Забытая область модульности: уровни исполнения, расчета и агрегации.

Автор оригинала: Бриджит Харрис

Оригинальный перевод: Луффи, Foresight News

Не все компоненты модульного стека созданы равными с точки зрения внимания и инноваций. Хотя многие проекты внедрили инновации в области обработки данныхaiуровни лабильности (DA) и упорядочивания, только недавно уровни исполнения и расчета получили значительное внимание как часть модульного стека.

Конкуренция в общем пространстве сортировщиков усиливается: многие проекты, такие как Espresso, Astria, Radius, Rome и Madara, борются за долю рынка, в дополнение к провайдерам RaaS, таким как Caldera и Conduit, которые разрабатывают общие сортировщики для Rollup, построенных на их основе. . Эти поставщики RaaS могут предлагать Rollups более выгодные комиссии, поскольку их базовые бизнес-модели не полностью полагаются на сортировку доходов. Есть также много Rollups, которые предпочитают запускать собственный сортировщик для сбора комиссий, которые он генерирует.

Рынок сортировщиков уникален по сравнению с сектором DA. Пространство DA по сути представляет собой олигополию, состоящую из Celestia, Avail и EigenDA. Это затрудняет успешное изменение рынка меньшими новыми игроками, не входящими в «большую тройку». Проекты либо используют «существующий» вариант (Эфириум); или выбрать один из зрелых уровней DA в зависимости от типа и согласованности собственного технологического стека. Несмотря на то, что использование уровня DA обеспечивает значительную экономию средств, аутсорсинг части сортировки не является очевидным выбором (с точки зрения платы, а не безопасности), главным образом из-за альтернативных издержек отказа от дохода от сортировки. Многие также верят, что DA станет товаром, но мы видим в криптовалюте, что сверхсильные рвы ликвидности в сочетании с уникальной (трудно скопируемой) базовой технологией чрезвычайно затрудняют превращение в товар какого-либо слоя в стеке. Несмотря на эти аргументы, выпущено множество продуктов DA и сортировщиков. Короче говоря, для некоторых модульных стеков «для каждого сервиса есть несколько конкурентов».

Я думаю, что уровни исполнения и расчета (и агрегации) относительно недостаточно изучены, но их начинают повторять по-новому, чтобы лучше согласовать с остальной частью модульного стека.

Взаимосвязь уровней исполнения и расчетов

Уровень исполнения и уровень расчета тесно интегрированы, причем уровень расчета можно использовать как место для определения окончательных результатов исполнения состояния. Уровень расчетов также может улучшать результаты уровня исполнения, делая уровень исполнения более мощным и безопасным. На практике это может означать множество различных функций, например, уровень расчетов может служить уровнем исполнения для разрешения споров о мошенничестве, проверки доказательств и подключения других уровней исполнения.

Стоит отметить, что некоторые команды поддерживают разработка пользовательских сред выполнения непосредственно в своих собственных протоколах, таких как Repyh Labs, которая создает L1 под названием Delta. По сути, это конструкция, противоположная модульному стеку, но она по-прежнему обеспечивает гибкость в единой среде и имеет преимущества технической совместимости, поскольку командам не нужно тратить время на интеграцию каждой части модульного стека вручную. Конечно, недостатками являются изоляция с точки зрения ликвидности, невозможность выбрать модульный слой, который лучше всего соответствует вашему дизайну, и высокая стоимость.

Другие команды предпочитают создавать L1 для основной функции или приложения. Hyperliquid — это пример выделенного L1, созданного для своего флагманского собственного приложения (торговой платформы с бессрочными контрактами). Хотя их пользователям необходимо использовать перекрестную цепочку от Arbitrum, их основная архитектура не зависит от Cosmos SDK или других платформ, поэтому ее можно итеративно настраивать и оптимизировать для основного варианта использования.

