[논문 리뷰] Blockchains vs. Distributed Databases: Dichotomy and Fusion

Pingcheng Ruan, Tien Tuan Anh Dinh외 5명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 03.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 65인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 블록체인과 분산 데이터베이스를 체계적으로 비교하기 위해 복제, 동시성, 스토리지, 스파팅의 네 가지 차원으로 구성된 분류 체계를 제안한다. 이는 블록체인의 보안과 데이터베이스의 성능이라는 상반된 목표에서 비롯된 설계 선택의 근본 원인을 드러낸다. 블록체인과 데이터베이스 간의 처리량 격차의 주요 원인으로는 복제 모델과 장애 모델(CFT 대비 BFT)이 있으며, 이러한 요소들을 바탕으로 하이브리드 시스템의 성능을 예측할 수 있는 백오피소의 프레임워크를 제안한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 처리량과 보안과 같은 고수준 메트릭을 넘어서, 블록체인과 분산 데이터베이스 간의 원칙적이고 저수준의 비교가 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 기본 설계 차원을 분석함으로써 블록체인과 데이터베이스 시스템 간의 성능 격차의 근본 원인을 규명하기 위해.
• 성능 예측을 위한 정량적 프레임워크를 제안함으로써 하이브리드 블록체인-데이터베이스 시스템의 설계를 가능하게 하기 위해.
• 블록체인과 데이터베이스 간의 설계 융합 추세를 체계적인 분류 체계를 통해 드러내기 위해.

제안 방법

• 블록체인과 분산 데이터베이스를 분류하고 비교하기 위해 복제, 동시성, 스토리지, 스파팅의 네 가지 차원으로 구성된 분류 체계를 제안한다.
• 각 차원에서의 설계 선택이 블록체인의 보안과 분산 데이터베이스의 성능이라는 핵심 목표에 의해 이끌린다는 점을 분석한다.
• Quorum과 Hyperledger Fabric(블록체인) 및 TiDB와 etcd(분산 데이터베이스)를 대상으로 네 차원에 걸쳐 심층적인 성능 측정을 수행한다.
• 복제 모델(트랜잭션 기반 대비 스토리지 기반)과 장애 모델(CFT 대비 BFT)이 처리량에 미치는 영향을 핵심 성능 결정 요소로 규명한다.
• 하이브리드 시스템의 처리량을 예측할 수 있는 백오피소 성능 예측 프레임워크를 개발하며, 이는 실험 결과에 기반한다.
• 여섯 개의 하이브리드 시스템에서 보고된 성능 데이터를 사용하여 프레임워크를 검증하였으며, 복제 모델과 장애 모델 선택에 기반한 예측 능력을 입증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복제, 동시성, 스토리지, 스파팅의 기본 설계 선택은 블록체인과 분산 데이터베이스를 어떻게 구분하는가?
• RQ2 관측 가능한 메트릭을 넘어서 블록체인과 분산 데이터베이스 간의 성능 격차의 근본 원인은 무엇인가?
• RQ3 복제 모델(트랜잭션 기반 대비 스토리지 기반)과 장애 모델(CFT 대비 BFT)은 시스템 처리량에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 고수준 프레임워크는 하이브리드 블록체인-데이터베이스 시스템의 성능을 어느 정도 정확하게 예측할 수 있는가?
• RQ5 데이터베이스 동시성 제어 기법을 블록체인에 적용하거나 블록체인 보안 기법을 데이터베이스에 융합하는 설계 융합 현상은 시스템 행동에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 피크 처리량의 주요 결정 요소는 복제 모델이며, 스토리지 기반 복제가 트랜잭션 기반 복제보다 높은 성능을 제공한다.
• CFT(크래시 장애 내성) 프로토콜은 BFT(비잔티노스 장애 내성) 프로토콜보다 처리량에서 뛰어나며, 특히 공유 로그 서비스로 구현된 경우 네트워크 오버헤드가 더 적어지기 때문이다.
• Vertias는 Chainify의 6.1k 대비 29k 트랜잭션/초를 기록하며, 주로 스토리지 기반 복제와 CFT 프로토콜의 사용 덕분이다.
• Vertias와 같은 하이브리드 시스템은 고도의 경쟁 상황에서 처리량 변동성이 크게 증가하여, 높은 피크 처리량에도 불구하고 확장성에 한계가 있음을 시사한다.
• 제안된 프레임워크는 복제 모델과 장애 모델만을 입력으로 사용하여 하이브리드 시스템 간의 상대적 처리량 격차를 효과적으로 예측한다.
• 실험 결과에 따르면, 블록체인과 데이터베이스 간의 성능 격차는 고정되어 있지 않으며, 고도의 경쟁 워크로드 상황에서는 격차가 줄어들 수 있음을 보여주며, 이는 이전 벤치마킹 연구에서의 가정을 도전한다.