병렬실행 시대가 온다. Monad의 MEV 패턴을 자세히 설명하라

원저자: APRIORI ⌘

원본 편집: Deep Chao TechFlow

소개하다

대규모 애플리케이션을 달성하기 위해 블록체인 성능을 개선하는 과정에서 Monad는 EVM(Ethereum Virtual Machine) 모델을 효과적으로 최적화합니다. 이러한 개선 사항은 분산화를 희생하지 않고도 Ethereum과 같은 플랫폼에서 실행 병목 현상과 비효율적인 상태 액세스 문제를 해결합니다.

이 기사에서는 Ethereum의 Flashbot과 Solana의 Jito Network의 귀중한 경험을 바탕으로 Monad에 강력한 채굴기 추출 가능 가치 경매 인프라(MEVA)를 구축할 수 있는 가능성을 탐구합니다.

우리는 몇 가지 핵심 사항을 강조하고 싶습니다:

• MEV는 모든 블록체인 네트워크의 고유한 자산입니다. 블록 생산 프로세스에서 부정적인 외부 효과와 인센티브 불일치를 방지하려면 강력한 MEVA 인프라가 중요합니다.

• MEVA의 설계는 블록체인의 기본 메커니즘, 특히 합의 실행 단계와 밀접한 관련이 있습니다. 향후 개선은 이러한 요소의 진화와 다양한 스트레스 하에서 네트워크가 어떻게 작동하는지에 따라 달라집니다.

• Ethereum과 Solana의 블록 생산의 역사적 추세는 Monad의 MEVA 설계에 대한 참조를 제공할 수 있습니다.

• Monad와 같은 고성능, 지연 실행 블록체인에서 MEVA는 시간 제약에 대처하기 위해 고주파 거래와 유사한 확률적 블록 구성 및 검색 전략이 필요할 수 있습니다.

이러한 질문을 탐구함으로써 우리는 Monad의 고유한 아키텍처 및 성능 요구 사항을 수용하는 MEVA 인프라 설계에 대한 통찰력을 제공하고자 합니다.

Ethereum의 MEVA 배경

이더리움 합의 실행 단계의 MEVA

이더리움에서는 합의가 먼저 실행되어야 합니다. 노드가 블록에 동의하면 해당 블록의 트랜잭션 목록뿐만 아니라 블록이 실행된 후 요약되는 머클 루트에도 동의하게 됩니다. 따라서 제안자는 제안을 전파하기 전에 블록의 모든 트랜잭션을 실행해야 합니다. 동시에 검증 노드는 투표 전에 이러한 트랜잭션을 실행해야 합니다.

그림 1: MEV-Boost에서 제안자-빌더 분리(PBS)를 사용한 빌더 워크플로

그림 1은 MEV-Boost에서 제안자-빌더 분리(PBS)의 일반적인 빌더 워크플로우를 보여줍니다. 빌더는 블록 구성을 완료한 후 이를 릴레이에 제출하고 릴레이는 시뮬레이션 및 유효성 검사를 위해 블록을 실행 계층(EL) 클라이언트에 전달합니다.

실행은 합의의 전제조건이므로 빌더가 블록을 구축할 때 해당 블록을 실행 계층(EL) 클라이언트로 전달하고 블록을 시뮬레이션하여 유효성을 확인해야 합니다. 합의 실행 단계에서 필요한 역할 외에도 시뮬레이션 단계는 구축자와 검색자에게도 이점을 제공합니다.

빌더의 관점: 각 거래를 시뮬레이션함으로써 빌더는 자신과 검증자에 대한 블록의 가치를 정확하게 추정할 수 있습니다. 또한 롤백을 최소화하고 멤풀 및 번들 트랜잭션에서 가져온 가스 요금이나 기본 팁을 최대화하기 위해 트랜잭션을 재정렬하려고 시도할 수도 있습니다. 정확한 추정을 통해 검증인에게 더 높은 입찰을 할 수 있습니다.

