Даг файл: Даг-файл Ethereum: что это такое?

Даг-файл Ethereum: что это такое?

Криптовалюта Ethereum занимает вторую строчку по BTC. Курс Эфира колеблется в пределах 1750-1800 долларов. Многие эксперты ждут, когда криптовалюта преодолеет порог в 2000 долларов, но пока этого не произошло. В последнее время количество пользователей, которые добывают Ethereum Classic (ETC) снизилось в значительной степени, хотя множество проектов по-прежнему работают на основе блокчейна Ethereum.

Майнинг монеты отличается тем, что требуется значительный объем оперативной памяти. Майнить ETC выгодно только в том случае, если видеокарты новые. Те пользователи, которые пользуются старыми видеокарточками, очень часто сталкиваются с такой ошибкой «CUDA error 11». Что это означает? Данная ошибка указывает на то, что размер даг-файла превысил объем буфера памяти программы, что занимается майнингом.

Даг-файл

Даг-файл Эфира – это блок данных. Местонахождение даг файла Ethereum – память видеокарты при работе майнеров. Алгоритм DAG спроектирован так, что после того, как находятся тридцать тысяч блоков, то размер DAG-файла повышается на восемь мегабайт. Все новые состояния получили название DAG-эпоха.

Меняются эпохи в зависимости от того, какое количество времени тратится на то, чтобы найти блок. Обычно на это уходит примерно 14 секунд. Чтобы быть в курсе того, какая сейчас эпоха и какой размер файла, можно посмотреть информацию на сайте www. investoon.com.

У каждой эпохи DAG-файла Ethereum свой срок существования. Стоит отметить, что предварительно даг-файл предназначался для того, чтобы обеспечить устойчивость перед ASIS-майнерами, и предотвратить централизацию хешрейта сети.

Все, кто занимаются майнингом в сети Ethereum, знают, что она использует алгоритм

Ethash. На этом алгоритме добывают не только EТH, но и Ethereum Classic. Размер даг-файла Ethereum Classic сейчас составляет 2,68 гигабайта и сам он находится уже в 215 эпохе. Чтобы майнить Ethereum Classic, видеокарта должна иметь не менее 4 ГБ, так как 2 ГБ уже стали недостаточными.

Влияние количества памяти видеокарты на скорость майнинга

Видеопамять для майнинга ETC должна обладать размером, которого было бы достаточно для того, чтобы хранить даг-файл. Впрочем, размер ОЗУ не оказывает влияния на хешрейт.

Где расположен даг-файл

Когда программа майнинга запущена, файл загружается в ОЗУ видеокарт майнинговой фермы.

Подбор видеокарты

Чтобы майнинг был успешным, надо брать видеокарты, имеющие память как минимум с 4 ГБ. Хотя можно пользоваться и теми, у которых объем памяти составляет и меньший объем. Но в таком случае не стоит рассчитывать на то, что он будет прибыльным за короткий промежуток времени.

Технология DAG, какие ее преимущества

Она обладает несколькими преимуществами. Благодаря ей увеличилась скорость расчета блоков, повысилась надежность сети, майнинг стал более простым. Впрочем, несмотря на то, что в новостях Эфириума постоянно подчеркивается, что сеть работает отлично, все больше пользователей перестают майнить монету из-за чрезмерно высоких комиссий.

Новости криптовалют периодически указывают на то, что майнинг Ethereum становится невыгодным и пользователи уходят в другие проекты.

Пока никаких улучшений в работе сети нет, поэтому стоит ожидать, что число тех, кто предпочтет другие монеты Ethereum, еще больше возрастет в ближайшее время. Однако, руководство это не волнует, они по-прежнему считают, что их блокчейн самый выгодный.

Подписывайтесь на Телеграм канал, чтобы всегда быть в курсе самых последних и горячих новостей @like_freedman

Автор: Вадим Груздев, аналитик Freedman Сlub Crypto News

0 0 голоса

Рейтинг статьи

Даг файл Эфириум (Ethereum DAG) — что это, размер, где находится, когда ваша карта перестанет майнить Эфир

Криптовалюта

10.07.2021

Комментариев: 0

Просмотров: 2501

Читать: 7 мин

Eth DAG файл представляет собой специальный файл, который грузится в память графического процессора в момент, когда пользователь ПК приступает к добыче виртуальной монеты. Размер этого параметра со временем увеличивается, что приводит к росту требований к видеокарте компьютера. В начале 2017-го года размер Даг файла Эфириум составлял 2 Гб, на 18 сентября 2018 года этот показатель вырос до 2,65 Гб, в июле 2021 года — это уже 4.32 Гб.

Dag файл Eth растет на 100 Мб в среднем каждые 2 месяца.

Сколько графической памяти нужно для майнинга Эфира?

Сейчас для майнинга Ethereum нужно чтобы у вашей видеокарты было 6 GB оперативной памяти или больше. В противном случае майнинг не запустится.

 

Почему растет размер dag файла eth при майнинге?

Внутри DAG-файла хранится огромное количество данных, это, практически, локальная копия блокчейна Эфириума. Каждый майнер хранит или полную копию или частичную — в случае с Ethereum хранится полная копия всех операций по блокам.

Dag файл Etherium необходим для обеспечения безопасности в случае, например, когда хакеры пытаются подделать блок или результаты вычислений. Он выполняет функцию защиты сети от, например, хакерских атак 51%.

Размер

Чтобы определить Eth Dag size используйте следующее:

1. программу GPU-Z в момент майнинга — она позволяет отследить фактический размер памяти оборудования и объем файла;
2. найдите документ на компьютере и узнайте его параметры;
3. обратитесь за помощью на специальные ресурсы, например, https://investoon.com/tools/dag_size, где информация обновляется в режиме реального времени.

Способ с сайтом самый удобный, поскольку он регулярно обновляется в привязке к реальному времени, а также калькулятору размера DAG. Достаточно ввести нужный блок и узнать, каким будет объем спустя n-количество времени.

Dag файл Эфира меняется каждую эпоху. Одна эпоха — 30 000 блоков. Увеличение скорости DAG файла напрямую зависит от времени нахождения блока. Но время нахождения блока нестабильно, оно может занимать от 10 до 60 секунд. Таким образом, день каждой эпохи не определен во времени, он определяется блоками. В целом, DAG file увеличивается на 0,72 в год. Но помните, это зависит от времени нахождения блока. Для других сетей с более медленным временем поиска блоков Даг файл Etherium увеличивается медленнее, и ваш графический процессор может работать дольше.

Размер dag файла ethereum график

 

Размер Даг файла Etherium график.

Ethereum DAG файл достиг объема 4 Гб, что делать?

Вы давно майните Эфириум, DAG-файл вырос до 4 Гб, и ваши видеокарты уже не могут добывать ETH. Что делать? Существует два решения. Первое (и самое очевидное) — приобрести новые видеокарты, с бОльшим объемом памяти. Второе — начать майнить другую монету на тех же картах с объемом памяти 4 Гб, и продавать её на биржах в обмен на ETH. Выбирайте прибыльные монеты с подходящим размером DAG-файла. Также учитывайте, что у некоторых монет этого файла нет. Их можно майнить до тех пор, пока они остаются доходными, при этом не беспокоясь о «способностях» видеокарт. Вот некоторые монеты, на которые можно обратить внимание:

BTG

У BTG отсутствует DAG-file, ее поддерживают многие биржи (значит, её будет достаточно легко продать), и иногда она оказывается в рейтинге самых доходных криптовалют. С другой стороны, проект монеты на Github обновляется достаточно редко.

ETP

Легко продать — она принимается на многих биржах. Высокий объем торгов и весьма активный проект в Github также являются преимуществами. Но стоимость монеты очень нестабильна, так что перед началом майнинга нужно обязательно узнайте её текущий курс.

ZEL

У этой монеты также нет DAG-файла, и она может «похвастаться» довольно большим объемом торгов. Большой плюс — выбор пулов для майнинга. Единственное «но» — это относительно небольшая сеть монеты. Из-за этого доходность может снизиться даже в том случае, если ее будет добывать сравнительно небольшое количество майнеров.

SERO

SERO хорошо майнится на видеокартах Nvidia, и её цена периодически повышается. Сверьтесь с курсом перед тем, как начать майнить. Хороший выбор бирж, однако, стоит учесть, что монету, в основном, поддерживают китайские биржи и пулы.

BEAM

Нет DAG-file. BEAM активно развивают разработчики, и ее объем торгов достаточно большой. На видеокартах с объемом памяти 4 Гб монета майнится хорошо, хотя не так эффективно, как на картах на 6 Гб и больше. Стабильность процесса майнинга зависит от оптимизации майнера.

Где смотерть эпоху DAG и блок в эпохе на эфире, размер DAG Файла ETH Скоро Превысит 4 ГБ

Криптовалюта

24.06.2021

Комментариев: 0

Просмотров: 4456

Читать: 11 мин

Подготовка к майнингу и покупка оборудования — процесс, требующий много времени и внимания. Популярным способом добычи цифровых активов считаются фермы из видеокарт. На них можно добывать Эфир и другие альткоины. Перед покупкой оборудования инвесторы интересуются сложностью и хешрейтом сети, но многие не учитывают такой фактор, как размер ДАГ файла Ethereum. В статье раскрываются подробности о том, что такое DAG файл, его размере, на что он влияет. Также объясняется, какая сейчас эпоха Эфириума.

ETH DAG epoch: что такое ДАГ файл Эфира

DAG (Directed Acyclic Graph) file Ethereum загружается в память графического процессора, когда запускается добыча монеты. Его суть и объяснение связано с текущим алгоритмом консенсуса PoW (Proof-of-Work) — Ethash, который лежит в основе обработки транзакций и добавления новых блоков в сеть.

Разработчики ETH решили обезопасить криптовалюту от АСИКов и реализовали набор данных большого размера, который загружается в память устройств. Но в 2018 году появился Antminer E3, который отлично справляется с майнингом эфира. Однако, мощное оборудование не повлияло на алгоритм работы сети. Он устроен так, что каждые 3 000 новых блоков проходит очередная эпоха Эфира (ETH) — epoch, и текущий размер файла ETH увеличивается на 8 Мб.

