저자: Xinwei, Severin MT Capital

이름에서 알 수 있듯이 시퀀서는 블록체인에서 원래 무질서한 거래 데이터를 정렬하고 이를 순서 있는 블록 데이터로 정리하여 실행합니다. 각 L1 블록체인에는 자체 주문 시스템이 있지만 L2의 경우 중앙 집중식 주문자가 점점 더 심각한 문제가 되었습니다.

L2의 경우 시퀀서가 필요하지 않습니다. L2는 L1의 시퀀서를 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 그러나 비용 및 속도 고려 사항으로 인해 자체 시퀀서를 실행하는 L2는 사용자에게 더 저렴하고 편리한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. L2는 수백 또는 수천 개의 L2 트랜잭션을 단일 L1 트랜잭션으로 압축하여 L1에 제출할 수 있는 자체 시퀀서를 실행하므로 가스 비용이 크게 절약됩니다. 또한 사용자는 이더리움의 트랜잭션 처리량에 제한을 받지 않고 L2 시퀀서가 제공하는 빠른 소프트 확인 경험을 즐길 수 있습니다. 따라서 L2의 경우 자체 분류기를 실행하는 것도 사용자 상호 작용 경험을 향상시키기 위한 불가피한 선택입니다.

L2가 자체 분류기를 실행하면 사용자 경험이 크게 향상될 수 있지만, 요즘에는 L2 분류기의 중앙 집중화가 무시할 수 없는 문제가 되었습니다. 오늘날 이더리움 L2의 잠금 위치는 22B에 이르렀고 대규모 L2가 지속적으로 등장하고 있습니다.그러나 거의 모든 L2 시퀀서는 중앙 집중화되어 있으며 L2는 단일 시퀀서에 의존하여 L2의 모든 트랜잭션 순서를 결정합니다. 중앙 집중식 정렬기는 많은 문제에 직면합니다.예를 들어 단일 정렬기는 이론적으로 사용자 트랜잭션을 포함하지 않을 권리가 있고, 단일 정렬기는 트랜잭션에서 MEV를 제한 없이 추출할 수 있으며, 단일 정렬기도 검열 저항 문제에 직면하며, 단일 시퀀서는 또한 단일 실패 지점의 위험에 직면합니다.

출처: https://l2beat.com/scaling/summary

MEV의 복잡한 문제를 해결하기 위해 롤업은 사용자 보호 유지와 수익성 사이의 미묘한 균형에 직면합니다. 이 과제에는 프런트 로딩 및 샌드위치 공격과 같은 유해한 MEV 동작을 방지하는 동시에 블록 공간을 효율적으로 활용하여 이점을 실현하는 방법이 포함됩니다. 롤업은 전통적으로 단일 운영자 모델에 의존하고 선입선출(FIFO) 순서를 채택하여 MEV로부터 사용자를 보호했지만 이 접근 방식은 블록 공간에서 수익 기회를 놓치고 롤업 안정성과 성장을 촉진하는 경제적 역학을 무시할 수 있습니다. .에서 중요한 역할을 합니다. 동시에 FIFO 원칙을 준수하고 블록 주문의 투명성을 유지하는 것도 추가적인 운영 문제를 야기합니다. 또한 기본 블록 공간을 수익 흐름으로 활용하는 것은 유익하지만 사용자 사이에 신뢰 문제를 발생시킵니다. 사용자는 운영자가 거래 무결성과 사용자 신뢰를 침식할 수 있는 샌드위치 공격과 같은 수단을 통해 이 공간을 악용하여 해를 끼치지 않을 것이라고 믿어야 합니다. .

