간과된 모듈식 도메인 집계 정산 및 실행 계층

원문 제목: '집계, 정산, 실행' Bridget Harris 글, Chris 편집, Techub News

모듈형 스택의 다양한 부분은 초점과 혁신 측면에서 동일하지 않으며, 이전에는 데이터 가용성(DA)과 시퀀싱 레이어에서 혁신을 이룬 프로젝트가 많았지만 실행과 정산 레이어가 모듈형 스택의 일부로 진지하게 고려된 것은 최근의 일입니다.

공유 시퀀서 분야는 경쟁이 치열하여 Espresso, Astria, Radius, Rome, Madara 등 많은 프로젝트가 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있으며, 그 위에 구축된 롤업용 공유 시퀀서를 개발 중인 Caldera와 Conduit을 비롯한 RaaS 제공업체도 경쟁이 치열합니다. 또한, 이들 위에 구축된 롤업용 공유 시퀀서를 개발하는 Caldera, Conduit 등의 RaaS 제공업체도 있습니다. 이러한 RaaS 제공업체는 기본 비즈니스 모델이 시퀀싱 수익에 전적으로 의존하지 않기 때문에 롤업에 더 유리한 수수료를 제공할 수 있습니다. 또한, 자체 시퀀서를 운영하여 발생하는 수수료를 확보하는 롤업도 많이 있습니다.

시퀀서 시장은 데이터 가용성(DA) 공간과 비교할 때 독특합니다. 데이터 가용성(DA) 공간은 대체로 Celestia, Avail, EigenDA로 구성된 과점 시장입니다. 따라서 빅3 이외의 소규모 신규 업체가 이 분야에 성공적으로 진입하기는 매우 어렵습니다. 프로젝트는 '기존' 옵션(이더)을 활용하거나, 자체 기술 스택의 유형과 일관성에 따라 기존 DA 레이어 중 하나를 선택합니다. DA 계층을 사용하면 상당한 비용 절감 효과가 있지만, 시퀀서 구성 요소를 아웃소싱하는 것은 (보안이 아닌 비용 측면에서) 확실한 선택이 아니며, 이는 주로 앞서 언급한 시퀀서 수익의 기회 비용 때문입니다. 또한 많은 사람들은 DA가 상품이 될 것이라고 믿지만, 암호화폐에서 보았듯이 유동성이 매우 높은 해자와 복제하기 어려운 고유한 기반 기술의 조합으로 인해 스택의 한 계층을 상품화하는 것은 매우 어렵습니다. 이러한 논쟁에도 불구하고 많은 DA와 시퀀서 제품이 출시되고 있습니다. 요컨대, 일부 모듈형 스택의 경우 "각 서비스에는 여러 경쟁자가 있습니다."

실행 및 정산(및 집계) 계층은 상대적으로 덜 연구되었다고 생각하지만, 나머지 모듈형 스택과 더 잘 연계하기 위해 새로운 방식으로 반복하기 시작했습니다.

실행 및 정산 레이어 관계

실행 레이어와 정산 레이어는 밀접하게 연결되어 있으며, 정산 레이어는 상태를 정의하고 실행의 최종 결과를 달성하는 곳의 역할을 합니다. 또한 정산 계층은 실행 계층의 결과를 개선하여 실행 계층의 기능과 보안을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 결제 레이어는 실행 레이어의 사기 분쟁 해결, 증거 검증, 다른 실행 레이어 환경과의 연결 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.

특히, Delta라는 L1을 구축하고 있는 Repyh Labs와 같이 자체 프로토콜의 기본 환경에서 직접 지원하는 맞춤형 실행 환경을 개발하는 팀도 있는데, 이는 본질적으로 모듈식 스택을 리버스 엔지니어링하는 것이지만 유연성이 뛰어나고 팀이 모듈형 스택의 모든 부분을 수동으로 통합하는 데 시간을 들일 필요가 없기 때문에 기술적 호환성이라는 장점이 있습니다. 물론 단점은 모빌리티 관점에서의 고립성, 디자인에 가장 적합한 모듈화 계층을 선택할 수 없다는 점, 그리고 높은 비용입니다.

특정 핵심 기능이나 애플리케이션을 위해 L1을 구축한 팀도 있습니다. 한 예로, 하이퍼리퀴드는 주력 네이티브 애플리케이션인 무기한 계약 거래 플랫폼을 위해 전용 L1을 구축했지만, 사용자는 아비트럼을 통해 체인 전반을 운영해야 합니다. 이들의 핵심 아키텍처는 코스모스 SDK나 다른 프레임워크에 의존하지 않기 때문에 주요 사용 사례에 맞게 반복적으로 커스터마이징하고 최적화할 수 있습니다.

