Pickhardt পেমেন্টস: কিভাবে লাইটনিং এ বড় বিটকয়েন পেমেন্ট পাঠাবেন

লাইটনিং নেটওয়ার্ক বিটকয়েন ইকোসিস্টেমের প্রধান সমাধান হিসাবে দেখা হয় ছোট BTC লেনদেনগুলিকে সম্ভবপর করার জন্য, কারণ এটি প্রায় কোনও ফি ছাড়াই ক্ষুদ্রতম অর্থপ্রদানগুলিকে প্রেরণ করতে সক্ষম করে।

প্রকৃতপক্ষে, 2015 সালে প্রথম ডিজাইন করা এবং 2018 সালে লাইভ হওয়ার পর থেকে লাইটনিং অনেক দূর এগিয়েছে। এখন 88,000 টিরও বেশি পাবলিক চ্যানেল রয়েছে যাদের 4,000 BTC-এর বেশি রয়েছে, তথ্য অনুযায়ী Txstats.com.

বিটকয়েন ওভারলে নেটওয়ার্ক এল সালভাদর কর্তৃক আইনি দরপত্র হিসাবে বিটকয়েন গ্রহণের সাথে বিশ্বব্যাপী মিডিয়াতে সামনে এবং কেন্দ্রে রাখার পর গত বছর ধরে যথেষ্ট বৃদ্ধি পেয়েছে। এই পদক্ষেপটি লাইটনিংকে অনেক বৈধতা প্রদান করে কারণ এটি বিশ্বের কাছে স্পষ্ট হয়ে গেছে যে বিটকয়েন প্রকৃতপক্ষে ব্যবহার করা যেতে পারে দৈনন্দিন পণ্য ক্রয়.

যখন এখনও আছে অনেক কাজ করতে হবে লাইটনিং নেটওয়ার্কের বিশ্বব্যাপী গ্রহণ বাস্তবসম্মতভাবে সম্ভব হওয়ার জন্য, প্রোটোকল বিটকয়েন অর্থপ্রদানের জন্য প্রধান স্কেলিং সমাধান হিসাবে তার অবস্থানকে দৃঢ় করেছে।

যাইহোক, লাইটনিং নেটওয়ার্কের আন্তঃসংযুক্ত চ্যানেলগুলির ডিজাইনের কারণে, নেটওয়ার্ক জুড়ে পাঠানো অর্থপ্রদান সফল হওয়ার গ্যারান্টি দেওয়া হয় না এবং তাই মানিব্যাগটি কোন উপায়ে অর্থপ্রবাহকে অগ্রাধিকার দেবে সে বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে হবে। এর একটি উদাহরণ হল রাউটিং ফি দ্বারা অগ্রাধিকার দেওয়া, যা সর্বাধিক জনপ্রিয় অগ্রাধিকার; এটা চায় নেটওয়ার্কে একটি পথ বেছে নিন যাতে প্রেরকের জন্য ফি খরচ কম হয়.

A পথ লাইটনিং নেটওয়ার্কে প্রেরক থেকে প্রাপকের কাছে বিভিন্ন চ্যানেলে লাইটনিং পেমেন্টের মাধ্যমে নেওয়া রুটকে বোঝায়। রাউটিং একটি প্রদত্ত প্রেরক এবং প্রাপকের মধ্যে অর্থপ্রদান করার অনুমতি দেয় দুই পক্ষের নিজেদের মধ্যে একটি চ্যানেল খোলার প্রয়োজন ছাড়াই। তাদের মধ্যে নোডগুলি রাউটিং ফি এর বিনিময়ে তাদের চ্যানেলের মাধ্যমে অর্থপ্রদান রুট করে।

যদিও সর্বনিম্ন-খরচের পথ বেছে নেওয়া প্রায়শই ছোট অর্থপ্রদানের জন্য ভাল কাজ করতে পারে, কারণ অর্থপ্রদানের পরিমাণ যতই বাড়ে ততই পেমেন্ট সফল হওয়ার সম্ভাবনা কম। অন্য কথায়, কম খরচের রুট — এবং বড় আকারে লাইটনিং নেটওয়ার্ক — সফলভাবে একটি প্রদত্ত অর্থ প্রদান করতে পারে এমন সম্ভাবনা সেই পেমেন্টের আকার বাড়ার সাথে সাথে হ্রাস পায়.

