<<
>>

2.5. Децентрализация использования ресурсов

Децентрализованное использование ресурсов — это развитие темы децентрализации вообще. Ещё разок вспомним историю, только не засыпайте. Вот как это происходило. Всё началось с биткоина. Это был первый проект, который предложил нечто ценное, при этом никому конкретному не принадлежащее. Денежки, которыми никто не может управлять. Ради биткоина придумали блокчейн и прикрутили всякую криптографическую магию. Это был первый урок децентрализации.

Потом было много–много клонов биткоина без чего–либо реально нового.

Потом возник Namecoin, который предложил новую функцию помимо денег: это была регистрация доменных имен, типа DNS, но на блокчейне. И люди вдруг осознали, что блокчейн может децентрализовать что–то более другое. Так появился Виталик и его эфир, который иногда называют блокчейном второго поколения, — так как там основная функция не деньги, а выполнение распределенных приложений.

Отдельная тема — это облачные вычисления. Лет 20 назад была популярна такая тема как SETI@Home[24] — это омериканский распределённый поиск внеземных цивилизаций. Это было время романтиков и альтруизма. Программулина выкачивает с серверов звездочетов всякий космический шум и пытается найти там сигналы инопланетян[25]. Денег за это не платили из соображений “все равно компьютер стоит, пусть хотя бы поможет ученым и человечеству”.

Эти славные времена остались позади ровно в тот момент, когда появился майнинг криптовалют. А за майнинг платят! Поэтому как только стало возможно монетизировать практически любой вычислительный ресурс, времена “отдать компьютер ученым бесплатно” канули в колодец.

Сейчас колоссальные вычислительные ресурсы отданы майнингу (а некоторые вообще простаивают), и глупо этим не воспользоваться. Круто было бы распределять трудоёмкие расчёты (например, рендер видео в 4к) на других людей за копеечку. Заплатил 100 рублей — и вместо 12 часов сделал всё за 10 минут. Круто же? Чего уж говорить об обучении нейросетей — этим вообще нужны суперкомпьютеры и всё такое. Было бы круто это распределить!

Копнём поглубже. Итак, у нас есть колоссальное количество персональных компьютеров типа “майнинг–рига”, владельцы которых теряют доходы день ото дня, а кредиты ещё не погашены. Эти обездоленные граждане ищут, как бы ещё подзаработать на своих ригах. Кто–то начинает пробовать рендерить видео, кто–то майнить шиткоины под их рост (рискованная стратегия), есть и другие начинания.

Есть инициативные товарищи, которые пытаются запилить смарт–контракты более эффективно (дешево и сердито), нежели это удалось сделать в эфире. Новые решения обещают дать возможность выполнять более сложные и производительные вычисления дешевле и быстрее — и все в рамках доверенной среды смарт контрактов.

Есть и традиционная IT-индустрия, о которой в криптотусовке все почему–то забывают. В этой индустрии существует огромная потребность решать разные задачки и речь не только о поиске внеземных цивилизаций. IT-компании и их заказчики (обычный бизнес, торговля, промышленность и так далее) ищут способ снизить свои расходы, так как сейчас они платят за оборудование очень много.

Рассмотрим примеры использования блокчейна чуть подробнее.

Рендеринг. Рендерить спецэффекты для новой рекламы Доместоса можно на процессоре или видеокарте. Процесс требует значительного количества времени и мощности, может длиться неделями. Хорошо распараллеливается, ведь видео делается по кадрам, а каждый кадр можно посчитать на отдельной машине.

Машинное обучение. Все слышали про нейронные сети. Их тренируют. Процесс долгий, методом проб и ошибок. Наиболее быстро всё считается на видеокартах, потому что в видеокарте 2-3 тысячи нужных нам ядер, а в обычном процессоре всего от 2 до 30. То есть в видеокартах ядер больше, но они мелкие — для машинного обучения в самый раз.

Хостинг сайтов и сети доставки данных. Когда вы заходите на Ютуб и смотрите видео в 99% случаев видео для вас качается не из далёкой Америки, а с сервера в вашем городе или у вашего провайдера. Ютуб и подобные площадки держат копии данных (роликов, фильмов) поближе к зрителям, потому что на каждого качать через всю планету никаких каналов не хватит. Это называется Content Delivery Network (CDN). Оборудование на местах (у людей и майнеров) отлично подходит для этих целей.