공유 분류기는 블록체인 네트워크에 더욱 안전하고 공정한 거래 분류 메커니즘을 도입함으로써 MEV 문제를 처리하는 혁신적인 솔루션을 제공하며, 특히 롤업과 같은 이더리움의 두 번째 레이어 솔루션에 상당한 이점을 제공합니다. 롤업의 블록 공간을 사용자 트랜잭션을 보호하는 상단 블록 공간과 구축업체가 MEV를 활용할 수 있는 하단 블록 공간으로 나누어 네트워크 참여자의 요구와 관심의 균형을 효과적으로 유지합니다. PVDE(Practical Verifying Delay Encryption) 기술을 사용하는 공유 시퀀서는 사용자 트랜잭션이 악의적인 행위자에게 보이지 않도록 보장하여 전면 트랜잭션 및 샌드위치 공격과 같은 유해한 MEV 관행을 방지합니다. 또한, 하단 블록 공간에서 유익한 MEV 활동을 허용함으로써 공유 주문자는 네트워크 무결성과 사용자 신뢰를 유지하면서 롤업 수익을 창출합니다. 이 메커니즘은 거래의 보안과 공정성을 향상시킬 뿐만 아니라 혁신적인 수익 창출 방법을 통해 블록체인 네트워크의 지속 가능한 발전을 지원합니다. 간단히 말해서, Shared Sorter는 MEV의 고유한 처리를 통해 블록체인 생태계에 긍정적인 변화를 가져오고, 사용자 이익 보호와 네트워크의 건전한 발전 촉진 사이의 균형을 달성합니다.

일반적으로 중앙집중형 분류기의 문제점은 여전히 ​​단일 노드로 구성된 분류기의 성능과 위험 노출에서 발생하는데, 여러 노드로 구성된 분산형 분류기는 중앙집중형 분류기가 직면한 문제를 잘 해결할 수 있다는 질문입니다. 분산형 분류기는 L2 분류의 견고성과 효율성을 보장하는 동시에 몇 가지 추가적인 이점도 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Metis로 대표되는 분산형 분류기는 토큰에 더욱 힘을 실어주고 수익 배당을 달성할 수 있습니다 공유 분류기는 L2가 자체 분류 네트워크를 구축할 필요를 없애고 여러 L2 공유 분류기에 대해 보다 편리한 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 장기적으로 모듈화와 L2의 물결은 확실히 분류기의 분산화를 촉진할 것이며 분산형 분류기 시장에는 여전히 거대한 시장 공간이 있습니다.

출처: https://joncharbonneau.substack.com/p/rollups-arent-real

Metis의 공동 창립자이자 CEO인 Elena Sinelnikova는 이전에 블록체인 업계의 교육과 전도에 헌신해 왔으며 교육 비영리 조직인 CryptoChicks의 공동 창립자입니다. CryptoChicks는 현재 세계 최대의 여성 블록체인 커뮤니티입니다. , 전 세계 56개국 회원을 보유하고 있습니다. Kevin Liu는 Metis의 공동 창립자이자 제품 리더이자 ZKM의 공동 창립자이자 CEO이며, 토큰 경제, DAO, DeFi 및 블록체인 거버넌스 분야의 활발한 연구원이기도 합니다.

Metis는 Ethereum L2의 분산형 주문자를 최초로 제안하고 테스트했습니다.

메티스는 기존의 단일 분류기 노드를 여러 노드로 구성된 분류기 풀로 변경하고, 무작위 회전 메커니즘을 통해 분류기의 탈중앙화를 구현합니다.

첫째, Metis의 분산형 분류기 네트워크에는 관리자 역할이 있습니다. 관리자의 비난은 시퀀서 목록 화이트리스트에 요구 사항을 충족하는 시퀀서 노드 추가, 단일 노드의 서약 한도 설정, 블록 보상 출시 속도 등을 포함하여 분산형 시퀀서 시스템을 관리한다는 것입니다.

이후 Metis는 노드 스테이킹 메커니즘을 도입했습니다. 20,000개의 METIS 토큰을 약속하는 모든 노드는 분류기 풀의 노드 중 하나가 될 수 있습니다. 분류기 풀의 노드는 거래 풀의 내용을 볼 수 있는 권한을 가지며, 선택된 분류기 노드는 거래를 패키징할 수 있는 권한을 갖습니다.

둘째, Metis는 PoS 노드 회전 메커니즘을 도입합니다. Metis는 각 노드의 서약 금액과 해시 값의 무작위 드롭을 기반으로 블록 생산자를 무작위로 선택합니다. 선택된 시퀀서 노드는 블록 트랜잭션을 패키징할 수 있습니다.

둘째, Metis는 PoS 노드 회전 메커니즘을 도입합니다. Metis는 각 노드의 서약 금액과 해시 값의 무작위 드롭을 기반으로 블록 생산자를 무작위로 선택합니다. 선택된 시퀀서 노드는 블록 트랜잭션을 패키징할 수 있습니다.

