Decentralized applications rely on non-centralized technical infrastructures and coordination principles. Without trusted third parties, their execution is not controlled by entities exercising centralized coordination but is instead realized through technologies supporting distribution such as blockchains and serverless computing. Executing decentralized applications with these technologies, however, is challenging due to the limited transparency and insight in the execution, especially when involving centralized cloud platforms. This paper extends an approach for execution and instance tracking on blockchains and cloud platforms permitting distributed parties to observe the instances and states of executable models. The approach is extended with (1.) a metamodel describing the concepts for instance tracking on cloud platforms independent of concrete models or implementation, (2.) a multidimensional data model realizing the concepts accordingly, permitting the verifiable storage, tracking, and analysis of execution states for distributed parties, and (3.) an implementation on the Ethereum blockchain and Amazon Web Services (AWS) using state machine models. Towards supporting decentralized applications with high scalability and distribution requirements, the approach establishes a consistent view on instances for distributed parties to track and analyze the execution along multiple dimensions such as specific clients and execution engines.


翻译:去中心化应用依赖于非中心化的技术基础设施和协调原则。在没有可信第三方的情况下,其执行不受集中协调实体控制,而是通过区块链、无服务器计算等支持分布式的技术来实现。然而,由于执行过程的透明度和可观测性有限(尤其涉及中心化云平台时),利用这些技术执行去中心化应用面临挑战。本文扩展了一种在区块链和云平台上进行执行与实例追踪的方法,允许分布式参与方观察可执行模型的实例与状态。该扩展主要包括:(1) 一个独立于具体模型或实现的元模型,用于描述云平台上实例追踪的相关概念;(2) 一个实现上述概念的多维数据模型,支持分布式参与方对执行状态进行可验证的存储、追踪与分析;以及(3) 在以太坊区块链和亚马逊云服务(AWS)上基于状态机模型的实现。为支持高可扩展性和分布式需求的去中心化应用,该方法为分布式参与方建立了实例的一致性视图,使其能够沿多个维度(如特定客户端和执行引擎)对执行过程进行追踪与分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员