В среднем, одна Ethereum эпоха длится от 4 до 5 дней, затем происходит смена эпохи Эфириум. DAG влияет на майнинг и выбор оборудования. Любое устройство должно иметь достаточный запас памяти для хранения файла, хотя это не влияет на хешрейт. Уже нельзя добывать эфир на картах с размером памяти 2 Гб, 3 и 4 Гб.

DAG файл Ethereum: размер сегодня, где хранится и как удалить?

На 15 июня 2021 года размер DAG file составляет 4.289 GB. Посмотреть актуальные данные можно на сервисе, который обновляется в режиме онлайн: https://minerstat.com/dag-size-calculator?lang=ru. Там также можно узнать, когда размер достигнет значения в 5, 6,7 Гб и далее, чтобы можно было делать прогнозы относительно того, когда оборудование для майнинга устареет.

На сервисе также отображается другая информация об Ethereum: какая сейчас эпоха, высота блока, примерное время блока ETH. Какая эпоха сейчас? По данным сайта — 421. А 377 эпоха ETH была 29 ноября 2020 года, тогда размер ДАГ файла составлял 3,7 ГБ и еще можно было использовать 4-гиговые видеокарты. 384 эпоха Эфириума была 31 декабря 2020 года. Тогда размер ДАГ файла составлял ровно 4 Гб. С этого момента майнинг на старых видеокартах с небольшим объемом памяти стал невозможен.

Майнер эфира в любом случае использует ДАГ файл, даже не осознавая этого. После запуска добычи монет он автоматически загружается в оперативную память видеокарты. Чтобы проверить размер файла, необходимо воспользоваться дополнительной программой GPU-Z, где отображаются реальная информация о работе оборудования. Ее необходимо запустить во время работы майнера и тогда в строке Memory Usage появится полный размер DAG file одной или нескольких видеокарт. При майнинге эфира пользователи часто сталкиваются с проблемой загрузки ДАГ, что не позволяет запустить оборудование должным образом. Для решения проблемы можно сделать следующее:

1. Снизить нагрузку памяти со 100% до 95%, открыв тот самый файл и указав нужный параметр в первых строчках. Дописывать ничего не нужно, только изменить цифры, установленные системой по умолчанию. Если проблема решена, дополнительных действий не требуется.
2. Удалить DAG и скачать его повторно. Дело в том, что после повторного запуска начнется скачивание обновленной версии файла для майнинга эфира. Процесс занимает прилично времени, поэтому придется подождать.

Примечание: В большинстве случаев DAG расположен по директории C:/Users/Имя_ПК/AppData/Local/Ethash. В противном случае воспользуйтесь поиском по слову «Ethash» и найдите нужную папку.

Проблема удаления заключается в том, что файл или папка могут быть скрытыми от системы. Для решения воспользуйтесь пошаговой инструкцией:

• зайти в раздел «Мой компьютер»;
• открыть в проводнике вкладку «Вид» и зайти в раздел параметров;
• в открывшемся окне выбрать «Вид»;
• в списке дополнительных параметров снять галочку с пункта «Скрывать защищенные системой файлы» и нажать «Применить».

После выполнения инструкции все папки станут доступными для отображения и поиска, поэтому можно переходить к изменению DAG.

Размер ДАГ файла Ethereum

Размер DAG file динамический и постоянно увеличивается. Как уже упоминалось выше, каждые 4-5 дней он увеличивается на 8 МБ. Для определения размера DAG используют следующее:

• программу GPU-Z в момент майнинга, что позволяет отследить фактический размер памяти оборудования и объем файла;
• можно найти искомый документ на компьютере и узнать его параметры;
• обратиться за помощью на ресурсы https://investoon.com/tools/dag_size или https://minerstat.com/dag-size-calculator?lang=ru, где информация обновляется в режиме реального времени.

Важно: Способ с сайтом считается наиболее удобным из-за частоты обновлений, привязке к реальному времени, а также калькулятору размера DAG. Достаточно ввести нужный блок и узнать, каким будет объем спустя n-количество времени, какая сейчас эпоха Эфириума и т. д.

По таблице ниже видно, как менялся DAG file последние годы и чего ждать в будущем:

Размер DAG	Эпоха	Блок	День
1,99 Гб	127	3,839,999	9 сентября 2017
2,99 Гб	256	7,679,999	2 мая 2019
3,99 Гб	383	11,519,999	22 декабря 2020
5,99 Гб	639	29,199,999	6 апреля 2024
7,99 Гб	895	26,879,999	21 июля 2027
10,99 Гб	1280	38,399,999	26 июля 2032

Если алгоритм PoW не будет изменен на PoS до 100 миллионного блока, тогда размер DAG будет равняться 27,04 Гб во время 3333 эпохи.

Размер даг файла Ethereum и особенности подбора видеокарты для майнинга

Выбирая видеокарту следует обращать внимание не только на сложность сети и хешрейт, но и объем ДАГ файла. Дело в том, что покупать сейчас карту с оперативной памятью до 4 Гб уже нет смысла, ведь она непригодна для добычи эфира. Используя параметры из вышеприведенной таблицы основных изменений DAG, следует рассчитывать прибыльность и окупаемость майнинга.

Хотя объем памяти видеокарты не влияет на хешрейт напрямую, он должен быть минимум на 300-500 Мб больше, чем размер DAG file. Чем больше разрыв между параметрами оборудования и файла, тем лучше. Когда объем DAG приближается к показателям оборудования, хешрейт постепенно падает. Наибольшим спросом для майнинга эфира будут пользоваться карты с объемом памяти от 6 Гб, поскольку их должно хватить до 2024 года.

Владельцы карт с 3 и 4 Гб ОЗУ не должны расстраиваться, ведь подобные карты можно использовать для добычи других монет с алгоритмом Ethash.

Несмотря на недостатки, связанные с устареванием оборудования для майнинга, технология использования DAG files имеет целый ряд преимуществ:

• Скорость формирования и добавления новых блоков в сеть.
• Надежность и защищенность блокчейна.
• Сложность майнинга — в отличие от других популярных монет, добыча на GPU остается прибыльной.

Неоспоримым плюсом является постоянное увеличение размера файла. Из-за этого со временем будут «отпадать» как видеокарты, так и специализированные ASIC майнеры.

В заключение можно сказать, что при выборе оборудования и расчете прибыльности добычи Ethereum обязательно необходимо учитывать динамику изменения DAG. В противном случае можно собрать фермы, которые в скором времени станут непригодными для майнинга эфира.

Мнение: хешрейт Ethereum упадет, поскольку многие майнеры станут бесполезными

Разработчик Кристи-Лей Минахен в разговоре с The Block выразила мнение, что популярные устройства для добычи Ethereum станут бесполезными из-за увеличения размера DAG-файла.

Работавший над решением ProgPoW Минахен уверена, что выход множества устройств из игры станет причиной довольно резкого падения хешрейта — на 20-30%. Это также создаст проблемы для разработчиков децентрализованных приложений и сделает сеть Ethereum уязвимой к атакам реорганизации.

Все еще работающая на алгоритме Proof-of-Work система Ethereum довольно требовательна к памяти. При старте каждое майнинговое устройство должно загружать DAG-файл. Размер последнего увеличивается с каждой майнинговой эпохой (30 000 блоков, примерно 5 дней). Согласно сервису Investoon, текущий размер DAG-файла — 3,52 Гб.

При текущем размере DAG-файла уже нельзя, например, майнить Ethereum на видеокартах Nvidia GTX 1060 3 GB, но пока еще можно на GTX1050Ti 4GB и GTX 1060 6GB

Согласно посту в блоге 2miners, из-за роста размера DAG-файла широко используемое ASIC-устройство Antminer E3 от Bitmain станет бесполезным для добычи Ethereum уже 8 апреля.

По данным калькулятора на сайте F2Pool, в настоящее время Antminer E3 приносит в сутки $1,14 прибыли при цене электричества $0,05 за кВт⋅ч.

По данным F2Pool, сейчас наиболее производительные устройства для добычи Ethereum — Innosilicon A10 и система на базе видеокарт TITAN V от Nvidia.

Напомним, на фоне недавнего падения хешрейта биткоина совокупная вычислительная мощность Ethereum осталась относительно стабильной.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog Live — вся лента новостей, ForkLog — самые важные новости и опросы.

Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Даг-файл Ethereum: что это такое? | Новости Blockchain

Криптовалюта Ethereum занимает вторую строчку по BTC. Курс Эфира колеблется в пределах 1750-1800 долларов. Многие эксперты ждут, когда криптовалюта преодолеет порог в 2000 долларов, но пока этого не произошло. В последнее время количество пользователей, которые добывают Ethereum Classic (ETC) снизилось в значительной степени, хотя множество проектов по-прежнему работают на основе блокчейна Ethereum.

Майнинг монеты отличается тем, что требуется значительный объем оперативной памяти. Майнить ETC выгодно только в том случае, если видеокарты новые. Те пользователи, которые пользуются старыми видеокарточками , очень часто сталкиваются с такой ошибкой «CUDA error 11». Что это означает? Данная ошибка указывает на то, что размер даг-файла превысил объем буфера памяти программы, что занимается майнингом.

Даг-файл

Даг-файл Эфира – это блок данных. Местонахождение даг файла Ethereum – память видеокарты при работе майнеров. Алгоритм DAG спроектирован так, что после того, как находятся тридцать тысяч блоков, то размер DAG-файла повышается на восемь мегабайт. Все новые состояния получили название DAG-эпоха.

Меняются эпохи в зависимости от того, какое количество времени тратится на то, чтобы найти блок. Обычно на это уходит примерно 14 секунд. Чтобы быть в курсе того, какая сейчас эпоха и какой размер файла, можно посмотреть информацию на сайте www. investoon.com .

