Arweave 버전 17 백서 설명 (V): 더 많은 파생 인센티브

이 글은 Gerry Wang @ Arweave Oasis의 글이며, 원래 @ArweaveOasis 트위터에 처음 게시되었습니다

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네트워크 매개변수에서 총 파티션 수를 측정하는 방법은 무엇인가요?

앞에서 설명한 방정식과 Arweave 네트워크에서 제공하는 몇 가지 정보를 사용하면 네트워크에서 저장 중인 총 사본 수를 계산할 수 있습니다. 채굴자가 새로운 블록을 채굴할 때마다 해당 블록의 솔루션 해시가 SPoA 챌린지의 첫 번째 역방향 범위에서 나온 것인지, 두 번째 역방향 범위에서 나온 것인지 확인할 수 있습니다. 완전한 사본이 저장되는 네트워크에서 이 비율은 기본적으로 1:1입니다. 그러나 채굴자가 데이터의 불완전한 파티션이나 중복을 저장하는 경우(따라서 효율성 페널티를 받는 경우) 이 비율은 1보다 작아집니다.

관찰된 SPoA 소스 비율을 계산하여 파티션당 평균 해시를 계산할 수 있습니다. 지난 1,000개의 블록에 n1개의 첫 번째 범위 SPoA와 n2개의 두 번째 범위 SPoA가 있다고 가정해 보겠습니다. 이는 평균 복제본 완성도가 n2/n1이며, 따라서 파티션당 채굴 효율은 다음과 같습니다.

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방정식 참고: 이 방정식에서 n1, n2의 수의 비율이 1:1이면 e_m은 1입니다.

위 식을 사용하면 네트워크의 총 파티션 수를 정확하게 추정할 수 있습니다. 난이도 매개변수가 d인 경우, 시도되는 해시 수의 예상 값은 다음과 같습니다.

각 파티션의 효율이 e_m인 경우, 120초가 조금 넘게 소요됩니다. 초가 조금 넘게 소요됩니다. 이 많은 시도를 생성하는 데 필요한 예상 파티션 수는 다음과 같습니다.

방정식 참고:. E[trials]는 네트워크에서 시도한 해시 수의 총 예상값이며, 800은 파티션의 초당 최대 해시 수이고, e_m을 곱하면 해당 채굴 효율에서 해시 수이며, 120을 곱하면 해당 채굴 효율에서 채굴 주기(보통 약 2분)의 총 해시 수입니다.

3.6TB의 파티션 크기를 고려하면 네트워크의 배포된 스토리지 용량을 도출할 수 있습니다.

스토리지 관련 데이터 세트와 평균 복제본 무결성은 네트워크에서 관찰된 값에서 자체적으로 계산할 수 있습니다.

데이터 라우팅 최적화를 위한 인센티브

보다 효율적인 채굴을 위해 완전한 복제본을 구축하도록 채굴자에게 인센티브를 제공하는 메커니즘은 프로토콜에 도움이 되는 여러 가지 인센티브를 유발합니다. 여기에는 채굴자가 P2P 네트워크를 통해 데이터를 빠르게 전송하기 위해 최적화된 데이터 라우팅 솔루션을 개발하도록 하는 인센티브가 포함되며, 이는 복잡하고 중요한 과제를 해결하는 강력한 원동력이 됩니다. 노드는 네트워크의 모든 데이터 블록을 신속하게 전송할 수 있어야 하므로, 사용자와 다른 채굴자가 데이터에 쉽게 액세스하고 데이터 가용성을 개선할 수 있도록 재사용 가능한 라우팅 기능을 유지해야 합니다.

채굴자에게 데이터 라우팅 최적화를 위한 이 새로운 인센티브는 비트코인 채굴자들이 더 효율적인 전용 채굴 하드웨어를 개발하기 위해 경쟁하는 것과 유사한 경쟁 환경을 조성할 수 있습니다. 이러한 경쟁은 라우팅 인프라의 혁신을 촉진하여 궁극적으로 더 효율적이고 강력한 분산 네트워크로 이어질 것입니다.

대역폭 공유 인센티브

저장소 복제에 대한 아위브의 마이닝 인센티브의 또 다른 스핀오프 효과는 마이너들이 네트워크의 데이터에 액세스해야 한다는 강력한 필요성입니다. 이는 다음과 같은 데이터 액세스를 위한 다양한 시장 모델을 만들어냅니다:

• 카르마와 낙관적 호혜성의 원칙: Arweave 네트워크의 노드는 비트토렌트처럼 대역폭을 함께 공유하는 게임에서 함께 작동합니다. 이 게임에서 노드는 서로 데이터를 공유합니다. 또한 노드는 때때로 미래의 수익을 낙관적으로 기대하면서 무작위로 데이터를 공유합니다. 각 노드는 자체적으로 피어 순위를 유지하며, 이러한 순위가 결정된 방법이나 이유를 보고할 필요가 없습니다. 이러한 메커니즘은 한때 전 세계 인터넷 트래픽의 약 27%를 차지했던 BitTorrent와 같은 데이터 공유 플랫폼에서 괄목할 만한 성공을 거두었습니다.

