奥德赛(Odyssey)无人驾驶生态体系 暨“算力共享,联合挖矿”云矿池正式起航。

发布时间:2019-11-29



奥德赛(Odyssey)简介
奥德赛(Odyssey)旨在利用区块链技术与无人驾驶技术,解决无人驾驶领域的数据孤岛以及数据垄断等问题,实现数据安全自由的流通,同时提升无人驾驶的整体性能,打造一个透明、高效、安全、开放的去中心化无人驾驶出行平台,成为下一代智能交通的基础设施。技术方面,奥德赛以公链为存储数据的底层建筑,再以此延展出专注解密数据的私有链,前者为汽车交易和共享出行提供良好的平台,后者为奥赛德及其合作伙伴的用户提供更为精准的数据服务。

“算力共享,联合挖矿”
目前挖矿一般指采用工作量证明机制的数字通证。以比特币为例,比特币在Block的生成过程中使用了POW机制,一个符合要求的BlockHash 由N个前导零构成,零的个数取决于网络的难度值。要得到合理的BlockHash需要经过大量尝试计算,计算时间取决于机器的哈希运算速度。当某个节点提供出一个合理的BlockHash 值,说明该节点确实经过了大量的尝试计算。当然,并不能得出计算次数的绝对值,因为寻找合理hash是一个概率事件。当节点拥有占全网n% 的算力时,该节点即有n/100的概率找到BlockHash。矿池通过汇聚大量的算力来提高获取数字通证的概率,而后根据算力贡献比例分配收益。

云矿池是典型的分布式计算。以MapReduce为基础,结合奥德赛云存储架构的云矿池。MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:
1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(ClusterInfrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。

2)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能自动完成计算任务的并行化处理,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果,将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理,大大减少了软件开发人员的负担。

3)MapReduce是一个并行程序设计模型与方法(Programming Model & Methodology)。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想,提供了一种简便的并行程序设计方法,用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务,提供了抽象的操作和并行编程接口,以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。基于MapReduce,我们将挖矿所涉及到的工作量证明函数进行并行化处理,分解到奥德赛云矿池中运行。借助网络中庞大的算力,奥德赛云矿池较其他矿池更具有强大的竞争力。奥德赛,ODYSSEY,正是顺应时代趋势,站在区块链与无人驾驶、5G的时代风口,依靠强有力的团队,扎实的技术,结合丰富的落地应用场景,未来必将成为无人驾驶领域的王者。

Odyssey团队
THE END

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