# Aethirの詳細:三重のトラックを兼ね備えた分散化クラウドコンピューティングの実力プレーヤー人類社会の発展過程の変化は、しばしば数回の非常に偉大な科学的発明と進歩の実現によってもたらされます。技術の突破ごとに、より効率的で繁栄した新しい時代が直接創造されます。産業革命、電気革命、情報革命は人類の歴史において非常に偉大な技術の進歩であり、これらは人類社会の様相を根本的に変え、前例のない生産力と生活様式の変化をもたらしました。今、私たちはもう灯油ランプでの照明や馬車での手紙の配達の時代には戻れません。大規模な言語モデルの誕生とともに、人類は別の偉大な新時代に突入しました。大規模言語モデルは人類の知能を一歩一歩解放し、人々が限られたエネルギーと知能をより創造的な思考と実践に向けることを可能にします。人々はこれからより効率的な世界に入っていきます。私たちは大規模言語モデルを世界を変えるもう一つの技術的突破と見なしています。それは、自然言語理解と生成における巨大な進歩だけでなく、人類が大規模言語モデルの進化の中で能力の成長の法則を理解したからです。つまり、モデルのパラメータとトレーニングデータを継続的に拡大することで、モデルの能力を指数関数的に向上させることができ、十分な計算能力があれば、このプロセスには一時的にボトルネックが見えません。! [Aethir:トリプルトラックの分散型クラウドコンピューティングプレーヤー](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e5b283abd84a91e9a84f65d410572e86)大規模言語モデルの用途は、人間の言語と対話の理解に限定されるものではなく、むしろ、これは単なる始まりです。一度機械が言語を理解する能力を持つと、それはまるでパンドラの箱を開けるようなもので、無限の想像の空間が解放されます。人々はAIのこの能力を利用して、さまざまな破壊的な機能を開発することができます。現在、さまざまな交差するテクノロジー分野において、大規模言語モデルはその力を発揮しています。ビデオ制作やアート創作などの人文学の分野から、医薬品開発やバイオテクノロジーなどのハードテクノロジー分野に至るまで、必ずや大きな変化が訪れるでしょう。この時代、計算能力は希少な資源と見なされており、大手テクノロジー企業は豊富な資源を握っていますが、新興の開発者は計算能力資源不足の参入障壁に直面しています。AIの新時代において、計算能力は力であり、計算能力を掌握する者は世界を変える能力を持っています。GPUは深層学習と科学計算の分野における基盤として、重要な役割を果たしています。急速に発展している人工知能の分野では、発展の二重側面を認識する必要があります: モデルのトレーニングと推論です。推論はAIモデルの機能と出力に関わり、トレーニングはスマートモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含みます。このプロセスには機械学習アルゴリズム、データセット、計算能力が含まれます。GPT4を例に挙げると、高品質な推論を得るためには、開発者は包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を取得し、効果的なAIモデルをトレーニングする必要があります。そして、これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、Amazon Web Servicesなどの業界大手に集中しています。高い計算コストと参入障壁が、より多くの開発者の参入を阻止し、またトッププレイヤーたちがますます強くなる要因となっています。彼らは大規模な基盤データセットと大量の計算能力を持ち、自らの規模を拡大し、コストを削減する能力を持っています。これにより、業界の壁がさらに強固になります。しかし、私たちは考えざるを得ません。ブロックチェーン技術を採用することで、計算コストと業界参入障壁を低下させる方法はあるのでしょうか？答えは肯定的です。分散化された分散型クラウドコンピューティングは、このような時代背景の中で私たちにそのような解決策を提供しています。現在、計算力が高価で希少な状況にもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは主に、これらの分散した計算力を統合し、それらを商業的に機能させるための即時の方法がまだ存在しないためです。以下は、異なるワークロードにおける典型的なGPU利用率の数字です：ほとんどのGPUを搭載した消費者デバイスは、最初の3つのカテゴリに属します。つまり、アイドル状態（Windowsオペレーティングシステムに起動したばかり）です。- GPU使用率:0-2%;- 一般的な生産タスク（ライティング、簡単なブラウジング）：0-15％；- ビデオ再生:15〜35%。上述データは、計算リソースの利用が極めて低いことを示しており、Web2の世界ではこれらのリソースを収集し統合するための効果的な手段が存在しません。しかし、暗号経済とブロックチェーン技術は、この課題を解決する良薬かもしれません。