Fusus資料結構
Fusus資料結構本質上是一個DAG點陣。也就是說,賬戶的交易歷史記錄構成點陣,而每個賬戶的歷史記錄由DAG構建。交易較低時,DAG可有效縮減到一個區塊鏈結構。對於相關示例,請參見圖1。業務量較高時,接收交易會構成一個DAG,每個傳送交易起到了新創始區塊的作用。
對於相關說明,請參見圖2。Fusus始於創始區塊,而接收交易則會構成DAG。新交易涉及到k≥1,以前的接收交易取決於業務情況。交易量較高時,新交易可以充分利用DAG的潛力盡快地並儘可能多地吸納交易。每當出現傳送交易時,Fusus 就會成為創始區塊或先前傳送交易之間所有接收交易的驗證器,如果尚未確認傳送交易的話,Fusus 則會用作當前傳送交易的驗證器。
1.記錄初始餘額的創始區塊。
2.接收區塊高低交易量模式出現,併產生窄/寬的Fusus。
3.每個傳送區塊參考所有確認的接收區塊,將Fusus縮小到單個節點,並在對接收區塊中的餘額做出結算後確認淨餘額。
4.傳送區塊將作為新的創始區塊插入接收DAG中,並且現有接收區塊的確認數量保持不變。
5.未確認的接收區塊將繼續增加DAG。
6.允許精簡以減少歷史記錄。
交易時間
透過對交易過程的分析可以瞭解完成交易所需的時間。
· 將交易從傳送地址傳送到接收地址的通訊時間: t1
· 從接收地址至傳送地址廣播的接收交易通訊時間: t1
· 用於發出傳送交易、PoVRT和雜湊時問等的處理時間; t2
· 用於確認接收交易、新增到DAG、廣播到網路等的處理時間: t3
· 總時間約為: to=2*t1+t2+t3
在該公式中,t1通常是固定的,t2 是隨機的,它具體取決於PoVRT共識機制(這種PoVRT共識機制將在下一節中解釋) Fusus可以顯著減少t2和t3,這是我們認為Fusus在處理速度方面將優於單個DAG或區塊點陣網路。考慮到IOTA和NANO的零交易費,乃至反垃圾郵件PoW,兩者都因無法處理境圾郵件攻擊而飽受詬病。擁有大多數算力就可以輕鬆發起數百萬次的交易,突破PoW併發起攻擊。JURA也免除交易費用,但Fusus透過引入以下機制來從而在設計上避免上述攻擊。
PoVRT
透過觀察比特幣生成區塊所需的時間,我們可以得出一個重要的結論,工作最證明本質上是一種分配隨機強制等待時間的機制。由於現代超級計算機的處理速度快,淨效應不一定要透過解決複雜數學難題來實現(這種難題就是留有一個正在受攻擊的漏洞)。相反,我們提出了-“種可隨機時旬反垃圾資訊驗證(PoVRT)機制的驗證方法,從而透過可驗證隨機函式(VRF)模組叼生成可驗證隨機時間。該模組可以建立一一個認證,任意節點都可以使用該認證來驗證傳送節點是否以正確方式以等待合適的隨機時間。
需要注意的是,PoVRT不僅僅是PoW的技術替代方案,而且實際,上可以防止上述惡意攻擊。無論掌握算力有多強大,系統自始至終都會強制在一個隨機等待時間內。
因此,普通使用者不會感覺到存在強加的等待時間,但是惡意使用者會感覺在一定時間段內進行的交易會越來越困難。
廣播和驗證演算法
每個使用者都有自己的Fusus交易歷史記錄。如前所述,傳送交易起到新創世區塊的作用。每當建立新的傳送交易時,就會向整個網路廣播前一個傳送交易、新傳送交易和所有中間接收交易進行確認。出於工程設計目的,接收交易被新增在一個DAG結構中,以實現更大的可擴充套件性。然而,就驗證和計算而言,精確的圖解結構並不重要。我們將廣播資料簡化成了一個以卜結構。對於固定賬戶A,Dk是第k個廣播資料:
2. 效用證明
2.1 背景
口前普遍採用的共識機制是比特幣和以太坊網路中所使用的工作量證明(PoW) 。眾所周知,工作量證明在將算力轉化為有價值的輸出方,這既費精力,又不可擴充套件。因此,為了克服這些弊端,人們又提出了權益證明(PoS)機制。
在PoS共識機制中,驗證者隨機輪流地在下一個區塊進行提議和表決,權重取決於權益大小以及為獲得表決權而持有的加密貨幣數量。