그런 다음 일괄 처리가 유효한 것으로 간주되어 L1에 제출되기 전에 패키지된 트랜잭션 일괄 처리가 시퀀서 중 최소 2/3에 의해 서명되어야 합니다. 시퀀서 노드가 서명한 키는 Metis의 PoS 합의 계층에서 관리되며, 합의 계층은 시퀀서 노드가 네트워크에 합류하거나 네트워크에서 나갈 때 다중 서명 키를 생성하여 샤드 수준에서 배포합니다.

마지막으로 시퀀서의 악행을 방지하기 위해 메티스는 블록을 무작위로 샘플링하고 블록 내 트랜잭션 순서가 올바른지 확인하는 등의 검증인 역할도 도입할 예정입니다. 악의적인 행위를 하는 노드는 약속된 자금을 압수당하는 처벌을 받게 됩니다.

출처: https://www.metis.io/decentralized-sequencer

위의 프로세스를 바탕으로 Metis는 PoS 네트워크 합의를 기반으로 하는 분산형 시퀀서 아키텍처를 구축할 수 있었습니다. 20,000 METIS를 스테이킹하면 분류기 노드가 되어 분류기 노드가 더욱 다양해지고 단일 실패 지점, 단일 지점 조작 및 분류기 노드의 악의적인 MEV 추출을 방지할 수 있습니다. 노드 회전 메커니즘과 다중 서명 확인은 분류기 노드 선택을 더욱 공정하게 만들고 분류기 노드가 어느 정도 악행을 저지르는 것을 방지할 수도 있습니다. 검증인의 샘플링 검사와 페널티 삭감을 통해 노드의 악의적인 행동으로 인한 위험을 더욱 줄일 수도 있습니다.

더 많은 노드가 Metis의 분산형 분류기 네트워크에 참여하도록 장려하기 위해 Metis는 추가 인센티브 메커니즘도 도입했습니다. 시퀀서 노드가 블록을 성공적으로 생성한 후에는 원래 시퀀서의 가스 수입을 받을 뿐만 아니라 추가 METIS 토큰 배출 보상도 받습니다. 메티스의 인센티브 구조는 긍정적인 성장 플라이휠을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Metis 네트워크의 거래 활동이 급증하면 시퀀서 노드의 수익이 증가할 것입니다. 분류기 노드 소득의 증가는 더 많은 사용자가 METIS를 약속하고 분류기 노드가 되어 분류기 소득을 확보하도록 유도할 것입니다. METIS 유통량 감소와 스테이킹으로 인한 METIS 수요 증가로 인해 METIS 시장 가격은 더욱 상승할 것입니다. METIS 가격의 상승은 스테이킹 노드의 자산 가치와 스테이킹 보상을 증가시켜 노드에 대한 매력을 더 높이고 더 많은 노드를 담보로 유치하여 폐쇄형 플라이휠 루프를 형성합니다.

Metis의 PoS 분산형 시퀀서 네트워크는 분산형 시퀀서를 구현하려는 L2의 첫 번째 시도입니다. Metis 분산형 분류기의 구현은 다른 L2가 분류기에 대한 분산화 계획을 발전시키도록 유도할 것으로 예상됩니다.

Espresso의 팀은 매우 고급스러운 배경을 가지고 있습니다. 공동 창업자인 Charles Lu와 Ben Fisch는 둘 다 스탠포드 대학에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했습니다. 팀 구성원은 Binance Labs, Coinbase, Google과 같은 선도적인 Web2 및 Web3 회사에서도 근무했습니다. 이전에 Espresso는 Sequoia Capital, Coinbase Ventures, Polychain 및 Robot Ventures와 같은 최고의 벤처 캐피털 기관으로부터 2,300만 달러의 자금 조달을 성공적으로 받았습니다.

Espresso는 L1과 L2 사이의 미들웨어로 위치하여 정렬과 실행을 분리하고, 서로 다른 L2에 분산형 분류기 서비스를 제공하는 분산형 공유 분류기 네트워크를 목표로 합니다. 모듈형 개념의 DA 아웃소싱과 유사하게 Espresso에서 제공하는 서비스는 거래 데이터 정렬 아웃소싱 서비스에 가깝습니다. Espresso에서 제공하는 분류 아웃소싱 서비스는 DA 아웃소싱과 마찬가지로 체인이나 가상머신과는 아무런 관련이 없으며, 모든 L2 유형에서 Espresso의 분류 서비스를 이용할 수 있습니다.

