Jump Crypto: レイヤー 1 分析フレームワークを構築する方法
原題：「
原題：「A Framework for Analyzing L1s》
導入
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導入
前回の記事では、ブロックチェーンインフラストラクチャの最初の層（L1）に関連するいくつかのコンポーネントを紹介しました。これらの L1 を詳しく見てみましょう。この記事では、次のような簡潔かつ強力なフレームワークを定義します。
L1のパフォーマンスを効率的に分析します。
明確に定義された属性と測定可能な指標に基づいて、エコシステムの商業的実行可能性を判断します。
第 1 層のブロックチェーン エコシステムとスタンドアロンのブロックチェーン エコシステムのパフォーマンスの評価と比較に関する表現は曖昧なことが多く、次のような質問が議論の大半を占めることがよくあります。
生態系はどのようなものですか?
このネットワークはどのように拡張できるのでしょうか?
チェーンは構成可能性をサポートしていますか?
ただし、これらの質問は、特定の L1 が競合他社よりも優れたパフォーマンスを発揮するための鍵を解決するものではありません。 L1 パフォーマンスを分析する際に、より具体的かつ構造化できる簡潔なフレームワークを開発しましょう。
いくつかの基本的な定義から始めましょう。
*メトリクスを測定可能な統計として参照し、属性をそれらの統計から生じる条件として参照することに注意してください。
テクニカル指標
ノードの処理要件:ノードを効果的に運用するために必要な最小限の CPU/コンピューティング リソース。
1 秒あたりのトランザクション数 (TPS):オンチェーンで 1 秒あたりに処理および検証されたトランザクション数。
チェーンの成長:最長チェーンの平均成長率。
チェーンの品質:最長チェーン内の正直なブロックの割合。
最終時間 (ファイナリティまでの時間):トランザクションの送信からオンチェーンの確認までの時間。
ノード数:コンセンサス、実行、またはその両方に参加しているノードの数。
ブロックサイズ:ブロックに含めることが許可されるデータの最大量。
安全性
安全性- 暗号化/ゲーム理論の強度を通じてトランザクションを中継および検証するネットワーク内のノードの機能。
効果スケーラビリティ
スケーラビリティ- トランザクションを検証または処理するネットワークの速度と能力。
ノードの要件- ユーザーがノードを実行し、ガバナンスの決定に参加するための参入障壁。
サトシ係数アップグレード可能性
アップグレード可能性- プロトコルの変更を提案、評価、実装するネットワーク/コミュニティの能力。
生態系の成長指標
合計値ロック (TVL)- チェーン上の資産の合計価値。
一日の取引高- 1 日に処理されるトランザクションの数。
生態系の特性
統合の容易さ/構成可能性ユーザー体験
ユーザー体験- 一般ユーザーは、オンチェーン アプリケーションを簡単に理解し、参加できます。
地域社会への貢献- プロジェクトの関係者がアプリケーション、他のユーザー、開発者と対話する範囲。
ネットワーク評価の理解を進めるために、これらのプロパティがどのように組み合わされるかを見てみましょう。私たちは、コミュニティの関与に関する指標や、プロトコル収益やロックされた総価値 (TVL) などの財務指標など、多くの指標を通じて、エコシステムの成功と将来の成長の可能性をより深く理解できます。
Tier 1 パフォーマンス スタック
生態系のプロパティ:コミュニティへの取り組み｜ユーザーエクスペリエンス/UI｜統合の容易さ/DAppのポータビリティ
生態系の成長指標:ロックされた合計値（TVL）｜毎日のトランザクション量｜ソーシャルメディアの成長（Discord/Telegram/Twitter）｜開発者数｜プロトコル収益
インフラストラクチャ要件:データの可用性｜クロスチェーンの相互運用性｜検索性/インデックス作成｜開発者ツール
技術的属性:テクニカル指標:
テクニカル指標:ノード処理要件｜ノード数｜1 秒あたりのトランザクション数（TPS）｜チェーンの成長｜チェーンの品質｜ブロック サイズ｜レイテンシー｜ダウンタイム｜伝播時間｜Satoshi 係数
結論は
スケーラビリティ
スケーラビリティ
