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„Wenn man die Oberfläche der Erde durch ein hexagonales Raster aufteilt, finden wir einen Fußabdruck des Minings auf 44,3 Prozent der Erdoberfläche.“

„Wenn man die Oberfläche der Erde durch ein hexagonales Raster aufteilt, finden wir einen Fußabdruck des Minings auf 44,3 Prozent der Erdoberfläche.“
Eine Gruppe chinesischer Wissenschaftler untersucht, wo Mining stattfindet. Ihre Arbeit ist die erste solide Schätzung, wie verteit das Bitcoin-Mining tatsächlich ist.
Um ehrlich zu sein sind die meisten wissenschaftlichen Paper über Bitcoin und Kryptowährungen sterbenslangweilig. Selten kommt es vor, dass in ihnen wirklich etwas neues steht.
Einer der seltenen Fälle ist ein Paper über die räumliche Herkunft des Bitcoin-Minings . Es nimmt sich eine der großen ungeklärten Fragen zu Bitcoin vor.
Jeder weiß, dass Mining auf eine kleine Handvoll von Mining-Pools zentralisiert ist. Die vier derzeit größten Pools, Foundry, AntPool, F2Pool und Binance, stellen mehr als 75 Prozent der Hashrate. Wie kann man da, fragen Bitcoin-Kritiker, von Dezentralisierung reden?
Ganz einfach, antworten Bitcoiner: Ein Pool bündelt nur die Hashrate, und sobald er dies missbraucht, ziehen die Miner sie schneller ab, als er eine Transaktion zensieren kann. Was auf der Oberfläche auf wenige Pools zentralisiert erscheint, besteht in Wahrheit aus tausenden und abertausenden individuellen Minern.
Aber wie viele genau? Und wie stark konzentriert sich das Mining dabei auf die großen Mining-Farmen?
Diese Frage blieb bisher eine große Unbekannte, und ich hatte wenig Hoffnung, dass sie jemals beantwortet wird.
Das Paper „Spatial analysis of global Bitcoin mining“ von einem Team chinesischer Wissenschaftler versucht nun, eben diese Frage zu beantworten.
Und ich bin aufgeregt, ob es gelingen wird!
Frag‘ den Mining-Pool
Die Mehode ist eigentlich viel einfacher, als zu erwarten war. Die Forscher haben kein magisches Verfahren gefunden, um die Miner hinter den Pools zu entdecken.
Das, was sie gemacht haben, war naheliegend: Sie haben bei einigen Pools nach Daten gefragt. Welche Pools, verraten sie nicht.
Sie haben aus diesen Daten eine Datenbank mit 42.820 Zeilen gewonnen. Diese Tabelle ist öffentlich einsehbar. Die Forscher heben hervor, dass sie keinen Zugang zu direkten IP-Adressen oder sonstigen privaten Daten haben. Stattdessen haben sie den Pools Anweisungen gegeben, die IP-Adressen in physische Orte aufzulösen.
Das klingt einfach, plausibel und solide. Wenn man an der Methode nörgeln wöllte, dann könnte man vielleicht bemängeln, dass manche Miner ihre IP-Adressen durch VPNs oder Tor verschleiern, und dass die Pools, die Informationen an die Forscher weitergeben, womöglich nicht repräsentativ sind.
Aber im Generellen gibt es wenig Gründe, an den Daten zu zweifeln. Was wir hier haben, ist ein wertvoller Datenschatz, der, wie die Forscher erwähnen, „hilft, das dezentrale Design von Blockchain-Technologien zu verifizieren, bestimmte Preiseffekte auf Kryptowährungen zu identifizieren und akurate Schätzungen über den Energieverbrauch und die Emissionen des Minings zu gewinnen.“
Dann also auf: Schauen wir uns die Ergebnisse der Analyse an.
Mining an mehr als 6000 Orten
Es sei normal, zu denken, dass das Mining über die ganze Welt verstreut geschieht, schreiben die Forscher. Schließlich verhalten sich die technischen Voraussetzungen und ökonomischen Anreize überall gleich. Wo man Zugang zu günstigem Strom hat, lohnt sich das Mining.
Dennoch sei es „erstaunlich, zu sehen, wie weit das Mining verstreut ist.“ Sie fanden heraus, dass „Mining-Aktivitäten in mehr als 6000 geographischen Einheiten in 139 Ländern und Regionen stattfindet.“ Die Karte oben illustriert dies.