출처 : https://hackmd.io/@EspressoSystems/EspressoSequencer

Espresso의 핵심 아이디어는 L2용 모듈형 시퀀서 미들웨어를 제공하는 것입니다. 사용자가 클라이언트를 통해 거래 데이터를 전송한 후, 해당 거래 데이터는 L2 식별자와 함께 L2에 의해 Espresso의 분류기 네트워크로 전송되며, Espresso의 노드(Espresso Hotshot 지분 증명 시스템의 노드)는 거래를 정렬합니다. 정렬이 완료되면 가입자(L2 노드)에게 방송됩니다. 이후 L2는 패키징된 시퀀스 트랜잭션 데이터를 기반으로 실행됩니다. 동시에 Espresso는 트랜잭션이 포함된 블록 커밋도 L1 시퀀서 계약에 제출합니다. 마지막으로 L2는 새 상태를 L1에 보내야 하며 L1의 롤업 계약은 실행의 정확성을 보장하기 위해 Espresso의 블록 커밋을 사용하여 L2가 제출한 상태 업데이트를 확인합니다.

출처: https://docs.espressosys.com/sequencer/espresso-sequencer-architecture/system-overview

앞으로 Espresso는 더 높은 보안을 달성하기 위해 Ethereum의 기존 검증 노드를 재사용하여 Eigenlayer를 통한 정렬에 참여할 계획입니다.

전반적으로 Espresso의 분산형 분류기 솔루션은 모듈식 블록체인 개념에 더 부합하며, 분류 아웃소싱을 통해 자체 PoS 네트워크를 사용하여 분산형 분류를 달성하고 L1과 L2 사이의 분산형 분류기 네트워크 미들웨어를 형성합니다. Espresso의 유니버설 분류 서비스를 통해 공유 분류기 네트워크가 될 수 있으며, 모든 L2는 Espresso의 분류기 서비스를 사용할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가 Espresso를 시퀀서 제공업체로 공유하는 L2는 더욱 원활한 상호 운용성을 누릴 수 있습니다.

Astria CEO인 Josh Bowen은 이 프로젝트의 가장 큰 발기인입니다. Josh Bowen은 이전에 The Graph의 스타트업인 Edge & Node와 Celestia Labs에서 근무했습니다. 그의 과거 업무 경험을 통해 그는 모듈화 및 분산화와 같은 개념에 대해 더 깊은 이해를 얻었습니다. 그는 블록체인 공간을 빠르고 분산화하는 데 있어 공유 주문자의 역할에 대한 중요한 통찰력을 반복적으로 공유했습니다. Bowen은 대부분의 애플리케이션별 롤업에는 자체 시퀀서가 필요하지 않을 수 있으며, 보다 분산된 모듈식 공유 시퀀서 네트워크를 육성하는 것이 보다 분산되고 효율적인 블록체인 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것이라고 강조했습니다. Josh Bowen과 Astria의 개념은 Maven 11, 1kx, Delphi Ventures 및 Figment Capital 등의 지원을 받아 종자 자금으로 550만 달러를 모금했습니다.

Espresso와 마찬가지로 Astria는 공유 시퀀서의 분산형 네트워크를 제공하는 것을 목표로 합니다. Astria의 공유 주문자 네트워크는 여러 L2의 거래 데이터를 수용할 수 있는 자체 분산 주문자 세트를 갖춘 미들웨어 블록체인입니다. 마찬가지로 Astria는 모든 유형의 L2 정렬 요청을 처리할 수도 있습니다. 또한 Astria를 사용하는 L2는 Astria가 제공하는 원자 수준의 상호 운용성을 누릴 수도 있습니다.

Astria의 분류 과정은 아래 그림과 같습니다.

출처: https://docs.astria.org/docs/overview/why-decentralized-sequencers/

출처: https://docs.astria.org/docs/overview/why-decentralized-sequencers/

Astria의 분산형 분류기 네트워크는 Espresso의 솔루션과 매우 유사하며, 둘 다 모든 L2에 대해 분리된 분산형 분류 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. L2는 아웃소싱 시퀀싱 서비스를 통해 L2의 개발 프로세스 및 운영 비용을 더욱 단순화하고 L2 간 원자 수준의 구성성을 누릴 수 있습니다.

