Geschwindigkeit wird immer König in einer Welt von DApps

Geschwindigkeit wird immer König in einer Welt von DApps sein. Satoshi Nakamoto jump-begann eine unglaubliche Ära der Innovation für dezentrale Internet-Anwendungen mit der Einführung von Bitcoin als digitales Peer-to-Peer-Zahlungssystem.
Blockchain, die Technologie, die Bitcoin und andere Kryptowährungen zugrunde liegt, erleichtert die Bildung von dezentralen, vertrauenswürdigen Netzwerken, die Transaktionen und Daten sicher verarbeiten können.
Die letzten Jahrzehnte haben große Verantwortungslosigkeit traditioneller Finanzgesellschaften von Banken - die 2008 ausgeliefert werden mussten - gegenüber Kreditberichterstattungsagenturen wie Equifax erlebt, die einer der größten Verbraucherdatenverletzungen in der Geschichte unterlag. Kein Wunder, dass das Vertrauen in zentralisierte Finanzinstitute so schnell abgenommen hat.
Da Benutzer mehr Souveränität, Sicherheit und Kontrolle über ihr finanzielles Leben verlangen, ist es nur eine Frage der Zeit, bis blockchainbasierte DApps herkömmlichere Anwendungen verdrängen.
Dieser Übergang zu einem dezentralisierten Internet ist jedoch nicht unvermeidlich. Bevor Geräteeigentümer dApps gegenüber Apps wählen können, müssen diese dezentralen Anwendungen sowohl ihre Leistung als auch ihre Konkurrenz erfüllen. Dies läuft auf einen Schlüsselfaktor hinaus: Geschwindigkeit. Und auf der Blockchain ist die Geschwindigkeit dadurch begrenzt, wie schnell wir Konsens über ein vertrauenswürdigeres Netzwerk erzielen können. dApps benötigen ihre zugrunde liegenden Blockchain-Plattformen, um schnell, sicher und zu einem Bruchteil der heutigen Kosten Konsens zu bilden.
Konsens ist nicht nur für Blockchains
Konsens ist der Prozess, durch den Entitäten über Zeit und Raum zu einer Einigung kommen. Alle internetbasierten Anwendungen müssen einen Konsens zum Funktionieren erreichen.
In der Tat, wenn Sie mehrere Zeilen der Berechnung zusammen kombinieren müssen, benötigen Sie einen Konsensmechanismus, unabhängig davon, ob Ihre Anwendung im Internet oder auf einem einzigen Multi-Core-PC läuft.
In einigen Kontexten wird anstelle von „Konsens“ der Begriff „Synchronisation“ verwendet, aber die Bedeutungen sind im Wesentlichen gleich.
Moderne Multicore-Prozessoren, unabhängig davon, ob sie von Intel oder anderen hergestellt werden, verwenden spezielle Anweisungen, um sicherzustellen, dass Prozessorkerne einen Konsens über den Inhalt des Speichers bilden. Diese Anweisungen werden als Speicherbarrieren oder Speicherzäune bezeichnet. Googles MapReduce-Framework läuft bekanntlich auf Millionen von Kernen auf Zehntausenden von Maschinen jeden Tag.
MapReduce löst eine Vielzahl praktischer Probleme für Google. MapReduce stützt sich jedoch auf ein Synchronisierungssystem namens Chubby, um einen Konsens darüber zu erhalten, welche Teile der Berechnung existieren und wie sie rekombiniert werden sollten.
Obwohl einige dieser Sprachen neu für diejenigen, die weniger mit der Internet-Infrastruktur vertraut sind, sind die Anwendungen nicht. Wenn Sie Google Docs verwenden, kommen die verschiedenen Computer, die dasselbe Dokument anzeigen, ständig zu einem Konsens. Einen Kauf auf einer Anbieterplattform tätigen, in sozialen Medien posten, ein Online-Spiel spielen — all diese Aktionen erfordern einen Konsens zwischen verschiedenen Geräten und Entitäten.
Der Unterschied zwischen Apps und dApps besteht darin, dass Apps eine Einigung erzielen können, indem sie auf eine zentrale Behörde zurückverweisen. Im Beispiel Google Docs ist die zentrale Behörde Google.
Wenn Sie einen Artikel bei Amazon kaufen, ist Amazon autoritätsberechtigt. Wenn Sie Overwatch spielen, ist die Autorität Overwatch. Du verstehst die Idee. Wenn es eine einzige Quelle der Wahrheit gibt, kann eine Einigung sehr, sehr schnell erreicht werden. Aber jeder muss sich auf diese Quelle der Wahrheit verlassen, um ehrlich zu sein.
Und in der heutigen Zeit ist die Ausweitung dieses Vertrauensniveaus auf die Zentralbehörden weniger attraktiv denn je.
