
 
 
 
 
 
 
 
 
 Los autores: (1) Seongwan Park, este autor contribuyó igualmente al artículo de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea (sucre87@snu.ac.kr); (2) Bosul Mun, este autor contribuyó igualmente al artículo de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea (bsbs8645@snu.ac.kr); (3) Seungyun Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (4) Woojin Jeong, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (5) Jaewook Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (6) Hyeonsang Eom, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (7) Huisu Jang (autor correspondiente), Universidad Soongsil, Seúl, República de Corea. Authors: (1) Seongwan Park, este autor contribuyó igualmente al artículo de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea (sucre87@snu.ac.kr); (2) Bosul Mun, este autor contribuyó igualmente al artículo de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea (bsbs8645@snu.ac.kr); (3) Seungyun Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (4) Woojin Jeong, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (5) Jaewook Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (6) Hyeonsang Eom, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea; (7) Huisu Jang (autor correspondiente), Universidad Soongsil, Seúl, República de Corea. Mesa de la izquierda Abstracto y 1a Introducción 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Background 2.1 Rollup 2.2 EIP-4844 2.3 VAR(Vector Autoregression) 
 
 
 
 
 
 Data 3.1 Consensus security data 3.2 Ethereum usage data 3.3 Rollup Transactions Data 3.4 Blob gas fee data 
 
 
 
 
 
 Empirical Results 4.1 Consensus security 4.2 Ethereum usage 4.3 Rollup transactions 4.4 Blob gas fee market 
 
