作者|秦晓峰编辑|卢晓明云计算市场潜力巨大
根据中国电子学会《2018中国企业上云报告》，预计2019年，90%的企业将会把部分应用程序或基础设施部署至云端，我国云计算产业规模或将达到4300亿元。目前在云计算市场，头部优势开始进一步集中。不过，由于现在的公有云是重资产模式，自建数据中心，导致云成本也在不断增加。Odaily星球日报近期接触的Gravity决定利用区块链技术，做分布式共享云计算，帮助中小企业节约云成本。“我们主打的客户是大型云计算服务商不能提供很好服务的长尾客户。“Gravity创始人罗宏宇表示，“我们的云服务价格可能只是传统公有云价格的1/3。”区块链+云计算
Gravity是什么？简单来讲，Gravity是一个异构跨平台调度网络，提供了共享计算引擎。所谓的“异构跨平台调度网络”，即可以将空闲的移动电话、终端和PC组合成一个巨大的计算集群，将异构算力标准化为VCU单元，为有算力需求的人或机构提供计算支持。接到计算任务后，Gravity会通过调度网络，将计算任务通过调度节点分配给终端算力进行计算，终端在计算完成后可以通过提交节点提交计算结果。简单而言，Gravity类似一个中介，一头连接着算力提供者，一头连接着算力需求者。该模式要想成功，必须打通两方，获取足够的算力支持以及客户。罗宏宇解释说，Gravity主打的客户是大型云计算服务商不能提供很好服务的长尾客户以及一些云预算成本并不是太高的中小型企业，目前已经有5家企业将会成为Gravity商业化客户，这也将成为其一大收入来源：为HGBC提供基因数据处理；为极兆数据在个人消费信贷方面试用隐私计算；为火眼云提供自动化营销业务需要的爬虫资源和边缘存储服务。算力方面，Gravity主要使用一些闲置设备提供算力支持。为了保证充足的算力能够完成计算任务，Gravity实施了奖赏与惩戒措施，双管齐下。一方面，通过区块链网络，Gravity会通过PoT机制对计算所占用的内存、CPU、存储、带宽的占用时间及工作量等进行计算，向贡献者提供相应的Token收益。“我们的Token不会上交易所，也不会在二级市场流动的。”罗宏宇解释Token的目的，只是为了起到激励作用，并不会上线交易所。为了防止Token被矿工拿到二级市场交易，Gravity方面也会对转账进行限制。至于Token的用途，罗宏宇解释持有Token的算力提供者可以参与分红，分红周期为半年到一年。虽然周期很长，但罗宏宇表示矿工和矿场热情很高，这种热情来自对未来业务增长的预期。另一方面，Gravity也会对一些算力提供者实行惩戒措施。“如果矿工故意离线会受到惩罚。另外，对于一些长期不稳定的设备，也会降低其服务级别，减少其任务接收数量，收益也会降低。”根据罗宏宇所言，目前Gravity已经拥有几万个计算节点，其中有一万多台智能盒子；安卓手机可以通过下载Gravity专有APP，成为计算节点。不过目前手机终端数量较少，在整个算力体系中占比并不是很大。除去上述几种算力之外，Gravity也在寻求与一些传统的数据中心合作，来保证算力的充足。“我们也在和一些二、三线的数据中心合作，使用其闲置算力，另外也在找一些矿圈的闲置算力做计算。”GravityVS传统公有云
CasperLabs宣布与亚马逊云计算服务（AWS）建立合作关系:据官方消息，CasperLabs与亚马逊云计算服务（AWS）建立合作关系，在Casper网络上建设的开发者和组织将能够直接部署节点基础设施，并通过 AWS规划用于产品测试的私有网络。
据悉，AWS自2006年推出以来，已经为全球十几万家企业提供支持。AWS业务范围已覆盖近200个国家，开发者可以更轻松地构建智能合约或其它启动Casper节点快速开发和产品原型设计的解决方案。
CasperLabs 首席执行官 Mrinal Manohar 表示：Casper 一直致力于为企业提供在 Web3 环境中高效批量设计、测试、迭代和部署的最佳解决方案。
根据合作内容，企业可通过 AWS 无缝对接 CasperLabs 的专业服务，让企业设计和部署区块链解决方案。[2021/8/24 22:34:47]
与传统的公有云计算系统相比，Gravity有何特点？一、设备非标，异构化程度高。以往的云计算，所依靠的终端设备主要是专业的云计算一体机，Gravity则整合了不同的终端设备，将计算资源拓展到更为庞大的闲置设备，比如手机、PC、智能盒子、矿机，并将不同的算力标准化为VCU单元。不过，相比云计算一体机，所谓的手机、PC等终端设备，其稳定性以及可用性似乎并不太高。罗宏宇解释说，云计算比较的不是单个机器，而是整个集群的处理能力。Gravity团队结合大型互联网场景下ODPS和大规模大数据集群建设方面的经验，通过去中心化调度，可以让计算规模提升到一个更高的数量级。就拿调度而言，要解决边缘云计算的问题，现有的数据中心级别的作业和资源调度很难解决大规模、动态节点拓扑、网络节点异构等问题。