کیوں بلاک چین کی کارکردگی کی پیمائش کرنا مشکل ہے۔

کرپٹو اسپیس میں کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی بہت زیادہ زیر بحث چیلنجز ہیں، جو دونوں پرت 1 پروجیکٹس (آزاد بلاک چینز) اور پرت 2 کے حل (جیسے رول اپ اور آف چین چینلز) دونوں سے متعلق ہیں۔ اس کے باوجود ہمارے پاس معیاری میٹرکس یا بینچ مارکس نہیں ہیں۔ اعداد کو اکثر متضاد اور نامکمل طریقوں سے رپورٹ کیا جاتا ہے، جس سے پروجیکٹس کا درست موازنہ کرنا مشکل ہو جاتا ہے اور اکثر اس بات کو دھندلا دیا جاتا ہے جو عملی طور پر سب سے اہم ہے۔ 

کارکردگی کی پیمائش اور موازنہ کرنے کے لیے ہمیں ایک زیادہ باریک بینی اور مکمل نقطہ نظر کی ضرورت ہے – ایک ایسا جو کارکردگی کو متعدد اجزاء میں تقسیم کرتا ہے، اور متعدد محوروں کے درمیان تجارت کا موازنہ کرتا ہے۔ اس پوسٹ میں، میں بنیادی اصطلاحات کی وضاحت کرتا ہوں، چیلنجز کا خاکہ پیش کرتا ہوں، اور بلاک چین کی کارکردگی کا جائزہ لیتے وقت ذہن میں رکھنے کے لیے رہنما خطوط اور کلیدی اصول پیش کرتا ہوں۔ 

اسکیل ایبلٹی بمقابلہ کارکردگی

سب سے پہلے، آئیے دو اصطلاحات، اسکیل ایبلٹی اور کارکردگی کی وضاحت کرتے ہیں، جن کے کمپیوٹر سائنس کے معیاری معنی ہیں جو اکثر بلاکچین سیاق و سباق میں غلط استعمال ہوتے ہیں۔ کارکردگی پیمائش کرتا ہے کہ نظام کیا ہے۔ فی الحال حاصل کرنے کے قابل ہے. جیسا کہ ہم ذیل میں بات کریں گے، کارکردگی کی پیمائش میں لین دین فی سیکنڈ یا درمیانی لین دین کی تصدیق کا وقت شامل ہو سکتا ہے۔ اسکیل ایبلٹیدوسری طرف، پیمائش کرتا ہے۔ وسائل کو شامل کرکے کارکردگی کو بہتر بنانے کے نظام کی صلاحیت.

یہ تفریق اہم ہے: کارکردگی کو بہتر بنانے کے بہت سے نقطہ نظر اسکالیبلٹی کو بالکل بھی بہتر نہیں کرتے ہیں، جب مناسب طریقے سے بیان کیا جاتا ہے۔ ایک سادہ مثال ایک زیادہ موثر ڈیجیٹل دستخطی اسکیم کا استعمال کرنا ہے، جیسے BLS دستخط، جو Schnorr یا ECDSA دستخطوں کے تقریباً نصف سائز کے ہیں۔ اگر Bitcoin ECDSA سے BLS میں تبدیل ہوتا ہے، تو فی بلاک ٹرانزیکشنز کی تعداد 20-30% تک بڑھ سکتی ہے، راتوں رات کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔ لیکن ہم یہ صرف ایک بار کر سکتے ہیں — اس پر سوئچ کرنے کے لیے اس سے زیادہ خلائی موثر دستخطی اسکیم نہیں ہے (بی ایل ایس دستخطوں کو بھی زیادہ جگہ بچانے کے لیے جمع کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ ایک اور چال ہے)۔

