Vai trò của mạng phi tập trung trong một thế giới siêu kết nối, dồi dào dữ liệu

Khi nói đến việc lưu trữ dữ liệu máy tính, có vẻ như chúng ta đang sử dụng hết số lượng. Nếu bạn đủ lớn, bạn có thể nhớ khi lưu trữ đĩa đệm được đo bằng kilobyte vào những năm 1980. Nếu bạn trẻ hơn một chút, có lẽ bạn sẽ quen thuộc hơn với các ổ USB có giá trị bằng gigabyte hoặc ổ cứng có dung lượng terabyte ngày nay.

Dấu chân dữ liệu không thể dò được của nhân loại

Nhưng chúng tôi hiện đang sản xuất dữ liệu với tốc độ chưa từng có. Kết quả là, chúng ta sẽ cần phải có khả năng nắm bắt những con số lớn đến mức chúng dường như gần như vượt quá khả năng hiểu của con người. Để hiểu được lĩnh vực mới mà chúng ta đang bước vào, hãy xem xét điều này: Công ty tình báo thị trường IDC ước tính rằng tổng lượng dữ liệu được tạo và tiêu thụ trên toàn cầu lên tới 59 zettabyte vào năm 2020 – đó là 59 nghìn tỷ gigabyte tính theo tiền cũ.

Tuy nhiên, trong khi tổng khối lượng dữ liệu đang tồn tại hiện ở mức gần như không thể đo lường được, tốc độ mà nó đang phát triển thậm chí còn đáng kinh ngạc hơn. Trở lại năm 2012, IBM tính toán rằng 90% dữ liệu của thế giới đã được tạo ra trong hai năm trước đó. Kể từ đó, sự tăng trưởng theo cấp số nhân về khối lượng dữ liệu toàn cầu đã tiếp tục diễn ra và xu hướng này có vẻ sẽ tiếp tục. Thật vậy, IDC dự đoán rằng trong ba năm tới, nhân loại sẽ tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với ba thập kỷ trước.

Câu hỏi rõ ràng là: Điều gì đã thay đổi? Tại sao chúng ta đột nhiên tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết? Tất nhiên, điện thoại thông minh là một phần của câu chuyện. Tất cả mọi người hiện nay đều mang một chiếc máy tính di động trong túi của họ, làm giảm sức mạnh của máy tính để bàn của các thế hệ trước. Các máy này liên tục được kết nối với internet và liên tục nhận và truyền dữ liệu, ngay cả khi không hoạt động. Người trưởng thành thuộc Thế hệ Z của Mỹ trung bình mở khóa điện thoại của họ 79 lần một ngày, khoảng 13 phút một lần. Tính chất luôn bật của các thiết bị này đã góp phần làm cho dữ liệu mới được tạo ra một cách tràn lan, với 500 triệu tweet mới, 4.000 terabyte bài đăng trên Facebook và 65 tỷ tin nhắn WhatsApp mới được gửi vào không gian mạng mỗi 24 giờ.

Điện thoại thông minh chỉ là phần nổi của tảng băng

Tuy nhiên, điện thoại thông minh chỉ đơn thuần là biểu hiện dễ thấy nhất của thực tế dữ liệu mới. Trong khi bạn có thể cho rằng các nền tảng video như Netflix và YouTube chiếm tỷ trọng lớn về dữ liệu toàn cầu, trên thực tế, toàn bộ thị phần của người tiêu dùng chỉ chiếm xấp xỉ 50% và tỷ lệ này dự kiến ​​sẽ giảm dần trong những năm tới. Vì vậy, những gì tạo nên phần còn lại?

Sự trỗi dậy của Internet of Things và các thiết bị được kết nối đã và đang mở rộng hơn nữa dấu ấn dữ liệu toàn cầu của chúng tôi. Thật vậy, tốc độ tăng trưởng hàng năm nhanh nhất đang diễn ra trong một danh mục thông tin được gọi là dữ liệu năng suất và dữ liệu nhúng. Đây là thông tin thu được từ các cảm biến, máy móc được kết nối và siêu dữ liệu được tạo tự động tồn tại đằng sau hậu trường, nằm ngoài khả năng hiển thị của người dùng cuối.

Ví dụ: lấy xe tự hành sử dụng công nghệ, chẳng hạn như camera, sonar, LIDAR, radar và GPS, để theo dõi môi trường giao thông, lập biểu đồ tuyến đường và tránh các mối nguy hiểm. Intel đã tính toán rằng phương tiện tự hành trung bình sử dụng các công nghệ hiện tại sẽ tạo ra bốn terabyte dữ liệu mỗi ngày. Nói một cách dễ hiểu, một chiếc xe sẽ tạo ra một khối lượng dữ liệu mỗi ngày tương đương với gần 3.000 người. Hơn nữa, điều cực kỳ quan trọng là dữ liệu này được lưu trữ an toàn.

