W3bstream: DePIN のレイヤー 2 ロールアップ

IoTeX_Japan Official

Mar 26, 2024 • 5 min read

最近の DePIN 分野の暗号通貨主流への台頭により、分散化、スケーラビリティ、検証可能性、ID 管理、データの信頼性など、いくつかの疑問と課題が生じています。以下の記事では、これらの課題の一部と、その製品の 1 つであるオフチェーンデータ計算用のロールアップ中心のスケーラブルアーキテクチャである W3bstreamを通じて IoTeXコアチームによって提案された解決策について詳しく説明します。

DePIN の復習

DePIN (分散型物理インフラストラクチャネットワーク) セクターは、従来の Web2 ベースの IoT システムからの大きな変化を表しています。従来、IoT システムは、物理デバイスからのデータが IoT ゲートウェイを介してクラウドに渡されて処理および保存されるクラウド中心か、またはソースに近いデータを処理するエッジサーバーが関与するエッジ中心のいずれかでした。これらのアーキテクチャは、IoT アプリケーションでは一般的ですが、本質的には集中型またはハイブリッド型です。しかし、DePIN は、ブロックチェーン、IoT、トークンノミクスという 3 つのコアテクノロジーを統合することにより、新しいアプローチを導入しています。この組み合わせにより、草の根レベルからのインフラストラクチャネットワークとマシンエコノミーの構築が可能になります。 DePIN の特徴はコミュニティ主導のモデルにあり、単一の企業による一元的な導入とメンテナンスではなく、
公益のためのアプリケーションの構築を奨励しています。<br/>DePIN には 2 つの主要なカテゴリがあります。

物理リソースネットワーク (PRN): これらのネットワークは、独自の商品やサービスを提供するための場所に依存するハードウェアに焦点を当てています。例には、ワイヤレス接続、特定エリアのセンサーによる地理空間インテリジェンス、自動車サービスなどのモビリティアプリケーションが含まれます。
デジタルリソースネットワーク (DRN): DRN は、コンピューティング能力、ストレージ、帯域幅などの代替可能なリソースのためのハードウェアの導入を奨励します。これにより、場所固有のハードウェアを必要とせずに、ビデオ/オーディオのレンダリングやストレージサービスなどのタスク用の大規模ネットワークを作成できます。

DePIN の状況は豊かで多様であり、多数のスタートアップが分散コンピューティング、ストレージ、帯域幅ネットワーク、通信プロトコルなどのさまざまな側面を模索しています。特定のプロジェクトがどのようなカテゴリに分類されるかに関係なく、DePIN には、システム ID の確立、プライバシー問題への対処、特にスケーラビリティなどの固有の課題が伴います。

DePIN スケーラビリティの課題

前に示唆したように、DePIN アプリケーションの固有の特性によって、スケーラビリティが重要な課題として浮上しています。 DePIN は通常、多数のデバイスを備えた大規模ネットワークを包含し、膨大な量のデータを生成および処理します。同時に、ブロックチェーンテクノロジーとの統合は、堅牢な信頼基盤を提供する一方で、独自の制限ももたらします。信頼性が高いことで知られるブロックチェーンは、限られた処理能力と高価なデータストレージに悩まされています。ブロックチェーンの制約された処理能力に対して、広範なネットワーク要件とデータ要件が並列していることは、DePIN アプリケーションが直面するスケーラビリティの課題を明確に示しています。

イーサリアムのロールアップアプローチ

イーサリアムがスケーラビリティの問題に取り組むために採用しているアプローチは、ロールアップ中心のロードマップによるものです。この戦略は、ブロックチェーンネットワークでデータ処理とトランザクション実行が処理される方法を根本的に再考します。

