내 맘대로 정한 이더리움 FAQ

Dev 2018. 3. 13. 13:18

이더리움 FAQ

  • "A가 B에게 투자한 조건 아래서 B가 A에게 일정 기간마다 이자를 지급하는 Smart Contract"를 만들려고 한다. "일정 기간마다" 트랜잭션을 일으켜서 Smart Contract를 실행시키는 주체는 누구인가 (블록체인이 자동 처리할 수 있는가)?

    • Smart Contract는 트랜잭션에 의해서만 호출됨
    • 일정 시간마다 B가 트랜잭션을 일으켜야 함
    • "일정 기간마다 자동으로 트랜잭션을 일으키는 일"은 이더리움 블록체인만으로는 불가능. 블록체인 밖에 자동화 어플리케이션을 만들어야 함


  • 이더리움 지갑 어플리케이션은 현재 잔액을 블록체인이 아닌 별도의 장소에 따로 관리하나?
    • 계정의 잔고는 이더리움 블록체인에 저장/관리
    • 이더리움 블록체인은 계정별 잔고 데이터를 유지/관리함 (비트코인처럼 UTXO를 추적하지 않음)


  • Smart Contract에 ether를 송금할 수 있는가?
    • Smart Contract도 이더리움 계좌의 한 종류
    • Smart Contract로 ehter를 송금할 수 있다


  • Smart Contract 실행시 gas limit를 낮게 설정해도 Smart Contract가 실행되는가?
    • gas limit를 Smart Contract가 필요로 하는 최소 gas limit 보다 낮게 설정하면 실행/채굴되지 않음
    • 채굴자에 의해 선택/실행되더라도 중간에 중단되며 트랜잭션은 취소되고 gas 수수료는 차감됨


  • Smart Contract 실행시 gas price를 낮게 설정해도 Smart Contract가 실행되는가?
    • Smart Contract의 실행을 보장하지 못함 (채굴업자가 선택하지 않음)
    • 하지만, 채굴자에 의해 선택/실행된다면 낮은 가격을 지불함


  • Smart Contract 실행을 위해 ehter를 직접 쓰지 않고 gas 개념을 도입한 이유?
    • gas는 블록체인 네트워크의 자원 (연산, 스토리지) 사용에 대한 비용
    • 지불 가치 측면에서, ether의 가치는 시장에 의해 결정되며 항상 유동적
    • 자원 가치 측면에서, 블록체인 네트워크의 연산 능력은 항상 유동적 (노드가 추가되기도 하고, 삭제되기도 함). 이에 따라 연산 비용도 항상 유동적
    • Smart Contract 처리 시점의 적정 비용을 공정하게 산정하기 위해 gas 개념을 도입


  • 이더리움의 TPS가 비트코인보다 높은 이유 (이더리움의 트랜잭션 처리 속도가 비트코인보다 빠른 이유)?
    • 해시 알고리즘이 다름 (ETHash)
    • 해시 난이도가 다름


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Hyperledger 프로젝트 현황 (2018년 1월 기준)

Dev 2018. 2. 14. 09:25

Hyperledger <프레임워크 프로젝트> 상태

출처: https://hyperledger.org/


Hyperledger Sawtooth

개요
  분산 장부를 구축/설치/운영하기 위한 모듈러 방식의 플랫폼
  PoET (Proof of Elapsed Time) 합의 알고리즘 사용
    많은 수의 검증 노드를 사용해도 자원 소모를 줄일 수 있다
  Python 언어 사용
프로젝트 상태
  Active
코드 상태
  https://github.com/hyperledger/sawtooth-core
  5,801 commits
  4.1 MB
  릴리즈
    total 25 release
    2017-05-10, v0.8.2 첫 릴리즈
    이후 1~2주마다 릴리즈
    2018-01-26 현재 v1.1.0 이 최신 (2018-01-12)
소개 동영상 요약
  "신용할 수 없는 세상에서 물리적 asset을 추적하는 기술"
  스마트 컨트랙트 지원
  IoT 센서 연동
  자산의 이동과 속성의 변화를 추적
  금융, IoT 등 다양한 분야에 활용 가능