Научные вычисления. Научные вычисления традиционно считались на распределенных системах — кто–то до этого додумался раньше блокчейна. Если ещё раз вспомнить о компьютерах простых людей, то раньше это делалось бесплатно (как SETI@home), а теперь всё за деньги, ибо просвещенный век майнинга настал.

При этом централизованных ресурсов мало и они дорогие, а тут мы берём то, что еще не задействовано. Централизованные ресурсы, как это ни удивительно — централизованы, они есть не в каждой стране или интересующем вас городе, а компьютеры майнеров есть практически везде. Централизованные ресурсы подвержены цензуре и регулированию, в то время как майнеров можно объединить в децентрализованную систему, которая была бы ничьей, без цензуры и регуляторов. Децентрализованные ресурсы дешевле, так как это потребительское оборудование у людей дома (серверное оборудование дороже, прирост производительности не сопоставим с разницей в цене). Видеокарты особенно нужны для разных специализированных вычислений, но их раскупили майнеры — значит надо их арендовать у майнеров!

Уже есть пара проектов, которые пытаются воплотить эти смелые идеи в жизнь, с одним из которых с момента основания и ICO работает Алексей Антонов — один из авторов этой книги.

Golem. GRID[26] платформа, то есть система, которая объединяет множество компьютеров в сеть (от английского grid — решётка, сеть) на старинной незащищённой парадигме. Оплата мощности — за каждое вычисление. Отрендерил одну картинку — заплатил одну монету. То есть, стоимость не зависит от скорости вычислений — хоть час считай, хоть минуту, главное: сделал одну единицу работы — получил одну монету. Хочешь зарабатывать больше — бери железо помощнее. Из плюсов: относительно простая архитектура распараллеливания задач (для пользователей). Тут легко проверять добросовестность поставщиков оборудования: если узел утверждает, что решил задачу, то ее можно отдать другому узлу и сравнить результаты. Однако, все приложения необходимо переписывать под архитектуру GRID. Просто взять свою игру или сервер и запустить не получится! И вообще не все приложения можно оформить как GRID. Например, обычный сайт — это сервер, а не GRID, и на данной платформе его не поставить.

SONM. Сонм — это IaaS (Infrastructure as a Service) — инфраструктура как услуга, платформа для облачных вычислений. Принцип тут иной: эксклюзивная аренда оборудования. Хочешь рендерить? Берешь мощную машину в аренду и можешь там рендерить, можешь сайт запускать, что угодно. Платишь раз в час или раз в день фиксированную цену за арендованную конфигурацию. Система пригодна для запуска любых приложений без модификации, включая GRID системы, сайты и сервера. Но пользователям необходимо самостоятельно распараллеливать вычисления. Проверка поставщиков сложнее, так как нельзя просто повторить вычисление на другом узле и сравнить.

Таким образом, у кого–то есть потребности, у кого–то — возможности, а у кого–то найдётся мотивация. Значит, что–то произойдет. Традиционный бизнес пробует, каким образом привлечь майнинг–оборудование для полезных задач. Майнеры ищут новых заказчиков. Смарт контракты расширяются и будут задействовать больше вычислительных ресурсов.

Подытожим вторую главу: 1) надёжные и 2) проверяемые операции будут играть всё большую роль в бизнесе, обществе и вообще везде, а блокчейн изменит свойства этих операций уже очень скоро, прямо сейчас вот меняет пока вы тут сидите. Жизнь станет намного более лучше!

За это и боремся.

<< | >>
Источник: Алексей Марков, Алексей Антонов. Криптвоюматика 2.0. 2018

Еще по теме 2.5. Децентрализация использования ресурсов:

  1. Анализ использования материальных ресурсов
  2. Параметры оценки использования ресурсов
  3. Аудит использования материальных ресурсов
  4. Планирование использования трудовых ресурсов
  5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В РЕСУРСАХ
  6. Показатели, характеризующие использование трудовых ресурсов общества
  7. Функциональная децентрализация
  8. Система показателей эффективности использования материальных ресурсов
  9. Значение, задачи и источники анализа использования трудовых ресурсов предприятия
  10. Анализ влияния на себестоимость продукции эффективности использования производственных ресурсов
  11. Анализ использования трудовых ресурсов