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鏈網應考慮采用路徑模型_TCP

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編者按:本文來自巴比特,原作者:蔡維德,北航區塊鏈實驗室主任,KevinTsai,UniversityofCaliforniaatIrvine名譽教授,星球日報經授權發布。在當今世界,出于經濟和國家戰略的理由,建設各樣類型的網絡是個優先項目。幾乎所有國家都在努力構建各種類型的網絡,這其中包括:區塊鏈網絡,移動5G網,內容/媒體網絡,智能交通網絡/車聯網(ITS:Intelligenttransportationnetwork;VANET:vehicleareanetwork),物聯網/工業物聯網(IoT/IIoT:IndustrialIoT),智能城市/建筑/家庭網,醫療互聯網(Internetofmedicalthings),智能電網,自動化工廠網,云網絡,等等。這一點所有的國家都廣泛認可,為此思科甚至創造了“萬物互聯”(IoE:Internetofeverything)這個術語。在這些建設中,都需要投入巨大資金,我們必須提出一個問題:我們期望在完成時得到什么樣的網絡?或者,我們期望從這些網絡獲得什么樣的質量?所有這些網絡實際上都是一種ICT基礎設施,上層適合特定的應用,這些設施通常不能被不同應用來共享;而較低層能被不同應用來共享。在上層,關鍵問題是QoA(QualityofApplication;應用質量);在低層,關鍵問題是QoN(QualityofNetworks;網絡質量)。那么網絡的質量到底是什么?我們如何度量或表征QoN?高網絡質量是高連接性,高傳輸量和低時延

衡量QoN最常用的度量包括連接性,傳輸量,時延,通信錯誤率,可用性,和能耗。在這些度量中,連接性是最基本的,也是零一度量:有就有(一)沒有就沒有(零)。在多數情況下,通信速率和通信錯誤率成反比。因此,傳輸量與通信錯誤率不是獨立的度量。通常,可用性和能量消耗是被認定為必然的要求。例如,電信設備通常需要99.999%的可用性,而無線設備可能被要求有持續24小時甚至10年電池能耗。因此,在本文中,我們將關注3個度量:連接性,吞吐量(傳輸量)和時延。我們的選擇與國際電聯(ITU)一致;他們的5G設計目標可歸納為3方面,如圖1所示:三角形的頂部是超高傳輸量(1-20Gbps),而右側角是超低時延(<1ms),而左側角是大規模連通性(massiveconnectivity)。圖1國際電聯的5G網絡質量在這3大度量中,連通性在實踐中通常是自動的,或只需要最少量的工作。更難實現的是高傳輸量和低時延。對大多數網絡而言,高傳輸量和低時延通常是昂貴的。有些應用需要高傳輸量卻不需要低時延,而有些應用需要低時延卻不需要高傳輸量。雖然不同應用對傳輸量和時延的要求有不同,但從網絡設計的角度來看,為了最廣泛的應用,高QoN網絡必須同是具備高傳輸量和低時延。在國際電聯文件中,國際電聯列出了大量高頻帶和低時延的用例。例如,自動駕駛汽車有以下3個要求:速度高達500公里/小時的超低時延,1毫秒高峰值數據速率為20Gbps,速度高達500km/h極高密度,最多可連接1,000,000輛汽車和設備在其他應用領域,如財務區塊鏈,高傳輸量和低時延也是極端重要或關鍵性的。許多金融交易都有時間限制,例如在交易的時候,清算的時候,銀行結算的時候都有時間限制。現在金融系統清算應該在一天以內結束,固然有些金融系統當場完成結算,但是許多系統都在交易后才請結算,目的在于可以回滾,可以讓監管單位有時間查證資金來源。數字代幣的系統是當時清結算,但是交易可能要一個小時才能完成。比起現在金融系統,交易可以是一秒內完成,但是清結算必須等監管單位和銀行同意。因為交易所、證券商、監管單位、銀行、清算所、注冊中心都是不同單位,彼此通訊都是用網絡。所以網絡路由時間控制(低時延)非常重要。許多金融機構都用專門網絡來解決這問題。但是因為機構太多,這個方案不能適應使用機構,必須使用互聯網或是將來的區塊鏈互聯網。兩種互聯網:路徑或鏈接模式

