分布式web去中心化系统
① IPFS分布式存储与去中心化云计算是什么关系
两者相辅相成,与传统中心化储存与中心化云服务相比,扩充了数据储存与计算的市场,将构成未来数字经济的两大基石。中国拥有高效、稳定且廉价的电力及网络基础设施,为去中心化云计算的发展提供了充分的土壤。以IPFS为例,目前IPFS全网算力的90%都位于中国。在未来,不排除中国会成为IPFS世界的主导者。以XnMatrix为例,已经成为全球算力领先的去中心化云计算平台。
② 互联网中的去中心化是什么意思
最近“区块链”的热度,一直高涨,可能大家都认为比特币的疯狂,会落到区块链,有点像VR元年的时候,创业者都蜂拥而至,某种程度上,可能和那本书的名言有关:站在风口上 猪也能飞起来!但小米这“猪”,是一个非常精细的产品。
本文主要解读一个创业者过渡解读和放大的词“去中心化”。
往往创业者或者某些执迷于创业的人,在公开场合中,说产品的时候会说,我们的产品是“去中心化”的。
对于事情,对于所谓的不明觉厉,人们是盲目的,那么“去中心化”到底是什么?要想了解“去中心”化首先要知道什么是“中心化”。
1、互联网是信息传递的新的形式,中心化就是信息集中发布,参与者往往没有话语权,这里的话语权就是引导舆论导向级别的话语权;
2、去中心化就是参与者可以有话语权,并且可以发声,可以自由传播信息;
中心化是如何形成的?
因为信息资源的匮乏导致中心化,在某种程度上,互联网的用户群也是中心化形成的原因;
去中心化是如何形成的?
因为信息资源的规范导致中心化,在某种程度上,互联网用户群的上升,具备了构建去中心化的条件,同时用户对于信息需求扩大。
③ web2.0中的“去中心化”应该怎么翻译
centralize,集中于中央(或中心)
decentralize离开中心化,去中心化,分散,:从中心位置分散开来或下放中央权力.
decentralized,adj,去中心化.
④ 如何构建高可用的分布式系统
开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分,随着这些网站的逐步壮大,他们的网站架构和一些指导原则也出现在开发者们的面前,给予切实有用的指导和帮助。本文旨在介绍一些核心问题以及通过构建模块来制作大型网站,实现最终目标。 这篇文章主要侧重于Web系统,并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底指的是什么?在最初,仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样,当构建一个Web服务时,需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及权衡可能会给你带来更加明智的决策,当你在创建小网站时。下面是设计大型Web系统时,需要注意的一些核心原则: 1.可用性 2.性能 3.可靠性 4.可扩展 5.易管理 6.成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而,它们也可能彼此相左,例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子:选择地址容量,仅通过添加更多的服务器(可伸缩性),这个可能以易管理(你不得不操作额外的服务器)和成本作为代价(服务器价格)。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序,这些原则都是非常重要的,甚至这些原则之间也会互相羁绊,做好它们之间的权衡也非常重要。 基础 当涉及到系统架构问题时,这几件事情是必须要考虑清楚的:什么样的模块比较合适?