然後,在該系統內公以權重大小來決定在某個間隔內(例如每10秒)選擇某一節點驗證下一個區塊的概率。這種機制在一定程度上克服了POS的弊端,但由於其以個人權益為基礎,因此仍不可避免地遭受惡意攻擊,並且很難懲罰不誠實的行為。
委託權益證明(DPoS)在PoS機制中引入了委託人的概念,以克服PoS機制的缺點。在該機制中,使用委託實質上是在節點項部安排一層具有可信實體的集中化管理,以實現某種形式上的技術民主。BitShares、NANO和Steem都是日前使用DPoS的共識機制,然而,人們普遍抱怨DPoS帶來了的中心化的問題,引起了普遍擔憂。按照設計,委託人應隨機挑選,以確保實現網路的安全性, 然而在實踐中,在一個去中心化的網路中找到可信賴的非官方委託人是一-項巨大的挑戰。因而,設計者們必須親自挑選值得信賴的委託人,而他們則往往成為共識中的主導力量。這就意味著中心化的出現。例如,在NANO網路中,(截至白皮書成稿前),52%的權益牢牢掌握在以NANO核心開發者為代表的官方團隊手中。此外,人們發現使用者錢包中的所有的預設設定都直指該專案的某位官方代表。這種中心化賦予了開發團隊至高無上的權力,同時這也會導致他們的地位岌岌可危, 因被惡意活動的所控制甚至取而代之。
我們認為,將中心化和現實世界的信任體系引入到一個分散式系統中只是實現全面去中心化的特定階段的中間步驟,換句話說,一種鼓勵人人參與的設計才是真正意義上實現去中心化共識的基礎。
2.2 共識機制
在P2P網路中的理想情況是,共識機制既能為按照協議正常執行的誠實節點給予獎勵,又可防止不誠實節點的惡意攻擊。從經濟角度來看,該系統的激勵機制足夠完善,惡意攻擊的機會成本足夠高。
因此,在受到由Peercoin同提出的貨幣制度概念的啟發下,JURA的效用證明(PoU)機制主要有兩大基本內容:第一種是透過效用來管理表決,第二種是懲罰不誠實行為。效用是透過一組指標的函式而獲得的,該指標用於測量對系統正常執行的貢獻,而懲罰機制現階段正在研究中,以用於下一個PoS協議,即透過以太坊提出的Cashere協議。
時間是PoS系統的一個重要資訊。白此之後,時間是指可以從交易和權益中記錄的時間戳中直接獲得的任何資訊。這些基於時間的指標可以與物理世界中的指標相關聯,例如對調節人們行為具有重大影響的信用評分。然而,在一個參與者置名且側重於隱私保護的分散式系統中,並不存在像信用評分之類的指標。JURA的希望透過時間資訊來深入瞭解各個節點的“信譽”,並將規則建立到相關協議之中從而使系統以應激的方式來執行。
從理論上講,權益的大小可以被視為表決的效用,效用也被廣泛應用於研究人們的經濟行為。而在這裡效用指維持系統正常的影響力、貢獻度和善意。效用較高的權益應當具有更強的主觀能動性來促進系統的穩健執行,反之亦然。
在數學上,將權益大小設定為一個隨機變數S∈(0,∞),讓效用成為可以表示為U (S) ; R*→R+的S函式,,那麼在當前的PoS系統中,權益的效用就是它的大小,即U(S) =S。權益大小和表決權之間的線性關係很容易導致出現壟斷問題。
在仔細研究現有的分散式系統內容後,我們認為,透過將時間資訊考慮在內,效用兩數能夠防止出現PoS系統存在的弊端,並使權益變得更加智慧化從而維持系統的穩健性。效用證明(PoU)共識機制可根據這一原理來構建。
2.3 PoU
至少早在2010年,中本聰便已知曉使用幣齡的這種概念,並將其用於比特幣中來幫助確定交易的優先順序,不過它在比特幣的安全模式中並未發揮出關鍵作用。幣齡是指加密貨幣金額和持有期間的乘積。例如,如果Bob從Alice那裡收到了10 個貨幣,並持有該貨幣90天時間,那麼Bob所積累的幣齡為900天。Peercoin、 Vericoin 19]和Reddcoin中也存在類似的概念。年齡與權益大小的倍增可能會導致“史前巨鯨”在表決時會突然產生巨大的衝擊力。Vericoin 提出了一個非線性加權函式來限制年齡,但這顯然只是一種“權宜之計”,而不是“長久之道”。