У каждой эпохи DAG-файла Ethereum свой срок существования. Стоит отметить, что предварительно даг-файл предназначался для того, чтобы обеспечить устойчивость перед ASIS-майнерами , и предотвратить централизацию хешрейта сети.

Все, кто занимаются майнингом в сети Ethereum, знают, что она использует алгоритм Ethash . На этом алгоритме добывают не только EТH, но и Ethereum Classic. Размер даг-файла Ethereum Classic сейчас составляет 2,68 гигабайта и сам он находится уже в 215 эпохе. Чтобы майнить Ethereum Classic, видеокарта должна иметь не менее 4 ГБ, так как 2 ГБ уже стали недостаточными.

Влияние количества памяти видеокарты на скорость майнинга

Видеопамять для майнинга ETC должна обладать размером, которого было бы достаточно для того, чтобы хранить даг-файл. Впрочем, размер ОЗУ не оказывает влияния на хешрейт.

Где расположен даг-файл

Когда программа майнинга запущена, файл загружается в ОЗУ видеокарт майнинговой фермы.

Подбор видеокарты

Чтобы майнинг был успешным, надо брать видеокарты, имеющие память как минимум с 4 ГБ. Хотя можно пользоваться и теми, у которых объем памяти составляет и меньший объем. Но в таком случае не стоит рассчитывать на то, что он будет прибыльным за короткий промежуток времени.

Технология DAG, какие ее преимущества

Она обладает несколькими преимуществами. Благодаря ей увеличилась скорость расчета блоков, повысилась надежность сети, майнинг стал более простым. Впрочем, несмотря на то, что в новостях Эфириума постоянно подчеркивается, что сеть работает отлично, все больше пользователей перестают майнить монету из-за чрезмерно высоких комиссий.

Новости криптовалют периодически указывают на то, что майнинг Ethereum становится невыгодным и пользователи уходят в другие проекты.

Пока никаких улучшений в работе сети нет, поэтому стоит ожидать, что число тех, кто предпочтет другие монеты Ethereum, еще больше возрастет в ближайшее время. Однако, руководство это не волнует, они по-прежнему считают, что их блокчейн самый выгодный.

Автор: Вадим Груздев, аналитик Freedman Сlub Crypto News

Решение Not Enough GPU memory to place DAG, you cannot mine this coin

Ошибка переводится как «Недостаточно памяти видеокарты для размещения DAG файла, вы не можете добыть эту монету с этой видеокартой»

Для видеокарт с 4 ГБ видеопамяти проблема заключается в том, что размер файла DAG уже становится слишком большим.

Операционная система Windows 10 занимает около 0,5 ГБ видеопамяти, а файл DAG уже слишком велик, и программы начинают извлекать память из системной памяти, поэтому скорость замедляется с 27-28 до 19-20 Mh/s. Или вы увидите ошибку: «Not enough GPU memory to place DAG, you cannot mine this coin with this GPU».

Теоретически, карты с 4 ГБ должны прекратить майнинг (eth) 10 декабря 2021 года, но на практике это произойдет намного раньше.

Как исправить проблему с размером DAG?

Шаг 1 — Уменьшите зарезервированное количество VRAM, используя встроенную графику, либо с помощью дополнительной самой дешевой карты.

Пример:

Шаг 2 — Добавьте команду -eres 0 в start.bat

Пример:

Шаг 3 — Вы можете использовать связку карт 8 ГБ вместе с 4 ГБ. По сути, поместите карту с 8 ГБ в слот PCIe 0, который является основным слотом x16 PCIe 3.0 (обычно это самый ближайший к процессору слот x16 на материнской плате), и вы можете поместить оставшуюся часть ваших карт 4 ГБ в другие слоты.

Пример:

Шаг 4 — Одним из решений является установка более старых версий драйвера, которые выделяют меньше vRAM, как в версии 375.57. Или использование linux, который не выделяет столько памяти, и майнинг Ethereum. В Linux карты 4 ГБ все еще будут некоторое время работать на ETH и ETC. В Linux карты 4 ГБ будут работать дольше, пока не достигнут ограничения DAG файла. Как скачать и установить Linux (Ubuntu)

Пример:

Шаг 5 — Обновите программное обеспечение (Claymore Dual Miner). На Claymore карты в связке 1 8Gb + оставшиеся 4 ГБ будут работать до 377 эпохи

Пример:

Шаг 6 — Добывайте другие монеты — после превышения DAG файла в 4 ГБ, одна из Ethash монет займет место ETH и ETC. Конечно, главная монета для Ethash — Ethereum. Однако есть много других: QuarkChain, Metaverse, Callisto, Expanse, Dubaicoin, Soil и т. д. Ethash монеты

Пример:

Контроль доступа к неструктурированным данным | Data Access Governance (DAG)

Большинство данных в организации является неструктурированными. Они существуют в цифровом или семантическом виде, не обработаны и не размещены в таблицах в базах данных. Персональные сведения клиентов, обрабатываемые компаниями-операторами, также нередко носят характер неструктурированных. Контроль доступа к неструктурированным данным призван увеличить степень их конфиденциальности и предохранить от утечки.

Понятие и использование неструктурированных данных

Возникающие в деятельности компании или получаемые из внешних источников неструктурированные данные (НД) могут храниться в разных форматах – текстовые документы, аудио- и видеофайлы, фотографии. Их анализ затруднен, так как они не конвертированы в общий формат. Вне зависимости от того, в какой форме существуют данные, программы по интеллектуальному анализу – data miming – способны с успехом обработать информацию и предложить руководству компании ожидаемые результаты. В этом случае анализ упрощается за счет использования только релевантной и достоверной информации. 

Системному администратору приходится решать одновременно три задачи:

• хранения НД. По информации компании IDS, до 60 % корпоративной информации не имеет ценности, представляет собой дубликаты или информационный шум, при этом она занимает большие объемы памяти и ее перенос в облако не решает задачи проблему оптимизации хранения;
• обработки НД;
• организации контроля доступа к НД, способной обеспечить сохранение целостности и конфиденциальности корпоративной информации, персональных данных, коммерческой тайны.

Отказ от структурирования информации не только затрудняет ее анализ, но и снижает степень защиты. Политики безопасности не способны обеспечить безопасное хранение непроанализированной и неизученной информации, отказ от маркировки файлов и учетных записей в зависимости от их роли в корпоративной структуре приводит к серьезным утечкам. Контроль доступа к неструктурированным данным частично снимает эти риски. 

Использование аналитического ПО при работе с этим типом информации поможет решить следующие задачи:

• оптимизация хранения информации на файловых серверах. Определение типа неструктурированных данных позволяет обеспечить их классификацию и маркировку, назначив каждому файлу свою степень конфиденциальности и определив лиц, имеющих к нему доступ;
• выявление и уничтожение устаревшей или ненужной информации;
• классификация;
• выполнение требований регуляторов по особому режиму хранения информации с ограниченным доступом;
• назначение различных уровней доступа пользователей;
• создание системы аудита доступа и автоматизация расследований инцидентов информационной безопасности.

Контроль доступа реализуется на организационном и техническом уровне. На первом разрабатываются методики и правила безопасности, разграничиваются права доступа пользователей, на втором принятые решения внедряются при помощи программных и аппаратных средств, облегчающих работу с неструктурированными данными.

Контроль доступа

Выбор метода контроля доступа определяется политикой информационной безопасности компании. В первую очередь неструктурированные данные должны быть разделены на группы с различной степенью конфиденциальности. Вместе с этим определенные права присваиваются конкретным пользователям или группам, далее выбор модели контроля зависит от архитектуры информационной системы. Многие организации, помимо установления различного уровня прав доступа к неструктурированным данным на программном уровне, применяют аппаратные средства, затрудняющие несанкционированное использование компьютера или вход в информационную систему. К таким средствам относятся токены, иные технические способы идентификации.

Программные средства позволяют соотнести права пользователя и важность объекта. На рынке представлено несколько программных продуктов, создающих возможность защитить неструктурированные данные от утечки. Системы Data Access Governance и Data-Centric Audit and Protection отслеживают активность сотрудников в информационных системах, определяя, кто и когда с каким файлом работал. Знание о наличии программ учета и фиксации операций с объектами ограниченного доступа дисциплинирует сотрудников, они понимают, что их некорректные действия будут выявлены. Данные систем станут доказательством не только при проведении внутреннего расследования утечек, но и для судов и правоохранительных органов. Минусом становится то, что программист или системный администратор могут удалить сведения об операциях с неструктурированными данными ограниченного доступа.

Технически работа систем Data Access Governance и DCAP представляет собой информирование сотрудника службы информационной безопасности об аномальной активности с последующей заморозкой учетной записи пользователя до завершения расследования. 

Эксперты предлагают инсталлировать систему при наличии одного из условий:

• большой объем неструктурированных данных в организации;
• неясность, где именно хранятся данные ограниченного доступа;
• отсутствие внедренной системы контроля прав доступа;
• загруженность системных администраторов;
• большой объем лишних неструктурированных данных.

Системы имеют модульную архитектуру, организация может выбрать следующие:

• анализ и классификация данных, выявление конфиденциальных;
• аудит и мониторинг доступа к неструктурированным данным и действий с ними. Этот модуль, работая вместе с DLP-системами, может полностью исключить риск утечки сведений за пределы информационного периметра организации;
• оповещение об инцидентах информационной безопасности;
• выстраивание матричной системы контроля доступа, при котором работать с объектами с определенных уровней конфиденциальности имеет право ограниченный круг пользователей.

Преимущества внедрения систем Data Access Governance и DCAP:

• повышение степени безопасности информации;
• экономия дискового пространства;
• ускорение протекания аналитики и бизнес-процессов;
• повышение качества управленческих решений.

Организация системы контроля доступа к неструктурированным данным с нуля призвана решить проблемы компании, облегчить анализ данных, снизить нагрузку на систему и администраторов.

24.12.2019

Калькулятор размера DAG

и календарь

Калькулятор размера

DAG поможет вам сориентироваться в номерах эпох и размерах DAG 21 монеты

Стандартное восточное время. дата блокировки

5 октября 2021 г., 1:50

Изменяя одно значение, вы можете рассчитать все остальные значения.

