AI和云計算的融合: DeepCloudAI

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DeepCloudAI的主要理念是通過人工智能構建自組織的分布式網絡。DeepCloudAI專注于在區塊鏈基礎上構建分布式云基礎設施，而不是構建未使用的存儲、人工智能計算平臺或數據庫即服務等特定服務。這些服務分別應用于Filecoin、DeepBrainChain和Bluzelle。

去中心化云基礎設施的性能受多種挑戰的影響。從節點同步算起，匹配算法、調度目標以及給予任何網絡貢獻者公平激勵都在其列。此外，還有網絡中的負載均衡和市場供應的成本效益。

DeepCloudAI面臨的這些挑戰分布在不同的架構級別。使用成員協議和服務證明構建網絡，以滿足用戶dApp、服務和節點配置的要求。選擇成員協議是因為該協議允許節點相互發現，快速傳播信息，并在應用程序集群中的節點之間保持一致的視圖。除了成員協議之外，人工智能控制器還基于以下幾個方面。控制器的主要方面是分片和側鏈。由于網絡是依托人工智能的自組織網絡，用戶從每個節點所能獲得的信息越多，網絡就會更好。

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網絡用戶通過按需服務在分布式網絡中運行自己的去中心化應用。平臺中的每個網絡用戶都可以通過用戶控制面板為自己的應用程序定制用戶服務。另外，用戶可以從應用程序市場的預定義應用程序中選擇dApp。在這些規范的基礎上，使用特定的Gossip協議為此應用程序提供服務。

另一方面，網絡資源提供者是指為網絡提供資源并獲得DEEP代幣的人。網絡貢獻者可以根據網絡貢獻者控制面板中的節點配置共享存儲和特定計算能力。通過網絡資源提供者控制面板，貢獻者可以根據自己所共享的資源來配置網絡中的節點。

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主節點相當于網絡的大腦。主節點可以看到網絡中的所有資源。使用DeepCloudAI的人工智能匹配引擎，控制器可以根據實時分析動態來配置和分配資源。網絡中的任何共識都是通過主節點得出的。如果有任何網絡集群需要額外資源，則會通過主節點之間的共識來處理資源分配。

1.公平激勵

????在任何分布式系統中，從獨立運行的網絡資源提供者處獲取帶寬都具有挑戰性。為所有提供資源和共享帶寬的節點提供動態按需激勵已是當務之急。DeepCloudAI采用讓節點充分知情的成比例公平方案來達成此目標。

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2.故障檢測

????網絡資源提供者通過控制面板向平臺發送請求，提供自己的節點貢獻詳情，以此加入網絡。隨后，平臺根據網絡配置和負載將其分配至正確的集群。主節點協調集群內全部節點的網絡ping，并維持心跳信號以檢測故障。當節點無法訪問時，將從集群中刪除該節點，運行在該節點上的所有應用程序工作都會自動部署到該集群中的其他工作節點上。

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3.分片和側鏈

????分片是數據庫中的一種常用手段，用于將超大型數據庫分割為更小、更快、更易于管理的部分，這些部分稱為數據分片。在DeepCloudAI中，分片是影響網絡性能的重要因素。它主要用于劃分網絡中的復雜查詢，使其在分布式網絡中變得更小、更快。區塊鏈/加密貨幣空間出現了一種全球性趨勢，即構建與主鏈相連的側鏈。每個項目的側鏈屬性各不相同。DeepCloudAI使用人工智能在網絡實時監控和歷史數據的基礎上配置并調整側鏈的角色。每個分片的主節點都與側鏈相連。根據主節點定義網絡中側鏈的角色，用于處理任何瓶頸或其他問題。

4.數據復制和完整性

???DeepCloudAI正在構建用于數據存儲的API，以便應用開發者能夠更輕松地備份數據并與其他去中心化存儲服務進行整合。另外，DeepCloudAI還簡化了中心化和分布式存儲系統之間的數據遷移。

5.負載平衡

????去中心化云的核心是基于人工智能的。網絡中發生的每筆交易都有實時數據記錄。如前所述，根據網絡狀態動態配置分片和資源分配。此外，調整運行服務隊列優先級，平衡網絡流量。此外，節點按集群分類，如果任何集群中存在問題，主節點會管理網絡流量。通常有兩種情況：第一種情況，主節點使用側鏈節點來處理負載不平衡問題。第二種情況，主節點依賴于網絡貢獻者。當網絡貢獻者在網絡中共享資源時，網絡貢獻者可以為特定目的指定節點。或者，可以將節點設置為動態節點，從而獲得更多回報。這可以保證根據網絡需求實時配置網絡中的節點。

6.人工智能控制器和匹配算法

??所有分布式系統都必須具備匹配算法。此外，去中心化應用需要許多靠近來源的資源。DeepCloudAI的人工智能匹配算法基于包括來自網絡用戶的請求信息、使用位置以及主節點中網絡貢獻者的狀態等多種參數。此外，每個主節點會將網絡貢獻者按服務類別分入不同的集群。每個請求都將根據服務、網絡狀態以及主節點之間的共識進行處理。

DEEP代幣在DeepCloudAI平臺上的用途包括：

1.訪問DeepCloudAI的網絡系統；

2.供高端用戶使用高級功能；

3.網絡用戶和應用開發者的支付手段；

4.網絡資源提供者和應用程序市場提供者的支付手段。

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