클라우드 컴퓨팅 산업의 현황과 문제점

1.1 클라우드 컴퓨팅 개념

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반 서비스의 성장, 사용 및 제공 모델이며 일반적으로 인터넷을 통해 동적으로 확장 가능하고 종종 가상화된 리소스를 제공하는 것을 포함합니다. 이 단계에서 널리 받아들여지는 클라우드 컴퓨팅 개념은 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서 정의합니다. 최소한의 관리 노력이나 서비스 공급자와의 상호 작용으로 신속하게 프로비저닝할 수 있는 구성 가능한 컴퓨팅 리소스의 공유 풀입니다.

클라우드 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅, 병렬 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 네트워크 스토리지, 가상화 및 로드 밸런싱과 같은 전통적인 컴퓨터 및 네트워크 기술의 통합 제품입니다.

클라우드 컴퓨팅 산업을 분류하는 방법은 여러 가지가 있는데, 제공하는 서비스의 종류에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 세 가지로 나눌 수 있다. 사용자가 직접 사용하는 것이 편리합니다. 따라서 하드웨어 사용 효율성 향상과 기술 혁신 비용 절감이 IaaS 수준에서 더 많이 반영되면 SaaS는 하드웨어 개선을 기반으로 가격 인하(연회비가 사용 문턱을 낮춤)를 통해 시장을 확장합니다.

1. IaaS의 전체 이름은 "서비스형 인프라"(서비스형 인프라)로 서버, 스토리지, 네트워크 하드웨어와 같은 기본 인프라 리소스를 제공합니다. IaaS 제품을 구입한 후 사용자는 다음을 완료해야 합니다. 자체 환경 구성 및 응용 프로그램 개발 상용 고객이 직접 사용하기 어렵고 대부분의 사용자가 소프트웨어 개발자, 특히 PaaS 및 IaaS 제품 개발자입니다.

2. PaaS의 전체 이름은 가상 서버 및 운영 체제와 같은 소프트웨어 배포 플랫폼을 제공하는 "Platform-as-a-service"(Platform-as-a-service)입니다. 사용자는 주의를 기울일 필요가 없습니다. 최하층, 그러나 자신의 논리에 따라 응용 프로그램을 개발하면 됩니다.명확한 특성과 높은 IT 예산을 가진 대규모 상업 고객 또는 응용 프로그램 개발자에게 적합합니다.

3. SaaS의 정식 명칭은 "Software-as-a-service"(Software-as-a-service)로 직접 사용할 수 있는 소프트웨어를 제공합니다.

IaaS, PaaS 및 SaaS 공급자는 서로 경계를 넘을 수 있습니다. 현재 IaaS 공급업체는 일반적으로 추가 리소스 패키징을 수행하고 데이터베이스, 애플리케이션 중간 계층 패키지 런타임 등을 제공하여 Amazon AWS와 같은 공용 PaaS 플랫폼을 형성할 수 있습니다. SaaS를 제공하는 제조업체는 일반 상업 고객에게 공통 SaaS 제품을 제공하는 동시에 일부 대규모 상업 고객을 위해 고유한 특성을 가진 개인 PaaS 제품을 만들고 Oracle과 같은 자체 IaaS 제품도 일부 보유하게 됩니다.

1.2 클라우드 컴퓨팅의 세 가지 모델 분석

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세 범주 사이의 관계

대기업은 주로 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 배포 방법을 채택하고 소기업은 대부분 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 및 커뮤니티 클라우드를 채택합니다. 제공할 기술 이점 PaaS 서비스의 경우 SaaS 공급자는 고객 관계에 의존하여 대규모 고객에게 PaaS 서비스를 제공할 수 있으며 순수한 PaaS 공급자는 경쟁력이 없습니다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 산업에서 IaaS와 SaaS는 더 큰 기회를 가지고 있습니다.

중국의 IaaS 시장은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 중국 IaaS 시장에서 Alibaba의 시장 점유율은 약 50%이며 클라우드 컴퓨팅 매출 성장률은 중국 IaaS 시장의 성장률을 나타낼 수 있습니다. 2015년, 2016년, 2017년 Alibaba의 클라우드 컴퓨팅 매출 성장률은 각각 64%, 138%, 121%로 중국의 전체 IaaS 시장이 고속 개발 채널에 있음을 어느 정도 나타냅니다.

