Благодаря антихрупкому механизму, встроенному в конструкцию протокола Filecoin, Filecoin способен противостоять воздействию значительного падения вычислительной мощности.
Этот механизм обеспечивает сильные экономические стимулы для присоединения новых поставщиков хранилищ (SP) и для существующих поставщиков хранилищ, чтобы они оставались в сети после отключения электроэнергии.
В частности, после массовой потери вычислительной мощности из-за резкого увеличения концентрации вознаграждения вычислительная мощность, поступающая в сеть, получит избыточное вознаграждение.
предисловие
Filecoin — это распределенная сеть хранения данных, в которой хранится самая важная информация человечества. SP предоставляет сети емкость хранилища в течение указанного периода контракта и компенсируется вознаграждением за блок. Чтобы гарантировать выполнение контракта, токены FIL должны использоваться в качестве залога. Сумма полученного залога и вознаграждения за блок будет варьироваться в зависимости от типа вычислительной мощности, добавленной в сеть (заявленная мощность по сравнению с реальными данными).
Что означает эластичность? Мерриам-Вебстер определяет устойчивость как способность легко восстанавливаться или приспосабливаться к невзгодам или изменениям. Устойчивость актуальна для многих аспектов криптоэкономики, таких как Filecoin, таких как атаки 51%, атаки Сивиллы и атаки Финни. В этой статье основное внимание будет уделено одному конкретному аспекту устойчивости: устойчивости сети Filecoin к шокам хэширования. В Filecoin вычислительная мощность относится к объему хранения и данных сетевых сервисов. По разным причинам вывод ИП из сети может вызвать скачки напряжения.
Во-первых, давайте зададим именно тот вопрос, связанный с отказоустойчивостью, на который мы хотим получить количественный ответ: как сеть Filecoin отреагирует на сбой, если у SP произойдет следующее?
SP корректно ушел и отключился от сети после завершения контракта на хранение.
SP внезапно расторг контракт на хранение до даты окончания, что привело к шоку в сети и внезапному отключению электроэнергии.
Моделирование
Как методично моделировать устойчивость сети и гарантировать, что прогнозы соответствуют криптоэкономике Filecoin? Наш подход заключается в использовании агентной модели (ABM) экономики Filecoin, которая состоит из среды и агентов, взаимодействующих с ней. В этом ABM среда реализует криптоэкономические механизмы Filecoin (такие как блокировка, передача прав, чеканка и взаимодействие с поставкой токенов), а агент является моделью SP. Дополнительную информацию о Filecoin ABM можно найти в этой статье.
Чтобы изучить устойчивость, мы создали агенты, моделирующие три типа SP в сети Filecoin:
Только SP, которые загружают сектора выделенной мощности (CC).
Загружайте только SP (Fil+) сектора транзакции.
Загрузите как сектор CC, так и SP сектора транзакции.
Каждый SP может иметь следующие варианты поведения:
Поведение усреднения долларовой стоимости. В этом режиме прокси-серверы будут подключаться к заранее предоставленному хешрейту и постоянно обновлять его до даты прекращения, после чего прокси-серверы покинут сеть (либо по истечении срока действия мощности, либо по прекращению действия).
Адаптивное поведение рентабельности инвестиций. В этом режиме, если прогнозируемая рентабельность инвестиций FoFR превышает настроенный порог, агент будет использовать прогнозируемую рентабельность инвестиций FoFR (возврат FIL-on-FIL) для определения мощности загрузки.
Имея эти спецификации прокси и среды, мы можем настроить несколько гипотетических сценариев, представляющих различные состояния сети, в которых могут возникать сценарии хешрейта. Состояния сети определяются как распределение работающих типов SP в сети, и каждое состояние сети может привести к разным результатам. Потому что каждое состояние имеет уникальные необработанные байты и хэш-мощность с поправкой на качество, что приводит к различной динамике чеканки, ставок и FoFR. Исходное состояние сети, которое мы тестировали, было:
Равномерное распределение CC, FIL+ и гибридного SP.
Единообразное распределение только поставщиков хранилищ CC и FIL+.
Соотношение поставщиков хранилищ FIL+ и CC составляет 70/30 (асимметрия FIL+).
Соотношение поставщиков хранилищ FIL+ и CC составляет 30/70 (асимметрия CC).
Отталкиваясь от этих точек, мы смоделировали контрфактические сценарии, в которых вычислительная мощность сети упала на 30% или 70% по сравнению с ее текущим значением. Рассмотрим две ситуации, в которых вычислительная мощность сети снижается: а) вычислительная мощность сети постепенно исчерпывается и б) вычислительная мощность сети прекращается.