我們的將該概念置於效用框架中,貨幣年齡的效用便是U(S, T) =S*T,其中T為持有期的隨機變數。但幣齡並不是使用時間資訊的唯一方式。
在JURA中,時間資訊被轉換成三個指標指標: - 一個是可表示為隨機變數Tc∈(0,∞)的累積權益時間(CST)或權益年齡,;第二個是平均投注間時間(AIST) T.∈(0,∞) ;第三個是最後投注間時間(LIST) Ti∈(O,∞)。
這三個組成部分發揮著三種不同的作用: CST表示資歷,AIST 表示積極參與率,LIST 表示最近的積極參與率。這三個變數可以很容易地從交易和系統資訊中匯出,並且是效用函式的額外輸入變數。新的效用函式將採取(S, Tc, Ta, Ti)的形式。請注意,Tc與上文提到的持有期相同,但Tc和S之間的互動將會不同,效用函式中引入了兩個額外指標。確切形式將在進一步 討論後給出。
我們透過相對性來考慮效用的確切形式。任何描述佇列特徵的數字量只有在放入其分佈時才有意義。例如,在相當活躍的系統中,一天可能很長,而在不活躍的系統中,一.天可能很短。這意味著需要將基礎隨機變數的系統級檢視放入效用函式中。
JURA協議透過一個具有四個指標的系統級檢視來實施效用函式。首先檢查每個指標,並將它們放在-一起,以獲得效用函式的形式。
CST
一方面,CST的標準化可確保任何一個單獨權益均無法僅因為存在時間長來支配整個系統。另-方面,直接跳過系統的權益並不會產生影響,因為CST將接近於零,權重幾乎忽略不計,從而防止突然的惡意攻擊。
隨著權益越來越大,權重會逐漸增加,從而產生更高水平的影響。權益從零上升到任何重要權重所需的時間可視為發起攻擊的機會成本。
權益與幣齡互動的概念也與民主選舉制度(雖然每個人都有一張票)產生了很好的共鳴:更專業的資深成員和更強大的網路往往具有更大的影響力。
在實施階段,我們以離散方式對疊後時間進行追蹤。我們並不需要確保(網路)時間戳的準確性。我們的方案是,透過對使用了疊後的投票輪數進行了跟蹤,然後該輪數會顯示模擬時間和易於保持網路的一致性。
數值計算
儘管我們系統的精確CDF並非是現成的,但我們預計系統會生成大量資料,我們能夠獲得經驗累積密度函式(ECDF)。即使在系統的早期階段,來自其他PoS系統的資料也可用來為我們的網路提供與ECDF有關的粗略估算。
需要注意的是,分佈模型其實並未被引數化。鑑於當前的算力,透過駭客攻擊或使用人工智慧的方式來推斷在這種情況下的引數其實並不可取。此外,由於時間戳不可變,即使瞭解這些分佈模型也無法增加權益的權重。而且,效用函式將使任何試圖鑽空子的行為變得徒勞無力。
抽樣問題計算權重的時間與PoS的數量級相同,但是,使用PoU系統的一個巨大優勢是可以獲得透過設定效用值閾值來過濾掉不合格權益的標準和方法,例如,只有高於0.6的效用才有資格進行下一輪抽樣,這大大減小了抽樣空間。100 萬權益的樣本可以減少到僅僅需5萬權益用於抽樣,抽樣速度會顯著提高。在PoS系統中,根本不存在這種優勢,因為權益大小不受抽樣週期的限制且與其不一致。計算效用和被選中的概率的時間需忽略不計。一旦獲得每個權益的被選概率,隨機抽樣步驟就會變得很簡單。更新頻率根據穩定性和必要性,可以透過累積法或視窗執行的方式,按天、按周或按月使用JURA系統中的流量來更新ECDF。可以連續不斷地透過系統級多變數Kolmogorov-Smirmnov擬合優度檢驗來監測ECDF的穩定性。更新選在低交易量時進行以免對系統產生影響,這非常類似於比特幣網路定期難度調整的方式。
場景分析
對於我們的基本場景,我們使用0- 10來表示每個指標的可能取值,並且可以透過效用函式U (S, Te,Ta,T)中這些數值的組合來表示對投注場景進行定性分析。預設選項下,對於新權益,將AIST和LIST設定為10。
