Vor nicht allzu langer Zeit dachte ich darüber nach, wie viele digitale Systeme heute noch auf Strukturen basieren, die vor Jahrzehnten entworfen wurden. Im Laufe der Zeit verbessert sich die Technologie, aber die zugrunde liegende Architektur bleibt oft gleich.
Logistikplattformen laufen weiterhin auf geschichteten Datenbanken. Automatisierungssysteme sind nach wie vor auf zentralisierte Server angewiesen. Selbst moderne Cloud-Infrastrukturen, trotz ihrer Größe und Raffinesse, operieren letztendlich unter der Kontrolle einer begrenzten Anzahl von Anbietern.
Da diese Systeme zuverlässig funktionieren, hinterfragen die meisten Menschen selten das Modell, das ihnen zugrunde liegt.
Aber gelegentlich erscheint ein neues Design, das nicht einfach das bestehende Framework verbessert. Stattdessen hinterfragt es still die Annahmen, auf denen das Framework aufgebaut wurde.
Das war der Eindruck, den ich hatte, als ich anfing, Fabric genauer zu erkunden.
Auf den ersten Blick kann es wie ein weiteres Projekt erscheinen, das Robotik, Automatisierung und Blockchain-Infrastruktur verbindet. Die Krypto-Industrie hat ähnliche Konzepte zuvor erkundet, oft mit dem Fokus darauf, die Koordination zwischen Maschinen zu verbessern oder effizientere Marktplätze für automatisierte Dienstleistungen zu schaffen.
Fabric nähert sich dem Problem aus einer anderen Perspektive.
Anstatt die aktuelle Struktur zu verbessern, untersucht es, wie die Maschinenkoordinierung aussehen könnte, wenn die Koordinierungsschicht selbst dezentralisiert wäre.
Traditionelle Automatisierungsnetzwerke verlassen sich normalerweise auf zentralisierte Steuerungssysteme. Eine Cloud-Plattform empfängt Befehle, verarbeitet Daten und verteilt Anweisungen an Maschinen, die mit dem System verbunden sind. Die Maschinen führen Aufgaben aus, aber die Orchestrierung dieser Aufgaben bleibt von einer einzigen Plattform oder Organisation kontrolliert.
Diese Struktur ist effizient, konzentriert aber auch die Autorität.
Die Zuverlässigkeit des Systems hängt vom Betreiber ab, der es wartet. Wenn die Plattform die Richtlinien ändert, einen Fehler hat oder ganz verschwindet, verlieren die daran angeschlossenen Maschinen ihre Koordinierungsschicht.
Fabric führt einen weiteren Ansatz ein.
Anstatt dass Maschinen von einem zentralisierten Dienst abhängen, um Aktivitäten zu koordinieren, interagieren sie über ein gemeinsames Protokoll, bei dem Aufgaben, Verifizierung und Abwicklung innerhalb des Netzwerks selbst behandelt werden.
In dieser Struktur ist die Koordinierungsschicht nicht im Besitz eines Unternehmens. Sie existiert als Teil der Infrastruktur.
Maschinen können ihre Fähigkeiten registrieren, Aufgaben aus dem Netzwerk annehmen, Arbeiten ausführen und überprüfbare Ergebnisse produzieren, die bestätigen, dass die Arbeit abgeschlossen wurde.
Diese Ergebnisse werden innerhalb des Systems aufgezeichnet und validiert, sodass verschiedene Teilnehmer interagieren können, ohne sich auf eine einzelne kontrollierende Autorität zu verlassen.
Einer der interessantesten Aspekte dieses Designs ist, wie es Prozesse verbindet, die normalerweise getrennt sind.
In traditionellen Automatisierungsumgebungen schließt eine Maschine eine Aufgabe ab und meldet das Ergebnis an einen zentralen Server. Von dort aus kümmern sich andere Systeme um Verifizierung, Buchhaltung und Zahlungen.
