WebX实验室对话 Crust:波卡生态的分布式存储之路

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Crust 实现了去中心化存储的激励层协议,适配包括 IPFS 在内的多种存储层协议,并对应用层提供支持。同时 Crust
的架构也有能力对去中心化计算层提供支持,构建分布式云生态。

今天带大家认识的是**波卡生态中第一个分布式存储赛道“选手”——Crust Network。**和此前的 Bifrost一样,Crust Network 是 Substrate Builders Program 、Web3 Foundation Grant 对象、由万向区块链 Web3 基金会等合作发起的 Web3.0 Bootcamp 的核心成员之一。这次我们藉由 Crust 创始人 Bova 的视角,理解波卡上的分布式存储是如何构建 Web 3.0 世界基础设施的。

在这里插入图片描述Crust:馅饼酥皮,有一个国外的披萨店也叫 Crust,还记得比特币披萨那个梗吗?Crust 也有地壳地表的意思,这似乎是一种去中心化网络覆盖全球的愿景。

                                       \ Crust 是什么?/

**1.类似 Filecoin 的分布式存储激励层:**Crust 是一个基于波卡平行链构造的分布云的激励层协议,适配包括 IPFS 在内的多种存储协议,当前阶段专注于解决存储的问题,这点上同 Filecoin 类似。

**2.不同于 Filecoin 支持去中心化计算能力的分布式云:**和 Filecoin 相比,最大不同在于,Crust 未来能够在去中心化计算层上提供支持,即云计算+云存储构建的分布式云服务生态,不仅仅是一个去中心化存储的项目。

                                \ Crust 和 Filecoin 的具体区别?/

总的来看,Filecoin 是分布式存储底层技术的一次攻城,而 Crust 更像是一次分布式存储应用落地方向上的一次尝试。

Crust 和 Filecoin 具体区别主要分为四个维度:

1.关键的工作量量化及证明的技术方案不同:

Filecoin 走的是密码学实现路线。Filecoin 的这套方案叫 PoST 时空拷贝证明,通过零知识证明和网络交叉验证实现,优点是安全性较高,但第一实现难度高,第二对节点矿机和网络带宽要求较高。

Crust 采用了硬件方案即 TEE(可信执行环境)技术作为核心方案。优点是速度快,技术成熟通用性高,但安全性上依赖硬件厂商。简单来说 TEE(可信执行环境)就是在本地 CPU 硬件内的一个封闭性沙盒空间,Crust 会在这个空间内植入开源工作量化模块,来量化和验证节点的实际工作量。

本地完成节点工作的量化和证明后,最终会向链上发送一个由沙盒空间签名认证的报告,来证明你实际完成了多少任务,链上只需要验证这个签名并记录这次工作报告。这种机制就是 Crust 的 MPoW 机制,好处在于,这个机制下不需要占用链上资源和网络带宽资源,本地就可以完成复杂的量化且和验证工作,从体验层面看,这意味着用户存取文件的速度更快。

那么如何确保这个过程是真实可信的呢?TEE 本质上它是一个 CPU 硬件级的安全防护,是计算机系统中的一个特殊区域,除了受信任的通信,任何人都无法访问内部数据。TEE 位于 CPU,却独立于操作系统,可以存储私密信息、执行隐私代码且不会被篡改。每个 TEE 都有自己的密钥,只有持有相应密钥的第三方才能看见其中的内容,恶意软件无法对这些数据进行访问。简单来说,关键过程在本地封闭的隔离空间内完成,规避了一定程度上的网络攻击风险,同时减轻链上压力。

TEE 的可信度主要依赖 CPU 厂商的设计和防御能力,目前最为成熟且主流的是Intel的 SGX,Intel 也会通过不断的升级优化来保证其安全性。同时 Crust 也会采用多个TEE 节点交叉验证的方式提升安全性,同时尽量减小TEE验证结果对链上的影响,此外 Substrate 框架下,Crust 可以通过无分叉升级,持续快速迭代 TEE 代码,确保这个关键模块的安全性。

2.激励层共识机制不同:

Filecoin 的共识机制是 EC 共识,每次选举出来一名或者多名矿工来创建新的 block,矿工赢得选举的可能性跟矿工当前的有效存储即有效工作量成正比,是一种多劳多得的机制。