但Gravity作业调度则已经支持了MapReduce作业调度，可以跨手机、PC、盒子等异构分散设备组成计算网络。二、节省数据处理时间。在Gravity的规划中，底层是P2P网络，其提供P2P的MapReduce框架可以让设备在边缘设备直接处理大数据，并从边缘返回计算结果或网页地址。传统的云计算则需要将大量的数据从边缘传回中央服务器处理再返回边缘，造成链路拥堵，处理时间相对较长。三、价格更低。传统的云计算公司，需要自己构建服务器、搭建云，服务成本更高。相比之下，Gravity的成本更低，因为它所利用的是闲置的终端算力，是由用户共享闲置资源而来。计算规模越大，参与人数越多，所能提供的计算能力就越强，而计算成本反而越低。“我们的云服务价格可能只是传统公有云价格的1/3。”罗宏宇解释说，“不过，我们与现有云计算并非完全对立的，我们其实是是现有云计算的强有力补充。”后记
Cosmos生态去中心化云计算项目Akash在BitMax开启拍卖:据官方消息，Akash是Cosmos跨链生态里的云计算市场服务提供者， 其愿景是不可阻挡的云， 挑战由传统巨头垄断的云计算市场， Akash的参与可以为开发者降低10倍的成本， 为云计算厂商提升4倍的收益。 近期Akash已顺利上线主网1， 并且将于10月15日21点在BitMax开启拍卖， 用户可以同时以限价竞拍(摇号抽签)+自由竞拍(竞价排名)的方式参与拍卖，无锁仓。[2020/10/15]
目前来看，区块链在Gravity系统中的应用，似乎只是记账以及获取Token奖励。但罗宏宇解释说，在Gravity系统中，区块链还可以进行溯源。在Gravity共享计算网络中，每一个计算节点既是计算者也是见证者。他们所提交的信息经过验证后，会被记录在账本中，使得数据的使用公开可审计、追溯；并且，对于一些高度敏感数据，会利用基于硬件的TEE(IntelSGX和ARMTrustZone)，保证数据在安全环境处理，不会外泄。这些措施，在某种程度上可以消除了算力需求者对数据真实性和安全性的担忧。“尽管在公共网络节点加入比较自由，但对于一些公开交换的数据，仍然可以追溯到完整明细，包括授权信息、数据流信息，同时对数据交换的合规与计量也有保障。”罗宏宇解释，如果发现数据出现问题，会对相应的节点实行惩罚措施。另外，今年6月，Gravity主网即将上线。Gravity会将测试网中没有的经济模型添入其中，也会将测试网上的存证和主网进行转化。“我们的商业化将从主网开始，上面将会运行一些真实的商业客户。”罗宏宇表示。Gravity团队已经扩充到10余人。创始人罗宏宇是前阿里云产品专家，有7年阿里工作经验，曾负责阿里云数据平台、数据开放平台产品开发商业化相关工作；联合创始人张国保有9年阿里工作经验，曾是阿里云资深经理；架构师刘韦宏是前滴滴滴大数据架构部技术专家，主要负责离线存储集群研发。目前，Gravity正与一些基金进行接触，寻求新一轮融资，至于参投方以及融资目标尚不清楚。
声音 | ChainUP商务负责人：区块链与云计算业务模块全球化业务扩展:11月30日，ChainUP 商务负责人John Kim受邀出席由泰国证券交易委员会（SEC）及泰国区块链当地社群联合举办的第二届 Blockchain Thailand Genesis 大会并发表演讲。他在演讲中指出，区块链与云计算结合，可以为实际落地应用提供更多可能。目前ChainUP在国际化的发展中，已与多国监管机构及持牌合规机构积极合作，通过区块链技术赋能B端，加速产业进步。[2019/11/30]
声音 | 央行副行长范一飞：区块链、云计算等17项金融行业标准正加紧研究制定:人民银行副行长范一飞11月20日表示，为规范引导新技术应用，人工智能、区块链、大数据、云计算等17项金融行业标准已经立项，正在加紧研究制定。
范一飞表示，金融标准建设迫切需要在重点领域补齐短板，顺应人工智能、大数据、云计算、区块链等在金融业应用的发展态势，注重数据安全。要紧跟数字金融热点领域和发展趋势，做好国内标准需求预判研究，继续增强金融标准对金融治理的支撑。（新华社）[2019/11/20]
分析 | 隐私计算在云计算、分布式计算网络和区块链等方向有广阔发展前景:通证通研究院发表区块链技术引卷系列专题之八《隐私计算：动态的加密技术》。隐私计算技术是密码学的一个前沿发展方向，填补了数据在计算环节隐私性问题的空白，为云计算、分布式计算网络和区块链等技术的应用提供隐私性基础，有全同态加密、多方安全计算、零知识证明等技术方向。全同态加密提供了对加密数据的处理能力，安全多方计算解决互不信任的参与方在保护各自隐私的前提下协同计算的问题，零知识证明解决在不泄露某一秘密的前提下向证明者证明自身确实拥有秘密的难题。隐私计算在云计算、分布式计算网络和区块链三个方向有广阔发展前景，但目前其计算效率仍受技术瓶颈限制。[2019/5/31]
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