EOS 网络实现 1 秒交易终结性重大升级相关文章
2024 年 9 月 25 日,EOS 网络宣布成功完成具有里程碑意义的 Spring 1.0 升级。此次升级引入了 Savanna 共识算法,标志着网络性能、可靠性和速度的新时代。通过将交易终结时间提高到 1 秒,EOS 实现了比之前迭代 100 多倍的改进。速度、安全性和可扩展性的快速进步为未来的加密突破奠定了基础。
此次升级反映了 EOS 全球去中心化社区的共同愿景和奉献精神,强调了其对开拓区块链创新的承诺。
EOS 网络基金会首席技术官 Bart Wyatt 阐述了这一战略发展的重要意义:“随着 Spring 1.0 升级和 Savanna 共识算法的引入,我们在区块链世界中实现了一件罕见的事情:改变我们的核心共识算法。很少有第 1 层区块链曾经做到这一点。我能想到的只有少数几个——以太坊是最著名的。通过这样做,我们站在了神圣的土地上。通过将 EOS 带到业界领先的 1 秒终结,我们向前迈出了一大步,将 EOS 置于区块链创新的最前沿。这不仅仅是一项技术成就——这是关于 EOS 社区的完全所有权。”
EOS 网络已完成向 Antelope Spring 1.0 的过渡,提供了一条无争议的升级路径。此过程展示了 EOS 社区内的协作努力,包括由全球区块生产者 (BP) 进行的广泛 beta 测试和分布式激活。
Savanna 共识算法彻底改变了区块链效率。通过集成聚合 BLS 签名等高级加密技术,Savanna 可确保快速、不可逆的交易,从而提高网络安全性和可扩展性,并解锁区块链行业的新用例。
EOS 网络基金会首席执行官 Yves La Rose 表示:“Spring 1.0 标志着区块链行业的关键时刻,通过尖端的 BLS 加密技术进步引入了具有 1 秒即时终结性的 Savanna 共识算法。此次升级提供了无与伦比的交易速度、可靠性和安全性,为下一代去中心化应用程序的蓬勃发展奠定了基础。实现这一目标是一项内部团队和外部合作伙伴共同努力的壮举,将 EOS 定位为技术最先进的平台之一。
作为一个变革阶段,Spring 1.0 为生态系统带来了新的增长机会和采用。它为开发人员和任何投资于区块链创新长期潜力的人释放了前所未有的价值。凭借成熟的技术和强大的基础设施,随着 EOS 推动行业向前发展,未来将呈现无限可能”
随着 EOS 网络在 Spring 1.0 的推进,它为持续创新和社区发展奠定了基础。这一重大技术飞跃解锁了大量新用例,增强了 EOS 生态系统。
EOS 网络基金会工程总监兼 Savanna 共识算法首席架构师 Areg Hayrapetian:
“Savanna 共识算法的开发采用了更为严谨的方法,该算法取代了 EOS 之前未命名的传统共识算法。我们使用概念验证来尽早发现和修复设计缺陷,进行了多次迭代测试,并应用数学分析来确保算法保持关键的活跃性和安全性——这是我们想要实现的任何区块链的核心要素:在需要时可用,并且当交易被标记为最终交易时,它将不会被撤销。通过我们在 Savanna 上做好工作,EOS 用户可以将这些事情视为理所当然,并享受最终交易时间的大幅缩短——从几分钟缩短到仅仅一秒钟。”
在 Twitter 和 Telegram 上关注 EOS 网络,以了解网络的最新增强功能、更新和升级。
EOS 网络基金会
EOS 网络基金会 (ENF) 的成立基于对繁荣和去中心化未来的愿景。通过我们的主要利益相关者参与、社区计划、生态系统资助以及对开放技术生态系统的支持,ENF 正在改变 Web3。ENF 成立于 2021 年,是 EOS 网络的中心,EOS 网络是一个领先的开源平台,拥有一套用于区块链部署的稳定框架、工具和库。我们共同带来社区构建的创新,并致力于为所有人创造更美好的未来。
免责声明:本文章仅代表作者个人观点,不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享,不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议,与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权,请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com,本平台相关工作人员将会进行核查。
免责声明:文章中的所有内容仅代表作者的观点,与本平台无关。用户不应以本文作为投资决策的参考。
你也可能喜欢
DeFi 的下一步是什么?专家深入探讨 2024 年趋势和 2025 年预测
今年的DeFi关键趋势包括传统金融与加密货币的整合、Layer 2扩展解决方案和人工智能,专家告诉The Block。专家表示,随着美国在唐纳德·特朗普领导下的监管放松,DeFi可能在新的一年中蓬勃发展。
智能合约变得更智能:AI代理如何改变区块链领域
快速概述 最近,人工智能驱动的区块链项目的重点转向创建“代理”——能够执行自动化任务的人工智能机器人,如交易、投资管理和用户互动。人工智能代理的优势在于能够不断更新其模型以改进决策能力,这是传统软件机器人所不具备的能力。