কেন ব্লকচেইন কর্মক্ষমতা পরিমাপ করা কঠিন

পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি হল ক্রিপ্টো স্পেসে অনেক আলোচিত চ্যালেঞ্জ, লেয়ার 1 প্রজেক্ট (স্বতন্ত্র ব্লকচেইন) এবং লেয়ার 2 সমাধান (যেমন রোলআপ এবং অফ-চেইন চ্যানেল) উভয়ের সাথেই প্রাসঙ্গিক। তবুও আমাদের মানসম্মত মেট্রিক্স বা বেঞ্চমার্ক নেই। সংখ্যাগুলি প্রায়শই অসামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অসম্পূর্ণ উপায়ে রিপোর্ট করা হয়, যা প্রকল্পগুলির সঠিকভাবে তুলনা করা কঠিন করে তোলে এবং প্রায়শই অনুশীলনে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিকে অস্পষ্ট করে তোলে। 

পারফরম্যান্স পরিমাপ এবং তুলনা করার জন্য আমাদের আরও সূক্ষ্ম এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ পদ্ধতির প্রয়োজন - যেটি পারফরম্যান্সকে একাধিক উপাদানে ভেঙে দেয় এবং একাধিক অক্ষ জুড়ে ট্রেড-অফের তুলনা করে। এই পোস্টে, আমি মৌলিক পরিভাষা সংজ্ঞায়িত করি, চ্যালেঞ্জের রূপরেখা দিই এবং ব্লকচেইনের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার সময় মাথায় রাখতে নির্দেশিকা এবং মূল নীতিগুলি অফার করি। 

পরিমাপযোগ্যতা বনাম কর্মক্ষমতা

প্রথমে, আসুন দুটি শব্দ সংজ্ঞায়িত করা যাক, স্কেলেবিলিটি এবং কর্মক্ষমতা, যার মানসম্পন্ন কম্পিউটার বিজ্ঞানের অর্থ রয়েছে যা প্রায়শই ব্লকচেইন প্রসঙ্গে অপব্যবহার করা হয়। সম্পাদন একটি সিস্টেম কি পরিমাপ বর্তমানে অর্জন করতে সক্ষম. আমরা নীচে আলোচনা করব, পারফরম্যান্স মেট্রিক্স প্রতি সেকেন্ডে লেনদেন বা মধ্য লেনদেন নিশ্চিতকরণ সময় অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। স্কেলেবিলিটিঅন্যদিকে, পরিমাপ করে সম্পদ যোগ করে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য একটি সিস্টেমের ক্ষমতা.

এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ: কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য অনেক পন্থা সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হলে স্কেলেবিলিটি মোটেও উন্নত করে না। একটি সাধারণ উদাহরণ হল আরও দক্ষ ডিজিটাল স্বাক্ষর স্কিম ব্যবহার করা, যেমন BLS স্বাক্ষর, যা প্রায় অর্ধেক আকারের Schnorr বা ECDSA স্বাক্ষর। যদি বিটকয়েন ECDSA থেকে BLS-এ স্যুইচ করা হয়, তাহলে প্রতি ব্লকে লেনদেনের সংখ্যা 20-30% বেড়ে যেতে পারে, রাতারাতি কর্মক্ষমতা উন্নত হবে। তবে আমরা এটি শুধুমাত্র একবারই করতে পারি — স্যুইচ করার জন্য আরও বেশি স্থান-দক্ষ স্বাক্ষর স্কিম নেই (বিএলএস স্বাক্ষরগুলি আরও স্থান বাঁচাতে একত্রিত করা যেতে পারে, তবে এটি আরেকটি এক-বন্ধ কৌশল)।

ব্লকচেইনে অন্যান্য এক-অফ কৌশলের একটি সংখ্যা (যেমন SegWit) সম্ভব, কিন্তু ক্রমাগত কর্মক্ষমতা উন্নতি অর্জনের জন্য আপনার একটি মাপযোগ্য আর্কিটেকচারের প্রয়োজন, যেখানে আরও সংস্থান যোগ করা সময়ের সাথে সাথে কর্মক্ষমতা উন্নত করে। এটি অন্যান্য অনেক কম্পিউটার সিস্টেমে প্রচলিত জ্ঞান, যেমন একটি ওয়েব সার্ভার তৈরি করা। কয়েকটি সাধারণ কৌশলের মাধ্যমে, আপনি একটি খুব দ্রুত সার্ভার তৈরি করতে পারেন; কিন্তু শেষ পর্যন্ত, আপনার একটি মাল্টি-সার্ভার আর্কিটেকচার দরকার যা ক্রমাগত অতিরিক্ত সার্ভার যোগ করে ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে পারে।