검색자의 관점: 빌더는 트랜잭션이 체인에 추가되기 전에 롤백될 수 있는 번들 트랜잭션을 필터링하므로 검색자는 전략의 실행을 보장하여 확실성을 높일 수 있습니다. 또한 검색자는 최신 차단 상태에 액세스할 수 있습니다. 합의 계층(CL)이 새 블록을 전파하면 검색자는 블록 상태를 수익성 있는 번들 트랜잭션을 구성하기 위한 출발점으로 사용할 수 있습니다. 동시에, 빌더는 이제 검색자가 다가오는 블록에 폴백 전략을 추가하기 위해 다가오는 블록의 상태에 대한 정보를 얻을 수 있도록 더 많은 프로토콜 외부 트랜잭션이나 기능을 제공하고 있다는 징후가 있습니다.

그러나 PBS의 성장으로 인해 기업이 차익거래 전략 실행의 우선순위를 정하기 위해 전용 마이크로파 네트워크 채널을 놓고 경쟁하는 전통적인 거래에서 발생하는 것과 유사한 블록 구성의 중앙 집중화가 증가했습니다.

네트워크가 성숙해짐에 따라 제품이 반복되고 있습니다.

이제 그림 2와 같이 MEVA가 이더리움 개발과 함께 어떻게 진화하는지 살펴보겠습니다.

그림 2: 이더리움 네트워크가 발전함에 따라 MEVA의 연대순 보기

가스 우선 경매(PGA) 시대

그림 3에서 볼 수 있듯이 검색자는 수익성 있는 MEV 기회를 식별하고 스마트 계약 트랜잭션을 공개 멤풀에 제출합니다. 이러한 공개 가시성은 공개 입찰과 체인의 단일 가격 경매로 이어지며, 거래가 실패하더라도 가스 비용이 발생합니다.

이 기간에는 동일한(계정, 공지) 쌍의 거래, 입찰 증가 등 경쟁이 치열하고 비용이 많이 드는 비정형 MEV 활동이 발생하여 네트워크 정체 또는 합의 불안정이 발생했습니다.

그림 3: 단순 우선순위 가스 경매 다이어그램

플래시봇과 EIP-1559

이러한 문제를 해결하기 위해 Flashbots는 검색자와 블록 생산자(PoW 시대의 채굴자) 사이의 중개 경매장으로 중계자를 도입했습니다. 이러한 움직임은 MEV 시장을 공개 입찰 단일 가격 경매에서 봉인 입찰 경매로 변화시킵니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이 릴레이는 공개 메모리 풀에서 입찰이 확대되는 것을 방지하고 보다 질서 있고 안전한 블록 생산 프로세스를 구축하는 데 도움이 됩니다.

EIP-1559의 수수료 구조도 여기서 중요한 역할을 합니다. 기본 수수료를 통해 입찰을 단순화하지만, 여전히 우선 수수료를 통해 MEV를 유도하는 블록 내 거래 순서 문제를 해결하지 못합니다. 실제로 많은 검색자들은 이전에 코인베이스 전송을 통해 채굴자에게 직접 입찰했습니다. 그들은 더 이상 0가스 번들 거래를 제출할 수 없기 때문에 코인베이스 수수료에 대해 더 많은 불만을 가지게 되었습니다.

그림 4: 릴레이가 포함된 MEVA

제안자와 구축자의 분리(PBS)

이더리움이 합병을 완료하고 지분증명(PoS)으로 전환한 후, 블록 생산 파이프라인에서 역할 분리를 더욱 최적화하기 위해 제안자-구축자 분리(PBS)가 구현되었습니다. 앞서 언급했듯이 릴레이어는 이제 블록 빌더와 제안자 사이의 중개자 역할을 하며 데이터 가용성과 블록 유효성을 보장하는 역할을 합니다. 제안자는 다양한 민간 거래를 위해 여러 건설자를 연결할 수 있으므로 건설자는 제안자에게 수수료를 지불하여 경쟁해야 합니다. 이 역학은 그림 5에 설명되어 있습니다.