Fabric integriert diese Elemente in dasselbe Framework.
Die Ausführung erzeugt einen Nachweis.
Das Netzwerk verifiziert diesen Nachweis.
Die Abwicklung erfolgt automatisch durch das Protokoll.
Dies schafft einen Zyklus, in dem Arbeit, Validierung und Vergütung innerhalb desselben Systems existieren, anstatt über mehrere getrennte Ebenen verteilt zu sein.
Während der Unterschied subtil erscheinen mag, verändert er erheblich, wie die Koordination funktioniert.
Eine zentralisierte Cloud organisiert Maschinen, weil sie die Infrastruktur kontrolliert. Fabric organisiert Maschinen, weil das Protokoll die Regeln definiert, denen die Teilnehmer folgen.
Anstatt dass ein einzelner Betreiber die Aktivitäten verwaltet, verlässt sich das Netzwerk auf überprüfbare Ausführung und gemeinsame Anreize.
Maschinen könnten möglicherweise Aufgaben von mehreren Teilnehmern annehmen, ohne an eine Organisation gebunden zu sein. Hardware-Betreiber könnten Maschinen in das Netzwerk einbringen, während sie das Eigentum und die Kontrolle über ihre Geräte behalten.
Vielleicht am wichtigsten wird die Abwicklung automatisch.
Die Arbeit wird abgeschlossen.
Der Nachweis wird erstellt.
Das Netzwerk bestätigt das Ergebnis.
Die Vergütung erfolgt.
Aus dieser Perspektive betrachtet, sieht Fabric nicht einfach wie ein Projekt aus, das versucht, mit Cloud-Infrastrukturen zu konkurrieren. Es erscheint eher wie ein Versuch, Koordinierungssysteme für eine Welt zu entwerfen, in der Maschinen direkt über gemeinsame Protokolle interagieren.
Solche Übergänge geschehen selten über Nacht.
Industrien neigen dazu, sich allmählich zu entwickeln, und ältere Systeme bleiben normalerweise bestehen, während neue Modelle beginnen, sich parallel zu entwickeln.
Im Laufe der Zeit können jedoch neue Architekturen beginnen, Funktionen zu absorbieren, die einst zentrale Kontrolle erforderten.
Fabric scheint diese Art von Übergang zu erkunden.
Nicht durch die Verfeinerung des bestehenden Frameworks, sondern indem ein anderer Weg zur Organisation der Maschinenkoordinierung vorgeschlagen wird.
Wenn autonome Maschinen schließlich zu gemeinsamen Teilnehmern in digitalen Ökonomien werden, muss die Infrastruktur, die sie verbindet, möglicherweise mit demselben Maß an Autonomie betrieben werden.
Fabric bietet einen Einblick, wie diese Art von Infrastruktur aussehen könnte.
Stoff und die Idee autonomer Maschinennetzwerke
Kürzlich dachte ich darüber nach, wie die meisten der Systeme, die heute Maschinen koordinieren, immer noch einer sehr vertrauten Struktur folgen. Egal wie fortschrittlich die Hardware wird, die Kontrollschicht sieht normalerweise gleich aus. Eine zentralisierte Cloud verarbeitet Anweisungen, speichert die Daten und verwaltet die Koordination zwischen den Geräten.
Roboter, Drohnen und automatisierte Systeme können die physische Arbeit leisten, aber die Intelligenz, die sie organisiert, lebt typischerweise irgendwo anders – in Servern, die einer Firma gehören.
Jahrelang hat dieses Modell gut funktioniert. Zentralisierte Infrastrukturen sind effizient, vorhersehbar und relativ einfach zu verwalten. Aber das bedeutet auch, dass die Koordination von der Plattform abhängt, die das System kontrolliert.
Das ist der Punkt, an dem Fabric interessant zu werden beginnt.