Вкратце, мы моделируем падение хэшрейта сети на 30% или 70% для разных источников сети посредством процесса постепенного завершения сектора или события немедленного завершения. Мы моделируем каждую конфигурацию и записываем ключевые показатели эффективности сети (KPI).
результат
Есть некоторые нюансы в случае постепенных и внезапных отключений электроэнергии, но в обоих случаях потери мощности мы наблюдали, что мощность сети начала восстанавливаться после события отключения из-за повышенной концентрации вознаграждений, приводящей к увеличению FoFR.
Принцип работы: После прекращения действия вычислительная мощность сети быстро падает, но это оказывает контрпродуктивное влияние на стандартизированные вознаграждения для каждого сектора контроля качества, и вместо этого вознаграждения будут увеличиваться. Вкупе со снижением стейкинга появилась концентрация вознаграждений, что привело к резкому росту FoFR. Такое сочетание сетевых условий обеспечивает высокие вознаграждения FIL-on-FIL для участников, которые остаются в сети. Наше моделирование отражает это явление: здесь агенты (рациональные субъекты) наблюдают высокую отдачу FIL-on-FIL и используют ситуацию для получения большей вычислительной мощности, позволяя восстановить вычислительную мощность сети.
Более подробную информацию, дополнительные сценарии и обсуждения можно найти в этом отчете.
На рисунке выше показаны KPI сети Filecoin в нескольких случаях, когда SP покидает сеть. Пунктирная вертикальная линия указывает начало моделирования, а пунктирная вертикальная пунктирная линия указывает дату, когда вычислительная мощность начала расходоваться из сети. Кроме того, была смоделирована базовая ситуация с DCAAgent, имитирующим постоянную нагрузку, чтобы обеспечить основу для сравнения (пунктирная черная пунктирная линия).
На рисунке выше показаны KPI сети Filecoin в нескольких случаях, когда SP покидает сеть. Вертикальная пунктирная линия представляет начало моделирования, а пунктирная вертикальная пунктирная линия представляет дату, когда вычислительная мощность начинает расходоваться из сети. Кроме того, был смоделирован базовый случай постоянной нагрузки с использованием DCAAgent, чтобы обеспечить основу для сравнения (пунктирная черная линия).
в заключение
Таким образом, мы исследовали устойчивость сети Filecoin к влиянию вычислительной мощности сети. Вывод заключается в том, что сеть устойчива благодаря централизации вознаграждения, увеличивающей доходы оставшихся поставщиков хранилищ, и устойчива к хрупкости благодаря базовому механизму восстановления.
Если вы хотите узнать больше о CryptoEconLab и нашей работе, посетите наш сайт или подпишитесь на нас в Twitter.
*Эта статья предназначена только для информационных целей.CryptoEconLab не предоставляет юридических, налоговых, финансовых или инвестиционных консультаций, и ни одна сторона не должна полагаться или ожидать получения каких-либо соответствующих рекомендаций. *
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
В этой статье исследуется, насколько устойчив Filecoin к влиянию вычислительной мощности сети.
Первоисточник: сеть Filecoin.
TLDR
предисловие
Filecoin — это распределенная сеть хранения данных, в которой хранится самая важная информация человечества. SP предоставляет сети емкость хранилища в течение указанного периода контракта и компенсируется вознаграждением за блок. Чтобы гарантировать выполнение контракта, токены FIL должны использоваться в качестве залога. Сумма полученного залога и вознаграждения за блок будет варьироваться в зависимости от типа вычислительной мощности, добавленной в сеть (заявленная мощность по сравнению с реальными данными).
Что означает эластичность? Мерриам-Вебстер определяет устойчивость как способность легко восстанавливаться или приспосабливаться к невзгодам или изменениям. Устойчивость актуальна для многих аспектов криптоэкономики, таких как Filecoin, таких как атаки 51%, атаки Сивиллы и атаки Финни. В этой статье основное внимание будет уделено одному конкретному аспекту устойчивости: устойчивости сети Filecoin к шокам хэширования. В Filecoin вычислительная мощность относится к объему хранения и данных сетевых сервисов. По разным причинам вывод ИП из сети может вызвать скачки напряжения.
Во-первых, давайте зададим именно тот вопрос, связанный с отказоустойчивостью, на который мы хотим получить количественный ответ: как сеть Filecoin отреагирует на сбой, если у SP произойдет следующее?