暗号経済は、非常に効率的なグローバル市場を構築しており、独自のトークン経済と分散化の特徴により、リソースの価格設定、流通、そして市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。! [Aethir:トリプルトラックを備えた分散型クラウドコンピューティングプレーヤー](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1de1cce9f3b6867ffe9acb2ccec37a45)AIの発展は人類の未来に影響を与え、計算力の進歩がAIの発展を決定します。1940年代に最初のコンピュータが発明されて以来、計算モデルは何度も変革を遂げました。重い大型コンピュータから軽量のノートパソコン、中央集権的なサーバーの購入から計算力のレンタルへと、計算力の取得のハードルは徐々に低くなっています。クラウドコンピューティングが登場する前、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って常に更新していく必要がありましたが、クラウドコンピューティングの登場はこのモデルを根本的に変えました。クラウドコンピューティングの基本概念は、需要側がサーバーをレンタルし、リモートアクセスし、使用量に応じて支払いを行うことです。現在、従来の企業はクラウドコンピューティングによって覆されています。クラウドコンピューティングの分野では、仮想化技術がこの分野の核心です。仮想化サーバーは、高機能なサーバーを小さなサーバーに分割して貸し出すことができ、さまざまなリソースを動的に調整することができます。このモデルは計算力業界のビジネス構造を根本的に変えました。以前は、人々が自分の計算力のニーズを満たすために、自ら計算力設備を購入する必要がありました。しかし、今ではウェブサイトで賃料を支払うだけで、高品質な計算力サービスを享受することができます。クラウドコンピューティングの今後の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化システムはユーザーから遠く離れているため、一定程度の遅延を引き起こす可能性があります。遅延は最適化できますが、光速の制限により、遅延は常に克服できません。しかし、メタバース、自動運転、遠隔医療などの新興産業は遅延の要求が非常に低いため、クラウドコンピューティングサーバーをユーザーにより近い場所に移動する必要があり、その結果、ますます多くの小型データセンターがユーザーの周囲に配置される、これがエッジコンピューティングです。中央集権型のクラウドコンピューティングサービスプロバイダーと比較して、分散化クラウドコンピューティングの利点は主に以下の通りです：- **アクセス性と柔軟性：**AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスプロバイダーから計算力チップへのアクセスを取得するには通常数週間かかり、高性能のGPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れです。さらに、計算力を取得するために、消費者はこれらの大企業と長期的で柔軟性のない契約を結ぶ必要があり、これが時間の損失を引き起こすだけでなく、企業の運営を硬直化させ、一定の柔軟性を失わせることになります。それに対して、分散化された計算力プラットフォームはいつでも計算力を取得でき、柔軟なハードウェアの選択肢を提供し、より強いアクセス性を持っています。- **価格がより低い：**余剰チップを利用することに加えて、ネットワークプロトコル側からチップと計算力供給者へのトークンサポートが加わることで、分散化計算力ネットワークはより安価な計算力を提供できる可能性があります。- **検閲耐性：** 一部のWeb3システムは、自身を無許可システムとして位置付けていません。GPUのオンライン、データのロード、データの共有、結果の共有の段階でGDPRやHIPAAなどのコンプライアンス問題を処理しました。AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の継続的な不均衡に伴い、より多くの開発者が分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームに移行することが促進されます。同時に、牛市の間に暗号トークンの価格が上昇するため、GPU供給者はより多くの収益を得ることになり、これがさらに多くのGPU提供者がこの市場に参入することを刺激し、正のフィードバックループ効果を生むでしょう。#### 技術的な問題**1. 並列化の課題**分散化算力プラットフォームは通常、長尾のチップ供給を集約しています。これは、単一のチップ供給者が短期間で複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを独自に完了することがほぼ不可能であることを意味します。