Календарь размера DAG

Проверять важные предполагаемые даты и высоту блоков, когда размеры DAG монет превышают определенные значения

#

Монета

Текущий

2 ГБ

3 ГБ

4 ГБ

5 ГБ

6 ГБ

8 ГБ

1

ETH Эфириум

2 августа 2022 13:51

15 360 000

2 марта 2024 8:31

19 200 000

1 мая 2027 21:51

26 880 000

2

EGEM EtherGem

13 сен 2022 7:03

11 520 000

24 января 2024 г., 1:43

15 360 000

4 июня 2025 20:23

19 200 000

25 фев 2028 9:43

26 880 000

3

CLO Callisto Network

22 фев 2023 6:56

11 520 000

9 ноя 2024 22:56

15 360 000

29 июл 2026 14:56

19 200 000

2 янв 2030 22:56

26 880 000

4

ETHO Этопротокол

12 апреля 2023 г. 16:35

11 520 000

8 декабря 2024 г. 4:51

15 360 000

5 августа 2026 г. 17:07

19 200 000

28 ноя 2029, 17:39

26 880 000

5

РВН Равенкоин

5 мая 2023 19:56

2 880 000

28 декабря 2024 г. 1:44

3 840 000

22 августа 2026 г. 7:32

4 800 000

8 декабря 2029 г. 19:09

6,720,000

6

QKC QuarkChain

6 декабря 2022 г. 5:34

11 520 000

24 фев 2024 20:40

15 360 000

15 мая 2025 11:47

19 200 000

23 октября 2027 г. 18:00

26 880 000

7

MOAC MOAC

23 марта 2023, 11:13

11 520 000

11 сен 2024 5:53

15 360 000

3 марта 2026 г. 0:33

19 200 000

10 фев 2029 13:53

26 880 000

8

ETC Эфириум Классик

18 июня 2022 15:09

15 360 000

22 августа 2025 12:29

23 040 000

26 октября 2028 г. 9:49

30 720 000

31 декабря 2031 г. 7:09

38 400 000

10 мая 2038 1:49

53 760 000

9

NUKO Некониум

27 апреля 2022 18:07

7 680 000

22 августа 2024 7:27

11 520 000

17 декабря 2026 20:47

15 360 000

13 апреля 2029 г. 10:07

19 200 000

3 декабря 2033 12:47

26 880 000

10

ESN Escudo Navacense

8 мая 2045 5:58

7 680 000

23 ноября 2111 16:38

11 520 000

9 июня 2178 3:18

15 360 000

24 декабря 2244 13:58

19 200 000

25 января 2378 11:18

26 880 000

11

REOSC Экосистема REOSC

30 августа 2022 г. 8:31

7 680 000

14 фев 2025 21:51

11 520 000

3 августа 2027, 11:11

15 360 000

19 янв 2030 0:31

19 200 000

23 декабря 2034 г. 3:11

26 880 000

12

AKA Акрома

21 апр 2041 3:42

7 680 000

24 августа 2089 г. 1:02

11 520 000

27 декабря 2137 22:22

15 360 000

1 мая 2186 19:42

19 200 000

7 января 2283 14:22

26 880 000

13

НИЛУ Нилу

22 марта 2024 7:53

7 680 000

14 фев 2030 21:13

11 520 000

10 янв 2036 10:33

15 360 000

4 декабря 2041 23:53

19 200 000

24 сен 2053 2:33

26 880 000

14

ETP Метавселенная ETP

21 марта 2023 13:01

7 680 000

7 февраля 2026 г. 16:13

11 520 000

27 декабря 2028 19:25

15 360 000

16 ноя 2031 22:37

19 200 000

25 августа 2037 г. 5:01

26 880 000

15

EXP Простор

10 мая 2023 20:40

7 680 000

9 января 2026 г. 12:40

11 520 000

10 сен 2028 4:40

15 360 000

12 мая 2031 20:40

19 200 000

12 сен 2036 4:40

26 880 000

16

ATH Атейос

3 окт.2022 17:37

7 680 000

26 янв 2024 17:37

11 520 000

20 мая 2025 17:37

15 360 000

12 сен 2026 17:37

19 200 000

29 апреля 2029, 17:37

26 880 000

17

ERG Ergo

22 декабря 2022 18:25

1 067 323

24 марта 2024 20:42

1,559,631

25 июня 2025 22:59

2,051 938

27 сен 2026 1:15

2,544,246

31 марта 2029 г., 5:49

3,528,862

18

PGC Пегаскойн

23 ноя 2025 20:27

7 680 000

10 апреля 2030 1:47

11 520 000

25 августа 2034 г. 7:07

15 360 000

9 января 2039 12:27

19 200 000

10 окт.2047 23:07

26 880 000

19

UBQ Убик

30 июля 2023 21:28

3 840 000

31 окт 2026 г. 18:48

7 680 000

1 фев 2030 16:08

11 520 000

5 мая 2033 13:28

15 360 000

6 августа 2036 10:48

19 200 000

9 фев 2043 5:28

26 880 000

20

DBIX DBIX

3 июля 2030 г. 23:27

3 840 000

25 декабря 2044 20:47

7 680 000

19 июня 2059 18:07

11 520 000

11 декабря 2073 15:27

15 360 000

4 июня 2088 12:47

19 200 000

22 мая 2117 7:27

26 880 000

21

ERE ERE

17 сен 2037 6:33

3 840 000

18 декабря 2055 22:33

7 680 000

20 марта 2074 г. 14:33

11 520 000

20 июня 2092 г. 6:33

15 360 000

21 сен 2110 22:33

19 200 000

25 марта 2147 6:33

26 880 000

Заявление об ограничении ответственности: все даты являются приблизительными и являются динамическими, поскольку они основаны на времени последнего обнаруженного блока.Могут произойти изменения, а некоторые события могут произойти раньше или позже. Последнее обновление: 5 окт.2021 1:50

Часто задаваемые вопросы

Получите ответы на часто задаваемые вопросы о размерах DAG монет Ethash

Что такое файл DAG?

Ethash и его варианты — это системы проверки работоспособности, которые для работы используют много памяти. Много лет назад, когда все это началось, алгоритму Ethash требовался большой набор данных размером около 1 ГБ, который также известен как DAG — Directed Acyclic Graph.Поскольку создание такого большого набора данных занимает много времени, алгоритм Ethash обязательно запоминает значение и сохраняет его в памяти. Однако размер файла DAG не оставался равным 1 ГБ, а увеличивался с каждой эпохой. И эпоха увеличивается каждые 30 000 блоков. За годы майнинга каждая монета Ethash увеличила размер файла DAG, что на данный момент делает некоторые графические процессоры устаревшими для добычи некоторых монет.

Что такое эпоха DAG?

Эпоха — период майнинга. Эпоха увеличивается на каждые 30 000 блоков для всех монет ETH и других Ethash и 60 000 блоков для ETC.

Что такое размер DAG?

Размер DAG — это размер файла DAG. Несмотря на то, что размер DAG каждой монеты Ethash увеличивается с одинаковой частотой, не все монеты имеют одинаковый размер DAG. Это связано с тем, что разные монеты добываются на разной высоте блока.

Можете ли вы добывать Ethereum с помощью графических процессоров 4 ГБ?

Текущий размер DAG Ethereum составляет 4,4766 ГБ, что означает, что вы больше не можете майнить ETH с картами 4 ГБ. Прочтите, что майнить с помощью графических процессоров 4 ГБ.

Можете ли вы майнить Ethereum Classic с помощью графических процессоров 4 ГБ?

В настоящее время размер DAG Ethereum Classic равен 2.7734 ГБ, что означает, что вы можете майнить ETC на картах с 3 ГБ и более памяти.

Каков текущий размер DAG Ethereum?

Текущий размер DAG Ethereum составляет 4,4766 ГБ.

Каков текущий размер DAG Ethereum Classic?

Текущий размер DAG Ethereum Classic составляет 2,7734 ГБ.

Размер DAG Ethereum увеличен, чтобы отказаться от графических процессоров объемом 4 ГБ

Это был напряженный год для сети Ethereum: развертывание Ethereum 2.0 охватило большую часть летних и осенних месяцев и сигнализировало, по крайней мере, о небольшом сдвиге в сторону майнинга Proof-of-Stake.

Но это не единственное событие, вызывающее ажиотаж в мире Ethereum. Этой зимой размер файла Ethereum DAG должен увеличиться и встряхнуть сеть и функциональность майнера как таковую.

Вот разбивка того, что такое размер DAG Ethereum и что это предстоящее увеличение будет означать для рентабельности майнинга Ethereum.

Обеспечьте долгосрочную прибыльность майнинга уже сегодня!

Что такое DAG?

DAG означает направленный ациклический граф, и это всегда важный элемент в структуре майнинга Ethereum.DAG — это набор данных размером более 1 ГБ, который используется всеми монетами Ethash для поиска решений в цепочке блоков. Это означает, что это увеличение размера DAG не только повлияет на Ethereum, но также повлияет на Ethereum Classic, Metaverse, Ubiq и несколько других форм криптографии.

Файл DAG должен быть загружен в память вашего графического процессора для успешного майнинга — и он также оказывает значительное влияние на скорость майнинга. Затем размер файла DAG увеличивается со временем по мере роста цепочки блоков.Каждые 30 000 блоков ETH (или примерно каждые 100 часов) размер DAG увеличивается. Каждое такое повышение называется эпохой.

Когда размер файла DAG становится больше, чем объем памяти VRAM графического процессора, графический процессор становится неспособным добывать Ethereum. Вкратце:

Если размер файла DAG> памяти GPU, то GPU = бесполезен.

Рост Ethereum DAG

В случае Ethereum размер DAG должен достигнуть 4 ГБ в блоке с номером 11520 000, который, по прогнозам, состоится 24 декабря 2020 года.В настоящее время все графические процессоры с 4 ГБ видеопамяти или меньше больше не смогут майнить Ethereum.

