作者| Stephanie So 編譯| 陳一鳴

當涉及到計算機的數據存儲時，我們似乎快要將數字用完了！如果你年齡稍長，你可能會記得上世紀80年代磁盤存儲是千字節為單位的，而如果你年紀稍微小一點，你可能更熟悉以千兆字節為單位的u盤，或者現在可以容納千兆的硬盤。

但我們現在正以前所未有的速度生產數據。我們需要能夠把握的數字是如此之大，以至於幾乎超出人類的理解。為了了解我們即將進入的新領域，請考慮以下情況:市場情報公司IDC估計，到2020年，全球創造和消耗的數據總量達到了59 個zettabytes——按舊有單位計算，這是59 萬億Gb。

人類的數據大爆炸

然而，儘管目前存在的數據總量幾乎達到了難以估量的規模，但它的增長速度甚至更加驚人。早在2012年，IBM就計算出全球90%的數據都是在前兩年創建的。從那時起，全球數據總量持續指數級增長，而且這一趨勢似乎還將持續下去。事實上，IDC預測，在未來三年內，人類將創造比過去三十年更多的數據。

一個顯而易見的問題是:發生了什麼變化?為什麼我們突然間產生了比以往更多的數據? 很明顯，智能手機是這個故事的一部分。現在每個人的口袋裡實際上都裝著一台移動電腦，使前幾代的台式電腦相形見絀。這些機器不斷地連接到互聯網上，即使是在空閒的時候，也不斷地接收和傳輸數據。出生在1996年—2010年之間的美國Z一代成年人， 平均每天解鎖手機79次，大約每13分鐘一次。這些設備永不關機的特性導致了大量新數據的產生，每24小時就有5億條新推文、4000兆字節的Facebook帖子和650億條新WhatsApp消息進入網絡空間。

然而，智能手機只是新數據世界裡最顯眼的一部分，你可能會認為Netflix和YouTube等視頻平台佔據了全球數據的最大份額，但事實上，整個消費者產生的數據份額只有大約50%，而且這個比例預計將在未來幾年逐漸下降。那麼，剩下的是什麼呢?

物聯網和連接設備的興起進一步擴大了我們的全球數據足跡。事實上，同比增長最快的是被稱為嵌入式和生產率數據的一類信息。這是來自傳感器、連接的機器和自動生成的元數據的信息，這些元數據存在於幕後，超出了終端用戶的可見性。

以自動駕駛汽車為例，它使用攝像頭、聲納、激光雷達、雷達和GPS等技術監控交通環境，繪製路線，避免危險。根據英特爾的計算，使用當前技術的自動駕駛汽車平均每天將產生4萬億兆字節的數據。從這個角度來看，一輛車每天產生的數據量相當於近3000人。

一方面，這些數據將有助於安排服務間隔和最有效地診斷技術問題。它也可以作為分佈式系統的一部分，在特定的城市協調交通流和最小化能源消耗。最後，也可能是短期內最重要的一點是，在發生傷害或事故時，這對於解決法律糾紛是至關重要的。

自動駕駛汽車只是整個圖景的一小部分。麥肯錫公司的數據顯示，2014年至2019年，使用物聯網技術的企業比例從13%上升至25%，預計到2023年，全球設備總數將達到430億部。從工業物聯網到整個智能城市，未來經濟將擁有數量巨大的互聯設備，這些設備將產生潛在的高度敏感甚至關鍵數據。

摩爾定律終結在即嗎?

