用于更好的Blob定价的动态Blob目标

摘要

本提案引入了一种用于以太坊Blob的动态定价机制,使用PID(比例-积分-微分)控制器来调整Blob的目标数量。目标是维持基线安全性,并假设数据可用性采样(DAS),同时优化Blob的使用和燃烧率,确保网络参与者的经济稳定性和可预测性。

关键概念

1. PID控制的Blob目标:根据网络使用情况随时间调整Blob的目标数量。
2. 有界定价机制:在目标范围内外实施不同的定价行为。
3. 在限制条件下使用现有定价机制:在边界处使用现有的Blob定价机制。
4. 燃烧率优化:平衡每个Blob的定价和总体燃烧量。

详细机制

Blob目标调整

• PID控制器算法根据当前目标的持续偏差来调整Blob的目标数量。
• Blob目标数量在预先确定的较低和较高边界之间浮动,较高边界是基于安全考虑设置的,较低边界假定为1。

定价机制

1. 在目标范围内:

   • 当实际Blob数量偏离目标时,价格会线性调整。
   • 高于目标时上涨,低于目标时下降。

2. 在目标范围外:

   • 现有的Blob定价机制将接管,导致价格指数变化。
   • 这将一直持续到实际Blob数量返回到目标范围内。

3. Blob目标调整的影响:

   • 当目标增加时:每个Blob的价格下降,但总的燃烧量增加。
   • 当目标减少时:每个Blob的价格上升,但总的燃烧量减少。

安全和经济考虑

• Blob目标的上限由验证器数量和DAS安全要求决定,假设每个验证器有一定的带宽(即我们提前知道验证器何时退出,并且也有速率限制,所以我们应该很安全,并且能够有足够的时间开始调整上限Blob目标,如果需要的话)。我们可以假设33%或类似的在线验证器来确定可以完成多少采样,等等,以确定一个保守的上限。
• 该系统旨在在目标范围内维持可预测的定价,同时在边界处确保安全性。
• 通过对目标进行渐进式调整,避免突然的价格冲击,从而优先考虑经济稳定性。

优势

1. 在目标范围内更可预测和稳定的定价。
2. 能够适应网络条件的长期变化。
3. 通过在边界处使用现有机制来维护关键的安全保证。
4. 随时间优化网络使用和燃烧率。

挑战和考虑

1. 调整PID控制器参数,以实现最佳响应性而不引入不稳定性。
2. 确保该机制在各种网络条件下保持经济健全。
3. 在短期价格稳定性和长期适应网络变化之间取得平衡。

实施考虑

• 需要进行全面的经济建模和模拟,以验证该机制的稳定性和有效性。
• 在较低和较高的目标Blob边界,您也可以定义目标燃烧率,作为发行率的百分比。例如,较低的目标燃烧率为发行率的1%,较高的目标燃烧率为发行率的33%,然后我们才被认为已经重新进入目标Blob边界,并开始进行Blob目标调整。这些目标应该进行建模和模拟,并进行充分讨论。

本提案旨在为以太坊创建一个更加动态和响应式的Blob定价系统,在维护关键安全保证的同时,提高网络效率和经济稳定性。使用PID控制器进行目标调整提供了一种成熟的控制机制,可能提供比其他算法方法更可预测、可持续和稳定的长期行为。我相信,具有类似于我描述的行为的定价机制,将更好地匹配L2常见的不可弹性需求,利用Blob进行数据可用性。