Shoal Framework:AptosでのBullsharkのレイテンシーを最適化

Aptosラボは最近、DAG BFTにおける2つの重要な問題を解決し、レイテンシーを大幅に低下させ、初めて決定論的実際プロトコルにおいてタイムアウトの必要性を排除しました。全体として、Bullsharkのレイテンシーは無故障の場合で40％、故障の場合で80％改善されました。

Shoalは、Narwhalに基づく合意プロトコルを強化するためのフレームワークで、パイプラインとリーダーの信頼性を通じて機能します。パイプラインは、各ラウンドでアンカーを導入することによってDAGのソートのレイテンシーを減少させ、リーダーの信頼性は、アンカーが最も速い検証ノードに関連付けられることを保証することで、レイテンシーをさらに改善します。さらに、リーダーの信頼性により、Shoalは非同期DAG構築を利用して、すべてのシナリオでタイムアウトを排除できます。

! 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のコアテクノロジーは非常にシンプルで、主に底層プロトコルの複数の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、まるで一群の"サメ"がリレー競技をしているようなものです。

ブロックチェーンネットワークの高性能を追求する過程で、初期は主に通信の複雑さを減少させることに焦点を当てていましたが、これは顕著なスループットの向上をもたらしませんでした。最近のブレークスルーは、データの伝播がリーダーシッププロトコルに基づく主要なボトルネックであることを認識したことに起因し、並列化からの恩恵を受けることができます。Narwhalシステムはデータの伝播とコアコンセンサスロジックを分離し、16万TPSのスループットを実現しました。

しかし、リーダーに基づくコンセンサスプロトコルであるHotstuff/Jolteonは、Narwhalのスループットの潜在能力を十分に活用できません。そのため、AptosはNarwhal DAGの上にBullsharkというゼロ通信オーバーヘッドのコンセンサスプロトコルを展開することを決定しました。しかし、BullsharkのDAG構造は50%のレイテンシーコストをもたらします。

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Shoalフレームワークは、パイプラインとリーダーの信頼メカニズムを通じて、Bullsharkのレイテンシーを大幅に低下させました。パイプラインは、各ラウンドにアンカーポイントを持つことを許可し、DAG内のすべての非アンカーポイントの頂点のレイテンシーを3ラウンドに減少させます。リーダーの信頼メカニズムは、迅速なリーダーを選択する傾向があります。

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Shoalの核心的な考え方は、複数のBullsharkインスタンスを順番に組み合わせることです。すべてのバリデーターが最初の順序付きアンカーポイントに同意する特性を利用して、最初の順序付きアンカーポイントをインスタンスの切り替えポイントとして使用し、アンカーの因果歴史を用いてリーダーの評判を計算します。

この方法は、パイプラインを実現するだけでなく、リーダーの信用メカニズムを自然に組み合わせています。第rラウンドのアンカーポイントの順序付けが行われた後、バリデーターはそのアンカーポイントの因果歴に基づいて、r+1ラウンドから新しいリーダーマッピングを計算し、更新されたアンカーポイント選択関数を使用して新しいBullsharkインスタンスを実行するだけです。

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Shoalは、タイムアウトの必要性も排除しました。ネットワーク速度を推定するために、DAG構築が提供する「クロック」を利用し、十分な誠実な検証者がDAGに頂点を追加し続ける限り、ラウンドは継続的に進行します。リーダーの信用メカニズムは、選択した迅速な検証ノードをリーダーとして確実にすることで、システムがすべての現実のシナリオでネットワーク速度で動作できるようにします。

! 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は、リーダーが失敗したりネットワークが非同期であっても、ネットワーク速度で持続的に動作する「普遍的応答」という特性を提供します。これは、Hotstuffなどのプロトコルの「楽観的応答」特性に比べて著しい利点があります。

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評価結果は、ShoalがBullsharkのレイテンシーを大幅に改善したことを示しています。故障がない場合、Shoalはパイプラインとリーダーの信頼性を組み合わせて最適なレイテンシーを実現しました。故障がある場合、リーダーの信頼性メカニズムは、失敗した検証者がリーダーとして選ばれる可能性を低下させることにより、ShoalのレイテンシーをベースラインのBullsharkより65%低くしました。

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総じて、Shoalフレームワークはシンプルで効率的な方法でDAG-BFTにおける重要なレイテンシー問題を成功裏に解決し、Aptosなどのブロックチェーンシステムの性能最適化に新たな視点を提供しました。