이것은 비트코인 공간의 독학 교육자이자 기술 지향적인 비트코인 팟캐스트 호스트인 Shinobi의 의견 사설입니다.
지불 라우팅 네트워크로서의 라이트닝 네트워크는 인터넷 자체와 많은 유사점이 있습니다. 네트워크에 연결되어 있어야 하며, 지불은 인터넷의 데이터 패킷과 마찬가지로 네트워크의 한 소스 노드에서 대상 노드로 라우팅되며 소스에서 대상까지 끊김 없는 연결이 필요합니다. 또한 유동성에 대한 요구 사항이라는 한 가지 큰 차이점이 있습니다. 인터넷에서 대역폭을 사용할 수 있는 한(즉, 파이프가 "막히지 않음"), 정보가 통과할 때까지 기다릴 수 있는 충분한 시간이 있는 한 경로를 따라 무한한 양의 정보를 전달할 수 있습니다. 그러나 라이트닝 채널은 지불을 라우팅하기 위해 실제로 채널의 한 쪽에서 다른 쪽으로 돈을 이동해야 하기 때문에 고갈될 수 있으며 결국 한쪽에서 돈이 고갈되어 다른 쪽으로 모든 돈을 밀어넣습니다.
이것은 개별 사용자에 대한 지불을 전달하기 위해 현재 네트워크를 사용하는 것과 다른 사용자를 위한 지불을 전달하는 능력과 관련하여 미래에 네트워크의 상태 사이에 필요한 균형 조치를 만듭니다. 누군가가 특정 채널을 통해 결제를 라우팅할 때마다 그들이 사용한 채널이 지불을 처리할 수 없을 가능성을 높입니다. 앞으로 다른 사용자들에게도 같은 방향으로.
본질적으로 지불 전달을 보장하는 측면에서 자신에게 이익이 되는 전략을 일괄적으로 채택하려는 사용자는 네트워크의 전체 유동성 분배에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 개별 사용자의 지불이 목적지에 성공적으로 도착할 가능성을 실제로 낮출 수 있습니다. 기본적으로 최종 사용자가 지불 경로를 선택하기 위해 주로 사용하는 전략은 네트워크 전체에 체계적인 영향을 미칩니다. 부정적인 의미에서(즉, 개별 행동이 시스템 전체에 얼마나 나쁜 영향을 미치는지) 이 역학은 "무정부 상태의 대가. "
Rene Pickhardt는 라이트닝 네트워크에서 지불 전달의 안정성을 개선하는 데 유용한 휴리스틱을 개발하기 위한 일련의 연구에 참여하고 있습니다. 이 연구에서 나온 목표를 달성하기 위한 한 가지 전략은 "픽하트 지불.” 현재 네트워크에서 가장 자주 사용되는 전략은 가장 낮은 수수료를 기반으로 경로 선택의 우선 순위를 지정하는 것입니다. 이것은 소액 결제에는 잘 작동하지만 더 많은 금액에는 그다지 효과적이지 않습니다. 직관적으로 그 이유는 분명해야 합니다. 이러한 낮은 수수료 경로는 유동성을 한 방향으로 밀어 사용 가능성을 줄이는 경향이 있는 널리 사용됩니다. 이것이 동일한 경로를 사용하는 다른 소액 지불에 미치는 영향은 고갈에 가까워질 때까지 작지만 큰 금액의 경우 성공 확률이 낮아집니다.
Pickhardt 지불은 저렴함보다 신뢰성을 우선시함으로써 작동할 수 있는 다양한 잠재적 경로를 통해 지불이 성공할 확률에 대해 교육받은 추측을 합니다. 지배적인 저비용 우선 순위 전략과 마찬가지로 노드가 지불을 시도하고 일부 실패를 확인하면 시간이 지남에 따라 지불 성공 확률에 대한 가정을 업데이트하고 시간이 지남에 따라 정확성을 개선합니다. 이것은 떼의 노드가 항상 동일한 채널을 고갈시키는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 안정성 측면에서 네트워크에 대한 관점이 시간이 지남에 따라 고유하게 진화하기 때문입니다.