Это особенно важно, потому что майнеры Ethereum на 4 ГБ довольно популярны, долгое время предлагая очень выгодную цену за хэш и соотношение ватт за хэш среди своих конкурентов.

Windows против Linux

Еще один аспект, который следует учитывать при этом, заключается в том, что это станет проблемой гораздо раньше для ригов, работающих под управлением Windows, чем для ригов, работающих под управлением операционных систем на базе Linux. Это связано с тем, что Windows требует значительно больше VRAM (от 300 МБ до 600 МБ) на первой карте графического процессора (GPU0) установки.

Этой проблемы можно избежать, заменив первую карту на карту GPU с большим объемом видеопамяти, например, на карту на 6 или 8 ГБ.

ASIC-майнеры Ethereum

Помимо обновления карты графического процессора до карты с большим количеством VRAM, еще одним способом обеспечения постоянной прибыльности майнинга Ethereum является использование оборудования ASIC для майнинга Ethereum с более чем достаточным объемом памяти и мощности для эффективного выполнения этой задачи.

Среди самых мощных и прибыльных майнеров Ethash — Innosilicon A10 Pro с 5 ГБ памяти, хешрейтом 500 МГц / с и потребляемой мощностью 860 Вт.

Обеспечьте долгосрочную прибыльность майнинга с Compute North

По мере того, как мир криптовалюты продолжает развиваться, потребность в мощных вычислениях, низких затратах на электроэнергию и профессиональных управляемых услугах как никогда высока.

Compute North владеет и управляет самым современным оборудованием, специально разработанным для максимального использования технологии блокчейн. У нас есть видение и способность адаптироваться к требованиям рынка, понимая, что существует множество приложений, которые не требуют максимального времени безотказной работы и гипермасштабируемого резервирования.Каждый кампус построен в стратегическом месте в США, чтобы пользователи могли сосредоточиться исключительно на рентабельности инвестиций, а не на логистике.

Обладая многолетним опытом колокации, у нас есть лучшие в своем классе решения, призванные помочь вам максимизировать бизнес-операции. Преимущества наших услуг включают:

• Конкурентоспособная инфраструктура на основе возобновляемых источников энергии
• Безопасная среда для защиты оборудования и данных
• Основная инфраструктура с электропитанием, пространством, воздушным охлаждением, доступом в Интернет, физическими стойками и безопасностью
• и др.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

Написание DAG (рабочих процессов) | Cloud Composer | Google Cloud

В этом руководстве показано, как написать управляемый ациклический граф Apache Airflow (DAG). который работает в среде Cloud Composer.

Примечание: Поскольку Apache Airflow не обеспечивает надежную изоляцию DAG, мы рекомендуем вам поддерживать отдельные производственную и тестовую среду для предотвращения вмешательства DAG.Для дополнительной информации, см. Тестирование DAG.

Структурирование DAG

Группа обеспечения доступности баз данных Airflow определяется в файле Python и состоит из следующих компоненты: определение группы DAG, операторы и отношения операторов. В следующие фрагменты кода показывают примеры каждого компонента вне контекста:

1. А DAG определение.

2. Операторы описать работу, которую предстоит сделать. Реализация оператора называется задача.

3. Взаимосвязи задач описать порядок, в котором работа должна быть завершена.

Следующий рабочий процесс представляет собой законченный рабочий пример и состоит из двух задач: задачи hello_python и задачи goodbye_bash :

Увидеть воздушный поток руководство и воздушный поток концепции для получения дополнительной информации об определении групп Airflow DAG.

Операторы

В следующих примерах показаны несколько популярных операторов Airflow. Для авторитетный справочник операторов Airflow, см. Apache Airflow API Ссылка или просмотрите исходный код основной, вклад и провайдеры операторы.

BashOperator

Используйте БашОператор для запуска программ из командной строки.

Cloud Composer запускает указанные команды в сценарии Bash на рабочем месте. Рабочий представляет собой контейнер Docker на основе Debian и включает в себя несколько пакетов.

Примечание: Для доступа к модулям в кластере GKE используйте пространство имен kubectl команды. Для всех пространств имен используйте --all-namespaces . Чтобы указать пространство имен, используйте ‘-n’.

PythonOperator

Используйте PythonOperator для запуска произвольного кода Python.

Cloud Composer запускает код Python в контейнер, который включает пакеты для версии образа Cloud Composer, используемой в вашей среде.

Чтобы установить дополнительные пакеты Python, см. Установка зависимостей Python.

Операторы Google Cloud

Используйте Google Cloud Airflow операторы для выполнения задач, использующих продукты Google Cloud. Cloud Composer автоматически настраивает воздушный поток связь к проекту окружающей среды.

• Операторы BigQuery запрашивать и обрабатывать данные в BigQuery.

• Операторы потока данных запускать задания Apache Beam в потоке данных.

• Операторы Cloud Data Fusion управлять конвейерами Cloud Data Fusion и запускать их.

• Операторы Dataproc запускать задания Hadoop и Spark в Dataproc.

• Операторы хранилища данных читать и записывать данные в хранилище данных.

• Операторы платформы AI выполнять задания по обучению и прогнозированию на платформе AI.

• Операторы облачного хранилища читать и записывать данные в облачном хранилище.

EmailOperator

Используйте EmailOperator для отправки электронной почты из группы DAG. Отправка электронной почты из Cloud Composer окружающая среда, вы должны сконфигурируйте вашу среду для использования SendGrid.

Уведомления

Установите email_on_failure на Истинный , чтобы отправлять уведомление по электронной почте, когда оператор в DAG не получается. Отправка уведомлений по электронной почте из Cloud Composer окружающая среда, вы должны сконфигурируйте вашу среду для использования SendGrid.

Руководящие принципы

1. Поместите любые пользовательские библиотеки Python в ZIP-архив DAG во вложенном каталог.Не размещайте библиотеки на верхнем уровне каталога DAG.

   Когда Airflow сканирует папку dags / , Airflow проверяет только DAG в Python модули, которые находятся на верхнем уровне папки DAG и на верхнем уровне ZIP-архива также находится в папке верхнего уровня dags / . Если воздушный поток встречает модуль Python в ZIP-архиве, который не содержит одновременно воздушного потока и DAG подстроки, Airflow прекращает обработку ZIP-архива.Поток воздуха возвращает только те группы DAG, которые были найдены до этого момента.

2. Для обеспечения отказоустойчивости не определяйте несколько объектов DAG в одном Python модуль.

3. Не определяйте вложенные файлы DAG как объекты верхнего уровня.

   Как правило, Airflow подхватывает объекты DAG в глобальном пространстве имен модуль в каталоге dags / как группы DAG верхнего уровня. Любые дочерние теги, определенные как объекты верхнего уровня выполняются по собственному расписанию в дополнение к расписаниям другие группы DAG, в которые встроены вложенные теги.

4. Поместите файлы, которые требуются во время синтаксического анализа DAG, в каталог dags / , не в каталоге data / . Каталог data / не смонтирован в веб-сервер.

FAQ по написанию DAG

Как свести к минимуму повторение кода, если я хочу выполнять одни и те же или похожие задачи в нескольких группах DAG?

Предлагаем определение библиотек и оболочки для минимизации повторения кода.

Как повторно использовать код между файлами DAG?

Поместите свои служебные функции в локальная библиотека Python и импортируйте функции.Вы можете ссылаться на функции в любом DAG, расположенном в папке dags / в корзине вашей среды.

Как минимизировать риск возникновения разных определений?

Например, у вас есть две команды, которые хотят объединить необработанные данные в доход. метрики. Команды пишут две немного разные задачи, которые решают одно и то же. вещь. Определить библиотеки для работы с данными о доходах, чтобы исполнители DAG должны были уточнить определение агрегированного дохода.

Как установить зависимости между группами DAG?

Это зависит от того, как вы хотите определить зависимость.

Если у вас есть два DAG (DAG A и DAG B) и вы хотите, чтобы DAG B запускался после DAG A, вы можете поставить TriggerDagRunOperator в конце Дага А.

Если DAG B зависит только от артефакта, который генерирует DAG A, например, Сообщение Pub / Sub, тогда датчик может работать лучше.

Если DAG B тесно интегрирован с DAG A, возможно, вы сможете объединить два DAG-файлы в один DAG.

Как передать уникальные идентификаторы запуска группе доступности базы данных и ее задачам?

Например, вы хотите передать имена кластеров Dataproc и пути к файлам.

Вы можете сгенерировать случайный уникальный идентификатор, вернув str (uuid.uuid4 ()) в Оператор Python . Это помещает идентификатор в XComs так что вы можете ссылаться на идентификатор в других операторах через шаблонные поля.

Прежде чем генерировать uuid , подумайте, будет ли идентификатор, специфичный для DagRun, более ценным.Вы также можете ссылаться на эти идентификаторы в заменах Jinja, используя с помощью макросов.

Как разделить задачи в группе DAG?

Каждая задача должна быть идемпотентной единицей работы. Следовательно, вам следует избегать инкапсуляция многоэтапного рабочего процесса в рамках одной задачи, например сложной программа, работающая в PythonOperator .

Собственный механизм Airflow для повторного использования кода определения рабочего процесса: SubDagOperator . Однако есть предостережения при использовании этого оператора в Cloud Composer.

Следует ли определять несколько задач в одной группе обеспечения доступности баз данных для агрегирования данных из нескольких источников?

Например, у вас есть несколько таблиц с необработанными данными, и вы хотите создавать ежедневно агрегаты для каждой таблицы. Задачи не зависят друг от друга. Должен вы создаете по одной задаче и DAG для каждой таблицы или создаете одну общую DAG?

Если вы согласны с тем, что каждая задача использует одни и те же свойства уровня DAG, например schedule_interval , тогда имеет смысл определить несколько задач в одном DAG.В противном случае, чтобы минимизировать повторение кода, можно создать несколько групп DAG. из одного модуля Python, поместив их в глобальные объекты модуля () .

