Shoalフレームワーク: Aptos上のBullsharkレイテンシーをどのようにドロップしますか?
概要
Aptos labsはDAG BFTにおける2つの重要なオープン問題を解決し、レイテンシーを大幅にドロップし、初めて決定論的実際プロトコルにおけるタイムアウトの必要性を排除しました。全体的に、故障がない場合にBullsharkのレイテンシーを40%改善し、故障が発生した場合には80%改善しました。
Shoalは、流水線とリーダーの評判を通じて、Narwhalベースのコンセンサスプロトコル(を強化するフレームワークであり、DAG-Rider、Tusk、Bullshark)などがあります。流水線は、各ラウンドでアンカーポイントを導入することでDAGの並び替えレイテンシーをドロップし、リーダーの評判は、アンカーポイントが最も速い検証ノードに関連付けられることを確保することで、レイテンシーの問題をさらに改善します。さらに、リーダーの評判によってShoalは非同期DAG構造を利用してすべての場を排除することができます。