如何把它们组合在一起?如何进行恰当地权衡?在扩大投资之前,它通常需要的并不是一个精明的商业命题,然而,一些深谋远虑的设计可以帮你在未来节省大量的时间和资源。 讨论的重点几乎是构建所有大型Web应用程序的核心:服务、冗余、分区和故障处理能力。这里的每个因素都会涉及到选择和妥协,特别是前面所讨论的那些原则。解释这些核心的最佳办法就是举例子。 图片托管应用程序 有时,你会在线上传图片,而一些大型网站需要托管和传送大量的图片,这对于构建一个具有成本效益、高可用性并具有低延时(快速检索)的架构是一项挑战。 在一个图片系统中,用户可以上传图片到一个中央服务器里,通过网络连接或API对这些图片进行请求,就像Flickr或者Picasa。简单点,我们就假设这个应用程序只包含两个核心部分:上传(写)图片和检索图片。图片上传时最好能够做到高效,传输速度也是我们最关心的,当有人向图片发出请求时(例如是一个Web页面或其他应用程序)。这是非常相似的功能,提供Web服务或内容分发网络(一个CDN服务器可以在许多地方存储内容,所以无论是在地理上还是物理上都更加接近用户,从而导致更快的性能)边缘服务器。 该系统需要考虑的其他重要方面: 1.图片存储的数量是没有限制的,所以存储应具备可伸缩,另外图片计算也需要考虑 2.下载/请求需要做到低延迟 3.用户上传一张图片,那么图片就应该始终在那里(图片数据的可靠性) 4.系统应该易于维护(易管理) 5.由于图片托管不会有太高的利润空间,所以系统需要具备成本效益 图1是个简化的功能图 图1 图片托管系统的简化结构图 在这个例子中,系统必须具备快速、数据存储必须做到可靠和高度可扩展。构建一个小型的应用程序就微不足道了,一台服务器即可实现托管。如果这样,这篇文章就毫无兴趣和吸引力了。假设我们要做的应用程序会逐渐成长成Flickr那么大。 服务 当我们考虑构建可伸缩的系统时,它应有助于解耦功能,系统的每个部分都可以作为自己的服务并且拥有清晰的接口定义。在实践中,这种系统设计被称作面向服务的体系结构(SOA)。对于此类系统,每个服务都有它自己的独特功能,通过一个抽象接口可以与外面的任何内容进行互动,通常是面向公众的另一个服务 API。 把系统分解成一组互补性的服务,在互相解耦这些操作块。这种抽象有助于在服务、基本环境和消费者服务之间建立非常清晰的关系。这种分解可以有效地隔离问题,每个块也可以互相伸缩。这种面向服务的系统设计与面向对象设计非常相似。 在我们的例子中,所有上传和检索请求都在同一台服务器上处理。然而,因为系统需要具备可伸缩性,所以把这两个功能打破并集成到自己的服务中是有意义的。 快进并假设服务正在大量使用;在这种情况下,很容易看到写图片的时间对读图片时间有多大影响(他们两个功能在彼此竞争共享资源)。根据各自体系,这种影响会是巨大的。即使上传和下载速度相同(这是不可能的,对于大多数的IP网络来说,下载速度:上传速度至少是3:1),通常,文件可以从缓存中读取,而写入,最终是写到磁盘中(也许在最终一致的情况下,可以被多写几次)。即使是从缓存或者磁盘(类似SSD)中读取,数据写入都会比读慢(Pole Position,一个开源DB基准的开源工具和结果)。 这种设计的另一个潜在问题是像Apache或者Lighttpd这些Web服务器通常都会有一个并发连接数上限(默认是500,但也可以更多),这可能会花费高流量,写可能会迅速消掉所有。既然读可以异步或利用其他性能优化,比如gzip压缩或分块传输代码,Web服务可以快速切换读取和客户端来服务于更多的请求,超过每秒的最大连接数(Apache的最大连接数设置为500,这种情况并不常见,每秒可以服务几千个读取请求)。