পার্থক্য বোঝা বিবৃতিতে পাওয়া সাধারণ বিভাগের ত্রুটি এড়াতেও সাহায্য করে যেমন, "ব্লকচেন এক্স অত্যন্ত মাপযোগ্য, এটি প্রতি সেকেন্ডে Y লেনদেন পরিচালনা করতে পারে!" দ্বিতীয় দাবি চিত্তাকর্ষক হতে পারে, কিন্তু এটি একটি কর্মক্ষমতা মেট্রিক, স্কেলেবিলিটি মেট্রিক নয়। এটি সম্পদ যোগ করে কর্মক্ষমতা উন্নত করার ক্ষমতার সাথে কথা বলে না।

স্কেলেবিলিটির জন্য সহজাতভাবে সমান্তরালতাকে কাজে লাগানো প্রয়োজন। ব্লকচেইন স্পেসে, লেয়ার 1 স্কেলিং এর জন্য শার্ডিং বা শার্ডিং এর মত কিছু প্রয়োজন বলে মনে হয়। শার্ডিংয়ের মৌলিক ধারণা — রাষ্ট্রকে টুকরো টুকরো করে বিভক্ত করা যাতে বিভিন্ন যাচাইকারী স্বাধীনভাবে প্রক্রিয়া করতে পারে — স্কেলেবিলিটির সংজ্ঞার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মেলে। লেয়ার 2-এ আরও বিকল্প রয়েছে যা সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ যোগ করার অনুমতি দেয় — অফ-চেইন চ্যানেল, রোলআপ সার্ভার এবং সাইডচেইন সহ।

লেটেন্সি বনাম থ্রুপুট

ক্লাসিকভাবে, ব্লকচেইন সিস্টেমের কর্মক্ষমতা দুটি মাত্রায় মূল্যায়ন করা হয়, লেটেন্সি এবং থ্রুপুট: লেটেন্সি পরিমাপ করে কত দ্রুত একটি স্বতন্ত্র লেনদেন নিশ্চিত করা যায়, যেখানে থ্রুপুট সময়ের সাথে সাথে লেনদেনের মোট হার পরিমাপ করে। এই অক্ষগুলি লেয়ার 1 এবং লেয়ার 2 সিস্টেমের পাশাপাশি অন্যান্য অনেক ধরনের কম্পিউটার সিস্টেমে (যেমন ডাটাবেস কোয়েরি ইঞ্জিন এবং ওয়েব সার্ভার) উভয় ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য।

দুর্ভাগ্যবশত, লেটেন্সি এবং থ্রুপুট উভয়ই পরিমাপ এবং তুলনা করা জটিল। উপরন্তু, স্বতন্ত্র ব্যবহারকারীরা আসলে থ্রুপুট সম্পর্কে চিন্তা করেন না (যা একটি সিস্টেম-ব্যাপী পরিমাপ)। তারা আসলেই যে বিষয়ে যত্নশীল তা হল লেটেন্সি এবং লেনদেন ফি - আরও নির্দিষ্টভাবে, তাদের লেনদেনগুলি যত তাড়াতাড়ি এবং যতটা সম্ভব কম খরচে নিশ্চিত করা হয়। যদিও অন্যান্য অনেক কম্পিউটার সিস্টেমও খরচ/পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে মূল্যায়ন করা হয়, তবে লেনদেন ফি হল ব্লকচেইন সিস্টেমের জন্য কার্যক্ষমতার কিছুটা নতুন অক্ষ যা ঐতিহ্যগত কম্পিউটার সিস্টেমে সত্যিই বিদ্যমান নেই।