Crust 采用了更为成熟的 PoS 共识机制。Crust 的 GPoS 机制中,出块奖励跟每个节点的抵押量成正比,而每个节点的抵押量上限,则受到节点提供存储量的限制。所以 GPoS 的本质是 PoS Base 的。同时,由于节点可接受的抵押额度受到存储量的限制,GPoS 可以一定程度上规避 PoS 的中心化问题,同时保留高 TPS 的优势。

3.生态发展的扩展空间大小不同:

Filecoin 核心是基于存储市场,暂未考虑计算层面。Crust 采用的 TEE(可信执行环境)技术,它既可以量化参与者存储的工作量同时也可以量化本地计算工作量,也就是会形成Crust所提出的通用计算+存储的云服务生态。

TEE 较低的参与门槛所带来的普及速度和广度也让 Crust 未来的生态看起来偏向落地和中小用户市场,而 Filecoin 显然是更大规模的商用场景。

Crust是基于波卡的跨链生态建立起来的,其业务交互空间和拓展空间更大更自由。例如,用户希望用稳定币来购买 Crust 的存储资源,那么其可以使用波卡生态内的稳定币,不需要 Crust 单独开发,后期根据需求,Crust 还可以与 DeFi、支付等各种项目实现业务上的直接对接和组合。Filecoin 生态看起来会更加单一且具有明确的指向性。

4.挖掘个人隐私数据价值的能力不同:

Filecoin 的数据加密是在客户端完成,Crust 基于 TEE 技术,让用户个人隐私数据在本地就完成了加密和保护,然后进入链上,这意味着个人隐私数据在同样基于 TEE 技术的隐私计算应用下,是可以被交换、利用,真正成为价值流转起来。

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                       \ 有 Filecoin 在,为什么 Crust 还坚持入局?/

Crust 认为 Filecoin 提出了分布式存储这个伟大的设想,指出了当前互联网在存储方面的一些切实问题和需求,但它目前还并不能去解决这些问题,行业内的一些早期的同类项目也并没有大的突破。因此,第一,Crust 认为这个市场还存在很大的机会,第二,Crust 希望在此基础上去解决问题,满足需求。

这个市场还没到产生竞争的体量。分布式存储行业极为早期,相比于竞争关系,项目之间更多的是共同“开荒”的关系。无论是谁取得大的进展,都会有利于这个市场的发展,即使 Filecoin 极为成功,未来这个市场还会存在大量的细分需求机会存在,分布式存储市场预期的整体体量是极为庞大的。

此外 Filecoin 和 Crust 在用户市场上也可以差异化。Crust 的速度更快,即时性更好,可以专注于 C 端和 SMB 用户。而 Filecoin 可以帮助 B 端的大型企业解决大体量高价值商业数据的需求。

                               \ 当前 Crust 有哪些机会?/

Crust 未来的规划是建立一个共享开放的去中心化云平台。当前机会在于:

1.首先供给侧上,国内数据中心普遍存在产能过剩的情况,这些闲置存储和计算资源可以作为节点加入到分布式存储市场中,进一步向市场底部下沉,挖掘过剩资源的价值。

2.其次需求侧上,Crust 可以作为一个云服务平台,面向用户,帮助其选择存储节点、方案,同时在 Crust 层面去优化使用体验、传输速度和效率、定制云服务产品,就像天猫商城一样,这样可以降低 C 端和大量 SMB 用户的使用门槛。

3.从个人参与层面,Crust要比一般的分布式存储项目参与门槛更低。理论上个人参与者只需要一个能存数据的服务器或个人 PC,唯一的要求是网络、机器运转、电力供应更稳定一些。由于 Crust 采用了 TEE 的技术方案,因此目前市面上 Intel CPU、ARM 处理器等都可以接入 Crust,普通人也能够享受到分布式存储市场所带来的红利。

