Horizontale Skalierung im Proof of History: Verstehen, wie mehrere Generatoren synchronisieren

Lassen Sie uns einen Moment nehmen und gemeinsam nachdenken. Wenn Sie das Wort Skalierung im Kontext von Blockchain hören, könnte Ihr erster Gedanke Sharding, parallele Ketten oder die Aufteilung der Arbeitslast sein. Aber der Proof of History (PoH) geht die Skalierung auf eine Weise an, die auf den ersten Blick fast kontraintuitiv erscheint. Anstatt das Netzwerk in separate Shards zu unterteilen, ermöglicht es mehreren Generatoren, parallel zu arbeiten und ihre Ausgaben dennoch in eine kohärente Abfolge von Ereignissen zu verweben. Und die Art und Weise, wie es dies erreicht, ist überraschend elegant – fast wie ein Gespräch, das zwischen den Generatoren selbst stattfindet.

Gehen Sie also mit mir durch das. Stellen Sie sich vor, Sie und ich schreiben beide unsere eigenen Tagebücher, Tag für Tag, Ereignis für Ereignis. Stellen Sie sich jetzt vor, dass ich von Zeit zu Zeit eine Seite aus Ihrem Tagebuch nehme und sie in mein einfüge, und Sie eine Seite aus meinem nehmen und sie in Ihres legen. Von diesem Moment an hängt das nächste, was ich schreibe, davon ab, was ich von Ihrer Seite gelernt habe. Diese Verbindung schafft eine nachweisbare Beziehung zwischen unseren Zeitlinien. Auch wenn unsere Tagebücher getrennt sind, sind sie nicht mehr isoliert. Das ist das Herzstück der horizontalen Skalierung in PoH.

Wie mehrere PoH-Generatoren interagieren

Ein PoH-Generator erzeugt eine Sequenz von Hashes, wobei jeder Hash von dem vorherigen abhängt. Dies etabliert eine Zeitlinie. Stellen Sie sich jetzt zwei Generatoren, A und B, vor, die beide ihre eigenen Sequenzen erstellen. Sie sind unabhängig – bis sie beginnen, ihre neuesten Zustände auszutauschen. Wenn Generator A ein Datenpaket von Generator B erhält, enthält dieses Paket den aktuellsten Hash von B sowie den letzten Zustand, den B von A beobachtet hat. Einfach ausgedrückt, sagt B: „Hier bin ich gerade, und das ist das letzte, was ich von dir gesehen habe.“

Sobald A den neuesten Hash von B in seine eigene Sequenz einfügt, hängt der nächste Hash, den A erstellt, von B ab. Das bedeutet, dass wir mathematisch sagen können, dass der Zustand von B vor dem neuen Zustand von A stattgefunden hat. Und da Hashing einseitig und deterministisch ist, kann niemand diese Reihenfolge fälschen oder umkehren. In dem Moment, in dem der Zustand von B den nächsten Hash von A beeinflusst, werden die beiden Zeitlinien verknüpft.

Hier liegt die wahre Schönheit. Sie benötigen keine ständige Synchronisation. Selbst periodische Austauschvorgänge schaffen genug Verbindung, um später eine nachweisbare globale Reihenfolge zu rekonstruieren.

Transitive Synchronisation: Wie A mit C verbindet, ohne mit C zu sprechen

Jetzt denken Sie daran, was passiert, wenn Sie einen dritten Generator, C, hinzufügen. Angenommen, A synchronisiert sich mit B, und B synchronisiert sich mit C. A und C müssen nicht direkt kommunizieren. Da B einen Teil von A's Zeitlinie in C's überträgt und einen Teil von C's Zeitlinie über B zurück in A bringt, entsteht eine transitive Verbindung. Sie können Abhängigkeiten über alle drei zurückverfolgen.

Das ist so, als ob Sie Ihrem Freund etwas erzählen und Ihr Freund es jemand anderem erzählt. Selbst wenn Sie nie mit dieser dritten Person sprechen, wird das, was sie später sagt, indirekt von Ihnen beeinflusst. In PoH ist diese indirekte Beziehung kryptografisch nachweisbar. Das System gewinnt die Fähigkeit, Ereignisse über mehrere Generatoren hinweg zu ordnen, ohne jeden Generator zu zwingen, mit jedem anderen zu sprechen.

Warum horizontale Skalierung wichtig ist

Jeder PoH-Generator kann einen Teil der eingehenden Ereignisse verarbeiten. Anstatt dass ein Generator alles bearbeitet, verteilt sich die Arbeitslast. Das bedeutet mehr Durchsatz, mehr Kapazität und ein viel skalierbareres System.

Aber im Gegensatz zu Sharding bricht dies das Netzwerk nicht in isolierte Teile. Die globale Zeitlinie ist immer noch rekonstruierbar, da jeder Generator gelegentlich Teile anderer Zeitlinien in seine eigene integriert. Am Ende haben Sie ein Netzwerk, das große Datenmengen verarbeiten kann, ohne die Fähigkeit zu verlieren, zu beweisen, was zuerst passiert ist, was danach passiert ist und was von was abhing.

Der Trade-Off: Zeitgenauigkeit vs. Durchsatz

Natürlich kommt nichts in der Technik kostenlos. Wenn mehrere Generatoren über ein Netzwerk synchronisieren, haben sie mit Latenz zu kämpfen. Ein Generator weiß nicht sofort, was ein anderer Generator gerade produziert hat. Er erfährt es einen Moment später. Dies schafft ein kleines Fenster der Mehrdeutigkeit – mehrere Ereignisse, die nahe beieinander liegen, haben möglicherweise keine klare natürliche Reihenfolge, die ausschließlich auf Zeitstempeln basiert.

Aber PoH löst dies durch deterministische Reihenfolge. Wenn zwei Ereignisse in dasselbe Synchronisationsfenster fallen, kann das System sie einfach basierend auf Hash-Werten oder einer anderen deterministischen Funktion anordnen. Kein Raten. Keine subjektiven Entscheidungen. Eine einheitliche Regel, die jeder überprüfen kann.

Ja, einige Echtzeitgenauigkeiten werden opfernd. Aber der Vorteil ist, dass das System horizontal skalieren kann und dennoch eine globale Reihenfolge aufrechterhält.

Die Kosten der breiten Synchronisation: Verfügbarkeit

Eine letzte Sache, über die Sie und ich nachdenken sollten: Verfügbarkeit. Wenn Sie mehrere Generatoren verbinden und von ihnen verlangen, dass sie sich synchronisieren, fügt jede Verbindung eine Abhängigkeit hinzu. Selbst wenn jeder Generator eine hochzuverlässige 1 Gbps-Verbindung mit 0.999 Verfügbarkeit hat, reduziert das Verbinden von zehn solcher Verbindungen im Skalierungsmodell die Gesamtverfügbarkeit auf etwa 0.99. Je mehr Generatoren sich synchronisieren, desto sensibler wird das System für die Netzwerkverfügbarkeit.

Es ist ein Preis, den Sie für die Skalierung ohne Fragmentierung zahlen. Aber mit sorgfältigem Design und Redundanz können diese Kosten verwaltet werden.

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