লেটেন্সি পরিমাপের চ্যালেঞ্জ

লেটেন্সি প্রথমে সহজ মনে হয়: একটি লেনদেন নিশ্চিত হতে কতক্ষণ সময় লাগে? তবে এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য সর্বদা বিভিন্ন উপায় রয়েছে।

প্রথমত, আমরা সময়ের মধ্যে বিভিন্ন বিন্দুর মধ্যে বিলম্ব পরিমাপ করতে পারি এবং বিভিন্ন ফলাফল পেতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, যখন ব্যবহারকারী স্থানীয়ভাবে একটি "জমা দিন" বোতামে আঘাত করে, বা যখন লেনদেনটি মেম্পুলে আঘাত করে তখন আমরা কি লেটেন্সি পরিমাপ করা শুরু করি? এবং যখন লেনদেন একটি প্রস্তাবিত ব্লকে হয়, বা যখন একটি ব্লক একটি ফলো-আপ ব্লক বা ছয়টি দ্বারা নিশ্চিত করা হয় তখন কি আমরা ঘড়ি বন্ধ করি?

সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতিটি বৈধকারীদের দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করে, একটি ক্লায়েন্ট প্রথমবার একটি লেনদেন সম্প্রচার করার সময় থেকে একটি লেনদেন যুক্তিসঙ্গতভাবে "নিশ্চিত" হওয়া পর্যন্ত পরিমাপ করে (এই অর্থে যে বাস্তব-বিশ্বের বণিকরা একটি পেমেন্ট প্রাপ্তি বিবেচনা করবে এবং পণ্যদ্রব্য ছেড়ে দেবে) . অবশ্যই, বিভিন্ন বণিক বিভিন্ন গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড প্রয়োগ করতে পারে, এবং এমনকি একজন ব্যবসায়ী লেনদেনের পরিমাণের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন মান ব্যবহার করতে পারে।

ভ্যালিডেটর-কেন্দ্রিক পন্থা অনুশীলনে গুরুত্বপূর্ণ এমন কিছু জিনিস মিস করে। প্রথমত, এটি পিয়ার-টু-পিয়ার নেটওয়ার্কে লেটেন্সি উপেক্ষা করে (ক্লায়েন্ট যখন একটি লেনদেন সম্প্রচার করে তখন থেকে যখন বেশিরভাগ নোড এটি শুনেছে তখন পর্যন্ত কতক্ষণ লাগে?) এবং ক্লায়েন্ট-সাইড লেটেন্সি (একটি লেনদেন প্রস্তুত করতে কতক্ষণ লাগে) ক্লায়েন্টের স্থানীয় মেশিনে?) ক্লায়েন্ট-সাইড লেটেন্সি খুব ছোট এবং একটি Ethereum পেমেন্ট স্বাক্ষর করার মতো সাধারণ লেনদেনের জন্য অনুমানযোগ্য হতে পারে, কিন্তু একটি ঝালযুক্ত Zcash লেনদেন সঠিক প্রমাণ করার মতো আরও জটিল ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

এমনকি যদি আমরা সময়ের উইন্ডোটিকে প্রমিত করে থাকি আমরা লেটেন্সি দিয়ে পরিমাপ করার চেষ্টা করছি, উত্তর প্রায় সবসময়ই হয় এটা নির্ভর করে. কখনও নির্মিত কোনো ক্রিপ্টোকারেন্সি সিস্টেম স্থির লেনদেনের বিলম্বের প্রস্তাব দেয়নি। মনে রাখার একটি মৌলিক নিয়ম হল:

লেটেন্সি একটি বন্টন, একটি একক সংখ্যা নয়।

নেটওয়ার্কিং গবেষণা সম্প্রদায় দীর্ঘদিন ধরে এটি বুঝতে পেরেছে (দেখুন, উদাহরণস্বরূপ, এটি গিল টেনের চমৎকার আলোচনা) ডিস্ট্রিবিউশনের "লং টেইল" এর উপর একটি বিশেষ জোর দেওয়া হয়, কারণ এমনকি 0.1% লেনদেনে (বা ওয়েব সার্ভারের প্রশ্ন) অত্যন্ত উচ্চতর লেটেন্সি প্রভাব শেষ ব্যবহারকারী।

ব্লকচেইনের সাথে, নিশ্চিতকরণ লেটেন্সি বিভিন্ন কারণে পরিবর্তিত হতে পারে:

ব্যাচিং: বেশিরভাগ সিস্টেমই কোনো না কোনোভাবে ব্যাচ লেনদেন করে, উদাহরণস্বরূপ বেশিরভাগ লেয়ার 1 সিস্টেমে ব্লকে। এটি পরিবর্তনশীল বিলম্বের দিকে নিয়ে যায়, কারণ কিছু লেনদেনের জন্য অপেক্ষা করতে হবে যতক্ষণ না ব্যাচ পূরণ হয়। অন্যরা ভাগ্যবান হতে পারে এবং শেষ ব্যাচে যোগ দিতে পারে। এই লেনদেনগুলি অবিলম্বে নিশ্চিত করা হয়েছে এবং কোনও অতিরিক্ত বিলম্বের অভিজ্ঞতা নেই৷

পরিবর্তনশীল যানজট: বেশিরভাগ সিস্টেমই যানজটে ভোগে, যার অর্থ সিস্টেম অবিলম্বে পরিচালনা করতে পারে তার চেয়ে বেশি লেনদেন পোস্ট করা হয় (অন্তত কিছু সময়)। অপ্রত্যাশিত সময়ে লেনদেন সম্প্রচার করা হলে কতটা ভিড় পরিবর্তিত হতে পারে (প্রায়শই একটি হিসাবে বিমূর্ত বিষ প্রক্রিয়া) অথবা যখন নতুন লেনদেনের হার সারা দিন বা সপ্তাহ জুড়ে পরিবর্তিত হয়, বা একটি জনপ্রিয় NFT লঞ্চের মতো বাহ্যিক ইভেন্টের প্রতিক্রিয়া হিসাবে।

সম্মতি-স্তর বৈচিত্র্য: লেয়ার 1-এ একটি লেনদেন নিশ্চিত করার জন্য সাধারণত একটি ব্লকে ঐক্যমতে পৌঁছানোর জন্য নোডের একটি বিতরণ করা সেট প্রয়োজন, যা যানজট নির্বিশেষে পরিবর্তনশীল বিলম্ব যোগ করতে পারে। প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক সিস্টেমগুলি অপ্রত্যাশিত সময়ে ব্লকগুলি খুঁজে পায় (এছাড়াও বিমূর্তভাবে একটি পয়সন প্রক্রিয়া)। প্রুফ-অফ-স্টেক সিস্টেমগুলি বিভিন্ন বিলম্বও যোগ করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি রাউন্ডে একটি কমিটি গঠনের জন্য অপর্যাপ্ত সংখ্যক নোড অনলাইনে থাকে, বা যদি কোনও নেতার ক্র্যাশের প্রতিক্রিয়ায় একটি ভিউ পরিবর্তনের প্রয়োজন হয়)।

এই কারণে, একটি ভাল নির্দেশিকা হল:

লেটেন্সি সম্পর্কে দাবিগুলি নিশ্চিতকরণ সময়ের একটি বন্টন (বা হিস্টোগ্রাম) উপস্থাপন করা উচিত, গড় বা মধ্যকের মতো একক সংখ্যার পরিবর্তে।

গড়, মাঝারি, বা শতাংশের মত সারাংশ পরিসংখ্যান একটি আংশিক ছবি প্রদান করলে, একটি সিস্টেমকে সঠিকভাবে মূল্যায়ন করার জন্য সমগ্র বন্টন বিবেচনা করা প্রয়োজন। কিছু অ্যাপ্লিকেশানে, গড় বিলম্বিতা ভাল অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে যদি লেটেন্সি বন্টন তুলনামূলকভাবে সহজ হয় (উদাহরণস্বরূপ, গাউসিয়ান)। কিন্তু ক্রিপ্টোকারেন্সিতে, এটি প্রায় কখনোই এইভাবে হয় না: সাধারণত, ধীরগতির নিশ্চিতকরণের একটি দীর্ঘ লেজ থাকে।