有兩個因素需要考慮，這兩個因素都表明去中心化網絡的效用越來越大。首先,儘管我們比以往有了更多的數據來應對全球性挑戰,諸如氣候變化、金融不穩定和像COVID-19這樣借助空氣傳播的病毒, 我們可能會接近一項艱難的技術邊界：可以由集中式計算機實時處理的信息極限。儘管近年來數據量呈指數級增長，但處理能力卻沒有以同樣的速度增長。

20世紀60年代，英特爾公司聯合創始人戈登•摩爾提出了摩爾定律，該定律指出，隨著微芯片上的晶體管數量每兩年翻一番，計算能力也將以相應的速度增長。但摩爾自己也承認，這並不是一條科學定律;這更像是一種短暫的統計觀察。 2010年，他承認，隨著晶體管現在接近原子大小，計算機處理能力將在未來幾十年達到一個嚴格的技術極限。在那之後，更多核心部件可以添加到處理器以提高速度，但這將增加設備的大小、成本和功耗。因此，為了避免瓶頸效應，我們需要找到監測和回應數據的新方法。

第二個需要考慮的因素是網絡安全。在一個日益互聯的世界裡，數以百萬計的新設備正在上網。它們提供的數據可能會影響電網的控制、醫療保健的管理和交通的管理。因此，邊緣安全——駐留在網絡核心之外的數據的安全——變得至關重要。這為網絡安全專家提供了一個複雜的挑戰，因為許多不同的設備和協議組合為入侵提供了新的攻擊面和機會。

向自然界網絡學習

如果中心化處理對於未來數據豐富的經濟體來說太慢且不安全，那麼有什麼替代方案呢? 一些專家一直在自然界中尋找靈感，他們認為我們應該從一個自上而下的監控和回應數據數據的模式轉換到自下而上的模型。以蟻群為例，雖然每一隻螞蟻都有相對適中的智能，但總的說來，蟻群設法創建並維持複雜、動態的覓食路徑網絡，可以連接多個巢穴和短暫的食物來源。它們通過遵循一些簡單的行為和對當地環境的刺激做出反應來做到這一點，比如其他螞蟻的信息素踪跡。然而，隨著時間的推移，進化發掘了個體層面上的本能和行為，從而產生了一個在宏觀層面上非常有效和穩健的系統。如果一條路徑被風或雨破壞，螞蟻會找到一條新的路徑，甚至沒有任何單個螞蟻意識到維護網絡的整體目標。

如果用同樣的邏輯來組織計算機網絡會怎樣?與蟻群相似，在區塊鍊網絡中，許多具有適度處理能力的節點結合起來，可以產生一個比其各部分總和更大的全局結果。正如在自然界本能和行為是至關重要的，控制節點如何互動的規則，在決定一個網絡將在多大程度上成功地實現宏觀層面方面也是至關重要的。

調整每個個體參與者的動機並形成一個互惠互利的網絡中，需要大自然幾千年的時間來孕育。因此，對於去中心化網絡的人類設計者來說，這也是一個困難的挑戰。但是，動物的基因突變本質上是隨機的，我們有一個優勢，那就是能夠有目的地模擬和設計激勵機制，以實現共同的總體目標。

通過這樣精心設計的激勵結構，分佈式網絡可以極大地增強邊緣安全程度。就像蟻群的尋路網絡即使有一隻螞蟻丟失或死亡也能繼續工作一樣，去中心化的網絡也同樣強大，即使單個節點崩潰或離線，網絡也能保持完整的功能。此外，在整個網絡中，沒有一個節點需要處理或理解所有數據。一些研究人員認為，通過這種方式，我們可以創建一種經濟激勵結構，以一種分佈式方式自動檢測和應對共同的挑戰。

結論

人類生產的數據總量正在爆炸式增長，而使用中央計算機網絡監控和響應數據的能力正接近極限。出於這個原因，去中心化網絡是唯一適合未來挑戰的。大量的研究、測試和實驗仍有待完成，但區塊鏈基本的活力和底層技術的實用性已經得到了證明。隨著人類走向一個數據豐富、超級連接的世界，分佈式網絡可能在獲得最大經濟和社會效益方面發揮重要作用。

原文鏈接：

https://cointelegraph.com/news/the-role-of-decentralized-networks-in-a-data-abundant-hyperconnected-world