그림 5: PBS 시대의 MEVA

집중력 위험

이러한 역사적인 발전에도 불구하고 건설업체 시장에서 증가하는 집중 위험을 강조하는 것이 중요합니다. 지난 1년간 상위 9개 업체의 시장점유율은 50% 이상으로 꾸준히 높은 시장집중도를 보여주고 있다(그림 6). 현재 집중도는 더욱 뚜렷하며, 상위 3개 빌더가 블록의 90% 이상을 차지하고 있습니다.

그림 6: 건설업체의 시장 점유율. 이 수치는 건설업체 시장에 널리 퍼져 있는 높은 집중도를 보여줍니다. (이미지 출처 )

솔라나의 지토

Jito의 시스템 아키텍처

솔라나의 표준 MEVA인 Jito는 낮은 거래 비용으로 인해 솔라나의 높은 스팸 거래 행동을 해결하기 위해 만들어졌습니다. 실패한 거래에 대한 수수료(약 0.000005 SOL)가 예상 수익을 초과하지 않는 한 스팸 거래 행위는 효과적으로 인센티브를 받게 됩니다.

2022년 Jito Labs의 보고서에 따르면 그 해 차익거래 및 청산 시도의 96% 이상이 실패했으며 블록에는 MEV 관련 거래의 50% 이상이 포함되어 있었습니다. 보고서는 또한 청산 봇이 수천 번의 청산을 성공적으로 완료하기 위해 수백만 개의 중복 패킷을 네트워크에 보냈고 그 결과 실패율이 99%보다 높았다고 밝혔습니다.

그림 7: Solana에 있는 Jito의 MEVA

솔라나의 MEV 외부성 문제의 심각성으로 인해 Jito는 블록 생산 프로세스에 질서와 확실성을 부여하도록 설계된 MEVA 레이어를 개발하게 되었습니다. 그림 7과 같이 Jito가 제안한 원래 MEVA 아키텍처를 검토해 보겠습니다.

Jito에는 다음과 같은 구성 요소가 있습니다.

Relayer - 트랜잭션을 수신하고 이를 블록 엔진(또는 MEVA 공급망) 및 검증자에게 전달하는 프록시 역할을 합니다.

블록 엔진 - 중계자로부터 트랜잭션을 수신하고, 검색자를 조정하고, 번들을 수락하고, 번들 시뮬레이션을 수행하고, 처리를 위해 최상의 트랜잭션과 번들을 검증자에게 전달합니다. Jito는 번들에 포함하기 위해 전체 블록 경매가 아닌 부분 블록 경매를 수행하며 역사적으로 두 슬롯 내에서 번들의 80% 이상을 처리했다는 점에 주목할 가치가 있습니다.

의사 메모리 풀 - Jito-Solana 클라이언트를 통해 약 200밀리초의 작업 시간 창을 생성하여 주문 흐름의 이산화된 경매를 시작합니다. Jito는 2024년 3월 9일에 이 메모리 풀을 폐쇄했습니다.

Jito의 디자인 선택

Jito 시스템 설계의 특정 구성 요소를 살펴보고 이러한 설계 선택이 어떻게 Solana의 블록 생산 프로세스에서 비롯되는지 살펴보겠습니다.

Jito는 전체 블록 구성이 아닌 부분 블록 경매만 지원합니다. 이는 솔라나의 멀티 스레드 실행 모델에 글로벌 스케줄링이 없기 때문일 수 있습니다. 특히 그림 8은 트랜잭션을 실행하는 병렬 스레드를 보여줍니다. 각 스레드는 실행을 기다리는 자체 트랜잭션 대기열을 유지합니다. 트랜잭션은 스레드에 무작위로 할당되고 우선 순위 수수료 및 시간에 따라 로컬로 정렬됩니다. 스케줄러 측(1.18.x 업데이트 이전)에 전역 순서가 없으면 솔라나의 트랜잭션은 스케줄러 스래싱으로 인해 본질적으로 비결정성을 경험하게 됩니다. 따라서 MEVA에서는 검색자나 검증자가 현재 상태를 확실하게 판단할 수 없습니다.