পেমেন্ট চ্যানেল নেটওয়ার্ক (যেমন লাইটনিং নেটওয়ার্ক) একটি ভালো উদাহরণ। একটি ক্লাসিক L2 স্কেলিং সমাধান, এই নেটওয়ার্কগুলি বেশিরভাগ সময় খুব দ্রুত অর্থপ্রদানের নিশ্চিতকরণ অফার করে, তবে মাঝে মাঝে তাদের একটি চ্যানেল রিসেটের প্রয়োজন হয় যা মাত্রার আদেশ দ্বারা বিলম্বিতা বাড়িয়ে তুলতে পারে।

এবং এমনকি যদি আমাদের সঠিক লেটেন্সি ডিস্ট্রিবিউশনের ভাল পরিসংখ্যান থাকে, তবে সেগুলি সম্ভবত সময়ের সাথে সাথে সিস্টেম এবং সিস্টেমের চাহিদা পরিবর্তনের সাথে পরিবর্তিত হবে। প্রতিযোগী সিস্টেমের মধ্যে লেটেন্সি ডিস্ট্রিবিউশনের তুলনা কীভাবে করা যায় তাও সবসময় পরিষ্কার নয়। উদাহরণ স্বরূপ, একটি সিস্টেম বিবেচনা করুন যা 1 এবং 2 মিনিটের মধ্যে সমানভাবে বিতরণকৃত বিলম্বের সাথে লেনদেন নিশ্চিত করে (90 সেকেন্ডের গড় এবং মাঝামাঝি সহ)। যদি একটি প্রতিযোগী সিস্টেম 95 মিনিটের মধ্যে 1% লেনদেন নিশ্চিত করে, এবং অন্য 5% 11 মিনিটে (যার গড় 90 সেকেন্ড এবং 60 সেকেন্ডের মাঝামাঝি সহ), কোন সিস্টেমটি ভাল? উত্তর সম্ভবত কিছু অ্যাপ্লিকেশন প্রাক্তন এবং কিছু পরবর্তী পছন্দ করবে।

অবশেষে, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বেশিরভাগ সিস্টেমে, সমস্ত লেনদেন সমানভাবে অগ্রাধিকার দেওয়া হয় না। ব্যবহারকারীরা অন্তর্ভুক্তির একটি উচ্চ অগ্রাধিকার পেতে আরও বেশি অর্থ প্রদান করতে পারেন, তাই উপরের সমস্তগুলি ছাড়াও, প্রদত্ত লেনদেন ফিগুলির একটি ফাংশন হিসাবে বিলম্ব পরিবর্তিত হয়৷ সংক্ষেপে:

লেটেন্সি জটিল। যত বেশি ডেটা রিপোর্ট করা হয়, তত ভাল। আদর্শভাবে, সম্পূর্ণ লেটেন্সি ডিস্ট্রিবিউশন বিভিন্ন কনজেশন অবস্থার অধীনে পরিমাপ করা উচিত। বিভিন্ন উপাদানে (স্থানীয়, নেটওয়ার্ক, ব্যাচিং, সম্মতি বিলম্ব) মধ্যে বিলম্বের ভাঙ্গনও সহায়ক।

থ্রুপুট পরিমাপের চ্যালেঞ্জ

থ্রুপুটও প্রথম নজরে সহজ বলে মনে হয়: একটি সিস্টেম প্রতি সেকেন্ডে কতগুলি লেনদেন প্রক্রিয়া করতে পারে? দুটি প্রাথমিক অসুবিধা দেখা দেয়: একটি "লেনদেন" ঠিক কী এবং আমরা কি পরিমাপ করছি যে একটি সিস্টেম আজ কী করে বা এটি কী করতে সক্ষম হতে পারে?

যদিও "প্রতি সেকেন্ডে লেনদেন" (বা টিপিএস) ব্লকচেইনের কার্যকারিতা পরিমাপের জন্য একটি প্রকৃত মান, লেনদেনগুলি পরিমাপের একক হিসাবে সমস্যাযুক্ত। সাধারণ উদ্দেশ্য প্রোগ্রামেবিলিটি ("স্মার্ট চুক্তি") অথবা বিটকয়েনের মাল্টিপ্লেক্স লেনদেন বা মাল্টি-সিগ যাচাইকরণের বিকল্পগুলির মতো সীমিত বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে এমন সিস্টেমগুলির জন্য, মৌলিক সমস্যা হল:

সব লেনদেন সমান নয়।

এটি স্পষ্টতই Ethereum-এ সত্য, যেখানে লেনদেনে নির্বিচারে কোড অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এবং ইচ্ছামত অবস্থা সংশোধন করতে পারে। ইথেরিয়ামে গ্যাসের ধারণাটি একটি লেনদেনের সামগ্রিক পরিমাণ কাজের পরিমাণ নির্ধারণ করতে (এবং ফি চার্জ) ব্যবহার করা হয়, তবে এটি ইভিএম সম্পাদন পরিবেশের জন্য অত্যন্ত নির্দিষ্ট। বিপিএফ পরিবেশ ব্যবহার করে সোলানা লেনদেনের একটি সেটের সাথে ইভিএম লেনদেনের একটি সেট দ্বারা করা মোট কাজের পরিমাণ তুলনা করার কোন সহজ উপায় নেই। বিটকয়েন লেনদেনের একটি সেটের সাথে তুলনা করা একইভাবে ভরা।

ব্লকচেইন যা লেনদেন স্তরকে একটি ঐক্যমত্য স্তর এবং একটি এক্সিকিউশন লেয়ারে আলাদা করে তা আরও স্পষ্ট করতে পারে। (বিশুদ্ধ) ঐকমত্য স্তরে, থ্রুপুটটি সময়ের প্রতি একক চেইনে যোগ করা বাইটে পরিমাপ করা যেতে পারে। মৃত্যুদন্ডের স্তর সবসময় আরো জটিল হবে.

সরল এক্সিকিউশন লেয়ার, যেমন রোলআপ সার্ভার যা শুধুমাত্র পেমেন্ট লেনদেন সমর্থন করে, গণনার পরিমাণ নির্ধারণের অসুবিধা এড়ায়। এমনকি এই ক্ষেত্রে, যদিও, পেমেন্ট ইনপুট এবং আউটপুট সংখ্যা পরিবর্তিত হতে পারে. পেমেন্ট চ্যানেল লেনদেন "হপস" এর সংখ্যার মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে যা থ্রুপুটকে প্রভাবিত করে। এবং রোলআপ সার্ভার থ্রুপুট লেনদেনের একটি ব্যাচের সংক্ষিপ্ত পরিবর্তনের একটি ছোট সেটে "নেটেড" হতে পারে তার উপর নির্ভর করতে পারে।

থ্রুপুট সহ আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল তাত্ত্বিক ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য আজকের কর্মক্ষমতা পরিমাপের অভিজ্ঞতার বাইরে। এটি সম্ভাব্য ক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য সমস্ত ধরণের মডেলিং প্রশ্ন প্রবর্তন করে। প্রথমত, আমাদের অবশ্যই এক্সিকিউশন লেয়ারের জন্য বাস্তবসম্মত লেনদেনের কাজের চাপের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে হবে। দ্বিতীয়ত, বাস্তব ব্যবস্থা প্রায় কখনই তাত্ত্বিক ক্ষমতা অর্জন করে না, বিশেষ করে ব্লকচেইন সিস্টেম। দৃঢ়তার কারণে, আমরা আশা করি যে নোড বাস্তবায়ন ভিন্নধর্মী এবং অনুশীলনে বৈচিত্র্যময় (একক সফ্টওয়্যার বাস্তবায়ন চালানো সমস্ত ক্লায়েন্টের পরিবর্তে)। এটি ব্লকচেইন থ্রুপুটের সঠিক সিমুলেশনগুলি পরিচালনা করা আরও কঠিন করে তোলে। 

সার্বিক:

থ্রুপুট দাবির জন্য লেনদেনের কাজের চাপ এবং যাচাইকারীদের জনসংখ্যার (তাদের পরিমাণ, বাস্তবায়ন এবং নেটওয়ার্ক সংযোগ) সতর্কতার সাথে ব্যাখ্যা প্রয়োজন। কোন স্পষ্ট মান অনুপস্থিতিতে, Ethereum মত একটি জনপ্রিয় নেটওয়ার্ক থেকে ঐতিহাসিক কাজের চাপ যথেষ্ট।