R&D 비용은 IaaS 산업에서 가장 큰 문턱이며 대부분은 거대 기업에 의해 통제됩니다.

높은 R&D 비용과 대규모 하드웨어 비용은 국내외를 불문하고 대기업만 지불할 수 있으며 IaaS는 거인이 통제하고 IaaS 개발은 기술 업데이트에 크게 의존하기 때문에 고소득 기업은 높은 R&D 비용에 자본 투자를 합니다. 이 산업의 매튜 효과는 매우 명백합니다.

자료에 따르면 2016년 IaaS 퍼블릭 클라우드 시장점유율 상위 6위는 아마존, 마이크로소프트, 알리바바, 구글, 랙스페이스, IBM 순으로 1998년 IaaS 산업에 진출해 오랜 기간 규모가 큰 랙스페이스를 제외하고는 다른 기업은 모두 다른 산업의 거인이며 막대한 R&D 투자를 할 수 있습니다. 그러나 Rackspace의 2016년 IaaS 퍼블릭 클라우드 매출은 5% 증가했으며 매출 성장률은 다른 5개 회사보다 훨씬 낮았습니다.

Amazon은 세계 최대의 클라우드 컴퓨팅 회사입니다.클라우드 컴퓨팅 AWS는 2006년에 시작되었으며 주로 IaaS 제품을 제공하고 일부 PaaS 제품도 제공합니다. 아마존의 연구개발비 대부분은 클라우드 컴퓨팅에 사용되며, 2017년까지 아마존의 총 연구개발비는 226억 달러에 이르렀고, 전년 대비 성장률은 41%에 이른다.

Alibaba는 중국 최대의 클라우드 컴퓨팅 회사입니다.2015년 7월 국제 비즈니스 확장, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분야 기반 및 첨단 기술 개발을 위해 Alibaba Cloud에 60억 위안의 전략적 투자를 발표했습니다. 2017 Yunqi 회의 보고서에 따르면 클라우드 컴퓨팅 기본 기술의 연구 개발을 포함하여 연구 개발 센터 "Dharma Institute"를 설립하기 위해 향후 3년 동안 1000억 위안을 투자할 것으로 예상됩니다.

1.3 클라우드 컴퓨팅 시장 규모

글로벌 클라우드 컴퓨팅 시장은 기술과 가격에 힘입어 지속적으로 성장하고 있습니다. Gartner의 데이터에 따르면 IaaS, PaaS, SaaS, 프로세스 서비스, 광고 마케팅을 포함한 클라우드 컴퓨팅 시장은 2016년에 2,196억 달러였으며 전체 규모는 2020년까지 4,114억 달러에 달할 것으로 예상되며, 복합적인 성장률을 보입니다. 2016년부터 2020년까지 비율은 17%입니다.

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중국의 클라우드 컴퓨팅 시장은 빠르게 발전하고 있습니다. 글로벌 시장에 비해 중국 시장은 늦게 시작하고 시장 규모가 작으며 세계 첨단 기술을 따라잡기 위해 기술이 가속화되고 있습니다. 중국의 클라우드 컴퓨팅 시장은 글로벌 시장보다 높습니다. 데이터에 따르면 중국 엔터프라이즈 클라우드 서비스(IaaS, PaaS 및 SaaS 포함)의 전체 시장 규모는 2016년 약 515억 위안이었고 2020년까지 시장 규모는 약 1366억 위안이 될 것입니다.

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데이터 소스: 가트너

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1.5 산업 현황 및 문제점

1. 클라우드 컴퓨팅 독점

기존 클라우드 컴퓨팅 시장은 극도로 중앙 집중화되어 있으며 시장 점유율은 Google, Amazon(AWS), Microsot Azure, Alibaba Cloud 및 Tencent Cloud가 고도로 중앙 집중화된 서버 리소스에 의존하여 전체 클라우드 컴퓨팅 시장을 독점했습니다. 컴퓨팅 파워 서비스에 대한 높은 가격

2. 인센티브 없음

BONIC(Berkeley Open Infrastructure for Network Computing)은 현재 가장 주류인 분산컴퓨팅 플랫폼으로 수리물리학 및 기타 학문 분야의 많은 프로젝트에서 사용되고 있지만 전 세계에 분산된 자원봉사자들의 컴퓨팅 자원을 기반으로 형성되는 분산컴퓨팅 플랫폼에는 컴퓨팅 성능에 기여할 자원 봉사자가 부족합니다.