• 물리적 디스크 배포를 통한 수익: 노드 운영자는 위브 네트워크에서 데이터를 저장하는 물리적 디스크를 금전이나 다른 형태의 지불과 교환하여 직접 구매하거나 판매할 수 있습니다. 대역폭이 제한된 채굴자의 경우, Arweave 노드를 실행하는 데 필요한 대량의 데이터를 고려할 때 이 방법이 선호되는 옵션일 수 있습니다. 이 전송 방법은 기존의 패킷 필터와 방화벽을 우회합니다. 실제로 원시 데이터의 다운로드는 많은 신규 채굴자들이 극복해야 하는 장애물이며, 네트워크 전반의 데이터 양이 점차 증가함에 따라 이러한 형태의 데이터 액세스는 훨씬 더 쉽고 효율적인 채널이 될 것입니다.

• 결제 프로토콜: 노드는 데이터에 접근할 때 지불할 수 있는 프로토콜과 마켓플레이스에 참여할 수도 있습니다.Permaweb 결제 프로토콜(P3)은 결제 채널을 사용하여 Arweave 내의 다양한 서비스에 인센티브를 제공하는 방법 중 하나입니다(다음을 포함). 간단한 데이터 액세스).

확장성

아르위브가 블록을 생성하는 데 걸리는 평균 시간은 약 2분이며, 각 블록은 최대 1,000개의 트랜잭션을 포함합니다. 이 제한은 블록의 검증과 동기화를 매우 가볍게 유지하여 전체 네트워크의 광범위한 탈중앙화를 가능하게 합니다. 그러나 트랜잭션 수에 대한 이러한 제한이 특정 블록에 저장할 수 있는 데이터의 크기나 양에 대한 제한을 의미하지는 않는데, Arweave는 '번들링'이라는 메커니즘을 사용하기 때문입니다. 번들링은 다양한 데이터 항목을 하나의 트랜잭션으로 결합하기 위해 핵심 프로토콜 위에 구축된 네트워크 전반의 표준(표준 #ANS104)입니다. 번들링된 트랜잭션은 검색 시 그 구성 항목으로 '언번들링'될 수 있기 때문에 이러한 데이터 항목은 기능적으로 네트워크의 최상위 데이터 저장소 트랜잭션과 동일합니다.

Arweave의 최대 트랜잭션 크기는 2^{256}-1 바이트이며, 이는 잠재적으로 재귀적인 패키지의 개별 데이터 항목으로 얼마든지 나눌 수 있습니다. 이를 통해 네트워크의 처리량을 실질적인 제한 없이 확장할 수 있습니다. 이러한 최적화가 가능한 이유는 Arweave의 데이터 업로드가 파라미터화되지 않고 네트워크의 모든 바이트가 동일한 글로벌 메르켈화 데이터 세트의 일부이며 공유 스토리지 기금(엔도네이션)에 의해 지원되기 때문입니다. 이 설계의 한 가지 요소는 개별 데이터 항목에서 업로드된 패키지로 지불금을 통합하는 것입니다. 사용자는 단일 패키징 거래에서 데이터 항목 결제를 통합하거나, 패키징 서비스 제공자가 다른 사용자의 데이터 항목과 통합하여 결제를 완전히 체인 아래로 이동하도록 선택할 수 있습니다.

그림 1: 패키징을 사용하면 데이터를 최상위 트랜잭션으로 전달하고 스택할 수 있습니다.

아르위브에서는 모든 트랜잭션이 총 가치에 따라 블록당 1,000개의 슬롯에 포함되도록 선택되며, 채굴자는 거래 수수료에 비례하여 포함 수수료를 받습니다. 이는 블록 공간이 부족할 때 패커 서비스가 재귀적인 방식으로 거래를 결합하도록 인센티브를 제공하여 네트워크의 확장성을 높입니다. 그 결과, 다른 블록체인에서처럼 블록 공간 경매 메커니즘을 거치지 않고도 아무리 많은 패커와 사용자가 언제든지 네트워크에 글을 쓸 수 있습니다. 또한, 더 큰 규모의 트랜잭션을 구성하기 위한 패커 간의 경쟁으로 인해 최종적으로 사용자가 부담하는 수수료 비용이 하락할 것입니다. 이는 제한된 블록 공간을 차지하기 위한 경쟁이 너무 치열해 사용자가 점점 더 많은 수수료를 지불해야 하는 다른 블록체인과 대조적이며, 결국 일부 사용자는 수수료가 너무 높아 네트워크 사용을 중단하게 됩니다.

그림 2: 더 큰 패킷에 대한 선호는 패커가 수수료 비용을 최소화하기 위해 데이터를 재귀적으로 패킹하도록 장려합니다

사용자는 또한 체인 아래의 패커를 통해 데이터를 업로드할 수 있으며, 이는 사용자가 패커가 지원하는 모든 결제 방법을 통해 Arweave 스토리지 비용을 지불할 수 있다는 장점이 있으며 패커는 AR을 사용하여 그룹화된 데이터를 정산합니다. 현재 Arweave 네트워크는 패커 서비스를 통해 최소 18가지 결제 수단을 지원합니다.