بلاک چینز میں کئی دوسری یک طرفہ چالیں (جیسے SegWit) ممکن ہیں، لیکن آپ کو کارکردگی میں مسلسل بہتری حاصل کرنے کے لیے ایک قابل توسیع فن تعمیر کی ضرورت ہے، جہاں مزید وسائل کا اضافہ وقت کے ساتھ ساتھ کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ یہ بہت سے دوسرے کمپیوٹر سسٹمز میں بھی روایتی حکمت ہے، جیسے کہ ویب سرور بنانا۔ چند عام چالوں کے ساتھ، آپ ایک بہت تیز سرور بنا سکتے ہیں۔ لیکن بالآخر، آپ کو ایک ملٹی سرور فن تعمیر کی ضرورت ہے جو مسلسل اضافی سرورز کو شامل کرکے مسلسل بڑھتی ہوئی مانگ کو پورا کر سکے۔

تفریق کو سمجھنے سے بیانات میں پائی جانے والی عام زمرہ کی غلطی سے بچنے میں بھی مدد ملتی ہے جیسے کہ، "Blockchain X انتہائی قابل توسیع ہے، یہ Y لین دین فی سیکنڈ سنبھال سکتا ہے!" دوسرا دعوی متاثر کن ہو سکتا ہے، لیکن یہ ایک ہے۔ کارکردگی میٹرک، اسکیل ایبلٹی میٹرک نہیں۔ یہ وسائل کو شامل کرکے کارکردگی کو بہتر بنانے کی صلاحیت سے بات نہیں کرتا ہے۔

اسکیل ایبلٹی فطری طور پر متوازی استحصال کی ضرورت ہوتی ہے۔ بلاکچین اسپیس میں، لیئر 1 اسکیلنگ کے لیے شارڈنگ یا کسی ایسی چیز کی ضرورت ہوتی ہے جو شارڈنگ کی طرح نظر آتی ہے۔ شارڈنگ کا بنیادی تصور — ریاست کو ٹکڑوں میں تقسیم کرنا تاکہ مختلف تصدیق کنندگان آزادانہ طور پر کارروائی کر سکیں — توسیع پذیری کی تعریف سے قریب سے میل کھاتا ہے۔ پرت 2 پر اور بھی اختیارات ہیں جو متوازی پروسیسنگ کو شامل کرنے کی اجازت دیتے ہیں - بشمول آف چین چینلز، رول اپ سرورز، اور سائڈ چینز۔

تاخیر بمقابلہ تھرو پٹ

کلاسیکی طور پر، بلاکچین سسٹم کی کارکردگی کا اندازہ دو جہتوں میں کیا جاتا ہے، لیٹنسی اور تھرو پٹ: لیٹنسی پیمائش کرتی ہے کہ انفرادی لین دین کی کتنی جلدی تصدیق ہو سکتی ہے، جبکہ تھرو پٹ وقت کے ساتھ لین دین کی مجموعی شرح کی پیمائش کرتا ہے۔ یہ محور پرت 1 اور پرت 2 سسٹمز کے ساتھ ساتھ کمپیوٹر سسٹمز کی بہت سی دوسری اقسام (جیسے ڈیٹا بیس استفسار انجن اور ویب سرورز) دونوں پر لاگو ہوتے ہیں۔

بدقسمتی سے، تاخیر اور تھرو پٹ دونوں پیمائش اور موازنہ کرنے کے لیے پیچیدہ ہیں۔ مزید برآں، انفرادی صارفین درحقیقت تھرو پٹ کے بارے میں پرواہ نہیں کرتے ہیں (جو کہ پورے نظام کی پیمائش ہے)۔ وہ جس چیز کی واقعی پرواہ کرتے ہیں وہ ہے تاخیر اور لین دین کی فیس - خاص طور پر یہ کہ ان کے لین دین کی تصدیق جلد سے جلد اور جتنی سستی ہو سکے ہو جاتی ہے۔ اگرچہ بہت سے دوسرے کمپیوٹر سسٹمز کا بھی قیمت/کارکردگی کی بنیاد پر جائزہ لیا جاتا ہے، لیکن لین دین کی فیس بلاکچین سسٹمز کے لیے کارکردگی کا کچھ نیا محور ہے جو روایتی کمپیوٹر سسٹمز میں واقعی موجود نہیں ہے۔