華為公開“基于區塊鏈網絡的聯合學習方法”專利:據企查查數據顯示,華為公開了一項名為“基于區塊鏈網絡的聯合學習方法”的專利,該專利申請日為2019年4月,公開號為CN112166445A,根據專利說明顯示,華為提供的技術方案,參與聯合學習的設備通過狀態通道反饋聯合學習的訓練結果,能夠滿足聯合學習與區塊鏈技術相結合的高交易吞吐量的需求。[2021/1/4 16:24:24]

要設計一個具有高QoN的未來互聯網,我們必須面對一個基本問題,就是:這新的聯網應該基于路徑(Path)模型還是基于鏈接(link)模型?今天的互聯網是基于數據報datagram模型構建的,而鏈接link模型是更大的端到端模型的一部分。在本文中,我們將不區分數據包packet和數據報datagram。在過去幾篇文章中,我們討論了端到端原則的優點和缺點;在本文中,我們比較數據報模型和路徑模型。當初互聯網的設計者認為,開放的,獨立于應用的分布式結構最適合高性能,高可擴展性,和易配置性。他們認為由於每個節點能對每個數據包做出決策,網絡能得著可靠性和可擴展性;相反的,路徑模型,又叫虛擬電路(VC:virtualcircuit)模型卻不能。當數據報模型被提出時,路徑模型已在傳統電話公司中使用了50年。然而在1990年代后期路徑模型被數據報模型所取代。過了20多年后來看,很明顯的,端到端數據報模型的所預測的好處都已實現。然而,他們卻沒有告訴我們這個模型的隱藏缺點。事實上在互聯網蓬勃發展后不久,這些缺點就迫使一些實際系統不遵守端到端模式:比如NAT就違背了端到端原則。各種代理的部署也違反端到端原則。最初的互聯網的設計者并不認為QoN很重要。出于這個原因,他們聲稱互聯網的設計是基于盡力而為(besteffort)模式。這種設計通常會導致最差的性能,因為互聯網的設計并沒有考慮任何措施來改善QoN。他們專注于可擴展性scalability和穩健性robustness,而這兩個屬性旨在實現連接性connectivity。但這只是最基本的QoN,如果未來的互聯網可以提供高級QoN,我們必須重新考慮鏈接模型的替代方案,即路徑模型。原因是在鏈接模型接管互聯網之前,路徑模型已經為傳統電話公司提供了QoN50年。可控性和QoN可擴展性

媒體:當前我國“鏈網”縱深方向的建設框架已現雛形:4月1日,互鏈脈搏發布《2020年中央企業區塊鏈發展報告》,報告顯示,截止2020年3月,125家中央企業中已有48家明確涉足區塊鏈領域,占比38.4%,且主要分布在八大板塊——金融、航天交通、化工能源、電子通信、建筑地產、農林、鋼鐵及醫藥領域。另外,中央企業已布局10項區塊鏈底層平臺、5大行業區塊鏈聯盟建設,均集中在2018-2019年。這些設施表明,當前我國“鏈網”縱深方向的建設框架已現雛形。[2020/4/1]

數據報模型有一個根本的弱點,即無法對路徑上的流量分布作有效控制。在數據報模型下,路由是根據下一個鏈路來進行的。設置路由表非常容易:只需要查看目標節點,準備一個鏈接以轉發。這就是路由器的基本操作。然而,這種簡單的程序卻缺乏對數據包路線的有效控制。這樣的設計就像沒有做足夠的事前準備,后來卻遇到麻煩。這是因為在數據報模型中,沒有路徑的概念。要改善路徑上的流量狀況,唯一的方法是改善路徑中所有鏈接的流量分配。但是,路徑中的每個鏈接都與其他流量共享,并且路徑會實時動態地更改。因此,在數據報模型中,實際上不可能使單個路徑改善其流量分配而不受其他流量影響,或影響其他流量。由于沒有有效的路徑控制,為單一應用程序提供高QoN是不可能的。要解決這問題,就必須使用昂貴的方案,如專用路徑或過度配置。但是一旦采用昂貴的方案,互聯網的好處就會基本上消失了。相比之下,VC網絡中的流量容易控制。控制VC的流量就間接得控制鏈路流量。通過整形VC流量,我們可以輕松地在所有鏈路和所有路徑中做流量整形。在路徑模型中擴展QoN相對之下容易很多。在VC網絡中后,添加QoN或擴展每個應用程序的QoN非常簡單:只要在路徑中的所有鏈路中提供足夠的帶寬,路徑QoN將相應地上升。因此為每個路徑或每個用戶或每個應用程序擴展QoN所需的設置很容易完成。主要原因是VC模型允許任何硬件或軟件的改進在很大程度上僅限于特定路徑中的流量。錯誤傳播和網絡難題

