W3bstream: DePIN용 레이어 2 롤업

최근 DePIN 공간이 암호화폐 주류로 부상하면서 분산화, 확장성, 검증 가능성, 신원 관리 및 데이터 신뢰와 같은 몇 가지 질문과 과제가 제기되었습니다. 아래 기사에서는 IoTeX 핵심 팀이 오프체인 데이터 계산을 위한 롤업 중심의 확장 가능한 아키텍처인 W3bstream 제품 중 하나를 통해 제안한 솔루션과 이러한 과제 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

DePIN 리프레셔

DePIN(분산형 물리적 인프라 네트워크) 부문은 기존 Web2 기반 IoT 시스템에서 상당한 변화를 나타냅니다. 전통적으로 IoT 시스템은 물리적 장치의 데이터가 처리 및 저장을 위해 IoT 게이트웨이를 통해 클라우드로 전달되는 클라우드 중심이거나 소스에 더 가까운 위치에서 데이터를 처리하는 엣지 서버가 포함된 엣지 중심이었습니다. 이러한 아키텍처는 IoT 애플리케이션에서 널리 사용되지만 본질적으로 중앙 집중식이거나 하이브리드입니다. 그러나 DePIN은 블록체인, IoT, 토큰노믹스라는 세 가지 핵심 기술을 통합하여 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이러한 결합을 통해 풀뿌리 수준에서 인프라 네트워크와 기계 경제를 창출할 수 있습니다. DePIN의 차별점은 단일 회사의 중앙 집중식 배포 및 유지 관리가 아닌 공익을 위한 애플리케이션 구축을 장려하는 커뮤니티 중심 모델에 있습니다.
DePIN에는 두 가지 주요 카테고리가 있습니다:

1. PRN(물리적 자원 네트워크) : 이 네트워크는 고유한 상품이나 서비스를 제공하기 위해 위치 의존적 하드웨어에 중점을 둡니다. 그 예로는 무선 연결, 특정 영역의 센서를 통한 지리공간 인텔리전스, 자동차 서비스와 같은 모빌리티 애플리케이션 등이 있습니다.
2. 디지털 리소스 네트워크(DRN) : DRN은 컴퓨팅 성능, 스토리지 또는 대역폭과 같은 대체 가능한 리소스에 대한 하드웨어 배포를 장려합니다. 이를 통해 위치별 하드웨어 없이도 비디오/오디오 렌더링 또는 스토리지 서비스와 같은 작업을 위한 대규모 네트워크를 생성할 수 있습니다.

DePIN 환경은 풍부하고 다양하며 수많은 스타트업이 분산 컴퓨팅, 스토리지, 대역폭 네트워크 및 통신 프로토콜과 같은 다양한 측면을 탐구하고 있습니다. 특정 프로젝트가 어떤 종류의 범주에 속하는지에 관계없이 DePIN에는 시스템 ID 설정, 개인 정보 보호 문제 해결, 특히 확장성과 같은 본질적인 문제가 있습니다.

DePIN 확장성 도전

앞서 암시했듯이 확장성은 DePIN 애플리케이션의 고유한 특성으로 인해 중요한 과제로 떠오릅니다. DePIN은 일반적으로 수많은 장치를 갖춘 대규모 네트워크를 포함하며 방대한 양의 데이터를 생성하고 처리합니다. 동시에, 블록체인 기술과의 통합은 강력한 신뢰 기반을 제공하는 동시에 자체적인 한계를 가져옵니다. 신뢰도가 높은 것으로 알려진 블록체인은 제한된 처리 능력과 값비싼 데이터 저장 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 블록체인의 제한된 처리 기능에 대한 광범위한 네트워크 및 데이터 요구 사항의 병치는 DePIN 애플리케이션이 직면한 확장성 문제를 명확하게 보여줍니다.

이더리움 롤업 접근 방식

확장성 문제를 해결하기 위해 Ethereum이 채택한 접근 방식은 롤업 중심 로드맵을 통한 것입니다. 이 전략은 블록체인 네트워크에서 데이터 처리 및 트랜잭션 실행이 처리되는 방식을 근본적으로 재고합니다.