تاخیر کی پیمائش میں چیلنجز

تاخیر پہلے تو آسان معلوم ہوتی ہے: لین دین کی تصدیق ہونے میں کتنا وقت لگتا ہے؟ لیکن اس سوال کا جواب دینے کے لیے ہمیشہ مختلف طریقے ہوتے ہیں۔

سب سے پہلے، ہم وقت میں مختلف پوائنٹس کے درمیان تاخیر کی پیمائش کر سکتے ہیں اور مختلف نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کیا ہم تاخیر کی پیمائش اس وقت شروع کرتے ہیں جب صارف مقامی طور پر "جمع کروائیں" کے بٹن کو مارتا ہے، یا جب لین دین میمپول سے ٹکرا جاتا ہے؟ اور کیا ہم اس گھڑی کو روکتے ہیں جب لین دین مجوزہ بلاک میں ہو، یا جب کسی بلاک کی تصدیق ایک فالو اپ بلاک یا چھ سے ہو؟

سب سے عام نقطہ نظر توثیق کرنے والوں کے نقطہ نظر کو اپناتا ہے، جس وقت سے ایک کلائنٹ پہلی بار کسی لین دین کو براڈکاسٹ کرتا ہے اس وقت سے لے کر جب تک کہ لین دین کی معقول طور پر "تصدیق" ہوتی ہے (اس لحاظ سے کہ حقیقی دنیا کے تاجر موصول ہونے والی ادائیگی پر غور کریں گے اور تجارتی سامان جاری کریں گے) . بلاشبہ، مختلف مرچنٹس قبولیت کے مختلف معیارات کا اطلاق کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ ایک تاجر بھی لین دین کی رقم کے لحاظ سے مختلف معیارات استعمال کر سکتا ہے۔

validator-centric اپروچ میں کئی چیزیں یاد آتی ہیں جو عملی طور پر اہم ہیں۔ سب سے پہلے، یہ پیئر ٹو پیئر نیٹ ورک پر لیٹنسی کو نظر انداز کرتا ہے (کلائنٹ کے ٹرانزیکشن کو نشر کرنے سے لے کر اس وقت تک کتنا وقت لگتا ہے جب زیادہ تر نوڈس نے اسے سنا ہو؟) اور کلائنٹ سائڈ لیٹنسی (ایک ٹرانزیکشن کی تیاری میں کتنا وقت لگتا ہے) کلائنٹ کی مقامی مشین پر؟) Ethereum ادائیگی پر دستخط کرنے جیسے سادہ لین دین کے لیے کلائنٹ کی طرف سے تاخیر بہت کم اور پیش قیاسی ہو سکتی ہے، لیکن زیادہ پیچیدہ معاملات کے لیے اہم ہو سکتی ہے جیسے یہ ثابت کرنا کہ Zcash ٹرانزیکشن درست ہے۔

یہاں تک کہ اگر ہم وقت کی کھڑکی کو معیاری بناتے ہیں جس کی ہم تاخیر سے پیمائش کرنے کی کوشش کر رہے ہیں، جواب تقریباً ہمیشہ ہی ہوتا ہے۔ یہ انحصار کرتا ہے. اب تک بنائے گئے کسی بھی کرپٹو کرنسی سسٹم نے طے شدہ لین دین میں تاخیر کی پیشکش نہیں کی ہے۔ یاد رکھنے کے لیے انگوٹھے کا ایک بنیادی اصول ہے:

تاخیر ایک تقسیم ہے، ایک عدد نہیں۔

نیٹ ورکنگ ریسرچ کمیونٹی نے اسے طویل عرصے سے سمجھا ہے (دیکھیں، مثال کے طور پر، یہ گل ٹین کی عمدہ گفتگو)۔ تقسیم کی "لمبی دم" پر ایک خاص زور دیا جاتا ہے، کیونکہ 0.1% ٹرانزیکشنز (یا ویب سرور کے استفسارات) میں انتہائی بلند تاخیر اثر آخر صارفین.