もしクラウドコンピューティングプラットフォームが競争力を持ちたいのであれば、並列化の手法を通じてタスクを分解し配分する必要があり、全体の完了時間を短縮し、プラットフォームの計算能力を向上させる必要があります。しかし、並行化プロセスでは、タスクの分割方法（特に複雑な深層学習タスクに対して）、データ依存性、デバイス間の追加通信コストなど、一連の問題に直面します。**2. 新技術代替リスク**大量の資本がASIC（特定用途集積回路）の研究に投入され、テンソル処理ユニット（TPU）などの新しい発明が登場することで、分散化計算プラットフォームのGPUクラスタに影響を与える可能性があります。これらのASICが良好な性能を提供し、コストのバランスが取れた場合、現在大規模なAI組織によって独占されているGPU市場が再び市場に戻る可能性があります。これにより、GPUの供給が増加し、分散化クラウドコンピューティングプラットフォームのエコシステムに影響を与えることになります。**3. 規制リスク**分散化クラウドコンピューティングシステムが複数の法的管轄区で運用され、異なる法律や規制の制約を受ける可能性があるため、独自の法律および規制上の課題が存在する可能性があります。データ保護やプライバシーに関する法律などのコンプライアンス要件も複雑で挑戦的である可能性があります。現段階では、クラウドコンピューティングプラットフォームのユーザーは主に専門の開発者と機関であり、彼らは長期的に1つのプラットフォームを使用することを好み、軽々しく変更することはありません。分散化プラットフォームを使用するか中央集権プラットフォームを使用するかは、価格は考慮要素の1つに過ぎず、これらのユーザーはサービスの安定性をより重視しています。したがって、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定した十分な計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得て、長期的な協力関係と安定したキャッシュフロー収入を得ることが容易になります。次に、ゲームレンダリングとAIに特化した新しい分散型コンピューティングプロジェクトAethirを紹介し、現在市場にある同じ分野のAIプロジェクトと分散型コンピューティングプロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価額を算出します。## Aethirプロジェクト概要Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上の分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、企業、データセンター、暗号通貨マイニングビジネス、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、インテリジェントに再配分することで、ゲームや人工知能の企業がその製品を直接消費者に提供できるよう支援します。このプロジェクトの重要な革新の一つはリソースプールであり、分散化された計算力の提供者を統一されたインターフェースの下に集め、世界中の顧客にサービスを提供します。リソースプールの大きな特徴は、GPUプロバイダーが自由にネットワークに接続または切断できることであり、これによりアイドル設備を持つ企業やデータセンターがダウンタイム中にネットワークに参加でき、供給者の柔軟性と設備の利用率が向上します。Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラに依存しています：- **コンテナ（Container）：**コンテナの重要な機能は、リアルタイムのリモートレンダリングサービスを提供し、"ゼロレイテンシー"の体験を実現することです。コンテナはクラウドコンピューティングの実際の場所であり、仮想エンドポイントの役割を果たし、アプリケーションを実行およびレンダリングします。これにより、ワークロードがローカルデバイスからコンテナに移行されます。- **チェッカー（Checker）：**チェッカーノードは、Containerおよびそのサービスプロセスをチェックすることによって、Aethirネットワークの完全性とサービス品質を確保します。チェッカーノードがタスクを完了した後、自分の秘密鍵で結果に署名し、裁判官に結果を渡します。裁判官は各コンテナの2N+1の結果を受け取り、過半数の結果と同じものを提供したノードはトークン報酬を得ます。- **インデクサー（Indexer）：**Aethirネットワークのコアとして、インデクサーは消費者と適切なコンテナをマッチングさせ、クラウドアプリケーションとサービスの迅速な起動を保証します。目標は「秒単位」のサービスを提供することです - 消費者のリクエストから実際の提供までの移行（例えば、プレイヤーがリクエストを出してからゲーム画面が表示されるまで）は、可能な限り短い時間で行われるべきです。これには簡潔な信号と効率的なスケジューリングが必要です。分散化を維持し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、インデクサーはランダムに選ばれ、インデクサーの潜在的な詐欺リスクと信号遅延を減少させます。
Aethir：ゲームレンダリングとAIを兼ね備えた分散化クラウドコンピューティングの新星