水平方向のスケーラビリティ- ネットワークの処理能力 (1 秒あたりのトランザクション数など) は、参加するノードの数とともに増加する必要があります。理想的な L1 では、TPS がノード数 (n) に比例してスケールされます。ただし、わずかに線形未満の拡張は許容されます。 (私たちは、線形スケーリングの方が望ましい特性であること、およびほとんどの L1 スケーリングがサブリニアであることを認識しています。)
低いオーバーヘッド- このリストにあるコンセンサス、セキュリティ、その他すべてのプロパティを達成するための計算コストは、各トランザクションの処理コストと比較して最小限である必要があります。準線形スケーリングを実現するには、状態更新の検証に充てられるリソースの量 (q) が、状態遷移の計算に充てられる計算リソースの量 (p) と比べて準線形である必要があります。
完了時間が短い分散型
分散型
構成可能性/原子性ファイナリティ
ファイナリティ安全性
安全性
セキュリティ/堅牢性- 悪意のある当事者または悪意のある当事者のグループは、高い確率で無効なトランザクションを行うようにネットワークを誘導してはなりません。ブロックチェーンは、ゲーム理論に基づいたインセンティブを通じて不正行為を抑制するか、そのような攻撃を計算上実行不可能にする暗号プリミティブを構築するために、一連の強力な保証を指定する必要があります。
検閲への抵抗- 全員がシステムに平等にアクセスできる必要があり、プロトコルに参加しているコンピュータは、どの参加者に対してもアクセスを拒否してはなりません。コンセンサス/検証への参加に対する障壁は低くなければなりません (つまり、ノードを実行するための最小限のコンピューティング/ストレージ要件)。
耐障害性- 攻撃者にとってプロトコルの動作を妨害することは非常に困難である必要があります。たとえば、システムの状態は、強力な攻撃者によって削除されないように複製する必要があります。
効果- 正直なメッセージが含まれているか、プロデューサーをブロックできるようにする。コンセンサス プロトコルは、基本的にチェーンの有効性に基づいてセキュリティを実現します。バリデーターは、アクセス権のないメッセージを検証できません。一部のコンセンサスメカニズム (PoW など) では、チェーンの品質やチェーンの成長などの指標がこの特性の有用な指標となる可能性があります。
考慮すべきトレードオフ
上記の概要は、L1 を評価するための分類を提供しますが、さまざまなネットワークの相対的な利点を評価する真に効率的な方法を提供するものではありません。以下では、一連の重要なトレードオフを紹介し、これらの異なる用語間の関係について説明し、どのチェーンが特定のユースケースに最適であるかを理解するための明確な方法を提供します。
1. コンセンサスオーバーヘッド、セキュリティ、スケーラビリティ- コンセンサスまたは検証状態遷移プロセスに参加するノード/コンピュータが多いほど、ネットワークのセキュリティは向上します。これは、たとえば PoW モデルで明らかであり、最長のチェーンが標準チェーン、つまりネットワークの「真の状態」になります。ただし、これらのノードの大部分が状態遷移の計算専用にせずにコンピューティング リソースを使い果たすと、スループットが制限され、ネットワークの速度が低下します。
2. ファイナリティまでの時間 vs. TPS vs. セキュリティ- ブロックが速く完了するほど、バリデーターが状態に同意する必要がある時間が短くなります。ブロック時間が短縮されると TPS が向上しますが、効果的に合意に達するのに十分な時間がない場合、ロールバックがより一般的になり、システムのセキュリティが危険にさらされる可能性があります。
3. ノードの要件とスケーラビリティ- ブロックチェーンが真に分散化されるためには、誰もがネットワークに簡単にアクセス/参加できる必要があります。システムを可能な限りパーミッションレスにするには、ノードを実行するための最小要件を比較的低くする必要があります。ただし、ノード要件が減少すると、ネットワークで利用できる総コンピューティング能力も減少します。結果として、より多くのノードがネットワークに参加する可能性がありますが、ノード数の増加は、性能の低いマシンによる計算帯域幅の損失を補う必要があります。したがって、適切なバランスをとることが依然として重要な課題です。
4. データの可用性とインデックス作成可能性- オンチェーンのデータ量が増加するにつれて、データを効率的に解析またはフィルタリングすることがより困難になります。 DApp は、大規模または高速のリクエスト セットをユーザーに提供するために、オンチェーン データをリアルタイムでクエリできる必要があります。