Как ограничить количество одновременных задач, выполняемых в группе обеспечения доступности баз данных?

Например, вы хотите избежать превышения лимитов / квот использования API или избежать запущено слишком много одновременных процессов.

Вы можете определить Бассейны с воздушным потоком в веб-интерфейсе Airflow и свяжите задачи с существующими пулами в ваших DAG.

Часто задаваемые вопросы по использованию операторов

Стоит ли использовать

DockerOperator ?

Мы не рекомендуем использовать DockerOperator , если только он не используется для запуска контейнеров при удаленной установке Docker (не в кластере среды).В среде Cloud Composer оператор не имеет доступа к демонам Docker.

Вместо этого используйте KubernetesPodOperator или GKEPodOperator . Эти операторы могут запускать модули Kubernetes в кластеры Kubernetes или GKE соответственно. Обратите внимание, что мы не рекомендуем запускать модули в кластере среды, так как это может привести к конкуренции за ресурсы.

Следует ли мне использовать

SubDagOperator ?

Мы не рекомендуем использовать SubDagOperator .

Хотя SubDagOperator может обеспечивать инкапсуляцию, задачи SubDag требуют слот задачи. Если рабочий Airflow, выполняющий задачу SubDag, выдает сбой, все задачи внутри SubDag завершаются сбоем, что приводит к ненадежным рабочим процессам.

Должен ли я запускать код Python только в

PythonOperators , чтобы полностью разделить операторы Python?

В зависимости от вашей цели у вас есть несколько вариантов.

Если ваша единственная забота — поддержание отдельных зависимостей Python, вы можно использовать PythonVirtualenvOperator .

Рассмотреть с использованием KubernetesPodOperator . Этот оператор позволяет вам определять модули Kubernetes и запускать модули в других кластерах.

Как использовать

KubernetesPodOperator вне Google Cloud?

Вы можете смонтировать файл конфигурации, который определяет, как аутентифицироваться с помощью GKE и поместите файл в папку / data в корзине вашей среды.

Эта папка подключена к среде Cloud Composer.

Как мне добавить собственные двоичные пакеты или пакеты, отличные от PyPI?

Можно устанавливать пакеты, размещенные в частных репозиториях пакетов.

Вы также можете используйте KubernetesPodOperator для запуска модуля Kubernetes с вашим собственным образом, созданным с помощью пользовательских пакетов.

Как равномерно передать аргументы группе доступности базы данных и ее задачам?

Вы можете использовать встроенную поддержку Airflow для Шаблоны Jinja для передачи аргументов, которые можно использовать в шаблонных полях.

Когда происходит подмена шаблона?

Замена шаблона выполняется в рабочих процессах Airflow непосредственно перед pre_execute функция оператора вызывается.На практике это означает, что шаблоны заменяются только непосредственно перед запуском задачи.

Как узнать, какие аргументы оператора поддерживают замену шаблона?

Аргументы оператора, поддерживающие подстановку шаблона Jinja2, явно отмечены как таковые.

Найдите поле template_fields в определении оператора, который содержит список имен аргументов, которые будут подвергнуты шаблону подмена.

Например, см. BashOperator , который поддерживает шаблоны для аргументов bash_command и env .

Что дальше

Добавление и обновление групп DAG (рабочие процессы) | Cloud Composer | Google Cloud

На этой странице описывается, как определить сегмент хранилища для вашей среды и как добавлять, обновлять и удалять DAG из вашей среды.

Cloud Composer использует облачное хранилище для хранения Apache Группы обеспечения доступности баз данных Airflow, также известные как рабочие процессы . Каждая среда имеет связанный сегмент Cloud Storage. Cloud Composer планирует только группы DAG в Сегмент Cloud Storage.

Прежде чем начать

• Поскольку Apache Airflow не обеспечивает надежную изоляцию DAG, мы рекомендуем вам поддерживать отдельные производственную и тестовую среду для предотвращения вмешательства DAG. Для дополнительной информации, см. Тестирование DAG.
• Для добавления и обновления подключаемых модулей в сегмент Cloud Storage для среды Cloud Composer:
  • storage.objectAdmin для загрузки файлов.
  • composer.environments.get , чтобы найти целевую корзину DAG. Это разрешение не требуется при использовании Cloud Storage API или gsutil .
• DAG изменения происходят в течение 3-5 минут. Вы можете увидеть статус задачи в веб-интерфейс Airflow.

Определите имя сегмента хранилища

Чтобы определить имя сегмента хранилища, связанного с вашей средой:

Консоль

1. Откройте страницу Среды в облачной консоли.
   Откройте страницу «Среды»

2. В столбце Имя щелкните имя среды, чтобы открыть на странице сведений о среде.

   На вкладке Configuration имя облачного хранилища bucket отображается справа от папки DAGs .

3. (Необязательно) Чтобы просмотреть сегмент в облачном хранилище, щелкните имя сегмента.

gcloud

Введите следующую команду:

Среды композитора gcloud описывают  ENVIRONMENT_NAME  \
  - МЕСТО  МЕСТО  \
  --format = "получить (config.dagGcsPrefix)"
 

где:

• ENVIRONMENT_NAME — это имя среды.
• МЕСТО — это область Compute Engine, в которой расположена среда.
• --format — это опция, позволяющая указать только свойство dagGcsPrefix вместо все детали окружающей среды.

Свойство dagGcsPrefix показывает имя сегмента:

 gs: //  регион  -  имя_среды  -  random_id  -bucket /
 

остальная

Для получения информации об учетных данных см. Аутентификация Cloud Composer.

1. Позвоните на сайт projects.locations.environments.get метод.
2. Прочтите config.dagGcsPrefix из ответа среды.

гпк

Для получения информации об учетных данных см. Аутентификация Cloud Composer.

1. Вызов среды. метод.
2. Прочтите config.dag_gcs_prefix из окружающей среды отклик.

питон

Используйте библиотеку google-auth, чтобы получить учетные данные и использовать запросы библиотека для вызова REST API.

Добавить или обновить DAG

Чтобы добавить или обновить группу DAG, переместите Python .py для группы DAG, чтобы папка dags среды в облачном хранилище.

Консоль

1. Откройте страницу Среды в облачной консоли.
   Откройте страницу «Среды»

2. В столбце Имя щелкните имя среды, чтобы открыть на странице сведений о среде.

   На вкладке Конфигурация имя облачного хранилища bucket отображается справа от папки DAGs .

3. Чтобы просмотреть сегмент в облачном хранилище, щелкните имя сегмента.

   По умолчанию открывается папка dags .

4. Нажмите Загрузить файлы и выберите локальную копию DAG, которую вы хотите загрузить.

5. Чтобы загрузить файл в папку dags , нажмите Открыть .

gcloud

Чтобы добавить или обновить DAG:

gcloud composer environment storage dags import \
    --environment  ENVIRONMENT_NAME  \
    - МЕСТО  МЕСТО  \
    --source  LOCAL_FILE_TO_UPLOAD 
 

где:

• ENVIRONMENT_NAME — это имя среды.
• МЕСТО — это область Compute Engine, в которой расположена.
• LOCAL_FILE_TO_UPLOAD — это DAG для загрузки.

Обновите группу DAG, в которой запущена активная группа DAG

Если вы обновляете группу DAG, в которой запущены активные DAG:

• Все выполняемые в настоящее время задачи заканчиваются с использованием исходного файла DAG.
• Все задачи, которые запланированы, но в настоящее время не выполняются, используют обновленный DAG файл.
• Все задачи, которых больше нет в обновленном файле DAG, помечаются как удаленные.

Обновление групп DAG, которые запускаются по расписанию

После загрузки файла DAG Airflow потребуется некоторое время, чтобы загрузить этот файл и обновить DAG. Если ваша DAG работает по частому расписанию, вы можете убедиться, что DAG использует обновленную версию файла DAG. Для этого:

1. Приостановите DAG в пользовательском интерфейсе Airflow.
2. Загрузите обновленный файл DAG.

3. Подождите, пока вы не увидите обновления в пользовательском интерфейсе Airflow. Это означает, что DAG был правильно проанализирован планировщиком и обновлен в базе данных Airflow.

   Если пользовательский интерфейс Airflow отображает обновленные DAG, это не гарантирует, что У сотрудников Airflow есть обновленная версия файла DAG. Это случилось потому что файлы DAG синхронизируются независимо для планировщиков и рабочих.

4. Вы можете увеличить время ожидания, чтобы убедиться, что файл DAG синхронизируется со всеми работниками в вашей среде. Синхронизация происходит несколько раз в минуту. В здоровой среде, ожидая примерно На синхронизацию всем воркерам хватит 20-30 секунд.

5. (Необязательно) Если вы хотите быть полностью уверены, что у всех рабочих есть новый версии файла DAG, проверьте журналы для каждого отдельного рабочего. Для этого:

   1. Откройте вкладку Журналы для вашей среды в консоли.
   2. Перейти к Журналы композитора > Инфраструктура > Cloud Storage синхронизирует элемент и проверяет журналы для каждого рабочего в ваше окружение. Найдите самый последний журнал Syncing dags directory. элемент, имеющий отметку времени после того, как вы загрузили новый файл DAG.если ты см. следующий за ним элемент Finished syncing , тогда группы DAG успешно синхронизирован на этом рабочем.

6. Отключить DAG.

Удаление DAG

В этом разделе описывается, как удалить группу DAG.

Удаление группы доступности базы данных в вашей среде

Чтобы удалить группу DAG, удалите файл Python .py для группы DAG из папка окружения dags в облачном хранилище. Удаление DAG не удалите метаданные DAG из веб-интерфейса Airflow.

Консоль

1. Перейдите на страницу Среды в облачной консоли.
Откройте страницу "Среды"

2. В столбце Имя щелкните имя среды, чтобы открыть страницу с описанием среды.

   На вкладке Configuration имя облачного хранилища bucket показан справа от папки DAGs .

3. Чтобы просмотреть сегмент в облачном хранилище, щелкните имя сегмента.

   По умолчанию открывается папка dags .

