Мультичейн будущего: самонастраивающаяся архитектура блокчейна

Автор: Денис Аветисян

Новая модель оптимизации позволяет динамически адаптировать мультичейн-инфраструктуры, обеспечивая баланс между потребностями приложений, операторов и общей производительностью системы.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Управление многоагентными предпочтениями посредством настройки весов [latex]\lambda_{app}[/latex], [latex]\lambda_{op}[/latex] и [latex]\lambda_{sys}[/latex] демонстрирует плавный компромисс между полезностью приложений, операторов и системы, при котором максимальные значения достигаются в областях, доминирующих соответствующим весом, например, полезность приложений - около точки (1,0,0). — Управление многоагентными предпочтениями посредством настройки весов $\lambda_{app}$ , $\lambda_{op}$ и $\lambda_{sys}$ демонстрирует плавный компромисс между полезностью приложений, операторов и системы, при котором максимальные значения достигаются в областях, доминирующих соответствующим весом, например, полезность приложений — около точки (1,0,0).

Предлагается фреймворк для адаптивной конфигурации мультичейн-блокчейнов с использованием многоагентной оптимизации для повышения масштабируемости и эффективного распределения ресурсов.

Несмотря на широкое распространение блокчейнов для безопасных транзакций, их масштабируемость остается узким местом, а существующие мультичейн-архитектуры часто статичны и не адаптируются к меняющимся потребностям. В работе ‘An Adaptive Multichain Blockchain: A Multiobjective Optimization Approach’ предложен подход к конфигурации мультичейн-инфраструктур на основе многоагентной оптимизации, балансирующей интересы приложений, операторов и системы в целом. Разработанная модель позволяет динамически формировать эфемерные цепи и устанавливать цены, максимизируя суммарную полезность для всех участников. Какие компромиссы между пропускной способностью, децентрализацией, прибылью операторов и стабильностью сервиса могут быть достигнуты с помощью данного подхода?

Узкие Места Мультичейна: Ограничения Статического Распределения

Традиционные архитектуры блокчейна испытывают трудности при одновременной обработке разнообразных запросов от различных приложений. Эта неспособность эффективно распределять ресурсы приводит к перегрузкам сети и, как следствие, к значительному росту стоимости транзакций — так называемому $Gas Price$ . По мере увеличения числа пользователей и сложности приложений, пропускная способность блокчейна достигает своего предела, вызывая задержки и делая использование сети дорогостоящим. В результате, даже простые операции могут потребовать значительных затрат, ограничивая возможности децентрализованных приложений и препятствуя широкому распространению технологии. Данная проблема особенно остро проявляется в периоды высокой активности, когда конкуренция за ограниченные ресурсы сети достигает максимума.

Традиционные блокчейн-архитектуры часто сталкиваются с проблемой неэффективного использования ресурсов из-за статического распределения. В отличие от гибких систем, где вычислительные мощности и пропускная способность динамически адаптируются к текущей нагрузке, фиксированное распределение ресурсов создает узкое место. Когда спрос на выполнение транзакций или смарт-контрактов внезапно возрастает, система не может оперативно перераспределить ресурсы, что приводит к перегрузкам и увеличению времени подтверждения транзакций. Это особенно критично для приложений с переменной нагрузкой, где пиковые периоды чередуются с периодами низкой активности. Неспособность масштабироваться в соответствии с меняющимися потребностями ограничивает возможности блокчейна и препятствует его широкому внедрению, поскольку пользователи сталкиваются с высокой стоимостью транзакций и снижением производительности системы.

Жесткость статических распределений ресурсов в блокчейн-сетях приводит к несоответствию между потребностями приложений и доступными ресурсами, что негативно сказывается на пользовательском опыте. Это несоответствие, или “расхождение”, измеряется с помощью специального показателя — “Метрики расхождения”, значения которого варьируются от 0 до 1. Значение, близкое к 0, указывает на эффективное соответствие ресурсов запросам приложений, тогда как значение, приближающееся к 1, свидетельствует о значительном дисбалансе и, как следствие, о снижении производительности и увеличении транзакционных издержек. По сути, данный показатель позволяет количественно оценить степень “узкого горлышка”, возникающего из-за негибкости системы в адаптации к меняющимся нагрузкам, и служит индикатором потенциальных проблем с масштабируемостью и удобством использования.

Адаптивная Конфигурация: Динамическое Управление Ресурсами

Предлагается концепция Адаптивной Мультичейн Конфигурации — фреймворк, динамически переконфигурирующий мультичейн блокчейны для оптимизации распределения ресурсов. В основе лежит возможность гибкого изменения конфигурации блокчейна в реальном времени, реагируя на текущие потребности приложений и пользователей. Данный подход позволяет избегать статической аллокации ресурсов, что особенно важно в динамически меняющихся средах, где требования к производительности и пропускной способности могут значительно варьироваться. Реализация предполагает автоматизированное изменение параметров блокчейна, включая количество узлов, размер блоков и алгоритмы консенсуса, для достижения максимальной эффективности использования ресурсов и обеспечения оптимальной производительности системы.