1. 레이어 2 롤업 : 모든 데이터 처리 및 실행을 레이어 1(주 블록체인)에만 의존하는 대신 이더리움은 이 작업의 대부분을 레이어 2 롤업 네트워크로 오프로드할 것을 제안합니다. 이러한 네트워크는 기본 블록체인과 함께 작동하지만 보다 효율적인 방식으로 거래를 처리합니다.
2. 트랜잭션 일괄 처리 : Layer 2 네트워크는 Layer 1 네트워크에서 트랜잭션을 수집하여 일괄 처리합니다. 여러 트랜잭션을 집계함으로써 롤업 네트워크는 메인 블록체인에서 개별적으로 처리하는 것보다 더 효율적으로 트랜잭션을 처리할 수 있습니다.
3. 증명 생성 및 검증 : 트랜잭션을 일괄 처리한 후 레이어 2 네트워크는 증명을 생성합니다. 이 증명은 Rollup 네트워크에서 처리되는 모든 거래가 유효한지 확인하는 암호화된 증거입니다. 레이어 1 네트워크는 스마트 계약을 통해 이 증명을 검증합니다. 이 프로세스는 레이어 2 네트워크에서 처리되는 트랜잭션의 무결성을 보장합니다.
4. 신뢰 앵커로서의 레이어 1 : 데이터 처리를 레이어 2 네트워크로 오프로드함에도 불구하고 레이어 1 블록체인은 핵심 신뢰 앵커로서의 역할을 유지합니다. 이는 레이어 2 네트워크의 증명을 검증하여 전체 네트워크 무결성과 보안을 유지함으로써 이를 달성합니다.
5. 효율적인 상태 전환 : 레이어 1 네트워크가 이러한 증명과 그에 따른 상태 전환을 수용함으로써 일괄 트랜잭션을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 레이어 1 네트워크의 부담을 줄여 더 적지만 더 중요한 작업을 처리하면서 트러스트 앵커로서 더 효과적으로 작동할 수 있게 해줍니다.

이 롤업 중심 접근 방식을 통해 Ethereum은 확장성을 크게 향상시킬 수 있으며 특정 수정을 통해 DePIN에 적용할 수 있습니다.

W3bstream: DePIN을 위한 레이어 2 롤업

앞서 언급했듯이 롤업 중심 접근 방식을 사용하여 DePIN 애플리케이션을 확장할 수도 있습니다. 이 접근 방식은 IoTeX의 W3bstream 뒤에 있는 핵심 철학입니다 . IoTeX의 Layer-2 네트워크는 DePIN 프로젝트 확장을 위해 특별히 제공되며, 대량의 오프체인 데이터를 훨씬 더 작고 검증 가능한 zk 증명으로 압축(집계)하여 온체인을 실행할 수 있습니다. 업무. 이제 이러한 접근 방식의 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다.

1. 소버린 스마트 장치 : 이는 DePIN 프로젝트의 데이터 신뢰성에 매우 중요합니다. 실제 세계에 배포된 이러한 장치는 데이터를 수집할 뿐만 아니라 데이터 수집 프로세스의 신뢰성을 입증합니다.
2. 데이터 가용성 계층 : 이 계층은 장치로부터 수신된 데이터를 임시로 저장하는 역할을 담당합니다. 이는 온체인 또는 오프체인일 수 있으며 단기적 특성으로 인해 영구 저장소와 다릅니다.
3. DSN(Decentralized Sequencer Network) : DSN은 장치에서 수집된 데이터에 대해 합의를 이루고 이를 데이터 가용성 계층에 저장합니다. 의미 있는 계산을 수행하려면 이러한 합의가 필요합니다.
4. Decentralized Aggregator Network : 계산을 담당하는 이 네트워크는 데이터 가용성 계층에서 일괄적으로 데이터를 검색하고 하나 또는 여러 장치에 대해 집계된 zk 증명을 생성합니다.
5. 레이어 1 네트워크 : 레이어 1의 스마트 계약은 오프체인 수집자에 의해 생성된 zk 증명을 확인하는 검증자로 사용될 수 있습니다. 이러한 방식으로 Layer-1은 DePIN 애플리케이션의 신뢰 기반 및 결제 계층 역할을 합니다. 이러한 아키텍처의 상위 수준 흐름은 다음과 같습니다.

아래 섹션에서는 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 방법부터 시작하여 데이터 전처리 및 데이터 가용성을 설명하고 집계 증명 생성 프로세스 에 대해 설명하는 등 이 아키텍처를 더 자세히 분석합니다 .

신뢰할 수 있는 데이터 수집

DePIN 애플리케이션에서 신뢰할 수 있는 데이터 수집은 중요하며 주로 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경) 기반과 영지식 증명(ZKP) 기반의 두 가지 접근 방식을 통해 달성됩니다.

1. TEE 기반 접근 방식 : TEE는 데이터 수집 코드를 장치의 보호 영역에 격리하여 안전한 데이터 수집을 보장합니다. 또한 원격 증명도 포함되어 있어 장치 작동 및 코드 무결성을 외부에서 확인할 수 있습니다.
2. ZKP 기반 접근 방식 : 이 방법을 사용하면 장치가 기본 데이터를 공개하지 않고도 데이터 수집 정확성을 증명할 수 있습니다. 이는 강력한 장치를 위한 온보드 ZKP 생성과 더 제한된 장치를 위한 원격 생성을 통해 장치 기능에 따라 다릅니다.

TEE와 ZKP를 결합하면 DePIN 애플리케이션의 데이터 수집 신뢰성이 향상되어 관련 금융 시스템의 전반적인 효율성에 영향을 미칩니다. 향후 연구는 특히 여러 센서가 있거나 복잡한 데이터 수집이 필요한 장치의 경우 ZKP 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

데이터 전처리 및 데이터 가용성

DePIN 아키텍처의 두 번째 주요 구성 요소는 분산형 시퀀서 네트워크를 통해 촉진되는 데이터 사전 처리 및 데이터 가용성 보장과 관련됩니다. 이 네트워크는 여러 DePIN 프로젝트를 지원하고 특히 통신 프로토콜에서 장치 다양성 문제를 해결합니다.

분산형 시퀀서 네트워크 :

• 기능 : 데이터 전처리를 수행합니다. 다양한 장치에서 데이터가 도착하면 네트워크는 이를 처리하여 균일성과 호환성을 보장합니다.
• 검증 프로세스 :
  네트워크의 각 노드는 두 단계로 데이터를 검증합니다.
  1) TEE 지원 장치의 증명 보고서를 확인하거나 장치에서 생성된 증명을 확인하여 데이터 수집 프로세스의 유효성을 확인합니다.
  2) 데이터 소스의 신뢰성을 보장하기 위해 장치 서명을 검증합니다.

데이터 저장 및 가용성 :

• 사후 전처리(Post-Preprocessing) : 데이터가 전처리되어 네트워크 내에서 합의가 이루어진 후 프로젝트별 데이터 가용성 레이어에 저장됩니다.
• 맞춤형 스토리지 솔루션 : 프로젝트는 선호하는 데이터 가용성 계층을 유연하게 선택할 수 있습니다. 이는 구성 가능한 스토리지 어댑터를 통해 활성화되며, 선택한 데이터 가용성 계층에 데이터를 저장할 수 있습니다.

DePIN 아키텍처의 이 구성 요소는 다양한 장치의 데이터 흐름을 표준화하고 보호하여 데이터가 균일하게 처리되고 효율적으로 저장되도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 증명 집계

DePIN 아키텍처의 세 번째 구성 요소는 DePIN 프로젝트의 계산을 검증하는 데 필수적인 프로세스인 집계 증명 생성에 중점을 둡니다.

집계 노드 및 계산 풀 :

• 네트워크는 모든 DePIN 프로젝트에서 공유되는 오프체인 컴퓨팅 리소스 풀을 형성하는 집계 노드로 구성됩니다.
• 이러한 노드는 특정 DePIN 프로젝트에 대한 계산 작업을 처리하기 위해 온체인 상태 모니터를 기반으로 유휴 집계자를 주기적으로 선택합니다.

집계 노드에 의한 작업 실행 :

• 선택된 노드는 데이터 가용성 계층에서 데이터를 검색합니다.
• 그런 다음 DePIN 프로젝트에 필요한 계산을 수행하고 증거를 생성합니다.
• 이 증명은 검증을 위해 레이어 1 스마트 계약으로 전송된 후 노드가 유휴 상태로 돌아갑니다.

이 집계 증명을 생성하기 위해 시스템은 다음 구성 요소로 구성된 계층형 집계 회로를 활용합니다.

• 데이터 압축 회로 : 수집된 모든 데이터가 특정 머클 트리 루트에서 유래하는지 검증하는 머클 트리와 같은 기능을 합니다.
• 서명 일괄 확인 회로 : 각각 서명과 연결된 장치의 데이터 유효성을 일괄적으로 확인합니다.
• DePIN 계산 회로 : 의료 프로젝트의 걸음 수 확인이나 태양광 발전소에서 생산된 에너지와 같은 DePIN 프로젝트의 특정 계산 로직이 올바르게 실행됨을 증명합니다.
• 증명 집계 회로 : 레이어 1 스마트 계약에 의한 최종 검증을 위해 모든 증명을 단일 증명으로 집계합니다.

데이터 증명 집계는 DePIN 프로젝트 내 계산의 무결성과 검증 가능성을 보장하고 오프체인 계산 및 데이터 처리를 검증하기 위한 안정적이고 효율적인 방법을 제공하는 데 중요합니다.

결론

결론적으로 W3bstream은 분산형 시퀀서 네트워크를 통해 데이터 전처리를 효율적으로 관리함으로써 DePIN의 확장성에 기여합니다. 대규모 네트워크에서 복잡한 계산을 검증하는 데 필수적인 집계 증명 생성을 지원합니다. 오프체인 계산을 촉진하고 온체인 증명 검증을 위한 강력한 메커니즘을 제공함으로써 W3bstream은 DePIN 애플리케이션의 처리량과 효율성을 크게 향상시킵니다. W3bstream의 조정은 속도, 보안 및 비용 효율성으로 인해 여전히 새로운 DePIN 애플리케이션을 위한 완벽한 선택으로 남아 있는 IoTeX 블록체인에 의존하지만, W3bstream은 모든 블록체인에서 기존 DePIN 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 그 아키텍처는 확장 가능하고 안전한 인프라를 허용하여 더 넓은 분산 네트워크 생태계에서 중요한 구성 요소가 됩니다.

이 기사는 IoTeX의 연구 책임자인 Xinxin Fan 교수 와 Kent State University의 Lei Xiu 의 연구 작업을 기반으로 합니다 . 자세한 내용은 여기에서 전체 연구 논문을 확인하시기 바랍니다 .

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