이더 프로토콜의 가능한 미래(2): 급증

이 기사에서 Vitalik은 확장성 관련 기술 경로와 관련된 위에서 언급한 역사적 연구와 최신 연구 개발 진행 상황을 요약하고 분석하며, 새로운 기술 조건에서 무신뢰 및 L1 네이티브 롤업과 같은 새로운 가능성에 대해서도 자세히 설명합니다.

원문: 이더리움 프로토콜의 가능한 미래, 2부: 급증 (vitalik.eth)

작성자: Vitalik.eth

편집자: 183Aaros, Yewlne, LXDAO

번역가의 말

"확장성 트릴레마를 깨는 것은 어렵지만 불가능하지는 않으며, 주장이 암시하는 틀에서 벗어나 생각하는 것이 필요합니다." - Vitalik Buterin.

확장성 트릴레마를 해결하기 위해 이더 상태 채널, 샤딩, 롤업, 플라즈마, 그리고 현재 생태계에서 공동 중심의 대규모 “데이터 가용성”에 이르기까지 다양한 역사적 시기에 많은 기술적 아이디어와 시도를 해왔습니다. 2023년 The Surge 로드맵이 되어서야 이더"L1의 견고성과 탈중앙화, L2의 다양한 개발에 중점을 둔" 기술 철학 경로를 선택했으며 세 가지 딜레마를 극복할 수 있었습니다. 이전 기사 "이더 프로토콜의 가능한 미래(1): 병합"에 이어 이 기사에서 Vitalik은 위에서 언급한 확장성 관련 기술 경로와 관련된 역사적 연구와 최신 연구 개발 진행 상황을 요약하고 분석합니다. 새로운 기술 조건에서 무신뢰 및 L1 기본 롤업과 같은 새로운 가능성에 대한 보완적인 정교화.

이 기사의 개요

이 글은 총 11,000단어, 7부분으로 구성되어 있으며, 이 글을 다 읽는 데는 60분 정도 소요될 것으로 예상됩니다.

1. 보충 자료: 확장성 트릴레마
2. 데이터 가용성 샘플링의 추가 발전
3. 데이터 압축
4. 유니버설플라즈마
5. 성숙한 L2 증명 시스템
6. L2 간 상호 운용성 및 사용자 경험 개선
7. L1에서의 확장 실행

텍스트 내용

"이더 프로토콜의 가능한 미래(2): 급증"

Justin Drake, Francesco, Hsiao-wei Wang, @antonttc 및 Georgios Konstantopoulos에게 특별히 감사드립니다.

처음에 이더 로드맵에 두 가지 확장 전략을 가지고 있었습니다. 하나(2015년 이전 문서 참조)는 "샤딩"입니다. 각 노드는 체인의 모든 트랜잭션이 아닌 트랜잭션의 작은 하위 집합만 확인하고 저장하면 됩니다. 다른 P2P 네트워크(예: BitTorrent)는 이러한 방식으로 작동하므로 블록체인도 동일한 방식으로 작동하도록 만들 수 있습니다. 다른 하나는 레이어 2 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 이더 위에 위치하며 대부분의 데이터와 계산을 메인 체인 외부에 유지하면서 보안을 최대한 활용하는 네트워크입니다. "레이어 2 프로토콜"은 2015년에는 상태 채널, 2017년에는 플라즈마, 2019년에는 롤업을 의미했습니다. 롤업은 상태 채널이나 플라즈마보다 강력하지만 대량 온체인 데이터 대역폭이 필요합니다. 다행스럽게도 2019년에는 샤딩 연구가 대규모로 "데이터 가용성"을 확인하는 문제를 해결했습니다. 결과적으로 두 가지 경로가 수렴되었고 오늘날에도 여전히 이더 의 확장 전략인 롤업 중심 로드맵을 얻었습니다.

롤업 중심 로드맵은 단순한 업무 분업을 제안합니다. 이더 L1은 강력하고 탈중앙화 기본 계층에 초점을 맞추고 L2는 생태계 확장을 돕는 임무를 맡습니다. 이러한 패턴은 사회 어디에서나 볼 수 있습니다. 법원 시스템(L1)은 극도로 효율적이기 위해 존재하는 것이 아니라 계약과 재산권을 보호하기 위해 존재하며, 기업가(L2)는 견고한 기초 계층(L2) 위에 구축하고 인간을 데려오기를 원합니다. (비유적으로나 문자 그대로) 화성을 가져오세요.

올해 롤업 중심 로드맵은 중요한 성공을 거두었습니다. EIP-4844 blob의 출현으로 이더 L1 데이터 대역폭이 크게 증가했으며 여러 EVM 롤업이 이제 1단계에 있습니다. 매우 이질적이고 다양한 샤딩 애플리케이션으로의 경로가 현실이 되었으며, 각 L2는 자체 내부 규칙과 논리를 갖춘 "샤드" 역할을 합니다. 그러나 우리가 본 것처럼 이 길을 가는 데에는 고유한 어려움이 있습니다. 이제 우리의 임무는 롤업 중심 로드맵을 완성하고 이더 L1의 견고성과 탈중앙화 유지하면서 이러한 문제를 해결하는 것입니다.

더 서지: 주요 목표

• L1+L2에서 100,000+ TPS
• L1을 탈중앙화 하고 견고하게 유지
• 적어도 일부 L2는 이더 의 핵심 속성(무신뢰, 개방성, 검열 저항성)을 완전히 상속합니다.
• L2 간 상호 운용성을 극대화합니다. 이더 34개의 서로 다른 블록체인이 아닌 하나의 생태계처럼 느껴져야 합니다.

이 장의 내용

• 보충 자료: 확장성 트릴레마
• 데이터 가용성 샘플링의 추가 발전
• 데이터 압축
• 유니버설플라즈마
• 성숙한 L2 증명 시스템
• Cross-L2 상호 운용성 및 사용자 경험 개선
• L1에서의 확장 실행

보충 자료: 확장성 트릴레마

확장성 트릴레마는 2017년에 제안된 아이디어로, 탈중앙화 (구체적으로는 노드를 실행하는 데 드는 비용이 저렴함), 확장성 (구체적으로는 높은 트랜잭션 볼륨을 처리하는 능력), 보안 이라는 세 가지 속성 사이의 모순을 주로 논의합니다. (보다 구체적으로 말하면 공격자는 단일 트랜잭션이 실패하기 전에 네트워크 노드의 대부분을 손상시켜야 합니다).