3. 컴퓨팅 리소스 부족

미래에 DApp의 번영을 보지만 현재의 일반적인 블록체인은 DApp을 실행하기 위한 컴퓨팅 파워가 매우 제한적이며 기존 클라우드 컴퓨팅 인프라는 실행을 위해 완전히 분산된 인프라가 필요한 DApp의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 프로토콜의 높은 읽기 대기 시간으로 인해 더 까다로운 애플리케이션을 충족하기 위해 추가 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

4. 비용이 너무 높다

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클라우드 컴퓨팅 관련 개념

클라우드 컴퓨팅에 관해서는 클라우드 컴퓨팅과 관련된 두 가지 개념인 포그 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅을 언급해야 합니다.

2.1 엣지 컴퓨팅

Edge Computing(Edge Computing)은 클라우드와 장치의 경계를 나타내는 것으로 오랫동안 제안되어 왔으며, AKAMAI와 IBM이 WebSphere 서버에서 Edge 기반 서비스를 제공하기 위해 협력하기 시작한 2003년으로 거슬러 올라갑니다.

에지 컴퓨팅은 객체 또는 데이터 소스에 가까운 네트워크 에지에서 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지 및 애플리케이션 핵심 기능을 통합하는 분산형 개방형 플랫폼으로 최적화, 애플리케이션 인텔리전스, 보안 및 개인 정보 보호를 위한 주요 요구 사항입니다.

에지 컴퓨팅은 새로운 생태 모델이 될 것입니다.네트워크, 컴퓨팅, 스토리지, 애플리케이션 및 인텔리전스 자원을 네트워크 에지에서 융합함으로써 네트워크 서비스 성능을 향상시키고 네트워크 제어 기능을 개방하여 모바일과 유사한 새로운 모델을 자극할 수 있습니다. 인터넷.비즈니스. 에지 컴퓨팅의 기술 개념은 특정 네트워크 액세스 방법과 관련이 없으며 고정 인터넷, 이동 통신 네트워크, 소비자 사물 인터넷 및 산업 인터넷과 같은 다양한 시나리오에 적용하여 자체 네트워크 아키텍처 향상을 형성할 수 있습니다.

2.2 포그 컴퓨팅

포그 컴퓨팅은 Cisco가 개척한 최근 개념입니다. 클라우드와 비교할 때 데이터가 생성되는 장소에 더 가깝고 데이터, 데이터 관련 처리 및 응용 프로그램이 거의 전적으로 클라우드에 저장되는 것이 아니라 네트워크 가장자리에 있는 장치에 집중되어 있기 때문입니다. 클라우드 컴퓨팅의 개념을 확장하고 Cisco 등에서 IoT를 실현하기 위한 구조로 주창하여 전 세계적으로 채택되는 것을 목표로 합니다.

포그 컴퓨팅은 클라우드 데이터 센터와 사물 인터넷(IoT) 장치/센서 사이의 중간 계층 역할을 하는 분산 컴퓨팅 모델입니다. 포그 컴퓨팅 개념의 도입은 사물 인터넷 적용에서 기존 클라우드 컴퓨팅이 직면한 문제를 해결하기 위한 것이기도 합니다.

포그 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 모호하게 정의되어 있으며 업계에서는 이 둘을 별도의 개념으로 분리하려고 노력해 왔습니다. 이와 관련하여 업계에서 가장 널리 받아들여지는 개념은 엣지 컴퓨팅에서 데이터 처리는 데이터를 수집하는 하드웨어에서 이루어진다는 것입니다. 포그 컴퓨팅은 노드의 하위 집합이 더 큰 전체 중앙 네트워크에 연결되어 있는 동안 데이터가 처리되는 더 큰 중앙 연결 지점으로 데이터를 보내는 경우입니다.

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블록체인 기술과 클라우드 컴퓨팅

3.1 블록체인 기술과 클라우드 컴퓨팅의 관계

인터넷의 대중화로 인해 방대한 양의 멀티미디어 정보(그래픽, 텍스트, 오디오, 비디오 등)가 대량의 데이터를 생성하고 있으며, 그 중 대부분이 비정형이다.

