- Ang computation ay napapalawak sa pamamagitan ng mga parallel na pahiwatig sa trabaho at mga patunay na nagpapababa sa execution load.
- Ang pag-scale ng data ay nangangailangan ng availability, habang ang erasure coding ay nagpapahintulot sa pagbabawas ng block size.
- Ang pag-verify ng state ay nangangailangan ng buong kaalaman sa sistema, kaya ang decentralized scaling ang pinakamahirap.
Inilahad ng co-founder ng Ethereum na si Vitalik Buterin ang isang hierarchy na nagra-ranggo sa mga hamon ng scalability ng blockchain ayon sa hirap. Inilagay niya ang computation sa itaas ng data at state. Ang kanyang paliwanag ay ipinahayag habang ang Ethereum ay nagte-trade malapit sa $2,932 na may matatag na demand sa merkado. Sinabi ni Buterin na mas madaling mag-scale ang computation kaysa data dahil maaaring i-parallelize ng mga developer ang pagproseso, gumamit ng mga pahiwatig, o palitan ang execution ng mga cryptographic proofs.
Ipinaliwanag niya na nangangailangan ang data scaling ng mga garantiya ng availability, habang ang state scaling ang nananatiling pinakamahirap na hamon dahil ang full verification ay nangangailangan ng kompletong impormasyon tungkol sa sistema.
Tumaas ang presyo ng Ethereum ng 2.41% sa loob ng 24 oras, habang ang market capitalization ay umabot sa $353.98 bilyon. Bumaba naman ng 4.12% ang trading volume sa $26.61 bilyon. Ang mga signal ng merkado na ito ay sumabay sa muling pag-usbong ng diskusyon tungkol sa mga pagpipilian sa disenyo ng scalability sa mga blockchain system.
Computation at Data sa Scaling Hierarchy
Inilarawan ni Buterin ang computation bilang pinakamadaling layer na i-scale. Sinabi niyang ang mga developer ay maaaring mag-parallelize ng pagproseso at hingin sa mga block builder na magbigay ng mga pahiwatig na nagpapababa ng workload. Binanggit din niya na ang mga cryptographic proof ay maaaring pumalit sa malaking bahagi ng computation.
“Mas madaling i-scale ang computation kaysa data,” sulat ni Buterin. “Maaari mo itong i-parallelize, hingin sa block builder na magbigay ng lahat ng uri ng 'hints' para dito, o basta palitan ng arbitraryong dami nito ng proof.”
Pagkatapos ay inilagay niya ang data bilang gitnang layer sa hierarchy. Ipinaliwanag niyang ang availability ng data ay nananatiling mahalaga kapag ang verification ay nakadepende rito. Gayunpaman, sinabi niyang maaaring hatiin ng mga developer ang data at gumamit ng erasure coding technique. “Ang data ay nasa gitna,” sulat ni Buterin. “Kung kinakailangan ng availability guarantee sa data, kinakailangan iyon; walang paraan para lampasan ito.”
Inilarawan din niya ang Peer Data Availability Sampling bilang isang paraan na nagpapahintulot ng flexible na pag-scale. Sinabi niyang ang mga node na may limitadong kapasidad ay maaari pa ring gumawa ng mas maliit na block na proporsyonal. Ang prosesong ito ay nagdudulot ng maayos na pagdegrade sa buong network.
“Maaari mong gawin ang graceful degradation para dito,” sulat niya. “Kung ang isang node ay may 1/10 lamang ng data capacity ng iba pang mga node, palagi itong makakagawa ng block na 1/10 ang laki.”
Pinakamahirap na Layer na I-scale
Inilarawan ni Buterin ang state bilang pinaka-mahirap na bahagi na i-scale. Ipinaliwanag niyang kailangang ma-access ng mga node ang buong state upang ma-verify kahit isang transaksiyon lamang. Kung walang kompletong impormasyon tungkol sa state, magiging imposible ang verification. “State ang pinakamahirap,” sulat ni Buterin. “Upang matiyak ang kakayahan na i-verify kahit isang transaksiyon, kailangan mo ng buong state.”
Ipinaliwanag din niya na ang pagpapalit ng state sa mga tree structure ay hindi tinatanggal ang pangangailangan ng full state access. Kinakailangan pa rin ng mga node ang buong state data upang ma-update ang root ng structure. “Kung papalitan mo ang state ng tree at itatago ang root, kailangan mo pa rin ng buong state upang ma-update ang root na iyon,” sulat niya.
Kinikilala niya na may ilang arkitektural na paraan upang mahati ang state sa mga sistema. Gayunpaman, sinabi niyang nangangailangan ang mga iyon ng pundamental na pagbabago at hindi nagbibigay ng general-purpose na solusyon. “May mga paraan para hatiin ito, pero kasali dito ang mga pagbabago sa arkitektura,” sulat niya. “Hindi talaga sila general-purpose.”
Kaugnay: Mas Lalong Pinatatag ni Kiyosaki ang Pananaw sa Ginto, Pilak, Bitcoin, at Ethereum
Ethereum Research at Konteksto ng Merkado
Ikinonekta ni Buterin ang hierarchy sa mas malawak na mga desisyon sa disenyo ng blockchain. Ipinaliwanag niyang dapat palitan ng mga developer ang state ng data kung maaari. Sinabi rin niyang dapat palitan ng computation ang data kung nananatili ang desentralisasyon.
“Kaya, kung maaari mong palitan ang state ng data, dapat mo itong seryosong isaalang-alang bilang default,” sulat niya. “At kung maaari mong palitan ang data ng computation, dapat mo rin itong seryosong isaalang-alang bilang default.”
Ang mga mananaliksik ng Ethereum ay nagtulak ng mga layer-2 solution tulad ng rollups upang ilipat ang computation at data commitments. Siniyasat din nila ang PeerDAS upang ihiwalay ang data availability mula sa buong storage requirements. Layunin ng mga paraang ito na i-scale ang mga network nang hindi pinipilit ang bawat node na iproseso ang lahat ng data.
Ipinakita ng galaw ng presyo ng Ethereum ang matatag na demand habang nagaganap ang diskusyong ito. Umakyat ang asset mula sa intraday low na malapit sa $2,865 at panandaliang sinubukan ang $2,940 zone. Tumataas ang market capitalization kasabay ng presyo, habang bumababa ang trading volume, na nagpapahiwatig ng kontroladong pagbili sa halip na agresibong turnover.