এই সমস্যার বেশিরভাগই তারল্যের ইস্যুকে ঘিরে আবর্তিত হয়, যা প্রেরক এবং প্রাপক উভয়ের দৃষ্টিকোণ থেকে তহবিল চলাচলের জন্য প্রয়োজনীয় - এবং এর মধ্যে প্রতিটি চ্যানেল।

স্বাভাবিকভাবেই, পেমেন্ট যত বড় হবে, নেটওয়ার্কের গন্তব্য পর্যন্ত সফলভাবে অতিক্রম করার জন্য পেমেন্টের জন্য লাইটনিং চ্যানেলে তারল্যের প্রয়োজন তত বেশি। ছোট অর্থপ্রদানের জন্য এটি তেমন কোন ব্যাপার নয়: একটি চ্যানেলের বিটকয়েনের ক্ষমতা একটি ছোট অর্থপ্রদানের জন্য যথেষ্ট হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, কিন্তু BTC পাঠানোর পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে এটি হ্রাস পায়। তাই, লাইটনিংয়ের মাধ্যমে পাঠানো ছোট বিটকয়েন পেমেন্টের প্রেরকদের সাধারণত বড় পেমেন্ট পাঠানোর সময় তারল্যের সমস্যা নিয়ে খুব বেশি চিন্তা করতে হয় না।

তা সত্ত্বেও, এমনকি ছোট অর্থপ্রদানগুলিও বজ্রপাতের সময় ডেলিভারি ব্যর্থ হওয়ার জন্য সংবেদনশীল। সেই অর্থে, ছোট এবং বড় উভয় পেমেন্টের জন্য নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি একটি ভাল ধারণা বলে মনে হয়।

এই সমস্যার কথা চিন্তা করে, লাইটনিং নেটওয়ার্কের গবেষক এবং শিক্ষাবিদ রেনে পিকহার্ট সফল হওয়ার জন্য অর্থপ্রদানের সম্ভাবনার জন্য অপ্টিমাইজ করার উপায়গুলি নিয়ে গবেষণা শুরু করেছেন৷ এখন তার গবেষণা ফল দিচ্ছে।

Pickhardt পেমেন্ট: লাইটনিং পেমেন্টের জন্য নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি

উপরে যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে, লাইটনিং পেমেন্টের নির্ভরযোগ্যতার সমস্যার মূল তারল্যকে কেন্দ্র করে। ফলস্বরূপ, Pickhardt এর বেশিরভাগ কাজ এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করে: তারল্য কোথায়?

এই প্রশ্নের একটি একক উত্তর নেই। আরও খারাপ, প্রায়শই এটি সম্পর্কে নিশ্চিত হওয়ার কোনও উপায় নেই, এমনকি একটি একক চ্যানেল বিবেচনা করার পরেও।

যেখানে একটি পাবলিক লাইটনিং চ্যানেলের বিটকয়েন ক্ষমতা নির্ধারণ করা তুচ্ছ হতে পারে, এটি নির্ধারণ করা সহজ নয় যে কীভাবে সেই ক্ষমতাটি তার দুই সমকক্ষের মধ্যে ভাগ করা হয়েছে - সেই চ্যানেলে বহির্গামী এবং আগত তারল্যকে সঠিকভাবে মূল্যায়ন করার জন্য একটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করা। তাই, তাদের পেমেন্ট সফলভাবে রাউটিং করার জন্য প্রয়োজনীয় তারল্য নির্ভুলভাবে নির্ধারণ করার জন্য একজন প্রেরকের ক্ষমতা ক্ষুণ্ন হয়।

এই অনিশ্চয়তার কারণে, Pickhardt খুঁজে পেয়েছেন যে সেরা উত্তর সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে।

Pickhardt পেমেন্ট তারল্যের অনিশ্চয়তাকে একটি সম্ভাব্যতার পরিমাপ করে, একটি প্রদত্ত অর্থপ্রদানের জন্য সম্ভাব্য সমস্ত পথের ম্যাপিং করে এবং সফল হওয়ার সর্বোচ্চ সম্ভাবনা সহ একটি নির্বাচন করে। অন্য কথায়, Pickhardt Payments সর্বনিম্ন স্তরের অনিশ্চয়তার সাথে পথ নির্বাচন করতে চায়।