트릴레마는 정리가 아니며, 트릴레마를 소개하는 기사에서는 수학적 증명을 제공하지 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 경험적 수학적 주장을 제공합니다. 탈중앙화 지원하는 노드(예: 소비자 노트북)가 초당 N 트랜잭션을 확인할 수 있고 초당 k*N 트랜잭션을 처리하는 체인이 있는 경우 다음 중 하나입니다. (i) 각 트랜잭션은 1/k 노드에서만 볼 수 있습니다. 즉, 공격자는 악의적인 트랜잭션을 푸시하기 위해 몇 개의 노드만 손상하면 됩니다. 또는 (ii) 노드가 매우 강력하고 탈중앙화 어렵습니다. 이 기사는 트릴레마를 깨는 것이 불가능하다고 제안하는 것이 아니라, 트릴레마를 깨는 것이 왜 어려운지 설명하는 것을 목표로 합니다. 즉 , 논쟁이 암시하는 틀 밖에서 생각하는 것이 필요합니다.

수년에 걸쳐 일부 고성능 체인은 인프라 수준에서 정교한 설계 없이도 소프트웨어 엔지니어링 기술을 사용하여 노드를 최적화하면 트릴레마를 해결할 수 있다고 종종 주장해 왔습니다. 그러한 진술은 오해의 소지가 있으며, 온체인 노드를 실행하는 것은 이더 에서보다 훨씬 어렵습니다. 이 블로그 게시물에서는 이것이 왜 그런지(그리고 왜 L1 클라이언트 소프트웨어 엔지니어링만으로는 이더 자체를 확장할 수 없는지) 자세히 설명합니다.

그러나 데이터 가용성 샘플링 과 SNARK를 결합하면 트릴레마가 해결됩니다 . 이를 통해 클라이언트는 특정 양의 데이터 가용성을 확인하고 더 적은 양의 데이터만 다운로드하여 일부 계산 단계가 수행되는지 여부를 확인할 수 있습니다. 바르게. SNARK는 신뢰할 수 없습니다. 데이터 가용성 샘플링은 미묘한 N개 신뢰 모델을 가지고 있지만 여전히 확장 불가능한 체인의 기본 속성을 유지합니다. 심지어 51% 공격이라도 네트워크가 악성 블록을 수용하도록 강제할 수는 없습니다 .

트릴레마에 대한 또 다른 해결책은 플라즈마 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 영리한 기술을 사용하여 인센티브 호환 방식으로 사용자에게 데이터 가용성 모니터링 책임을 부여합니다. 2017~2019년에는 컴퓨팅 확장을 위해 우리가 할 수 있는 일이 사기 방지뿐이었을 때 Plasma의 보안 기능은 매우 제한적이었습니다. SNARK가 주류가 되면 플라즈마 아키텍처의 사용 사례가 이전보다 더 광범위해집니다.

데이터 가용성 샘플링이 더욱 발전합니다.

우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까?

Dencun 업그레이드가 시작되는 2024년 3월 13일 기준으로 이더 블록체인에는 12초 슬롯당 약 125kB의 "블롭"이 3개 있거나 사용 가능한 데이터 대역폭은 슬롯당 약 375kB입니다. 거래 데이터가 온체인 직접 게시되고 ERC20 전송이 약 180바이트라고 가정하면 이더 의 최대 롤업 TPS는 다음과 같습니다.

375000 / 12 / 180 = 173.6TPS

이더 의 콜 데이터[이론적 최대값: 슬롯당 3천만 가스 / 바이트당 16가스 = 슬롯당 1,875,000바이트]를 추가하면 이 수치는 607 TPS가 됩니다. PeerDAS를 사용하는 경우 Blob 수 목표를 8-16으로 늘리고 호출 데이터를 463-926 TPS의 속도로 추가할 계획입니다.

이더 L1과 비교하면 이는 이미 큰 개선입니다. 하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 또한 더 나은 확장성을 원합니다. 우리의 중기 목표는 슬롯당 16MB이며 , 롤업 데이터 압축 개선과 결합하면 속도가 약 58,000TPS로 향상됩니다.

그것은 무엇이며 어떻게 이루어 집니까?

PeerDAS는 "1D ​​샘플링"을 비교적 간단하게 구현한 것입니다. 이더 의 모든 blob은 253비트 소수 필드에 대한 4096차 다항식입니다. 우리는 다항식의 "점유율"를 방송합니다. 각 점유율 8192개의 좌표 그룹에서 가져온 인접한 16개 좌표의 16개 평가로 구성됩니다. 8,192개 평가 중 4,096개(현재 권장 매개변수 사용: 가능한 샘플 128개 중 64개)를 사용하면 블롭을 복구할 수 있습니다.

PeerDAS의 작동 원리는 다음과 같습니다. 각 클라이언트는 몇 개의 서브넷만 모니터링하며, 그 중 i번째 서브넷은 i번째 blob 샘플을 브로드캐스트하는 역할을 담당합니다. 클라이언트가 다른 서브넷에서 blob을 가져와야 하는 경우 이를 수신할 수 있습니다. 글로벌 p2p 네트워크를 통한 다른 서브넷. 서브넷의 노드가 요청을 시작합니다. PeerDAS에 비해 SubnetDAS의 솔루션은 더 보수적입니다. 서브넷 메커니즘만 유지하고 노드 간 상호 조회 프로세스를 제거합니다. 현재 제안에 따르면 지분 증명에 참여하는 노드는 SubnetDAS를 채택하고 다른 노드(예: "클라이언트")는 PeerDAS를 사용합니다.

이론적으로 1차원 샘플링(1D 샘플링)의 확장 공간은 상당히 큽니다. 최대 블롭 수를 256개(해당 목표는 128개)로 늘리면 16MB의 목표 용량을 달성할 수 있습니다. 이러한 경우 노드당 데이터 가용성 샘플링에 필요한 대역폭 오버헤드는 다음과 같이 계산됩니다.

16개 샘플 × 128개 Blob × 512바이트(Blob당 단일 샘플 크기) = 1MB 대역폭/슬롯;

이 대역폭 요구 사항은 허용 가능한 범위의 가장자리에 있습니다. 기술적으로는 가능하지만 대역폭이 제한된 클라이언트는 샘플링에 참여할 수 없습니다. Blob 수를 줄이고 개별 Blob의 크기를 늘려 이 솔루션을 최적화할 수 있지만 이러한 유형의 데이터 재구성에는 비용이 더 많이 듭니다.