4. Установите флажок рядом с группой DAG, которую нужно удалить.

5. В верхней части облачной консоли нажмите Удалить .

6. В появившемся диалоговом окне нажмите ОК .

gcloud

даги хранилища сред gcloud composer удалить 
 --environment  ENVIRONMENT_NAME  
 --location  LOCATION  
  DAG_NAME.py 
 

где:

• ENVIRONMENT_NAME — это имя среды.
• МЕСТО — это область Compute Engine, в которой расположена.
• DAG_NAME.py — это группа DAG, которую нужно удалить.

• Airflow 1.9.0: метаданные для удаленных DAG остаются видимыми в веб-интерфейсе Airflow.

• Airflow 1.10.0 или новее: вы можете использовать инструмент gcloud для удаления метаданных DAG.

Удаление группы DAG из веб-интерфейса Airflow

Примечание: Требуется воздушный поток 1.10.0 или новее.

Чтобы удалить метаданные для DAG из веб-интерфейса Airflow, введите:

Airflow 1.10 CLI

  Среда композитора gcloud запускает  ENVIRONMENT_NAME  \
    - МЕСТО  МЕСТО  \
    delete_dag -  DAG_NAME 
  

Airflow 2.0 CLI

  Запуск среды композитора gcloud beta  ENVIRONMENT_NAME  \
    - МЕСТО  МЕСТО  \
    dags delete -  DAG_NAME 
  

где:

• ENVIRONMENT_NAME — это имя среды.
• МЕСТО — это область Compute Engine, в которой расположена.
• DAG_NAME — имя удаляемой группы DAG.

Что дальше

разбить DAG большого потока воздуха на несколько файлов | Л. Д. Николас Мэй | Август, 2021 г.

Модулируйте блоки вашего DAG большого воздушного потока для упрощения повторного использования и удобства обслуживания

Фото Дэниела Линкольна на Unsplash

Я работал над файлом DAG Airflow, который разрастался до сотен строк.Для внесения изменений требовалось перемещаться по файлу вперед и назад, делать заметки в блокноте, чтобы все было правильно. Когда я дошел до открытия нескольких представлений файла DAG в среде IDE, я понял, что сейчас хорошее время, чтобы остановиться и найти способ разбить DAG на более мелкие части.

С появлением TaskGroups в Airflow 2 стало проще как концептуально, так и практически разбить большой DAG на части. Детали можно использовать повторно, и, конечно же, их легче обновлять и поддерживать.

TaskGroups — это просто группы пользовательского интерфейса для связанных задач, но группировки имеют тенденцию быть логичными. Задачи в TaskGroup могут быть объединены и абстрагированы, чтобы упростить построение DAG из единиц, которые больше, чем отдельные задачи. При этом группы задач — не единственный способ сгруппировать задачи и переместить их из файла DAG. У вас также может быть логический фрагмент задач, который не находится в группе задач . Обратной стороной этого последнего подхода является то, что вы теряете преимущества сворачивания задач в один узел в графическом представлении веб-интерфейса DAG.

Уловка для разделения групп DAG заключается в том, чтобы иметь группу DAG в одном файле, например modularized_dag.py , а логические фрагменты задач или группы задач в отдельных файлах, с одним фрагментом логической задачи или группой задач на файл. Каждый файл содержит функции, каждая из которых возвращает экземпляр оператора или экземпляр TaskGroup.

Чтобы проиллюстрировать краткий обзор, modularized_dag.py ниже импортирует функции, возвращающие оператор, из foo_bar_tasks.py и импортирует функцию, возвращающую TaskGroup, из xyzzy_taskgroup.py . В контексте DAG эти функции вызываются с переданным в качестве аргумента объектом dag , а их возвращаемые значения назначаются переменным задачи или TaskGroup, которым могут быть назначены восходящие / нисходящие зависимости.

Теперь реальный пример. Давайте воспользуемся фиктивным оператором и оператором Python для создания задач.

Сначала файл DAG: dags / modularized_dag.py . Он просто импортирует функции задач с фрагментами из plugins / includes / foo_bar_tasks.py и функцию TaskGroup из plugins / includes / xyzzy_taskgroup.py . Он передает группу DAG, созданную с помощью контекста DAG, каждой из этих функций.

dags / modularized_dag.py :

 от datetime import datetime, timedeltafrom airflow import DAG 
 from includes.foo_bar_tasks import build_foo_task, build_bar_task 
 from includes.xyzzy_taskgroup ',' default ' 
 'depends_on_past': False, 
 'email_on_retry': False, 
 'retries': 1, 
 'retry_delay': timedelta (minutes = 5), 
} с DAG (
 dag_id = "modularized_dag", 
 schedule_interval = "@ once ", 
 start_date = datetime (2021, 1, 1), 
 default_args = default_args, 
) as dag: # логический фрагмент задач 
 foo_task = build_foo_task (dag = dag) 
 bar_task = build_bar_task (dag = dag) # taskgroup 
 xyzzy_taskgroup = build_xyzzy_taskgroup (dag = dag) foo_task >> bar_task >> xyzzy_taskgroup 

Далее идут логические функции задач в plugins / includes / foo_bar_tasks.py . В нашем логическом блоке будет пара функций: build_foo_task и build_bar_task . Первый возвращает фиктивный оператор, а второй — оператор Python. Оператор Python использует простую импортированную функцию ведения журнала log_info , которая определена ниже в plugins / includes / log_info.py .

plugins / includes / foo_bar_tasks.py :

 из airflow import DAG 
 из airflow.operators.dummy import DummyOperator 
 из airflow.операторы.python import PythonOperatorfrom includes.log_info import log_info 
 def build_foo_task (dag: DAG) -> DummyOperator: 
 foo_task = DummyOperator (task_id = "foo_task", dag = dag) return foo_task_task 
 def build_task 
 def build_task : 
 bar_task = PythonOperator (
 task_id = "bar_task", 
 python_callable = log_info, 
 dag = dag, 
) return bar_task 

После функций задачи логического фрагмента у нас есть функция TaskGroup в plugins / includes / xyzzy_task.py . Эта группа задач включает в себя пару задач: baz_task , которая реализована с помощью фиктивного оператора, и qux_task , с оператором Python. Как и приведенный выше файл с фрагментированными задачами, этот файл также импортирует функцию ведения журнала log_info .

plugins / includes / xyzzy_taskgroup.py :

 из airflow import DAG 
 из airflow.operators.dummy import DummyOperator 
 из airflow.operators.python импортирует PythonOperator 
 из airflow.utils.task_group import TaskGroupfrom includes.log_info import log_info 
 def build_xyzzy_taskgroup (dag: DAG) -> TaskGroup: 
 xyzzy_taskgroup = TaskGroup (group_id = "xyzzy_taskgroup"), baz_taskid = 910group_taskgroup " dag = dag, 
) qux_task = PythonOperator (
 task_id = "qux_task", 
 task_group = xyzzy_taskgroup, 
 python_callable = log_info, 
 dag = dag, 
) baz_task >> qux_10y_task000, здесь, наконец, функция log2 910ytask, возвращающая xyzz_10y_task 9 импортируется  foo_bar_tasks.py  и  xyzzy_taskgroup.py . 
 
  plugins / includes / log_info.py : 
 
 импорт журнала 
 def log_info (** kwargs): 
 logging.info (kwargs) 
 После того, как все эти файлы будут размещены, вы можете использовать веб-интерфейс Airflow для возобновления работы DAG и убедитесь, что он работает. Вот графическое представление  modularized_dag.py :
 Модульный DAG отлично работает! (Фото автора)
 Мы можем проверить журналы наших задач оператора Python (первая из задач с логическими фрагментами, а вторая из xyzzy_taskgroup):
  bar_task  с  log_info , вывод функции выделен серым цветом:
 Log из панели задач (Фото автора)
  xyzzy_taskgroup.qux_task  с  log_info  вывод функции выделен серым:
 Журнал из задачи qux в xyzzy TaskGroup (Фото автора)
 Мы рассмотрели, как разбить большой файл DAG на модульные блоки, поместив в него функции, возвращающие TaskGroup или оператор. отдельные файлы, которые теперь модульная группа DAG будет импортировать из каталога  plugins / includes . Преимущества использования функций, возвращающих TaskGroup, заключаются в том, что (1) вы можете абстрагировать логическую группу задач в один компонент в DAG, и (2) задачи, включенные в TaskGroup, будут свернуты в один узел в веб-интерфейсе пользователя. графическое представление выполнения DAG.
 Ethereum Classic для майнинга криптовалюты на графических процессорах 3 ГБ 
 Разработчики придумали план уже во второй половине августа. Они представили план того, как спасти криптовалюту с помощью немедленных действий и долгосрочных изменений. Первые включали так называемый защитный майнинг, расширенный мониторинг сети и Permapoints, а вторые включали активацию PirlGuard и изменение алгоритма майнинга. Вы можете найти больше информации о плане здесь.
 Будущее Ethereum Classic 
 Первопричиной проблем и регулярных атак 51% является алгоритм майнинга. Для Ethereum Classic это Ethash, также используемый Ethereum. Ethereum - доминирующая криптовалюта алгоритма. Это означает, что он добывается большинством графических процессоров, в то время как ETC получает гораздо меньше. Это объясняет, почему Ethereum Classic имеет относительно низкую скорость хеширования. Это также означает, что злоумышленникам просто нужно арендовать майнинговые мощности у облачных сервисов для выполнения атаки.
 Сегодня часовая атака на Ethereum Classic стоит 3326 долларов.При этом для атаки на Ethereum нужно 233000 долларов.
 Атака на сеть проста и не требует больших денег, поэтому злоумышленники этим пользуются. Добавление большего количества хешрейта и майнеров может решить проблему. Однако графические процессоры 3 ГБ не могут майнить ETC, а на очереди графические процессоры 4 ГБ. Причина этого - постоянно увеличивающийся в размерах файл DAG.
 Размер файла DAG Ethereum Classic 
 Алгоритм майнинга
 Ethash использует так называемый DAG-файл. Это блок данных, который загружается в память графического процессора при запуске майнера.Это помогает графическим процессорам находить блочные решения, обеспечивать работу сети и получать вознаграждения. Размер файла DAG увеличивается на 8 МБ каждые 30 тысяч блоков. Это означает, что с течением времени графические процессоры больше не могут майнить определенные криптовалюты, потому что объем их памяти фиксирован.
 Например, в феврале 2020 года Antminer E3 прекратил майнить Ethereum Classic. Через несколько дней Bitmain выпустила обновление, которое позволило майнеру ASIC продолжить добычу ETC.
 Текущий размер DAG для Ethereum Classic - 3.95 ГБ. Это означает, что скоро 4-гигабайтные графические процессоры не смогут майнить ETC. Таким образом, скорость хеширования сети снизится, и хакерам будет еще проще атаковать криптоблокчейн.
 Разработчики этого допустить не могут, поэтому придумали интересное решение. Они собираются уменьшить размер DAG, что сделает возможным майнинг ETC даже для 3-гигабайтных графических процессоров, которые не могли майнить Ethereum Classic в прошлом.
 Решение было принято разработчиками ETC Core во время их недавнего звонка.Вот стенограмма разговора.
 
