Blockchain-as-a-Service: Architecture, Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Blockchains are usually managed by blockchain nodes, which maintain a copy of all the blockchain's data and participate in validating transactions and reaching consensus with other blockchain nodes. However, running a blockchain node on your own is not easy due to the high maintenance costs and specialized hardware needed. Blockchain-as-a-service has been introduced recently by cloud giants to enable enterprises to manage blockchain nodes and networks by abstracting infrastructure setup complexities. While current BaaS solutions simplify integration and development, they suffer from inefficiencies due to fixed resources, scalability challenges, and cost inefficiencies. The purpose of this article is to analyze the integration of blockchain technology with cloud computing. In particular, we identify the costs, performance, scalability, and other challenges relating to blockchain-as-a-service. As part of our proposal, we suggest dynamic resource allocation, optimizing node computation to match web3 application requirements, and improving blockchain node scalability. The real-time adaptability of this approach ensures cost efficiency and performance improvements as workload changes. Finally, we provide research directions relevant to future research that will be required to fully utilize blockchain and cloud technology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».