성능을 더욱 향상시키기 위해 2D 샘플링 기술을 사용할 수 있습니다. 블록을 "확장"하기 위한 KZG 약속의 선형 특성을 사용하여 단일 blob 내에서 그리고 다른 blob 사이에서 샘플링합니다. blob 모음으로, 일련의 새로운 "가상 blob"을 생성합니다. 중복 인코딩을 통해 동일한 정보를 저장합니다.

이 솔루션에는 중요한 특징이 있습니다. 커밋을 계산하는 확장 프로세스에서는 완전한 Blob 데이터를 얻을 필요가 없으므로 자연스럽게 분산 블록 구성에 적합합니다. 특히, 빌딩 블록을 담당하는 노드는 DAS 시스템을 통해 이러한 Blob의 가용성을 확인하기 위해 Blob의 KZG 약속만 보유하면 됩니다. 마찬가지로 1차원 DAS(1D DAS)도 분산형 블록을 구축할 수 있다는 장점이 있습니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• 데이터 가용성을 소개하는 원본 게시물(2018): https://github.com/ethereum/research/wiki/A-note-on-data-availability-and-erasure-coding
• 후속 논문: https://arxiv.org/abs/1809.09044
• DAS, 패러다임에 대한 설명 게시물: https://www.paradigm.xyz/2022/08/das
• KZG 약속을 통한 2D 가용성: https://ethresear.ch/t/2d-data-availability-with-kate-commitments/8081
• ethresear.ch의 PeerDAS: https://ethresear.ch/t/peerdas-a-simpler-das-approach-using-battle-tested-p2p-comComponents/16541 및 논문: https://eprint.iacr. 조직/2024/1362
• Francesco의 PeerDAS 프레젠테이션: https://www.youtube.com/watch?v=WOdpO1tH_Us
• EIP-7594: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7594
• ethresear.ch의 SubnetDAS: https://ethresear.ch/t/subnetdas-an-intermediate-das-approach/17169
• 2D 샘플링의 복구 가능성의 미묘한 차이: https://ethresear.ch/t/nuances-of-data-recoverability-in-data-availability-sampling/16256

앞으로 해야 할 일과 절충점은 무엇입니까?

현재의 우선순위는 PeerDAS의 개발과 배포를 완료하는 것입니다. 다음 단계는 PeerDAS의 Blob 처리 용량을 꾸준히 늘리는 동시에 네트워크 상태를 지속적으로 모니터링하고 소프트웨어 성능을 최적화하여 시스템 보안을 보장함으로써 이를 단계적으로 촉진하는 것입니다. 동시에 우리는 더 많은 학문적 연구, PeerDAS 및 기타 DAS 변형에 대한 공식 검증을 촉진하고 포크 선택 규칙의 보안과 같은 문제와의 상호 작용을 조사해야 합니다.

향후 연구에서는 2D DAS의 최적 구현 형태를 결정하고 보안을 엄격하게 입증하기 위한 추가 연구가 필요합니다. 또 다른 장기 목표는 양자 저항성과 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없는 KZG의 대안을 찾는 것입니다. 그러나 우리는 아직 분산형 블록 구축에 적합한 후보를 찾지 못했습니다. 행과 열을 생성하고 유효성 증명을 재구성하기 위해 재귀 STARK를 사용하는 계산적으로 비용이 많이 드는 "무차별 대입" 방법도 그다지 효과적이지 않습니다. 이론적으로는 STIR을 사용한 후 STARK의 크기는 O( log(n) * log(log( n)) 해시 값이지만 실제 애플리케이션에서 STARK의 데이터 양은 여전히 ​​전체 blob의 크기에 가깝습니다.

장기적으로 실현 가능한 몇 가지 개발 경로가 있다고 생각합니다.

• 이상적인 2D DAS 솔루션 채택
• 1차원 DAS 솔루션을 계속 사용하십시오. 샘플링 대역폭 효율성이 희생되고 데이터 용량의 하한을 수용해야 하지만 시스템의 단순성과 안정성(강건성)을 보장할 수 있습니다.
• (주요 변화) 데이터 가용성 샘플링(DA)을 완전히 포기 하고 개발에 초점을 맞춘 Layer 2 아키텍처 솔루션으로 Plasma로 전환

다음 차원에서 이러한 옵션의 장단점을 평가할 수 있습니다.

L1에서 직접 확장하기로 결정하더라도 이러한 기술 선택에 따른 장단점이 여전히 존재한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다 . 이는 L1이 높은 TPS를 지원하려면 블록 크기가 크게 증가하기 때문입니다. 이 경우 클라이언트 노드는 블록이 올바른지 확인하기 위한 효율적인 검증 메커니즘이 필요합니다. 이는 원래 롤업에 사용된 기본 기술(예: ZK-EVM 및 DAS)을 L1에 적용해야 함을 의미합니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

데이터 압축(자세한 내용은 아래 참조)의 구현으로 인해 2차원 DAS(2D DAS)에 대한 수요가 크게 줄어들거나 지연될 것입니다. 플라즈마가 널리 채택되면 수요는 더욱 감소할 것입니다. 그러나 DAS는 분산 블록 구성에 새로운 과제도 안겨줍니다. 이론적으로는 DAS가 분산 재구성에 유리하지만 실제 적용에서는 이를 포함 목록 제안 및 관련 포크 선택 메커니즘의 원활한 통합과 결합해야 합니다.

데이터 압축

우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까?

롤업에서 각 트랜잭션에는 온체인 에 상당한 데이터 공간이 필요합니다. ERC20 전송 트랜잭션에는 약 180바이트가 필요합니다. 이상적인 데이터 가용성 샘플링 메커니즘을 사용하더라도 이는 여전히 레이어 2 프로토콜의 확장성을 제한합니다. 시간 슬롯당 16MB의 데이터 용량을 기준으로 계산하면 쉽게 얻을 수 있습니다: 16000000 / 12 / 180 = 7407 TPS

분자 부분을 최적화하는 것 외에도 분모 문제도 처리할 수 있다면, 즉 온체인 롤업에서 각 트랜잭션이 차지하는 바이트를 줄일 수 있다면 어떤 효과가 있을까요?

그것은 무엇이며 어떻게 이루어 집니까?

내 생각에 가장 좋은 설명은 2년 전의 이 사진입니다.

첫 번째는 가장 기본적인 최적화 방법인 0바이트 압축입니다. 2바이트를 사용하여 0바이트의 연속 시퀀스 길이를 표현함으로써 원래 0바이트 문자열을 대체합니다. 보다 심층적인 최적화를 달성하기 위해 다음과 같은 트랜잭션 속성을 활용할 수 있습니다.