動態 | 數據:近幾個月以太坊區塊鏈網絡上的開發活動呈拋物線增長:據Santiment數據顯示,過去幾個月,以太坊區塊鏈網絡上的開發活動呈拋物線增長,上升至2019年5月的水平。[2019/11/13]

如今,網絡工程已成為一種黑技術:常見的網絡問題中總有一些出奇地困難,而只有一小部分能干的網絡工程師可以解決。主要原因就是植根于數據報模型。數據報模型的一個問題是錯誤傳播。當路由表中存在錯誤時,該路由器的所處理的數據包都可能受到影響。在數據報模型中,沒有路徑概念,路由器盲目地根據鏈接轉發數據包,而轉發的選擇獨立於數據包的路徑。很有可能在路由器處理不同路徑的數據包時,導致數據包脫離預期路徑,以致於數據包無法到達目的地或前往不該去的節點。這種現象稱為數據包泄漏(packetleaking/leakage)。在筆者的職業生涯中,我們常需要設計隔離網絡,以確保數據包不會進入非預期區域。問題來自於不同路徑的所有數據包都跟據路由表指定的鏈路;如果網絡中的所有路由表都正確時,數據包將被正確地傳輸到正確的目的地。但是,沒有人能做到這一點,即使最好的網絡工程師也無法完全保證;隨著新應用程序和新配置不斷添加到系統中,實際上不可能確保將所有數據包都能送到正確的目的地。因此,確保路由表的正確性事實上不可能。這就是為什么路由網絡成為黑技術的根本原因。筆者在經驗中,因為路由或網絡引起的額外時間大約是所有工程時間的20%甚至40%。這是一個巨大的浪費,如果所有科技公司都可以節省20%-40%的工程開發時間,效益將是巨大的。相反的,VC配置中的錯誤不容易傳播。原因是每個VC在正確設置時將沒有循環并且確實從原點到目的地。如果出現錯誤,則錯誤僅限于VC中的數據包,不會影響其他數據包。這樣,VC配置表中的錯誤不會傳播。調試(debug)VC配置比調試IP路由簡單得多,因為VC中的每個下一個節點,網絡工程師都清晰可見。一旦VC大規模部署,IP路由中的難題將大大減少。技術公司的工程開發節省將是巨大的。路徑計算的代價對于每個應用程序,總有一組接收節點和一組發送節點,因而路徑總是很重要。數據報推動者認為,在所有路徑中選擇一個最優路徑在計算上是昂貴的。然而,選擇最優路徑在計算上與選擇適最優下一個鏈路同樣地昂貴。許多人認為,為了維護優化路由,一個龐大的網絡系統要維持數量龐大的路徑數量。他們認為在每個路由器上,可供選擇鏈路的數量反而是有限的。事實證明這是一個誤區。當路由最優化時,每個ODorigin起點和destination目的地)對通常不超過2個路徑。從計算代價的角度來看,路徑模式式實上優于鏈接模式。路由穩定性在未來的區塊鏈互聯網,另一個重要的問題是可靠性。特別是監管機構的核心價值是網絡基礎設施的穩定性和安全性。在這方面,數據報模型是不足的,因為重要流量所經過的路徑是非確定和動態的。相反,在VC模型中,路徑只能從幾條固定路徑中挑選,并且路徑流量分布的動態變化處于準靜態(quasi-staticstate)。從控制和管理的角度來看,VC網絡更易于管理,因此更安全,更穩定。許多頂級金融機構,包括許多中央銀行,DTCC和SWIFT堅持PFMI規定的嚴格要求。他們要求的不是速度,而是合規性,可靠性、安全性,成本效益、操作性,和可優化性。路徑設置的成本

動態 | 阿爾法銀行和德國商業銀行在馬可波羅區塊鏈網絡上開展跨境支付試點:據Ledgerinsights消息,俄羅斯阿爾法銀行(alfa)和德國商業銀行(Commerzbank)在馬可波羅區塊鏈貿易網絡上開展了一項跨境支付試點。該試驗旨在為俄羅斯最大的鋼鐵生產商Novolipetsk Steel (NLMK)和Vesuvius GmbH工程公司建立一個端到端的貿易融資和供應鏈融資解決方案。[2019/10/14]

與數據報模型相比,在路徑模型中,有必要建立虛擬電路。但是,設置虛擬電路的成本不是太高。首先,設置是一次性事件,一旦設置了VC,就可以永久使用。設置的成本可以在VC的整個生命周期內分攤,從這個角度來看,成本很低。事實上,設置VC是成熟的技術:MPLS(Multi-ProtocolLabel-Switching),ATM(AsynchronousTransferMode),或FR(FrameRelay)網絡中都要設置VC。如今,在許多運營商的網絡中,由于對QoN的需求,已經使用IP路由配置了許多固定路徑。所以,配置虛擬電路僅僅是把現有的計術采用更大規模的應用。相比之下,設置路由表的成本很高。如前所述,很難確保一個節點上的一個路由表中的錯誤不會對根據另一個路由表路由的數據包的正確路由產生不利影響。當存在數據包泄漏,數據包循環或數據包未達到預期的目的地時,調試路由表的成本將遠遠高于調試VC配置表的成本。低時延的成本

低延遲是許多重要應用的關鍵屬性:例如,金融市場交易,實時監控,車聯網,工業互聯網,和觸摸互聯網。其中,自動駕駛汽車,自動化工廠,遠程醫療等一些應用需要極低的延遲。今天,大多數內容分發網絡(CDN)運營商花費了大量資金,以確保內容到用戶之間的延遲小于5毫秒。部署5G時,一些運營商的目標是使內容到用戶的延遲小于5毫秒甚至1毫秒。為了實現如此艱難的目標,運營商則依靠移動邊緣計算(MEC:mobileedgecomputing)來最小化延遲。然而,這種解決方案非常昂貴。為了減少延遲,運營商將內容移到邊緣,從而大大增加了服務器和存儲的成本。為了降低成本,他們又依靠云計算來分擔計算和存儲成本。但是,隨著云計算用于共享資源的虛擬化,當硬件機器從一個軟件切換到另一個軟件時,延遲會增加。當延遲增加時,TCP吞吐量也會下降,這將部分地抵消MEC的效益。因此,這種解決方案不經濟。但是有一個基于VC模型的更好的解決方案。勞倫斯羅伯茨是四位互聯網創始人之一。他是少數幾個強烈主張VC模型而不是數據報模型的人。他在網站上保留了20不變的網頁:“顯式流量控制能改進TCP的100倍”。他的基本論點是基于VC模型,通過使用來自網絡內的顯式反饋信息,TCP可以被大大地改進。他的方法與控制理論的預測一致:根據控制理論,當系統具有可控性和可觀察性時,它可以大大優化,且具有穩定性和穩健性。過去他預測TCP可以改進100倍,今天這預測已經被一些公司如FileCatalyst,Aspera等超過。新記錄是1000倍,見。他的論點可以通過下圖來理解:圖2:TCP傳輸量可以提高100倍以上基本上,TCP在可控性和可觀察性方面都存在缺陷。使用VC模型,新的區塊鏈互聯網應該比舊互聯網改進至少10-100倍,甚至1000倍。此圖是另一個證據,表明控制時間和時間尺度對于優化互聯網性能至關重要,正如我們在前一篇文章中所論述的那樣。如果在VC模型下使用優化的TCP,則邊緣計算(edgecomputing)的需求將大量消失。這是因為用戶會發現TCP吞吐量不會根據往返時間(RTT)而下降.當此目的實現時,路徑中添加的延遲不會影響吞吐量,只會影響初始延遲。這樣,對以吞吐量為中心的應用,無需將內容移至邊緣。這將大大地降低為將內容帶給用戶的成本。比較總結