レイヤ 2 ロールアップ: すべてのデータ処理と実行をレイヤ 1 (メインブロックチェーン) だけに依存するのではなく、イーサリアムはこの作業の多くをレイヤ 2 ロールアップネットワークにオフロードすることを提案しています。これらのネットワークはメインのブロックチェーンと並行して動作しますが、より効率的な方法でトランザクションを処理します。
トランザクションのバッチ処理: レイヤ 2 ネットワークは、レイヤ 1 ネットワークからトランザクションを収集し、バッチで処理します。複数のトランザクションを集約することにより、ロールアップネットワークは、メインブロックチェーンで個別に処理される場合よりも効率的にトランザクションを処理できます。
プルーフの生成と検証: バッチでトランザクションを処理した後、レイヤー 2 ネットワークはプルーフを生成します。この証明は、ロールアップネットワークで処理されるすべてのトランザクションが有効であることを検証する暗号証拠です。次に、レイヤー 1 ネットワークは、スマートコントラクトを通じてこの証明を検証します。このプロセスにより、レイヤー 2 ネットワーク上で処理されるトランザクションの整合性が保証されます。
トラストアンカーとしてのレイヤー 1: データ処理をレイヤー 2 ネットワークにオフロードしているにもかかわらず、レイヤー 1 ブロックチェーンはコアトラストアンカーとしての役割を維持します。これは、レイヤー 2 ネットワークからの証明を検証することで実現され、それによってネットワーク全体の整合性とセキュリティが維持されます。
効率的な状態遷移: レイヤ 1 ネットワークがこれらの証明とその結果として生じる状態遷移を受け入れることで、トランザクションのバッチをより効率的に処理できます。このアプローチにより、レイヤー 1 ネットワークの負担が軽減され、より少ない、しかしより重要なタスクを処理しながら、トラストアンカーとしてより効果的に機能できるようになります。

このロールアップ中心のアプローチにより、イーサリアムのスケーラビリティが大幅に強化され、特定の変更を加えて DePIN に適応させることができます。

W3bstream: DePIN 用のレイヤー 2 ロールアップ

前述したように、ロールアップ中心のアプローチを使用して DePIN アプリケーションを拡張することもできます。このアプローチは、IoTeX の W3bstream,の背後にある中心的な哲学であり、特に DePIN プロジェクトのスケーリングに特化した IoTeX のレイヤー 2 ネットワークであり、大量のオフチェーンデータをはるかに小さい検証可能な ZK プルーフに圧縮 (集約) してオンチェーンでトリガーすることができます。取引。次に、このようなアプローチの主なコンポーネントを見てみましょう。

ソブリンスマートデバイス: これらは、DePIN プロジェクトにおけるデータの信頼性にとって非常に重要です。物理世界に導入されたこれらのデバイスは、データを収集するだけでなく、データ収集プロセスの信頼性を証明します。
データ可用性層: この層は、デバイスから受信したデータを一時的に保存する役割を果たします。これはオンチェーンまたはオフチェーンのいずれかであり、短期的な性質があるため永続ストレージとは異なります。
分散シーケンサーネットワーク (DSN): DSN は、デバイスから収集されたデータに関して合意に達し、データ可用性レイヤーに保存します。この合意は、意味のある計算を実行するために必要です。
分散型アグリゲーターネットワーク: 計算を担当するこのネットワークは、データ可用性レイヤーからデータをバッチで取得し、1 つまたは複数のデバイスに対して集約された ZK プルーフを生成します。
レイヤ 1 ネットワーク: レイヤ 1 上のスマートコントラクトは、オフチェーンアグリゲータによって生成された zk-proof を検証するための検証者として使用できます。このように、レイヤー 1 は、DePIN アプリケーションの信頼基盤および決済レイヤーとして機能します。このようなアーキテクチャの大まかな流れは次のとおりです。

以下のセクションでは、このアーキテクチャをより詳細に分析します。信頼できるデータを収集する方法から始まり、データの前処理とデータの可用性について説明し、その後、集計証明の生成プロセスについて説明します。

信頼できるデータ収集

DePIN アプリケーションでは、信頼できるデータ収集が重要であり、主に TEE (信頼できる実行環境) ベースとゼロ知識証明 (ZKP) ベースの 2 つのアプローチを通じて実現されます。

TEE ベースのアプローチ: TEE は、データ収集コードをデバイスの保護領域に分離することで、安全なデータ収集を保証します。また、リモート認証も含まれており、デバイスの動作とコードの整合性を外部から検証できます。
ZKP ベースのアプローチ: この方法により、デバイスは基礎となるデータを明らかにすることなく、データ収集の精度を証明できます。これはデバイスの機能に応じて異なり、強力なデバイスの場合はオンボード ZKP 生成が、より制約のあるデバイスの場合はリモート生成になります。

TEE と ZKP を組み合わせることで、DePIN アプリケーションのデータ収集の信頼性が向上し、関連する金融システムの全体的な有効性に影響を与えます。今後の研究では、特に複数のセンサーや複雑なデータ収集が必要なデバイスを対象とした ZKP 効率の向上を目指しています。