• 서명 집계 - 서명 시스템을 ECDSA에서 BLS로 마이그레이션하면 모든 원본 서명의 유효성을 확인하면서 여러 서명을 단일 서명으로 병합할 수 있습니다. 이 솔루션은 검증에 대한 계산 오버헤드가 높기 때문에(집계 시나리오에서도) L1에는 적합하지 않지만 L2와 같이 데이터가 제한된 환경에서는 장점이 매우 분명합니다. ERC-4337의 집계 기능은 이 목표를 달성하기 위한 실행 가능한 기술 경로를 제공합니다.
• 주소 포인터 교체 메커니즘 - 기록에 나타난 주소의 경우 원래 20바이트 주소를 4바이트 포인터(기록 레코드의 위치를 ​​가리키는)로 교체할 수 있습니다. 이 최적화는 가장 큰 이점을 제공하지만 블록체인의 기록(적어도 일부)이 상태 세트에 실질적으로 통합되어야 하기 때문에 구현하기가 상대적으로 복잡합니다.
• 거래 금액에 대한 사용자 정의 직렬화 방식 - 대부분의 거래 금액에는 실제로 소수의 유효 숫자만 포함됩니다. 예를 들어, 0.25 ETH는 시스템에서 250,000,000,000,000,000 wei로 표시됩니다. 가스의 최대 기본 요금(max-basefee)과 가스 우선 요금(priority fee)도 유사한 특성을 가지고 있습니다. 이 기능을 기반으로 사용자 정의 십진 부동 소수점 형식을 사용하거나 일반적으로 사용되는 값의 사전을 생성하여 통화 값의 저장 공간을 크게 줄일 수 있습니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• 시퀀스.xyz에서 탐색: https://sequence.xyz/blog/compressing-calldata
• ScopeLift의 L2용 통화 데이터 최적화 계약: https://github.com/ScopeLift/l2-optimizooooors
• 대체 전략 - 유효성 증명 기반 롤업(일명 ZK 롤업)은 트랜잭션 대신 상태 차이를 게시합니다: https://ethresear .ch/t/rollup-diff-compression-application-level-compression-strategies-to-reduce- -l2-데이터-공간-l1/9975
• BLS 지갑 - ERC-4337을 통한 BLS 집계 구현: https://github.com/getwax/bls-wallet

남은 작업은 무엇이며 절충점은 무엇입니까 ?

현재 우선순위는 위 계획을 실행하는 것입니다. 여기에는 몇 가지 주요 장단점이 있습니다.

• BLS 서명 마이그레이션 - BLS 서명 시스템으로 변환하려면 대량 엔지니어링 리소스 투자가 필요하며 보안이 강화된 TEE(신뢰할 수 있는 하드웨어)와의 호환성이 저하됩니다. 이에 대한 실행 가능한 대안은 다른 서명 알고리즘을 사용하는 ZK-SNARK 래퍼입니다.
• 동적 압축 구현 - 주소 포인터 교체와 같은 동적 압축 메커니즘을 구현하면 클라이언트 코드의 복잡성이 크게 증가할 수 있습니다.
• 상태 차이 게시 - 전체 트랜잭션 대신 온체인 에 상태 차이를 게시하도록 선택하면 시스템의 감사 약화되는 동시에 블록체인 익스플로러 와 같은 기존 인프라가 제대로 작동하지 않게 됩니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

ERC-4337을 도입하고 궁극적으로 L2 EVM에서 일부 기능을 표준화함으로써 융합 기술의 배포가 크게 가속화될 것입니다. 마찬가지로 ERC-4337의 일부 기능을 L1에 통합하면 L2 생태계에서도 신속한 구현이 촉진됩니다.

범용 플라즈마 아키텍처

우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까?

16MB Blob 스토리지와 데이터 압축 기술을 결합하더라도 58,000TPS의 처리 능력은 소비자 결제 및 탈중앙화 소셜 네트워크와 같은 고대역폭 시나리오를 완전히 지원하기에는 여전히 충분하지 않습니다. 개인정보 보호 메커니즘의 도입을 고려할 때 이 문제는 더욱 두드러집니다. 개인정보 보호 기능으로 인해 시스템 확장성이 3~8배 감소할 수 있기 때문입니다. 현재 처리량이 높고 가치가 낮은 콘텐츠가 포함된 애플리케이션 시나리오의 경우 한 가지 옵션은 validium입니다. 오프체인 데이터 저장 모델을 채택하고 고유한 보안 모델을 구현합니다. 운영자는 사용자 자산을 직접 훔칠 수 없지만 연락이 끊겨 사용자 자금을 일시적 또는 영구적으로 동결 할 수 있습니다. 그러나 우리에게는 더 나은 솔루션을 구축할 기회가 있습니다.

그것은 무엇이며 어떻게 이루어 집니까?

플라즈마는 체인에 완전한 블록 데이터를 저장하는 롤업과 달리, 플라즈마 운영자는 오프체인에서 블록을 생성하고 온체인 블록의 머클 루트만 기록합니다. 각 블록에 대해 운영자는 사용자 자산과 관련된 상태 변화(또는 비변화)를 증명하기 위해 Merkle 분기를 사용자에게 배포합니다. 사용자는 이러한 Merkle 포크를 제공하여 자산을 클레임 할 수 있습니다. 주요 특징은 이러한 Merkle 분기가 최신 상태를 가리킬 필요가 없다는 것입니다. 즉, 데이터 가용성에 문제가 있는 경우에도 사용자는 사용 가능한 최신 상태를 마음대로 클레임 자산을 검색할 수 있습니다. 사용자가 잘못된 분기를 제출하는 경우(예: 다른 사람에게 양도된 자산을 클레임 하려는 시도 또는 운영자가 허공에서 자산을 생성하려고 시도하는 경우) 온체인 챌린지 메커니즘이 자산 소유권을 중재할 수 있습니다.

플라즈마의 초기 구현은 결제 시나리오로 제한되어 더 넓은 기능 확장을 달성하기가 어려웠습니다. 그러나 각 루트 노드를 검증하기 위해 SNARK를 도입한다면 Plasma의 기능은 크게 향상될 것입니다. 이 접근 방식은 대부분의 운영자가 부정 행위를 할 가능성을 근본적으로 제거할 수 있으므로 챌린지 메커니즘이 크게 단순화될 수 있습니다. 동시에 이는 플라즈마 기술에 대한 새로운 적용 경로를 열어 보다 다양한 자산 유형으로 확장할 수 있게 해줍니다. 또한 운영자가 정직하게 행동하는 경우 사용자는 일주일 간의 도전 기간을 기다리지 않고 즉시 자금을 클레임 할 수 있습니다.