Aethirの詳細:三重のトラックを兼ね備えた分散化クラウドコンピューティングの実力プレーヤー
人類社会の発展過程の変化は、しばしば数回の非常に偉大な科学的発明と進歩の実現によってもたらされます。技術の突破ごとに、より効率的で繁栄した新しい時代が直接創造されます。
産業革命、電気革命、情報革命は人類の歴史において非常に偉大な技術の進歩であり、これらは人類社会の様相を根本的に変え、前例のない生産力と生活様式の変化をもたらしました。今、私たちはもう灯油ランプでの照明や馬車での手紙の配達の時代には戻れません。大規模な言語モデルの誕生とともに、人類は別の偉大な新時代に突入しました。
大規模言語モデルは人類の知能を一歩一歩解放し、人々が限られたエネルギーと知能をより創造的な思考と実践に向けることを可能にします。人々はこれからより効率的な世界に入っていきます。
私たちは大規模言語モデルを世界を変えるもう一つの技術的突破と見なしています。それは、自然言語理解と生成における巨大な進歩だけでなく、人類が大規模言語モデルの進化の中で能力の成長の法則を理解したからです。つまり、モデルのパラメータとトレーニングデータを継続的に拡大することで、モデルの能力を指数関数的に向上させることができ、十分な計算能力があれば、このプロセスには一時的にボトルネックが見えません。
! Aethir:トリプルトラックの分散型クラウドコンピューティングプレーヤー
大規模言語モデルの用途は、人間の言語と対話の理解に限定されるものではなく、むしろ、これは単なる始まりです。一度機械が言語を理解する能力を持つと、それはまるでパンドラの箱を開けるようなもので、無限の想像の空間が解放されます。人々はAIのこの能力を利用して、さまざまな破壊的な機能を開発することができます。
現在、さまざまな交差するテクノロジー分野において、大規模言語モデルはその力を発揮しています。ビデオ制作やアート創作などの人文学の分野から、医薬品開発やバイオテクノロジーなどのハードテクノロジー分野に至るまで、必ずや大きな変化が訪れるでしょう。
この時代、計算能力は希少な資源と見なされており、大手テクノロジー企業は豊富な資源を握っていますが、新興の開発者は計算能力資源不足の参入障壁に直面しています。AIの新時代において、計算能力は力であり、計算能力を掌握する者は世界を変える能力を持っています。GPUは深層学習と科学計算の分野における基盤として、重要な役割を果たしています。
急速に発展している人工知能の分野では、発展の二重側面を認識する必要があります: モデルのトレーニングと推論です。推論はAIモデルの機能と出力に関わり、トレーニングはスマートモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含みます。このプロセスには機械学習アルゴリズム、データセット、計算能力が含まれます。
GPT4を例に挙げると、高品質な推論を得るためには、開発者は包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を取得し、効果的なAIモデルをトレーニングする必要があります。そして、これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、Amazon Web Servicesなどの業界大手に集中しています。
高い計算コストと参入障壁が、より多くの開発者の参入を阻止し、またトッププレイヤーたちがますます強くなる要因となっています。彼らは大規模な基盤データセットと大量の計算能力を持ち、自らの規模を拡大し、コストを削減する能力を持っています。これにより、業界の壁がさらに強固になります。
しかし、私たちは考えざるを得ません。ブロックチェーン技術を採用することで、計算コストと業界参入障壁を低下させる方法はあるのでしょうか？答えは肯定的です。分散化された分散型クラウドコンピューティングは、このような時代背景の中で私たちにそのような解決策を提供しています。
現在、計算力が高価で希少な状況にもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは主に、これらの分散した計算力を統合し、それらを商業的に機能させるための即時の方法がまだ存在しないためです。以下は、異なるワークロードにおける典型的なGPU利用率の数字です：
ほとんどのGPUを搭載した消費者デバイスは、最初の3つのカテゴリに属します。つまり、アイドル状態（Windowsオペレーティングシステムに起動したばかり）です。
上述データは、計算リソースの利用が極めて低いことを示しており、Web2の世界ではこれらのリソースを収集し統合するための効果的な手段が存在しません。しかし、暗号経済とブロックチェーン技術は、この課題を解決する良薬かもしれません。暗号経済は、非常に効率的なグローバル市場を構築しており、独自のトークン経済と分散化の特徴により、リソースの価格設定、流通、そして市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。