Прогресс на исполнительном уровне

Единственной особенностью, которая была у альтернативных L1 общего назначения по сравнению с Ethereum в последнем цикле, была более высокая пропускная способность. Это означало, что проекты, которые хотели значительно улучшить производительность, по сути, были вынуждены создавать свой собственный L1 с нуля, главным образом потому, что у самого Ethereum еще не было такой технологии. Исторически это означало просто встраивание механизмов повышения эффективности непосредственно в протокол общего назначения. В этом цикле эти улучшения производительности достигаются за счет модульного дизайна и на Ethereum, доминирующей платформе смарт-контрактов. Это позволяет существующим и новым проектам использовать преимущества новой инфраструктуры уровня исполнения, не жертвуя при этом ликвидностью, безопасностью и сообществом Ethereum.

В настоящее время мы также наблюдаем все большее смешивание и сопоставление различных виртуальных машин (сред выполнения) как часть общей сети, что обеспечивает разработчикам гибкость и большую настройку на уровне выполнения. Например, уровень N позволяет разработчикам запускать общие узлы Rollup (такие как SolanaVM, MoveVM и т. д. в качестве сред выполнения) и узлы Rollup для конкретных приложений (такие как бессрочный DEX, DEX книги заказов) поверх своего общего конечного автомата. Они также работают над достижением полной компонуемости и общей ликвидности между этими различными архитектурами виртуальных машин, что представляет собой инженерную проблему внутри цепочки, которую исторически было трудно решить в масштабе. Каждое приложение на уровне N может асинхронно передавать сообщения без задержки достижения консенсуса, что обычно является проблемой накладных расходов на связь в криптовалютах. Каждая xVM также может использовать разную архитектуру базы данных, будь то RocksDB, LevelDB или пользовательская синхронная/асинхронная база данных, созданная с нуля. Взаимодействие частично работает через систему моментальных снимков (алгоритм, аналогичный алгоритму Чанди-Лампорта), где цепочка может асинхронно переходить к новому блоку без приостановки системы. С точки зрения безопасности, доказательства мошенничества могут быть представлены, если переход состояния неверен. Благодаря такой конструкции они стремятся минимизировать время выполнения при максимизации общей пропускной способности сети.

Слой N

Чтобы добиться прогресса в настройке, Movement Labs использует язык Move (первоначально разработанный Facebook и используемый в таких сетях, как Aptos и Sui) для виртуальной машины/выполнения. Move имеет структурные преимущества перед другими платформами, в первую очередь безопасность и гибкость для разработчиков. Исторически сложилось так, что это были две основные проблемы при создании сетевых приложений с использованием существующих технологий. Важно отметить, что разработчики также могут просто написать Solidity и развернуть его на Movement. Для достижения этой цели компания Movement создала полностью совместимую с байт-кодом среду выполнения EVM, которую также можно использовать со стеком Move. Их Rollup M 2 использует распараллеливание BlockSTM, что обеспечивает более высокую пропускную способность, сохраняя при этом доступ к рову ликвидности Ethereum (исторически BlockSTM использовался только на альтернативных L1, таких как Aptos, которому явно не хватает совместимости с EVM).

MegaETH также способствует развитию пространства уровня исполнения, в частности, благодаря механизму распараллеливания и базе данных в памяти, где сортировщик может хранить все состояние в памяти. С точки зрения архитектуры они используют:

• Компиляция собственного кода делает производительность L2 еще лучше (если контракт более вычислительно интенсивен, программа может получить большое ускорение, если он не очень вычислительно интенсивен, вы все равно можете получить ускорение примерно в 2 раза+).

• Относительно централизованное производство блоков, но децентрализованная проверка и подтверждение блоков.

• Эффективная синхронизация состояний, при которой полным узлам не нужно повторно выполнять транзакции, но им необходимо знать об изменениях состояния, чтобы они могли применять их к своей локальной базе данных.

• Структура обновления дерева Меркла (обычно обновление дерева занимает много места), и их метод представляет собой новую структуру данных дерева, которая эффективно использует память и диск. Вычисления в памяти позволяют им сжимать состояние цепочки в память, поэтому при выполнении транзакций им не нужно обращаться к диску, а только к памяти.

