これは、ビットコインの分野で独学の教育者であり、技術志向のビットコインポッドキャストホストであるShinobiによる意見編集です。
支払いルーティング ネットワークとしてのライトニング ネットワークは、インターネット自体と多くの類似点があります。 ネットワークに接続する必要があります。支払いは、インターネット上のデータ パケットと同様に、ネットワーク上の XNUMX つの送信元ノードから宛先ノードにルーティングされ、送信元から宛先への途切れのない接続が必要です。 また、大きな違いが XNUMX つあります。それは、流動性の要件です。 インターネットでは、帯域幅が利用可能である (つまり、パイプが「詰まっていない」) 限り、情報が通過するのを待つ十分な時間がある限り、経路に沿って無限の量の情報を渡すことができます。 ただし、ライトニングチャネルは、支払いをルーティングするために実際にチャネルの一方の側から別の側にお金を移動する必要があるため、枯渇する可能性があり、最終的には一方の側でお金がなくなり、すべてが他方にプッシュされます.
これにより、個々のユーザーへの支払いを転送するための現在のネットワークの使用と、他のユーザーへの支払いを転送する機能に関する将来のネットワークの健全性との間で必要なバランスをとることができます。 誰かが特定のチャネルを通じて支払いをルーティングするたびに、彼らは 使用したチャネルが支払いを処理できない可能性が高くなる 将来、他のユーザーのために同じ方向に。
本質的に、支払いの配信を保証するという点で自分自身に利益をもたらす戦略をまとめて採用しようとするユーザーは、ネットワークの全体的な流動性分布に悪影響を及ぼし、個々のユーザーの支払いが目的地に正常に到着する可能性を実際に低下させる可能性があります. 基本的に、エンドユーザーが支払いルートを選択するために主に使用する戦略は、ネットワーク全体に体系的な影響を及ぼします。 否定的な意味で、つまり、個々の行動がシステム全体にどのように悪影響を与えるかという意味では、このダイナミクスは「アナーキーの代償に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
Rene Pickhardt は、Lightning ネットワーク全体での支払い配信の信頼性を向上させるのに役立つヒューリスティックを開発する一連の研究に取り組んできました。 この研究から導き出された目標を達成するための XNUMX つの戦略は、「ピックハート支払い」 現在、ネットワーク全体で最も頻繁に使用されている戦略は、最低料金に基づいてルート選択を優先することです。 これは、少額の支払いにはかなりうまく機能しますが、多額の支払いにはあまり効果的ではありません. 直観的には、その理由は明らかです。そのような低手数料のルートが広く使用されているため、流動性が一方向に押し出され、流動性が低下する傾向があります。 これが同じルートを通る他の少額の支払いに与える影響は、枯渇に近づくまでは小さいですが、より大きな金額では、成功の確率は低くなります.
Pickhardt の決済は、安さよりも信頼性を優先し、決済が成功する可能性について知識に基づいた推測を行うことで機能します。 支配的で低手数料の優先戦略と同様に、ノードが支払いを試みて一部が失敗するのを見ると、時間の経過とともに支払いの成功確率に関する仮定が更新され、時間の経過とともにその精度が向上します。 これは、信頼性の観点から見たネットワークの見方が時間の経過とともに独自に進化するため、群れのノードが常に同じチャネルを枯渇させるのを防ぐのに役立ちます。
パス選択の重要な部分は、流動性がチャネルを流れる方向を考慮することです。 両面でバランスがとれていますか？ 主に一方向ですか？ 彼の最近の研究では、アナーキーの価格のダイナミクスに注目しています。、Pickhardt は、公共のゴシップ データに基づいて、チャネルの流出率、チャネルを介したフローのバランスまたはアンバランスを推定し、特定のルートに沿った支払いの成功または失敗に関する推定の信頼性をさらに向上させることができる可能性があることに気付いたことを指摘しました。 . これを正しく見積もることで、チャネルを見て、支払いを完了する確率が高い方向と確率が低い方向を推測できます。
Pickhardt 支払いのもう XNUMX つの側面は、 最適化 両言語で 信頼性と低料金. ライトニング ネットワークのアナーキー ダイナミクスの価格を研究するために物事をモデル化する際に、両方の信頼性を最適化することが発見されました。 & 手数料は、ネットワークにとって最悪の外部性コストの XNUMX つ、またはアナーキーの最高の代償につながります。 これは、すべてのパス選択戦略の中で、ネットワーク全体で最大のチャネル枯渇率を生み出すようです。
現在、これらの効果は真空またはカウンターバランスなしでは存在しません. ネットワーク上のルーティング ノードは、ツールを自由に使用できるアクターでもあり、フロー制御を最適化し、これを相殺するための戦略を採用できます。 ルーティングノードは手数料を変更して、チャネルの片側に流動性をプッシュするインセンティブをなくすことができます。つまり、ほとんどの支払いが一方向に流れている場合、その方向にはより高い手数料を請求し、反対方向にはより低い手数料を請求できます。 ノードはチャネルを開いたり閉じたりして、より高い需要を満たすために新しい接続を作成できます。 ノードは、チャネルのバランスを再調整して、流動性をあるチャネルからネットワークに押し出し、別のチャネルに戻して、そのチャネルの流動性分布を変更することもできます。 支払いを送信するノードは、現在のパス選択戦略が頻繁な支払いの失敗につながっていることを確認したときに、さまざまなパス選択戦略を選択して利用することもできます。
今読んでいる人は、「どうでもいい。市場が解決してくれるだろう。Lightning は市場主導型のシステムだ」と考えているに違いありません。 ライトニングはほぼ完全に市場主導型のシステムですが、アナーキーの価格などのダイナミクスを分析する場合、それほど単純ではありません。 ネットワークのユーザーは、ルーティング アルゴリズムを手動で分析し、各支払いで何を使用するかを選択することはありません。 彼らは、これらすべてを自動化し、バックグラウンドで隠すツールとソフトウェアを使用する予定です。 これにより、この種の調査はネットワーク全体の健全性にとって重要になります。 ネットワーク全体のパフォーマンスを低下させることなく、エンド ユーザーが自分の利益を優先して利己的にネットワークに関与できるようにする方法を見つける必要があります。
これら XNUMX つのダイナミクスがどのように相互作用するかをモデル化して、ノードを送信するための戦略とノードをルーティングするための緩和戦略は、両方のクラスのユーザーがネットワークの全体的な健全性と個々のユーザーの支払いの信頼性をバランスさせて最適化するための戦略を開発するために非常に重要です。 異なるデバイス間でデータをルーティングすることは、コンピューター サイエンスで長い間解決されてきた問題であり、ライトニング ネットワークはこの問題に大きく基づいていますが、流動性制約のダイナミクスは、情報を確実にルーティングすることに関する研究分野全体に新しい側面を追加します。
ライトニング ネットワークはこれまで、ビットコインを使用した支払いの速度とスケーラビリティの向上に大きな成功を収めてきましたが、より大規模でより多くのユーザーからのより大きな負荷でその成功を継続するには、これら XNUMX つの異なるダイナミクスの相互作用を完全に理解し、説明します。 ネットワークのユーザーが成功する戦略を採用するには、まずそれらの戦略を開発し、理解し、検証する必要があります。
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