! Aethir:トリプルトラックを備えた分散型クラウドコンピューティングプレーヤー
AIの発展は人類の未来に影響を与え、計算力の進歩がAIの発展を決定します。1940年代に最初のコンピュータが発明されて以来、計算モデルは何度も変革を遂げました。重い大型コンピュータから軽量のノートパソコン、中央集権的なサーバーの購入から計算力のレンタルへと、計算力の取得のハードルは徐々に低くなっています。クラウドコンピューティングが登場する前、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って常に更新していく必要がありましたが、クラウドコンピューティングの登場はこのモデルを根本的に変えました。
クラウドコンピューティングの基本概念は、需要側がサーバーをレンタルし、リモートアクセスし、使用量に応じて支払いを行うことです。現在、従来の企業はクラウドコンピューティングによって覆されています。クラウドコンピューティングの分野では、仮想化技術がこの分野の核心です。仮想化サーバーは、高機能なサーバーを小さなサーバーに分割して貸し出すことができ、さまざまなリソースを動的に調整することができます。
このモデルは計算力業界のビジネス構造を根本的に変えました。以前は、人々が自分の計算力のニーズを満たすために、自ら計算力設備を購入する必要がありました。しかし、今ではウェブサイトで賃料を支払うだけで、高品質な計算力サービスを享受することができます。クラウドコンピューティングの今後の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化システムはユーザーから遠く離れているため、一定程度の遅延を引き起こす可能性があります。遅延は最適化できますが、光速の制限により、遅延は常に克服できません。
しかし、メタバース、自動運転、遠隔医療などの新興産業は遅延の要求が非常に低いため、クラウドコンピューティングサーバーをユーザーにより近い場所に移動する必要があり、その結果、ますます多くの小型データセンターがユーザーの周囲に配置される、これがエッジコンピューティングです。
中央集権型のクラウドコンピューティングサービスプロバイダーと比較して、分散化クラウドコンピューティングの利点は主に以下の通りです：
**アクセス性と柔軟性：**AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスプロバイダーから計算力チップへのアクセスを取得するには通常数週間かかり、高性能のGPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れです。さらに、計算力を取得するために、消費者はこれらの大企業と長期的で柔軟性のない契約を結ぶ必要があり、これが時間の損失を引き起こすだけでなく、企業の運営を硬直化させ、一定の柔軟性を失わせることになります。それに対して、分散化された計算力プラットフォームはいつでも計算力を取得でき、柔軟なハードウェアの選択肢を提供し、より強いアクセス性を持っています。
**価格がより低い：**余剰チップを利用することに加えて、ネットワークプロトコル側からチップと計算力供給者へのトークンサポートが加わることで、分散化計算力ネットワークはより安価な計算力を提供できる可能性があります。
検閲耐性： 一部のWeb3システムは、自身を無許可システムとして位置付けていません。GPUのオンライン、データのロード、データの共有、結果の共有の段階でGDPRやHIPAAなどのコンプライアンス問題を処理しました。
AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の継続的な不均衡に伴い、より多くの開発者が分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームに移行することが促進されます。同時に、牛市の間に暗号トークンの価格が上昇するため、GPU供給者はより多くの収益を得ることになり、これがさらに多くのGPU提供者がこの市場に参入することを刺激し、正のフィードバックループ効果を生むでしょう。
技術的な問題
1. 並列化の課題
分散化算力プラットフォームは通常、長尾のチップ供給を集約しています。これは、単一のチップ供給者が短期間で複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを独自に完了することがほぼ不可能であることを意味します。もしクラウドコンピューティングプラットフォームが競争力を持ちたいのであれば、並列化の手法を通じてタスクを分解し配分する必要があり、全体の完了時間を短縮し、プラットフォームの計算能力を向上させる必要があります。