중요한 통찰력: 플라즈마 시스템은 완벽할 필요가 없습니다. 일부 자산(예: 지난 주에 전송되지 않은 토큰만)만 보호할 수 있더라도 유효성 검사인 Ultra-Scalable EVM의 현 상태를 크게 개선했습니다.

또 다른 아키텍처 솔루션은 플라즈마/롤업의 하이브리드 모드로, Intmax가 대표적인 솔루션입니다. 이러한 유형의 아키텍처는 온체인 매우 적은 양의 사용자 데이터(사용자당 약 5바이트)만 저장하므로 특성 측면에서 플라즈마와 롤업 간의 균형점에 도달합니다. Intmax를 예로 들면 매우 높은 확장성과 하지만 16MB 데이터 용량의 시나리오에서도 이론적 처리량은 약 266,667TPS(계산 방법: 16,000,000/12/5)로 제한됩니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• 원본 플라즈마 논문: https://plasma.io/plasma-deprecated.pdf
• 플라즈마 캐시: https://ethresear.ch/t/plasma-cash-plasma-with-much-less-per-user-data-checking/1298
• 플라즈마 현금흐름: https://hackmd.io/DgzmJIRjSzCYvl4lUjZXNQ?view#🚪-Exit
• Intmax (2023): https://eprint.iacr.org/2023/1082

앞으로 해야 할 일과 절충점은 무엇입니까?

현재 핵심 업무는 플라즈마 시스템을 프로덕션 환경에 적용하는 것입니다. 앞서 언급했듯이 Plasma와 Validium의 관계는 둘 중 하나가 아닙니다. 모든 Validium은 Plasma 기능을 종료 메커니즘에 통합하여 보안 속성을 약간이라도 향상시킬 수 있습니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다.

• EVM에 대한 최적의 성능 매개변수 찾기(신뢰 가정, L1 최악의 가스 오버헤드, DoS 방지 기능 등의 차원에서 고려)
• 특정 애플리케이션 시나리오에 대한 대체 아키텍처 솔루션 살펴보기

동시에 플라즈마가 롤업보다 개념적으로 더 복잡하다는 문제를 정면으로 해결해야 하며, 이는 이론적 연구와 일반 프레임 구현의 최적화라는 이중 경로를 통해 추진되어야 합니다.

플라즈마 아키텍처 채택의 주요 단점은 운영자에 더 의존하고 "기반"을 달성하기가 더 어렵다는 것입니다. 하이브리드 플라즈마/롤업 아키텍처는 일반적으로 이러한 단점을 피할 수 있습니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

플라즈마 솔루션의 유용성이 높을수록 L1 계층에서 고성능 데이터 가용성을 제공해야 하는 부담이 줄어듭니다. 동시에 온체인 활동을 L2로 마이그레이션하면 L1 수준에서 MEV 압력을 줄일 수도 있습니다.

성숙한 L2 증명 시스템

우리는 어떤 문제를 해결하려고 하는가?

현재 대부분의 롤업은 진정한 무신뢰 메커니즘을 구현하지 않았습니다. 모두 (낙관적이거나 유효한) 증명 시스템의 동작에 개입할 수 있는 안전 위원회가 있습니다. 어떤 경우에는 증명 시스템이 완전히 없거나 "자문" 기능만 있는 경우도 있습니다. 이 분야에서 가장 큰 진전은 다음과 같습니다. (i) 무신뢰 메커니즘을 구현한 일부 애플리케이션별 롤업(예: Fuel), (ii) 이 글을 쓰는 시점에서 두 개의 완전한 EVM 롤업(Optimism 및 Arbitrum)이 부분적으로 무신뢰 상태에 도달했습니다. '1단계'라고 불리는 이정표입니다. 롤업의 추가 개발에 있어 가장 큰 장애물은 코드 취약점에 대한 우려입니다. 진정한 무신뢰 롤업을 달성하려면 이 문제를 정면으로 해결해야 합니다.

그것은 무엇이며 어떻게 이루어 집니까?

먼저, 이전 글에서 소개한 '스테이지' 시스템을 살펴보겠습니다. 전체 요구 사항은 더 자세히 설명되어 있지만 주요 사항은 아래에 요약되어 있습니다.

• 0단계 : 사용자는 노드를 독립적으로 실행하고 체인 동기화를 완료할 수 있어야 합니다. 검증 메커니즘은 완전히 중앙 집중화되거나 신뢰 기반 일 수 있습니다.
• 1단계 : 시스템은 유효한 거래만 승인될 수 있도록 (무신뢰) 증명 메커니즘을 구현해야 합니다. 보안 위원회는 인증 시스템에 개입할 수 있지만 75%의 투표 기준이 필요합니다. 동시에 위원회 구성원의 26% 이상이 주요 개발 회사 외부에서 와야 합니다. 더 약한 업그레이드 메커니즘(예: DAO)을 사용할 수 있지만 악의적인 업그레이드가 적용되기 전에 사용자가 안전하게 자금을 클레임 할 수 있도록 충분히 긴 시간 잠금을 설정해야 합니다.
• 2단계 : 시스템은 유효한 거래만 승인될 수 있도록 (무신뢰) 증명 메커니즘을 구현해야 합니다. 보안 위원회는 두 개의 증명 시스템이 충돌하거나 단일 증명 시스템이 동일한 블록에 대해 서로 다른 사후 상태 루트를 생성하는 등 명확한 코드 결함이 발생할 때만 개입할 수 있습니다 . 주) 모든 결과). 업그레이드 메커니즘을 설정할 수 있지만 잠금 시간이 매우 긴 경우에만 가능합니다.

우리의 최종 목표는 2단계에 도달하는 것이다. 두 번째 단계로 나아가는 주요 과제는 사람들이 증명 시스템에 대해 충분한 신뢰를 갖고 충분히 신뢰할 수 있다고 생각하는지 확인하는 것입니다. 현재 두 가지 주요 구현 경로가 있습니다.

