Bibliografia z adnotacjami: Symulacje sieci Blockchain

Artykuł ten został po raz pierwszy opublikowany na blogu doktora Craiga Wrighta i został opublikowany ponownie za zgodą autora.

[Ten post na blogu został opublikowany przez redaktora doktora Craiga Wrighta w imieniu doktora Wrighta.]

Pozycje bibliograficzne z adnotacjami zapewniają wszechstronne zrozumienie wykorzystania symulacji eksperymentalnych, w szczególności z udziałem węzłów AWS EC2, do pomiaru wydajności sieci i ekonomicznego modelowania kosztów wdrożenia w sieciach blockchain. Podstawowa wiedza na temat typów instancji Amazon EC2 (NASDAQ: AMZN) i przypadków ich użycia pomaga w projektowaniu symulowanego środowiska sieciowego, podczas gdy metodologie analizy wydajności, względy ekonomiczne i porównania platform z różnych źródeł kierują konfiguracją eksperymentalną, procesami podejmowania decyzji i optymalizacją systemów blockchain. Spostrzeżenia dostarczone przez autorów przyczyniają się do dokładnej oceny wydajności sieci, problemów ze skalowalnością i wykonalności ekonomicznej, ostatecznie napędzając rozwój i wydajność sieci blockchain.

Bibliografia z adnotacjami: Symulacje sieci Blockchain

Zastosowanie symulacji eksperymentalnych, w szczególności węzłów AWS EC2, do pomiaru wydajności sieci i ekonomicznego modelowania kosztów wdrożenia węzłów i infrastruktury w sieciach blockchain jest krytycznym aspektem badań omawianych w przypisanych wpisach bibliograficznych. Podstawowa wiedza AWS (nd) na temat typów instancji Amazon EC2 i przypadków ich użycia jest kluczowa dla skonfigurowania symulowanego środowiska sieciowego odpowiedniego do testów. Stanowi podstawę do projektowania i wdrażania symulacji sieci na węzłach AWS EC2.

Dancheva i in. (2023) oferują systematyczne podejście do analizy wydajności aplikacji HPC w Amazon EC2, włączając takie czynniki, jak wydajność procesora, przepustowość pamięci, opóźnienia między węzłami i operacje we/wy na dysku. Spostrzeżenia dotyczące konsekwencji ekonomicznych wdrażania aplikacji na EC2 i metodologii ich testowania pomagają w projektowaniu symulacji eksperymentalnych i ocenie wydajności EC2 przy różnych obciążeniach.

Raj i Deka (2018) systematycznie analizują technologię blockchain, uwzględniając analizę porównawczą platform, ograniczenia skalowalności i względy ekonomiczne. Ich spostrzeżenia na temat wyboru narzędzi do przypadków użycia i konsekwencji ekonomicznych wdrożenia pomagają w projektowaniu badania, kierowaniu procesami decyzyjnymi i zrozumieniu ekonomicznej wykonalności wdrożenia.

Shudo i in. (2023) wnoszą wkład w tę dziedzinę, wykorzystując symulacje eksperymentalne z wykorzystaniem węzłów SimBlock i AWS EC2 do oceny wydajności sieci i ekonomicznego modelowania kosztów wdrażania węzłów i infrastruktury blockchain. Ich praca podkreśla znaczenie dokładnej oceny wydajności i szacowania kosztów w zapewnianiu wydajności i wykonalności sieci blockchain, dostarczając cennych informacji na temat oceny wydajności sieci i analizy kosztów.

Yuan i in. (2021) przedstawiają platformę CoopEdge, koncentrując się na kooperatywnym przetwarzaniu brzegowym w sieciach blockchain. Ich analiza wyzwań związanych z opóźnieniami sieci i ocena wydajności CoopEdge zapewniają praktyczny wgląd w zarządzanie transakcjami i ocenę skalowalności, co stanowi podstawę do zaprojektowania i wykonania badania.