Darunter sind nicht nur die üblichen, längst bekannten Orte – China, Island, die USA – sondern auch überraschende Plätze, etwa Tahiti oder Malawi.
„Wenn man die Oberfläche der Erde durch ein hexagonales Raster aufteilt, finden wir einen Fußabdruck des Minings auf 44,3 Prozent der Erdoberfläche.“ 44,3 Prozent!
Mining ist irrsinnig weit verteilt. Nicht nur stehen hinter jedem Pool tausende einzelner Miner – diese Miner sind auch mehr oder weniger auf die ganze Erdfläche verteilt. Diese Ergebnisse übertreffen noch die optimistischsten Erwartungen der Community!
Aber eine weite Verteilung bedeutet nicht, dass auch die Hashrate dezentral verteilt ist. Wenn wir diese betrachten, schwingt das Pendel wieder ein Stück zurück zur Zentralisierung.
Räumliche Zentralisierung, zeitliche Fluktuationen
Nach der reinen Bestandsaufnahme haben die Forscher die Daten analysiert. So haben sie etwa die Hashpower aggregiert und räumlich zugeodnet. Dabei zeigte sich, dass 18 Top-Orte allein mehr als 61,8 Prozent der Hashpower stellten. „Die Miner konzentrieren sich nicht nur an wenigen Stellen, sondern bilden auch Cluster mit benachbarten Orten.“
Geographische Verteilung der Hashpower.
Mithilfe der statistischen Methode Moran’s I messen sie die räumliche Verteilung des Minings. Diese Analyse „widerspricht stark der Hypothese von räumlicher Zufälligkeit.“ Sie demonstriert „eine starke Tendenz zur Konzentration von Rechenleistung.“ Mit weiteren statistischen Methoden identifizieren sie danach die Hotspots.
Dabei erkennen sie, wenig überraschend, eine starke Korrelation zwischen der Hashrate und der verfügbaren Energie. Dabei ist die Korrelation mit fossilen Energien ein Stückchen höher als mit erneuerbaren Energien.
Schwerpunkte des Minings mit erneuerbaren Energien.
Neben der räumlichen untersuchen die Forscher auch die zeitliche Verteilung. Die Daten, auf denen sie aufbauen, decken den Zeitraum von Juni 2018 bis Mai 2019 ab. Sie stoßen auf eine Fluktuation von Orten, an denen Miner mit mehr als 100 Mining-Geräten stehen.
Diese Fluktuationen erklären sie durch vier Muster: (1) Wenn der Preis sinkt, migrieren große Mining-Farmen an günstigere Orte, während kleine und individuelle Miner eher nicht reagieren. (2) Saisonale Effekte, etwa die Regenzeit, beeinflussen die Überschüsse bestimmter Energieformen, etwa Hydropower. Dies schlägt sich darin nieder, dass große Mining-Farmen ihre Standorte wechseln. (3) Regulatorische Einflüsse haben einen dramatischn Effekt auf die Standortwahl der Miner. Steuervorteile ziehen sie an, Verbote oder hohe Steuern stoßen sie ab. (4) Iterative Effekte meinen, dass die Miner zunächst eher zufällig einen Platz finden, dann aber im Lauf der Zeit lernen und ihren Standort optimieren.
In der Tat
Insgesamt, schlussfolgern die Forscher, sei das Mining weit verteilt, was die dezentrale Natur der Blockchain-Technologie unterstreiche. „Wenn man allerdings die Rechenleistung betrachtet, besteht eine starke Tendenz zu räumlicher Konzentration, vor allem an Orten mit überschüssiger und günstiger Energie.“ Dieses Phänomen erhöhe die Gefahr von 51-Prozent-Angriffen und mache „das gesamte Netzwerk anfälliger für regulatorische Veränderungen, Katastrophen oder andere Beschränkungen bestimmter Orte.“
Darüber hinaus erkennen sie in der räumliche Verteilung des Minings „einen der fundamentalen Faktoren, um den Energieverbrauch und die CO2-Emissionen des Minings abzuschätzen.“ Sie schlagen aufgrund der Daten vor, „ein globales Framework zu bilden, um das Mining so zu regulieren, dass es Miner motiviert, sich an Orten niederzulassen, wo es überschüssige erneuerbare Energien gibt.“

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