Pickhardt দ্বারা ব্যবহৃত সম্ভাব্য মডেলটি একটি চ্যানেলে থাকা তারল্যের পরিমাণ অনুমান করে। এই মডেলটি লাইটনিং নেটওয়ার্কের পাবলিক পেমেন্ট চ্যানেলগুলিতে চালানো হয় যে একটি নির্দিষ্ট চ্যানেলে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ তরলতা বিদ্যমান থাকার সম্ভাবনা কতটা সম্ভব তা অনুমান করতে। তারপরে অর্থপ্রদান সেই পথের মাধ্যমে পাঠানো হয় যাতে সর্বোচ্চ পরিমাণে তারল্য থাকার সম্ভাবনা বেশি থাকে — নির্ভরযোগ্যতার জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য। পেমেন্ট ব্যর্থ হলে, মডেল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে তার বিশ্বাস আপডেট করে তার ভুল থেকে শিখে।

Pickhardt এর দৃষ্টিভঙ্গি ক্রমবর্ধমান লাইটনিং প্রোটোকলের জন্য দশক-পুরাতন কম্পিউটার বিজ্ঞান গবেষণা প্রযোজ্য। আরও নির্দিষ্টভাবে, লাইটনিং গবেষক দেরী থেকে আঁকেন তথ্য তত্ত্বের জনক ক্লদ শ্যাননের কাজ যোগাযোগের চ্যানেলে, এনট্রপি এবং অনিশ্চয়তা সম্ভাব্য বিতরণের সাথে যোগাযোগের অনিশ্চয়তা পরিমাপ করতে।

বড় লেনদেনের জন্য Pickhardt পেমেন্ট

লাইটনিং-এ, বড় পেমেন্টগুলিকে ছোট পেমেন্টে বিভক্ত করে আরও সম্ভবপর করা হয়। এইগুলি তারপরে সমস্ত নেটওয়ার্ক জুড়ে গন্তব্যে চলে যায় এবং যদি সেগুলি সফল হয়, তবে আসল অর্থপ্রদান সফল হয়।

প্রদত্ত যে মূল অর্থপ্রদান সফল হওয়ার জন্য সমস্ত বিভাগকে সফল হতে হবে, একটি মূল অর্থপ্রদানকে যত বেশি পরিমাণে ভাগ করা হবে, সাফল্যের সম্ভাবনা তত কম হবে। এর কারণ হল আসল পেমেন্ট সফল হওয়ার সম্ভাবনা প্রতিটি "শিশু" পেমেন্ট সফল হওয়ার সম্ভাবনাকে গুণ করে পাওয়া যায়। এটি এক ধরণের প্যারাডক্স তৈরি করে কারণ, তাত্ত্বিকভাবে, পেমেন্ট যত কম হবে সাফল্যের সম্ভাবনা তত বেশি। অতএব, সঠিক বিভাজন খোঁজার ক্ষেত্রে একটি অপ্টিমাইজেশন চ্যালেঞ্জ আবির্ভূত হয়।

Pickhardt পেমেন্ট এই অপ্টিমাইজেশানের জন্য চেষ্টা করে আসল পেমেন্ট সফল হওয়ার সম্ভাবনা বাড়াতে চায়, যা অনিশ্চয়তার খরচ কমিয়ে তৈরি করা হয়। এটি অর্জন করতে, এটি লাভ করে অপারেশন গবেষণা (OR).

আরো নির্দিষ্টভাবে, Pickhardt পেমেন্ট ব্যবহার করে ন্যূনতম খরচ প্রবাহ, OR এর ক্ষেত্র থেকে একটি ভাল-অধ্যয়ন করা টুল, সর্বোত্তম মাল্টি-পার্ট লাইটনিং পেমেন্টের মডেল এবং পরিচালনা করার জন্য — লাইটনিং-এ বিভাজন এবং অর্থ প্রদানের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার উন্নতি। সংক্ষেপে, ভিত্তি হল প্রতিটি চ্যানেলের তরলতার তথ্য সম্পর্কে অনিশ্চয়তার সাথে একটি অন্তর্নিহিত খরচ যুক্ত রয়েছে।