Моделирование
Как методично моделировать устойчивость сети и гарантировать, что прогнозы соответствуют криптоэкономике Filecoin? Наш подход заключается в использовании агентной модели (ABM) экономики Filecoin, которая состоит из среды и агентов, взаимодействующих с ней. В этом ABM среда реализует криптоэкономические механизмы Filecoin (такие как блокировка, передача прав, чеканка и взаимодействие с поставкой токенов), а агент является моделью SP. Дополнительную информацию о Filecoin ABM можно найти в этой статье.
Чтобы изучить устойчивость, мы создали агенты, моделирующие три типа SP в сети Filecoin:
Каждый SP может иметь следующие варианты поведения:
Имея эти спецификации прокси и среды, мы можем настроить несколько гипотетических сценариев, представляющих различные состояния сети, в которых могут возникать сценарии хешрейта. Состояния сети определяются как распределение работающих типов SP в сети, и каждое состояние сети может привести к разным результатам. Потому что каждое состояние имеет уникальные необработанные байты и хэш-мощность с поправкой на качество, что приводит к различной динамике чеканки, ставок и FoFR. Исходное состояние сети, которое мы тестировали, было:
Отталкиваясь от этих точек, мы смоделировали контрфактические сценарии, в которых вычислительная мощность сети упала на 30% или 70% по сравнению с ее текущим значением. Рассмотрим две ситуации, в которых вычислительная мощность сети снижается: а) вычислительная мощность сети постепенно исчерпывается и б) вычислительная мощность сети прекращается.
Вкратце, мы моделируем падение хэшрейта сети на 30% или 70% для разных источников сети посредством процесса постепенного завершения сектора или события немедленного завершения. Мы моделируем каждую конфигурацию и записываем ключевые показатели эффективности сети (KPI).
результат
Есть некоторые нюансы в случае постепенных и внезапных отключений электроэнергии, но в обоих случаях потери мощности мы наблюдали, что мощность сети начала восстанавливаться после события отключения из-за повышенной концентрации вознаграждений, приводящей к увеличению FoFR.
Принцип работы: После прекращения действия вычислительная мощность сети быстро падает, но это оказывает контрпродуктивное влияние на стандартизированные вознаграждения для каждого сектора контроля качества, и вместо этого вознаграждения будут увеличиваться. Вкупе со снижением стейкинга появилась концентрация вознаграждений, что привело к резкому росту FoFR. Такое сочетание сетевых условий обеспечивает высокие вознаграждения FIL-on-FIL для участников, которые остаются в сети. Наше моделирование отражает это явление: здесь агенты (рациональные субъекты) наблюдают высокую отдачу FIL-on-FIL и используют ситуацию для получения большей вычислительной мощности, позволяя восстановить вычислительную мощность сети.
Более подробную информацию, дополнительные сценарии и обсуждения можно найти в этом отчете.
На рисунке выше показаны KPI сети Filecoin в нескольких случаях, когда SP покидает сеть. Пунктирная вертикальная линия указывает начало моделирования, а пунктирная вертикальная пунктирная линия указывает дату, когда вычислительная мощность начала расходоваться из сети. Кроме того, была смоделирована базовая ситуация с DCAAgent, имитирующим постоянную нагрузку, чтобы обеспечить основу для сравнения (пунктирная черная пунктирная линия).
На рисунке выше показаны KPI сети Filecoin в нескольких случаях, когда SP покидает сеть. Вертикальная пунктирная линия представляет начало моделирования, а пунктирная вертикальная пунктирная линия представляет дату, когда вычислительная мощность начинает расходоваться из сети. Кроме того, был смоделирован базовый случай постоянной нагрузки с использованием DCAAgent, чтобы обеспечить основу для сравнения (пунктирная черная линия).
в заключение
Таким образом, мы исследовали устойчивость сети Filecoin к влиянию вычислительной мощности сети. Вывод заключается в том, что сеть устойчива благодаря централизации вознаграждения, увеличивающей доходы оставшихся поставщиков хранилищ, и устойчива к хрупкости благодаря базовому механизму восстановления.
Если вы хотите узнать больше о CryptoEconLab и нашей работе, посетите наш сайт или подпишитесь на нас в Twitter.
*Эта статья предназначена только для информационных целей.CryptoEconLab не предоставляет юридических, налоговых, финансовых или инвестиционных консультаций, и ни одна сторона не должна полагаться или ожидать получения каких-либо соответствующих рекомендаций. *