另一方面,写通常倾向于保持一个开放的链接进行持续上传,所以,使用家庭网络上传一个1 MB的文件花费的时间可能会超过1秒,所以,这样的服务器只能同时满足500个写请求。 图2:读取分离 规划这种瓶颈的一个非常好的做法是把读和写进行分离,如图2所示。这样我们就可以对它们单独进行扩展(一直以来读都比写多)但也有助于弄明白每个点的意思。这种分离更易于排除故障和解决规模方面问题,如慢读。 这种方法的优点就是我们能够彼此独立解决问题——在同种情况下,无需写入和检索操作。这两种服务仍然利用全球语料库的图像,但是他们可以自由地优化性能和服务方法(例如排队请求或者缓存流行图片——下面会介绍更多)。从维护和成本角度来看,每一个服务都可以根据需要独立进行扩展,但如果把它们进行合并或交织在一起,那么有可能无意中就会对另一个性能产生影响,如上面讨论的情景。 当然,如果你有两个不同的端点,上面的例子可能会运行的很好(事实上,这非常类似于几个云存储供应商之间的实现和内容分发网络)。虽然有很多种方法可以解决这些瓶颈,但每个人都会有不同的权衡,所以采用适合你的方法才是最重要的。 例如,Flickr解决这个读/写问题是通过分发用户跨越不同的碎片,每个碎片只能处理一组用户,但是随着用户数的增加,更多的碎片也会相应的添加到群集里(请参阅Flickr的扩展介绍)。在第一个例子中,它更容易基于硬件的实际用量进行扩展(在整个系统中的读/写数量),而Flickr是基于其用户群进行扩展(but forces the assumption of equal usage across users so there can be extra capacity)。而前面的那个例子,任何一个中断或者问题都会降低整个系统功能(例如任何人都没办法执行写操作),而Flickr的一个中断只会影响到其所在碎片的用户数。在第一个例子中,它更容易通过整个数据集进行操作——例如,更新写服务,包括新的元数据或者通过所有的图片元数据进行搜索——而 Flickr架构的每个碎片都需要被更新或搜索(或者需要创建一个搜索服务来收集元数据——事实上,他们就是这样做的)。 当谈到这些系统时,其实并没有非常正确的答案,但有助于我们回到文章开始处的原则上看问题。确定系统需求(大量的读或写或者两个都进行、级别并发、跨数据查询、范围、种类等等),选择不同的基准、理解系统是如何出错的并且对以后的故障发生情况做些扎实的计划。 冗余 为了可以正确处理错误,一个Web架构的服务和数据必须具备适当的冗余。例如,如果只有一个副本文件存储在这台单独的服务器上,那么如果这台服务器出现问题或丢失,那么该文件也随即一起丢失。丢失数据并不是什么好事情,避免数据丢失的常用方法就是多创建几个文件或副本或冗余。 同样也适用于服务器。如果一个应用程序有个核心功能,应确保有多个副本或版本在同时运行,这样可以避免单节点失败。 在系统中创建冗余,当系统发生危机时,如果需要,可以消除单点故障并提供备份或备用功能。例如,这里有两个相同的服务示例在生产环境中运行,如果其中一个发生故障或者降低,那么该系统容错转移至那个健康的副本上。容错转移可以自动发生也可以手动干预。 服务冗余的另一重要组成部分是创建一个无共享架构。在这种体系结构中,每个节点都能相互独立运行,并且没有所谓的中央“大脑”管理状态或协调活动其他节点。这对系统的可扩展帮助很大,因为新节点在没有特殊要求或知识的前提下被添加。然而,最重要的是,这些系统是没有单点故障的,所以失败的弹性就更大。 例如在我们的图片服务器应用程序中,所有的图片在另一个硬件上都有冗余副本(理想情况下是在不同的地理位置,避免在数据中心发生一些火灾、地震等自然事故),服务去访问图片将被冗余,所有潜在的服务请求。(参见图3:采用负载均衡是实现这点的最好方法,在下面还会介绍更多方法) 图3 图片托管应用程序冗余 分区 数据集有可能非常大,无法安装在一台服务器上。