Shoalフレームワーク：Aptos上のBullsharkプロトコルのレイテンシーをドロップする方法

概要

Aptos LabsはShoalフレームワークを開発し、パイプライン処理とリーダーの信頼性メカニズムを通じて、Narwhalに基づくコンセンサスプロトコル(の性能を大幅に向上させました。DAG-Rider、Tusk、Bullshark)のような。障害がない場合、ShoalはBullsharkのレイテンシーを40%ドロップし、障害がある場合は80%ドロップします。

Shoalの核心的な考え方は、複数の基盤プロトコルインスタンスを順番に実行することです。Bullsharkを例に挙げると、まるで複数の"サメ"がリレー競技で走っているかのようです。

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

背景と課題

ブロックチェーンネットワークは常により高いパフォーマンスを追求しています。初期の通信の複雑さをドロップすることでスループットを向上させる試みは、効果が限られていました。最近のブレークスルーは、データの伝播とコンセンサスロジックを分離し、並列処理を実現することにあります。Narwhalシステムはこのアーキテクチャを採用し、160,000 TPSのスループットを実現しました。

しかし、リーダーのコンセンサスプロトコル(であるHotstuff/Jolteon)は、Narwhalの潜在能力を十分に活用できませんでした。一方、DAGに基づくBullsharkは高スループットをサポートしていますが、レイテンシーが50%増加しました。

DAGプロトコルにおいて、パイプライン処理とリーダーの信用メカニズムを実装することは困難であると考えられています。

1. Bullsharkのコアロジックを変更することは不可能なようです
2. ダイナミックリーダー選択は異なるソート結果をもたらす可能性があります

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

Shoalフレームワーク設計

Shoalフレームワークは上記の課題を巧みに解決します:

1. パイプライン処理:複数のBullsharkインスタンスを順番に実行し、それぞれのインスタンスが1つのアンカーポイントを処理します。
2. リーダーの信用: アンカーポイントに基づく因果歴史計算により、検証ノードのスコアを得て、高スコアノードをリーダーとして選択する傾向がある
3. タイムアウトなし: DAG構造が提供する「時計」を利用してネットワーク速度を推定し、タイムアウトメカニズムの使用を避ける

これらの技術の組み合わせにより、Shoalは非同期ネットワークやリーダー障害の状況でもネットワーク速度で動作することができます。

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?

結果を評価する

実験によると、ShoalはBullsharkのレイテンシーを大幅に改善しました:

• 無故障の場合: Baseline Bullsharkに比べてレイテンシーが40%ドロップ
• 障害が発生した場合(50個の検証ノード、16回の障害):Baseline Bullsharkに対してレイテンシーがドロップ65%

Shoalは"普遍的な応答"特性を持ち、さまざまなネットワーク条件下でも良好なパフォーマンスを維持できます。

総じて、ShoalフレームワークはDAG-BFTの重要な問題を成功裏に解決し、Aptosブロックチェーンの性能を大幅に向上させました。

! Shoalフレームワークを説明する10,000語:AptosでBullsharkのレイテンシーを減らす方法は?