しかし、並行化プロセスでは、タスクの分割方法（特に複雑な深層学習タスクに対して）、データ依存性、デバイス間の追加通信コストなど、一連の問題に直面します。
2. 新技術代替リスク
大量の資本がASIC（特定用途集積回路）の研究に投入され、テンソル処理ユニット（TPU）などの新しい発明が登場することで、分散化計算プラットフォームのGPUクラスタに影響を与える可能性があります。
これらのASICが良好な性能を提供し、コストのバランスが取れた場合、現在大規模なAI組織によって独占されているGPU市場が再び市場に戻る可能性があります。これにより、GPUの供給が増加し、分散化クラウドコンピューティングプラットフォームのエコシステムに影響を与えることになります。
3. 規制リスク
分散化クラウドコンピューティングシステムが複数の法的管轄区で運用され、異なる法律や規制の制約を受ける可能性があるため、独自の法律および規制上の課題が存在する可能性があります。データ保護やプライバシーに関する法律などのコンプライアンス要件も複雑で挑戦的である可能性があります。
現段階では、クラウドコンピューティングプラットフォームのユーザーは主に専門の開発者と機関であり、彼らは長期的に1つのプラットフォームを使用することを好み、軽々しく変更することはありません。分散化プラットフォームを使用するか中央集権プラットフォームを使用するかは、価格は考慮要素の1つに過ぎず、これらのユーザーはサービスの安定性をより重視しています。したがって、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定した十分な計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得て、長期的な協力関係と安定したキャッシュフロー収入を得ることが容易になります。
次に、ゲームレンダリングとAIに特化した新しい分散型コンピューティングプロジェクトAethirを紹介し、現在市場にある同じ分野のAIプロジェクトと分散型コンピューティングプロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価額を算出します。
Aethirプロジェクト概要
Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上の分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、企業、データセンター、暗号通貨マイニングビジネス、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、インテリジェントに再配分することで、ゲームや人工知能の企業がその製品を直接消費者に提供できるよう支援します。
このプロジェクトの重要な革新の一つはリソースプールであり、分散化された計算力の提供者を統一されたインターフェースの下に集め、世界中の顧客にサービスを提供します。リソースプールの大きな特徴は、GPUプロバイダーが自由にネットワークに接続または切断できることであり、これによりアイドル設備を持つ企業やデータセンターがダウンタイム中にネットワークに参加でき、供給者の柔軟性と設備の利用率が向上します。
Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラに依存しています：
**コンテナ（Container）：**コンテナの重要な機能は、リアルタイムのリモートレンダリングサービスを提供し、"ゼロレイテンシー"の体験を実現することです。コンテナはクラウドコンピューティングの実際の場所であり、仮想エンドポイントの役割を果たし、アプリケーションを実行およびレンダリングします。これにより、ワークロードがローカルデバイスからコンテナに移行されます。
**チェッカー（Checker）：**チェッカーノードは、Containerおよびそのサービスプロセスをチェックすることによって、Aethirネットワークの完全性とサービス品質を確保します。チェッカーノードがタスクを完了した後、自分の秘密鍵で結果に署名し、裁判官に結果を渡します。裁判官は各コンテナの2N+1の結果を受け取り、過半数の結果と同じものを提供したノードはトークン報酬を得ます。
**インデクサー（Indexer）：**Aethirネットワークのコアとして、インデクサーは消費者と適切なコンテナをマッチングさせ、クラウドアプリケーションとサービスの迅速な起動を保証します。目標は「秒単位」のサービスを提供することです - 消費者のリクエストから実際の提供までの移行（例えば、プレイヤーがリクエストを出してからゲーム画面が表示されるまで）は、可能な限り短い時間で行われるべきです。これには簡潔な信号と効率的なスケジューリングが必要です。分散化を維持し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、インデクサーはランダムに選ばれ、インデクサーの潜在的な詐欺リスクと信号遅延を減少させます。
![詳解Aethir ：兼具三重赛道の分散化クラウドコンピューティング実力プレーヤー](