Реализация динамической реконфигурации достигается посредством многоагентной оптимизации, где приложения, операторы и пользователи рассматриваются как отдельные агенты, преследующие собственные цели. В рамках проведенных симуляций, каждый агент оптимизирует свои ресурсы, учитывая параметры $κ = 0.3$ и $σ = 0.9$ , представляющие собой коэффициенты, влияющие на скорость адаптации и уровень риска, соответственно. Вариации этих параметров в симуляционных экземплярах позволили оценить эффективность системы в различных условиях и продемонстрировать ее способность к динамическому распределению ресурсов между агентами с учетом их индивидуальных потребностей и приоритетов.

Для обеспечения справедливого сравнения и эффективного распределения ресурсов между агентами (приложениями, операторами и пользователями) в рамках системы `Adaptive Multichain Configuration` применяются методы нормализации. Нормализация данных позволяет привести различные показатели к единой шкале, устраняя влияние абсолютных значений и обеспечивая корректную оценку потребностей каждого агента. В частности, применяется нормализация на основе min-max масштабирования, что позволяет привести значения ресурсов каждого агента к диапазону от 0 до 1, учитывая максимальные и минимальные значения, наблюдаемые в системе. Это позволяет алгоритму оптимизации учитывать относительные потребности агентов и эффективно распределять ресурсы, избегая ситуаций, когда агенты с изначально большими потребностями доминируют в распределении.

Система использует эфемерные (временные) цепи, которые динамически создаются и удаляются в зависимости от текущего спроса и назначения агентам. Создание цепи происходит при появлении потребности в ресурсах для конкретного агента или группы агентов, а ее удаление — после завершения соответствующих задач или снижения потребности. Этот подход позволяет оптимизировать использование ресурсов, избегая избыточного резервирования и обеспечивая гибкость в управлении нагрузкой. Процесс создания и удаления цепей автоматизирован и основан на мониторинге потребностей агентов и доступности ресурсов, что обеспечивает высокую эффективность и адаптивность системы.

Операционные Аспекты: Доля, Цена и Совместимость

Успешное функционирование системы напрямую зависит от понимания распределения $Stake$ — доли, заблокированной участниками сети. Важным показателем является $Stake-skew$ , характеризующий степень концентрации $Stake$ у небольшого числа участников. Мониторинг $Stake-skew$ необходим для предотвращения централизации, поскольку высокая концентрация $Stake$ может привести к снижению устойчивости системы к атакам и манипуляциям. Регулярный анализ распределения $Stake$ позволяет выявлять тенденции к централизации и своевременно принимать меры для поддержания децентрализованной структуры сети, например, стимулировать участие новых валидаторов или корректировать параметры консенсуса.

Система активно управляет разбросом цен (Price-spread) посредством динамической регулировки лимитов газа и стимулирования конкурентного ценообразования. Регулировка лимитов газа позволяет контролировать стоимость выполнения операций, предотвращая чрезмерное повышение цен в периоды высокой нагрузки. Стимулирование конкуренции достигается за счет предоставления возможности различным операторам предлагать свои услуги, что приводит к формированию более выгодных цен для пользователей. Данный механизм обеспечивает стабильность и эффективность функционирования системы, предотвращая манипуляции с ценами и обеспечивая оптимальное распределение ресурсов.

Обеспечение совместимости возможностей (Capability Compatibility) между операторами и приложениями является критически важным фактором для эффективного назначения и выполнения задач. Это предполагает, что каждый оператор должен обладать набором подтвержденных возможностей, соответствующих требованиям конкретного приложения или задачи. Система проводит верификацию и сопоставление этих возможностей перед назначением задачи, чтобы гарантировать, что оператор способен её выполнить. Несовместимость может привести к сбоям в выполнении задач, снижению производительности и необходимости ручного вмешательства. В частности, система учитывает типы поддерживаемых данных, протоколы взаимодействия и уровни доступа, обеспечивая соответствие между потребностями приложения и возможностями оператора.

Система осуществляет учёт потребления газа (Gas) для оптимизации процессов выполнения задач. Потребление газа отслеживается и используется как ключевой параметр при планировании и приоритезации задач, что позволяет минимизировать затраты и максимизировать пропускную способность. Алгоритмы динамически регулируют лимиты газа, выделяемого для каждой операции, основываясь на её сложности и требуемых ресурсах. Кроме того, система собирает статистику по потреблению газа различными операторами и приложениями для выявления неэффективных операций и оптимизации их реализации. Это позволяет поддерживать стабильную и экономичную работу всей системы, предотвращая перегрузки и обеспечивая своевременное выполнение задач.