লেটেন্সি-থ্রুপুট ট্রেডঅফ

লেটেন্সি এবং থ্রুপুট সাধারণত একটি ট্রেডঅফ। হিসাবে Lefteris Kokoris-Kogias রূপরেখা, এই ট্রেডঅফ প্রায়শই মসৃণ হয় না, একটি ইনফ্লেকশন পয়েন্ট সহ যেখানে সিস্টেম লোড তার সর্বাধিক থ্রুপুটের কাছে যাওয়ার সাথে সাথে লেটেন্সি তীব্রভাবে বেড়ে যায়।

জিরো-নলেজ রোলআপ সিস্টেম থ্রুপুট/লেটেন্সি ট্রেডঅফের একটি স্বাভাবিক উদাহরণ উপস্থাপন করে। লেনদেনের বড় ব্যাচ প্রমাণ করার সময় বাড়ায় যা বিলম্ব বাড়ায়। কিন্তু অন-চেইন ফুটপ্রিন্ট, প্রমাণের আকার এবং বৈধতা খরচ উভয় ক্ষেত্রেই, বৃহত্তর ব্যাচের আকারের সাথে আরও বেশি লেনদেনের জন্য পরিবর্ধন করা হবে, থ্রুপুট বৃদ্ধি পাবে।

লেনদেন খরচ

বোধগম্যভাবে, শেষ ব্যবহারকারীরা লেটেন্সি এবং এর মধ্যে ট্রেডঅফ সম্পর্কে আরও যত্নশীল ফি, লেটেন্সি এবং থ্রুপুট নয়। ব্যবহারকারীদের থ্রুপুট সম্পর্কে মোটেও যত্ন নেওয়ার কোনও সরাসরি কারণ নেই, শুধুমাত্র তারা সম্ভাব্য সর্বনিম্ন ফিগুলির জন্য দ্রুত লেনদেন নিশ্চিত করতে পারে (কিছু ব্যবহারকারী ফি সম্পর্কে আরও যত্নশীল এবং অন্যরা বিলম্ব সম্পর্কে আরও বেশি যত্নশীল)। উচ্চ স্তরে, ফি একাধিক কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়:

1. লেনদেনের জন্য বাজারের চাহিদা কত?
2. সিস্টেম দ্বারা কি সামগ্রিক থ্রুপুট অর্জন করা হয়?
3. সিস্টেমটি বৈধকারী বা খনি শ্রমিকদের কত সামগ্রিক রাজস্ব প্রদান করে?
4. লেনদেন ফি বনাম মুদ্রাস্ফীতি পুরস্কারের উপর ভিত্তি করে এই আয়ের কত?

প্রথম দুটি কারণ হল মোটামুটিভাবে সরবরাহ/চাহিদার বক্ররেখা যা বাজার-ক্লিয়ারিং মূল্যের দিকে নিয়ে যায় (যদিও এটি দাবি করা হয়েছে যে খনি শ্রমিকরা এই পয়েন্টের উপরে ফি বাড়াতে কার্টেল হিসাবে কাজ করে) বাকি সব সমান, আরো থ্রুপুট কম ফি হতে পারে, কিন্তু আরো অনেক কিছু চলছে।

বিশেষ করে, উপরের পয়েন্ট 3 এবং 4 হল ব্লকচেইন সিস্টেম ডিজাইনের মৌলিক প্রশ্ন, তবুও আমাদের উভয়ের জন্য ভাল নীতির অভাব রয়েছে। মুদ্রাস্ফীতিমূলক পুরষ্কার বনাম লেনদেন ফি থেকে খনি শ্রমিকদের রাজস্ব দেওয়ার সুবিধা এবং অসুবিধা সম্পর্কে আমাদের কিছু ধারণা রয়েছে। যাইহোক, ব্লকচেইন কনসেনসাস প্রোটোকলের অনেক অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ সত্ত্বেও, বৈধকারীদের কাছে কতটা রাজস্ব যেতে হবে তার জন্য আমাদের কাছে এখনও কোনও ব্যাপকভাবে গৃহীত মডেল নেই। আজ বেশিরভাগ সিস্টেমই একটি শিক্ষিত অনুমান তৈরি করে যে সিস্টেমের ব্যবহারিক ব্যবহারকে শ্বাসরোধ না করে বৈধকারীদের সততার সাথে আচরণ করার জন্য কতটা রাজস্ব যথেষ্ট। সরলীকৃত মডেলে, এটি দেখানো যেতে পারে যে 51% অ্যাটাক স্কেল মাউন্ট করার খরচ যাচাইকারীদের পুরষ্কার সহ.