个人云盘、内容分发网络、冷数据存储,将会是 Crust 向云存储市场首先发起的探索。

                         \ 分布式式意味着资源质量参差不齐,怎么解决?/

1.首先个人或者小型参与者相比于大型节点,其劣势在于电力供应和网络的稳定性以及专业的运营维护上。但像腾讯云这样的大型数据中心整体成本会更高。

2.如何平衡这几方的关系?Crust 的思路是服务分层,首先根据各节点提供存储资源的稳定性、速度等来划分质量,然后去匹配相应的需求,用户可以根据预算和要求去自行选择。这种模式就类似天猫京东和拼多多的关系。这样可以避免大型节点的垄断和利基市场的触达不充分。对于使用者来说,也是成型化的产品和服务可选。

3.核心一点就是这种模式结合分布式存储的形态,能够最大程度提升资源调动的效率。中心化方案下,数据中心一般都在山里,来自远端地域的数据存取需求会占用主干网通道,而服务分层和分布式存储结合的形式可以让市场自动调配资源,就近请求,就近响应。这样低成本的小型边缘侧存储资源节点,也会有机会产生更高质量的云服务价值,市场会去自动优化组合。

                               \ 我们离分布式存储还有多远?/

1.首先分布式存储的一些技术,例如 IPFS 这样的文件传输协议已经落地到商业场景中去了,现在大家在做的事情是让分布式存储在去中心化的市场形态下去自主运行。

2.Filecoin 会在今年九月中旬上线,但那个时候的 Filecoin 应该只是基本实现了最基础的功能,也就是大家可以去体验在上面存东西。而基于Filecoin的生态和应用落地和商业化运行也需要等到 Filecoin 这个基础设施自身足够完善才行。Crust 团队联合创始人都是技术出身,团队具有分布式存储和分布式计算的背景,另外一个层面上,大家觉得认为分布式存储的需求确实存在,现有的很多区块链项目都会有存储这方面的需求,而且随着区块链应用的发展,这种分布式存储的需求会越来越强烈,这可能会倒逼市场的发展。

3.Crust 团队策略更偏向应用,并没有去做算法这种更底层的研究,目的还是希望分布式存储能更落地,能被用户先用起来。其实我们会发现国外开发者社区的文化会更倾向于底层性的创新,国内团队的优势还是在于产品和应用,让技术更贴近于用户,更容易落地。因此例如DeFi这个领域,国内可能会带来不一样的应用或者趋势。Crust 预计今年内会拿出一个较为完整的主网,同时作为波卡生态一员,也在等待平行链和跨链功能的就位。
总之当前无论是 Filecoin 还是 Crust 距离真正的产品成型还有一段时间,更不用提商业化运转了,这将是一个长期性过程。

                                    \ Web3.0 是什么?/

1.Web 3.0 是下一代互联网的基础架构,但是它是一个很庞大的构想,其中的发展跨度和难度都会有很大的不确定。

2.基于这一构想 Web3 基金会成立,第一它会根据构想来设计具体的结构,包含底层协议、二层的基础设施、再上面一层的应用。第二,每一层规划还要依赖生态内的项目成员去实现,因此 Web3 基金会根据规划持续资助和孵化项目。当这个生态内每一层的项目都出现,那么 Web 3.0 的形态就基本成型了。第三,波卡的作用是串联这些应用或者基础设施,使其成为一个网络和生态。
总体来说整个波卡生态的风格都更偏向于落地性。

                                     \ WebX 实验室观点 /

分布式存储赛道中,虽然像 IPFS 这类的底层协议技术已经相当成熟,且 Filecoin 也出现许久,但从激励层或生态角度来看,分布式存储还处在极其早期的阶段,这个赛道上除了 Fliecoin、Crust 还不乏存在 Areava、Storj、Siacoin、BTFS 等项目,但实质上市场并未形成一种垄断或者竞争性的局面,更多的是各自“开荒探索”,共同推动该领域前进。在这样的情况下,技术、概念的颠覆性可能会为这个市场带来更多的关注度,但某种意义上,只有落地才会给长期发展输入价值。

而 Crust(分布式存储)+波卡(开放性的跨链网络)情况下,波卡生态在业务组合高度自由,生态发展的全面性上,乃至 Web3 基金会及波卡的务实风格,都可能会推动分布式存储走向真正的商业化道路。但前提还是基础设施本身非常完善,同时产品及服务本身足够落地和下沉。