也有可能这样,某操作需要太多的计算资源、性能降低并且有必要增加容量。在这两种情况下,你有两种选择:纵向扩展或横向扩展。 纵向扩展意味着在单个服务器上添加更多的资源。所以,对于一个非常大的数据集来说,这可能意味着添加更多(或更大)的硬件设备,来使一台服务器能容下整个数据集。在计算操作下,这可能意味着移动计算到一个更大的服务器上,拥有更快的CPU或更大的内存。在各种情况下,纵向扩展可以通过提升单个资源的处理能力来完成。 横向扩展在另一方面是添加更多的节点,在大数据集下,这可能会使用第二服务器来存储部分数据集,对于计算资源来说,这意味着分割操作或跨节点加载。为了充分利用横向扩展,它应作为一种内在的系统架构设计原则,否则修改或拆分操作将会非常麻烦。 当谈到横向扩展时,最常见的做法是把服务进行分区或碎片。分区可以被派发,这样每个逻辑组的功能就是独立的。可以通过地理界限或其他标准,如非付费与付费用户来完成分区。这些方案的优点是他们会随着容量的增加提供一个服务或数据存储。 在我们的图片服务器案例中,用来存储图片的单个文件服务器可能被多个文件服务器取代,每个里面都会包含一套自己独特的图像。(见图4)这种架构将允许系统来填充每一个文件/图片服务器,当磁盘填满时会添加额外的服务器。这样的设计需要一个命名方案,用来捆绑图片文件名到其相应的服务器上。图像名字可以形成一个一致的哈希方案并映射到整个服务器上;或者给每张图片分配一个增量ID,当客户端对图片发出请求时,图片检索服务只需要检索映射到每个服务器上(例如索引)的ID。 图4 图片托管应用程序冗余和分区 当然,跨越多个服务器对数据或功能进行分区还是有许多挑战的。其中的关键问题是数据本地化。在分布式系统中,数据操作或计算点越接近,系统性能就会越好。因此,它也可能是个潜在问题,当数据分散在多个服务器上时。有时数据不是在本地,那么就要迫使服务器通过网络来获取所需的信息,这个获取的过程就会设计到成本。 另一潜在问题是不一致。当这里有多个服务对一个共享资源执行读写操作时,潜在可能会有另一个服务器或数据存储参与进来,作为竞选条件——一些数据需要更新,但是读的优先级高于更新——在这种情况下,数据就是不一致的。例如在图片托管方案中,有可能出现的不一致是:如果一个客户端发送更新“狗”图片请求,进行重新命名,把“Dog”改成“Gizmo”,但同时,另一个客户端正在读这张图片。在这种情况下,标题就是不清楚的。“Dog”或“Gizmo” 应该被第二个客户端接收。 当然,在进行数据分区时会产生一些障碍,但是分区允许把每个问题拆分到管理群里——通过数据、负载、使用模式等。这样对可扩展和易管理都是有帮助的,但也不是没有风险的。这里有很多方式来降低风险和故障处理;然而,为了简便起见,并未在本文中详细说明,如果你有兴趣,可以访问我的博客。 总结 以上介绍的都是设计分布式系统需要考虑的核心要素。可用性、性能、可靠性、可扩展、易管理、成本这几个原则非常重要,但在实际应用中可能会以牺牲某个原则来实现另外一个原则,在这个过程中就要做好权衡工作,做到因时制宜。 在下面的构建分布式系统实战中,我们将会深入介绍如何设计可扩展的数据访问,包括负载均衡、代理、全局缓存、分布式缓存等。 英文地址:Dr.Dobb's 文:CSDN
⑤ 去中心化都有哪些特点及内容
“去中心化”是一种现象或结构,其只能出现在拥有众多用户或众多节点的系统中,每个用户都可连接并影响其他节点。通俗地讲,就是每个人都是中心,每个人都可以连接并影响其他节点,这种扁平化、开源化、平等化的现象或结构,称之为“去中心化”。