بلاکچینز کے ساتھ، تصدیق میں تاخیر کئی وجوہات کی بنا پر مختلف ہو سکتی ہے:

بیچنگ: زیادہ تر سسٹمز کسی نہ کسی طریقے سے لین دین کو بیچ دیتے ہیں، مثال کے طور پر زیادہ تر لیئر 1 سسٹم پر بلاکس میں۔ یہ متغیر تاخیر کی طرف جاتا ہے، کیونکہ کچھ لین دین کو بیچ بھرنے تک انتظار کرنا پڑے گا۔ دوسرے لوگ خوش قسمت ہو سکتے ہیں اور آخری بیچ میں شامل ہو سکتے ہیں۔ ان ٹرانزیکشنز کی تصدیق فوراً ہو جاتی ہے اور کسی اضافی تاخیر کا تجربہ نہیں ہوتا ہے۔

متغیر بھیڑ: زیادہ تر سسٹم بھیڑ کا شکار ہوتے ہیں، یعنی زیادہ ٹرانزیکشنز پوسٹ کیے جاتے ہیں (کم از کم کچھ وقت) اس سے کہ سسٹم فوری طور پر سنبھال سکتا ہے۔ جب لین دین غیر متوقع اوقات میں نشر کیا جاتا ہے تو کس طرح بھیڑ مختلف ہو سکتی ہے (اکثر بطور خلاصہ زہر کا عمل) یا جب نئے لین دین کی شرح پورے دن یا ہفتے میں تبدیل ہوتی ہے، یا کسی مقبول NFT لانچ جیسے بیرونی واقعات کے جواب میں۔

متفقہ پرت کا تغیر: پرت 1 پر لین دین کی تصدیق کرنے کے لیے عام طور پر بلاک پر اتفاق رائے تک پہنچنے کے لیے نوڈس کے تقسیم شدہ سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے، جو بھیڑ سے قطع نظر متغیر تاخیر کا اضافہ کر سکتا ہے۔ پروف آف ورک سسٹم غیر متوقع اوقات میں بلاکس تلاش کرتے ہیں (خلاصہ طور پر ایک زہر کا عمل بھی)۔ پروف آف اسٹیک سسٹم مختلف تاخیر کو بھی شامل کر سکتا ہے (مثال کے طور پر، اگر ایک راؤنڈ میں کمیٹی بنانے کے لیے نوڈس کی ناکافی تعداد آن لائن ہے، یا اگر لیڈر کے کریش ہونے کے جواب میں ویو میں تبدیلی کی ضرورت ہے)۔

ان وجوہات کی بناء پر، ایک اچھی ہدایت یہ ہے:

تاخیر کے بارے میں دعووں میں وسط یا میڈین جیسے واحد نمبر کے بجائے تصدیقی اوقات کی تقسیم (یا ہسٹوگرام) پیش کرنا چاہیے۔

جب کہ خلاصہ کے اعدادوشمار جیسے کہ وسط، میڈین، یا پرسنٹائلز ایک جزوی تصویر فراہم کرتے ہیں، لیکن کسی نظام کا درست اندازہ لگانے کے لیے پوری تقسیم پر غور کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ کچھ ایپلی کیشنز میں، اوسط تاخیر اچھی بصیرت فراہم کر سکتی ہے اگر لیٹنسی کی تقسیم نسبتاً آسان ہے (مثال کے طور پر، Gaussian)۔ لیکن cryptocurrency میں، یہ تقریباً کبھی اس طرح نہیں ہوتا: عام طور پر، تصدیق کے سست وقت کی ایک لمبی دم ہوتی ہے۔

ادائیگی کے چینل نیٹ ورکس (مثلاً لائٹننگ نیٹ ورک) ایک اچھی مثال ہیں۔ ایک کلاسک L2 اسکیلنگ حل، یہ نیٹ ورک زیادہ تر وقت بہت تیزی سے ادائیگی کی توثیق پیش کرتے ہیں، لیکن کبھی کبھار انہیں چینل ری سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے جو کہ طول و عرض کے حکم سے تاخیر کو بڑھا سکتا ہے۔