1.∪(10, 0,10,10) :系統中大最的新購權益。雖然權益大小有可能達到最高,但其他三個指標均處於不利的價值。該權益的效用實際上為0,因此,該權益不具有任何表決權。
2.U (5,5,5,5) :具有正常歷史記錄長度的正常權益、正常AIST和正常LIST。該權益沒有任何可疑之處,且效用應具有很高的價值,儘管這些價值都只是平均值。
3.U(5,10,10,10) ;系統中存在時間最長的正常權益,但幾乎沒有任何參與的歷史記錄。如果立即給子很高的權重,則該權益可能具有風險。因此,效用的價值也應該很低。
4.U(5,10,2,10) :存在時間長、歷史上正常活躍的權益,但長期不活躍。為安全起見,為該權益設定了緩衝效應。也就是說,權重相當小,一旦權益有了一定程度的參與,效用將迅速上升到一個高價值。
5.U(5, 10,8,2) :存在時間長的正常權益,這些權益在歷史上是不活躍的,但最近卻很活躍。該權益有可能產生影響,但建立起歷史記錄需要假以時日。效用最初只發生在後半部分,然後迅速發展到上半部分。
6.U(1,5,1,1) :少量平均幣齡權益,歷史和近期參與率都非常高。儘管權益的規模很小,但高參與率可以彌補規模小的不足。因此,雖然效用不會很高,但不會低到按權益的規模計算的邊際位置。
3. 共識模型
本節透過結合Fusus資料結構和效用證明共識機制(PoU)展現在網路上達成共識的細節。步驟和關鍵項將依次給出。
執行
1. 可驗證的隨機函式
為了替換節點中的反垃圾郵件的PoW模組,我們選擇了一個可驗證的隨機函式來生成隨機等待時間的PoVRT機制。等待指定隨機時間的證明後續將由分散式系統中的其他節點來加以驗證。這種具有隨機分散性、唯一確定性、非互動性的友好型“分散式金鑰生成(DKG) "簽名方案源自BLS。
葉甫根尼·杜迪斯和阿勒克桑德.亞姆波爾斯基提出了一種有效且實用的可驗證隨機函式。VRF(Virtual Routing and Forwarding,虛擬路由轉發)的機制如下所示:
儘管相互傳送指令的時間間隔是隨機的,但都可以進行跨網驗證。它提供了一個可控、可驗證和行之有效的簽名方案,使得傳送指令都可以透過系統的自主調節。
2. 開戶費
對群體攻擊的另一個防護是要求一定數量的開戶費用,換言之,只有當餘額觸及到閾值時,地址才能被有效啟用並進行正常交易。對於普通使用者來說,這種費用幾乎可以忽略不計。但要想建立數百萬個賬戶併傳送交易衝擊網路,代價將會非常昂貴。
3. 分散式系統中的時間
網路時間的準確性和一致性使得評估分散式系統中的時間這一重要的概念成為了可能。網路時間協議(NTP)是在資料網路潛伏時間可變的計算機系統之間透過分組交換進行時鐘同步的一個網路協議。自1985年前投入使用至今,NTP是目前仍在使用的最古老的網際網路協議之一。NTP由特拉華大學的DavidL. Mills設計,提供了一個評估系統成分的時間相關性框架。
4. 智慧合約
智慧合約是一種規範合約的特殊協議,也是構架、驗證或促進協商以及執行合約條款的特殊協議。智慧合約允許在沒有第三方(擔保)的情況下進行可信交易,這些交易是可追蹤和不可逆轉的。智慧合約包含有關合約條款的所有資訊,並自動執行所有設想的操作。電腦科學家和密碼學家尼克薩博早在1994年就提出了這一個概念。
其主要原理可以與自動售貨機的工作類似,它們都只自動執行所接收到的指令。首先,資產和合約條款被編碼並放入區塊鏈,智慧合約在平臺的節點之間被同步傳送。合約生效後,將按照合約條款執行智慧合約,而程式將自動檢查這些合約的執行情況。
智慧合約通常有以下部分組成:
· 合約主體:程式必須能夠訪問合約項下的產品或服務,才能自動鎖定和解鎖它們。
· 數字簽名:所有參與方必須透過私鑰驗i證才能啟動合約。