Hyperledger IROHA

개요
  비즈니스용 블록체인 프레임워크
  분산 장부가 필요한 인프라 프로젝트를 위해 개발
  블록체인 플랫폼 구현체
  Sumeragi 합의 알고리즘 사용
  일본계 회사에서 시작 (Soramitsu, Hitachi, NTT Data, Colu)
  C++ 언어 사용
프로젝트 상태
  Active
코드 상태
  https://github.com/hyperledger/iroha
  4,890 commits
  8.3 MB
  릴리즈
    total 5 release
    2017-05-22 v0.75 첫 릴리즈
    이후 2~3달에 1번 릴리즈
    현재 v1.0 alpah 가 최신 (2017-12-28)


Hyperledger Fabric

개요
  블록체인 프레임워크 구현체
  모듈러 방식으로 플러그-앤-플레이를 지원하는 플랫폼
  합의 알고리즘, 멤버쉽 서비스 등을 컴포넌트 형태로 구현/교체할 수 있음
  스마트 컨트랙트 실행을 위해 컨테이너 기술 활용
    chaincode
  Go 언어 사용
프로젝트 상태
  Active
코드 상태
  https://github.com/hyperledger/fabric
  4,258 commits
  9.5 MB
  릴리즈
    total 14 release
    2016-09-17 v0.6.0 첫 릴리즈
    이후 1달에 1번 릴리즈
    현재 v1.0.5 가 최신 (2017-12-07)
소개 동영상 요약
  Moduler, Scalable, Secure 솔루션 지향
  private channel (데이터 비공개 채널) 제공


Hyperledger Burrow

개요
  프라이빗 블록체인 솔루션
  이더리움 스마트 컨트랙트 코드 실행
  PoS Tendermint 합의 엔진 사용
    transaction finality 제공
    high transaction throughput 제공
  Go 언어 사용
프로젝트 상태
  Incubation
코드 상태
  https://github.com/hyperledger/burrow
  1,112 commits
  389 KB
  릴리즈
    total 12 release
    2015-08-27 첫 릴리즈
    프로젝트 초반 활동 미미, 2016년 10월 이후 2달에 한번 릴리즈
    현재 v0.17.0 이 최신 (2017-09-05)

(이상)


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블록체인 비교

Dev 2018. 2. 7. 22:34

블록체인 비교


 비트코인 블록체인
Bitcoin Blockchain
 이더리움 블록체인
Ethereum Blockchain
 하이퍼레져 블록체인
Hyperledger Blockchain
운영형태
(참여자격)		 퍼블릭 블록체인
* 누구나 참여가능
* 참여동기: 코인획득
 퍼블릭 블록체인
* 누구나 참여가능
* 참여동기: 코인획득
 프라이빗 블록체인
* 지정된 서버만 참여
* 참여동기: 업무수행
데이터 모델
 블록체인 블록체인 블록체인 + State DB
통신 모델 pure p2p
* 모든 node가 동등
 pure p2p
* 모든 node가 동등
 hybrid p2p
* index 서버 사용
* node별 역할이 다름
합의 알고리즘
 PoW PoW
(PoS 전환 예고)
 PBFT
Smart Contract
 No
 Yes Yes
Scalability * 높은 node 확장성
* 낮은 성능 확장성
 * 높은 node 확장성
* 낮은 성능 확장성		 * 낮은 node 확장성
* 높은 성능 확장성
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블록체인 요약