同时“去中心化”是区块链的典型特征之一,其使用分布式储存与算力,整个网络节点的权利与义务相同,系统中数据本质为全网节点共同维护,从而区块链不再依靠于中央处理节点,实现数据的分布式存储、记录与更新。而每个区块链都遵循统一规则,该规则基于密码算法而不是信用证书,且数据更新过程都需用户批准,由此奠定区块链不需要中介与信任机构背书。
去中心化的特点:
去中心化首先体现在多样化上,在网络世界不再是有几个门户网站说了算,各种各样的网站开始有了自己的声音,表达不同的选择,不同的爱好,这些网站分布在网络世界的各个角落里张扬着个性。
去中心化其次体现在人的中心化上,去内容中心化成为趋势,人成为决定网站生存的关键力量。以缺乏互动的个别人建站变成了以圈子的形式来聚合人才贡献自己的智慧,这是一个巨大的变革。即用户为本,人性化。
去中心化的内容:
去中心化是互联网发展过程中形成的社会化关系形态和内容产生形态,是相对于“中心化”而言的新型网络内容生产过程。
相对于早期的互联网(Web1.0)时代,今天的网络(Web2.0)内容不再是由专业网站或特定人群所产生,而是由全体网民共同参与、权级平等的共同创造的结果。任何人,都可以在网络上表达自己的观点或创造原创的内容,共同生产信息。
随着网络服务形态的多元化,去中心化网络模型越来越清晰,也越来越成为可能。Web2.0兴起后,Wikipedia、Flickr、Blogger等网络服务商所提供的服务都是去中心化的,任何参与者,均可提交内容,网民共同进行内容协同创作或贡献。
之后随着更多简单易用的去中心化网络服务的出现,Web2.0的特点越发明显,例如Twitter、Facebook等更加适合普通网民的服务的诞生,使得为互联网生产或贡献内容更加简便、更加多元化,从而提升了网民参与贡献的积极性、降低了生产内容的门槛。最终使得每一个网民均成为了一个微小且独立的信息提供商,使得互联网更加扁平、内容生产更加多元化。
⑥ 如何读懂Web服务的系统架构图
大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1)数据的获得
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。
⑦ 怎么实现分布式系统体系结构设计
北方某地,绵延数千亩的青纱帐中隐没着一座神秘的“海战实验室”——海军某电子对抗仿真试验中心。 在这里,荧屏飞兵走马,网络遣兵布阵,无需调动一兵一卒、耗费一枪一弹,就可完成复杂无形电磁空间中的对抗和厮杀,“排练”未来海战。 在这里,一批批新型海防武器在近似实战的环境中得以检验,显威海战场;一批批“电磁奇兵”由此脱胎换骨,叱咤海疆。 在这里,科研人员横戈未来,潜心探索,在枯燥的“0”和“1”的数字世界里,填补了10项国内空白、收获了12个军队科技进步奖…… 军内第一个具有分布式体系结构的仿真试验指挥控制系统 海军“电子对抗仿真试验系统”建设方案通过评审后,从未和“仿真”沾过边的数十名技术干部受命担纲研制。 “这是海军电子战装备几代人的梦想!”构建有利于己而不利于敌的复杂电磁环境,是夺取制电磁权的前提和基础。然而,长期以来,由于没有可控、可知、可复现的电子对抗仿真实验室,复杂的电磁环境一直是无形无影、无孔不入的幽灵,制约着新型电子武器装备的验证和新战法训法的生成。 “现代化的参照物只能在世界坐标系中去寻找,要干就干世界一流的!” 为了这个“世界一流”,课题组开始放眼全球,寻找最先进的技术、最领先的知识。时任中心主任张洪斌、总工程师于明成、总体室主任董印权分头带着课题组成员用20天跑遍了国内10多个与仿真技术相关的科研院所,认真听取权威的意见、寻找最新资料、吸收国外仿真技术发展的经验。最后,他们目光聚焦在分布式网络技术上。 然而,他们的设想迎来的是当头棒喝。