실행 레이어 진행

지난 사이클에서 이더를 앞선 범용 대체 레이어1(alt-L1)의 유일한 특징은 높은 처리량입니다. 즉, 프로젝트가 성능을 크게 향상시키려면 기본적으로 처음부터 자체 레이어1을 구축해야 하는데, 이는 이더 자체가 아직 이 기술을 가지고 있지 않기 때문입니다. 지금까지는 단순히 효율성 메커니즘을 일반적인 프로토콜에 직접 내장하는 방법을 사용했습니다. 현재 주기에서는 이러한 성능 개선이 모듈식 설계를 통해 이루어지며, 주요 스마트 콘트랙트 플랫폼인 이더에서 구현됩니다. 이를 통해 기존 프로젝트와 신규 프로젝트 모두 이더의 유동성, 보안, 커뮤니티 해자를 희생하지 않고도 새로운 실행 레이어 인프라를 활용할 수 있습니다.

현재, 공유 네트워크의 일부로 다양한 가상머신(VM)의 혼합 및 매칭이 증가하고 있으며, 이는 개발자에게 실행 레이어에서 유연성과 더 나은 커스터마이징을 제공합니다. 예를 들어, 개발자는 레이어 N을 통해 공유 상태 머신 위에 일반 롤업 노드(예: 실행 환경으로 SolanaVM, MoveVM 등)와 애플리케이션별 롤업 노드(예: Perpetual DEX, Order Thin DEX)를 실행할 수 있습니다. 또한, 레이어 N의 각 애플리케이션은 암호화폐의 '통신 오버헤드' 문제인 합의 측면에서 지연 없이 비동기적으로 메시지를 전달할 수 있으며, 이는 지금까지 대규모로 달성하기 어려웠던 온체인 엔지니어링 문제인 서로 다른 VM 아키텍처 간의 완전한 구성 가능성과 공유 이동성을 달성하는 것을 목표로 합니다. 또한 각 xVM은 RocksDB, LevelDB 또는 처음부터 생성된 맞춤형 동기/비동기 데이터베이스 등 서로 다른 데이터베이스 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 상호운용성은 부분적으로 "스냅샷 시스템"(챈디-램포트 알고리즘과 유사한 알고리즘)을 통해 작동하며, 체인은 시스템을 일시 정지할 필요 없이 새로운 블록으로 비동기적으로 전환할 수 있습니다. 보안 측면에서는 상태 전환이 올바르지 않은 경우 사기 증명을 제출할 수 있습니다. 이러한 설계를 통해 전체 네트워크 처리량을 최대화하면서 실행 시간을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

Layer N< /em>

무브먼트 랩은 커스터마이징의 한계를 뛰어넘기 위해 원래 Facebook에서 설계하고 앱토스나 수이 같은 네트워크에서 사용되는 Move 언어의 VM/실행 기능을 활용합니다. Move는 주로 보안과 개발자의 유연성 측면에서 다른 프레임워크에 비해 구조적인 이점이 있습니다. 지금까지 기존 기술을 사용해 온체인 애플리케이션을 구축하는 데 있어 두 가지 주요 문제는 보안과 개발 유연성이었습니다. 중요한 것은 개발자가 솔리디티를 작성하고 무브먼트에 배포하기만 하면 된다는 것입니다. 이를 가능하게 하기 위해 무브먼트는 무브먼트 스택에서도 사용할 수 있는 바이트코드와 완전히 호환되는 EVM 런타임을 만들었습니다. 이들의 롤업 M2는 블록스톰 병렬화를 활용하여 이더리움의 유동성 해자에 접근하면서도 처리량을 높일 수 있습니다(역사적으로 블록스톰은 앱토스와 같은 대체 L1에만 사용되어 왔으며, EVM 호환성이 분명히 부족했습니다).

MegaETH는 특히 시퀀서가 전체 상태를 메모리에 저장할 수 있는 병렬화 엔진과 인메모리 데이터베이스를 통해 실행 레이어 공간의 발전을 주도하고 있습니다. 아키텍처 측면에서는 다음과 같은 이점을 활용합니다.

• 네이티브 코드 컴파일, L2에서 더 나은 성능 제공(컨트랙트가 컴퓨팅 집약적인 경우 프로그램 속도가 크게 빨라지고, 컴퓨팅 집약적인 경우 (계약이 더 계산 집약적인 경우 프로그램은 상당한 속도 향상을 얻을 수 있으며, 계산 집약적이지 않은 경우에도 약 2배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있습니다).