· 合約條款:智慧合約的條款採取了一系列精確操作的形式。所有參與方必須簽署這些條款。
· 去中心化平臺:智慧合約被部署至該區塊鏈平臺上,並分佈在各個節點之間。
在JURA中,智慧合約的執行是簡單自然的。與其他DAG結構不同,可在Fusus資料中輕鬆地整理相關交易的順序。每次賬戶建立智慧合約時,Fusus 都會建立一個自治賬戶,讓其充當智慧合約。我們將來自外部賬戶的合約呼叫或訊息呼叫視為來自這些賬戶的“傳送交易”。智慧合約將這些交易識別為“接收交易”。同樣,智慧合約將該合約響應視為傳送交易,並形成了傳送鏈。如果智慧合約對接收交易的順序無要求,接收交易將簡單地附加到其傳送鏈。否則,對於帶有順序的“接收交易”,每次智慧合約監測到“接收交易”時,就會立即傳送給自己。因此,該順序屬性被儲存在具有總體順序的傳送鏈中。
WebAssembly (WASM)虛擬機器
我們將使用WebAssembly (WASM)虛擬機器來啟用JURA。WASM被廣泛認為是一一種比EVM (以太坊虛擬機器)更快、更全面的解決方案,甚至連以太坊也在致力於WASM的實施,以太坊目前使用的是一款被稱為“以太坊虛擬機器(EVM)”的專有虛擬機器。以太坊的其他競爭對手(諸如EOS和Dfinity)也將會使用WASM來啟用JURA。WASM具有以下優點:
· 速度和效能提升
· 支援C、C++和Rust, 而用於其他語言的編譯器也正在開發中
這意味著已經具有這些語言經驗的開發人員可以快速開始構建JURA,而不必學習像Solidity這樣的新語言來建立dApp和智慧合約。此外,這也意味著開發人員在JURA上構建時可以利用已經為這些語言構建出的各種工具和軟體庫。最後,使用WASM將提供優越的最佳化和除錯工具。所有這些特性將有助於加速和簡化開發流程。
動態監控與分散式分片(DMDS)
DMDS是一種通用型資料庫分割槽,它將大型資料庫分成更小、更快、更便於管理的資料碎片。Fusus 分片的概念也與之類似。由於空間儲存問題,我們希望將單個Fusus分成多個子部分,而它們被稱為Fusus分片。每個分片包含不同的子Fusus,它們通常並行運轉,主要原因有二:
1. 隨著系統的完善,將會有越來越多的客戶參與進來。隨著資訊量的日益龐大,Fusus 圖中的每個節點將很難儲存所有交易歷史記錄。
2. 隨著流量的增加,壓縮頻率和新原始碼的產生將顯著增加,這將導致高昂的時間成本和維護成本。
1 . 路由器層
我們構建了一個包含m臺路由器的路由器層。當收到請求時,我們將進行迴圈排程,以選擇一臺路由器將此請求重定向到相應分片。每個路由器包含兩個相同的雜湊圖,如下圖所示:
特殊客戶端分片對映的關鍵是特殊客戶端分片金鑰,其值為真實分片地址。當收到請求時,我們檢查此請求的客戶端分片金鑰是否在此對映中。如果它在此對映中,我們將該請求直接路由至分片。否則,該請求將被傳遞給一般客戶端分片對映。一般客戶端分片對映的關鍵是分片索引,其值為真實分片地址。
shardindex= hash (分片金鑰) *mod (分片數)
分片金鑰可以識別交易請求所屬。分片金鑰有多種選擇,例如:“交易ID"或“地址”。
當我們使用交易ID進行分片時,我們將交易ID的雜湊空間劃分為多個範圍,並將每個範圍對映到某個分片。這樣,每個分片中的節點將只包含nx/nshd,其中nu是交易數量,nshd是分片數量。然而,本例的主要問題是雙花。隨著流量的增長,如果衝突發生在不同的分片中,該分片中的節點必須接觸所有分片方可確認過於高昂的交易。
為了確保雙花檢測能夠行之有效,我們可以將自己的地址作為分片金鑰。這樣,來自同一地址雜湊範圍的所有交易將落入同一分片中。因此,我們無需接觸其他分片。所有雙花檢測將在分片內部正常進行。
2. 驗證快取層和交易氾濫防護器
一個請求透過路由器層後,將進入驗證快取層。每個分片都有一個驗證器來校驗請求中是否包含正確的資訊,以避免錯誤的請求。
