Cloud Native 這個詞近年來非常熱門，CNCF 甚至也有針對這個詞給出了一個簡短的定義，然而對於每個使用者來說，要如何實踐這個定義則是百家爭鳴。我認為很認真地去探討到底什麼樣才算 Cloud Native 其實就跟很認真的探討什麼是 DevOps 一樣，就是一個沒有共識，沒有標準答案的問題。

本篇文章從 CNCF 的定義衍伸出 Cloud Native 帶來的優勢，並且針對這個領域介紹了十三種不同面向的科技樹，每個科技樹也都介紹了幾個常見的解決方案。

好處:
1. Speed
作者認為 Cloud Native 的應用程式要具有快速部署與快速開發的特性，擁有這些特性才有辦法更快地去根據市場需求而上線面對。眾多的雲端廠商都提供不同的解決方案讓部署應用程式愈來愈簡單，而 Cloud Native 相關的工具則是大量採用抽象化的方式去描述這類型的應用程式，讓需求可能更簡單與通用的部署到不同環境中。
2. Scalability and Availability
Cloud Native 的應用程式應該要可以無痛擴張來對面不論是面對一百個或是一百萬個客戶。底層所使用的資源應該都要根據當前的需求來動態配置，避免無謂的金錢成本浪費。此外自動化的 Failover 或是不同類型的部署策略(藍綠/金絲雀..等)也都可以整合到 Cloud native 的工具中。
3. Quality
Cloud Native 的應用程式建置時應該要保持不變性，這特性使得應用程式本身能夠提供良好的品質一致性。此外大部分的 Cloud Native 工具都是開放原始碼專案，這意味者使用時比較不會遇到 vendor lock-ins 的問題。

以下是作者列出來認為 Cloud Native 生態系中不可或缺的十三種面向，以及該面向中幾個知名專案。

相關領域
1. Microservices (Node.js/Kotlin,Golang)
2. CI/CD (Gitlab CICD/ Github Actions)
3. Container (Docker/Podmna/LXD)
4. Container Orchestration (Kubernetes/Google Cloud Run)
5. Infrasturcutre as Code (Terraform/Pulumi)
6. Secrets (Vault /Sealed Secrets)
7. Certificates (cert-manager/Google managerd certificates)
8. API Gateway (Ambassador/Kong)
9. Logging (EKF/Loki)
10. Monitoring (Prometheus/Grafana/Datadog)
11. Alerting (Prometheus Alertmanager/Grafana Alerts)
12. Tracing (Jaeger/Zipkin)
13. Service Mesh (Istio/Consul)

https://medium.com/quick-code/how-to-become-cloud-native-and-13-tools-to-get-you-there-861bcebb22bb

📜 [專欄新文章] ZKP 與智能合約的開發入門

✍️ Johnson

📥 歡迎投稿： https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium

這篇文章將以程式碼範例，說明 Zero Knowledge Proofs 與智能合約的結合，能夠為以太坊的生態系帶來什麼創新的應用。

本文為 Tornado Cash 研究系列的 Part 2，本系列以 tornado-core 為教材，學習開發 ZKP 的應用，另兩篇為：

Part 1：Merkle Tree in JavaScript

Part 3：Tornado Cash 實例解析

Special thanks to C.C. Liang for review and enlightenment.

近十年來最強大的密碼學科技可能就是零知識證明，或稱 zk-SNARKs (zero knowledge succinct arguments of knowledge)。

zk-SNARKs 可以將某個能得出特定結果 (output) 的計算過程 (computation)，產出一個證明，而儘管計算過程可能非常耗時，這個證明卻可以快速的被驗證。

此外，零知識證明的額外特色是：你可以在不告訴對方輸入值 (input) 的情況下，證明你確實經過了某個計算過程並得到了結果。

上述來自 Vitalik’s An approximate introduction to how zk-SNARKs are possible 文章的首段，該文說是給具有 “medium level” 數學程度的人解釋 zk-SNARKs 的運作原理。（可惜我還是看不懂 QQ）

本文則是從零知識證明 (ZKP) 應用開發的角度，結合電路 (circuit) 與智能合約的程式碼來說明 ZKP 可以為既有的以太坊智能合約帶來什麼創新的突破。

基本上可以謹記兩點 ZKP 帶來的效果：

1. 擴容：鏈下計算的功能。
2. 隱私：隱藏秘密的功能。

WithoutZK.sol

首先，讓我們先來看一段沒有任何 ZKP 的智能合約：

這份合約的主軸在 process()，我們向它輸入一個秘密值 secret，經過一段計算過程後會與 answer 比對，如果驗證成功就會改寫變數 greeting 為 “answer to the ultimate question of life, the universe, and everything”。

Computation

而計算過程是一個簡單的函式：f(x) = x**2 + 6。

我們可以輕易推出秘密就是 42。

這個計算過程有很多可能的輸入值 (input) 與輸出值 (output)：
f(2) = 10
f(3) = 15
f(4) = 22
…

但是能通過驗證的只有當輸出值和我們存放在合約的資料 answer 一樣時，才會驗證成功，並執行 process 的動作。

可以看到有一個 calculate 函式，說明這份合約在鏈上進行的計算，以及 process 需要輸入參數 _secret，而我們知道合約上所有交易都是公開的，所以這個 _secret 可以輕易在 etherscan 上被看到。