金色財經現場報道 萊特幣創始人李啟威:未來所有的區塊鏈網絡都將連接起來:金色財經現場報道,今日Coindesk 2018共識會議正式在紐約開幕。在有關互操作性競賽的圓桌討論時,萊特幣基金會創始人李啟威(Charlie Lee)表示,未來所有的區塊鏈網絡都將連接起來,人們使用時甚至不會意識到他們目前正在使用哪一個網絡。[2018/5/15]

下表顯示了數據報/鏈接模型與虛擬電路/路徑模型之間的權衡差異。參考文獻.BriceMurara,“IMT-2020networkhighlevelrequirements,howAfricancountriescancope,”2017年4月https://www.itu.int/en/ITU-T/Workshops-and-Seminars/standardization/20170402/Documents/S2_4.%20Presentation_IMT%202020%20Requirements-how%20developing%20countries%20can%20cope.pdf.蔡維德&KevinTsai,“TCP端到端設計又舊又多毛病:區塊鏈互聯網系列”https://mp.weixin.qq.com/s/AyDG063nq7FKy9MEKZOxfg.蔡維德&KevinTsai,“區塊鏈互聯網需要新協議:區塊鏈互聯網系列”https://mp.weixin.qq.com/s/vvA4u7LiIMfkzCTI04VSzw.蔡維德&KevinTsai,“鏈網會是復雜網絡,掌控時間將是關鍵技術:區塊鏈互聯網系列”https://mp.weixin.qq.com/s/slRinMxNnhdW5BTRBLhaFg.LawrenceRoberts,“ExplicitRateFlowControl,ADetailedExaminationoftheBenefitsofExplicitRateFlowControl.”http://www.packet.cc/files/Ex-Rate-Fl-Con.htm.D.P.Bertsekas,B.Gendron,andW.K.Tsai,“ImplementationofanOptimalNetworkFlowAlgorithmBasedonGradientProjectionandaPathFlowFormulation,"MITLIDSreportp-1364,Feb.1984.https://www.researchgate.net/profile/Wei_Tsai/publications

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探訪區塊鏈智能手機 Sirin Labs 全球首家實體零售店_INN

譯者|Moni原地址:https://venturebeat.com/2019/01/16/inside-sirin-labs-first-blockchain-smartphone-retai.

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被主流接納才意味著DApp成功?這個判定標準或許不公平_DAP

在2018年,在加密貨幣的評論者中,是否“被主流所接受”,成為區塊鏈成功與否的評判標志之一。一些人公然開始預測加密貨幣資產對他們的投資行為所帶來的影響,2018年的市場中,我們確實看到比特幣期貨.

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專訪 Grin 創始人:創造更好的貨幣是明確且可實現的目標,堅守它!_加密貨幣

編者按:本文來自鏈聞ChainNews,作者:DavidZ.Morris,翻譯:Ginny,來源:breakermag,星球日報經授權發布.

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1月份全球ICO融資僅0.76億,同比下降94.1%,監管介入或能救市?_DAV

美國證券交易委員會最近發布關于加密行業的報告,討論ICO背后的規則和程序以及合法性的問題。報告表示,公司和個人越來越多地將ICO視為籌集資金或參與投資機會的一種方式.

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外媒盤點:2018年最差勁的6家加密貨幣交易所_COIN

對于專注于加密貨幣領域的項目而言,2018年是一個真正的考驗。傳奇投資家沃倫·巴菲特(WarrenBuffett)盡管年事已高,在選擇資產時也有自己的價值投資理論,他曾言:"只有當潮水.

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小明學習筆記 | 一文看懂礦池是干嘛的_ASI

編者按:區塊鏈涉及到的技術很多,從互聯網底層到不明覺厲的密碼學,可是往往關注幣價者多而研究技術的人少。牛市的時候,大家為了炒幣也會努力學習,熊市的時候,反正也沒啥事,我覺得可以更加努力學習.

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