• 블록 생성은 상대적으로 중앙화되어 있지만 블록 검증 및 검증은 탈중앙화되어 있습니다.

• 효율적인 상태 동기화, 온전한 노드는 트랜잭션을 다시 실행할 필요가 없지만 상태 증분을 인지하여 로컬 데이터베이스에 적용할 수 있습니다.

• 머클 트리는 구조를 업데이트하며, 메모리와 디스크에 효율적인 새로운 트라이 데이터 구조로 접근합니다. 인메모리 계산을 통해 체인 상태를 메모리로 압축할 수 있으므로 트랜잭션을 실행할 때 디스크로 이동할 필요 없이 메모리로 이동하기만 하면 됩니다.

모듈 스택의 일부로 최근에 탐구되고 반복되는 또 다른 설계는 여러 개의 간결한 증명을 하나의 간결한 증명으로 생성하는 증명자로 정의되는 증명 집약(proof aggregation)입니다. 먼저 집계 계층에 대해 전반적으로 살펴보고, 그 역사와 암호학의 현재 동향에 대해 알아보겠습니다.

집계 레이어의 가치

역사적으로 비암호화폐 시장에서 어그리게이터는 플랫폼보다 시장 점유율이 낮았습니다: 

이 모든 암호화폐 사례에 적용되는지는 잘 모르겠지만, 탈중앙화 암호화폐의 경우 거래소, 크로스체인 브리지 및 대출 프로토콜의 경우 이 결론은 여전히 적용됩니다.

예를 들어, 두 주요 탈중앙 거래소인 1inch와 0x의 시가총액을 합하면 약 10억 달러로, 유니스왑의 시가총액 약 76억 달러의 일부에 불과합니다. 크로스 체인 브리지의 경우도 마찬가지입니다. Li.Fi와 소켓/번지 같은 크로스 체인 브리지 애그리게이터는 아크로스와 같은 플랫폼보다 시장 점유율이 낮습니다. 소켓은 15개의 크로스 체인 브리지를 지원하지만, 총 크로스 체인 거래량은 실제로는 Across와 비슷합니다(소켓 - 22억 달러, Across - 17억 달러), 반면 Across는 소켓/번지의 최근 거래량의 일부에 불과합니다.

대출 분야에서는 최초의 탈중앙화 대출 수익 집계 프로토콜인 Yearn Finance가 있으며, 현재 시가총액은 약 2억 5천만 달러입니다. 이에 비해 Aave(약 14억 달러), Compound(약 5억 6천만 달러)와 같은 플랫폼은 더 높은 가치를 인정받고 있습니다.

전통 금융 시장에서도 상황은 비슷합니다. 예를 들어, 미국 인터콘티넨탈 거래소(ICE)와 시카고 상업거래소 그룹의 시가총액은 각각 약 750억 달러이고, 찰스 슈왑과 로빈후드와 같은 '어그리게이터'의 시가총액은 각각 약 1320억 달러와 150억 달러입니다. 찰스 슈왑의 경우 ICE와 CME 등 여러 거래소를 경유하지만 시가총액에서 차지하는 비중과 달리 거래량 비중이 높지 않고, 로빈후드의 옵션 계약 건수는 월 약 1억 9천만 건으로 ICE의 3천 5백만 건과 비교하면 옵션 계약은 로빈후드의 비즈니스 모델에서 핵심적인 부분도 아니며, 옵션 계약은 로빈후드의 비즈니스 모델에서 차지하는 비중도 높지 않습니다. 그리고 옵션 계약은 Robinhood 비즈니스 모델에서 핵심적인 부분도 아닙니다. 그럼에도 불구하고 ICE는 공개 시장에서 Robinhood보다 약 5배 높은 가치를 인정받고 있습니다. 따라서 고객 주문 흐름을 다양한 장소로 라우팅하는 애플리케이션 수준의 집계 인터페이스 역할을 하는 Charles Schwab과 Robinhood는 거래량이 많음에도 불구하고 ICE와 CME만큼 높은 가치를 인정받지 못하고 있습니다.

소비자로서 우리는 애그리게이터에 더 낮은 가치를 부여합니다.

애그리게이터 계층이 상품/플랫폼/체인에 내장된 암호화폐에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 애그리게이터가 체인에 직접 긴밀하게 통합되어 있다면, 이는 분명 다른 아키텍처이며 어떻게 발전할지 궁금합니다. 한 가지 예로, 개발자가 L1과 L2를 네트워크에 쉽게 연결하여 증명을 집계하고 CDK를 사용하여 체인 간의 통합 모빌리티 레이어를 구현하는 Polygon의 AggLayer를 들 수 있습니다.

