентів, аналогічних запланованим для поточного дослідження. Хмарний порівняльний аналіз і аналіз продуктивності надали теоретичні знання та практичні поради щодо налаштування та експлуатації подібного середовища EC2.

Радж, П., і Дека, Дж. К. (2018). Технологія блокчейн: платформи, інструменти та варіанти використання. Академічна преса.

Радж і Дека (2018) пропонують вичерпну довідкову інформацію та посібник із технології блокчейн, надаючи глибокий аналіз різноманітних доступних платформ і інструментів і детально описуючи потенційні варіанти їх використання. Книга містить детальне та багаторівневе розуміння технології блокчейн, від структурного дизайну до функціональних механізмів, що робить її безцінним ресурсом для дослідників і практиків.

Хоча багато аспектів невірні, текст зосереджений на порівняльному аналізі різних блокчейн-платформ. Він розбиває їхні конструктивні компоненти, особливості, сильні та слабкі сторони, глибоко розуміючи їхню роботу та потенційні застосування. Дискусії навколо обмежень масштабованості та потенційних рішень на цих платформах є особливо пізнавальними. У контексті дослідження масштабованості біткойнів ці дискусії послужили основою для розуміння основних проблем і потенційних рішень.

Радж і Дека (2018) також пропонують детальну інформацію про вибір правильних інструментів для конкретних випадків використання, надаючи практичний посібник для розробників і дослідників. Ці вказівки можуть допомогти в плануванні дослідження та інформуванні процесу прийняття рішень щодо налаштування середовища тестування масштабованості. Детальні пропозиції та розуміння допомогли скерувати дизайн та реалізацію експериментальної установки з використанням екземплярів AWS EC2.

Що стосується практичного застосування змісту книги, то ідеї, запропоновані щодо економічних аспектів технології блокчейн, були цінними. Радж і Дека обговорюють економічні наслідки розгортання вузлів та інфраструктури блокчейну, що допомагає провести дослідження в ширшому контексті економічної доцільності.

Незважаючи на помилки, це всебічний аналіз технології блокчейн та її застосування. Широкий підхід, який поєднує технічні деталі, порівняльний аналіз та економічні міркування, робить книгу безцінним ресурсом для дослідників, які вивчають проблеми масштабованості блокчейну біткойна. Він забезпечує як теоретичну базу, так і практичні рекомендації, що керують розробкою та впровадженням дослідження.

Шудо, К., Хасегава, Т., Сакурай, А., і Банно, Р. (2023). Дослідження мережі Blockchain за допомогою SimBlock. 2023 Міжнародна конференція IEEE з блокчейну та криптовалюти (ICBC), 1–2. https://doi.org/10.1109/ICBC56567.2023.10174929

Шудо та ін. (2023) досліджують використання експериментального моделювання для вивчення блокчейн-мереж, особливо зосереджуючись на їхній структурі SimBlock. Автори обговорюють важливість оцінки продуктивності мережі та аналізу витрат у розгортанні вузлів та інфраструктури для систем блокчейн.

Основною метою дослідження є використання експериментального моделювання, зокрема з використанням вузлів AWS EC2, для вимірювання продуктивності мережі блокчейн-систем і економічного моделювання вартості розгортання вузлів та інфраструктури. Автори підкреслюють важливість точної оцінки продуктивності та оцінки вартості для забезпечення ефективності та здійсненності мереж блокчейн.

SimBlock, фреймворк, розроблений авторами, дозволяє симулювати поведінку та продуктивність мережі блокчейну в контрольованому середовищі. Використовуючи вузли AWS EC2, автори можуть точно відтворювати сценарії реального світу та вивчати вплив різних параметрів мережі на продуктивність і вартість.

Експериментальне моделювання з використанням SimBlock дозволяє авторам оцінити різні показники мережі, такі як затримка, пропускна здатність і масштабованість. Ці показники важливі для розуміння обмежень продуктивності та вузьких місць систем блокчейн. Визначаючи кількісно продуктивність мережі, автори можуть визначити потенційні проблеми та запропонувати оптимізацію для підвищення загальної ефективності мережі.

Крім того, аспект економічного моделювання дослідження має вирішальне значення для оцінки витрат на розгортання блокчейн-вузлів та інфраструктури. Автори можуть надати цінну інформацію про економічну доцільність розгортання блокчейн-мереж у різних сценаріях, аналізуючи витрати, пов’язані з різними конфігураціями та установками. Цей аналіз допомагає зацікавленим сторонам приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу ресурсів і планування бюджету.

Стаття робить внесок у сферу дослідження блокчейну, надаючи основу для оцінки продуктивності мережі та моделювання витрат. Використання експериментального моделювання, зокрема з використанням вузлів AWS EC2, дозволяє проводити точні вимірювання та економічний аналіз, що може значно допомогти у проектуванні та розгортанні мереж блокчейну. Шудо та ін. (2023) демонструють цінність експериментального моделювання у вивченні блокчейн-мереж. Їхня робота з SimBlock і використання вузлів AWS EC2 дає цінну інформацію про оцінку продуктивності мережі та аналіз витрат, що в кінцевому підсумку сприяє вдосконаленню та оптимізації систем блокчейну.

Юань, Л., Хе, К., Тан, С., Лі, Б., Ю, Дж., Чень, Ф., Цзінь, Х., і Ян, Ю. (2021). CoopEdge: децентралізована платформа на основі блокчейну для кооперативних периферійних обчислень. Матеріали веб-конференції 2021, 2245–2257. https://doi.org/10.1145/3442381.3449994

Юань та ін. (2021) представляє платформу CoopEdge, інноваційну децентралізовану блокчейн-платформу, спеціально розроблену для кооперативних периферійних обчислень. Автори детально досліджують проблеми, пов’язані з використанням периферійних обчислень у контексті технології блокчейн, критично досліджуючи проблему затримки мережі, що є ключовою проблемою для успішного масштабування мереж блокчейну. Вони додатково описують інтегральні принципи проектування, що лежать в основі платформи CoopEdge, надаючи уявлення про те, як ці компоненти дизайну можуть сприяти більш ефективним і ефективним мережевим операціям блокчейну.

Крім того, у статті розпочато поглиблене дослідження продуктивності платформи, представлено цінні дані про поведінку CoopEdge за різних умов. Дослідження досліджує ключові аспекти, такі як балансування навантаження та розподіл ресурсів, критичні міркування для оцінки масштабованості проекту. Він надає суворі експериментальні докази, що демонструють ефективність їхнього підходу у вирішенні цих проблем.

Методології та результати, представлені в цій статті, пропонують глибокі вказівки щодо проектування та керування транзакціями в рамках запланованої змодельованої мережі блокчейн на AWS EC2. Крім того, він сприяє ширшому обговоренню масштабованості блокчейну, представляючи практичні рішення та викликаючи дискусії про інтеграцію периферійних обчислень і блокчейну. 

Отже, це джерело є цінним орієнтиром у розробці та виконанні дослідження, інформуючи про підхід до проектування мережі, управління транзакціями та оцінки масштабованості.

[Цю публікацію в блозі опублікував Dr. Редактор Крейга Райта від імені доктора Райта.]

Дивіться: блокчейн спровокує промислову революцію 5.0, каже доктор Іса Бастакі

Новачок у блокчейні? Ознайомтеся з розділом CoinGeek «Блокчейн для початківців» — найкращим ресурсним посібником, щоб дізнатися більше про технологію блокчейну.