 Ethereum Classic недавно опубликовал в Twitter результаты встречи.
 ICYMI: Встреча разработчиков ядра #EthereumClassic # 14 | Решение для атак 51% и предложение по калибровке эпохи (предел DAG)
 - Предел DAG ECIP-1099: перейти в активный 
 - ECBP-1100 MESS: перейти в активный 
 - Все остальные 51% -Attack ECIP: остаются в черновике https://t.co/WakPO4XpXe через @ETCCooperative
 - Ethereum Classic (@eth_classic) 1 октября 2020 г.
 В этом случае за решение для увеличения размера файла DAG будет отвечать ECIP-1099.Активация этого решения уменьшит размер DAG. Вот цитата из документа.
 Первоначальная цель DAG заключалась в обеспечении устойчивости ASIC к протоколу майнинга, чтобы предотвратить централизацию распределений майнинга и тем самым обеспечить объективно справедливое распределение токенов. Как видно из разрабатываемых ASIC, которые способны соответствовать текущим майнерам GPU, будучи более энергоэффективными, DAG удалось выровнять игровое поле между традиционными GPU и претендентами на ASIC, избегая поглощения и доминирования ASIC, и приводя к конкурентной и большой конкуренции. экосистема майнинга.Однако исходные параметры оказались слишком агрессивными, что привело к устареванию поддержки графических процессоров, которые до сих пор широко используются майнерами.
 Итак, разработчики признают, что текущие темпы роста DAG слишком высоки. Вот почему они решили уменьшить размер DAG, что позволило майнить Ethereum Classic даже на 3-гигабайтных графических процессорах. Это увеличит скорость хеширования сети, сделав ее более защищенной от потенциальных атак 51%. Таким образом разработчики убьют двух зайцев одним выстрелом.
 Вот еще одна цитата из документа.
 В текущую эпоху (372 год) размер DAG составляет 3,91 ГБ. Графические процессоры объемом 4 ГБ устаревают, хотя они по-прежнему составляют значительную часть хешрейта Ethash. Активация этого изменения в эпоху 376 (например) уменьшит размер DAG с 3,94 ГБ до 2,47 ГБ. При снижении темпов роста графические процессоры объемом 4 ГБ будут поддерживаться еще 3+ года.
 Пока неизвестно, в какой период будет уменьшен размер DAG, но анонс скоро будет.Согласно документу, проверка ECIP-1099 должна состояться 2 октября. Точная дата будет объявлена ​​очень скоро. Осталось дождаться следующей встречи разработчиков.
 Теперь мы хотели бы подвести итог, отметив важность уменьшения размера DAG для Ethereum Classic. И для сети, и для сообщества.
 DAG меньшего размера позволит майнить ETC на графических процессорах 3 ГБ. Более того, графические процессоры объемом 4 ГБ будут майнить ETC еще несколько лет. Сеть получит новых майнеров и более высокий хешрейт.Таким образом, хакерам потребуется больше ресурсов для атак 51%. Вероятно, это их остановит.
 Владельцы старых графических процессоров смогут получать прибыль от популярной криптовалюты. Это хорошо, потому что добыча малоизвестных криптовалют может быть рискованной из-за их нестабильности. С Ethereum Classic вам не нужно беспокоиться о том, что проект перестанет существовать, скажем, через месяц. Это большой плюс для майнеров.
 К тому же майнинг ETC довольно прибыльный. Согласно калькулятору доходности майнинга 2CryptoCalc, криптовалюта всегда находится на вершине.На сегодняшний день это самый выгодный.
 Надеюсь, разработчики очень скоро внесут изменения. Мы рекомендуем майнить Ethereum Classic в пуле 2Miners ETC.
 Если вы хотите получать последние обновления, подпишитесь на нас на  TWITTER  или присоединитесь к нашему  Telegram Chat .
 Когда моя видеокарта перестанет добывать эфир? 
 Давайте поговорим о DAG 
 DAG - это набор данных размером более 1 ГБ, используемый алгоритмом Dagger Hashimoto (Ethash) для поиска блочных решений в цепочке блоков.Основной монетой для Ethash, конечно же, является Ethereum. Однако есть много других: Ethereum Classic, Musicoin, Ubiq, Daxx, Whale, Pegas, Expanse, Dubaicoin, Soil и т. Д.
 При запуске майнера в память видеокарты загружается файл DAG. Возьмем, к примеру, майнер Claymore’s:
.
 Со временем размер файла DAG увеличивается, что происходит каждые 30 000 блоков и называется сменой эпохи, поэтому каждая эпоха соответствует определенному размеру DAG.
 Чтобы узнать свой текущий размер DAG, мы рекомендуем использовать этот сайт: https: // investoon.ru / tools / dag_size. Он показывает, что текущий размер DAG для основных расчетов валют Ethash основан на номере блока.
 Помните, что каждый блок соответствует определенной эпохе, и каждая эпоха соответствует точному размеру DAG.
 Размер
 DAG рассчитывается на основе определенного алгоритма, который вы можете найти здесь, и вы можете сами проверить, действительно ли он работает или нет. Мы его протестировали - и он работает. Кстати, все значения DAG были рассчитаны и организованы очень давно, поэтому вы можете использовать их в этом извлечении.
 Размер файла DAG каждой эпохи увеличивается на 8 МБ 
 Время блока отличается от монеты к монете: ETH - 30 секунд, ETC - 15 секунд, EXP - 90 секунд. Это означает, что Ethereum Classic достигает 30 000 блоков в 6 раз быстрее, чем Expanse. Вот почему текущая эпоха ETC - 151 (DAG = 2,18 ГБ), а для EXP - только 25 (DAG = 1,2 ГБ). Что ж, мы должны признать, что сравнивать эти два - нечестно, так как последний появился немного позже.
 Практика 
 Давайте взглянем на блокчейн Ethereum.
 Текущее время блока - 30 секунд.
 Для изменения эпохи требуется 900 000 секунд (30 секунд × 30 000 блоков) (900 000 ÷ 60 ÷ 60 ÷ 24 = 10,4 дня).
 На момент написания статьи последний блок ETH составлял 4 322 994, текущая эпоха - 144, а размер DAG - 2134 МБ.
 При достижении блока №4,350,000 эпоха изменится на 145, а размер DAG вырастет до 2,142 МБ.
 Этот результат должен произойти в 27 000 блоках (примерно 9 октября).
 Сначала Виталик и компания планировали запустить так называемый ледниковый период, и предполагалось, что время блока будет постепенно увеличиваться. Однако, судя по последним новостям, все будет наоборот. Ледниковый период будет отложен на полтора года, в то время как время блокировки, как ожидается, сократится до 14 секунд в октябре 2017 года, это означает, что эпохи будут меняться каждые пять дней, а размер DAG увеличится на 8 МБ.
 Когда GPU перестанет майнить эфир? 
 Все зависит от памяти видеокарты.
 Графические процессоры
 2 ГБ перестали работать для блокчейна Ethereum в ноябре / декабре 2016 года. Процесс умирания начался в основном после эпохи № 93, когда размер DAG достиг 1,73 ГБ.
 Дело в том, что часть используемой памяти является буфером, поэтому вы не можете использовать 100% своей карты для DAG. Проверить это несложно - ниже вы увидите использование памяти Клеймором на видеокарте ноутбука, эпоха # 144:
.
 Теперь карта использует 2,3 ГБ, что на 200 МБ больше, чем размер DAG (2.13 ГБ). Если к видеокарте подключен монитор, он займет еще 150-200 МБ.
 Предположим, что скоро время блока ETH составит 14 секунд и останется стабильным, графические карты 3 ГБ начнут медленно умирать примерно через 400 дней, то есть  на конец 2018 года . Математика довольно проста, проверьте сами:
 На карте 3 ГБ осталось около 650 МБ.
 650 МБ ÷ 8 МБ (прирост DAG за эпоху) = 81 эпоха.
 Каждая эпоха: 14 × 30,000 ÷ 60 ÷ 60 ÷ 24 = 4.86 дн.
 81 (оставшиеся эпохи) × 4,86 ​​(дней в эпоху) = 394 дня.
 4Гб картам осталось почти три года, так что пока у их владельцев нет причин для беспокойства. К этому моменту все может измениться несколько раз, потому что технология блокчейн быстро развивается.
 Важно! 
 Не беспокойтесь, если вашей видеокарте не хватает памяти и она не может майнить Ethereum или Ethereum Classic. Многие валюты Ethash по-прежнему работают с видеокартами на 2 ГБ, поскольку их эпохи значительно ниже, хотя Ubiq - эпоха № 8, Пространство - эпоха № 25, Musicoin - эпоха № 37.Их размер DAG на данный момент немного превышает 1 ГБ. Более того, эти валюты часто могут быть более прибыльными, чем Ethereum - проверьте Whattomine.
 .