اور یہاں تک کہ اگر ہمارے پاس درست تاخیر کی تقسیم کے بارے میں اچھے اعداد و شمار موجود ہیں، تب بھی وہ وقت کے ساتھ ساتھ نظام اور نظام کی مانگ میں تبدیلی کے ساتھ مختلف ہوں گے۔ یہ بھی ہمیشہ واضح نہیں ہوتا ہے کہ مسابقتی نظاموں کے درمیان تاخیر کی تقسیم کا موازنہ کیسے کیا جائے۔ مثال کے طور پر، ایک ایسے نظام پر غور کریں جو 1 اور 2 منٹ کے درمیان یکساں تقسیم شدہ تاخیر کے ساتھ لین دین کی تصدیق کرتا ہے (90 سیکنڈ کے وسط اور اوسط کے ساتھ)۔ اگر مقابلہ کرنے والا نظام 95 منٹ میں 1% ٹرانزیکشنز کی تصدیق کرتا ہے، اور باقی 5% 11 منٹ میں (90 سیکنڈ کے اوسط اور 60 سیکنڈ کے اوسط کے ساتھ)، کون سا سسٹم بہتر ہے؟ جواب شاید یہ ہے کہ کچھ ایپلی کیشنز سابقہ ​​اور کچھ بعد والے کو ترجیح دیں گی۔

آخر میں، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ زیادہ تر سسٹمز میں، تمام لین دین کو یکساں طور پر ترجیح نہیں دی جاتی ہے۔ صارفین شمولیت کی اعلی ترجیح حاصل کرنے کے لیے مزید ادائیگی کر سکتے ہیں، اس لیے مذکورہ بالا تمام چیزوں کے علاوہ، ادائیگی کی گئی ٹرانزیکشن فیس کے فنکشن کے طور پر تاخیر مختلف ہوتی ہے۔ خلاصہ:

تاخیر پیچیدہ ہے۔ جتنا زیادہ ڈیٹا رپورٹ کیا گیا، اتنا ہی بہتر۔ مثالی طور پر، مکمل تاخیر کی تقسیم کو بھیڑ کے مختلف حالات میں ناپا جانا چاہیے۔ مختلف اجزاء (مقامی، نیٹ ورک، بیچنگ، اتفاق رائے میں تاخیر) میں تاخیر کا ٹوٹنا بھی مددگار ہے۔

تھرو پٹ کی پیمائش میں چیلنجز

تھرو پٹ بھی پہلی نظر میں آسان لگتا ہے: ایک سسٹم فی سیکنڈ کتنے لین دین پر عمل کر سکتا ہے؟ دو بنیادی مشکلات پیدا ہوتی ہیں: "لین دین" دراصل کیا ہے اور کیا ہم اس بات کی پیمائش کر رہے ہیں کہ آج کوئی سسٹم کیا کرتا ہے یا یہ کیا کر سکتا ہے؟

اگرچہ "ٹرانزیکشنز فی سیکنڈ" (یا ٹی پی ایس) بلاک چین کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے ایک حقیقی معیار ہے، لیکن پیمائش کی اکائی کے طور پر لین دین مسائل کا شکار ہیں۔ عام مقصد کے پروگرام کی صلاحیت ("سمارٹ کنٹریکٹس") یا یہاں تک کہ محدود خصوصیات جیسے بٹ کوائن کے ملٹی پلیکس ٹرانزیکشنز یا ملٹی سیگ تصدیق کے اختیارات پیش کرنے والے سسٹمز کے لیے، بنیادی مسئلہ یہ ہے:

تمام لین دین برابر نہیں ہوتے۔

یہ واضح طور پر Ethereum میں سچ ہے، جہاں لین دین میں صوابدیدی کوڈ شامل ہوسکتا ہے اور من مانی طور پر حالت میں ترمیم کی جاسکتی ہے۔ Ethereum میں گیس کے تصور کا استعمال ایک ٹرانزیکشن کے کام کی مجموعی مقدار کو درست کرنے (اور اس کے لیے فیس وصول کرنے) کے لیے کیا جاتا ہے، لیکن یہ EVM پر عمل درآمد کے ماحول کے لیے انتہائی مخصوص ہے۔ EVM لین دین کے ایک سیٹ کے ذریعہ کئے گئے کام کی کل رقم کا موازنہ کرنے کا کوئی آسان طریقہ نہیں ہے، کہہ لیں، BPF ماحول کا استعمال کرتے ہوئے سولانا لین دین کے ایک سیٹ سے۔ Bitcoin لین دین کے ایک سیٹ سے موازنہ کرنا بھی اسی طرح بھرا ہوا ہے۔

