Internet Computer สามารถประสานการสร้างและการโต้ตอบของ Subnet Blockchain ที่สร้างโดยโหนดมาตรฐานที่ดำเนินการโดยเจ้าของอิสระ และติดตั้งภายใน Data Center ที่เป็นอิสระทั่วโลกเพื่อให้มั่นใจถึงการกระจายอำนาจ และเมื่อเปรียบเทียบกับบล็อกเชนอื่น ๆ นั้น Internet Computer มีข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานของโหนดที่แข็งแกร่งกว่า ซึ่งนี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าทรัพยากรโหนดส่วนใหญ่ทุ่มเทให้กับการทำงานที่มีประโยชน์ เช่น การดำเนินการ Smart contracts หรือการมีส่วนร่วมใน Cryptography — โดยงานที่จำเป็นต้องดำเนินการโดยโหนดทั้งหมดของ Subnet Blockchain ที่กำหนด และมีปัจจัยที่ต่ำกว่าบล็อกเชนอื่นๆ มาก เพื่อประสิทธิภาพด้านพลังงานและต้นทุน
Internet Computer ได้รับการออกแบบในลักษณะที่ช่วยให้ใครก็ตามสามารถเป็นผู้ให้บริการโหนด (NP) ได้ ซึ่งในด้านของการกระจายอำนาจ ผู้ให้บริการโหนดแต่ละรายจะได้รับการตรวจสอบและลงคะแนนโดยผู้ถือโทเค็นผ่านทาง Network Nervous System (NNS) ซึ่งเป็น DAO ที่ควบคุม Internet Computer โดย NNS จะทำหน้าที่เป็น decentralized algorithmic authority ที่ดูแลการดำเนินงานและวิวัฒนาการของเครือข่าย รวมถึงการปรับขนาดความสามารถของ Internet Computer โดยการเพิ่มโหนดมากขึ้น ซึ่งในเรื่องนี้ เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลที่จะสามารถวัดการมีส่วนร่วมของโหนดและอนุญาตให้ผู้ให้บริการวินิจฉัยปัญหาของโหนดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และด้วยเมทริกซ์โหนดที่เชื่อถือได้ทำให้โมเดลค่าตอบแทนของผู้ให้บริการโหนดสามารถปรับได้เพื่อให้รางวัลแก่การมีส่วนร่วมของโหนดที่แม่นยำ แทนที่จะเป็นเพียงผลรวมรายเดือนแบบคงที่เพื่อให้ครอบคลุมต้นทุนฮาร์ดแวร์และการดำเนินงาน
เมทริกซ์ที่เชื่อถือได้
จนถึงขณะนี้ ความสมบูรณ์ของโหนดได้รับการวัดโดยการรวบรวมและวิเคราะห์บันทึกและเมทริกซ์บนโครงสร้างพื้นฐานภายนอก Internet Computer และเมื่อมีการเบี่ยงเบนไปจากเมทริกซ์ที่คาดหวัง ผู้ให้บริการโหนดและ data center ที่เกี่ยวข้องจะต้องรับผิดชอบในการแก้ไขสถานการณ์ ซึ่งในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา โปรโตคอล Internet Computer ได้รับการปรับปรุงโดยมีการเปลี่ยนแปลงตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง เพื่อให้สามารถติดตามงานบางอย่างโดยโหนดของเครือข่ายด้วยตนเองในแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบและทำให้ไม่ต้องเชื่อใจใคร (Trustless) โดยขณะนี้ เป็นไปได้ที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของโหนดใด ๆ และการมีส่วนร่วมของโหนดใด ๆ โดยไม่ต้องตั้งสมมติฐานที่เชื่อถือได้เพิ่มเติม โดยการโต้ตอบกับ Internet Computer เท่านั้น