Radius는 블록체인 공간에서 유해한 MEV 추출 및 검열 문제를 해결하기 위해 설계된 무신뢰 공유 주문 계층을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. Radius는 Hashed, Superscrypt, Lambdaclass(Ergodic Fund) 및 Crypto.com 과 같은 투자 기관으로부터 사전 시드 자금으로 170만 달러를 성공적으로 받았습니다.

Radius 역시 무신뢰, 검열 저항성 공유 분류기 네트워크 구축을 목표로 하고 있으며, Espresso, Astria와 비교했을 때 Radius의 가장 큰 특징은 암호화된 메모리 풀을 통해 유해한 MEV를 효과적으로 줄일 수 있다는 점입니다.

Radius 역시 무신뢰, 검열 저항성 공유 분류기 네트워크 구축을 목표로 하고 있으며, Espresso, Astria와 비교했을 때 Radius의 가장 큰 특징은 암호화된 메모리 풀을 통해 유해한 MEV를 효과적으로 줄일 수 있다는 점입니다.

Radius 공유 시퀀서 네트워크의 전체 아키텍처는 주류 공유 시퀀서 네트워크와 유사합니다. 사용자는 Dapp을 통해 암호화된 거래 데이터와 증명을 시퀀서 레이어에 제출합니다. 정렬기는 사용자가 제공한 거래 데이터와 증명서류를 검증하고 이를 패키지화하여 정렬합니다. 이후 Rollup은 시퀀서 네트워크에서 시퀀스된 블록을 수락하고 트랜잭션을 순서대로 실행하며 실행된 상태 및 상태 인증서를 결제 계층에 제출합니다.

출처: https://docs.theradius.xyz/developer/architecture

흥미롭게도 Radius는 분류기가 유해한 MEV를 추출하는 것을 방지하기 위해 암호화된 메모리 풀을 도입했습니다. 사용자가 제출한 거래는 암호화되어 암호화된 데이터 형태로 시퀀서 네트워크에 제출됩니다. 분류기는 트랜잭션을 정렬할 때 키를 얻을 수 없으며 각 트랜잭션의 특정 내용을 해독하고 볼 수 없습니다. 따라서 정렬기는 악의적인 정렬 및 트랜잭션 삽입을 통해 MEV를 추출할 수 없습니다.

출처: https://www.binance.com/en/research/analytic/ethereums-rollups-are-centralized-a-look-into-decentralized-sequencers

Radius는 블록 공간을 상단 공간과 하단 공간으로 나눕니다. 헤드스페이스는 사용자 트랜잭션 전용으로, 메모리 풀을 암호화하여 유해한 MEV를 효과적으로 방지합니다. 하단 공간에는 거래자를 위한 경매 기반 공개 시장이 도입되어 양성 차익거래, 청산 등 크로스 롤업을 통한 양성 MEV 번들 거래가 생성될 수 있습니다. 이후 트레이더는 묶음 거래와 입찰을 분류기에 제출하고, 분류기는 가장 높은 입찰가를 기록한 묶음 거래를 선택해 블록에 포함시킴으로써 롤업의 수익을 극대화하고 건전한 MEV 경쟁 시장을 육성한다.

Espresso와 Astria를 비교하면 Radius에는 두 가지 중요한 장점이 있습니다. 첫째, 암호화된 메모리 풀을 도입하고 블록 공간을 상단 공간과 하단 공간으로 분할함으로써 Radius는 유해한 MEV 거래를 효과적으로 제거하고 건전한 MEV 경쟁 시장을 육성하며 Rollup의 수익을 극대화할 수 있습니다. 둘째, 암호화된 메모리 풀을 도입하면 단일 분류기 노드가 MEV를 통해 악의적인 행위를 하는 것이 불가능하므로 정렬의 정확성을 보장하기 위해 추가적인 합의 메커니즘을 도입할 필요가 없어 최종 확인 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그리고 분류기 네트워크의 확장성.

SUAVE 솔루션은 이더리움 생태계의 MEV 문제 해결에 전념하는 선구적인 팀인 Flashbots 팀이 제안한 것으로, 컴퓨터 과학, 수학, 심리학, 경제 분야에 깊은 배경을 가진 전문가 그룹으로 구성되어 있습니다. LinkedIn에 따르면 이 팀에는 현재 28명의 직원이 포함되어 있으며, 이들의 전문 기술은 Python 프로그래밍, 블록체인 기술, 기계 학습에서 C 언어에 이르기까지 광범위한 분야를 포괄합니다.