Dev 2018. 1. 3. 16:52

블록체인 요약

기초개념
    블록체인은
        모두에게 공유/공개된, 변조 불가능한 거래장부/DB
    비트코인 블록체인 현황
        10분에 1블록 생성
        1초에 최대 7건 거래
            하루 최대 60만건
            한국 중견 은행 1곳의 처리 능력과 비슷
            https://blockchain.info
        2009년 1월 최초 블록 생성이후 장애 없이 운영중

usecase
    국제송금서비스
        송금절차 간소화
        낮은 수수료
        투명한 처리과정
    클라우드펀딩
        스마트계약 이용
        중개인 개입 없이 개인과 개인을 직접 연결
    저작권, 소유권 증명
        중앙기관의 개입 없이
        언제 누가 만들었는지, 누구 소유인지 관리

블록체인 핵심기술
    본인인증
    부인방지
    이력공유
        모든 참여자가 거래이력(블록체인)을 공유
        제삼자 기관이 담당하던 일을 모든 참여자가 담당

블록체인 비교
    비트코인 코어
        Bitcoin Foundation 개발
        데이터 모델
            블록체인
        P2P 통신
            pure p2p
                별도의 index 서버 없음
            비구조적 오버레이
                모든 node의 역할이 동등
        합의 알고리즘
            PoW
                작업증명을 통해 합의
                    가장 빠르게 생성된 작업결과를 승인
                    가장 긴 블록체인을 채택
                수천개의 노드 수용 가능


    이더리움
        Ehtereum Foundation 개발
        데이터 모델
            블록체인
        P2P 통신
            pure p2p
            비구조적 오버레이
        합의 알고리즘
            PoS
                PoW와 비슷, 지분이 많은 노드의 작업증명 난이도를 낮춤
                    신속성
                    전체 노드의 계산 부하 감소
                수천개의 노드 수용 가능


    Hyperledger Fabric
        Linux Foundation 개발
        데이터 모델
            블록체인
            월드 스테이트
                글로벌하게 공유되는 key-value 저장소
        P2P 통신
            네트워크 형태
                hybrid p2p
                    별도의 index 서버 이용
                구조적 오버레이
                    노드별로 역할이 다름
                    슈퍼노드 존재
            기반 기술
                노드간 통신에 gRPC 이용
                데이터 직렬화에 Protocol Buffer 이용
        합의 알고리즘
            PBFT
                Practical Byzantine Fault Tolerance
                마스터 노드 과반이 인정해야 합의
                     => 나중에 무효화되는 블록이 없음 (장점)
                모든 노드들 사이의 통신이 필수
                    대규모 노드들의 네트워크에 부적합
                    수십개의 노드가 한계 (단점)

(이상)

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TensorFlow의 TFRecord와 Input Pipeline

Dev 2017. 12. 25. 15:49

TFRecord

개요

  1. TFRecord 파일은 텐서플로의 표준 데이터 파일 포맷 (본질적으로 Protocol Buffer 파일)

  2. TFRecord 파일은 데이터를 시퀀셜하게 저장

    • 랜덤 억세스에 적합하지 않음
    • 대용량 데이터를 스트리밍 하는 데 적합

  3. 파일 하나에 모든 dataset과 label을 묶어 놓으면 파일 처리 시간이 단축됨 (권장!)

 

TFRecord 파일 구조

  1. TFRecord 파일은 record 들의 반복

  2. TFRecords > examples > features 형태로 구성

 

TF Input Pipeline

개요

  1. TF Computation-graph에 데이터를 공급하는 방법들 중 하나

    • TF 프로그램에 데이터를 공급하는 방법 3가지

      • feeding
        . 매 스텝을 실행할 때 마다 python 코드가 데이터를 공급

          with tf.Session():
    input = tf.placeholder(tf.float32)
    classifier = ...
    classifier.eval(feed_dict={input: my_python_fn()}))

        . 연산 과정에서 TF 그래프와 Python 사이의 context switch 필요 ==> 성능저하

      • input pipeline
        . TF 그래프 첫머리의 input pipeline이 데이터를 가져옴 ==> 추천!