그림 8: Solana 클라이언트의 멀티스레드 실행 모델. MEVA의 번들링 단계는 별도의 스레드로 멀티스레드 대기열에 연결됩니다.

엔지니어링 관점에서 보면 Jito의 블록 엔진을 추가 스레드로 병렬로 실행하는 것은 Solana의 멀티 스레드 아키텍처에 잘 맞습니다. 번들 경매는 Jito 블록 엔진 스레드 내에서 수수료 기반 우선 순위를 보장하지만 번들이 전 세계적으로 사용자 트랜잭션보다 항상 우선한다는 보장은 없습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Jito는 블록 공간의 일부를 번들링 스레드에 미리 할당하여 번들링이 블록에 공간을 갖도록 합니다. 불확실성이 남아 있지만 이 접근 방식은 성공적인 전략 실행 가능성을 높입니다. 이는 또한 거래로 네트워크에 스팸을 보내는 대신 검색자가 경매에 참여하도록 장려합니다. 번들링을 위한 블록 공간을 예약함으로써 Jito는 질서 있는 경매를 촉진하는 것과 거래 스팸의 혼란스러운 영향을 완화하는 것 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.

의사 메모리 풀 제거

Jito의 광범위한 채택은 Solana의 스팸 문제를 완화하는 데 긍정적인 결과를 가져왔습니다. p2p 연구와 그림 9의 데이터에 따르면, Jito 클라이언트를 도입한 후 상대 블록 생산성이 크게 증가했습니다. 이는 2023년 지토가 선보인 최적화된 블록 엔진으로 인해 거래 처리가 더욱 효율적이 되었음을 보여준다.

그림 9: Jito가 Solana의 스팸 문제를 효과적으로 완화한다는 증거. 이 수치는 P2P 팀이 실시한 연구에서 가져온 것입니다.

상당한 진전이 이루어졌지만 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. Jito 번들링은 블록을 부분적으로만 채우기 때문에 MEV로 인한 거래는 여전히 Jito 경매 채널을 우회할 수 있습니다. 증거 중 일부는 그림 10의 Dune 대시보드에서 찾을 수 있으며, 이는 2024년 이후로 네트워크가 여전히 봇 스팸 거래로 인해 평균 50% 이상의 거래 실패를 경험하고 있음을 보여줍니다.

그림 10: 2022년 5월 이후 솔라나에서 발생한 봇 스팸 활동을 보여주는 Dune 대시보드(자세한 내용은 Dune 참조)

2024년 3월 9일, Jito는 주력 메모리 풀을 중단하기로 결정했습니다. 이러한 결정은 memecoin 거래의 증가와 이에 따른 샌드위치 공격(검색자가 대상 거래 전후에 거래를 하는 경우)의 급증으로 인해 발생했으며 궁극적으로 사용자 경험에 영향을 미쳤습니다. 이더리움의 MEVA 개인 주문 흐름 채널과 유사하게, 공개 멤풀을 폐쇄하면 지갑 제공업체 및 텔레그램 봇과 같은 프런트엔드 서비스와의 협력을 통해 개인 주문 흐름의 성장을 촉진할 수 있습니다. 검색자는 우선순위 실행, 포함 또는 제외 권한을 얻기 위해 검증인과 직접 파트너십을 체결할 수 있습니다.

실제로 그림 11은 멤풀이 폐쇄된 후 가장 큰 개인 멤풀 검색자의 시간당 샌드위치 봇 수익을 보여줍니다.

최대 규모의 개인 멤풀 검색자:

3pe8gpNEGAYjVvMHqGG1MVeoiceDhmQBFwrHPJ2pAF81

(역자 주: 샌드위치 로봇은 주로 블록체인 거래에서 이익을 얻는 데 사용되는 일반적인 선행 공격 도구입니다.)