• 형식적 검증 : 현대 수학과 컴퓨터 과학 기술을 사용하여 시스템이 EVM 사양을 준수하는 블록만 허용한다는 것을 (낙관적이거나 타당하게) 증명할 수 있습니다. 이러한 유형의 기술은 수십 년이 지났지만 최근 기술 혁신(예: Lean 4)으로 인해 그 유용성이 크게 향상되었으며 AI 지원 증명의 개발로 이 프로세스가 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.
• 다중 증명 메커니즘 : 다중 증명 시스템을 구축하고 이러한 시스템과 보안 위원회(및/또는 TEE와 같은 신뢰 가정에 기반한 기타 구성 요소)가 공동으로 제어하는 ​​2/3 다중 서명(또는 더 높은 임계값) 계약에 자금을 예치합니다. . 다양한 인증 시스템이 합의되면 안전위원회는 의사결정권을 갖지 않으며, 시스템 간에 차이가 있을 경우 안전위원회는 기존 결과 중 하나만 선택할 수 있으며 자체 계획을 시행할 수 없습니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• EVM K Semantics (2017년 정식 검증 작업 시작): https://github.com/runtimeverification/evm-semantics
• 다중 증명기 아이디어 발표(2022): https://www.youtube.com/watch?v=6hfVzCWT6YI
• Taiko는 다중 증명을 사용할 계획입니다: https://docs.taiko.xyz/core-concepts/multi-proofs/

앞으로 해야 할 일과 절충점은 무엇입니까?

공식적인 검증을 위해서는 아직 해야 할 일 대량. 우리는 EVM을 위한 완전한 SNARK 증명기 의 공식적으로 검증된 버전을 개발해야 합니다. 우리가 이미 작업을 진행하고 있지만 이는 매우 복잡한 프로젝트입니다. 그러나 복잡성을 크게 줄일 수 있는 기술 솔루션이 있습니다. 먼저 최소 가상 머신(RISC-V 또는 Cairo 등)에 대해 공식적으로 검증된 SNARK 증명기 구축한 다음 이 최소 가상 머신에서 EVM을 구현할 수 있습니다( 동시에 다른 EVM 사양과의 동등성을 공식적으로 입증합니다.

다중 증명 메커니즘과 관련하여 해결해야 할 두 가지 핵심 문제가 있습니다. 첫째, 최소한 두 가지 다른 증명 시스템에 대한 완전한 신뢰를 구축해야 합니다. 이를 위해서는 이러한 시스템이 개별적으로 충분히 안전할 뿐만 아니라, 장애가 발생하더라도 관련 없는 서로 다른 이유로 장애가 발생해야 합니다(동시에 충돌이 발생하지 않도록). 둘째, 이러한 증명 시스템을 통합하는 기본 논리에 대해 매우 높은 신뢰도를 구축해야 합니다. 코드의 이 부분은 상대적으로 작습니다. 각 증명 시스템을 서명자로 대표하는 계약을 사용하여 안전한 다중 서명 계약에 자금을 입금하는 등 더욱 단순화할 수 있는 방법이 있지만 이 솔루션은 더 높은 온체인 가스 오버헤드를 발생시킵니다. 따라서 효율성과 보안 사이의 적절한 균형을 찾아야 합니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

온체인 활동을 L2로 마이그레이션하면 L1에 대한 MEV 압력을 완화할 수 있습니다.

L2 간 상호 운용성 개선

우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까?

현재 L2 생태계가 직면한 주요 과제는 사용자가 서로 다른 L2 간에 원활하게 전환하기 어렵다는 것입니다. 설상가상으로 겉보기에 편리해 보이는 솔루션은 중앙 집중식 크로스 체인 브리지, RPC 클라이언트 등과 같은 신뢰 종속성을 다시 도입하는 경우가 많습니다. L2를 이더 생태계의 필수적인 부분으로 사용하려면 사용자가 L2 생태계를 사용할 때 이더 메인넷과 일치하는 통합된 경험을 얻을 수 있도록 해야 합니다.

그것은 무엇이며 어떻게 이루어 집니까?

L2 간 상호 운용성이 여러 차원에 걸쳐 향상되었습니다. 이론적으로 롤업 중심의 이더 아키텍처는 본질적으로 L1 실행 샤딩과 동일합니다. 따라서 우리는 이 이상적인 모델을 비교함으로써 실제로 현재 이더 L2 생태계에 존재하는 격차를 발견할 수 있습니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 체인별 주소 : 체인 식별자(예: L1, Optimism, Arbitrum 등)는 주소의 필수 부분이어야 합니다. 구현 후에는 크로스 레이어 전송 프로세스가 간단해집니다. 사용자는 "보내기" 열에 주소만 입력하면 지갑이 자동으로 후속 작업(크로스 체인 브리지 프로토콜 호출 포함)을 처리할 수 있습니다.
• 체인별 결제 요청 : "체인 Z에서 Y 유형의 토큰 X개를 보내주세요"와 같은 요청 처리를 단순화하기 위해 표준화된 메커니즘을 확립해야 합니다. 주요 애플리케이션 시나리오는 다음과 같습니다.
  1. 결제 시나리오: 개인 이체 및 가맹점 결제 포함
  2. DApp 자금 요청: 위의 Polymarket 예시와 같습니다.
• 크로스체인 교환 및 가스 지불 : 크로스체인 작업을 처리하려면 다음과 같은 표준화된 개방형 프로토콜을 확립해야 합니다.
  • "나는 Arbitrum에서 나에게 지급된 0.9999 ETH와 교환하여 Optimism에 1 ETH를 지불할 것입니다."
  • "저는 Arbitrum에서 이 거래를 마무리하려는 모든 사람에게 Optimism에 대해 0.0001 ETH를 지불할 것입니다."
• 라이트 클라이언트 : 사용자는 RPC 서비스 제공자에게 전적으로 의존하기보다는 상호 작용하는 체인을 직접 인증할 수 있어야 합니다. A16z crypto에서 개발한 Helios는 이미 이더 메인넷에서 이 기능을 구현했으며 이제 이 무신뢰 기능을 L2 네트워크로 확장해야 합니다. ERC-3668(CCIP-read)은 실행 가능한 구현 솔루션을 제공합니다.

키스토어 지갑 : 현재 스마트 계약 지갑을 제어하는 ​​키를 업데이트하려면 해당 지갑이 존재하는 온체인 업데이트해야 합니다. 키 저장소 지갑은 키가 한 위치(L1 또는 향후 L2)에만 존재하도록 허용한 다음 지갑 사본이 있는 모든 L2에서 읽을 수 있도록 하는 기술입니다. 즉, 업데이트는 한 번만 수행하면 됩니다. 효율성을 향상시키기 위해 키 저장소 지갑에는 L1을 무료로 읽을 수 있는 표준화된 방법을 제공하는 L2가 필요합니다. 두 가지 제안은 L1SLOAD 및 REMOTESTATICCALL입니다.