データの前処理とデータの可用性

DePIN アーキテクチャの 2 番目の主要コンポーネントには、分散シーケンサーネットワークによって促進されるデータの前処理とデータの可用性の確保が含まれます。このネットワークは複数の DePIN プロジェクトにサービスを提供し、特に通信プロトコルにおけるデバイスの多様性の課題に対処します。

分散型シーケンサーネットワーク:

機能: データの前処理を実行します。データがさまざまなデバイスから到着すると、ネットワークはそれを処理して均一性と互換性を確保します。
検証プロセス:
ネットワーク内の各ノードは、次の 2 つの手順でデータを検証します。

TEE 対応デバイスからの認証レポートをチェックするか、デバイスによって生成された証明を検証することによって、データ収集プロセスの有効性を確認します。
デバイスの署名を検証して、データソースの信頼性を確認します。

データのストレージと可用性:

後前処理: データが前処理され、ネットワーク内で合意が得られた後、データはプロジェクト固有のデータ可用性レイヤーに保存されます。
カスタマイズ可能なストレージソリューション: プロジェクトは、優先するデータ可用性レイヤーを柔軟に選択できます。これは構成可能なストレージアダプターを通じて有効になり、選択したデータ可用性レイヤーにデータを保存できるようになります。
DePIN アーキテクチャのこのコンポーネントは、さまざまなデバイスからのデータフローを標準化して保護し、データが均一に処理され、効率的に保存されるようにする上で重要な役割を果たします。

DePIN アーキテクチャのこのコンポーネントは、さまざまなデバイスからのデータフローを標準化して保護し、データが均一に処理され、効率的に保存されるようにする上で重要な役割を果たします。

データ証明集約

DePIN アーキテクチャの 3 番目のコンポーネントは、DePIN プロジェクトの計算を検証するために不可欠なプロセスである集約証明の生成に焦点を当てています。

アグリゲータノードと計算プール:

このネットワークは、すべての DePIN プロジェクト間で共有されるオフチェーンコンピューティングリソースプールを形成するアグリゲーターノードで構成されます。
これらのノードは、オンチェーンステータスモニターに基づいてアイドル状態のアグリゲーターを定期的に選択し、特定の DePIN プロジェクトの計算タスクを処理します。

この集計証明を生成するために、システムは次のコンポーネントで構成される階層化された集計回路を利用します。

データ圧縮回路: マークルツリーのように機能し、収集されたすべてのデータが特定のマークルツリールートからのものであることを検証します。
署名バッチ検証回路: それぞれが署名に関連付けられているデバイスからのデータの有効性をバッチで検証します。
DePIN 計算回路: ヘルスケアプロジェクトの歩数や太陽光発電所で生成されるエネルギーの検証など、DePIN プロジェクトの特定の計算ロジックが正しく実行されていることを証明します。
証明集約回路: レイヤー 1 スマートコントラクトによる最終検証のために、すべての証明を 1 つに集約します。

データ証明集約は、DePIN プロジェクト内の計算の整合性と検証可能性を確保する上で重要であり、オフチェーン計算とデータ処理を検証するための信頼性が高く効率的な方法を提供します。

結論

結論として、W3bstream は、分散型シーケンサーネットワークを通じてデータの前処理を効率的に管理することで、DePIN のスケーラビリティに貢献します。大規模ネットワークにわたる複雑な計算を検証するために不可欠な集約証明の生成をサポートします。 W3bstream は、オフチェーンの計算を容易にし、オンチェーンの証明検証のための堅牢なメカニズムを提供することにより、DePIN アプリケーションのスループットと効率を大幅に向上させます。 W3bstream のオーケストレーションは IoTeX ブロックチェーンに依存していますが、IoTeX ブロックチェーンは速度、セキュリティ、費用対効果の点で依然として新しい DePIN アプリケーションに最適な選択肢ですが、W3bstream は任意のブロックチェーン上の既存の DePIN プロジェクトをサポートできます。そのアーキテクチャにより、スケーラブルで安全なインフラストラクチャが可能になり、分散型ネットワークの広範なエコシステムにおいて重要なコンポーネントとなっています。

この記事は、IoTeX の研究責任者であるケント州立大学の Xinxin Fan 教授と Lei Xiu 教授による研究成果に基づいています。詳細については、ここで研究論文全文をご覧ください。

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