Планування моделі Gas з відокремленням витрат на зберігання та виконання Aptos

Нещодавно команда Aptos оголосила, що протягом наступних кількох місяців вона зосередиться на поліпшенні механізму збору плати за газ. Це рішення виникло внаслідок глибокого спілкування з громадою Aptos та збору відгуків.

Команда розробила тридоступну стратегію: по-перше, планується знизити ціну Gas для динамічних NFT до однієї десятої від початкової ціни в січні 2023 року; по-друге, у першому кварталі 2023 року буде створена ефективна структура даних для Gas; нарешті, на початку другого кварталу 2023 року буде спроектована нова модель Gas, яка розділить витрати на зберігання та виконання, щоб реалізувати витрати на виконання Gas, що базуються на попиті.

Перед запуском основної мережі Aptos Labs детально представила принципи, процес, методи розрахунку та плани коригування Gas.

План вдосконалення моделі Gas команди Aptos на наступний рік

Як частина місії прискорення розвитку екосистеми Aptos, команда регулярно співпрацює з будівельниками спільноти для збору пропозицій щодо поліпшення. Серед них графік покращення витрат Gas став найактуальнішою темою.

Команда Aptos запропонувала трьохетапний план реалізації витрат на Gas, що залежать від попиту, на платформі:

1. Початок січня 2023 року: оптимізація операцій з даними NFT, зниження ціни Gas для динамічних NFT до однієї десятої від попередньої.

2. Перший квартал 2023 року: створення ефективної структури даних Gas через всебічну підтримку від посібників до індексів.

3. Кінець першого кварталу 2023 року до початку другого кварталу: розробка вдосконаленої моделі Gas, розділення витрат на зберігання та виконання, забезпечення витрат на Gas, що ґрунтуються на попиті для виконання.

Аналіз фону

Початковою метою команди було зменшити тарифи на газ у 10-100 разів. Щоб перевірити цю можливість, вони провели прямі розмови з кількома розробниками екосистеми та проаналізували велику кількість даних про транзакції в мережі.

Дослідження виявило, що вартість переказу токенів на Aptos складає приблизно 0,00055 APT, більшість витрат на DeFi-операції коливається між 0,003 і 0,005 APT. Витрати на газ в основному складаються з виконання (понад 50%) та створення проєкту (понад 20%).

Хоча в короткостроковій перспективі важко знайти ідеальне рішення, команда виявила ключову проблему в існуючій політиці Gas: Aptos об'єднує витрати на виконання та зберігання Gas, незважаючи на те, що їх функції різні.

Щодо виконання, Gas обмежує максимальний час виконання транзакції; а щодо зберігання, Gas визначає раціональне використання дефіцитних ресурсів. Враховуючи цю зв'язок, зниження витрат однієї сторони неминуче вплине на іншу сторону. Наприклад, значне зменшення Gas для виконання призведе до такої ж значної зменшення загальної кількості пам'яті, доступної для окремої транзакції, аналіз показує, що такі дії мають обмежену вигоду.

Короткострокова стратегія: зменшення динамічних витрат на газ для NFT

Хоча знизити Gas-費 від 10 до 100 разів неможливо, команда знайшла область, яка може негайно вплинути: динамічні NFT. Під час написання початкового SimpleMap команда обрала шлях надмірної оптимізації.

SimpleMap забезпечує O(Log N) читань та O(N) додавань і видалень. Проте, компаратор, що використовується для оцінки, суттєво вплинув на ціну Gas, що не було передбачено під час реалізації.

Практика показує, що примусове впровадження може знизити витрати більше ніж на 50%. Команда Aptos готує це оновлення для основної мережі та випускає першу пропозицію з покращення Aptos (AIP).

Середньострокова стратегія: ефективна структура даних Gas

Багато команд в екосистемі вже усвідомили тонкощі зберігання Gas і впровадили власні ефективні структури даних Gas. У цій сфері потрібно враховувати два основні фактори: розмір даних і застосування.

Модель зберігання Aptos Gas надає безкоштовні байти при створенні слота (наприклад, елемента таблиці або ресурсу). Агрегація даних у вже існуючому слоті понад певну межу стане дорожчою, ніж створення нового слота. Деякі розробники вже знайшли цей баланс. Команда розробляє SmartVector для спрощення цього процесу.

Враховуючи безпосередній вплив часу пошуку на витрати та масштаб, вектори мають обмеження. З цією метою команда також досліджує SmartTree, який має ефективний час пошуку та інкрементальних операцій.

Крім того, команда планує відновити підтримку BucketTable для досягнення більш ефективного зберігання великомасштабних класів карт. Наразі Table є переважним методом для більшості таких робіт, як показано на прикладі TokenStore стандарту токенів Aptos.

Токен може більш ефективно зберігатися в BucketTable. Щоб зробити цю роботу більш ефективною, BucketTable потребує більше оптимізації. Ці зусилля вимагають більше посилення, AIP, документації та підтримки індексів.

Довгострокова стратегія: витрати на газ, що залежать від попиту

Поточна структура Gas поєднує витрати на виконання та витрати на зберігання, що призводить до дисбалансу цін на Gas. Крім того, існуюча схема ціноутворення на зберігання не має здатності відображати життєвий цикл даних, тому взаємодія зі зберіганням повинна залишатися дорогою, щоб запобігти зловживанням. Поточна схема також не надає стимулів для видалення даних.

Протягом наступних кількох місяців команда Aptos вирішить ці проблеми завдяки двом ініціативам:

1. Відокремлення зберігання та виконання витрат на газ і зниження витрат на виконання
2. Надати рамки для повернення витрат на зберігання

Хоча план повернення витрат на зберігання все ще знаходиться на ранній стадії концепції, команда встановила основні принципи: повернення витрат на зберігання повинно повертатися на початковий рахунок, з якого було здійснено оплату за створення даних. Субсидії на створення даних повинні бути доступні з центрального рахунку, такого як рахунок, що створює NFT або ресурси, які сприяють операціям DeFi.

Команда з нетерпінням чекає на можливість поділитися більше деталей у майбутніх AIP або медійних статтях. Після завершення цих покращень, операції з NFT, оновлення оракулів, а також оновлення позицій у DeFi операціях будуть вигравати від значного зниження витрат на Gas.