แม้ว่าโดยปกติผู้ใช้จะต้องประมวลผลบล็อกทั้งหมดเพื่ออนุมานข้อมูลนี้บนบล็อกเชนอื่น ๆ แต่ผู้ใช้บน Internet Computer สามารถพึ่งพาเทคโนโลยี on chain-key และการลงนามตามเกณฑ์เพื่อดึงข้อมูลเมทริกซ์ของโหนดได้โดยตรง
ในระยะยาว ความพร้อมใช้งานของการวัดโหนดที่ตรวจสอบได้ จะนำไปสู่การปรับปรุงกระบวนการจ่ายค่าตอบแทนของโหนดเพิ่มเติม เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการตรวจสอบแบบกระจายอำนาจจะช่วยให้สามารถปรับการชำระเงินอัตโนมัติตามประสิทธิภาพของโหนดได้
สถาปัตยกรรม ICP สำหรับการวัดโหนดที่เชื่อถือได้
Consensus ที่ได้ผลมาตลอด
งานของ consensus layer ของ Internet Computer คือการสั่งอินพุตไปยัง subnet เพื่อให้โหนดทั้งหมดใน subnet ประมวลผลอินพุตดังกล่าวในลำดับเดียวกัน โดยโปรโตคอล consensus ของ Internet Computer สามารถบรรลุเป้าหมายนี้ได้โดยการสร้างกลุ่มบล็อกที่มีอินพุตและส่งมอบเนื้อหาไปยังเลเยอร์ message routing ซึ่งจะทำให้แน่ใจได้ว่าอินพุตจะไปถึงเป้าหมาย และด้วยเหตุนี้ โปรโตคอล consensus จึงอาศัยฟังก์ชันที่เป็นกลางและคาดเดาไม่ได้ เพื่อกำหนดว่าโหนดใดควรสร้างบล็อกถัดไป และหากโหนดที่เลือกไม่สามารถดำเนินการได้เร็วเพียงพอ ฟังก์ชันก็จะเลือกโหนดอื่นเพื่อสร้างบล็อก
อัปเดตล่าสุด ตอนนี้เป็นยังไงบ้าง
ปัจจุบัน consensus สามารถให้ข้อมูล Message Routing (MR) ได้ว่าโหนดใดที่ประสบความสำเร็จในการเป็นผู้ผลิตบล็อก และโหนดใดที่ไม่สามารถเป็นผู้ผลิตบล็อกได้ แม้ว่าจะถึงคราวของพวกเขาแล้วก็ตาม
ในทางกลับกัน MR layer จะเพิ่มข้อมูลนี้ลงในสถานะที่ replicated state ซึ่งจะมีการลงนามตามเกณฑ์โดยโหนดใน subnet เพื่อให้แน่ใจว่าโหนดที่สุจริตทั้งหมดมีสถานะเดียวกัน โดยเมทริกซ์สำหรับจำนวนบล็อกที่เสนอทั้งสำเร็จและล้มเหลวจะถูกสะสมใน replicated state สำหรับโหนดที่เป็นของ subnet
ในแต่ละวันในช่วง 60 วัน สถานะของการสะสมนี้จะถูกบันทึกเป็นสแน็ปช็อต ซึ่งรวมถึงการอัปเดต Replicated State ครั้งล่าสุดก่อนเที่ยงคืนในคิวของสแน็ปช็อต (ตามลำดับจากน้อยไปหามาก) โดยสแน็ปช็อตในคิวจะเปลี่ยนแปลงไม่ได้ ซึ่งหมายความว่าจะไม่รวมกับสถานะปัจจุบัน
นอกจากนี้ ยังต้องมีฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติมเพื่อให้สิ่งนี้แม่นยำมากขึ้น ผู้ให้บริการโหนดและสมาชิกของชุมชน ICP อาจสนใจในช่วงที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงมีฟังก์ชันในการค้นหาช่วงวันที่ในการส่งคืนความแตกต่างระหว่างค่าที่ส่วนท้ายและจุดเริ่มต้นของช่วง เนื่องจากการเป็นสมาชิก subnet สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา จึงต้องจัดให้มีกลไกการคัดเลือก และหากไม่มีการบันทึกการเปลี่ยนแปลงในสถิติสำหรับ ID โหนดที่เป็นปัญหา เมื่อสแนปชอตใหม่กำลังจะถูกเทียบกับอันก่อนหน้า ID โหนดจะถูกตัดออก และสิ่งนี้จะต้องนำมาพิจารณาด้วยเมื่อคำนึงถึงความแตกต่างระหว่างสแนปช็อตสำหรับการสืบค้น