 Conclusion and References A. Datos de seguridad de consenso B. Recopilación de datos Rollup C. Resultados detallados del modelo Var para la tarifa de base de gas de Blob y la tarifa de gas D. Resultados detallados del modelo Var para la tarifa de base de gas Blob y la tarifa de prioridad de gas Blob E. Dinámica de Transacciones Rollup Abstracción El 13 de marzo de 2024, Ethereum implementó EIP-4844, diseñado para mejorar su papel como una capa de disponibilidad de datos. Mientras que esta actualización reduce los costes de publicación de datos para los rollups, también plantea preocupaciones sobre su impacto en la capa de consenso debido al aumento de los tamaños de propagación. En este artículo, realizamos un análisis empírico del impacto de EIP-4844 en la seguridad de consenso, el uso de Ethereum, la dinámica de transacciones de rollup y el mecanismo de tarifas de gas blob. Exploramos los cambios en los tiempos de sincronización, proporcionamos evaluaciones cuantitativas del comportamiento de rollup y de los usuarios, y profundizamos la comprensión del mecanismo de tarifas de gas blob, destacando tanto las mejoras como las áreas de preocupación después de la actualización. 1 Introducción Aumentar la escalabilidad sin comprometer la seguridad y la descentralización se considera un desafío fundamental[6] para la mayoría de las blockchains públicas, como Bitcoin y Ethereum. Para abordar la creciente demanda de transacciones y abrir el camino para la adopción masiva, desde 2017 se han explorado diversos enfoques, incluyendo cadenas de plasma[38], cadenas laterales y canales estatales[11]. Más recientemente, estrategias como aumentar el límite de gas de bloque[48] y paralelizar la ejecución[16, 17] han ganado atención. Entre estas soluciones, los rollups han surgido como un punto primario de investigación desde 2018[13, 33, 47], convirtiéndose en una parte crítica en la reciente hoja de ruta de Ethereum. A diferencia de los métodos anteriores como Plasma y sidechains, que luchaban con el problema de la disponibilidad de datos[38] y la centralización, los rollups podrían beneficiarse de la robusta seguridad de la red principal de Ethereum[34]. Procesan transacciones fuera de la cadena y envían lotes sumados de vuelta a la capa 1 para la verificación final. Las ventajas de seguridad han impulsado a los rollups a una prominencia significativa, con el valor económico total garantizado por las soluciones de rollup superando los 40 mil millones de dólares a partir de abril de 2024, según L2beat.[26] Las principales plataformas como Arbitrum, Optimism y Base procesan aproximadamente cinco millones de transacciones al día, y decenas de nuevos rollups están planeando lanzarse. A pesar de estos beneficios en la escalabilidad, los desafíos siguen debido a la capacidad limitada de Ethereum mainnet[35], que sirve como una capa de disponibilidad de datos esencial para validar las transacciones de rollup. Un desarrollo clave en abordar estas limitaciones es la introducción de EIP-4844, o Proto-Danksharding, que se implementó el 13 de marzo de 2024[7]. Este protocolo introduce blobs, una nueva estructura de datos temporalmente accesible durante 18 días, a diferencia de los datos de llamadas tradicionales que se almacenan permanentemente. Este ajuste tiene como objetivo reducir el coste de los datos enviados por rollups significativamente. EIP-4844 también introduce un nuevo mercado de tarifas de gas blob, marcando la primera introducción de un mercado de tarifas multidimensionales en Ethereum. En este artículo, nuestro objetivo es proporcionar un análisis completo del impacto de EIP-4844 en la seguridad de consenso, el uso de Ethereum, la dinámica de las transacciones de rollup y el nuevo mecanismo de tarifas de gas blob, ofreciendo insights que podrían ayudar a evaluar el cambio de protocolo. Los cambios introducidos por EIP-4844 podrían aumentar el tiempo necesario para que los nodos validaran las ranuras y alcancen el consenso, potencialmente afectando la seguridad del consenso de Ethereum. Este aumento del tamaño de datos, hasta 768KiB por ranura en casos extremos, puede conducir a más ranuras forjadas y faltantes, afectando la estabilidad de la cadena. Además, esto podría crear disparidades entre los validadores, ya que aquellos con mejores recursos pueden tener una ventaja en proponer con éxito bloques beacon(slot)[50] Motivation Además, comprender la dinámica del nuevo mercado de tarifas de gas blob es crucial. Este mercado gestiona las tarifas asociadas con nuevas estructuras de gas blob. Comprender profundamente este mercado es esencial para evaluar los mecanismos de tarifas, mejorar la previsibilidad y desarrollar estrategias de tarifas optimizadas para aplicaciones descentralizadas (DApps). Insights de estudios como [31], que exploran estrategias óptimas de batch en mercados de tarifas de gas unidimensionales, subrayan la necesidad de adaptaciones en este nuevo contexto multidimensional. Además, un análisis empírico de cómo EIP-4844 afecta al uso de Ethereum y el comportamiento de roll-up es imperativo. Es importante determinar si ha habido un cambio significativo en el compromiso total de los usuarios o un aumento en las tarifas de roll-up. Este análisis ayudará a evaluar la eficacia de este cambio de protocolo y guiar las mejoras adicionales basadas en los datos del comportamiento real de los usuarios. Estudios previos como [30], que analizaron los impactos de EIP-1559 en los tiempos de espera de los usuarios, la ocurrencia de las ranuras huérfanas y la dinámica de las tarifas, han proporcionado