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挖矿已经被引入了进来

云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。今天,云计算已经过入各类企业的主流应用平台。它也已经被引入到了挖矿行业。

既然挖矿生态市场会随着设备的更新而不断被改变,那么在其中起着核心关键作用的模块就当属挖矿芯片了。不少矿机厂商也将人工智能引入了进来,试图透过人工智能算法芯片为挖矿矿机插上腾飞的翅膀。目前像比特大陆、嘉楠耘智均在人工智能算法芯片上进行发力,目前挖矿业引入人工智能,多是让人工智能芯片在CNN / RNN / DNN 等人工神经网络的预测和训练上进行改进。

边缘网络计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。不得不说,虽然应用边缘计算在矿圈还是一件非常小众的事情,但不等于说边缘计算不能用于挖矿,或者没有人在挖矿中尝试应用边缘计算。

在分布式存储这个赛道内,挖矿已经被引入了进来,目前国内粗略估计已存在150万台以上的分布式存储的矿机。通过分布式存储交易市场,存储矿工挂单并销售自己的存储空间;存储用户通过发起购买需求,通过交易市场完成存储需求的匹配,用户将数据存储至存储矿工的空间内。

人工智能

分布式存储系统,是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,也是可靠性和安全性的焦点,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。

云挖矿就是通过购买基于矿机算力的云算力进行远程挖矿。这其中,平台负责购买、设置和维护矿机,矿工们只需要购买算力、支付电费等基础成本,就能每天分享挖矿收益。

人工智能要发展起来要完全具备四个条件:算法的成熟、大数据的积累、计算能力的进步和应用场景的需求,现在这些条件都已完全成熟,同时挖矿业本身也对人工智能算法芯片有着极大的需求。集成运算能力更高的人工智能算法芯片,无疑门槛已被降低,让挖矿产业入场者越来越多,所以人工智能芯片已成矿机发展的一个趋势。

边缘计算的网络,一般是分布式的,在这个网络之中也存在着不同的节点,而每个节点也运行着这样或者那样的运算服务,接入网络的设备不仅仅有专用设备,甚至有的边缘计算项目还提供了更多的小型设备专用软件,而在这些小型系统之中完全可以根据设备实际网络、存储大小等分配一定的计算任务,这些计算设备利用一定的资源完成任务,最后获得一定的通证奖励,这也是最简单的边缘计算模式。

这些难度再加上能耗等问题,就使得在挖矿的各个环节之中,不断有高新技术被引入进来,以提高挖矿的效率。下面我们就对这些高新技术逐个进行盘点。

矿工们最初都采用矿工集中式挖矿,在挖矿的过程中,噪音、散热、更新等问题非常容易让矿工崩溃。这使得集中式挖矿必须要专门的场地,能源集中消耗还需要还迫使挖矿在电力价格低的地点进行。与之相比,云挖矿算力永久,不受矿机迭代影响;资金门槛很低,手头有几百元闲钱都能玩。

因此,在对抗“挖矿木马”的过程中,需要用到大量新型网络安全技术,并且对于矿工们来说,他们需要与网络安全公司保持实时、同步的更新。

不得不说,网络安全是一项非常“古老”的技术,但这却是一个更新换代极快的领域。

云计算

分布式存储

分布式存储系统在应用过程中,需要考虑元数据管理、系统弹性扩展技术、存储层级内的优化技术、针对应用和负载的存储优化技术。综合利用这些技术以后,分布式存储要保证数据的一致性、可用性、分区容错性。

边缘计算

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