ফি খরচ সঙ্গে বিভ্রান্ত না, অনিশ্চয়তা খরচ হিসাবে চিন্তা করা যেতে পারে সুযোগ খরচ একটি প্রদত্ত পথ চেষ্টা করে. তাত্ত্বিকভাবে, অনিশ্চয়তার খরচ যত বেশি হবে, সুযোগ খরচ তত বেশি হবে কারণ পেমেন্ট সফল হওয়ার সম্ভাবনা কম। সেই অনিশ্চয়তার পরিমাপ করা Pickhardt পেমেন্টগুলিকে সুযোগের খরচ কমাতে এবং সাফল্যের সম্ভাবনাকে সর্বাধিক করে তোলার পথ বেছে নিতে দেয়।

শেষ পর্যন্ত, এই অপ্টিমাইজেশান অনুমতি Pickhardt পেমেন্ট বড় বাজ পেমেন্ট পাঠান যা আগে নেটওয়ার্কে অসম্ভব ছিল।

Pickhardt এর নকশা লাইটনিং-এর বর্তমান অনুশীলনের থেকে আলাদা কারণ, একক অর্থপ্রদানের মতোই, বিভক্ত অর্থপ্রদানের জন্য অগ্রাধিকার নির্ধারণ সাধারণত ফি এর উপর ভিত্তি করে করা হয়। অন্যদিকে, Pickhardt পেমেন্টগুলি অনিশ্চয়তা খরচ কমাতে অগ্রাধিকার দেয় কারণ এটি অর্থপ্রদানের সম্ভাবনা বাড়ানোর চেষ্টা করে, যার অর্থ লাইটনিং-এ সাধারণত প্রদত্তদের তুলনায় ফি প্রায়শই তুলনামূলকভাবে ব্যয়বহুল হতে পারে।

যাইহোক, পিকহার্ট বিটকয়েন ম্যাগাজিনকে বলেছিলেন যে তার অ্যালগরিদম ফি-র জন্য অপ্টিমাইজ করার পছন্দও দিতে পারে, যদিও তিনি যুক্তি দেন লাইটনিং এর বেস ফি এর অস্তিত্বের কারণে এটি করা বর্তমানে গণনাগতভাবে ভারী. সেক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ হবে দুটি বিকল্পের মধ্যে একটি সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজুন - যাকে তিনি "বৈশিষ্ট্য" বলে অভিহিত করেন - যেহেতু ব্যবহারকারীরা শেষ পর্যন্ত যাকে অগ্রাধিকার দিতে চান তাতেই ঝাঁপিয়ে পড়ে৷

আজ কিভাবে Pickhardt পেমেন্ট ব্যবহার করবেন

Pickhardt পেমেন্টের ব্যবহার আজ এর মাধ্যমে করা যেতে পারে LND পরিচালনা জে কার্স্টেন অটো দ্বারা। বিকল্পভাবে, Pickhardt উন্নয়নশীল পাঠাগার যা বর্তমানে সিমুলেশন এবং উত্পাদন পরীক্ষার জন্য অনুমতি দেয়। পিকহার্ট বিটকয়েন ম্যাগাজিনকে বলেছিলেন যে তিনি অবশেষে বাস্তবায়নের জন্য বাইন্ডিং সহ লাইব্রেরি পাঠাবেন, তবে এটি বর্তমানে প্রযুক্তিগত সঠিকতা, সুরক্ষা এবং রানটাইমের মতো উচ্চ অগ্রাধিকার নয়। যদিও এখনও একটি সাধারণ ব্যবহারকারী Pickhardt অর্থপ্রদানের সুবিধা নিতে পারে এমন একটি সহজ উপায় নেই, তবে প্রাপ্যতা বৃদ্ধি হওয়া উচিত কারণ ডেভেলপাররা এর দৃঢ়তা এবং নিরাপত্তা নিয়ে গর্ব করার জন্য অ্যালগরিদম এবং লাইব্রেরিতে কাজ করে চলেছে।

তথ্য এবং প্রতিক্রিয়া জন্য Rene Pickhardt ধন্যবাদ.

Pickhardt পেমেন্ট সম্পর্কে আরও বিশদ বিবরণের জন্য, সম্পর্কিতটিতে নেভিগেট করুন গবেষণা পত্র এবং মেলিং তালিকা পোস্ট. Pickhardt-এ আরও সংস্থান পাওয়া যায় ওয়েবসাইট.