بلاک چینز جو لین دین کی تہہ کو متفقہ تہہ اور ایک ایگزیکیوشن لیئر میں الگ کرتے ہیں اس کو مزید واضح کر سکتے ہیں۔ (خالص) متفقہ پرت پر، تھرو پٹ کو وقت کی فی یونٹ چین میں شامل بائٹس میں ماپا جا سکتا ہے۔ پھانسی کی پرت ہمیشہ زیادہ پیچیدہ ہوگی۔

عمل درآمد کی آسان پرتیں، جیسے رول اپ سرور جو صرف ادائیگی کے لین دین کو سپورٹ کرتے ہیں، حساب کی مقدار درست کرنے میں دشواری سے بچتے ہیں۔ اس صورت میں بھی، اگرچہ، ادائیگیاں ان پٹ اور آؤٹ پٹ کی تعداد میں مختلف ہو سکتی ہیں۔ ادائیگی کا چینل لین دین مطلوبہ "ہپس" کی تعداد میں مختلف ہو سکتے ہیں جو تھرو پٹ کو متاثر کرتی ہے۔ اور رول اپ سرور تھرو پٹ اس حد تک انحصار کر سکتا ہے کہ لین دین کے بیچ کو سمری تبدیلیوں کے چھوٹے سیٹ تک کس حد تک "نیٹ" کیا جا سکتا ہے۔

تھرو پٹ کے ساتھ ایک اور چیلنج نظریاتی صلاحیت کا اندازہ کرنے کے لیے آج کی کارکردگی کو تجرباتی طور پر ماپنے سے آگے جا رہا ہے۔ یہ ممکنہ صلاحیت کا اندازہ کرنے کے لیے ماڈلنگ کے تمام قسم کے سوالات کو متعارف کراتا ہے۔ سب سے پہلے، ہمیں عملدرآمد کی پرت کے لیے ایک حقیقت پسندانہ لین دین کے کام کے بوجھ کا فیصلہ کرنا چاہیے۔ دوسرا، حقیقی نظام تقریباً کبھی بھی نظریاتی صلاحیت حاصل نہیں کرتے، خاص طور پر بلاکچین سسٹم۔ مضبوطی کی وجوہات کی بناء پر، ہم امید کرتے ہیں کہ نوڈ کا نفاذ متضاد اور عملی طور پر متنوع ہے (بجائے کہ تمام کلائنٹس جو ایک سافٹ ویئر پر عمل پیرا ہیں)۔ یہ بلاکچین تھرو پٹ کے درست نقالی کو منظم کرنا اور بھی مشکل بنا دیتا ہے۔ 

: مجموعی

تھرو پٹ کے دعووں کے لیے لین دین کے کام کے بوجھ اور تصدیق کنندگان کی آبادی (ان کی مقدار، نفاذ اور نیٹ ورک کنیکٹیویٹی) کی محتاط وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے۔ کسی واضح معیار کی عدم موجودگی میں، Ethereum جیسے مشہور نیٹ ورک سے تاریخی کام کا بوجھ کافی ہے۔

لیٹنسی تھرو پٹ ٹریڈ آف

لیٹنسی اور تھرو پٹ عام طور پر ٹریڈ آف ہوتے ہیں۔ جیسا کہ Lefteris Kokoris-Kogias خاکہ، یہ تجارت اکثر ہموار نہیں ہوتی ہے، ایک انفلیکشن پوائنٹ کے ساتھ جہاں نظام کا بوجھ اپنے زیادہ سے زیادہ تھرو پٹ تک پہنچنے کے ساتھ ہی تاخیر تیزی سے بڑھ جاتی ہے۔

