Arweave 推去中心化運算網路 ao,打造創新智能合約運算環境

Kyle
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Arweave 推去中心化運算網路 ao,打造創新智能合約運算環境

去中心化儲存協議 Arweave,於昨日正式推出去中心化運算網路 ao 測試網,提供獨特的技術創新包含平行運算機制、長期活躍合約、原生整合儲存設施等,形塑儲存+運算的全新品牌形象切入區塊鏈開發市場。

Arweave 推出去中心化網路 ao

兩個星期之前,Arweave 創辦人 Sam 於推特上表示將推出可以將既有 PoS 網路的運算平行處理的運算網路,而今日該網路正式推出測試網。

ao 旨在提供一個環境,透過開放的訊息傳遞層進行協調,使任意數量的運算可以併行處理。

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有別於既有區塊鏈節點的設計架構,ao 使用調節單元 (Scheduler Units)、運算單元 (Compute Units, CUs)、訊息單元 (Messenger Units, MUs) 作為該網路的運作元件,搭配 Arweave 儲存設施,從根本上打造全新的運算環境。

ao 運作架構 (資料來源)

相較於以太坊等 EVM 區塊鏈網路,因為網路架構與帳戶模型設計的先天條件,在合約設計上通常有許多限制,例如不適合撰寫迴圈類型的應用與或是程式代碼過大量的合約。

而 ao 藉由基於演員模型 (Actor model) 的訊息傳遞層,以協調各節點。有別於傳統區塊鏈,可以在不同系統之間提供高效的運算效能,執行任何程式或是智能合約而沒有限制。因此不需要限制協議的大小與形式,同時也保持網路本身的可驗證性與去中心化。

ao 整合了智能合約無須信任的設計與傳統運算環境 (例如 Amazon EC2)。

技術特點

藉由上述特殊的訊息架構,整合各種傳統運算環境作為節點的設計,可以擁有許多技術上的優勢,藉此打造一個創新應用與合約開發的環境。

平行運算

ao 可以同時運行任意數量的智能合約或是程式。基於演員模型,ao 不允許執行進程之間共享內存,但允許它們透過訊息傳遞進行協調。保持這些執行進程全速運作又不會相互干擾。

透過訊息傳遞,ao 可以實現比智能合約更接近傳統 Web2、分散式系統環境的擴展機制。

模組化架構

ao 沒有嚴格規定計算環境條件,且本身也是模組化的,因此可以讓開發者任意選擇不同模組化的功能,包含虛擬機、排序器、訊息傳輸模型與燃料費機制,依照需求組合出不同環境。

並透過將所有訊息以相同的格式,結算至 Arweave 的去中心化資料層,來統一該模組化環境。適合極其廣泛的應用統一計算環境,其中每個執行進程都可以輕鬆地傳輸訊息並進行協作。

此外,ao 的分散式和模組化架構,允許現有的智能合約區塊鏈網路插入 ao 以整合傳輸訊息。

原生結合存取設施

ao 將可以原生存取 Arweave,無縫地將任何大小的資料直接載入和執行到記憶體中並寫回網路。這種設定消除典型的資源限制,並實現可完全並行執行的環境,大大擴展應用程式開發的可能性。

ao 可能突破傳統區塊鏈網路的限制,特別是需要大量資料處理和運算資源的複雜應用,例如機器學習和高運算自主代理。

長期活化合約

在傳統的智能合約環境中,合約會根據用戶交易的請求而被「喚醒」以執行計算。除非用戶與該應用程式互動,否則該程式將不保持隨時上線,從而縮小在其上建立創新應用的可能性。

ao 透過允許合約進行預定的互動時間來消除此限制,這些互動會自動喚醒合約並按設定的時間間隔執行計算。任何用戶或執行進程本身,都可以向節點付費以提早「訂閱」執行進程,以便以適當的頻率觸發計算。

商業發展策略

產品線逐漸完備

Arweave 將不限於儲存,而跨足了去中心化運算,打造更加完整的生態,以完善的基礎設施與整合程度,有機會能吸引更多開發者加入,並擁有出現更多創新應用的機會。

獨特產品賣點

有別於產業的基礎設施開發團隊大多仍被區塊鏈的架構所束縛住,ao 團則因為 Arweave 的設計而較容易跳脫主流思考,藉由全新的訊息通訊機制打造有別於區塊鏈架構更高效的去中心化網路。

推薦閱讀:不是只有區塊鏈!無狀態基礎設施如何帶來高效率的去中心化網路
推薦原因:不是只有區塊鏈才可以提供去中心化網路與無須信任的功能,Arweave 與 ao 的設計很好地展現了這點,符合無狀態基礎設施的一個典型例子。

對於開發團隊來說,ao 可以提供更高效能的運算機制之外,潛在的創新應用環境更是吸引開發者的沃土,成為 ao 獨特的產品賣點。

最大挑戰:市場接受度

雖然其技術特點與商業策略有其道理,不過既有的生態開發者,是否願意從熟悉的生態與工具中轉移到一個全新的開發環境,取決於實際上效益是否足夠,而這需要實際測試市場才會得知。

另一方面,目前該測試網採用邀請制度,且整合的協議數量仍非常少,Arweave 是否會如期搬動市場既有需求,仍有許多的未知數。

不過其代幣 AR 價格倒是先反映了市場情緒,近七天漲幅近一倍。