從這個簡單的合約中我們看到 ZKP 可以解決的兩個痛點：鏈下計算與隱藏秘密。

Circuits

接下來我們就改寫這份合約，加入 ZKP 的電路語言 circom，使用者就能用他的 secret 在鏈下進行計算後產生一個 proof，這 proof 就不會揭露有關 secret 的資訊，同時證明了當 secret 丟入 f(x) = x**2 + 6 的計算過程後會得出 1770 的結果 (output)，把這個 proof 丟入 process 的參數中，經過 Verifier 的驗證即可執行 process 的內容。

有關電路 circuits 的環境配置，可以參考 ZKP Hello World，這裡我們就先跳過去，直接來看 circom 的程式碼：

template Square() { signal input in; signal output out; out <== in * in;}template Add() { signal input in; signal output out; out <== in + 6;}template Calculator() { signal private input secret; signal output out; component square = Square(); component add = Add(); square.in <== secret; add.in <== square.out; out <== add.out;}component main = Calculator();

這段就是 f(x) = x**2 + 6 在 circom 上的寫法，可能需要時間去感受一下。

ZK.sol

circom 寫好後，可以產生一個 Verifier.sol 的合約，這個合約會有一個函式 verifyProof，於是我們把上方的合約改寫成使用 ZKP 的樣子：

我們可以發現 ZK 合約少了 calculate 函式，顯然 f(x) = x**2 + 6 已經被我們寫到電路上了。

snarkjs

產生證明的程式碼以 javascript 寫成如下：

let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);

於是提交 proof 給合約，完成驗證，達到所謂鏈下計算的功能。

最後讓我們完整看一段 javascript 的單元測試，使用 snarkjs 來產生證明，對合約的 process 進行測試：

對合約來說， secret = 42 是完全不知情的，因此隱藏了秘密。

publicSignals

之前不太清楚 publicSignals 的用意，因此在這裡特別說明一下。

基本上在產生證明的同時，也會隨帶產生這個 circom 所有的 public 值，也就是 publicSignals，如下：

let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);

在我們的例子中 publicSignals 只有一個，就是 1770。

而 verifyProof 要輸入的參數除了 proof 之外，也要填入 public 值，簡單來說會是：

const isValid = verifyProof(proof, publicSignals);

問題來了，我們在設計應用邏輯時，當使用者要提交參數進行驗證的時候，publicSignals 會是由「使用者」填入嗎？或者是說，儘管是使用者填入，那它需不需要先經過檢查，才可以填入 verifyProof？

關鍵在於我們的合約上存有一筆資料：answer = 1770

回頭看合約上的 process 在進行 verifyProof 之前，必須要檢查 isAnswer(publicSignals[0])：

想想要是沒有檢查 isAnswer，這份合約會發生什麼事情？

我們的應用邏輯就會變得毫無意義，因為少了要驗證的答案，就只是完成計算 f(42) = 1770，那麼不論是 f(1) = 7 或 f(2) = 10，使用者都可以自己產生證明與結果，自己把 proof 和 publicSignals 填入 verifyProof 的參數中，都會通過驗證。

至此可以看出，ZKP 只有把「計算過程」抽離到鏈下的電路，計算後的結果仍需要與鏈上既有的資料進行比對與確認後，才能算是有效的應用 ZKP。

應用邏輯的開發

本文主要談到的是 zk-SNARKs 上層應用邏輯的開發，關於 ZKP 的底層邏輯如上述使用的 groth16 或其他如 plonk 是本文打算忽略掉的部分。

從上述的例子可以看到，即使我們努力用 circom 實作藏住 secret，但由於計算過程太過簡單，只有 f(x) = x**2+6，輕易就能從 answer 反推出我們的 secret 是 42，因此在應用邏輯的開發上，也必須注意 circom 的設計可能出了問題，導致私密訊息容易外洩，那儘管使用再強的 ZKP 底層邏輯，在應用邏輯上有漏洞，也沒辦法達到隱藏秘密的效果。

此外，在看 circom 的程式碼時，可以關注最後一個 template 的 private 與 public 值分別是什麼。以本文的 Calculator 為例，private 值有 secret，public 值有 out。

另外補充：

如果有個 signal input 但它不是 private input，就會被歸類為 public。

一個 circuit 至少會有一個 public，因為計算過程一定會有一個結果。

最後，在開發的過程中我會用 javascript 先實作計算過程，也可以順便產出 input.json，然後再用 circom 語言把計算過程實現，產生 proof 和 public 後，再去對照所有 public 值和 private 值，確認是不是符合電路計算後所要的結果，也就是比較 javascript 算出來的和 circom 算出來的一不一樣，如果不一樣就能確定程式碼是有 bug 的。