Flashbots의 창립 팀에는 검열을 둘러싼 팀과의 차이로 인해 2022년 10월에 떠난 Philip Daian과 Stephane Gosselin이 포함되어 있습니다. 또한 또 다른 공동 창립자이자 최고의 전략 연구원인 Alex Obadia는 개인적인 이유로 2023년 6월에 Flashbots를 떠났습니다. 핵심 구성원으로는 Intel의 SGX 코드 크래킹 작업으로 유명하며 현재 Trusted Execution Environments 및 SUAVE의 연구 이사로 활동하고 있는 Andrew Miller가 있습니다. 밀러는 일리노이 대학교에서 전기 및 컴퓨터 공학을 중점적으로 연구하고 있는 일리노이 대학교 조교수직에서 잠시 휴식을 취할 계획입니다. 또 다른 핵심 멤버인 Hasu는 Flashbots의 전략 책임자로 유동성 스테이킹 프로토콜 Lido의 전략 고문, Paradigm Investment Company의 연구 협력자로 활동하는 등 블록체인 분야에서 광범위한 영향력을 갖고 있습니다. Hasu는 글쓰기, 소셜 미디어, 팟캐스트를 통해 업계 성장과 교육을 촉진하는 데 전념하고 있습니다.

SUAVE는 다른 공유 또는 주문 레이어 디자인과 크게 다른 독특한 분산형 빌더 및 주문자입니다. 이더리움 및 기타 블록체인에 대한 거래 주문 서비스를 제공하도록 설계되었지만 체인의 프로토콜에 직접 내장되지는 않습니다. 사용자는 SUAVE의 암호화 메모리 풀에 트랜잭션을 보낼 수 있으며, SUAVE의 실행자 네트워크는 체인의 블록 또는 부분 블록 출력을 담당합니다. 이러한 블록은 이더리움 제안자가 선택한 전통적인 중앙 집중식 이더리움 빌더가 생성한 블록과 경쟁합니다.

출처: https://foresightnews.pro/article/detail/28930

SUAVE는 Rollup의 블록 선택 메커니즘을 대체하지 않으며 체인의 포크 선택 규칙도 변경하지 않습니다. 이는 모든 체인에 최적의 이익을 제공하는 주문에 중점을 두고 있으며, 종종 다양한 거래의 결과를 시뮬레이션하고 최적의 주문을 생성하기 위해 전체 상태를 갖습니다. 이 설계를 통해 SUAVE는 공유 시퀀서 또는 기타 MEV 인식 빌더와 협력하여 원자 교차 체인 차익거래와 같은 서비스를 제공하여 여러 트랜잭션이 원자적으로 실행되거나 동시에 취소되도록 보장합니다.

출처: https://foresightnews.pro/article/detail/28930

장기적으로는 롤업이 더 나은 옵션일 수 있습니다. Rollup은 L1을 통해 보안, 검열 저항 및 활동성을 보장하는 반면, SUAVE는 거래 주문 중심의 체인으로 일반 사용자에게는 적합하지 않습니다. 검색자에게 /Builder를 제공하면 운영 플랫폼이 제공됩니다. SUAVE는 기존 주문 메커니즘을 완전히 대체하는 것이 아니라 거래에 가장 유리한 주문을 제공하는 데 중점을 둡니다. 완전 상태 저장 트랜잭션을 처리하여 최적의 트랜잭션 순서를 생성할 수 있습니다.

출처: https://foresightnews.pro/article/detail/28930

MEV 처리와 관련하여 거래 주문 및 포함과 관련된 잠재적인 경쟁과 부정적인 외부 효과를 줄이기 위한 여러 메커니즘이 있습니다. 예를 들어, Arbitrum의 시간 부스팅 메커니즘과 Flashbots가 제안한 FBA-FCFS 모델은 모두 사용자가 수수료를 통해 빠른 포함 거래에 대한 선호도를 표현할 수 있도록 함으로써 대기 시간 경쟁에 대한 인센티브를 줄이려고 시도합니다.

Arbitrum의 시간 향상 메커니즘

시간 부스팅 메커니즘은 시간 도적 공격(Time Bandit Attack)이라는 특정 유형의 공격을 방지하는 데 사용되는 보안 조치입니다. 이 공격에서 공격자는 이전에 알려지지 않은 일부 정보(예: 사실 이후에 악용된 거래에 대한 지식)로부터 이익을 얻기 위해 이미 확인된 블록을 재구성하려고 시도할 수 있습니다.