분산 컴퓨팅 및 병렬 컴퓨팅: 분산 컴퓨팅은 지리적으로 다른 여러 호스트(클러스터)를 사용하여 협력하여 많은 수의 컴퓨팅 작업을 완료함으로써 슈퍼 컴퓨터를 대체하는 솔루션입니다. 병렬 컴퓨팅이란 멀티 CPU 병렬 처리를 말하며, 병렬 컴퓨팅은 컴퓨팅 효율을 높일 수 있지만 프로그램 알고리즘은 최대한 병렬로 설계해야 한다는 전제가 있다.

가상화: 가상화는 물리적 리소스 풀링과 리소스 풀 관리의 두 가지 수준을 포함하여 클라우드 컴퓨팅을 위한 리소스를 분할하는 방법입니다. 가상화에는 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 여러 물리적 리소스를 하나의 "큰" 논리적 리소스로 가상화하는 것이고 다른 하나는 여러 "작은" 논리적 리소스를 하나의 물리적 리소스로 나누는 것입니다.

현재 클라우드 컴퓨팅은 첫 번째 가상화 방법을 더 자주 채택합니다.배포 방법은 분산 클러스터를 사용합니다.병렬 컴퓨팅은 많은 것을 포함하지 않습니다(병렬 컴퓨팅은 아직 학문적으로 연구 중입니다.) 터미널 그룹은 주문형 IT 서비스를 제공합니다. 분산 솔루션은 대량의 데이터를 신속하게 처리하기 위해 제안되며 솔루션의 궁극적인 목적 또는 구현은 데이터를 여러 대의 컴퓨터에 분산하여 동시에 처리(병렬 처리)하여 "시간을 위한 하드웨어 교환"을 실현하는 것으로 간단히 이해할 수 있습니다. ) 특정 속성을 가진 데이터세트. 현실의 관점에서 볼 때 많은 초소형 인터넷 회사는 자체 분산 시스템을 구축할 능력이나 필요가 없으며 회사가 제품 및 비즈니스 구현에 집중할 수 있도록 로컬 리소스 외부의 클라우드 서비스 공급자에 의존할 것입니다.

유연한 개발 도구와 결합된 DCC 플랫폼은 개발자가 소프트웨어를 출시하고 돈을 벌 수 있도록 지원하여 컴퓨팅 작업이 구성되고 실행되는 방식을 바꿀 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 분산형 마이크로 서비스 및 비동기 작업 실행을 가능하게 하여 미래 인터넷을 구축하기 위한 기반이 됩니다. 복잡한 응용 프로그램(예: CGI 렌더링, 과학 컴퓨팅, 기계 학습 등)은 컴퓨팅 비용의 극적인 감소 덕분에 모든 사람에게 혜택을 줄 것입니다.

컴퓨터는 P2P 네트워크를 통해 연결되어 애플리케이션 소유자와 개별 사용자(컴퓨팅 파워 "요청자")가 다른 사용자(컴퓨팅 파워 "제공자")로부터 컴퓨팅 파워를 임대할 수 있습니다. 이러한 컴퓨팅 리소스는 특정 컴퓨팅 시간과 컴퓨팅 성능이 필요한 컴퓨팅 작업을 완료할 수 있습니다. 현재 컴퓨팅 리소스는 폐쇄형 네트워크, 외부 지불 시스템 및 엄격한 운영 모델에 따라 중앙 집중식 클라우드 서비스 공급자에 의해 제어됩니다. 탈중앙화된 클라우드 컴퓨팅 시설은 이더리움(또는 유사한 퍼블릭 체인) 기반 지불 전송 시스템을 구현할 수 있으며, 컴퓨팅 파워 구매자(요청자), 판매자(공급자) 및 소프트웨어 개발자 간의 직접 지불을 실현할 수 있습니다.

3.2 DCC의 장점

1. 무료 서버, 대역폭 및 기타 리소스 외에도 시스템의 많은 노드에 컴퓨팅 요구 사항이 분산되고 사용자의 예측 리소스가 활용되어 가치를 창출합니다.

2. 사회의 유휴 컴퓨팅 자원을 통합하여 기업 또는 개인에게 분산 컴퓨팅 파워 서비스를 제공하고 토큰 경제를 기반으로 컴퓨터 컴퓨팅 파워 구매자 및 판매자 시장을 구축합니다.

3. 전통적인 클라우드 컴퓨팅 서비스와 비교하여 클라우드 컴퓨팅 서비스의 임계값과 사용료를 줄여 클라우드 컴퓨팅의 대중화에 도움이 됩니다.