Một mặt, nó sẽ hữu ích để lên lịch các khoảng thời gian bảo dưỡng và chẩn đoán các sự cố kỹ thuật một cách hiệu quả nhất. Nó cũng có thể được sử dụng như một phần của hệ thống phi tập trung để điều phối luồng giao thông và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong một thành phố cụ thể. Cuối cùng và có lẽ là quan trọng nhất trong ngắn hạn, việc giải quyết các tranh chấp pháp lý trong trường hợp bị thương hoặc tai nạn là rất cần thiết.

Xe tự hành chỉ là một phần nhỏ của câu chuyện tổng thể. Theo McKinsey & Company, tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng công nghệ IoT đã tăng từ 13% lên 25% từ năm 2014 đến năm 2019, với tổng số thiết bị dự kiến ​​đạt 43 tỷ vào năm 2023. Từ IoT công nghiệp đến toàn bộ thành phố thông minh, nền kinh tế tương lai sẽ có số lượng thiết bị được kết nối tăng lên đáng kể tạo ra dữ liệu có khả năng nhạy cảm cao hoặc thậm chí là quan trọng.

Định luật Moore có phải là cái kết trong tầm mắt?

Có hai yếu tố cần xem xét và cả hai đều chỉ ra tiện ích ngày càng tăng của các mạng phi tập trung. Thứ nhất, mặc dù chúng tôi có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết để giải quyết các thách thức toàn cầu, chẳng hạn như biến đổi khí hậu, bất ổn tài chính và sự lây lan của các loại vi rút trong không khí như COVID-19, chúng tôi có thể đang tiến đến một ranh giới kỹ thuật khó về lượng thông tin này có thể được xử lý bởi các máy tính tập trung trong thời gian thực. Trong khi khối lượng dữ liệu đã tăng theo cấp số nhân trong những năm gần đây, sức mạnh xử lý không tăng với tốc độ tương tự.

Vào những năm 1960, người đồng sáng lập Intel, Gordon Moore, đã đặt ra định luật Moore, trong đó tuyên bố rằng khi số lượng bóng bán dẫn trên vi mạch tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, sức mạnh tính toán sẽ tăng với tốc độ tương ứng. Nhưng chính Moore cũng thừa nhận rằng đó không phải là một định luật khoa học; nó giống như một quan sát thống kê nhất thời. Vào năm 2010, ông thừa nhận rằng khi các bóng bán dẫn hiện đang đạt đến kích thước của nguyên tử, khả năng xử lý của máy tính sẽ đạt đến một giới hạn kỹ thuật cứng trong những thập kỷ tới. Sau đó, nhiều lõi hơn có thể được thêm vào bộ vi xử lý để tăng tốc độ, nhưng điều này sẽ làm tăng kích thước, chi phí và điện năng tiêu thụ của thiết bị. Do đó, để tránh hiệu ứng nghẽn cổ chai, chúng tôi sẽ cần tìm ra những cách thức mới để giám sát và phản hồi dữ liệu.

Yếu tố thứ hai cần xem xét là an ninh mạng. Trong một thế giới ngày càng kết nối với nhau, hàng triệu thiết bị mới đang trực tuyến. Dữ liệu mà họ cung cấp sẽ có khả năng ảnh hưởng đến những thứ như cách kiểm soát lưới điện, cách quản lý chăm sóc sức khỏe và cách quản lý giao thông. Do đó, bảo mật biên – bảo mật của dữ liệu nằm bên ngoài lõi mạng – trở nên tối quan trọng. Điều này cung cấp một thách thức phức tạp cho các chuyên gia an ninh mạng, vì nhiều sự kết hợp khác nhau của các thiết bị và giao thức cung cấp các bề mặt tấn công mới và cơ hội cho các cuộc xâm nhập của kẻ trung gian.