Anstatt Maschinen als Geräte zu behandeln, die mit einer zentralen Cloud verbunden sind, untersucht Fabric, was passiert, wenn Maschinen über ein gemeinsames Protokoll interagieren. In dieser Struktur ist die Koordinierungsschicht nicht im Besitz eines einzelnen Betreibers. Sie existiert innerhalb des Netzwerks selbst.
Maschinen können ihre Fähigkeiten registrieren, Aufgaben annehmen, Arbeiten ausführen und überprüfbare Ergebnisse liefern, die bestätigen, was sie ausgeführt haben.
Das Netzwerk zeichnet diese Ergebnisse auf und koordiniert die Interaktionen zwischen den Teilnehmern.
Wenn man es so betrachtet, beginnt das System, etwas näher an einer wirtschaftlichen Umgebung als an einer traditionellen Softwareplattform zu erinnern. Maschinen sind nicht mehr nur Werkzeuge, die auf Befehle warten. Sie werden zu Teilnehmern, die in der Lage sind, Arbeiten auszuführen, die das Netzwerk verifizieren kann.
Einer der bemerkenswertesten Aspekte von Fabric ist, wie es verschiedene Phasen des Automatisierungsprozesses integriert.
In traditionellen Systemen schließt eine Maschine eine Aufgabe ab und meldet sie an eine zentrale Plattform. Verifizierungs- und Zahlungsprozesse finden normalerweise danach in getrennten Systemen statt.
Fabric versucht, diese Phasen direkt innerhalb des Protokolls zu verbinden.
Eine Aufgabe wird zugewiesen.
Die Maschine führt es aus.
Der Nachweis des Ergebnisses wird erstellt.
Das Netzwerk validiert das Ergebnis und koordiniert die Abwicklung.
Durch die Kombination von Ausführung, Verifizierung und Abwicklung innerhalb derselben Infrastruktur schafft das Netzwerk einen kontinuierlicheren Aktivitätszyklus.
Dieses Design verändert auch, wie die Koordination aufrechterhalten wird.
Zentralisierte Clouds koordinieren Maschinen, weil sie die Plattform kontrollieren. Fabric koordiniert Maschinen durch Regeln, die im Protokoll eingebettet sind. Die Teilnehmer folgen diesen Regeln, weil das Netzwerk Aktionen verifiziert und Anreize ausgleicht.
Das bedeutet, dass Maschinen möglicherweise mit vielen verschiedenen Teilnehmern interagieren könnten, ohne an ein einzelnes Unternehmen oder eine Plattform gebunden zu sein.
Hardware-Betreiber könnten Maschinen bereitstellen, während sie die Kontrolle über sie behalten, anstatt diese Kontrolle an einen zentralisierten Dienst abzugeben.
Aus dieser Perspektive betrachtet, geht es bei Fabric weniger darum, mit Cloud-Anbietern zu konkurrieren, sondern vielmehr darum, eine andere Architektur für die Maschinenkoordinierung zu erkunden.
Anstatt sich auf einen zentralisierten Dienst zur Organisation der Aktivitäten zu verlassen, ermöglicht das System, dass die Koordination aus dem Netzwerk selbst entsteht.
Natürlich geschehen Infrastrukturverschiebungen wie diese selten sofort. Branchen übernehmen neue Modelle normalerweise schrittweise, insbesondere wenn bestehende Systeme bereits gut funktionieren.
Aber im Laufe der Geschichte der Technologie neigen neue Koordinierungsmodelle dazu, lange bevor sie zum Standard werden, zu erscheinen.
Fabric scheint mit einem dieser Modelle zu experimentieren - einem Netzwerk, in dem Maschinen, Verifizierung und wirtschaftliche Anreize alle innerhalb derselben gemeinsamen Umgebung existieren.
Wenn autonome Maschinen weiterhin in verschiedenen Branchen expandieren, könnten Systeme, die um diese Art von Struktur herum entworfen sind, zunehmend relevant werden.
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