然而,偶爾會發生交易泛濫衝擊,即攻擊者可能會傳送儘可能多的有效交易以使網路飽和。通常,攻擊者會將交易傳送到他們控制的其他賬戶,這樣交易就可以無限期持續下去。普通驗證器無法識別有效交易的意圖。因此,我們向每個驗證器新增一個快取模組。當請求中的地址雜湊位於快取中時,我們將拒絕這個請求,香則我們將把它定向到分片。
我們使用一個LRU (稍早使用)演算法來設計每個快取。在這個過程中,我們會保持一個佇列,該佇列將包含時間視窗T (最近T秒)中的所有交易請求。該佇列中的每個節點都是成對的(地址雜湊,使用相同地址雜湊發出請求的最後一個時間戳訪問該驗證伺服器)。然後,我們每秒檢查-一次該佇列的頭指標,並刪除最近使用次數最少的節點(如果其已經過期)(即使用相同地址的最後--個時間戳請求已經訪問了這個驗證器,且位於當前時間戳-時間視窗T之前)。
當新請求傳入時,我們將檢查該地址雜湊是否已經在佇列中。如果不是,我們將建立一一個僅包含該“對”的新節點,:並將其新增到佇列尾部。如果地址雜湊已經在佇列中,我們將把它移到尾部,並更新該對中的時間戳。例如,如果我們的時間窗T是3秒:
很多請求可能公同時到達驗證器,但是由於我們只保留非常小的地址雜湊和時間戳,該佇列仍可儲存於快取或系統空間。
這個LRU快取將能夠處理交易氾濫衝擊的問題。當這種攻擊發生時,只有第一個請求會被接受,其他請求會被拒絕並等待T秒。
3. 監控層
監控層包含多個監控器,每個監控器被定義為同一分片中的一組協調器節點。每個監控器將監督該分片的一般資訊。有時,即使我們將地址用作分片金鑰來處理分片交易請求,但單個節點使用的儲存空間和CPU仍然不足, 因為這些請求很難被完全分離。有些地址由於其固有屬性而比其他地址更加活躍。對此,我們將新增監控層來解決這個問題。需要壓縮常規節點以將其選為協調器,而協調器根據整個分片組的買入價獲得獎勵。每個監控伺服器分為三種型號:
儲存空間和CPU檢測模型將檢查當前用於節點的分片儲存空間和CPU資源。如果其超過閥值,我們將觸發壓縮過程並構建新的原始碼,並找到最活躍客戶端的地址。然後,系統會將他們的地址新增到路由器層中的特殊客戶端分片對映中,用於路由器更新。更新完路由器層後,這些特殊客戶瑞將被路由到流量更少、賬戶地址更少的新備用分片中。由於這個分片中的流量和使用者遠遠少於正常分片,我們可以透過每次定期壓縮來節省儲存空間,以便承受那些備用分片中的Penny - spend攻擊。
4. 實際問題
在網路中使用分片的實踐中可能會出現幾個關鍵問題:跨分片通訊、完整節點選擇和分片數量不平衡。我們將在下面的小節中逐一討論。
跨分片通訊
即使來自傳送地址的交易總是被定向到同一分片,接收端的目的地也不一定在同一分片中。這需要路由器層找到接收者賬戶的分片,向接收者賬戶傳送接收請求,並在另一個分片上更新接收者賬戶。如果更新成功,然後同步到傳送人賬戶。否則,就將錯誤返回給使用者,並要求使用者稍後重試。
全節點選擇
全節點選擇一開始就要固定,由監控層控制。當監控層發現有一-些全節點關閉時,就會自動將新的全節點新增到該分片中。
分片數量
分片數量一開始就要固定,並由監控層控制。當逾半的全節點發現流量超過了他們能承受的限制時,我們可以建立一個新分片,透過把原分片的雜湊範圍對半分,將一半的請求重定問到新分片中。
人工智慧
人工智慧不是一個新概念,早在20世紀90年代就已被廣泛討論,最近由於新的網際網路裝置(如手機和特定網站)產生的海量資料而再度成為熱門話題。人工智慧在JURA中有主要有兩方面應用:
1. 交易過濾:透過離線學習的方式研究和學習交易特徵,並在收到交易後將交易特徵將作為第一層釋出。基於交易資料特徵的模式識別技術,如時間戳、餘額等,可以用來推斷交易的異常性。如果交易可疑,將會發布該地址的軟鎖,並向傳送人地址發出通知。如果通知被確認,軟鎖就會開啟,否則,就會變成硬鎖,並採取更嚴格的調查行動。