Еще одна конструкция, которая недавно была исследована и использована как часть модульного стека, — это агрегирование доказательств: определяется как доказывающее устройство, которое создает одно краткое доказательство из нескольких кратких доказательств. Во-первых, давайте посмотрим на уровень агрегации в целом, его историю и текущие тенденции в криптографии.

Значение слоя агрегации

Исторически на некриптовалютных рынках агрегаторы имели меньшую долю рынка, чем платформы:

Хотя я не уверен, что это применимо ко всем случаям с криптовалютами, это применимо к децентрализованным биржам, межцепочным мостам и протоколам кредитования.

Например, 1inch и 0x (два крупных агрегатора DEX) имеют совокупную рыночную капитализацию ~$1 миллиарда, что является лишь частью рыночной капитализации Uniswap ~$7,6 миллиарда. То же самое относится и к кросс-чейн мостам: агрегаторы кросс-чейн мостов, такие как Li.Fi и Socket/Bungee, имеют меньшую долю рынка, чем такие платформы, как Across. Хотя Socket поддерживает 15 различных межсетевых мостов, их общий объем межсетевых транзакций на самом деле аналогичен Across (Socket — $2,2 миллиарда, Across — $1,7 миллиарда), а на Across приходится лишь небольшая часть объема Socket/Bungee. недавний объем транзакций.

В кредитном секторе Yearn Finance является первым децентрализованным протоколом агрегирования кредитной доходности, и его рыночная стоимость в настоящее время составляет около $250 миллионов. Для сравнения, такие платформы, как Aave (около $1,4 миллиарда) и Compound (около $560 миллионов), имеют более высокую оценку.

Аналогичная ситуация и на традиционных финансовых рынках. Например, рыночная капитализация ICE (Межконтинентальная биржа) США и CME Group составляет около $75 миллиардов, в то время как «агрегаторы», такие как Schwab и Robinhood, имеют рыночную капитализацию около $132 миллиардов и около $15 миллиардов соответственно. В Schwab, который проходит через многочисленные площадки, такие как ICE и CME, доля объема, проходящего через них, непропорциональна их доле рыночной капитализации. У Robinhood около 119 миллионов опционных контрактов в месяц, а у ICE — около 35 миллионов, и опционные контракты даже не являются основной частью бизнес-модели Robinhood. Несмотря на это, ICE на публичном рынке оценивается примерно в 5 раз выше, чем Robinhood. Таким образом, в качестве интерфейсов агрегации на уровне приложений, которые направляют поток заказов клиентов в различные места, Schwab и Robinhood не ценятся так высоко, как ICE и CME, несмотря на их большие объемы торговли.

Как потребители, мы придаем агрегаторам меньшую ценность.

Это может быть не так в криптографии, если уровень агрегации встроен в продукт/платформу/цепочку. Если агрегатор плотно интегрирован непосредственно в цепочку, то это явно другая архитектура и мне любопытно, как она будет развиваться. Одним из примеров является Polygons AggLayer, который позволяет разработчикам легко подключать свои L1 и L2 в сеть, которая объединяет доказательства и обеспечивает единый уровень ликвидности между цепочками с помощью CDK.

Агглайер

Модель работает аналогично уровню совместимости Avails Nexus, который включает в себя механизмы агрегирования доказательств и аукциона заказа, что делает продукт DA более мощным. Как и Polygons AggLayer, каждая цепочка или накопитель, интегрированный с Avail, может взаимодействовать с существующей экосистемой Avail. Кроме того, пулы Avail заказывали данные транзакций с различных платформ блокчейнов и накопительных пакетов, включая Ethereum, все накопительные пакеты Ethereum, цепочки Cosmos, накопительные пакеты Avail, накопительные пакеты Celestia и различные гибридные структуры, такие как парачейны Validium, Optimium и Polkadot. Разработчики из любой экосистемы могут без разрешения создавать над уровнем Avails DA, используя Avail Nexus, который можно использовать для агрегирования доказательств и обмена сообщениями между экосистемами.