DApps müssen kreativer sein, um Konsens zu erreichen
Es gibt keine zentrale Autorität in einem dezentralen Netzwerk, daher müssen DApps auf kreative Weise Einvernehmen finden. Die große Frage, die alle dezentralen Systeme beantworten müssen, lautet: „Wer sollte für die Validierung einer bestimmten Transaktion verantwortlich sein?“
Proof-of-Work und Proof-of-Stake sind zwei gemeinsame Mechanismen, die Blockchains verwenden, um zu bestimmen, wer (Bergleute in Proof-of-Work und Validatoren in Proof-of-Stake) ist verantwortlich für die Schaffung eines Block von Transaktionen und die Übertragung dieser an den Rest des Netzwerks.
Arbeitsnachweisprotokolle fordern Bergleute auf, sich zu konkurrieren, um ein sehr schwieriges mathematisches Problem zu lösen. Die Lösung eines solchen Problems erfordert eine außergewöhnliche Menge an Recheninfrastruktur und große Mengen an Strom. Um Menschen zu motivieren, diese wichtige, aber teure Funktion zu erfüllen, erwirbt der gewinnende Bergmann Kryptowährung als Belohnung.
Einige Proof-of-Stake-Protokolle delegieren Validatoren auf deterministische Weise, oft basierend auf der Anzahl der gehaltenen Token. Proof-of-Stake-Protokolle sind in ihrem Verhalten vielfältiger als Proof-of-Work.
In dem delegierten Proof-of-Stake-Modell, das im EOS-Netzwerk betrieben wird, nimmt eine kleine Anzahl von Master-Knoten abwechselnd die Blöcke produzieren. Dies ist schnell, aber weit zentralisierter als Bitcoin.
Andere Proof-of-Stake-Protokolle bieten alternative Wege, um Geschwindigkeit zu erreichen, ohne die Dezentralisierung zu beeinträchtigen, aber viele müssen noch in der realen Welt umgesetzt und bewiesen werden.
Proof-of-Work Blockchains wie Bitcoin und Ethereum sind unglaublich langsam und ineffizient, da die Blockerstellung vom Verbrauch großer Mengen an Elektrizität abhängt.
Bereits Bitcoin verbraucht so viel Energie wie die Länder Griechenland, Israel und Bangladesch. In Bezug auf die Geschwindigkeit verarbeitet Bitcoin etwa 7 Transaktionen pro Sekunde, während Ethereum etwa 15 verarbeiten kann. Zum Vergleich kann Visa 45.000 Transaktionen pro Sekunde verarbeiten. Ab sofort sind die beiden bekanntesten Blockchains einfach nicht schnell genug und verbrauchen zu viel Energie.
Wie kann dApps skalieren?
DApps müssen schneller und energieeffizienter sein, wenn sie die Bedürfnisse von Millionen von Internetnutzern in der Bequemlichkeit und Bequemlichkeit erfüllen wollen. Obwohl es klar ist, dass der Arbeitsnachweis zu langsam und energieineffizient ist, bleibt es zu früh, um sicher zu sein, dass der Proof-of-Stake die Antwort ist.
Einige Angriffe auf Proof-of-Stake-Ketten können ohne angemessene Schutzmaßnahmen kostengünstiger ausgeführt werden. Casper - erfunden von Astraleum Gründer Vitalik Buterin - soll dieses Problem lösen, indem sie schlecht benehmen Validatoren wirtschaftlich bestraft, indem sie ihre hinterlegten Token entfernen.
Aber Casper ist bekannt, dass er große Mängel in seiner Fähigkeit hat, einen Konsens richtig zu erreichen. Angesichts der Notwendigkeit, extrem hohe Durchsätze zu erreichen, scheint es natürlich, dass die Bandbreite eines Systems mindestens genauso wichtig sein sollte wie die Anzahl der Token, die bei der Bestimmung der Bedeutung eines bestimmten Knotens im Netzwerk gehalten werden.
Wenn wir wirklich robuste verteilte Anwendungen erstellen wollen, einschließlich Blockchains, die Finanztransaktionen verarbeiten können, dann müssen wir die Konsensschicht korrekt machen. Wir können uns nicht mehr auf halbgebackene Algorithmen verlassen, die keine guten Beweise haben.
Wir können uns nicht mehr auf Implementierungen verlassen, die keine formale Überprüfung haben. Korrekte Algorithmen sind schnelle Algorithmen, und schnelle Konsensalgorithmen beeinflussen das gesamte Ökosystem der Internet-Software.
Von Nash Foster, CEO von Pyrofex
(In der Offenbarung entwickelt das Team, das ich bei Pyrofex führe, eine Lösung namens CDelta, die Casanovas optimistisches Konsensprotokoll verwenden wird.)
Über Nash Foster:
Nash Foster, CEO und Mitbegründer von Pyrofex, verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Computerbranche und war in den Ingenieurbüros von Google, Oracle, Counterpane, iBiblio und vielen anderen tätig. Nash studierte Mathematik und Rechentheorie an der University of North Carolina und George Mason University. Er hat Fortune 100-Unternehmen dabei geholfen, Netzwerke und Netzwerkanwendungen sicher zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.