Ich habe kürzlich einen ziemlich interessanten Engineering-Detail gesehen, der mich dazu gebracht hat, noch einmal darüber nachzudenken, wo der On-Chain-Authentisierungsprozess eigentlich wirklich so schwer ist.
In der realen Welt ist das Schlimmste nicht, dass keine Daten vorhanden sind, sondern dass jede Person die Daten unterschiedlich bekommt.
Wie bei einem Experiment: Mit demselben Lineal, demselben Ziel und unterschiedlichen Personen haben die Messungen immer ein wenig Abweichung. Wenn man die Daten am Ende zusammenführt, wagt niemand zu behaupten, sein Ergebnis sei mit Sicherheit das genaueste.
On-Chain ist im Grunde genauso.
Wenn mehrere Nodes externe Preise, Risiko-Listen oder andere Off-Chain-Daten abrufen, können aufgrund von Netzlatenz und unterschiedlichen Antwortzeiten der Schnittstellen bei jedem Node leicht abweichende Ergebnisse entstehen. Wenn man diese Daten direkt zum Signieren verwendet, ist es am Ende sehr wahrscheinlich, dass niemand so recht auf dieselben Werte kommt — und der Authentisierungsprozess wird eher ausgebremst.
Ich habe mir die Unterlagen von @NewtonProtocol angesehen und dabei bemerkt, dass es eine eher pragmatische Vorgehensweise nutzt.
Jeder Node holt zuerst in seinem eigenen WASM-Sandbox-Umfeld unabhängig die Daten, eilt aber nicht mit dem Signieren. Stattdessen werden die Ergebnisse zuerst einheitlich zusammengeführt, dann wird ein Median berechnet, der als endgültiger Referenzwert dient. Auf dieser gemeinsamen Grundlage können alle Nodes die nachfolgenden Schritte der Authentisierung fortsetzen.
Ich finde, das Besondere an diesem Design ist nicht der Anspruch auf absolute Übereinstimmung, sondern das Eingeständnis, dass es in der Realität von Natur aus Abweichungen gibt — und dass man diese mit mathematischen Methoden so weit wie möglich herausfiltert.
Diese Denkweise ist eher Engineering als Marketing. Denn bei echter Infrastruktur gibt es selten eine perfekte Lösung — die meisten Male besteht die Arbeit darin, unter verschiedenen Einschränkungen den stabilsten Ausgleich zu finden.
Natürlich ist das Ganze auch nicht frei von Punkten, die man weiter beobachten sollte.
Die koordinierende Rolle für die Datensammlung bleibt weiterhin ziemlich entscheidend. Wenn das Mainnet-„Beta“ in Zukunft in eine Umgebung mit höherer Parallelität und komplexeren echten Bedingungen geht, muss man anhand echter Betriebsdaten prüfen, ob diese Koordinationsmechanik weiterhin stabil bleibt und ob die Geschwindigkeit zur Erstellung der Authentisierungsnachweise weiterhin konsistent sein kann.
Daher möchte ich im Vergleich zu den ganzen Storys im Marketing vor allem auf die Datenperformance nach dem Mainnet-„Beta“ schauen. Entscheidend für den Wert der Infrastruktur ist nie nur ein Satz wie „technologisch führend“, sondern ob sie sich in extremen Marktphasen und in komplexen Netzwerkumgebungen zuverlässig weiter betreiben lässt.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
In der realen Welt ist das Schlimmste nicht, dass keine Daten vorhanden sind, sondern dass jede Person die Daten unterschiedlich bekommt.
Wie bei einem Experiment: Mit demselben Lineal, demselben Ziel und unterschiedlichen Personen haben die Messungen immer ein wenig Abweichung. Wenn man die Daten am Ende zusammenführt, wagt niemand zu behaupten, sein Ergebnis sei mit Sicherheit das genaueste.
On-Chain ist im Grunde genauso.
Wenn mehrere Nodes externe Preise, Risiko-Listen oder andere Off-Chain-Daten abrufen, können aufgrund von Netzlatenz und unterschiedlichen Antwortzeiten der Schnittstellen bei jedem Node leicht abweichende Ergebnisse entstehen. Wenn man diese Daten direkt zum Signieren verwendet, ist es am Ende sehr wahrscheinlich, dass niemand so recht auf dieselben Werte kommt — und der Authentisierungsprozess wird eher ausgebremst.
Ich habe mir die Unterlagen von @NewtonProtocol angesehen und dabei bemerkt, dass es eine eher pragmatische Vorgehensweise nutzt.
Jeder Node holt zuerst in seinem eigenen WASM-Sandbox-Umfeld unabhängig die Daten, eilt aber nicht mit dem Signieren. Stattdessen werden die Ergebnisse zuerst einheitlich zusammengeführt, dann wird ein Median berechnet, der als endgültiger Referenzwert dient. Auf dieser gemeinsamen Grundlage können alle Nodes die nachfolgenden Schritte der Authentisierung fortsetzen.
Ich finde, das Besondere an diesem Design ist nicht der Anspruch auf absolute Übereinstimmung, sondern das Eingeständnis, dass es in der Realität von Natur aus Abweichungen gibt — und dass man diese mit mathematischen Methoden so weit wie möglich herausfiltert.
Diese Denkweise ist eher Engineering als Marketing. Denn bei echter Infrastruktur gibt es selten eine perfekte Lösung — die meisten Male besteht die Arbeit darin, unter verschiedenen Einschränkungen den stabilsten Ausgleich zu finden.
Natürlich ist das Ganze auch nicht frei von Punkten, die man weiter beobachten sollte.
Die koordinierende Rolle für die Datensammlung bleibt weiterhin ziemlich entscheidend. Wenn das Mainnet-„Beta“ in Zukunft in eine Umgebung mit höherer Parallelität und komplexeren echten Bedingungen geht, muss man anhand echter Betriebsdaten prüfen, ob diese Koordinationsmechanik weiterhin stabil bleibt und ob die Geschwindigkeit zur Erstellung der Authentisierungsnachweise weiterhin konsistent sein kann.
Daher möchte ich im Vergleich zu den ganzen Storys im Marketing vor allem auf die Datenperformance nach dem Mainnet-„Beta“ schauen. Entscheidend für den Wert der Infrastruktur ist nie nur ein Satz wie „technologisch führend“, sondern ob sie sich in extremen Marktphasen und in komplexen Netzwerkumgebungen zuverlässig weiter betreiben lässt.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt