Анализ накладных расходов на хранение в блокчейнах с доказательством выполнения работы

1. Введение

Публичные блокчейны, яркими примерами которых являются Bitcoin и Ethereum, произвели революцию в децентрализованных системах, но сталкиваются со значительными проблемами масштабируемости. В то время как энергопотребление консенсуса Proof-of-Work (PoW) широко обсуждается, не менее критичная проблема накладных расходов на хранение получила сравнительно меньше внимания. В данной статье представлено новаторское эмпирическое исследование, анализирующее, как полные узлы блокчейна используют данные реестра для валидации. Ключевой вывод заключается в том, что с помощью интеллектуальных клиентских стратегий объем хранилища может быть радикально сокращен — потенциально до примерно 15 ГБ для Bitcoin — без необходимости внесения каких-либо изменений в базовый протокол блокчейна, тем самым снижая порог входа для запуска полных узлов.

2. Постановка проблемы и предыстория

2.1 Бремя хранения данных в публичных блокчейнах

Безопасность и целостность блокчейнов, таких как Bitcoin, зависят от полного, неизменяемого реестра. По мере роста принятия растет и размер реестра. На момент исследования реестр Bitcoin превышал 370 ГБ. Это огромное требование к хранилищу является основным сдерживающим фактором для пользователей, желающих запускать полные узлы, что ведет к рискам централизации, поскольку все меньше субъектов могут позволить себе хранить полную историю.

Ключевая статистика по хранилищу

Размер реестра Bitcoin: >370 ГБ

Целевое сокращение (предлагаемое): ~15 ГБ

Потенциал сокращения: ~96%

2.2 Существующие стратегии смягчения и их ограничения

Предыдущие решения часто включают изменения на уровне протокола, такие как контрольные точки или шардинг, которые требуют хард-форков и консенсуса сообщества. Bitcoin Core предлагает опцию обрезки, но ей не хватает интеллектуального руководства — пользователи должны произвольно выбирать порог хранения (в ГБ или по высоте блока), рискуя удалить данные, которые все еще необходимы для валидации непотраченных выходов транзакций (UTXO).

3. Методология и эмпирический анализ

3.1 Сбор данных и система измерений

Исследование использовало тщательный эмпирический подход к измерениям, анализируя блокчейн Bitcoin, чтобы точно понять, какие элементы данных (транзакции, блоки, заголовки) запрашиваются во время стандартных операций узла, таких как валидация блоков и транзакций.

3.2 Анализ паттернов использования данных полными узлами

Анализ показал, что значительная часть исторического реестра редко запрашивается по истечении определенного периода. Валидация в основном зависит от:

Текущего набора UTXO.
Недавних заголовков блоков для проверки доказательства выполнения работы.
Подмножества исторических транзакций, на которые ссылаются более новые.

Это понимание формирует основу для интеллектуальной обрезки.

4. Предлагаемое клиентское сокращение хранилища

4.1 Стратегия локальной обрезки хранилища

Предлагаемая стратегия представляет собой клиентскую оптимизацию. Полный узел может безопасно удалить сырые данные старых блоков, сохраняя криптографические обязательства (такие как заголовки блоков и корни Меркла) и текущий набор UTXO. Если удаленная транзакция позже понадобится (например, для валидации реорганизации цепи), узел может запросить ее из одноранговой сети.

4.2 Оптимизированная модель хранения данных

Вместо простого порога, основанного на возрасте или размере, модель использует анализ частоты запросов и зависимостей. Она сохраняет данные на основе вероятности их необходимости для будущей валидации, что значительно сокращает требования к локальному хранилищу, сохраняя при этом способность узла полностью валидировать цепь.

5. Результаты и оценка производительности

5.1 Сокращение объема хранилища

Эмпирическая оценка демонстрирует, что полный узел Bitcoin может сократить объем своего локального хранилища примерно до 15 ГБ, что составляет сокращение примерно на 96% от полного реестра в 370+ ГБ. Это включает сжатый набор UTXO и недавние заголовки блоков.

Рисунок: Сравнение объема хранилища

Описание: Гистограмма, сравнивающая «Хранилище полного узла (370 ГБ)» и «Хранилище оптимизированного узла (15 ГБ)». Столбец оптимизированного узла значительно короче, визуально подчеркивая сокращение на 96%. Оптимизированное хранилище сегментировано, чтобы показать долю, используемую для набора UTXO, недавних заголовков и небольшого кэша часто запрашиваемых исторических данных.

5.2 Вычислительные и сетевые накладные расходы

Компромиссом за сокращение хранилища является потенциальное увеличение сетевых запросов, когда требуются исторические данные. Однако исследование показывает, что эти накладные расходы незначительны при нормальной работе, поскольку необходимые запросы происходят редко, а данные легко доступны у других участников сети.

6. Технические детали и математическая модель

Основой оптимизации является понимание графов зависимостей транзакций. Пусть $G = (V, E)$ — ориентированный ациклический граф, где вершины $V$ представляют транзакции, а ребро $(u, v) \in E$ существует, если транзакция $v$ тратит выход, созданный транзакцией $u$. Можно смоделировать «возраст» и «связность» транзакции $t_i$. Вероятность $P_{access}(t_i)$ необходимости $t_i$ для валидации нового блока уменьшается со временем и с увеличением ее расстояния от текущего набора UTXO.

Простое эвристическое правило для хранения может быть таким: сохранять данные транзакции, если $age(t_i) < T_{age}$ ИЛИ если $t_i$ является предком (в пределах $k$ переходов) любой транзакции в последних $N$ блоках. Где $T_{age}$, $k$ и $N$ — параметры, полученные из эмпирических паттернов запросов.

7. Фреймворк анализа: пример использования

Сценарий: Новый стартап хочет запустить полный узел Bitcoin для целей аудита, но имеет ограниченный бюджет на облачное хранилище.

Применение фреймворка:

Профилирование данных: Программное обеспечение узла сначала работает в режиме наблюдения, профилируя, к каким блокам и транзакциям осуществляется доступ в течение одного месяца.
Калибровка модели: Используя профилированные данные, оно калибрует параметры для эвристики хранения (например, устанавливает $T_{age}$ равным 3 месяцам, $k=5$, $N=1000$).
Выполнение обрезки: Затем узел обрезает все данные блоков, которые не соответствуют критериям хранения, оставляя только заголовки блоков, набор UTXO и соответствующие данные транзакций.
Непрерывная работа: Во время нормальной работы, если запрашивается обрезанная транзакция, узел запрашивает ее у двух случайных пиров и проверяет ее по сохраненному корню Меркла перед использованием.

Результат: Стартап поддерживает полностью валидирующий узел с хранилищем < 20 ГБ, достигая своих целей безопасности за долю стоимости.

8. Будущие применения и направления исследований

Усиление безопасности легких клиентов: Техники из этой работы могут усилить безопасность клиентов с упрощенной проверкой платежей (SPV), позволяя им кэшировать и валидировать более релевантное подмножество данных.
Архивирование между блокчейнами: Разработка стандартизированных, эффективных архивных протоколов, где специализированные «архивные узлы» хранят полную историю, а обычные узлы хранят оптимизированные подмножества, запрашивая данные по требованию с криптографическими доказательствами.
Интеграция с решениями второго уровня: Оптимизация хранилища для узлов, которые также участвуют в сетях второго уровня (например, Lightning Network), где определенные исторические данные более часто актуальны.
Машинное обучение для прогнозирующей обрезки: Использование моделей машинного обучения для лучшего прогнозирования того, какие исторические данные понадобятся, что еще больше оптимизирует компромисс между хранилищем и производительностью.