Arbitrum은 Time Bandit 공격 시도를 탐지한 사람은 누구나 공격자의 행동을 증명하는 "챌린지"를 제출할 수 있는 고유한 메커니즘을 통해 이 공격으로부터 보호합니다. 이 메커니즘은 공격자의 잠재적 이익이 상쇄되도록 보장하여 네트워크의 보안과 공정성을 보호하려는 경제적 인센티브를 기반으로 합니다.

Flashbot의 FBA-FCFS 모델

FBA-FCFS(First Bid Auction - First Come, First Served) 모델은 Flashbots가 제안한 거래 정렬 메커니즘입니다. 이 모델의 목적은 특히 MEV 추출 환경에서 전통적인 트랜잭션 선택 및 순위 지정 문제를 해결하는 것입니다.

FBA-FCFS 모델은 거래에 대한 입찰을 허용함으로써 네트워크 리소스 사용을 최적화하는 동시에 지불 능력 부족으로 인해 특정 사용자가 완전히 배제되지 않도록 보장함으로써 공정성과 효율성의 균형을 맞추려고 시도합니다.

이러한 각 메커니즘에는 장점과 단점이 있지만 공통 목표는 트랜잭션 처리의 효율성과 공정성을 향상시키는 것입니다.

SUAVE는 Rollup 및 기타 MEV 인식 빌더와 협력하여 크로스체인 운영에 더 큰 경제적 보안과 효율성을 제공하는 동시에 새로운 경제적 보안 모델과 MEV 완화 메커니즘을 탐색하여 블록체인 거래 순서 및 실행을 개선하는 것을 목표로 합니다.

Metis, Astria, Espresso, Radius 및 SUAVE와 같은 프로젝트는 초점이 다르지만 모두 블록체인의 확장성과 트랜잭션 효율성을 향상시키는 동시에 MEV 문제를 해결하고 시스템의 분산화 및 상호 운용성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

Metis는 레이어 2 솔루션을 통해 Ethereum의 트랜잭션 처리 기능을 최적화하여 비용을 절감하고 효율성을 향상시키는 데 중점을 두고 개발자와 기업에 보다 편리한 개발 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. Astria와 Espresso는 다중 Layer 2 솔루션의 트랜잭션 데이터 처리를 지원하기 위해 분산형 공유 시퀀서 네트워크 개념을 제안했으며, 이는 개발 및 운영 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 시스템 간의 구성성과 상호 운용성을 강화합니다. Radius 프로젝트는 MEV의 유해한 영향을 줄이는 동시에 거래의 개인 정보 보호 및 보안을 향상시키는 것을 목표로 암호화된 메모리 풀과 블록 공간 파티셔닝을 도입하여 신뢰할 수 없고 검열에 저항하는 네트워크를 만드는 데 전념하고 있습니다. SUAVE는 분산형 시퀀서 네트워크를 통해 MEV가 거래 공정성과 투명성에 미치는 영향을 해결하는 데 중점을 두고 거래 환경의 공정성을 개선하려는 의지를 보여줍니다.

분산형 분류기의 개발 방향을 탐색할 때 메티스와 에스프레소는 완전히 다른 두 가지 모델, 즉 '자체 운영 매장' 모델과 '아웃소싱 모듈' 모델을 제공합니다. 두 모델은 각각 분산형 주문자를 구축하고 유지하는 방법에 대한 커뮤니티의 다양한 사고와 전략을 반영합니다.

메티스가 채택한 '자체 운영 매장' 모델은 네트워크의 보안과 안정성을 보장하기 위해 분산형 분류기 네트워크의 내부 관리 및 운영을 강조합니다. 이러한 접근 방식을 통해 Metis는 네트워크 내 노드를 직접 제어하고 스테이킹 및 인센티브 메커니즘을 통해 건강한 네트워크 환경을 유지할 수 있습니다. 이 모델은 네트워크의 보안과 신뢰성을 향상시킬 수 있지만 Metis가 더 큰 운영 책임과 리소스 투자를 떠맡아야 하므로 네트워크의 유연성과 확장성이 어느 정도 제한될 수 있습니다.