Повышение Устойчивости: Снижение Времени Простоя и Обеспечение Ресурсами

Адаптивная конфигурация системы значительно снижает время простоя за счет динамического перераспределения нагрузки от перегруженных цепочек обработки. Данный подход позволяет избежать ситуаций, когда внезапный всплеск запросов приводит к отказу в обслуживании, поскольку система автоматически идентифицирует перегруженные участки и перенаправляет рабочие процессы на менее загруженные ресурсы. Эффективность данной стратегии заключается в постоянном мониторинге состояния сети и оперативной корректировке распределения нагрузки, что обеспечивает стабильную работу даже при непредсказуемых колебаниях спроса. В результате, пользователи получают более надежный и бесперебойный доступ к сервисам, а общая устойчивость системы к сбоям значительно повышается.

В рамках предложенной системы активно используется принцип избыточного обеспечения ресурсами — так называемое “gas overprovisioning”. Этот подход предполагает поддержание резервного запаса вычислительных ресурсов, превышающего текущие потребности, для смягчения последствий внезапных скачков спроса. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на точное прогнозирование нагрузки, система намеренно накапливает дополнительные мощности, создавая своего рода “подушку безопасности”. Такая стратегия позволяет гарантировать непрерывность обслуживания и высокую доступность даже в условиях непредсказуемых пиковых нагрузок, предотвращая сбои и обеспечивая стабильную работу приложений и сервисов. Избыточное обеспечение ресурсами является ключевым элементом, обеспечивающим надежность и отказоустойчивость всей системы, особенно в динамично меняющихся условиях.

Система активно стимулирует разнообразие приложений, распределяя рабочую нагрузку между различными типами задач. Такой подход значительно повышает устойчивость всей экосистемы к сбоям и пиковым нагрузкам. Вместо концентрации ресурсов на одном типе приложений, система обеспечивает их равномерное распределение, что позволяет избежать каскадных отказов в случае проблем с определенным приложением. Распределённая архитектура, использующая различные типы задач, обеспечивает более гибкую адаптацию к меняющимся условиям и повышает общую отказоустойчивость, минимизируя влияние локальных проблем на всю систему. Именно диверсификация приложений является ключевым фактором повышения надежности и стабильности работы платформы в условиях динамичной нагрузки и потенциальных сбоев.

В основе данной разработки лежит принцип эгалитарного максимизирования минимума $Egalitarian Max-Min$ , направленный на обеспечение справедливого распределения ресурсов и максимизацию наименьшей полезности среди всех заинтересованных сторон. Данный подход, реализованный в модульной многоагентной системе оптимизации, позволяет учитывать интересы каждого участника сети, избегая ситуаций, когда выигрыш одних достигается за счет существенного ухудшения положения других. Такая стратегия обеспечивает стабильность и устойчивость системы даже при значительных колебаниях спроса или возникновении нештатных ситуаций, поскольку гарантирует, что даже в наихудшем сценарии каждый участник получит приемлемый уровень полезности. Применение данного принципа позволяет создать не просто эффективную, но и справедливую систему распределения ресурсов, способствующую долгосрочному сотрудничеству и развитию всей сети.

Исследование представляет собой очередное доказательство того, что любая попытка создать «идеальную» инфраструктуру блокчейна обречена на провал. Авторы предлагают адаптивную мультичейн-архитектуру, оптимизированную с помощью многоагентной модели. Однако, как показывает практика, даже самая элегантная теория столкнется с реальностью ограниченных ресурсов и непредсказуемого поведения участников сети. Эта работа, по сути, лишь откладывает неизбежное накопление технического долга. Как метко заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что нельзя доказать». В данном случае, можно утверждать, что любое решение по оптимизации ресурсов рано или поздно потребует пересмотра, а «храм» CI/CD будет ежедневно молиться о том, чтобы новые изменения не сломали существующую систему.

Что дальше?

Предложенная в работе адаптивная мультичейн-архитектура, несомненно, элегантна в своей попытке оптимизировать ресурсы посредством многоагентного подхода. Однако, история помнит немало “бесконечно масштабируемых” решений, которые неизбежно упирались в ограничения реального мира. Вопрос не в том, что архитектура может сделать, а в том, что произойдет, когда на неё выльется поток реальных транзакций, когда операторы начнут оптимизировать под свои, не всегда совпадающие с интересами системы, задачи. Зелёные тесты, как известно, лишь подтверждают, что проверяемое ничтожно.

Наиболее интересным представляется не столько сама оптимизация, сколько исследование механизмов стимулов. Гарантировать, что все агенты будут действовать рационально и в интересах всей сети — задача, с которой сталкивались и в 2012-м, только тогда она называлась “доверенными вычислениями”. Потребуется детальное моделирование поведения операторов в условиях асимметричной информации и потенциальных конфликтов интересов. Иначе говоря, предстоит ещё немало работы над теорией игр, применительно к блокчейн-инфраструктуре.

В конечном итоге, успех предложенного подхода будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от способности адаптироваться к неизбежным компромиссам между масштабируемостью, безопасностью и децентрализацией. Каждая “революционная” технология рано или поздно становится техдолгом, и эта работа — лишь очередная точка отсчёта в бесконечном цикле инноваций и ограничений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22230.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-27 08:43