2.惡意節點檢測。系統級節點級資訊可以被記錄下來,並用離線方式對其進行再次研究。這可以進一步研究看似為異常值或極端值的節點,以防止其悲意攻擊。
通證經濟
對於普通使用者來說,像JURA這樣的免類系統應盡最避免交易摩擦的同時能夠品著提高交易效率。為了更好地向更多人普及這項應用,它還透過降低3 %- 5 %的交易費用的方式為小商戶分享由網路帶來的收益。
對於提供資源維持系統執行的節點,有兩層激勵:一層是隱性的和隱藏的,另- -層是明確的,要求節點向系統提供某些功能。
含蓄地說,基於該技術的業務運營就是執行全節點支援網路並滿足商業需求。執行全節點的成本低,每月大約3美元,但使用傳統付費方式(Visa, Mastercard, Amex)的小型企業將要按照所有銷售額的3% - 5%進行支付,這一費用遠高於執行一個JURA的全節點。
明確地說,獎勵的直接來源可以從投注系統的罰款中獲得,也就是說如果投注過程中的參與者沒有做好投票工作,那麼權益將被收回並作為獎勵分配給全節點。此外,更多獎勵只對全節點的運營者開放,他們至少可以擔任三個主要角色中的其中一個:審判者,儲存器和協調器。我們將在以下小節中介紹每個角色的詳細資訊。
1. 審判者
審判者是PoU系統為了驗證交易和解決衝突所充當的一個角色。定期選擇少數利益相關者組成委員會,來解決像交易衝突、協議變更等者如此類的問題。他們會因為做出正確的決策而獲得獎勵,也會因為以權謀私而受到懲罰。
PoU系統每隔1小時就會選擇一些高效權益者充當審判者,委員會的規模應該是一個相對較大的奇數,比如101。其基本原理是保護委員會免受拜占庭式錯誤的影響,使投票結果更加穩定。
鑑於PoU機制的性質,我們希望挑選出來的101名審判者首先是善意的。像101這樣的數字應該足以維持系統的一致性。
每隔1小時,這些審判者就會得到相應報酬。PoU機制確保了本身不是一個讓“讓富人更富”的系統,而是一個“因高效而更富”的系統。
這種機制為參與投注的所有使用者創造了強大的動力。
2. 儲存器
儲存器是指可以儲存大型非結構化資料(影象、音訊、影片)的儲存實體。儲存器川以幫助降低網頁和物聯網應用程式儲存內容的成本和複雜性。與FileCoin不同的是,JURA可以在沒有潛在誘導因素的情況下快速儲存和檢索資料,這是Filecoin為實現複製完整性而做出的努力。此外,我們不併會為檢索市場服務,我們希望執行像函式之類的CDN (內容傳遞網路)。而與家庭儲存裝置相比,我們的儲存器組通常由一組選定的具有高網路頻寬連通性的全節點組成。我們網路上的儲存器會根據每.週期添In的資料量獲得相應通正獎勵。資料均勻分佈在儲存器中。
3. 協調器
在之前介紹的分片架構監控層中,全節點將透過定期計算、通訊和偶爾警報的方式來持續監控碎片資訊。提供這種功能的節點稱之為協調器。他們還將定期根據對協調器所做的全碎片貢獻來評估應獲獎勵。
4. 獎勵池
獎勵池將隨著時間的推移而逐漸減少,因為通脹協議規定了一段時間內發放的通證數量。隨著應用程式數量的增加,獎勵池將更多地應用於審判者、儲存器、協調器。這種方式可能會提升獎勵的通脹率。為了網路和礦工的共同利益,通脹協議將根據激勵實體的出價率來設定回報大小,且該比率可以每天隨通證的變化而變化。
結論
本文提出了一種具有超高TPS和免費的去中心化的對等網路系統。JURA協議圍繞一種 新的資料結構Fusus而展開,從而莫定了堅實的處理基礎設施,並隨PoU系統一起獲得了進-一步的增強,這種PoU系統使可靠的白調整共識成為可能。此外,人工智慧增加了一層額外的防護,分片提供了範圍更大的可伸縮性。因此,該網路在結構清晰性和統計管理模式方面極其穩健。我們也深信,JURA協議的技術先進性將使其在各個領域裡得到廣泛的應用。
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