올해 3월, 확장 가능한 L1 블록체인 네트워크 Artela는 차세대 EVM 실행 계층 기술로 업그레이드된 EVM++를 출시했습니다. EVM++의 첫 번째 "+"는 Aspect 기술을 통해 달성된 확장성인 "확장성"을 나타냅니다. 이 기술은 개발자가 WebAssembly(WASM) 환경에서 온체인 사용자 정의 프로그램을 생성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 프로그램은 EVM Collaborate와 결합하여 제공할 수 있습니다. dApp을 위한 고성능 맞춤형 애플리케이션별 확장입니다. 두 번째 "+"는 "확장성"을 의미하며, 병렬 실행 기술과 유연한 블록 공간 설계를 통해 네트워크 처리 능력과 효율성이 크게 향상되었음을 의미합니다.
WebAssembly(WASM)는 웹 브라우저에서 기본에 가까운 실행 속도 성능을 제공하는 효율적인 바이너리 코드 형식으로, 특히 AI 및 빅 데이터 처리와 같은 계산 집약적인 작업을 처리하는 데 적합합니다.
어제 Artela는 병렬 실행 스택을 개발하고 탄력적 컴퓨팅을 기반으로 탄력적 블록 공간을 도입하여 블록체인 확장성을 향상시키는 방법을 자세히 설명하는 백서를 발표했습니다.
기존 EVM(Ethereum Virtual Machine)에서는 모든 스마트 계약 작업과 상태 전환이 전체 네트워크에서 일관되어야 합니다. 이를 위해서는 모든 노드가 동일한 순서로 동일한 트랜잭션을 실행해야 합니다. 따라서 실제로 특정 트랜잭션 간에는 종속성이 없더라도 블록 내의 순서대로 차례로 실행되어야 합니다. 즉, 직렬 처리입니다. 이 방법은 불필요한 대기를 유발할 뿐만 아니라 비효율적이다.
병렬 처리를 사용하면 여러 프로세서 또는 여러 컴퓨팅 코어가 동시에 여러 컴퓨팅 작업을 수행하거나 데이터를 처리할 수 있으므로 처리 효율성이 크게 향상되고 실행 시간이 단축됩니다. 특히 여러 독립적인 작업으로 나눌 수 있는 복잡하거나 대규모 계산의 경우 더욱 그렇습니다. 질문. 병렬 EVM은 기존 이더리움 가상 머신의 확장 또는 개선으로 여러 스마트 계약 또는 계약 기능 호출을 동시에 실행할 수 있어 전체 네트워크의 처리량과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 단일 스레드 실행의 효율성을 최적화할 수 있습니다. 병렬 EVM의 가장 직접적인 이점은 기존 분산 애플리케이션을 활성화하여 인터넷 수준의 성능을 달성할 수 있다는 것입니다.
Artela는 EVM++를 도입하여 EVM의 확장성과 성능을 향상시키는 L1입니다. EVM++는 EVM 실행 계층 기술의 업그레이드로, EVM의 유연성과 WASM의 고성능 기능을 통합합니다. 이 향상된 버전의 가상 머신은 병렬 처리와 효율적인 스토리지를 지원하므로 더 복잡하고 성능이 요구되는 애플리케이션을 Artela에서 실행할 수 있습니다. EVM++는 기존 스마트 계약을 지원할 뿐만 아니라 AI 에이전트와 같은 고성능 모듈을 체인에 동적으로 추가하고 실행할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 온체인 보조 프로세서로 독립적으로 실행되거나 온체인 게임에 직접 참여할 수 있습니다. 진정으로 프로그래밍 가능한 NPC를 만드는 것입니다.
Artela는 병렬 실행 설계를 통해 수요에 따라 네트워크 노드의 컴퓨팅 성능을 유연하게 확장할 수 있도록 보장합니다. 또한 검증인 노드는 수평적 확장을 지원하며 네트워크는 현재 부하 또는 수요에 따라 컴퓨팅 노드의 크기를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이 확장 프로세스는 탄력적 프로토콜에 의해 조정되어 합의 네트워크에서 충분한 컴퓨팅 리소스를 보장합니다. 탄력적인 컴퓨팅을 통해 네트워크 노드 컴퓨팅 성능의 확장성을 보장하고 궁극적으로 탄력적인 블록 공간을 달성하여 대규모 dApp이 특정 요구에 따라 독립적인 블록 공간을 적용할 수 있도록 합니다. 이는 공용 블록 공간 확장 요구를 충족할 뿐만 아니라 성능도 보장합니다. 대규모 애플리케이션과 안정성.
Predictive Optimistic Execution은 Artela의 핵심 기술 중 하나로 Sei 및 Monad와 다릅니다. 다른 병렬의 특징 중 하나 EVM. 낙관적 실행은 초기 상태에서 트랜잭션 간에 충돌이 없다고 가정하는 병렬 실행 전략을 의미합니다. 이 메커니즘에서 각 트랜잭션은 상태의 비공개 버전을 유지하여 수정 사항을 기록하지만 즉시 완료하지는 않습니다. 트랜잭션이 실행된 후에는 동일한 기간에 다른 병렬 트랜잭션으로 인한 전역 상태 변경과 충돌이 있는지 확인하는 검증 단계가 수행됩니다. 충돌이 감지되면 트랜잭션이 다시 실행됩니다. 예측 가능성은 특정 AI 모델을 통해 과거 거래 데이터를 분석하여 다가오는 거래 간의 종속성, 즉 어떤 거래가 동일한 데이터에 액세스할 수 있는지 예측하고 그에 따라 거래를 그룹화하여 실행 순서를 정렬함으로써 실행 충돌 및 중복 실행을 줄이는 것을 의미합니다. 이와 대조적으로 예측 측면에서 Sei는 개발자가 미리 정의한 트랜잭션 종속성이 있는 파일에 의존하는 반면 Monad는 컴파일러 수준 정적 분석을 사용하여 트랜잭션 종속성이 있는 파일을 생성하며 둘 다 Artela의 적응 기능이 부족합니다. AI 기반 동적 예측 모델.
