由於互聯網的普及，大量的多媒體信息（圖文音視頻等）造就了海量數據，這些數據大多是非結構化的。
由於互聯網的普及，大量的多媒體信息（圖文音視頻等）造就了海量數據，這些數據大多是非結構化的。
3.1分佈式計算與並行計算：分佈式計算是一種採用地理上不同的多個主機（集群）協同完成大量計算任務，從而替代巨型計算機的解決方案。並行計算是指多CPU並行處理，並行計算能夠提高計算效率，但是前提是程序算法要儘可能並行設計。
虛擬化：虛擬化是為了實現雲計算而劃分資源的一種方法，包括兩個層面：物理資源池化和資源池管理。虛擬化有兩種，一種是將多個物理資源虛擬化成一個“大”的邏輯資源，另一種是在一個物理資源上劃分出多個“小”的邏輯資源。
目前雲計算採用第一種虛擬化方式較多，部署方式上使用分佈式集群，並行計算並沒有太多涉及（並行計算學術上還在研究中），然後可以處理海量數據，為龐大的接入終端群按需提供IT服務。
結合靈活的開發工具，DCC平臺可以幫助開發者發佈軟件並賺錢，進而改變算力任務的組織和執行方式。此類平臺通過實現去中心微服務和異步任務執行，成為建設未來互聯網的基。得益於計算價格的大幅降低，複雜的應用（如CGI渲染，科學計算，機器學習等）將惠及每個。
3.2 DCC的優勢
1.除了自由的服務器、帶寬等資源外，還將計算需求分佈到系統中的眾多節點中去，把用戶的先知資源利用起來，創造價值。
2.通過整合社會閒置的計算資源，來為企業或個人提供去中心化算力服務，基於Token經濟，構建計算機算力買賣方市場。
3.相比傳統的雲計算服務，其降低了雲計算服務的門檻和使用費用，有利於雲計算的普及。
3.3 商業模式
3.3.1 Token經濟模型
雖然市面上的分佈式算力平臺項目眾多，但是總的技術框架卻是大同小異，下面就以一個大概的框架來大概的描述這個Token經濟模型。
請求節點
這個節點一般由一些有計算需求的商家或是科學研究所來充當，一般實驗室或是自有的計算機數量已經不太符合他們目前的計算需求了，需要通過超算或是其他性價比較高的計算資源如全球分佈式算力來達到目的。請求節點可能會被按照要求先將自己的需求文件（數據）按照規格先model好在進入網絡（ELastic）或是有其他節點來做做這個簡單歸類的工作。
3.3.2榮譽系統
由於這個平臺將不再是通過志願的形式進行分佈式貢獻算力，那麼如何衡量每個人的算力貢獻便是一個新的問題。積分制和成員的段位可以是一個較好的方法來衡量一個用戶的貢獻多少。
有一種可能是按照完成的任務單元的數量來進行積分，但是因為在未來可以在分佈式算力平臺上運行的項目可能目的或是運行方面的差異會很大，如當某一個數據包在某臺機器需要大概一個小時的時間完成，而另外一種數據包在同臺機器上運行則需要20倍的時間才能完成，這樣便會造成同一個任務單元所得到的獎勵相同但是工作量卻不一樣的事情發生，這樣顯然，用完成的任務數目來計量用戶的貢獻計算量是不可行的。
3.3.3積分系統
比較可行的積分系統應該綜合考量一下幾個方面來對一個節點的貢獻進行計算：
設備的性能指數
不同性能的設備在運行處理同一個數據包時所造成的資源使用以及成本不同，應當針對不同的設備進行一個標準化的性能測試來得到一個合理的性能分數來進行進行加權。
提交結果的正確次數
在一個分佈式算力平臺中需求方最在意的便是獲得的結果的質量如何，如果設備得到的結果是不符合要求或是由惡意用戶產生的無效結果那麼對平臺的名譽損失是巨大的。那麼可以做的便是按照提交正確結果的次數來進行評級，正確的應該進行獎賞升級，而錯誤的結果則應該基於懲罰降級。
DCC項目分析
區塊鏈相關的雲計算項目，主要是藉助區塊鏈的分佈式技術，將多個分散的計算機節點連起來，提供分佈式計算資源租賃服務。
區塊鏈和雲計算將實現有限融合
區塊鏈技術在理論上的確可以創造一個徹底安全和民主的網絡，但是用戶對“安全”願意支付的價格是有限的；未來區塊鏈技術和雲計算的融合不可避免，將出現小節點雲化，重要節點區塊鏈化，甚至會出現有限備份的場景。
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