• 보다 급진적인 "공유 토큰 브릿지" 아이디어 : 모든 L2가 매 시간마다 이더 에 제출되는 유효성 증명 롤업인 세상을 상상해 보세요. 이 경우에도 L2 간에 "기본적으로" 자산을 이동하려면 여전히 대량 L1 가스 요금이 필요한 인출 및 예금이 필요합니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 각 L2가 소유한 다양한 유형의 토큰 잔액 유지하고 이러한 잔액 모든 L2에서 시작된 일련의 L2 간 전송 작업을 통해 전송되도록 허용하는 유일한 기능을 가진 공유 최소 롤업을 만드는 것입니다. 전체적으로 업데이트되었습니다. 이를 통해 각 전송에 대해 L1 가스 요금을 지불하지 않고 ERC-7683과 같은 유동성 공급자 기반 기술을 요구하지 않고도 교차 L2 전송이 가능해집니다.
• 동기식 구성 가능성 : 특정 L2와 L1 간 또는 여러 L2 간 동기 호출을 허용합니다. 이는 DeFi 프로토콜의 재정적 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 전자는 L2 간 조정 없이 수행할 수 있으며 후자는 공유 순서 를 사용해야 합니다. 기반 롤업은 자연스럽게 이러한 모든 기술에 친화적입니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• 체인별 주소: ERC-3770: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-3770
• ERC-7683: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7683
• RIP-7755: https://github.com/wilsoncusack/RIPs/blob/cross-l2-call-standard/RIPS/rip-7755.md
• 스크롤 키스토어 지갑 디자인: https://hackmd.io/@haichen/keystore
• 헬리오스: https://github.com/a16z/helios
• ERC-3668(CCIP-read라고도 함): https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-3668
• Justin Drake의 "기반(공유) 사전 확인" 제안: https://ethresear.ch/t/based-preconfirmations/17353
• L1SLOAD(RIP-7728): https://ethereum-magicians.org/t/rip-7728-l1sload-precompile/20388
• 낙관론의 REMOTESTATICCALL: https://github.com/ethereum-optimism/ecosystem-contributions/issues/76
• 공유 토큰 브리지 아이디어가 포함된 AggLayer: https://github.com/AggLayer

앞으로 해야 할 일과 절충점은 무엇입니까?

위의 예 중 다수는 표준화의 일반적인 딜레마에 직면해 있습니다. 즉, 표준화 시기와 수준은 무엇입니까? 너무 일찍 표준화하면 열등한 솔루션이 굳어질 위험이 있고, 너무 늦게 표준화하면 불필요한 단편화가 발생할 위험이 있습니다. 어떤 경우에는 약하지만 구현하기 쉬운 단기 솔루션이 있고, 구현하는 데 꽤 시간이 걸리지만 "결국에는 올바른" 장기 솔루션이 있습니다.

이 부분의 특이한 점은 이러한 작업이 기술적인 문제일 뿐만 아니라 주로 사회적인 문제일 수도 있다는 점입니다. L2, 지갑, L1의 협력이 필요합니다. 이 문제를 성공적으로 처리하는 우리의 능력은 공동체로서 함께 모일 수 있는 우리의 능력을 시험하는 것입니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

이러한 제안의 대부분은 "고수준" 구조이므로 L1 수준 고려 사항에 거의 영향을 미치지 않습니다. 유일한 예외는 MEV에 상당한 영향을 미치는 공유 순서 입니다.

L1에서 실행 확장

우리는 어떤 문제를 해결하려고 합니까?

L2가 확장성이 뛰어나고 성공하더라도 L1이 여전히 아주 적은 수의 트랜잭션만 처리할 수 있다면 이더 여러 가지 리스크 에 직면할 수 있습니다.

1. ETH 자산의 경제성은 더욱 리스크 해지며 네트워크의 장기적인 보안에 영향을 미칩니다.
2. 많은 L2는 L1의 고도로 발전된 금융 생태계와의 강력한 유대로 인해 이익을 얻습니다. 이 생태계가 크게 약화되면 (독립적인 L1이 아닌) L2가 되고자 하는 인센티브도 약화될 것입니다.
3. L2가 L1과 정확히 동일한 보안 보장을 달성하는 데는 오랜 시간이 걸립니다.
4. L2가 실패하는 경우(예: 악의적인 행동으로 인해 또는 운영자가 사라지는 경우) 사용자는 자산을 복구하기 위해 L1을 거쳐야 합니다. 따라서 L1은 L2의 매우 복잡하고 혼란스러운 종료 프로세스를 때때로 실제로 처리할 수 있을 만큼 강력해야 합니다.

이러한 이유로 L1 자체를 계속 확장하고 사용량 증가 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

그것은 무엇입니까? 어떻게 작동하나요?

확장하는 가장 간단한 방법은 가스 한도를 직접 늘리는 것입니다. 그러나 이는 L1의 중앙화로 이어질 수 있으며, 이로 인해 강력한 기본 계층인 이더 L1의 또 다른 중요한 특성인 신뢰성이 약화될 수 있습니다. 가스 한도의 단순한 증가가 얼마나 지속 가능한지에 대한 지속적인 논쟁이 있으며, 이는 더 큰 블록을 더 쉽게 검증하기 위해 구현되는 다른 기술(예: 기록 데이터 만료, 상태 비저장, L1 EVM 유효성 증명)에 따라 달라집니다. 지속적인 개선이 필요한 또 다른 중요한 측면은 이더 클라이언트 소프트웨어의 효율성입니다. 이는 5년 전보다 오늘날 훨씬 더 최적화되었습니다. 효과적인 L1 가스 한도 증가 전략에는 이러한 검증 기술의 발전을 가속화하는 것이 포함됩니다.

또 다른 확장 전략에는 네트워크의 탈중앙화 나 보안 속성을 손상시키지 않으면서 비용을 절감할 수 있는 특정 기능과 컴퓨팅 유형을 식별하는 것이 포함됩니다. 이에 대한 예는 다음과 같습니다.