비동기 사전 로드 기술은 데이터 액세스 속도를 향상하고 트랜잭션 실행 중 대기 시간을 줄이기 위해 상태 액세스로 인해 발생하는 입출력(I/O) 병목 현상을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. Artela는 트랜잭션이 실행되기 전에 예측 모델을 기반으로 느린 저장소(예: 하드 디스크)에서 빠른 저장소(예: 메모리)로 필요한 상태 데이터를 미리 로드합니다. 필요한 데이터를 미리 로드하여 실행 중 I/O 대기 시간을 줄입니다. 데이터를 미리 로드하고 캐시하면 여러 프로세서나 실행 스레드가 동시에 데이터에 액세스할 수 있어 실행 병렬성이 더욱 높아집니다.
병렬 실행 기술의 도입으로 트랜잭션 처리가 병렬화될 수 있지만 데이터 읽기, 쓰기 및 업데이트 속도를 동시에 향상시킬 수 없으면 전체 시스템 성능이 제한됩니다. 시스템의 병목 현상이 점차 스토리지 수준으로 이동한다는 것입니다. MonadDB 및 SeiDB와 같은 솔루션은 스토리지 수준 최적화에 초점을 맞추기 시작했습니다. Artela는 다양한 성숙한 기존 데이터 처리 기술을 활용하고 통합하여 병렬 스토리지를 개발하고 병렬 처리의 효율성을 더욱 향상시킵니다.
병렬 스토리지 시스템은 주로 두 가지 주요 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 하나는 스토리지의 병렬 처리를 달성하는 것이고, 다른 하나는 데이터 상태를 데이터베이스에 효율적으로 기록하는 기능을 향상시키는 것입니다. 데이터 저장 과정에서 흔히 발생하는 문제로는 데이터 쓰기 중 데이터 확장, 데이터베이스 처리 부담 증가 등이 있습니다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 Artela는 SC(State Commitment)와 SS(State Storage)의 분리 전략을 채택합니다. 이 전략은 저장 작업을 두 부분으로 나눕니다. 한 부분은 빠른 처리 작업을 담당하고 복잡한 데이터 구조를 유지하지 않으므로 공간을 절약하고 데이터 중복을 줄입니다. 다른 부분은 모든 세부 데이터 정보를 기록합니다. 또한, Artela는 대용량 데이터를 처리할 때 성능에 영향을 미치지 않기 위해 작은 데이터 조각을 큰 조각으로 병합하는 방식을 채택하여 데이터 저장의 복잡성을 줄입니다.
Artela의 탄력적 블록 공간(EBS)은 탄력적 컴퓨팅 개념을 기반으로 설계되었으며 네트워크 혼잡 정도에 따라 블록에 수용되는 트랜잭션 수를 자동으로 조정할 수 있습니다.
탄력적 컴퓨팅은 시스템이 변화하는 로드 요구 사항에 맞게 컴퓨팅 리소스의 구성을 자동으로 조정할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델입니다. 주요 목적은 리소스 사용 효율성을 최적화하고 수요가 있을 때 추가 컴퓨팅 성능을 신속하게 제공하는 것입니다. 증가합니다.
EBS는 dApp의 특정 요구 사항에 따라 블록 리소스를 동적으로 조정하고 수요가 높은 dApp에 독립적인 확장 블록 공간을 제공하여 다양한 애플리케이션에 대해 크게 다른 블록체인 성능 요구 사항 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. EBS의 핵심 장점은 '예측 가능한 성능', 즉 dApp에 예측 가능한 TPS를 제공하는 능력입니다. 따라서 독립된 블록 공간을 갖춘 dApp은 공용 블록 공간의 혼잡 여부에 관계없이 안정적인 TPS를 받게 됩니다. 또한, dApp이 작성한 컨트랙트가 병렬성을 지원한다면 더욱 높은 TPS를 달성할 수 있습니다. EBS는 이더리움, 솔라나 등 기존 블록체인 플랫폼에 비해 더욱 안정적인 환경을 제공한다고 할 수 있습니다. 이러한 기존 플랫폼은 Inscription 붐이나 DeFi 활동이 가장 활발할 때와 같이 네트워크가 혼잡할 때 dApp 성능을 저하시키는 경우가 많습니다. Artela는 맞춤화되고 최적화된 리소스 관리를 통해 이러한 문제를 효과적으로 해결합니다.
요약하자면 Artela는 병렬 실행 스택과 탄력적인 블록 공간을 통해 높은 확장성과 예측 가능한 네트워크 성능을 달성합니다. 이 병렬 실행 아키텍처는 AI 모델을 사용하여 트랜잭션 종속성을 정확하게 예측하고 충돌과 중복 실행을 줄입니다. 또한 대규모 애플리케이션은 필요에 따라 전용 처리 기능과 리소스를 보유할 수 있어 높은 네트워크 부하에서도 안정적인 성능을 보장합니다. 이를 통해 Artela 네트워크는 실시간 빅 데이터 처리 및 복잡한 금융 거래와 같은 보다 복잡한 애플리케이션 시나리오를 지원할 수 있습니다.
위 내용은 Artela 백서 해석: 고유한 병렬 실행 스택 + 유연한 블록 공간의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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