زیرو نالج رول اپ سسٹم تھرو پٹ/لیٹنسی ٹریڈ آف کی قدرتی مثال پیش کرتے ہیں۔ لین دین کے بڑے بیچ ثابت کرنے کے وقت میں اضافہ کرتے ہیں جس سے تاخیر میں اضافہ ہوتا ہے۔ لیکن آن چین فوٹ پرنٹ، دونوں ثبوت کے سائز اور توثیق کی لاگت کے لحاظ سے، بڑے بیچ سائز کے ساتھ مزید لین دین پر، تھرو پٹ میں اضافہ ہوگا۔

ٹرانزیکشن فیس

قابل فہم طور پر، اختتامی صارفین تاخیر اور کے درمیان تجارت کے بارے میں زیادہ خیال رکھتے ہیں۔ فیس، تاخیر اور تھرو پٹ نہیں۔ صارفین کے پاس تھرو پٹ کے بارے میں بالکل بھی پرواہ کرنے کی کوئی براہ راست وجہ نہیں ہے، صرف یہ کہ وہ سب سے کم فیس کے لیے جلد سے جلد لین دین کی تصدیق کر سکتے ہیں (کچھ صارفین فیس کے بارے میں زیادہ خیال رکھتے ہیں اور دیگر تاخیر کے بارے میں زیادہ)۔ اعلی سطح پر، فیس متعدد عوامل سے متاثر ہوتی ہے:

1. لین دین کرنے کے لیے مارکیٹ کی کتنی مانگ ہے؟
2. سسٹم کے ذریعے مجموعی طور پر کیا حاصل کیا جاتا ہے؟
3. نظام تصدیق کنندگان یا کان کنوں کو مجموعی طور پر کتنی آمدنی فراہم کرتا ہے؟
4. اس آمدنی کا کتنا حصہ لین دین کی فیس بمقابلہ افراط زر کے انعامات پر مبنی ہے؟

پہلے دو عوامل تقریباً سپلائی/ڈیمانڈ کے منحنی خطوط ہیں جو مارکیٹ کی کلیئرنگ قیمت کا باعث بنتے ہیں (حالانکہ یہ دعویٰ کیا گیا ہے کہ کان کن اس مقام سے اوپر فیس بڑھانے کے لیے ایک کارٹیل کے طور پر کام کرتے ہیں۔)۔ باقی سب برابر ہونے کی وجہ سے، زیادہ تھرو پٹ کم فیس کا باعث بننا چاہیے، لیکن ابھی بہت کچھ ہو رہا ہے۔

خاص طور پر، اوپر پوائنٹس 3 اور 4 بلاکچین سسٹم ڈیزائن کے بنیادی سوالات ہیں، پھر بھی ہمارے پاس ان میں سے کسی ایک کے لیے اچھے اصولوں کی کمی ہے۔ ہمیں کان کنوں کو افراط زر کے انعامات بمقابلہ لین دین کی فیس سے آمدنی دینے کے فوائد اور نقصانات کی کچھ سمجھ ہے۔ تاہم، بلاکچین کنسنسس پروٹوکولز کے بہت سے معاشی تجزیوں کے باوجود، ہمارے پاس ابھی تک کوئی وسیع پیمانے پر قبول شدہ ماڈل نہیں ہے کہ تصدیق کرنے والوں کو کتنی آمدنی کی ضرورت ہے۔ آج زیادہ تر سسٹم اس بارے میں پڑھے لکھے اندازہ لگاتے ہیں کہ نظام کے عملی استعمال کا گلا گھونٹنے کے بغیر تصدیق کنندگان کو ایمانداری سے برتاؤ کرنے کے لیے کتنی آمدنی کافی ہے۔ آسان ماڈلز میں، یہ دکھایا جا سکتا ہے کہ 51% حملے کے پیمانے پر چڑھنے کی لاگت کو توثیق کرنے والوں کو انعامات کے ساتھ.