9. Ссылки

Sforzin, A., et al. "On the Storage Overhead of Proof-of-Work Blockchains." (Source PDF).
Nakamoto, S. "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System." 2008.
Bitcoin Core Documentation. "Pruning." https://bitcoin.org/en/bitcoin-core/features/pruning.
Buterin, V. "Ethereum Whitepaper." 2014.
Gervais, A., et al. "On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains." ACM CCS 2016.
International Energy Agency (IEA). "Data Centres and Data Transmission Networks." 2022. (For context on computational overhead).

Перспектива аналитика: четырехэтапный разбор

Ключевое понимание: Эта статья дает важное, но часто упускаемое из виду понимание: функциональное требование к хранилищу для полного узла Bitcoin составляет не 370 ГБ, а может быть всего 15 ГБ. Огромный реестр — это в основном холодный архив, а не активная рабочая память. Это переосмысливает дебаты о масштабируемости с вопроса «как уменьшить цепь?» на вопрос «как интеллектуально управлять доступом к ней?». Это похоже на осознание в компьютерной архитектуре, что не все данные в оперативной памяти одинаково «горячие»; кэши работают. Авторы правильно определяют, что безопасность блокчейна в первую очередь зависит от целостности набора UTXO и цепи заголовков, а не от сырых байтов каждой древней транзакции. Это согласуется с фундаментальными работами о бесстатусных клиентах и доказательствах Меркла, обсуждаемыми на форумах исследований Ethereum, но применяет это прагматично к сегодняшнему Bitcoin.

Логическая последовательность: Аргументация методична и убедительна. Она начинается с количественной оценки проблемы (370 ГБ), критикует существующие временные решения (слепая обрезка), а затем строит свою аргументацию на эмпирических данных — золотом стандарте. Фактически измеряя, какие данные узлы используют, они переходят от спекуляций к фактам. Логический скачок элегантен: если мы знаем, какие данные нужны для валидации («рабочий набор»), мы можем отбросить остальное локально, запрашивая его только в редких случаях, когда это необходимо. Это классический компромисс между временем и пространством, оптимизированный под реальность, что пропускная способность сети часто дешевле и доступнее, чем хранилище, особенно на потребительском оборудовании.

Сильные стороны и недостатки: Сильная сторона — это практичность и немедленная применимость. Никаких форков, никаких изменений консенсуса — просто более умное клиентское программное обеспечение. Это напрямую снижает барьер для запуска полного узла, борясь с централизацией. Однако недостаток кроется в мелком шрифте компромисса. «Незначительные» сетевые накладные расходы предполагают здоровую, честную сеть пиров. Во время разделения сети или сложной атаки затмения способность обрезанного узла валидировать глубокие реорганизации может быть затруднена, если он не может запросить старые блоки. Это также немного увеличивает задержку при валидации очень старых транзакций. Более того, как отмечают исследователи, такие как Gervais et al. в своих анализах безопасности PoW, сокращение непосредственного доступа узла к истории может, в крайних случаях, повлиять на его способность независимо проверять общую работу цепи. Статья могла бы глубже изучить эти компромиссы между безопасностью и эффективностью.

Практические выводы: Для разработчиков блокчейнов мандат ясен: интегрировать эту основанную на данных, интеллектуальную обрезку в клиентское программное обеспечение по умолчанию. Текущий флаг «prune=550» в Bitcoin Core — это грубый инструмент; его следует заменить на адаптивную модель, предложенную здесь. Для предприятий и майнеров это прямая мера по сокращению затрат — счета за облачное хранилище могут быть сокращены более чем на 90%. Для более широкой экосистемы это исследование предоставляет контрнарратив аргументу «блокчейны по своей природе раздуты». Оно показывает, что значительные улучшения масштабируемости возможны благодаря клиентским инновациям, без прикосновения к священному консенсус-слою. Следующий шаг — стандартизировать протокол запроса данных по требованию, чтобы сделать его эффективным и обеспечивающим конфиденциальность, превратив это исследование в развертываемый стандарт.