Доступен Нексус

Nebra фокусируется на агрегировании и расчете доказательств, которые могут объединяться между различными системами доказательств. Например, объедините доказательства системы xyz и доказательства системы abc, чтобы получить agg_xyzabc (вместо объединения внутри системы доказательств, чтобы у вас были agg_xyz и agg_abc). В архитектуре используется UniPlonK, который стандартизирует работу верификаторов для семейств схем, что делает более эффективной и осуществимой проверку доказательств в различных схемах PlonK. По сути, он использует сами доказательства с нулевым разглашением (рекурсивные SNARK) для масштабирования части проверки (которая обычно является узким местом в этих системах). Для клиентов расчет «последней мили» становится проще, поскольку Nebra выполняет всю пакетную агрегацию и расчеты, а команде нужно только изменить вызов контракта API.

Astria работает над некоторыми интересными проектами того, как их общий сортировщик работает с агрегированием доказательств. Они оставляют часть исполнения самому накопителю, который запускает программное обеспечение уровня выполнения в заданном пространстве имен в общем сортировщике, по сути, это просто API выполнения, способ, с помощью которого накопительный пакет принимает данные слоя сортировки. Они также могли бы легко добавить сюда поддержку доказательств достоверности, чтобы гарантировать, что блоки не нарушают правила конечного автомата EVM.

Здесь такие продукты, как Astria, действуют как процесс #1 → #2 (неупорядоченные транзакции → упорядоченные блоки), уровень выполнения/узлы объединения — #2 → #3, а такие протоколы, как Nebra, действуют как последняя миля #3 → #4 (блоки выполнения → краткие доказательства). . Небра также могла бы стать теоретическим пятым шагом, где доказательства объединяются, а затем проверяются. Sovereign Labs также работает над концепцией, аналогичной последнему этапу, где межсетевые мосты, основанные на агрегировании доказательств, являются ядром их архитектуры.

В общем, некоторые уровни приложений начинают владеть базовой инфраструктурой, отчасти потому, что, если они не контролируют базовый стек, сохранение только приложений верхнего уровня может привести к проблемам со стимулами и высоким затратам на внедрение для пользователей. С другой стороны, поскольку конкуренция и технологический прогресс продолжают снижать затраты на инфраструктуру, интеграция приложений/цепочек приложений с модульными компонентами становится дешевле. Я считаю, что эта динамика будет сильнее, по крайней мере, на данный момент.

Благодаря всем этим инновациям (уровень исполнения, уровень расчетов, уровень агрегации) становится возможным повышение эффективности, упрощение интеграции, большая совместимость и снижение затрат. Все это в конечном итоге приводит к улучшению приложений для пользователей и улучшению условий разработки для разработчиков. Это выигрышная комбинация, которая ведет к увеличению и ускорению инноваций.

Исходная ссылка

Эта статья взята из Интернета: Пренебрегаемая область модульности: уровни выполнения, расчета и агрегации.

Связанный: Коррекция Dogecoin (DOGE) остается необходимой на фоне угасания оптимизма

Вкратце: цена Dogecoin, несмотря на краткосрочное восстановление, по-прежнему уязвима для дальнейших коррекций на дневном графике. Инвесторы отказываются от монеты-мема, о чем свидетельствует падение OI на 1 миллиард. Их оптимизм пропал с начала месяца и может оставаться таким еще какое-то время. Цена Dogecoin (DOGE) вскоре может понести дальнейшие потери, поскольку инвесторы по-прежнему настроены скептически. Действительно, инвесторы мем-монеты в значительной степени пессимистичны и не увеличивают инвестиции. Dogecoin теряет поддержку Падение цены Dogecoin ниже $0,15 ускорило падение, в результате чего на момент написания токена, посвященного дожу, достигла $0,131. Монета-мем пытается обеспечить поддержку $0.127, уровня, который уже неоднократно тестировался в прошлом. Тем не менее, DOGE может столкнуться с некоторыми трудностями…