      • preloaded data
        . TF 그래프의 variable이나 constant에 데이터를 미리 적재
        ==> dataset 이 작을 때만 가능

  2. TF Input Pipeline은 모든 포맷의 파일을 사용 가능하나, TFRecord 포맷의 파일 사용을 추천

  3. TF Input Pipeline이 하는 일

    • 파일 목록 가져오기
    • 파일 목록 섞기 (옵션)
    • 파일 큐 생성하기
    • 데이터 읽기, 데이터 디코딩 하기

  4. 이후 소개하는 "Queue based Input Pipeline"은 "Dataset API based Input Pipeline"으로 깔끔하게 대체 가능

    • 하지만, Dataset API는 TF 1.4+에서만 사용 가능
    • TF 1.4는 2017-11-03 출시 (약 1달전), 아직 샘플 코드가 부족함

 

TF Input Pipeline의 전형적인 구성
(TFRecord 파일 읽기 프로세스)


Queue based Input Pipeline 동작양식

  1. Filename Queue 생성

    • Filename 목록으로 Queue 생성 (파일이 1개라도 OK)
    • tf.train.string_input_producer() 함수 이용
      . filename 목록 shuffle 옵션 제공
      . filename queue 반복횟수(epoch) 설정 옵션 제공
    • string_input_producer() 함수는 TF 그래프에 QueueRunner 객체를 추가함
    • string_input_producer() 함수가 추가하는 QueueRunner는 filename queue를 구동하는 역할을 하며 Computation-graph 연산을 구동하는 QueueRunner와 별도의 스레드에서 실행되어 서로 블록되지 않는다

  2. Reader, Decoder 정의 (또는 선택)

    • 파일 포맷 별로 적절한 Reder를 선택하고 적절한 Decoder를 정의/선택해야 함

    • 파일 포맷 별로 다양한 Reader 와 Decoder 제공

      • CSV 파일
        . Reader: tf.TextLineReader
        . Decoder: tf.decode_csv()
      • Fixed Length Record 파일
        . Reader: tf.FixedLengthRecordReader
        . Decoder: tf.decode_raw()
        . 각 record 가 고정된 길이인 파일을 읽을 때
      • TF 표준 파일 (즉, TFRecord 파일) ==> TF 권장 포맷
        . Reader: tf.TFRecordReader
        . Decoder: tf.parse_single_example()
        . 어떤 데이터이든 TFRecord 파일로 변환해서 사용할 것을 권장

  3. Preprocessing (optional, 뭐라도 처리할 일이 있으면 실행)

  4. Example Queue 생성/구동

    • pipeline 마지막 단계에서 학습/평가/추론에 batch 데이터를 공급하는 별도의 큐를 생성/운영
    • tf.train.shuffle_batch() 함수를 이용
      . example들의 순서 난수화 가능
      . batch size 설정 옵션 제공
    • suffle_batch() 함수는 TF Computation-graph에 QueueRunner 객체를 추가함 이 때문에 학습/추론 등을 시작할 때 tf.train.start_queue_runners()를 호출해서 input pipeline을 구동하는 스래드를 생성/실행시켜야 함.
      또, 학습/추론 등이 끝날 때에는 tf.train.Coordinator 를 이용해서 관련 스래드를 모두 종료시켜야 함.

 

TFRecord 파일 저장 프로세스

  1. TFRecord 파일 오픈

    • tf.python_io.TFRecordWriter

  2. 데이터를 적절한 타입으로 변환

    • TFRecord 파일에 저장 가능한 feature 타입의 종류

      • tf.train.Int64List
      • tf.train.BytesList
      • tf.train.FloatList

  3. feature 생성

    • tf.train.Feature

  4. example 생성

    • tf.train.Example

  5. example을 시리얼라이즈

    • example.SerializeToString()

  6. 시리얼라이즈한 example을 TFRecord 파일에 기록

    • writer.write

 

Ref.


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