이와 대조적으로 Espresso가 채택한 "아웃소싱 모듈" 접근 방식은 보다 유연하고 개방적인 솔루션을 제공합니다. 모든 블록체인 프로젝트가 주문 서비스에 액세스할 수 있도록 함으로써 Espresso는 기술의 다양성과 다양성을 촉진하는 동시에 개별 프로젝트의 운영 부담을 줄입니다. 이 모델의 문제점은 프로젝트 당사자가 거래를 공정하고 안전한 방식으로 처리하기 위해 Espresso에 의존해야 하기 때문에 추가적인 신뢰 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 또한 Espresso 서비스에 대한 문제나 공격은 광범위한 고객 프로젝트에 영향을 미칠 수 있습니다.

Metis의 "자체 운영 매장" 모델과 Espresso의 "아웃소싱 모듈" 접근 방식은 분산형 분류기 분야의 두 가지 주요 개발 경로를 보여줍니다. 각 모델에는 고유한 장점과 과제가 있으며, 어떤 모델을 선택할지는 프로젝트의 특정 요구 사항, 리소스 상황, 분산화 및 보안에 대한 강조에 따라 달라집니다.

분산형 시퀀서의 개발 전망은 네트워크 보안을 개선하고, 검열 저항을 강화하고, 거래 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 생태계 다양성과 상호 운용성을 촉진하는 블록체인 기술의 엄청난 잠재력을 예고합니다. 분산형 분류기 기술의 지속적인 발전으로 우리는 분산형 분류 메커니즘이 단일 실패 지점과 악의적인 공격을 효과적으로 방어하고 사용자 자산과 데이터의 보안을 보호할 수 있는 보다 안전하고 효율적인 블록체인 네트워크를 예측할 수 있습니다. 또한 일괄 처리 및 상태 채널과 같은 분산형 시퀀서의 최적화 및 혁신을 통해 L2 플랫폼의 트랜잭션 처리 기능이 더욱 향상되고 사용자 트랜잭션 비용이 절감되며 높은 처리량과 짧은 지연 시간의 트랜잭션 확인을 달성하여 보안과 분산화를 기반으로 사용자 경험을 개선하려면 희생이 필요합니다.

동시에, 분산형 주문자의 인기는 더욱 다양하고 상호 운용 가능한 블록체인 생태계의 형성을 촉진할 것으로 예상됩니다. Espresso 및 Astria와 같은 공유 시퀀서 네트워크는 여러 L2 플랫폼에 대한 서비스를 제공할 뿐만 아니라 다양한 플랫폼 간의 데이터 및 자산 흐름을 촉진하여 보다 개방적이고 연결된 분산형 세계를 만듭니다. 또한 인센티브 메커니즘과 토큰 경제 모델의 혁신은 분산형 분류기 네트워크 참가자에게 합리적인 인센티브를 제공하는 동시에 토큰 경제 모델을 통해 네트워크 거버넌스 및 소득 분배를 달성하여 더 많은 참가자를 유치하고 커뮤니티 활력을 자극할 것입니다.

분산형 시퀀서의 미래는 밝지만 기술 구현, 네트워크 성능 최적화, 거버넌스 모델 설계 등에서 여전히 어려움에 직면해 있습니다. 따라서 향후 개발 방향은 보다 효율적인 합의 메커니즘을 연구하고, 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 탐색하며, 시장 수요와 사용자 기대의 증가를 충족하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 도구를 개발하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 간단히 말해서, 분산형 시퀀서는 블록체인 기술 및 애플리케이션 개발을 촉진하는 핵심 요소 중 하나이며, 향후 진화는 보다 효율적이고 안전하며 개방적인 분산형 세계를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

MT Capital은 미국, 홍콩, 두바이, 싱가포르 등 전 세계 Web3 프로젝트에 투자하는 일부 고위 투자자가 관리합니다. 우리의 주요 투자 영역은 다음과 같습니다: 1) 대량 채택: Web3 기술을 광범위한 사용자 기반으로 확산시키는 데 핵심인 분산형 소셜 플랫폼, 게임, 애플리케이션 및 DEPIN 2) 암호화 기반 인프라: 공개 투자에 중점을 둡니다. 생태계를 지원하고 강화하는 체인, 프로토콜 및 기타 인프라는 물론 기본 DeFi 솔루션도 포함됩니다. 또한, 우리 팀은 2차 거래 분야에서 다년간의 전문 경험을 보유하고 있습니다.

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