Crust 相关:
Crust 技术白皮书 v1.9.3 版
Crust Network 经济白皮书草案公布
Crust 经济白皮书第 1 期 · 概述
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Crust 经济白皮书第 3 期·经济模型
一文快速了解 Crust Network 分布式云

官网:https://crust.network/
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内容概要:本文系统探讨了改进差分进化算法在求解柔性作业车间调度问题中的应用,并结合Python代码实现,展示了该算法相较于传统方法在全局搜索能力和收敛速度方面的优势。研究不仅聚焦于算法本身的改进策略,如变异、交叉和选择操作的优化,还深入分析了其在复杂制造环境中应对多目标、多约束调度问题的有效性。文中通过标准测试实例验证了算法性能,并与其他智能优化算法进行了对比分析,体现了其在实际工程应用中的潜力。此外,文档还关联了多无人机路径规划、电力系统状态估计、微电网优化、图像与信号处理等多个前沿技术领域,展现了智能优化算法在跨学科工程仿真与决策支持中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定编程基础和工程背景,从事智能制造、自动化、工业工程、电气工程、控制科学与工程、计算机科学及相关领域的科研人员、高校研究生及企业研发技术人员。; 使用场景及目标:①为科研工作者提供可复现的智能优化算法代码框架,支持柔性作业车间调度、多无人机协同路径规划、电力系统优化等复杂工程问题的建模仿真;②辅助完成学术论文复现、课程设计、毕业设计或科研项目开发;③推动智能算法在生产调度、能源管理、交通规划等实际场景中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的算法原理与代码实现,动手调试并验证不同参数设置对优化结果的影响,同时可参考荔枝科研社提供的完整资源包进行扩展学习与实践,以加深对算法机制与工程应用的理解。

【基于STFT-CNN-SVM的故障诊断】一种融合短时傅里叶变换(STFT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文提出了一种融合短时傅里叶变换(STFT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法,旨在提升复杂系统中非平稳信号环境下故障识别的准确性与鲁棒性。首先通过STFT将一维时域振动信号转换为二维时频图像,充分保留信号的时频局部特征;接着利用CNN强大的特征提取能力,自动学习时频图像中的深层抽象特征,克服传统手工特征依赖先验知识的局限;最终结合SVM在小样本条件下的强分类泛化能力,实现对多种故障类型与不同程度的精准分类。该方法充分发挥了信号处理与机器学习技术的协同优势,在Matlab平台上完成了完整的算法实现与实验验证,结果表明其相较于传统方法在诊断精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备信号处理、机器学习及模式识别基础知识,从事机械装备状态监测、智能故障诊断、工业大数据分析等领域的高校研究生、科研人员以及智能制造、能源电力等行业工程技术人员。; 使用场景及目标:①适用于旋转机械(如轴承、齿轮箱)、电力电子设备等关键部件的早期故障预警与智能诊断;②解决传统诊断方法在非平稳、强噪声信号下特征提取困难、分类性能下降的问题;③为研究人员提供一套可复现、易扩展的基于深度学习的智能诊断Matlab实现框架。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解STFT参数设置对时频分辨率的影响、CNN网络结构设计与训练调优过程,以及SVM分类器的核函数选择与参数寻优策略,注重数据预处理、模型训练与性能评估的全流程实现,以全面提升在实际工程场景中的应用能力。

复现基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文聚焦于“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”研究,提出一种改进的秃鹰优化算法(IBOA)以解决传统智能优化算法在求解过程中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。通过引入自适应权重、动态搜索机制及种群多样性保持策略,显著增强了算法的全局搜索能力和收敛精度。研究构建了包含光伏发电、风力发电、储能系统、可控负荷及电网交互的微电网群多主体协同调度模型,以系统综合运行成本最小化为目标函数,综合考虑功率平衡、设备出力能力、储能荷电状态、爬坡速率等多种实际约束条件。利用Matlab平台进行仿真验证,并与标准BOA、PSO、GA等经典智能算法进行对比,结果表明所提算法在降低系统运行成本、提高可再生能源消纳率及优化调度效率方面具有明显优势。; 适合人群:适用于具备电力系统基础、优化理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统优化调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于微电网群或多微网系统的经济调度建模与仿真;②开展新型智能优化算法的设计、改进与性能评估;③支撑含高比例可再生能源的配电系统优化运行决策; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节与调度模型构建过程,重点分析改进策略对优化性能的影响,并可通过替换场景参数或引入其他算法进行横向对比实验,进一步掌握智能优化在能源系统中的应用方法。【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)