AggLayer

이 모델은 DA 제품을 더욱 강력하게 만들기 위해 증명 집계 및 정렬된 경매 메커니즘을 포함하는 Avail의 Nexus 상호운용성 레이어와 유사하게 작동합니다. 폴리곤의 AggLayer와 마찬가지로, Avail과 통합된 각 체인 또는 롤업은 Avail의 기존 생태계 내에서 상호 운용이 가능합니다. 또한, 어베일러는 이더, 모든 이더 롤업, 코스모스 체인, 어베일러 롤업, 셀레스티아 롤업은 물론 밸리디움, 옵티미움, 폴카닷 병렬 체인 등 다양한 하이브리드 아키텍처를 포함한 다양한 블록체인 플랫폼과 롤업에서 거래 데이터를 풀링합니다. 다음은 최신 버전의 주요 기능 중 일부입니다. 모든 에코시스템의 개발자는 Avail Nexus를 사용하여 Avail의 DA 레이어 위에 라이선스 없이 구축하는 동시에 에코시스템 전반에서 증명 집계 및 메시징을 위해 Avail Nexus를 사용할 수 있습니다.

Avail. 넥서스

Nebra는 증명 집계 및 정산에 특화되어 있으며, 서로 다른 증명 시스템 간에 집계할 수 있습니다. 예를 들어, xyz 시스템 증명과 abc 시스템 증명을 집계하여 agg_xyzabc를 갖도록 하는 것이 아니라, 증명 시스템 내에서 집계하여 agg_xyz와 agg_abc를 갖도록 할 수 있습니다. 이 아키텍처는 회로 계열 검증자의 작업을 표준화하여 서로 다른 PlonK 회로에서 증명을 검증하는 것을 보다 효율적이고 실현 가능하게 만드는 UniPlonK를 사용합니다. 기본적으로 영지식 증명 자체(재귀적 SNARK)를 사용하여 검증 부분(종종 이러한 시스템에서 병목 현상이 발생하는 부분)을 확장합니다. 고객 입장에서는 Nebra가 모든 대량 집계 및 정산을 처리하고 팀은 API 계약 호출만 변경하면 되기 때문에 '라스트 마일' 정산이 더 쉬워집니다.

Astria는 공유 시퀀서가 증명 집계와 함께 작동하는 방식과 관련하여 몇 가지 흥미로운 설계를 진행하고 있습니다. 실행 부분은 공유 시퀀서의 주어진 네임스페이스에서 실행 계층 소프트웨어를 실행하는 롤업 자체에 맡기고 있으며, 이는 본질적으로 롤업이 시퀀싱 계층에서 데이터를 받아들이는 방식인 'API 실행'에 불과합니다. 또한 여기에 유효성 증명에 대한 지원을 쉽게 추가하여 블록이 EVM 상태 머신 규칙을 위반하지 않도록 할 수 있습니다.

다음과 같은 제품이 있습니다. 아스트리아는 1번 → 2번 흐름(주문되지 않은 트랜잭션 → 주문된 블록), 실행 레이어/롤업 노드는 2번 → 3번, 네브라와 같은 프로토콜은 마지막 3번 → 4번(블록 실행 → 간결한 증명) 역할을 합니다. 네브라는 이론적으로 다섯 번째 단계로, 증명을 취합한 후 검증하는 곳일 수도 있습니다. 랩스도 마지막 단계와 유사한 개념을 연구 중이며, 증명 집계에 기반한 크로스 체인 브리지가 아키텍처의 핵심입니다.

전체적으로. 일부 애플리케이션 계층은 기본 인프라를 소유하기 시작했는데, 이는 부분적으로는 상위 계층의 애플리케이션만 보유할 경우 기본 스택을 제어하지 않으면 인센티브 문제와 높은 사용자 도입 비용이 발생할 수 있기 때문입니다. 반면에 경쟁과 기술 발전으로 인프라 비용이 계속 낮아지면서 애플리케이션/애플리케이션 체인이 모듈형 구성 요소와 통합되는 것이 더 저렴해지고 있습니다. 적어도 현재로서는 이러한 역학 관계가 더욱 강화될 것이라고 생각합니다.

이러한 모든 혁신(실행 계층, 결제 계층, 집계 계층)을 통해 효율성 향상, 통합 용이성, 상호운용성 향상, 비용 절감이 가능해집니다. 이 모든 것이 궁극적으로 사용자를 위한 더 나은 애플리케이션과 개발자를 위한 더 나은 개발 환경으로 이어집니다. 이는 더 많은 혁신과 더 빠른 혁신으로 이어지는 성공적인 조합입니다.