Prace te pozwalają na dogłębne zrozumienie zastosowania symulacji eksperymentalnych, w szczególności węzłów AWS EC2, w pomiarze wydajności sieci i ekonomicznemu modelowaniu kosztów wdrożenia w sieciach blockchain. Różne źródła dostarczają podstawowej wiedzy, metodologii analizy wydajności, porównań platform i wglądu w implikacje ekonomiczne, umożliwiając rygorystyczną i dogłębną ocenę konfiguracji eksperymentalnej i optymalizacji systemów blockchain.

Opatrzone bibliografią

AWS. (nd). Obliczenia – Typy instancji Amazon EC2 – AWS. Amazon Web Services, Inc. Pobrano 16 lipca 2023 r. z https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/

AWS (nd) oferuje główne źródło zawierające szczegółowe informacje na temat instancji Elastic Compute Cloud (EC2) firmy Amazon, zasadniczo serwerów wirtualnych do skalowalnych obliczeń. Wyjaśnia różne instancje dostępne do konfiguracji i ich charakterystyczne przypadki użycia. Jest to wiedza podstawowa do tworzenia symulowanego środowiska sieciowego odpowiedniego do testowania. Wiedza ta jest kluczowa dla niniejszych badań, gdyż stanowi podstawę do projektowania i wdrażania symulacji sieci na węzłach AWS EC2.

Dancheva, T., Alonso, U. i Barton, M. (2023). Benchmarking chmury i analiza wydajności aplikacji HPC w Amazon EC2. Obliczenia klastrowe.
https://doi.org/10.1007/s10586-023-04060-4

Dancheva i in. (2023) badają analizę wydajności aplikacji HPC (High-Performance Computing) w środowisku EC2 firmy Amazon. W swoim badaniu autorzy porównują różne przypadki, co czyni je niezbędnym źródłem do obecnego badania, w którym wykorzystuje się również EC2 firmy Amazon do konfigurowania sieci węzłów Bitcoin.

Artykuł oferuje systematyczne podejście do analizy wydajności, badając takie czynniki, jak wydajność procesora, przepustowość pamięci, opóźnienia między węzłami i operacje we/wy dysku w środowisku chmury. Analiza różnych typów instancji przynosi korzyści temu badaniu, ponieważ pozwala zorientować się, które instancje EC2 zapewnią optymalne wyniki dla istniejącego i konkretnego przypadku użycia.

Jedną z mocnych stron Dancheva i in. (2023) to badanie skutków ekonomicznych wdrażania aplikacji HPC na platformie Amazon EC2. Przeprowadzona przez nich analiza kosztów i korzyści okazała się cennym źródłem do przewidywania potencjalnych wymagań finansowych i ograniczeń badania, którego celem jest zmierzenie wydajności sieci, przy jednoczesnym uwzględnieniu modelu ekonomicznego rozmieszczenia węzłów i infrastruktury.

Co więcej, podejście zastosowane w artykule do testowania i porównywania różnych typów instancji zapewniło ramy, które pomogły nam zaprojektować symulacje eksperymentalne w badaniu. Stosując ich metodologię w eksperymencie, możemy zapewnić rygorystyczną i dokładną ocenę konfiguracji EC2 i jej działania przy różnych obciążeniach.

Wreszcie Dancheva i in. (2023) zbadanie wyzwań i ograniczeń związanych z wykorzystaniem EC2 w zastosowaniach HPC jest ważnym czynnikiem do rozważenia. To zrozumienie pomaga w przewidywaniu potencjalnych przeszkód i wdrażaniu środków zapobiegawczych na etapie eksperymentu w badaniu. W artykule zawarto szczegółowe informacje na temat opracowania i wykonania komponentów analogicznych do zaplanowanych w bieżącym badaniu. Wyniki analiz porównawczych chmury i analizy wydajności zapewniły wiedzę teoretyczną i praktyczne porady dotyczące konfigurowania i obsługi podobnego środowiska EC2.

Raj, P. i Deka, GC (2018). Technologia Blockchain: Platformy, narzędzia i przypadki użycia. Prasa akademicka.