3.3 비즈니스 모델

3.3.1 토큰 경제 모델

시장에는 많은 분산 컴퓨팅 파워 플랫폼 프로젝트가 있지만 전반적인 기술 프레임워크는 유사하며 토큰 경제 모델을 대략적으로 설명하기 위한 일반적인 프레임워크는 다음과 같습니다.

요청 노드

이 노드는 일반적으로 컴퓨팅 요구가 있는 일부 상인 또는 과학 연구 기관에서 서비스를 제공합니다. 일반적으로 실험실의 컴퓨터 수 또는 자체 소유 컴퓨터는 현재 컴퓨팅 요구를 충족하지 않습니다. 슈퍼 컴퓨팅 또는 전 세계적으로 분산된 기타 비용 효율적인 컴퓨팅 리소스 목표를 달성하기 위한 컴퓨팅 파워. 요청 노드는 네트워크(ELastic)에 들어가기 전에 사양에 따라 자체 요구 사항 파일(데이터)을 먼저 모델링하거나 다른 노드가 이 간단한 분류 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.

다음 노드는 컴퓨팅 리소스를 제공해야 합니다.

분류 노드

이 노드는 CPU 컴퓨팅 파워에 기여하는 사용자가 참여합니다.분산 컴퓨팅 파워 플랫폼을 통해 비교적 간단한 몇 가지 분류 알고리즘을 설정하여 특정 컴퓨팅 목적의 프로젝트를 분류하여 데이터 분류 및 모델의 효과를 얻습니다.이 목적은 입니다. 원래 불규칙한 데이터를 더 잘 처리하고 동시에 이러한 유형의 데이터를 처리하는 데 특화된 처리 노드로 전송할 수 있습니다.

처리 노드

이 노드는 특정 데이터 범주 처리 전용입니다. 분류 노드나 요청 노드에서 수천 종류의 데이터가 있기 때문에 특정 데이터를 처리하는 방식이나 사용해야 하는 모델도 다릅니다.더 복잡한 프로젝트의 경우 이 프로젝트에 참여할 수 있는 사람을 위한 기계와 그 안에 있는 사람들은 높은 요구 사항을 가지고 있습니다. 다음은 두 가지 예입니다.

이미지 데이터와 같은 일부 의료 데이터와 같은 의학 분야에서 이러한 데이터를 처리하려면 일반적으로 필요한 데이터를 얻기 위해 데이터의 이 부분을 처리하고 계산하기 위해 적어도 특정 의학 지식을 가진 사람이 필요합니다.

AI 및 기계 학습 분야에서 이러한 유형의 데이터 교육 및 처리에는 KNN 또는 의사 결정 트리와 같은 특정 데이터 처리 모델을 사용해야 하기 때문에 더 많은 대학 과학 연구 장비 또는 프로그래밍 경험이 있는 개발자가 이 노드가 필요합니다. 일반 CPU 또는 GPU 기여자는 더 이상 이러한 유형의 데이터 처리 요구를 충족할 수 없습니다.

유효성 검사기

이 노드는 여러 처리 노드에서 전송된 동일한 데이터의 처리 결과를 판단하고 선별하며 일반적으로 장치 CPU의 기여만 필요합니다. 일반적으로 동일한 데이터 처리 작업이 여러 데이터 처리 노드로 전송되므로 나중에 어떤 데이터가 요구 사항을 충족하는지 판단하기 위해 투표할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 중복이 발생하지만 최종 결과의 정확성에 대한 높은 보증을 제공하고 명예 메커니즘과 협력하여 데이터 사기 문제를 효과적으로 해결합니다.

3.3.2 명예 시스템

이 플랫폼은 더 이상 자발적 배포를 통해 컴퓨팅 파워를 배포하지 않기 때문에 각 개인의 컴퓨팅 파워 기여도를 측정하는 방법은 새로운 문제입니다. 포인트 시스템과 회원 순위는 사용자가 기여하는 정도를 측정하는 더 좋은 방법이 될 수 있습니다.