Học hỏi từ các mạng trong tự nhiên

Nếu quá trình xử lý tập trung quá chậm và không an toàn cho các nền kinh tế dồi dào dữ liệu sắp tới, thì đâu là giải pháp thay thế? Một số chuyên gia đang tìm kiếm nguồn cảm hứng trong thế giới tự nhiên, cho rằng chúng ta nên chuyển từ mô hình giám sát và phản hồi dữ liệu từ trên xuống sang mô hình từ dưới lên. Lấy ví dụ về đàn kiến. Mặc dù mỗi cá thể kiến ​​có trí thông minh tương đối khiêm tốn, nhưng nhìn chung, các đàn kiến ​​quản lý để tạo ra và duy trì mạng lưới đường mòn kiếm ăn phức tạp, năng động có thể kết nối nhiều tổ với nguồn thức ăn nhất thời. Chúng làm điều này bằng cách tuân theo một số hành vi đơn giản và phản ứng với các kích thích trong môi trường địa phương của chúng, chẳng hạn như dấu vết pheromone của các loài kiến ​​khác. Tuy nhiên, theo thời gian, sự tiến hóa đã khám phá ra các bản năng và hành vi ở cấp độ cá nhân để tạo ra một hệ thống có hiệu quả cao và mạnh mẽ ở cấp độ vĩ mô. Nếu một con đường bị gió hoặc mưa phá hủy, những con kiến ​​sẽ tìm một con đường mới, mà không có con kiến ​​nào thậm chí nhận thức được mục tiêu tổng thể để duy trì mạng lưới.

Điều gì sẽ xảy ra nếu logic tương tự này có thể được áp dụng để tổ chức các mạng máy tính? Tương tự như các đàn kiến, trong một mạng lưới blockchain, nhiều nút có sức mạnh xử lý khiêm tốn có thể kết hợp để tạo ra kết quả toàn cầu lớn hơn tổng các phần của nó. Cũng giống như bản năng và hành vi là rất quan trọng về bản chất, các quy tắc điều chỉnh cách các nút tương tác cũng rất quan trọng trong việc xác định mức độ thành công của một mạng trong việc đạt được các mục tiêu cấp vĩ mô.

Việc điều chỉnh các ưu đãi của từng tác nhân phi tập trung trong một mạng lưới đôi bên cùng có lợi đã mất hàng nghìn năm để tự nhiên làm chủ. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi đó cũng là một thách thức khó khăn đối với những nhà thiết kế nhân lực của mạng phi tập trung. Nhưng trong khi các đột biến di truyền của động vật về cơ bản là ngẫu nhiên về lợi ích tiềm năng của chúng, chúng tôi có lợi thế là có thể mô hình hóa và thiết kế một cách có chủ đích các biện pháp khuyến khích để đạt được các mục tiêu chung chung. Điều này đã được đặt lên hàng đầu trong suy nghĩ của chúng tôi: Mục tiêu là loại bỏ tất cả các động cơ gây hại cho các tác nhân cá nhân làm xói mòn tiện ích và bảo mật của mạng nói chung.

Bằng cách thiết kế cẩn thận các cấu trúc khuyến khích theo cách này, các mạng phi tập trung có thể tăng cường đáng kể mức độ bảo mật cạnh. Cũng giống như mạng tìm đường của một đàn kiến ​​sẽ tiếp tục hoạt động ngay cả khi một con kiến ​​bị lạc hoặc chết, các mạng phi tập trung cũng mạnh mẽ như nhau, cho phép mạng duy trì đầy đủ chức năng ngay cả khi các nút riêng lẻ gặp sự cố hoặc ngoại tuyến. Hơn nữa, không một nút nào cần phải xử lý hoặc hiểu tất cả dữ liệu trong tổng thể của nó cho toàn bộ mạng để có thể đáp ứng nó. Bằng cách này, một số nhà nghiên cứu tin rằng chúng ta có thể tạo ra một cấu trúc khuyến khích kinh tế tự động phát hiện và phản ứng với những thách thức chung theo cách phi tập trung.

Phần kết luận

Khối lượng dữ liệu chúng tôi đang sản xuất đang bùng nổ và khả năng giám sát và phản hồi dữ liệu của chúng tôi bằng cách sử dụng mạng máy tính tập trung đang đạt đến giới hạn của nó. Vì lý do này, các mạng phi tập trung hoàn toàn phù hợp với những thách thức phía trước. Rất nhiều nghiên cứu, thử nghiệm và thử nghiệm vẫn phải được thực hiện, nhưng tính mạnh mẽ và tiện ích cơ bản của công nghệ cơ bản đã được chứng minh. Khi chúng ta tiến tới một thế giới siêu kết nối, dồi dào dữ liệu, các mạng phi tập trung có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc thu được lợi ích kinh tế và xã hội tối đa từ Internet of Things.

Các quan điểm, suy nghĩ và ý kiến ​​được thể hiện ở đây là của riêng tác giả và không nhất thiết phản ánh hoặc đại diện cho quan điểm và ý kiến ​​của Cointelegraph.