Raj i Deka (2018) oferują kompleksowe informacje i przewodnik po technologii blockchain, dostarczając wnikliwej analizy różnych dostępnych platform i narzędzi oraz szczegółowo opisując ich potencjalne przypadki użycia. Książka zapewnia szczegółowe i wielowarstwowe zrozumienie technologii blockchain, od projektu strukturalnego po mechanizmy funkcjonalne, co czyni ją nieocenionym źródłem informacji dla badaczy i praktyków.

Chociaż wiele aspektów jest błędnych, tekst skupia się na analizie porównawczej różnych platform blockchain. Omówiono w nim elementy konstrukcyjne, cechy, mocne i słabe strony, dokładnie poznając ich działanie i potencjalne zastosowania. Szczególnie wnikliwe są dyskusje na temat ograniczeń skalowalności i potencjalnych rozwiązań na tych platformach. W kontekście badań nad skalowalnością Bitcoina dyskusje te posłużyły jako podstawa do zrozumienia podstawowych problemów i potencjalnych rozwiązań.

Raj i Deka (2018) również podają szczegółowe informacje na temat wyboru odpowiednich narzędzi do konkretnych przypadków użycia, zapewniając praktyczny przewodnik dla programistów i badaczy. Wytyczne te mogą pomóc w projektowaniu badania i informowaniu o procesie decyzyjnym dotyczącym konfiguracji środowiska testowania skalowalności. Szczegółowe sugestie i spostrzeżenia pomogły w projektowaniu i wdrażaniu konfiguracji eksperymentalnej z wykorzystaniem instancji AWS EC2.

Jeśli chodzi o praktyczne zastosowanie treści książki, cenne były spostrzeżenia dotyczące ekonomicznych aspektów technologii blockchain. Raj i Deka omawiają ekonomiczne implikacje wdrażania węzłów i infrastruktury blockchain, co pomaga umieścić badania w szerszym kontekście wykonalności ekonomicznej.

Pomimo błędów jest to wszechstronna analiza technologii blockchain i jej zastosowania. Szerokie podejście, łączące szczegóły techniczne, analizę porównawczą i względy ekonomiczne, sprawia, że książka jest nieocenionym źródłem informacji dla badaczy badających kwestie skalowalności blockchainu Bitcoina. Zapewnia zarówno ramy teoretyczne, jak i praktyczne wytyczne, które wpływają na projektowanie i realizację badania badawczego.

Shudo, K., Hasegawa, T., Sakurai, A. i Banno, R. (2023). Badania sieci Blockchain włączone przez SimBlock. Międzynarodowa konferencja IEEE 2023 na temat Blockchain i kryptowalut (ICBC), 1–2. https://doi.org/10.1109/ICBC56567.2023.10174929

Shudo i in. (2023) badają wykorzystanie symulacji eksperymentalnych do badania sieci blockchain, ze szczególnym uwzględnieniem ich struktury SimBlock. Autorzy omawiają znaczenie oceny wydajności sieci i analizy kosztów we wdrażaniu węzłów i infrastruktury dla systemów blockchain.

Głównym celem badania jest wykorzystanie symulacji eksperymentalnych, w szczególności z wykorzystaniem węzłów AWS EC2, do pomiaru wydajności sieci systemów blockchain oraz do ekonomicznego modelowania kosztów wdrażania węzłów i infrastruktury. Autorzy podkreślają znaczenie dokładnej oceny wydajności i szacowania kosztów w zapewnieniu wydajności i wykonalności sieci blockchain.

Opracowany przez autorów framework SimBlock umożliwia symulację zachowania i wydajności sieci blockchain w kontrolowanym środowisku. Wykorzystując węzły AWS EC2, autorzy mogą dokładnie odtworzyć rzeczywiste scenariusze i zbadać wpływ różnych parametrów sieci na wydajność i koszty.

Symulacje eksperymentalne z wykorzystaniem SimBlock pozwalają autorom ocenić różne wskaźniki sieci, takie jak opóźnienia, przepustowość i skalowalność. Wskaźniki te są niezbędne do zrozumienia ograniczeń wydajności i wąskich gardeł systemów blockchain. Poprzez ilościowe określenie wydajności sieci autorzy mogą zidentyfikować potencjalne problemy i zaproponować optymalizacje w celu zwiększenia ogólnej wydajności sieci.

Co więcej, aspekt badania dotyczący modelowania ekonomicznego ma kluczowe znaczenie dla oceny konsekwencji kosztowych wdrażania węzłów i infrastruktury blockchain. Autorzy mogą dostarczyć cennych spostrzeżeń na temat ekonomicznej wykonalności wdrażania sieci blockchain w różnych scenariuszach, analizując koszty związane z różnymi konfiguracjami. Analiza ta pomaga zainteresowanym stronom podejmować świadome decyzje dotyczące alokacji zasobów i planowania budżetu.

Artykuł wnosi wkład w dziedzinę badań nad blockchainem, dostarczając ram dla oceny wydajności sieci i modelowania kosztów. Korzystanie z symulacji eksperymentalnych, w szczególności z wykorzystaniem węzłów AWS EC2, pozwala na dokładne pomiary i analizy ekonomiczne, co może znacznie pomóc w projektowaniu i wdrażaniu sieci blockchain. Shudo i in. (2023) wykazali wartość symulacji eksperymentalnych w badaniu sieci blockchain. Ich praca z SimBlock i korzystanie z węzłów AWS EC2 zapewnia cenny wgląd w ocenę wydajności sieci i analizę kosztów, ostatecznie przyczyniając się do udoskonalania i optymalizacji systemów blockchain.

Yuan, L., He, Q., Tan, S., Li, B., Yu, J., Chen, F., Jin, H. i Yang, Y. (2021). CoopEdge: zdecentralizowana platforma oparta na Blockchain do wspólnego przetwarzania brzegowego. Materiały z konferencji internetowej 2021, 2245–2257. https://doi.org/10.1145/3442381.3449994

Yuan i in. (2021) przedstawiają platformę CoopEdge, innowacyjną zdecentralizowaną platformę blockchain zaprojektowaną specjalnie z myślą o kooperatywnym przetwarzaniu brzegowym. Autorzy szeroko zagłębiają się w nieodłączne wyzwania związane z wykorzystaniem przetwarzania brzegowego w kontekście technologii blockchain, krytycznie badając problem opóźnień sieci, kluczowy problem w skutecznym skalowaniu sieci blockchain. Szczegółowo opisują integralne zasady projektowania leżące u podstaw platformy CoopEdge, zapewniając wgląd w to, w jaki sposób te elementy projektu mogą ułatwić bardziej wydajne i efektywne działanie sieci blockchain.

Ponadto artykuł rozpoczyna dogłębną eksplorację wydajności platformy, prezentując cenne dane na temat zachowania CoopEdge w różnych warunkach. W badaniu zbadano kluczowe aspekty, takie jak równoważenie obciążenia i alokacja zasobów, które są czynnikami krytycznymi dla oceny skalowalności projektu. Dostarcza rygorystycznych dowodów eksperymentalnych wykazujących skuteczność ich podejścia w stawianiu czoła tym wyzwaniom.

Metodologie i wyniki przedstawione w tym artykule oferują wnikliwe wskazówki dotyczące projektowania transakcji i zarządzania nimi w ramach planowanej symulowanej sieci blockchain na platformie AWS EC2. Ponadto wpisuje się w szerszy dyskurs na temat skalowalności blockchainu, prezentując praktyczne rozwiązania i inicjując dające do myślenia dyskusje na temat integracji przetwarzania brzegowego i blockchain.

W związku z tym źródło to stanowi cenny punkt odniesienia w opracowaniu i realizacji badania, informując o podejściu do projektowania sieci, zarządzania transakcjami i oceny skalowalności.

[Ten post na blogu został opublikowany przez redaktora doktora Craiga Wrighta w imieniu doktora Wrighta.]

Obejrzyj: Blockchain zapoczątkuje rewolucję przemysłową 5.0, mówi dr Eesa Bastaki

Autor : BitcoinSV.pl

Źródło : Annotated Bibliography: Blockchain network simulations – CoinGeek

Author: BitcoinSV.pl
CEO