그림 11: 개인 멤풀을 사용하는 검색자 “3pe8gpNEGAYjVvMHqGG1MVeoiceDhmQBFwrHPJ2pAF81”의 시간별 샌드위치 봇 수익

멤풀을 폐쇄하기로 한 Jito의 결정은 솔라나 생태계의 근본적인 문제를 해결하려는 팀의 의지를 보여줍니다. MEVA를 반복하거나 Solana의 가스 요금 메커니즘을 조정하는 것 외에도 Jito는 프로토콜이 UI 제품 디자인 선택(예: 기본 미끄러짐 매개변수 제한)을 통해 공격 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다. 스팸 거래를 더 비싸게 만드는 수수료 구조 조정을 통해서든, 통신 프로토콜의 수정을 통해서든, Jito의 인프라는 솔라나 네트워크의 건전성과 안정성을 유지하는 데 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.

Monad의 MEVA 디자인

실행 지연 및 MEVA에 미치는 영향

블록에 동의하려면 트랜잭션 목록(순서 포함)과 모든 이벤트 후 상태를 요약하는 머클 루트가 필요한 Ethereum과 달리 Monads는 이전 실행을 합의에서 분리합니다. 노드 프로토콜은 공식적인 주문 문제만 해결하면 됩니다. 그림 12에서 볼 수 있듯이 각 노드는 N+1 블록에서 합의에 도달하기 시작할 때 블록 N의 트랜잭션을 독립적으로 실행합니다. 실행은 합의에 보조를 맞추기만 하면 되므로 이러한 배열을 통해 전체 블록 시간에 해당하는 가스 예산이 허용됩니다. 리더 노드는 사실상 상태 루트를 계산할 필요가 없으므로 실행 시 전체 합의 기간을 활용하여 다음 블록을 처리할 수 있습니다.

그림 12: Monad 지연 실행과 Ethereum의 실행 합의 단계 비교. MEVA 설계의 관점에서 작동 시간 창도 표시됩니다.

우리는 운영 시간 창을 MEVA가 기본 블록 구축 방법에 비해 실현 가능하고 수익성이 있는 Monad에서 블록 구축 제안을 완료할 수 있는 시간 프레임으로 정의합니다. 지연 실행 모델에는 두 가지 직접적인 결과가 있습니다.

• 운영 시간 내에 N번째 블록에 대해 MEVA가 구성되면 검증인은 동시에 N번째 블록의 트랜잭션 목록에 대한 합의에 도달하고 N-1번째 블록의 실행을 완료하려고 시도합니다. 따라서 N번째 동작 시간대 내에서 사용 가능한 상태는 여전히 N-2번째이다. 이는 지연된 실행 아키텍처에서는 릴레이 또는 빌더가 "최신 상태"를 갖는다는 보장이 없음을 의미합니다. 따라서 다음 블록이 생성될 때까지 최신 블록에 대한 시뮬레이션이 불가능하여 불확실성이 발생합니다.

• Monad의 1초 블록 시간을 고려하면 MEVA의 작동 시간 창은 극도로 제한됩니다. 이는 일반적으로 이더리움에서 수행되는 것처럼 빌더가 전체 트랜잭션 블록과 순서대로 번들링을 시뮬레이션할 시간이 충분하지 않을 수 있음을 의미합니다. 많은 변수가 EVM에서 거래 시뮬레이션에 필요한 시간에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 트랜잭션을 시뮬레이션하는 데 10^1 ~ 10^2 마이크로초(대략적인 추정치)가 걸리고 Monad가 초당 10^4 트랜잭션을 목표로 한다고 가정하면 작동 시간 창 내에서 전체 블록을 시뮬레이션하는 데만 약 1초가 걸릴 수 있습니다. . Monad의 블록 시간이 1초라는 점을 감안할 때, 빌더나 릴레이가 빌딩 블록을 최적화하기 위해 여러 개의 전체 블록 시뮬레이션을 완료하는 것은 어려울 것입니다.