• EOF: 정적 분석에 더 도움이 되고 더 빠른 구현을 가능하게 하는 새로운 EVM 바이트코드 형식입니다. 이러한 효율성을 고려하면 EOF 바이트코드에 더 낮은 가스 비용이 제공될 수 있습니다.
• 다차원적 가스 가격 책정: 컴퓨팅, 데이터 및 저장에 대한 기본 수수료 및 한도를 설정하면 최대 용량을 늘리지 않고도 이더 L1의 최대 용량을 늘릴 수 있습니다(따라서 새로운 보안 리스크 방지).
• 특정 opcode 및 사전 컴파일에 대한 가스 비용 절감 : 역사적으로 우리는 서비스 거부 공격을 피하기 위해 여러 차례에 걸쳐 특정 저가 작업에 대한 가스 비용을 인상했습니다. 우리가 자주 하지 않지만 더 강하게 추진할 수 있는 것은 가격이 비싼 운영에 대한 가스 비용을 줄이는 것입니다. 예를 들어 덧셈은 곱셈보다 훨씬 저렴하지만 현재 ADD 및 MUL 연산 코드의 비용은 동일합니다. ADD를 더 저렴하게 만들 수 있으며, PUSH와 같은 간단한 opcode도 더 저렴하게 만들 수 있습니다.
• EVM-MAX 및 SIMD : EVM-MAX("Modular Arithmetic Extensions")는 EVM의 별도 모듈 에서 기본 큰 숫자 모듈러 연산을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 제안입니다. EVM-MAX로 계산된 값은 의도적으로 내보내지 않는 한 다른 EVM-MAX opcode에서만 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 값을 최적화된 형식으로 저장할 수 있어 더 많은 공간을 제공할 수 있습니다. SIMD("Single Instruction Multiple Data")는 동일한 명령이 일련의 값에서 효율적으로 실행될 수 있도록 하는 제안입니다. 두 가지를 결합하면 EVM과 함께 암호화 작업을 보다 효율적으로 수행하는 데 사용할 수 있는 강력한 보조 프로세서가 생성됩니다. 이는 개인 정보 보호 프로토콜과 L2 증명 시스템에 특히 유용하므로 L1과 L2를 모두 확장하는 데 도움이 됩니다.

이러한 개선 사항은 향후 Splurge 블로그 게시물에서 더 자세히 논의될 것입니다.

마지막으로 세 번째 전략은 기본 롤업(또는 "내장된 롤업")입니다. 기본적으로 병렬로 실행되는 EVM의 여러 복사본을 생성하여 롤업이 제공할 수 있는 것과 기능적으로 동일한 모델을 형성하지만 프로토콜에 더 기본적으로 통합됩니다.

기존 연구와의 연관성은 무엇입니까?

• Polynya의 이더 L1 확장 로드맵: https://polynya.mirror.xyz/epju72rsymfB-JK52_uYI7HuhJ-W_zM735NdP7alkAQ
• 다차원 가스 가격: https://vitalik.eth.limo/general/2024/05/09/multidim.html
• EIP-7706: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7706
• EOF: https://evmobjectformat.org/
• EVM-MAX: https://ethereum-magicians.org/t/eip-6601-evm-modular-arithmetic-extensions-evmmax/13168
• SIMD: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-616
• 기본 롤업: https://mirror.xyz/ohotties.eth/P1qSCcwj2FZ9cqo3_6kYI4S2chW5K5tmEgogk6io1GE
• L1 확장의 가치에 대한 Max Resnick과의 인터뷰: https://x.com/BanklessHQ/status/1831319419739361321
• 확장을 위한 SNARK 및 기본 롤업 사용에 대한 Justin Drake: https://www.reddit.com/r/ethereum/comments/1f81ntr/comment/llmfi28/

앞으로 해야 할 일과 절충점은 무엇입니까?

L1 확장에는 세 가지 전략이 있으며 개별적으로 또는 동시에 추진할 수 있습니다.

1. L1을 더 쉽게 확인할 수 있도록 기술(예: 클라이언트 코드, 무상태 클라이언트, 기록 데이터 만료)을 개선한 다음 가스 한도를 늘립니다 .
2. 최악의 리스크 증가시키지 않으면 서 특정 운영 비용을 줄이고 평균 용량을 늘립니다.
3. 기본 롤업(즉, "병렬로 실행되는 EVM의 N 복사본 생성", 잠재적으로 개발자에게 배포된 복사본 매개 변수에 많은 유연성을 제공)

이해해야 할 것은 이러한 기술이 각기 장단점이 있는 서로 다른 기술이라는 것입니다. 예를 들어 기본 롤업에는 구성성 측면에서 일반 롤업과 동일한 약점이 많이 있습니다. 동일한 L1(또는 L2)의 계약에서처럼 단일 트랜잭션을 보내 여러 롤업에 대한 작업을 동기적으로 수행할 수 없습니다. 가스 한도를 늘리면 검증 노드를 실행하는 사용자 비율을 늘리고 독립적인 스테이킹 수를 늘리는 등 L1을 더 쉽게 검증함으로써 얻을 수 있는 다른 이점이 감소합니다. 구현에 따라 EVM의 특정 작업 비용을 줄이면 EVM의 전반적인 복잡성이 증가할 수 있습니다.

L1 확장 로드맵에서 답해야 할 중요한 질문은 다음과 같습니다. 무엇이 L1에 속해야 하고 무엇이 L2에 속해야 합니까 ? 분명히 L1에서 모든 것을 실행하는 것은 비현실적입니다. 잠재적인 사용 사례에서는 초당 수십만 개의 트랜잭션을 처리해야 할 수 있으며, 이로 인해 L1을 완전히 검증할 수 없게 됩니다(기본 롤업 경로를 따르지 않는 한). 그러나 우리는 가스 한도를 10배 늘려 이더 의 L1 탈중앙화 심각하게 손상시키고 L2에서 활동의 99%를 90%로 줄이는 상황에 빠지지 않도록 하기 위한 몇 가지 지침이 필요합니다. 전체적인 결과는 거의 변하지 않았지만 이더 L1의 고유한 가치 중 상당 부분이 되돌릴 수 없게 손실되었습니다.

로드맵의 다른 부분과 어떻게 상호 작용합니까?

더 많은 사용자를 L1으로 끌어들이는 것은 확장성을 향상시킬 뿐만 아니라 L1의 다른 측면도 개선한다는 것을 의미합니다. 이는 단순히 L2 문제가 아닌 L1에 더 많은 MEV가 남아 있으므로 더 긴급하게 명시적으로 처리해야 함을 의미합니다. 이는 또한 L1에서 슬롯 소비 시간 감소를 달성하는 가치를 크게 높입니다. 또한, 이는 L1 검증(즉, "Verge" 단계)의 원활한 진행에 크게 좌우됩니다.

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