완료된 작업 단위의 개수에 따라 포인트를 부여할 가능성이 있지만, 향후 분산 컴퓨팅 파워 플랫폼에서 실행할 수 있는 프로젝트는 특정 데이터 패킷이 특정 기계에서 완료하는 데 약 1시간이 걸리는 반면 다른 데이터 패키지는 동일한 기계에서 완료하는 데 20배 더 오래 걸리므로 동일한 작업 단위가 동일한 보상을 받지만 작업 부하가 다릅니다. 사용자의 컴퓨팅 기여도를 측정하기 위해 완료된 작업의 수입니다. 마찬가지로 작업 처리를 완료하는 데 필요한 CPU 시간으로 기여도를 측정하는 것은 불가능합니다. 특정 매개 변수를 통해 사용자의 기여도를 요약하는 것은 불가능하므로 공정하고 정확한 보상 분배를 달성하기 위해 각 사용자가 실제로 완료한 계산량을 정확하게 기록하는 일부 알고리즘을 사용해야 합니다. 따라서 기여금액에 대한 고려는 다각도에서 참고되어야 한다.

3.3.3 포인트 시스템

보다 실현 가능한 포인트 시스템은 노드의 기여도를 계산하기 위해 여러 측면을 종합적으로 고려해야 합니다.

장치 성능 지수

성능이 다른 장치는 동일한 데이터 패킷을 실행하고 처리할 때 리소스 사용량과 비용이 다르므로 가중치를 위한 합리적인 성능 점수를 얻으려면 서로 다른 장치에서 표준화된 성능 테스트를 수행해야 합니다.

제출된 결과의 정확한 수

분산 컴퓨팅 파워 플랫폼에서 수요 측은 얻은 결과의 품질에 가장 관심이 있으며 장치에서 얻은 결과가 요구 사항을 충족하지 않거나 악의적인 사용자가 생성한 유효하지 않은 결과인 경우 플랫폼에 대한 평판 손실은 거대한. 그러면 할 수 있는 것은 제출된 정답의 개수에 따라 등급을 매기는 것이며, 정답은 보상과 승급을, 오답은 벌칙에 따라 강등시켜야 합니다.

가능한 문제:

성능 테스트는 허용되지 않습니다.

특히 Windows 버전 클라이언트와 Linux 버전 클라이언트를 같은 컴퓨터에 설치하는 등 운영 체제 플랫폼이 교차하는 경우 벤치마크 테스트 결과가 상당히 다를 수 있습니다.

속이기 쉬운

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DCC 프로젝트 분석

블록체인 관련 클라우드 컴퓨팅 프로젝트는 주로 블록체인의 분산 기술을 사용하여 분산된 여러 컴퓨터 노드를 연결하여 분산 컴퓨팅 리소스 임대 서비스를 제공합니다.

4.1 DCC 프로젝트 목록

4.2 주요사업 항목별 비교

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DCC 프로젝트 투자 로직

1. 프로젝트 기술의 혁신

분산 컴퓨팅과 관련된 블록체인 프로젝트는 일반적인 아이디어와 동일하며 유휴 자원을 통합하고 활용하여 기업과 개인에게 분산 컴퓨팅 파워 서비스를 제공하고 토큰 경제를 기반으로 컴퓨터 컴퓨팅 파워 구매자와 판매자의 시장을 구축합니다. 따라서 기술 혁신이 특히 중요하며 가능한 한 빨리 기술을 개선하고 테스트 네트워크를 통해 착륙을 구현하여 경쟁에서 우위를 강조하는 것이 특히 중요합니다.

2. 효율적인 조직 및 조정 플랫폼

블록체인을 통해 컴퓨팅 노드를 조율하는 프로젝트는 세분화된 분야의 플랫폼에 성공적으로 대응하고자 합니다.자신만의 시나리오를 찾는 것 외에도 기존 클라우드 컴퓨팅 프로젝트와 효율성을 놓고 경쟁해야 합니다.더 효율적이고 저렴한 기본 체인을 선택하는 것은 눈에 띄는 중요한 부분입니다. .

3. 경제적 인센티브 모델 설계의 혁신

좋은 경제 모델의 설계는 프로젝트의 장기 운영을 결정합니다.시장에 많은 DCC 프로젝트가 있지만 경제 모델 프레임 워크는 기본적으로 동일하고 동질성이 상대적으로 심각합니다.그런 다음 보장하는 전제하에 기존 경제 모델의 안전성, 인센티브 모델의 혁신과 사용자 및 사용자와 더 일치해야만 오랫동안 경쟁에서 살아남을 수 있습니다.

