当前位置: 首页 > news >正文

微算法科技(NASDAQ:MLGO)推出创新型混合区块链共识算法,助力物联网多接入边缘计算

随着物联网(IoT)技术的不断发展,多接入边缘计算(MEC)已成为提升计算能力和数据处理效率的关键技术之一。MEC通过在无线接入网(RAN)边缘提供云计算服务,使设备能够更快地访问计算资源,降低数据传输延迟,提高计算效率。然而,在MEC网络中部署区块链技术仍然面临诸多挑战,特别是共识算法的优化问题。

针对这一行业痛点,微算法科技(NASDAQ:MLGO)推出了一种创新的混合区块链共识算法,专门针对物联网MEC网络优化设计,旨在实现无需许可、可扩展、安全、去中心化且绿色的共识机制。该算法结合了无需许可的容量证明(Proof of Capacity, PoC)和需要许可的异步拜占庭算法(Asynchronous Byzantine Fault Tolerance, ABFT),兼顾了效率与安全性。

传统区块链系统,如比特币和以太坊,主要采用工作量证明(PoW)或权益证明(PoS)机制。PoW虽然安全性高,但计算资源消耗巨大,难以适用于资源受限的MEC环境;PoS虽然减少了计算负担,但通常需要质押代币,可能会导致部分节点被排除在共识网络之外,影响去中心化程度。

微算法科技混合区块链共识算法的创新点在于其混合共识设计:

无需许可的容量证明(PoC)机制:PoC允许设备使用硬盘空间代替计算能力来参与共识,从而降低能源消耗,同时适用于资源受限的MEC节点。相比PoW,PoC的计算需求大幅下降,使得更多设备能够参与共识过程,从而提升去中心化程度。

需要许可的异步拜占庭算法(ABFT):在PoC的基础上,Hedera结合了ABFT以确保共识的安全性和最终性。ABFT是一种无需同步假设的拜占庭容错算法,可以在不依赖全球时间同步的情况下达成共识,确保在恶意节点存在的情况下仍然能够保持系统的稳定性。

通过这一混合策略,微算法科技算法在保证安全性的同时,显著提高了系统吞吐量,并降低了计算资源消耗,使其能够在MEC网络环境下高效运行。

在MEC网络环境中,微算法科技混合区块链共识算法网络由多个边缘节点组成。这些节点可以是IoT设备、基站、网关等,彼此间通过点对点(P2P)网络进行通信。PoC共识阶段,参与共识的设备首先利用可用存储空间生成预计算数据,即“哈希图谱”(Hash Map)。这些预计算数据存储在设备的硬盘中,以便在共识过程中快速查询,从而减少计算开销。

PoC共识阶段确定候选区块后,进入ABFT共识阶段。ABFT机制进一步验证区块的正确性,并确保网络中恶意节点的影响被最小化。此过程依赖于去中心化的投票机制,使得即使部分节点失效或恶意篡改数据,整个系统仍然能够正常运作。

共识达成后,新的区块被添加到账本中,并通过P2P网络广播至所有节点,确保数据的一致性和可追溯性。由于ABFT的异步特性,这一过程不依赖于全网同步时钟,因此大幅降低了网络通信开销。

MEC网络的核心优势在于其提供的本地化计算能力,使数据在边缘节点完成处理,而无需传输至远程云端,从而降低延迟,提高数据隐私性。然而,MEC网络中的计算节点资源有限,因此在选择区块链共识机制时,必须考虑计算开销和网络可扩展性。

微算法科技(NASDAQ:MLGO) 混合区块链共识算法的设计主要优势包括:

低计算消耗:PoC共识机制减少了对CPU和GPU的依赖,使得资源受限的MEC节点也能参与共识,提高了网络覆盖范围。

绿色节能:相比PoW的高能耗,该算法的混合共识机制对能源需求极低,非常适合长期运行的物联网设备。

高吞吐量和低延迟:ABFT机制确保了共识能够快速达成,减少交易确认时间,使得MEC网络中的数据处理更加高效。

安全性和去中心化:结合PoC和ABFT,该算法能够在保持去中心化的同时,抵御拜占庭攻击,提高系统的稳健性。

可扩展性:PoC的低计算需求使得更多设备可以加入共识网络,而ABFT的异步特性保证了系统能够随着网络规模的增长而保持高效运行。

随着物联网技术的不断演进,边缘计算与区块链的结合将成为下一代智能网络的重要趋势。微算法科技 混合区块链共识算法的推出,为MEC网络中的区块链部署提供了一种高效、绿色、去中心化的解决方案。未来,微算法科技计划进一步优化该算法,提高其智能合约支持能力,并推动其在智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域的应用落地。微算法科技(NASDAQ:MLGO)该算法不仅为MEC网络中的区块链共识提供了新的解决方案,也为物联网的安全性和可扩展性带来了突破性的进展。未来,随着该技术的进一步发展,引领去中心化计算的新时代。

http://www.dtcms.com/a/354893.html

相关文章:

  • [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 告别“隐藏陷阱”:领域预训练模型SmartBERT如何赋能智能合约安全
  • MyBatis题
  • AR培训系统:油气行业的安全与效率革新
  • List<Map<String, String>>最简单的遍历方式
  • 在Ubuntu中安装配置MySql Server
  • [光学原理与应用-320]:光学产品不同阶段使用的工具软件、对应的输出文件
  • 计算机考研408《数据结构》真题模拟——数据结构与算法基本概念
  • DQN(深度Q网络):深度强化学习的里程碑式突破
  • Java 线程池拒绝策略
  • vscode pyqt5设置
  • 基于SpringBoot的老年人健康数据远程监控管理系统【2026最新】
  • JavaSE——八股文
  • 医院信息系统(HIS)的开发架构解析,代码示例
  • 面试tips--并发--进程与线程的区别线程通信方式总结
  • k8s集群1.20.9
  • 虚拟相机的最佳实践参考是什么
  • k8s是什么?
  • docker和k8s的区别
  • Android 开发 - 数据共享(数据共享、内容提供者实现、动态权限申请)
  • 面试记录7 c++软件开发工程师
  • Flask测试平台开发实战-第二篇
  • 面试之HashMap
  • 面试tips--JVM(3)--类加载过程
  • 【赵渝强老师】MySQL数据库的多实例环境
  • 前端Sentry数据分析与可视化:构建智能化监控仪表板
  • 大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
  • 重置 Windows Server 2019 管理员账户密码
  • 基于SamOut的音频Token序列生成模型训练指南
  • 【Rust】 3. 语句与表达式笔记
  • Flask测试平台开发实战-第一篇