[論文レビュー] Blockchains vs. Distributed Databases: Dichotomy and Fusion

Pingcheng Ruan, Tien Tuan Anh Dinh+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 65被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、ブロックチェーンと分散データベースを体系的に比較するための4次元分類体系—レプリケーション、並行処理、ストレージ、シャーディング—を提案し、それらの設計選択が、ブロックチェーンにおけるセキュリティとデータベースにおけるパフォーマンスという対立する目的に起因することを明らかにした。レプリケーションモデルと故故モデル（CFT 対 BFT）がスループット差の主な要因であることを示し、これらの要因に基づいてハイブリッドシステムのパフォーマンスを予測するための簡易的フレームワークを提示した。

ABSTRACT

Blockchain has come a long way: a system that was initially proposed specifically for cryptocurrencies is now being adapted and adopted as a general-purpose transactional system. As blockchain evolves into another data management system, the natural question is how it compares against distributed database systems. Existing works on this comparison focus on high-level properties, such as security and throughput. They stop short of showing how the underlying design choices contribute to the overall differences. Our work fills this important gap and provides a principled framework for analyzing the emerging trend of blockchain-database fusion. We perform a twin study of blockchains and distributed database systems as two types of transactional systems. We propose a taxonomy that illustrates the dichotomy across four dimensions, namely replication, concurrency, storage, and sharding. Within each dimension, we discuss how the design choices are driven by two goals: security for blockchains, and performance for distributed databases. To expose the impact of different design choices on the overall performance, we conduct an in-depth performance analysis of two blockchains, namely Quorum and Hyperledger Fabric, and two distributed databases, namely TiDB, and etcd. Lastly, we propose a framework for back-of-the-envelope performance forecast of blockchain-database hybrids.

研究の動機と目的

• スループットやセキュリティといった高レベル指標を超えた、ブロックチェーンと分散データベースの間における原理的で低レベルの比較の欠如に対処すること。
• 基本的な設計次元を分析することで、ブロックチェーンとデータベースシステム間のパフォーマンスギャップの根本的要因を特定すること。
• パフォーマンス予測のための定量的フレームワークを提示することで、ハイブリッドブロックチェーン・データベースシステムの設計を可能にすること。
• ブロックチェーンとデータベースの設計の融合の増加傾向を、そのアーキテクチャ的選択の構造的分類を通じて明らかにすること。

提案手法

• ブロックチェーンと分散データベースの分類と比較のための4次元分類体系（レプリケーション、並行処理、ストレージ、シャーディング）を提案する。
• 各次元における設計選択が、ブロックチェーンではセキュリティ、分散データベースではパフォーマンスというコアな目的に駆動されることを分析する。
• Quorum と Hyperledger Fabric（ブロックチェーン）および TiDB と etcd（分散データベース）を対象に、4次元すべてにおいて詳細なパフォーマンス測定を実施する。
• レプリケーションモデル（トランザクションベース対ストレージベース）と故故モデル（CFT 対 BFT）がスループットに与える影響を特定する。
• ハイブリッドシステムのスループットを予測する簡易的パフォーマンス予測フレームワークを開発し、実測結果に基づくものとする。
• 6つのハイブリッドシステムの報告されたパフォーマンスデータを用いてフレームワークを検証し、レプリケーションモデルと故故モデルの選択に基づく予測の有効性を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 レプリケーション、並行処理、ストレージ、シャーディングにおける基本的設計選択は、どのようにブロックチェーンと分散データベースを区別するか？
• RQ2 観察可能な指標を超えて、ブロックチェーンと分散データベース間のパフォーマンスギャップの根本的要因は何か？
• RQ3 レプリケーションモデル（トランザクションベース対ストレージベース）と故故モデル（CFT 対 BFT）は、システムのスループットにどのように影響を与えるか？
• RQ4 ハイレベルなフレームワークは、ハイブリッドブロックチェーン・データベースシステムのパフォーマンスをどの程度正確に予測できるか？
• RQ5 データベースの並行制御をブロックチェーンに取り入れる、またはブロックチェーンのセキュリティをデータベースに組み込むといった設計の融合は、システム挙動にどのように影響を与えるか？

主な発見

• ピークスループットの主な決定要因はレプリケーションモデルであり、ストレージベースのレプリケーションはトランザクションベースのレプリケーションよりも高いパフォーマンスを実現する。
• CFT（クラッシュフォールト耐性）プロトコルは、BFT（ビザンチンフォールト耐性）プロトコルを上回るスループットを示す。これは、ネットワークオーバーヘッドが低いためで、特に共有ログサービスとして実装された場合に顕著である。
• Vertias は 29k 件／秒のトランザクションを達成するのに対し、Chainify は 6.1k にとどまる。これは主に、ストレージベースのレプリケーションと CFT プロトコルの使用による。
• ハイブリッドシステム（例：Vertias）では、高負荷状態においてパフォーマンスのばらつきが顕著に増大し、高ピークスループットにもかかわらずスケーラビリティの限界が顕在化することが示された。
• 提示されたフレームワークは、レプリケーションモデルと故故モデルの2要素のみを入力として用いることで、ハイブリッドシステム間の相対的スループット差を効果的に予測できる。
• 実測結果から、ブロックチェーンとデータベース間のパフォーマンスギャップは固定ではなく、高負荷ワークロード下では縮小する傾向があることが示され、従来のベンチマーク研究の仮定に疑問を呈した。