在某重点院校仿真教研室,面对董印权递上来的设计流程图,一位老教授毫不客气地说:“你的想法很难实现,甚至是异想天开!” “分布式网络技术绝对是一种发展方向!”科研人员成竹在胸,他们顶着各种压力,加班加点。 不久,分系统集成联网成功,军内第一个具有分布式体系结构的仿真试验指挥控制系统诞生。这一系统以其通用性强、升级方便、拓展性好、易于维护等优点,赢得了军地专家一片赞誉。 国际上第一个异类复合型微波暗室 一起步就瞄准世界一流,需要更新、更勇敢的头脑。 微波暗室是电子对抗仿真试验系统一个必不少的部分,承担着雷达对抗多种功能的仿真试验任务。 各种功能对微波暗室的要求各异,有的要求暗室是圆形,有的需要方形实验室。按照国内外“一个实验室满足一种功能”的通用做法,中心要建几个实验室。但摆在面前的经费,仅能满足一个微波暗室建设需要。何况,实验室各自独立,也不便于全武器系统试验。 功能不能少,花钱不能超,标准还要高,课题组瞄准最新材料和最新工艺,大胆创新,拿出来的建设方案让评审专家大吃一惊:结构设计集多种功能于一身,完全颠覆了原设计。 “最发达的国家也没有这样做!”专家对此赞不绝口。这是国际上第一个异类复合型微波暗室,独具匠心的设计和神奇的功能,使它成了微波暗室建设的典范,吸引着航天、信息、舰船等军内外科研院所数十个团队慕名前来取经。 宁可现在输在练兵场,决不能输在战场 仿真试验中心迎来了它的检验者和挑战者。 “真刀真枪都干过,还怕‘虚拟’不成?!”某军舰上两名电子战高手来到中心。比武场上,他们曾以无可挑剔的技术、战术击败对手,叱咤海疆。 眼前的“雷达”操纵界面与他们工作的真舰分毫不差,他们娴熟地开机、跟踪、锁定。但很快他们就傻眼了,“雷达”荧屏“雪花飘飘”,目标在哪里?他们两眼迷茫。 一战败北。自此,他们主动邀请中心技术人员上门授课,并找中心“开后门”多给几个电子战职手培训名额。 “技术难题解决后,跨越的重点就是‘较真’!”该中心疏义明政委经常提醒大家。 张鸿喜、顾振杰等年轻科技干部心领神会,他们紧盯着未来海战,设置逼真战场,他们为电子战职手安排的“电磁陷阱”,经常是环中有环、套中有套。 这是一次复杂电磁环境下的雷达职手仿真训练。 某型雷达职手田洪军刚“开机”,干扰信号就尾随而至。使出浑身解数,田洪军将干扰排除。随后,数十个险局挨个儿等着他。 3小时后,田洪军大汗淋漓,招架不住。 一次平常的仿真训练就遭遇数百个“连环套”,让田洪军满脑子都是各种电磁信号:“睁眼也是,闭眼也是,做梦都是电磁!” “未来海战哪有那么玄乎?”有人埋怨道。 “未来海战瞬息万变,我们应该提前有充分准备。”教员强调,“要练就练副‘火眼金睛’,宁可现在输在练兵场,决不能输在战场!” 把受训者逼成了对手 有前来参训的官兵受不了,找中心主任董印权“理论”。 “无论是测试武器,还是测试人,我们的职责就是‘挑毛病’!”董印权坦言,“我们的目的只有一个:把复杂电磁环境最新作战理念注入部队,把未来复杂电磁环境下的攻防搬到今天的训练场上。” 来人听罢,掩面而去。 一次次“打磨”,一番番心智交锋,来中心参训的官兵思路更清晰,补“短”的力度更大。当他们再次现身海疆时,无论从技术到战术,还是从行动方式到作战理念,都已发生了深刻变革。 3年前曾在中心惨败的某舰3名官兵,再次来到中心。在一波接一波的电磁攻击中,他们超强的防侦抗毁能力,令现场人员刮目相看。他们在防守之余,冷不丁地运用复杂电磁对敌“以牙还牙”,几次把对方逼入险境。对此,他们毫不客气地冲着中心教员说:“这都是被你们逼出来的!” 把受训者逼成了对手,面对新的挑战,电子对抗仿真试验中心又开始了新的征程
⑧ 问下大家,BitDNS去中心化“域名系统”是什么
BitDNS是分布式域名解析系统,解决的是通过分布式和区块链技术,解析域名与网络IP之间的对应关系问题,就是如何通过人类可读的名称(域名)找到对应的计算机网络设备