Исследование, финансируемое Ripple, предлагает, как ускорить реестр XRP
В научной статье исследователи из Университета Люксембурга представили новый подход к повышению эффективности коммуникации XRP Ledger от Ripple. Исследование, поддержанное Национальным исследовательским фондом Люксембурга и Университетской исследовательской инициативой блокчейна Ripple (UBRI), углубляется в тонкости сети именованных данных (NDN) в качестве наложения для оптимизации механизма проверки консенсуса XRP Ledger.
Примечательно, что авторы исследования (Лучиан Трестиореану, Вазен М. Шбаир, Флавиен Шайдт де Кристо и Раду Стейт) должны быть хорошо знакомы сообществу XRP, поскольку они стоят за PayIDSecure. Проект занял первое место на хакатоне PayID и получил главный приз в размере $15 000 в XRP. PayIDSecure — это сервер PayID, сохраняющий конфиденциальность, использующий децентрализованную идентификацию (DID) и списки контроля доступа (ACL).
Ripple продолжает финансировать разработку XRPL
В документе под названием «Наложение XRP-NDN: повышение эффективности связи блокчейнов, основанных на проверке консенсуса, с наложением NDN» рассматривается критичная проблема масштабируемости технологий распределенного реестра (DLT), таких как XRP Ledger. Можно сформулировать проблему: как можно снизить нагрузку на производительность из-за большого количества сообщений, вызванных масштабной лавинной рассылкой?» отмечают исследователи, подчеркивая проблему поддержания эффективной связи при масштабировании сети.
Именованные сети данных (NDN) становятся стержнем этого исследования. В отличие от традиционных сетей на базе IP, которые ориентированы на доставку пакетов в определенные пункты назначения, NDN извлекает данные по имени, предлагая кэширование контента для повышения скорости доставки и уменьшения перегрузки. «NDN — это тип сети распространения контента, которая вместо доставки пакетов в заданный пункт назначения (IP) извлекает данные по имени, предлагает кэширование контента для повышения скорости доставки и уменьшения перегрузки, а также встроенную многоадресную рассылку», — поясняется в документе. .
Исследователи предлагают и тщательно оценивают четыре различные модели — опрос, извлечение объявлений, расширенный запрос и совмещение — для сопоставления консенсуса XRP с NDN. Каждая модель направлена на минимизацию количества сообщений, обрабатываемых узлами XRPL, тем самым повышая эффективность сети.
«Наиболее подходящим решением является инкапсуляция проверок в Interests, распространяемых посредством многоадресной рассылки», — заключают исследователи, ссылаясь на свою модель Piggybacking. Эта модель не только уменьшает количество сообщений, но также обеспечивает «надежное распространение и низкую задержку».
В исследовании задействован как настоящий лабораторный стенд, так и производственная сеть для экспериментальной оценки. Были тщательно проанализированы такие показатели, как количество проверок на входе/выходе узла, загрузка сети и время между прибытиями между проверками. «Модель улучшается по сравнению с базовым уровнем, как показывает сравнение времени между поступлениями, обеспечивая при этом надежное распространение и низкую задержку», — говорится в документе, подтверждая эффективность модели Piggybacking.
Хотя статья, финансируемая Ripple, знаменует собой значительный шаг в оптимизации XRP Ledger, в ней также обозначены будущие направления исследований, включая тестирование реальных сценариев, оценку надежности и безопасности, а также анализ затрат. «Мы планируем протестировать реальные сценарии для дальнейшей оценки надежности и безопасности, а также анализа затрат», — указывают исследователи.