參考範例：https://github.com/chnejohnson/circom-playground

總結

本文的程式碼展現 ZKP 可以做到鏈下計算與隱藏秘密的功能，在真實專案中，可想而知電路的計算過程不會這麼單純。

會出現在真實專案中的計算像是 hash function，複雜一點會加入 Merkle Tree，或是電子簽章 EdDSA，於是就能產生更完整的應用如 Layer 2 擴容方案之一的 ZK Rollup，或是做到匿名交易的 Tornado Cash。

本文原始碼：https://github.com/chnejohnson/mini-zkp

下篇文章就來分享 Tornado Cash 是如何利用 ZKP 達成匿名交易的！

參考資料

概念介紹

Cryptography Playground

zk-SNARKs-Explainer

神奇的零知識證明！既能保守秘密，又讓別人信你！

認識零知識證明 — COSCUP 2019 | Youtube

應用零知識證明 — COSCUP 2020 | Youtube

ZK Rollup

動手實做零知識 — circom — Kimi

ZK-Rollup 开发经验分享 Part I — Fluidex

ZkRollup Tutorial

ZK Rollup & Optimistic Rollup — Kimi Wu | Medium

Circom

circom/TUTORIAL.md at master · iden3/circom · GitHub

ZKP Hello World

其他

深入瞭解 zk-SNARKs

瞭解神秘的 ZK-STARKs

zk-SNARKs和zk-STARKs解釋 | Binance Academy

[ZKP 讀書會] MACI

Semaphore

Zero-knowledge Virtual Machines, the Polaris License, and Vendor Lock-in | by Koh Wei Jie

Introduction & Evolution of ZK Ecosystem — YouTube

The Limitations of Privacy — Barry Whitehat — YouTube

Introduction to Zero Knowledge Proofs — Elena Nadolinski

ZKP 與智能合約的開發入門 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

👏 歡迎轉載分享鼓掌

有唔少做緊marketing的讀者問我怎樣由marketing轉左做半隻IT狗，我不得不說其實也是摸著石頭過河...

話說，當年人妻先生做big 4 marketing 的maternity cover 時，大上司唔知做咩事突然間想搞個platform 出黎同客戶online social...

咁你都知啦，神說有光，然後世界便有了光，腦細說有個platform，然後公司便有了個platform... 但問題係... 我上司係老一輩嘅人，識講唔識做，呢啲平台整完又係唔識用同埋維護，加上本身budget又唔多，所以個平台係建基於一個很老舊的系統之上。眾所9知Big4係幾咁現實嘅地方，無錢賺嘅野係無人會搞，拎完公司budget又計唔返ROI嘅野，根本就是負資產和炸彈。

玩過海軍陸戰棋就明白，啲排長專係用黎撞炸彈，咁我作為一個maternity cover，簡單係完美炮灰，所以就「慷慨地」將成個平台運作交左俾我一個人自生自滅，不，是自由發揮。

去到最尾，我也幸不辱命，將這個平台和系統摸得清清楚楚，但同時也攬住個炸彈爆左，咁我自然也不被續約。

點知呢個時候，咁岩有間銀行嘅corporate affairs請人，而佢要請嘅正正就係識marketing而又熟悉呢個系統嘅人去管住呢個系統嘅使用、升級同埋維護。而呢個系統也正如我所講係好舊，所以當時全英國熟悉嘅人應該唔夠一百人，而同時間會搵工嘅人就更是鳳毛麟角，再加上corporate affairs同marketing 本身係好朋友，我比起其他做IT嘅人可謂「親上加親」。

就係咁，我被上司大人一發入魂，不，是一擊即中，first in 即請... 😂😂😂

然後... 由於部門缺人也沒什麼人懂這個系統，所以我就慢慢跟這個系統變成了共生的關係，也慢慢與IT team合作一步一步完善個系統同埋做藍圖，上司也慢慢栽培我IT project management的技巧，我大概就是這樣成了半個IT和半個Corporate affairs 人，到後來我又take up 左個關於branding的額外崗位，現在變成了IT, corporate affairs brand and marketing的謎之四不像 😰😰

到了現在，還在用這套系統的人越來越少，我倒反而變得更稀珍起來。這個系統對我來說是一個龜甲，上司大人說全公司全球只餘下我一人在管理這個系統，炒了我等同把幾千萬扔進海，所以我的位置穩如泰山，但同樣地也很難讓我突破，畢竟除了這公司外誰又會對我這幾年的知識和經驗有興趣？

有什麼解決方法？我暫時也沒有好好的想到，不過剛剛公司又和系統的vendor 簽了三年約，那即是說我起碼還有三年可以考慮出路...

我也跟上司大人提議，讓我進修一些IT product owner 的文憑，如果我要向IT方面突破也應該是這樣了... 反正是公司付錢，我當給自己一兩年時間讀書也沒差吧？同時間也留意一下公司有沒有一些IT 項目在找「義工」幫忙，我也能試試看賺點經驗吧...

#總的來說根本是靠運氣
#要不是舊公司扔個炸彈過黎
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#就算打工都可以做slash
#真係唔知好嬲定好笑
#又或是咩都唔理繼續hea下hea下一個月又袋幾k
#一早都話左唔好煩
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#埋街食井水就算
#圖片係尋晚晚餐
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