[論文レビュー] Which Blockchain to choose? A decision support tool to guide the choice of a Blockchain technology

Nicolas Six, Nicolas Herbaut+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2020

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、非機能要件とユーザーの好みに基づいて最も適したブロックチェーンを推薦する意思決定支援ツールを提案する。マルチ基準意思決定分析（MCDA）を用い、ホワイトペーパーやベンチマーク、ISO 25010品質属性からのブロックチェーン特性の知識ベースを統合することで、選定を自動化する。供給チェーンユースケースで検証された結果、性能、コスト、機能性のバランスに優れるEthereum-PoAが推奨された。

ABSTRACT

Companies trying to build new solutions using blockchain are confronted with a plethora of available concurrent technologies that have many control knobs which require fine-tuning by experts. Exiting studies that build decision models for blockchain adoption or selection lack an automated way to use non-functional requirements to provide recommendations. In this paper, we build a knowledge base for blockchain solutions by analyzing whitepapers and studies, but also our benchmark results performed in a controlled environment. Then, we implement a Multi-Criterion Decision Analysis method to determine the most suitable blockchain solution from companies provided requirements and preferences. Finally, we illustrate our approach by running the decision process on a realistic supply-chain use case. This paper provides a rationale for blockchain deployment choices. While still limited in scope, we plan to include more blockchain alternative and more flexible requirements inputs in future work.

研究の動機と目的

• 増加する選択肢と複雑な設定パrameterを有する中で、適切なブロックチェーン技術を選定する課題に対処すること。
• 高水準の非機能要件とユーザーの好みに基づく自動推薦を可能にすることで、既存の研究におけるギャップを埋めること。
• ホワイトペーパー、学術的文献、制御されたベンチマーク環境からの結果を統合したブロックチェーン特性の知識ベースを構築すること。
• マルチ基準分析を用いてユーザー要件を最も適したブロックチェーンソリューションにマッピングする意思決定プロセスを開発すること。
• 実際の供給チェーンユースケースでの検証を通じて、企業導入における実用的応用性を示すこと。

提案手法

• 本手法は、ブロックチェーンのホワイトペーパー、学術文献、および制御された環境（Grid'5000を用いて）でのベンチマーク結果を分析することで知識ベースを構築する。
• ブロックチェーン技術をISO 25010品質属性（例：性能、セキュリティ、保守性）にマッピングし、測定可能な基準を定義する。
• 各基準についてリッターク尺度による入力を用いてユーザーの好みを捉え、要件の主観的重み付けを可能にする。
• マルチ基準意思決定分析（MCDA）フレームワークにより、各ブロックチェーンの加重スコアを計算し、ユーザー定義の優先順位に基づいて順位付けを行う。
• 実行時基準（例：400 TPSでのトランザクションスルーレット）の精緻化のため、パフォーマンステストを統合する。
• 不確実性のある好みを扱うために、感度分析やファジィ論理、ベイズモデルへの拡張を検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際の企業環境において、非機能要件とユーザーの好みを満たすブロックチェーン技術はどれか？
• RQ2 技術的専門知識がほとんど不要な状態で、システム的かつ自動化された意思決定プロセスをどのように構築できるか？
• RQ3 ベンチマーク結果（例：トランザクションスルーレット）は、実際の展開環境での最終的推薦にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 異なる基準に対するユーザー定義の重みの変化に、推薦結果はどの程度感度を示すか？
• RQ5 今後の反復で、アーキテクチャ的およびデプロイ固有の制約を含めるモデル拡張は可能か？

主な発見

• 意思決定ツールは、性能、低エネルギー消費、スマートコントラクトのサポートというバランスに優れるため、供給チェーンユースケースでEthereum-PoAを成功裏に推奨した。
• Ethereum-PoAは400トランザクション/秒を超える100％のトランザクション処理を維持できず、GethノードでのCPU飽和がボトルネックとして観察された。
• ツールの推薦は重みの変化、特にスルーレットに敏感であることが判明し、バイアスを低減するための感度分析やエントロピーに基づく重み付けの必要性が示された。
• ベンチマーク結果はトランザクション損失のトレンドを正確に反映していたが、繰り返し実行やより長い実行時間により精度を向上できる可能性があった。
• 知識ベースとMCDAフレームワークにより、技術的専門知識に依存しない非エキスパートでも、高水準の要件に基づいて情報に基づいたブロックチェーン選定が可能になった。
• 今後の研究では、ユーザーの設定に応じたカスタムパフォーマンステストの統合、およびより信頼性の高い信頼性の向上のための優先順位モデル（例：AHP、ファジィ論理）の採用を計画している。