改进-基于新扩展移相角下的双有源桥DAB变换器仿真(EPS调制、软开关、最小应力优化)(Simulink仿真实现)

内容概要:本文系统阐述了基于新扩展移相角的双有源桥(DAB)DC-DC变换器的先进仿真研究,聚焦于EPS调制策略、软开关技术实现及最小应力优化控制目标的协同设计。通过Matlab/Simulink平台构建双闭环控制系统模型,深入剖析变换器在高频隔离、双向功率传输场景下的动态响应特性与效率优化机制。该仿真方案复现了顶级EI期刊研究成果,具备高学术参考价值,并集成于一套完整的电力电子与新能源系统仿真资源体系中,涵盖微电网、PWM整流器、LLC谐振变换器、储能管理等多个关键技术方向,配套完整的仿真代码、设计文档与理论资料,支持深度学习与二次开发; 适合人群:面向电力电子、电气工程及其自动化、新能源科学与工程等领域的研究生、科研人员以及从事高性能DC-DC变换器研发的工程师,要求具备扎实的电路理论基础、电力电子拓扑分析能力及一定的Matlab/Simulink仿真实践经验; 使用场景及目标:①深入掌握DAB变换器的核心工作原理及其在EPS调制与软开关协同下的最优控制策略;②支撑高水平科研论文的复现、改进与创新性研究;③服务于硕士课题、博士研究或企业级新能源变换器产品的前期验证与算法开发; 阅读建议:建议结合文中提供的Simulink模型与引用的权威文献进行系统学习,重点理解控制架构设计、参数整定方法与优化算法实现路径,同时可横向对比其他电力电子变换器案例,拓展系统级工程思维与科研创新能力。

三相PWM整流器双闭环仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了三相PWM整流器双闭环控制系统的Simulink仿真模型构建与分析过程,重点研究了在负载侧接入电压源工况下的双向能量流动问题。系统采用外环直流电压PI调节与内环基于同步旋转坐标系的电流前馈解耦控制策略,结合采样离散化处理和驱动死区效应建模,提升了仿真模型的工程实用性与真实度。仿真中参考电压以斜坡形式上升,验证系统对动态给定的良好跟踪能力;在0.4秒时并入1600V电压源,迫使系统从第一象限整流状态切换至第四象限有源逆变状态,实验结果表明直流母线电压仍能稳定在800V设定值,且动态响应过程无超调、调节迅速。研究全面分析了系统启动过程、不同功率象限运行特性以及死区和离散化对控制性能的影响,充分验证了双闭环控制策略在复杂工况下的有效性、鲁棒性与稳定性。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生及从事新能源变换器、电能质量治理、电力传动等领域的研发工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握三相电压型PWM整流器双闭环控制系统的设计方法与建模技巧;②深入理解同步旋转坐标系下d-q轴电流解耦控制原理及PI调节器参数整定方法;③分析整流与有源逆变双模式切换过程中的能量流动机制与系统稳定性问题;④研究实际系统中存在的非理想因素(如死区、采样延迟)对控制性能的影响并探索相应的补偿策略。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行同步操作与验证,重点关注坐标变换模块、PI控制器参数整定、电流解耦前馈环节的实现以及多工况切换的仿真设置,通过细致的波形分析(如三相电流、直流电压、d-q轴电流等)深入理解控制系统的动态响应机制与稳态性能表现。

Holtek BS45F3833芯片深度剖析:如何用高集成MCU重塑超声波雾化市场格局?

本文深度剖析Holtek BS45F3833芯片如何通过高集成MCU技术重塑超声波雾化市场。该芯片集成了PWM直驱、电容检水、触摸控制等核心功能,显著提升雾化精度和效率,同时降低BOM成本和开发难度。文章通过实测数据和实战案例,展示了其在香薰机、车载设备及工业加湿器等场景的创新应用,为开发者提供了一站式解决方案。

weixin_29192211的博客 411
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