[論文レビュー] Decision process for blockchain architectures based on requirements

Nicolas Six|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 12被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、非機能要件、ビジネスプロセス、資産に基づいて最適なブロックチェーンアーキテクチャを推奨する自動意思決定プロセスであるBLADEプロジェクトを提案する。ブロックチェーン特性の知識ベースとプロセス駆動型ベンチマーキングツールを活用することで、要件を適切なブロックチェーンにマッピングし、アーキテクチャースタブを生成する。初期の検証では、エキスパート水準の推奨が得られ、実世界の事例においても有望な結果を示した。

ABSTRACT

In recent years, blockchain has grown in popularity due to its singular attributes, enabling the development of new innovative decentralized applications. But when companies consider leveraging blockchain for their applications, the plethora of possible choices and the difficulty of integrating blockchain into architectures can hinder its adoption. Our research project aims to ease the adoption of blockchain into companies, notably with the construction of an automated decision process to solve this issue in which requirements are first-class citizens, a knowledge base containing architectural patterns and blockchains refined over time, and an architecture generator able to process outputs into architectural stubs. This paper will also present our current progression on this decision process, by introducing the preliminary version that is able to choose the most suitable blockchain between multiple choices and our process-driven benchmarking tool.

研究の動機と目的

• 企業システムにおけるブロックチェーンアーキテクチャの選定という課題に対処すること。ここでは、人的判断による選択が誤りを生じやすく、複雑である。
• 非機能要件とユーザーの好みに基づいてブロックチェーンプラットフォームの選定を自動化し、エキスパートの直感的判断への依存を減らすこと。
• 体系的な意思決定を可能にするために、ブロックチェーンの属性とアーキテクチャパターンの再利用可能な知識ベースを構築すること。
• 選択されたブロックチェーンパターンに基づいて、アーキテクチャースタブ（エンティティ、インタフェース、設定ファイル）を生成し、開発を加速すること。
• ベンチマーキングデータとエキスパートフィードバックを活用して意思決定プロセスを段階的に改善すること。

提案手法

• BLADE意思決定プロセスは、イーサレム、ハイパーレッジ・ファブリック、コルダ、クオーラムに加えビットコインの4つの主要なエンタープライズブロックチェーンの知識ベースを用い、白書、技術文書、研究論文から抽出された属性を含む。
• 要件とビジネス資産は、重み付けスコアを用いた多基準意思決定（MCDM）手法を用いて、ブロックチェーン特性にマッピングされる。
• プロセス駆動型ベンチマーキングフレームワークは、ターゲットブロックチェーンにサンプルスマートコントラクトマイクロサービスを生成・デプロイし、さまざまなワークロード下でのパフォーマンスを測定する。
• ベンチマーキングツールは、可変なワークロード（例：ループの複雑さ、データサイズ、計算の難易度）とカスタマイズ可能なブロックチェーンパラメータ（ブロック時間、コンセンサス、ブロックサイズ）をサポートする。
• 推奨されたブロックチェーンとアーキテクチャーパターンに基づき、アーキテクチャースタブ（エンティティ、インタフェース、通信プロトコル）が生成される。
• 意思決定プロセスは、エキスパートとの比較と、実世界の事例およびアーキテクトからのフィードバックを用いた反復的改善によって検証される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: ブロックチェーンアーキテクチャ意思決定に使用するため、ビジネスプロセス、資産、要件をどのように抽出・構造化できるか？
• RQ2 RQ2: これらの入力をどのように処理して、システムアーキテクチャに関する自動的かつ正確な意思決定を可能にするか？
• RQ3 RQ3: ブロックチェーン固有の特性が、アーキテクチャモデリングとドメイン表現に与える影響は何か？
• RQ4 RQ4: ブロックチェーンを、体系的な方法で既存のアーキテクチャーパターンに統合するにはどうすればよいか？

主な発見

• 実世界の事例において、BLADE意思決定プロセスはエキスパートの合意と同一のブロックチェーンを推奨し、初期テストでの正確性が検証された。
• ベンチマーキングフレームワークは、動的ワークロード設定をサポートし、さまざまなブロックチェーンパラメータとハードウェア環境でのパフォーマンス測定を可能にしている。
• システムはエンティティ、インタフェース、通信プロトコルを含むアーキテクチャースタブを生成し、手動でのセットアップ時間を顕著に短縮している。
• 学術論文、白書、技術文書からのデータで強化された知識ベースの使用により、一貫性があり最新のブロックチェーン特性の記述が保証されている。
• 予備的な結果では、パフォーマンスメトリクスが文脈依存であり、ブロックチェーン間で著しく異なることが判明し、今後の改善に向けた文脈に適した数式の導出が不可欠である。
• エキスパートフィードバックと新規研究の統合を含む反復的アプローチにより、意思決定プロセスと知識ベースの継続的改善が可能である。