আক্রমণের খরচ বাড়ানো একটি ভাল জিনিস, কিন্তু আমরা জানি না কতটা নিরাপত্তা "যথেষ্ট"। কল্পনা করুন আপনি দুটি বিনোদন পার্কে যাওয়ার কথা ভাবছেন। তাদের মধ্যে একটি অন্যটির তুলনায় রাইড রক্ষণাবেক্ষণে 50% কম খরচ করার দাবি করে। এই পার্কে যাওয়া কি ভালো ধারণা? এটা হতে পারে যে তারা আরও দক্ষ এবং কম টাকায় সমান নিরাপত্তা পাচ্ছে। সম্ভবত অন্যটি কোন লাভের জন্য রাইডগুলিকে নিরাপদ রাখার জন্য যা প্রয়োজন তার চেয়ে বেশি ব্যয় করছে। তবে এটিও হতে পারে যে প্রথম পার্কটি বিপজ্জনক। ব্লকচেইন সিস্টেম একই রকম। একবার আপনি থ্রুপুট নির্ণয় করলে, কম ফি সহ ব্লকচেইনগুলির ফি কম থাকে কারণ তারা তাদের বৈধতাকে কম পুরস্কৃত করে (এবং তাই উত্সাহ দেয়)। এটি ঠিক আছে কিনা বা এটি সিস্টেমটিকে আক্রমণের ঝুঁকিতে ফেলেছে কিনা তা মূল্যায়ন করার জন্য আজ আমাদের কাছে ভাল সরঞ্জাম নেই। সামগ্রিক:

সিস্টেমের মধ্যে ফি তুলনা বিভ্রান্তিকর হতে পারে. যদিও লেনদেন ফি ব্যবহারকারীদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, তারা সিস্টেম ডিজাইন ছাড়াও অনেক কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়। সম্পূর্ণরূপে একটি সিস্টেম বিশ্লেষণের জন্য থ্রুপুট একটি ভাল মেট্রিক।

উপসংহার

ন্যায্যভাবে এবং সঠিকভাবে কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন কঠিন. এটি একটি গাড়ির কর্মক্ষমতা পরিমাপের জন্য সমানভাবে সত্য। ব্লকচেইনের মতোই, বিভিন্ন লোক বিভিন্ন জিনিসের যত্ন নেবে। গাড়ির সাথে, কিছু ব্যবহারকারী টপ-স্পিড বা ত্বরণ সম্পর্কে, অন্যরা গ্যাস মাইলেজ সম্পর্কে এবং অন্যরা টোয়িং ক্ষমতা সম্পর্কে যত্ন নেবেন। এই সব মূল্যায়ন অ তুচ্ছ. মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, উদাহরণস্বরূপ, পরিবেশ সুরক্ষা এজেন্সি কেবলমাত্র কীভাবে গ্যাসের মাইলেজ মূল্যায়ন করা হয় সেইসাথে ডিলারশিপে ব্যবহারকারীদের কাছে কীভাবে উপস্থাপন করা উচিত তার জন্য বিশদ নির্দেশিকা বজায় রাখে।

প্রমিতকরণের এই স্তর থেকে ব্লকচেইন স্থানটি অনেক দূরে। নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে, আমরা একটি সিস্টেমের থ্রুপুট বা লেটেন্সি ডিস্ট্রিবিউশন উপস্থাপনের জন্য প্রমিত গ্রাফ মূল্যায়ন করার জন্য প্রমিত ওয়ার্কলোড সহ ভবিষ্যতে সেখানে পৌঁছতে পারি। আপাতত, মূল্যায়নকারী এবং নির্মাতাদের জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি হল মূল্যায়ন পদ্ধতির বিশদ বিবরণ সহ যতটা সম্ভব ডেটা সংগ্রহ করা এবং প্রকাশ করা, যাতে এটি পুনরুত্পাদন করা যায় এবং অন্যান্য সিস্টেমের সাথে তুলনা করা যায়।