حملوں کی لاگت میں اضافہ ایک اچھی بات ہے، لیکن ہم یہ بھی نہیں جانتے کہ کتنی سیکیورٹی "کافی" ہے۔ تصور کریں کہ آپ دو تفریحی پارکوں میں جانے پر غور کر رہے ہیں۔ ان میں سے ایک دوسرے کے مقابلے میں سواری کی دیکھ بھال پر 50% کم خرچ کرنے کا دعویٰ کرتا ہے۔ کیا اس پارک میں جانا اچھا خیال ہے؟ یہ ہو سکتا ہے کہ وہ زیادہ موثر ہوں اور کم پیسوں میں مساوی حفاظت حاصل کر رہے ہوں۔ شاید دوسرا اس سے کہیں زیادہ خرچ کر رہا ہے جو سواریوں کو محفوظ رکھنے کے لیے کوئی فائدہ نہیں دیتا۔ لیکن یہ بھی ہو سکتا ہے کہ پہلا پارک خطرناک ہو۔ بلاکچین سسٹم ایک جیسے ہیں۔ ایک بار جب آپ تھرو پٹ کو نمایاں کر لیتے ہیں، تو کم فیس والے بلاک چینز کی فیس کم ہوتی ہے کیونکہ وہ اپنے توثیق کرنے والوں کو کم فائدہ دیتے ہیں (اور اس وجہ سے حوصلہ افزائی کرتے ہیں)۔ آج ہمارے پاس اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے اچھے ٹولز نہیں ہیں کہ آیا یہ ٹھیک ہے یا اس سے سسٹم کو حملے کا خطرہ لاحق ہو جاتا ہے۔ مجموعی طور پر:

سسٹمز کے درمیان فیس کا موازنہ کرنا گمراہ کن ہو سکتا ہے۔ اگرچہ ٹرانزیکشن فیس صارفین کے لیے اہم ہے، لیکن وہ خود سسٹم ڈیزائن کے علاوہ بہت سے عوامل سے متاثر ہوتی ہیں۔ مجموعی طور پر نظام کا تجزیہ کرنے کے لیے تھرو پٹ ایک بہتر میٹرک ہے۔

نتیجہ

کارکردگی کا منصفانہ اور درست اندازہ لگانا مشکل ہے۔ یہ کار کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے بھی اتنا ہی سچ ہے۔ بالکل اسی طرح جیسے بلاک چینز کے ساتھ، مختلف لوگ مختلف چیزوں کا خیال رکھیں گے۔ کاروں کے ساتھ، کچھ صارفین تیز رفتاری یا تیز رفتاری کا خیال رکھیں گے، کچھ گیس کے مائلیج کے بارے میں اور دوسرے کو ٹونگ کی صلاحیت کے بارے میں۔ یہ سب اندازہ کرنے کے لیے غیر معمولی ہیں۔ امریکہ میں، مثال کے طور پر انوائرنمنٹل پروٹیکشن ایجنسی تفصیلی رہنما خطوط کو برقرار رکھتی ہے کہ گیس کے مائلیج کا اندازہ کیسے لگایا جاتا ہے اور ساتھ ہی اسے ڈیلرشپ پر صارفین کے سامنے کیسے پیش کیا جانا چاہیے۔

بلاکچین کی جگہ معیاری کاری کی اس سطح سے بہت دور ہے۔ بعض علاقوں میں، ہم مستقبل میں معیاری کام کے بوجھ کے ساتھ وہاں پہنچ سکتے ہیں تاکہ کسی سسٹم کے تھرو پٹ یا لیٹنسی ڈسٹری بیوشن کو پیش کرنے کے لیے معیاری گرافس کا اندازہ لگایا جا سکے۔ فی الوقت، تشخیص کاروں اور معماروں کے لیے بہترین طریقہ یہ ہے کہ تشخیص کے طریقہ کار کی تفصیلی وضاحت کے ساتھ زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اکٹھا اور شائع کیا جائے، تاکہ اسے دوبارہ تیار کیا جا سکے اور دوسرے نظاموں سے موازنہ کیا جا سکے۔