4. 커뮤니티 운영 능력

블록체인 프로젝트에 있어 커뮤니티는 매우 중요한 자원이며, 팀의 커뮤니티 운영 능력의 강점이 네트워크 효과 형성 여부를 결정하여 프로젝트 추진 및 분산 컴퓨팅 성능 향상을 결정하고 커뮤니티도 운영 및 유지 보수, 기술 지원 및 기타 측면을 포함하여 프로젝트 개발에 상당한 기여.

5. 서비스 품질이 상업적 수준에 도달할 수 있는지 여부

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DCC 프로젝트의 향후 동향

1. 기술의 향상으로 실제 수행되는 프로젝트의 수가 증가했습니다.

블록체인 기반 클라우드 컴퓨팅 프로젝트는 기술적으로 성숙하고 완벽하지 않으며 일부는 여전히 테스트 네트워크에서 실행되고 있으며 안정성과 속도는 기존 클라우드 컴퓨팅 서비스보다 훨씬 나쁩니다. 응용 사례나 서비스 시나리오, , 아직 대규모 상용화까지는 멀었지만, 블록체인 기술과 분산 컴퓨팅 관련 기술의 동시 발전으로 랜딩 프로젝트가 빠르게 등장할 것으로 예상됩니다.

2. 보안의 향상은 중요한 발전 방향입니다.

클라우드 컴퓨팅 모델에서 사용자 데이터는 데이터 센터에 업로드되며 이 과정에서 데이터 보안이 중요한 문제가 됩니다. 전자금융계좌 비밀번호부터 검색엔진 이력, 스마트카메라 모니터링까지 이러한 개인의 사적인 데이터를 데이터센터에 업로드하는 과정에서 데이터 유출의 위험이 내포되어 있기 때문에 DCC가 본업을 이루기 위해서는 보안의 강화가 필요할 것이다.

3. 지적재산권의 적정한 해결

보안 문제와 밀접한 관련이 있는 것은 독점 데이터 및 지적 재산에 대한 문제입니다. 클라우드 컴퓨팅에서는 모든 사용자 데이터를 데이터 센터에 업로드해야 하며 상업 비밀로 간주되는 일부 중요한 정보는 고품질 센서에서 얻은 산업 데이터를 통해 얻을 수 있으므로 지적 재산권 문제에 대한 합리적인 솔루션이 매우 중요합니다. DCC 개발에 큰 영향을 미쳤습니다.

4. 대역폭 비용이 크게 절감됩니다.

시스템 내에서 연결된 센서는 많은 양의 데이터를 생성하며, 이러한 경우 이 모든 정보를 클라우드로 전송하는 데 너무 오래 걸리고 엄청난 비용이 소요되는 반면 분산 컴퓨팅은 보안을 유지하면서 높은 처리량 컴퓨팅을 가능하게 하므로 대역폭 비용이 크게 절감됩니다. .

5. 자율성 강화

Edge Computing의 독립적인 의사 결정이 클라우드의 특성에 의존하지 않는 것은 바로 지연과 탄력성 문제 때문이며, 이는 IoT 응용 분야에서 결정적인 이점이 되었습니다. 따라서 위급한 상황에서 DCC 플랫폼은 자신과 실행 중인 프로세스를 동시에 모니터링하고 프로그래밍할 수 있으므로 자체 보안 및 안정성을 보장하면서 탈중앙화의 특성을 완전히 실현할 수 있습니다.

6. 기술 아키텍처가 표준화됩니다.

모든 주요 기술 혁신은 초기 경쟁 아키텍처에 속합니다. 현재 DCC에는 많은 실험과 솔루션이 있으며 향후 5-10년 내에 특정 산업 표준이 점차 등장할 것이며 이는 전체 산업의 급속한 발전을 가져올 것입니다.

7. 블록체인과 클라우드 컴퓨팅은 제한된 통합을 달성할 것입니다.

블록체인 기술은 실제로 이론적으로 완전히 안전하고 민주적인 네트워크를 만들 수 있지만 사용자가 "안전"을 위해 기꺼이 지불할 대가는 제한되어 있습니다. 중요한 노드의 블록체인화, 제한된 백업 시나리오까지.

1. 이 보고서는 "저작권법"의 보호를 받는 전문 데이터 연구 및 분석 기관인 Jingzhun(ID: rong36kr)의 원본 저작물이며 법률에 따라 편집 및 주석에 대한 권한을 가집니다.

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3. 상업적인 전재 및 2차 편집 및 전재를 금지합니다.

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