[논문 리뷰] Dynamic Practical Byzantine Fault Tolerance and Its Blockchain System: A Large-Scale Markov Modeling

Yan-Xia Chang, Quan‐Lin Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 25.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 투표 노드가 네트워크에 동적으로 참가하고 퇴출되는 동적 Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) 합의 메커니즘을 제안하며, 시스템을 대규모 다차원 Quasi-Birth-and-Death (QBD) 과정으로 모델링한다. RG-분해와 마르코프 모델링을 활용해 처리량 및 성능 지표를 효율적으로 계산하는 알고리즘을 개발하며, 노드 동적 변화와 장故율에 따른 보안성과 확장성 간의 상충 관계를 규명한다.

ABSTRACT

In a practical Byzantine fault tolerance (PBFT) blockchain network, the voting nodes may always leave the network while some new nodes can also enter the network, thus the number of voting nodes is constantly changing. Such a new PBFT with dynamic nodes is called a dynamic PBFT. Clearly, the dynamic PBFT can more strongly support the decentralization and distributed structure of blockchain. However, analyzing dynamic PBFT blockchain systems will become more interesting and challenging. In this paper, we propose a large-scale Markov modeling technique to analyze the dynamic PBFT voting processes and its dynamic PBFT blockchain system. To this end, we set up a large-scale Markov process (and further a multi-dimensional Quasi-Birth-and-Death (QBD) process) and provide performance analysis for both the dynamic PBFT voting processes and the dynamic PBFT blockchain system. In particular, we obtain an effective computational method for the throughput of the complicated dynamic PBFT blockchain system. Finally, we use numerical examples to check the validity of our theoretical results and indicate how some key system parameters influence the performance measures of the dynamic PBFT voting processes and of the dynamic PBFT blockchain system. Therefore, by using the theory of multi-dimensional QBD processes and the RG-factorization technique, we hope that the methodology and results developed in this paper shed light on the study of dynamic PBFT blockchain systems such that a series of promising research can be developed potentially.

연구 동기 및 목표

• 지속적으로 참가하고 퇴출되는 노드를 가진 동적 네트워크에서 PBFT 합의를 모델링하는 데 도전하는 것 — 탈중앙화성을 높이지만 성능 분석을 복잡하게 만든다.
• PBFT 기반 블록체인에서 투표 노드의 동적 행동과 거래 처리를 포괄하는 확장 가능한 스토케스틱 모델을 개발하는 것.
• 특히 처리량과 같은 핵심 성능 지표를 효율적으로 평가하기 위한 계산 방법을 제공하는 것.
• 노드 도착/퇴출 비율, 투표 속도, 비잔티노스 장故 비율과 같은 핵심 시스템 파라미터가 성능 및 보안에 미치는 영향을 분석하는 것.
• 미래의 적응형 및 안정적인 블록체인 합의 메커니즘에 대한 연구를 위한 이론적 기반을 마련하기 위해 다차원 QBD 과정과 RG-분해를 활용하는 것.

제안 방법

• 투표 노드의 활성 수와 거래 상태를 반영하는 상태공간을 갖는 대규모 연속시간 마르코프 과정으로 동적 PBFT 시스템을 모델링한다.
• 준비, 커밋, 응답 단계 동안의 복잡한 상태 전이를 포착하기 위해 다차원 Quasi-Birth-and-Death (QBD) 과정으로 시스템을 수식화한다.
• QBD 과정의 정적 분포를 해결하기 위해 RG-분해 기법을 적용하여 성능 지표의 효율적 계산을 가능하게 한다.
• QBD 과정의 해를 바탕으로 동적 PBFT 블록체인 시스템의 거래 처리량을 계산하기 위한 두 가지 효과적인 알고리즘을 유도한다.
• 노드 도착률(p), 퇴출률(β), 투표률(γ)과 같은 시스템 파라미터를 마르코프 모델에 통합하여 성능에 미치는 영향을 분석한다.
• 수치 실험을 통해 이론적 결과를 검증하고 처리량이 핵심 시스템 파라미터에 민감한지를 시각화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 노드 유동성(투표 노드의 도착 및 퇴출)은 PBFT 기반 블록체인 시스템의 처리량과 안정성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 노드 도착 및 퇴출 비율을 변화시킬 경우 동적 PBFT 합의 메커니즘의 성능 및 보안에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 다양한 거래 처리 속도(예: 준비, 커밋, 응답)는 동적 환경에서 전체 시스템의 처리량에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 투표 노드 수나 비잔티노스 노드 비율을 증가시킬 경우 처리량과 보안 간의 상충 관계는 어떻게 나타나는가?
• RQ5 RG-분해 기법은 대규모 다차원 QBD 과정의 정적 분포를 동적 PBFT 시스템에서 효과적으로 해결하는 데 적용될 수 있는가?

주요 결과

• 처리량(TH)은 높은 노드 도착률(p)과 함께 증가하며, 이는 신뢰할 수 있는 노드의 신속한 통합이 시스템 효율성을 향상시킨다는 것을 시사한다.
• 처리량은 높은 블록 고정 또는 롤백 비율(β)과 함께 증가하며, 이는 장애 복구 속도 향상이 거래 처리 속도를 높임을 보여준다.
• p < p̃₀일 경우 투표 속도(γ)를 증가시키면 처리량이 감소하지만, p > p̃₀일 경우 처리량이 증가하는 비단조화적 성능 상충 관계가 존재함을 규명하며, 임계 임계점(p̃₀)이 존재함을 밝혀낸다.
• 모델은 근본적인 상충 관계를 드러내며, 더 적은 수의 노드로 더 높은 처리량을 달성할 수 있지만, 비잔티노스 노드 비율이 높을 경우 보안성이 떨어짐을 시사한다.
• 수치적 검증을 통해 이론적 처리량 모델이 다양한 파라미터 설정에서 시뮬레이션 결과와 일치함을 확인하며, 제안된 알고리즘의 정확성을 입증한다.
• RG-분해 기반 솔루션 방법은 대규모 동적 PBFT 시스템에서 성능 지표를 효율적으로 계산할 수 있게 하여 실시간 분석을 가능하게 한다.