경로 선택의 중요한 부분은 채널에서 유동성이 흐르는 방향을 고려하는 것입니다. 양쪽으로 균형이 잡혀 있습니까? 주로 한 방향인가요? 그의 가장 최근 연구에서 무정부 상태의 대가의 역학을 조사했습니다., Pickhardt는 공개 가십 데이터를 기반으로 채널의 배수 속도, 채널을 통한 흐름의 균형 또는 불균형을 추정하고 특정 경로를 따라 지불 성공 또는 실패에 대한 추정의 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있다는 사실을 깨달았습니다. . 이를 정확하게 추정하면 채널을 보고 어떤 방향이 결제 완료 확률이 높고 어떤 방향이 확률이 낮은지 추측할 수 있습니다.
Pickhardt 지불의 또 다른 측면은 최적화 두 신뢰성과 낮은 수수료. 라이트닝 네트워크의 무정부 상태 역학의 가격을 연구하기 위한 모델링에서 두 안정성 모두에 대해 최적화하는 것이 발견되었습니다. 와 수수료는 네트워크에 대한 최악의 외부 비용 또는 무정부 상태의 가장 높은 가격 중 하나로 이어집니다. 이것은 모든 경로 선택 전략 중에서 네트워크 전체에서 가장 높은 채널 고갈 비율을 생성하는 것으로 보입니다.
이제 이러한 효과는 진공 상태나 카운터 밸런스 없이는 존재하지 않습니다. 네트워크의 라우팅 노드는 또한 도구를 마음대로 사용할 수 있는 행위자이며 흐름 제어를 최적화하고 이를 상쇄하는 전략을 채택할 수 있습니다. 라우팅 노드는 수수료를 변경하여 채널의 한쪽으로 유동성을 밀어넣는 것을 장려하지 않을 수 있습니다. 즉, 대부분의 지불이 한 방향으로 흐르면 해당 방향에 대해 더 높은 수수료를 부과하고 다른 방향으로 갈 경우 더 낮은 수수료를 부과할 수 있습니다. 노드는 채널을 열거나 닫을 수 있어 더 높은 수요를 충족하기 위해 새로운 연결을 생성할 수 있습니다. 노드는 또한 채널의 균형을 재조정하여 한 채널에서 네트워크로 유동성을 밀어내고 해당 채널의 유동성 분포를 변경하기 위해 다른 채널로 다시 보낼 수 있습니다. 지불을 보내는 노드는 현재 방법이 빈번한 지불 실패로 이어지는 것을 관찰할 때 다른 경로 선택 전략을 선택하고 활용할 수도 있습니다.
지금 이 글을 읽고 있는 사람들은 "누가 신경 쓰든지, 시장이 알아서 할 거에요. 라이트닝은 시장 주도 시스템입니다." Lightning은 거의 전적으로 시장 중심 시스템이지만 무정부 상태의 가격과 같은 역학을 분석할 때는 그렇게 간단하지 않습니다. 네트워크 사용자는 라우팅 알고리즘을 수동으로 분석하여 각 지불에 사용할 항목을 선택하고 선택하지 않습니다. 그들은 이 모든 것을 자동화하고 백그라운드에서 숨기는 도구와 소프트웨어를 사용할 것입니다. 따라서 이러한 종류의 연구는 네트워크의 전반적인 상태에 중요합니다. 최종 사용자가 네트워크 전체의 성능을 저하시키지 않으면서 자신의 이익을 우선시하면서 이기적으로 네트워크에 참여할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.
이러한 두 가지 역학이 상호 작용하는 방식을 모델링하고 노드를 보내는 전략과 라우팅 노드에 대한 완화 전략은 네트워크의 전반적인 상태와 개별 사용자에 대한 지불 안정성의 균형을 유지하고 최적화하기 위해 두 사용자 클래스 모두를 위한 전략을 개발하는 데 매우 중요합니다. 서로 다른 장치 간에 데이터를 라우팅하는 것은 컴퓨터 과학에서 오랫동안 해결된 문제입니다. Lightning Network는 이 문제를 기반으로 하지만 유동성 제약의 역동성은 안정적인 라우팅 정보에 대한 전체 연구 분야에 새로운 측면을 추가합니다.
라이트닝 네트워크는 지금까지 비트코인을 사용하여 지불의 속도와 확장성을 개선하는 데 큰 성공을 거두었지만 더 많은 사용자로부터 더 큰 부하와 더 큰 규모에서 이러한 성공을 계속하려면 이 두 가지 다른 역학의 상호 작용을 철저히 이해하고 설명했다. 네트워크 사용자가 성공적인 전략을 채택하려면 먼저 이러한 전략을 개발하고 이해하고 검증해야 합니다.
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