확률적 빌더와 검색자 전략

이러한 제한 사항을 고려하면 운영 시간 내에 전체 블록 시뮬레이션을 완료하고 최신 상태에 대해 시뮬레이션하는 것은 비현실적입니다. 빌더는 이제 각 거래의 정확한 팁을 알 수 있는 시간과 최신 상태가 부족하기 때문에 평판에 의존하거나 N-2번째 상태 시뮬레이션을 목표로 하여 거래 롤백 가능성을 기반으로 시커 팁을 추론해야 합니다. . 이로 인해 블록 평가가 덜 확실해집니다.

트랜잭션 롤백에 대한 이론적 보장이 부족하기 때문에 검증자가 빌더가 구성한 블록을 수락하면 검색자는 더 큰 실행 불확실성에 직면하게 됩니다. 이는 검색자가 상대적으로 특정 전략을 실행하면서 전용 개인 주문 흐름-빌더 채널에서 경쟁하는 Ethereum과 대조됩니다. 모나드의 상대적 확률 설정에서 검색자는 이제 번들 롤백 위험이 더 높아져 실행 손익 프로필이 더 불확실해집니다. 이는 확률적 신호를 기반으로 거래를 실행하고 시간이 지남에 따라 약간 더 높은 기대 수익을 달성하는 고주파 거래자와 유사합니다.

그림 13: 제안된 블록의 검사 또는 시뮬레이션 정도에 따라 분류된 다양한 MEVA 설계 패러다임을 보여주는 개념적 스펙트럼 다이어그램

그림 13에서 볼 수 있듯이, 건설업체 측의 사전 번들링/블록 확인 정도는 제안된 블록의 가격 책정 또는 가치 평가 측면에서 불확실성을 야기합니다. 한쪽 끝에는 정확한 가격을 제공하는 이더리움 스타일 PBS 모델이 있는데, 여기서 빌더는 EL(실행 계층) 클라이언트를 사용하여 제안된 블록의 트랜잭션을 시뮬레이션해야 합니다. 제출된 번들의 광범위한 포트폴리오를 탐색해야 합니다. 다른 쪽 끝에는 비동기식 블록 검사 기능을 갖춘 낙관적 빌더 모델[16]이 있습니다. 이 모델에서 빌더는 운영 시간 내에 시뮬레이션에 필요한 시간을 우회하고 담보(삭감될 수 있음)를 예치하여 검증자 또는 릴레이에 표시된 팁을 현금화합니다. 여기 Monads에서 제안된 확률적 검사 또는 부분 시뮬레이션 접근 방식은 중간 어딘가에 위치하여 약간의 불확실성에도 불구하고 검색자가 전략을 성공적으로 실행할 가능성을 높입니다.

예를 들어, 온체인 주문서 DEX의 시장 조성자는 주요 단방향 가격 변동이 감지되면 역선택을 피하기 위해 MEVA를 통해 포지션을 미리 이동할 수 있습니다. 이러한 확률적 전략을 통해 최신 상태 정보 없이도 빠르게 행동하여 역동적인 거래 환경에서 위험과 보상의 균형을 맞출 수 있습니다.

결론

MEVA는 블록 생산 최적화, 외부 영향 완화 및 시스템 안정성 향상에 핵심적인 역할을 합니다. Solana의 Jito 및 Ethereum의 다양한 구현과 같은 MEVA 프레임워크의 지속적인 개발은 확장성 문제 해결을 크게 촉진하고 네트워크 참여자에 대한 인센티브를 더욱 일관되게 만들었습니다.

Monad는 커뮤니티에 가능한 최고의 MEVA를 설계할 수 있는 독특한 기회를 제공하는 초기 단계의 유망한 네트워크입니다. Monad의 실행과 합의의 고유한 분리를 고려하여 연구원, 개발자 및 검증자가 협력하고 통찰력을 공유하도록 초대합니다. 이 협력은 강력하고 효율적인 블록 생산 프로세스를 구축하는 데 도움이 되며 Monad는 높은 처리량의 블록체인 네트워크로서의 약속을 실현하는 데 도움이 될 것입니다.