5. 水平方向のスケーラビリティとアトミック性- シャーディングでは、複数のサブネットにわたってオンチェーン状態のさまざまな部分を維持する必要があります。これによりトランザクションを並行して処理できるようになりますが、ユーザーがスタックする危険性が高まります。シャード間のアトミック性を維持する方法はありますが、いずれも追加のオーバーヘッドが必要です。
アプリケーションレベルの影響
これまで説明してきたインフラストラクチャのパラメーターは、特定のチェーン上に構築されるアプリケーションの種類に大きな影響を与える可能性があります。次の例を考えてみましょう。
高スループット アプリケーションに対する帯域幅制限のサポート、逆に、より高い TPS 制限により、より高い頻度のトランザクションとリアルタイム更新が可能になります。
ファイナライズ時間が長いと、迅速な決済が必要な支払いやその他のアプリケーションではあまり役に立たなくなる可能性があります。
オンチェーンのリソースコスト (ガスコストなど) が高いと、アプリケーション開発が妨げられる可能性があります。 (たとえば、従来の集中指値注文帳 (CLOB) はガスコストが高いため、イーサリアムでは実現できません。そのため、Uniswap などの自動マーケット メーカー (AMM) が人気です。Solana などの低料金の L1 と L2 ではイーサリアムなどのチェーンでは、CLOB が非常に実用的です。)
上記では、L1 パフォーマンスを分析するためのフレームワークを示しました。以下では、オンチェーンで構築されたエコシステム/一連のプロジェクトから L1 をより適切に評価する方法のプロセスについて、より詳細な分析を提供します。
これらの項目を次の 4 つの主要なカテゴリに分類します。
これらの基本的な要素を統合するブロックチェーンの能力は、ブロックチェーンの短期的な成長と長期的な持続可能性にとって非常に重要です。
私たちの見解では、高成長エコシステムの発展には 5 つの主なステップがあると考えています。
1. アセットまたはユニバーサルブリッジを介したクロスチェーン通信を実現します。
2. DeFiプリミティブ（マネーマーケット融資プラットフォームや取引所など）を統合することで、プラットフォームに流動性をもたらします。これにより、コア開発者コミュニティがより優れたツールと抽象的な前提を構築するよう促され、それほど洗練されていない開発者がより消費者向けの製品を構築できるようになります。
3. DApp の成長を通じてユーザーの採用を促進します。
4. オラクルまたは専用のデータ可用性レイヤーを通じて、高忠実度のデータをオンチェーンにもたらすことに重点を置きます。
結論は
結論は
2009 年のビットコインの導入以来、暗号空間が急速な成長を遂げたことは否定できません。この成長の多くは、新しい L1 の出現によって形成されました。 2011 年、イーサリアムはイーサリアム仮想マシン (EVM) を通じてチューリングの完全なアーキテクチャを導入し、ブロックチェーンを静的な分散台帳としてだけでなく、任意の表現力豊かなプログラムを実行および実行するグローバル ステート マシンとしても利用できるようにしました。これにより、より一般的な DApp 開発への扉が開かれ、DeFi Summer などの動きで実証されているように、一般の小売ユーザーがブロックチェーン エコシステムに参加します。
しかし、採用が増えるにつれて、スケーラビリティにおける新たな課題が浮上し、建設業者は容量の制約を緩和するための新しい方法を見つけることを余儀なくされています。これは、オフチェーン計算によってスループットの向上を試みる Solana やその他の L1/L2 などのチェーンの開発で見られます。
現在、新しい L1 は「より優れたコンセンサス メカニズムと暗号化プリミティブを利用したスケーラビリティ」を中心とした新しいアーキテクチャを模索していますが、その価値を効果的に評価することは依然として困難な作業です。この記事が、核となる測定可能な技術指標がエコシステムの成長とどのように相関し、最終的には特定のネットワークの市場価値を決定するのに役立つかを示すことで、そのような L1 をより完全に評価するためのより構造化された方法を提供できることを願っています。