และเพื่อให้สิ่งนี้พร้อมใช้งานกับภายนอกผ่าน management canister, เมื่อมีการสร้างจุดสิ้นสุด node_metrics_history ใหม่ จะมีการส่งคืนข้อมูลจากสแนปชอตที่อธิบายข้างต้นสำหรับช่วงวันที่ที่กำหนด ซึ่งรายละเอียดเพิ่มเติมได้มีการอธิบายไว้ใน IC Interface Specification และโปรดทราบว่า API นี้ถือเป็นการทดลอง หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ นักพัฒนาต้องตระหนักว่า API อาจมีการพัฒนาในลักษณะที่ไม่สามารถเข้ากันได้กับเวอร์ชั่นก่อน
และเนื่องจากการเรียกข้อมูลเมทริกซ์โหนดต้องใช้ทรัพยากรทั้ง CPU, หน่วยความจำ, แบนด์วิดท์ ซึ่ง endpoint สามารถเรียกได้โดย canisters เท่านั้น เพื่อป้องกันการละเมิด โดยคำขอดึงข้อมูลเมทริกซ์แต่ละครั้งจะมีการเรียกเก็บเงิน ซึ่งทำให้ผู้ใช้ที่เป็นอันตรายทำการโจมตี DOS โดยใช้อินเทอร์เฟซนี้ได้ยากขึ้น
เครื่องมือสำหรับเมทริกซ์โหนดที่เชื่อถือได้
ทีม R&D ของ DFINITY ได้สร้างเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ผู้ให้บริการโหนดและผู้มีส่วนได้เสียอื่น ๆ สามารถดึงข้อมูลเมทริกซ์จาก Management canister ของ Subnet ทั้งหมด และสามารถตรวจสอบได้อย่างละเอียด นอกจากนี้ ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของ Subnet Membership (เช่น เมื่อโหนดเข้าร่วม Subnet โหนดจะไม่สนับสนุนบล็อกจนกว่าการซิงค์สถานะจะเสร็จสิ้น) โดยเครื่องมือจะดึงข้อมูลเมทริกซ์จาก Subnet ทั้งหมดพร้อมกันเพื่อลดระยะเวลาที่จำเป็นในการดึงข้อมูล
ข้อมูลทั้งหมดจะถูกเรียกค้นผ่าน Update calls เพื่อป้องกันไม่ให้โหนดที่อาจเป็นอันตรายให้ข้อมูลเท็จ ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลาไม่เกิน 10 วินาทีในการรวบรวมเมทริกซ์ล่าสุดจากเครือข่ายย่อยทั้งหมด 37 เครือข่าย จากนั้นระบบจะจัดเก็บไว้ในไฟล์ในเครื่องในรูปแบบ JSON และนำไปวิเคราะห์เพิ่มเติมด้วยเครื่องมืออื่นๆ
คลิกที่นี่สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
เกทเวย์สู่เหตุการณ์สำคัญที่มากขึ้น
ความสามารถของเมทริกซ์โหนดที่เชื่อถือได้ทำให้เกิดก้าวต่อไปในด้านความโปร่งใสและประสิทธิภาพการดำเนินงานของ Internet Computer และด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโหนด ก็จะช่วยวางรากฐานสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบกระจายอำนาจ และสำหรับการปรับปรุงกระบวนการจ่ายค่าตอบแทนของโหนดในอนาคต
Source: DFINITY