información valiosa sobre los mercados de tarifas en evolución de Ethereum. Sin embargo, la investigación específicamente enfocada en EIP-4844 sigue siendo escasa, indicando la necesidad La realización de un análisis completo de EIP-4844 planteó varios desafíos significativos, cada uno de los cuales requiere soluciones eficaces para garantizar la robustez y la precisión de nuestros hallazgos: Challenges and Our Approach. A diferencia de los datos en cadena persistentes, la información sobre los retrasos en la sincronización de las ranuras es efímera y altamente variable, influenciada por factores como las capacidades de hardware y la ubicación geográfica. Para capturar una amplia gama de datos en tiempo real sobre la recepción, el procesamiento y los tiempos de sincronización de las ranuras, implementamos tres nodos completos de Ethereum en las instancias de AWS con especificaciones de hardware idénticas distribuidas en París, Singapur y Virginia. Esta configuración nos permitió observar los tiempos de sincronización de las ranuras en diferentes condiciones de red. Sin embargo, también planteó desafíos, como el tiempo de inactividad ocasional de los nodos y la compleja tarea de gestionar los archivos de registro para interpretar con precisión cada evento de tiempo. Nos aseguramos Recopilación de datos en los retrasos de sincronización de ranuras. Las arquitecturas variadas y los tiempos de bloqueo rápidos de los rollups presentan desafíos significativos de recopilación de datos. Estos desafíos se amplifican por los nombres de funciones de transacción únicos utilizados por cada rollup. Para abordar estas complejidades, identificamos primero las direcciones de rollup conocidas a través de recursos como Etherscan[4] y L2BEAT[26]. Para diez grandes rollups[1], analizamos las funciones de transacción para clasificarlas según su propósito, ya sea para la disponibilidad de datos o la ejecución. Aprovechando los exploradores de bloques, nuestros propios nodos de archivo y herramientas como Ethernow[3], recopilamos y decodificamos meticulosamente los datos de las transacciones. Recopilación de datos de redes multiplataforma. Uno de los principales desafíos fue seleccionar un período de análisis adecuado para los mercados de gas blob, dado su volatilidad desde el comienzo. Inicialmente, la tasa de base del gas blob se mantuvo principalmente en un mínimo de 1 wei, con picos ocasionales, como un pico de 654 Gwei, antes de volver a 1 wei. Para capturar efectivamente las características de la tasa de base del gas blob, nos centramos en 1Arbitrum One, Optimism, Base, Blast, Starknet, zkSync Era, dYdX V3, Linea, Mode, Scroll un período específico[2] en el que superó 0,1 Gwei, permitiendo un análisis más significativo de su comportamiento bajo variadas condiciones de mercado. Evaluación del mercado de tarifas de gas Blob. Otra es que la ausencia de un mecanismo de tarifa de prioridad directa para blobs agregó complejidad a la evaluación de la dinámica del mercado.Hemos desarrollado una métrica que combina la tarifa de prioridad del gas con la tarifa de base del gas utilizado y el gas blob.Validada a través de la modelización VAR, esta métrica cuantifica efectivamente el reflejo de la demanda del usuario en el precio del gas blob, proporcionando una visión crucial de la funcionalidad del mercado. Nuestras principales contribuciones en este artículo son las siguientes: Our contributions • Detallamos los impactos negativos potenciales de EIP-4844 en la seguridad del consenso de Ethereum, abordando específicamente el aumento de las tasas de fork y identificando sus causas primarias. • A través de visualizaciones completas y análisis estadísticos, ilustramos los efectos de EIP-4844 en el uso de Ethereum y las transacciones de roll-up. Nuestros hallazgos confirman si la actualización incentivó con éxito las actividades de roll-up a través de tasas reducidas y exploran los cambios en el retraso del usuario, indicando un aumento general. • Introducimos y justificamos la métrica de tarifas de prioridad de gas blob, demostrando su utilidad en la predicción de las tarifas de base de gas blob. proporciona información sobre la nueva dinámica del mercado de tarifas de gas blob. También discutimos la evaluación del diseño del mecanismo de tarifas de gas blob utilizando la métrica de tarifas de prioridad. • Nuestra extensa recopilación de datos incluye datos de serie temporal sobre llegadas de ranuras, tiempos de procesamiento y llegadas de blobs, así como transacciones de rollup detalladas y métricas de uso de Ethereum de varias fuentes. 
 
 Este artículo está disponible en archivo bajo la licencia ATTRIBUTION-NONCOMMERCIAL-NODERIVS 4.0 INTERNATIONAL. Este artículo está disponible en archivo bajo la licencia ATTRIBUTION-NONCOMMERCIAL-NODERIVS 4.0 INTERNATIONAL. Disponible en Archivo [1] Arbitrum One, Optimism, Base, Blast, Starknet, zkSync Era, dYdX V3, Linea, Modo, Scroll [2] Desde el número de bloque 19,518,097 hasta el número de bloque 19,587,588

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

EScholar Technologies

EScholar

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Cómo el Proto-Thanksharding afecta al consenso y a las agrupaciones de Ethereum

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

De los foros a los feeds: cómo los algoritmos de las redes sociales influyen en la interacción digital

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

De los foros a los feeds: cómo los algoritmos de las redes sociales influyen en la interacción digital

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps