Mục tiêu blob động để định giá blob tốt hơn

Tóm tắt

Đề xuất này giới thiệu một cơ chế định giá động cho các blob trong Ethereum, sử dụng bộ điều khiển PID (Tỉ lệ-Tích phân-Vi phân) để điều chỉnh số lượng blob mục tiêu. Mục tiêu là duy trì an ninh cơ bản và giả định Lấy mẫu Sẵn có Dữ liệu (DAS) trong khi tối ưu hóa việc sử dụng blob và tỷ lệ đốt, đảm bảo sự ổn định và khả năng dự đoán kinh tế cho các thành viên mạng.

Các khái niệm chính

1. Mục tiêu blob được điều khiển bởi PID: Điều chỉnh số lượng blob mục tiêu dựa trên việc sử dụng mạng theo thời gian.
2. Cơ chế định giá có giới hạn: Thực hiện các hành vi định giá khác nhau trong và ngoài giới hạn mục tiêu.
3. Cơ chế định giá hiện có ở các giới hạn: Sử dụng các cơ chế định giá blob hiện có ở các giới hạn.
4. Tối ưu hóa tỷ lệ đốt: Cân bằng giá trên mỗi blob với tổng số lượng đốt.

Cơ chế chi tiết

Điều chỉnh mục tiêu blob

• Một thuật toán bộ điều khiển PID điều chỉnh số lượng blob mục tiêu dựa trên các lệch biệt nhất quán so với mục tiêu hiện tại.
• Số lượng blob mục tiêu dao động giữa các giới hạn thấp và cao được xác định trước, giới hạn trên được đặt dựa trên các yêu cầu về an ninh và giới hạn dưới được giả định là 1.

Cơ chế định giá

1. Trong giới hạn mục tiêu:

   • Giá điều chỉnh tuyến tính khi số lượng blob thực tế thay đổi so với mục tiêu.
   • Tăng khi trên mục tiêu, giảm khi dưới mục tiêu.

2. Ngoài giới hạn mục tiêu:

   • Các cơ chế định giá blob hiện có sẽ được áp dụng, gây ra những thay đổi giá theo cấp số nhân.
   • Điều này sẽ tiếp tục cho đến khi số lượng blob thực tế trở lại trong giới hạn mục tiêu.

3. Ảnh hưởng của điều chỉnh mục tiêu blob:

   • Khi mục tiêu tăng: Giá trên mỗi blob giảm, nhưng tổng số lượng đốt tăng.
   • Khi mục tiêu giảm: Giá trên mỗi blob tăng, nhưng tổng số lượng đốt giảm.

Các yếu tố an ninh và kinh tế

• Giới hạn trên của mục tiêu blob được xác định bởi số lượng validator và các yêu cầu về an ninh DAS giả định một băng thông nhất định cho mỗi validator (tức là chúng ta biết trước khi các validator rút và nó cũng được giới hạn tốc độ nên chúng ta nên an toàn và có thể tính toán đủ thời gian để bắt đầu điều chỉnh giới hạn mục tiêu blob trên nếu cần). Chúng ta có thể giả định 33% hoặc tương tự các validator trực tuyến để xác định số lượng mẫu có thể hoàn thành, v.v. để xác định một giới hạn trên bảo thủ.
• Hệ thống nhằm duy trì mức định giá có thể dự đoán được trong phạm vi mục tiêu trong khi đảm bảo an ninh ở các giới hạn.
• Sự ổn định kinh tế được ưu tiên bằng cách thực hiện các điều chỉnh từ từ đối với mục tiêu, tránh các cú sốc giá đột ngột.

Lợi ích

1. Định giá ổn định và có thể dự đoán hơn trong phạm vi mục tiêu.
2. Thích ứng với những thay đổi dài hạn trong điều kiện mạng.
3. Duy trì các bảo đảm an ninh quan trọng thông qua các cơ chế hiện có ở các giới hạn.
4. Tối ưu hóa việc sử dụng mạng và tỷ lệ đốt theo thời gian.

Thách thức và Xem xét

1. Điều chỉnh các tham số bộ điều khiển PID để đạt được độ nhạy tối ưu mà không gây ra sự không ổn định.
2. Đảm bảo cơ chế vẫn vững chắc về mặt kinh tế trong các điều kiện mạng khác nhau.
3. Cân bằng sự ổn định giá ngắn hạn với khả năng thích ứng dài hạn với các thay đổi mạng.

Các yếu tố cần xem xét khi triển khai

• Mô hình hóa và mô phỏng kinh tế toàn diện là cần thiết để xác nhận sự ổn định và hiệu quả của cơ chế.
• Ở mức blob mục tiêu thấp và cao, bạn cũng có thể xác định một mức đốt mục tiêu là một phần trăm của tỷ lệ phát hành. Ví dụ: mức đốt mục tiêu thấp là 1% tỷ lệ phát hành và mức đốt mục tiêu cao là 33% tỷ lệ phát hành trước khi chúng ta được coi là đã quay trở lại trong giới hạn blob mục tiêu và bắt đầu thực hiện các điều chỉnh mục tiêu blob. Những mục tiêu này nên được mô hình hóa và mô phỏng và cần được thảo luận kỹ lưỡng.

Đề xuất này nhằm tạo ra một hệ thống định giá blob động và phản ứng hơn cho Ethereum, tăng cường hiệu quả mạng và sự ổn định kinh tế trong khi duy trì các bảo đảm an ninh quan trọng. Việc sử dụng bộ điều khiển PID để điều chỉnh mục tiêu cung cấp một cơ chế điều khiển đã được thiết lập, có thể mang lại hành vi dài hạn ổn định, bền vững và có thể dự đoán hơn so với các phương pháp thuật toán khác. Tôi tin rằng một cơ chế định giá với hành vi tương tự như những gì tôi đã mô tả sẽ phù hợp hơn với nhu cầu không co giãn phổ biến trong các L2 sử dụng blob cho DA.