[논문 리뷰] Improve Blockchain Performance using Graph Data Structure and Parallel Mining

Jia Kan, Shangzhe Chen외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 31.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 기존의 선형 블록체인 구조를 대체하기 위해 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하는 GraphChain이라는 블록체인 아키텍처를 제안한다. 이는 병렬 마이닝을 가능하게 하고 거래 처리량을 향상시킨다. 여러 마이너가 동시에 거래를 검증할 수 있도록 하고, 의존성 관리를 위한 그래프 기반 구조를 사용함으로써, 높은 성능과 확장성을 달성하며, 시뮬레이션 결과 TPS 향상과 확인 시간 단축이 뚜렷하게 나타났다.

ABSTRACT

Blockchain technology is ushering in another break-out year, the challenge of blockchain still remains to be solved. This paper analyzes the features of Bitcoin and Bitcoin-NG system based on blockchain, proposes an improved method of implementing blockchain systems by replacing the structure of the original chain with the graph data structure. It was named GraphChain. Each block represents a transaction and contains the balance status of the traders. Additionally, as everyone knows all the transactions in Bitcoin system will be baled by only one miner that will result in a lot of wasted effort, so another way to improve resource utilization is to change the original way to compete for miner to election and parallel mining. Researchers simulated blockchain with graph structure and parallel mining through python, and suggested the conceptual new graph model which can improve both capacity and performance.

연구 동기 및 목표

• 비트코인과 이더리움과 같은 기존 블록체인 시스템에서의 확장성 및 성능 저하 문제를 해결하기 위해 순차적 마이닝과 낮은 TPS(초당 거래 수)로 인한 제약을 해결한다.
• 단일 승자 경쟁으로 인해 대부분의 마이닝 노력이 낭비되는 Proof of Work(PoW)의 비효율성을 해결한다.
• 여러 마이너가 동시에 작동함으로써 네트워크 혼잡도를 줄이고, 네트워크 안정성과 가용성을 향상시킨다.
• 마이크로트랜잭션, 대용량 데이터 스토리지, 차세대 뱅킹 시스템과 같은 고성능 응용 프로그램을 지원하는 새로운 블록체인 프레임워크를 설계한다.

제안 방법

• 기존의 선형 블록체인 아키텍처를 그래프 데이터 구조(즉, GraphChain)로 대체한다. 여기서 각 블록은 단일 거래를 나타내며, 관련 당사자의 잔액 상태를 유지한다.
• 단일 리더 마이닝의 순차적 병목 현상을 제거하기 위해 병렬 마이닝 메커니즘을 구현하여 여러 마이너가 동시에 거래를 검증하고 추가할 수 있도록 한다.
• 마이닝 활동을 조율하기 위한 리더 선출 프로토콜을 도입하여, 일관성과 포크 방지를 유지하면서도 병렬로 다수의 리더가 작동할 수 있도록 한다.
• 노드 간에 거래 데이터를 분산 저장하기 위한 스토리지 파artitioning 전략을 설계하여 확장성 향상과 전체 노드의 스토리지 오버헤드 감소를 도모한다.
• 파이썬을 사용하여 GraphChain 시스템을 시뮬레이션하여 마이너 수와 거래 부하가 다양한 조건에서의 성능을 평가한다.
• 보안성과 탈중앙화를 유지하면서도 처리량을 향상시키기 위해 그래프 구조를 PoW 합의 알고리즘과 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 선형 블록체인 아키텍처를 그래프 기반 데이터 구조로 대체할 경우, 거래 처리량을 크게 향상시키고 확인 지연 시간을 줄일 수 있는가?
• RQ2 여러 마이너가 동시에 거래를 검증할 수 있는 병렬 마이닝이 기존의 순차적 마이닝에 비해 얼마나 블록체인 성능을 향상시키는가?
• RQ3 여러 마이너가 동시에 작동할 경우 GraphChain 아키텍처는 일관성을 유지하고 포크를 방지할 수 있는가?
• RQ4 마이너 수를 늘일 경우 GraphChain 모델에서 TPS와 시스템 가용성 측면에서 기대할 수 있는 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ5 마이크로트랜잭션, 탈중앙화된 데이터 스토리지, 금융 시스템과 같은 고처리량 사용 사례를 지원할 수 있는가? 이는 아키텍처적 변화를 고려할 때 가능한가?

주요 결과

• GraphChain 모델은 병렬 마이닝을 통해 거래 처리량(TPS)을 크게 향상시키며, 마이너 수가 증가할수록 성능이 향상되지만 선형적으로는 증가하지 않는다.
• 여러 마이너가 동시에 거래를 처리할 수 있기 때문에 확인 시간이 단축되며, 단일 블록 마이닝을 기다릴 필요가 없어진다.
• 참가 마이너 수가 증가함에 따라 모든 노드가 동시에 장애를 일으킬 가능성이 감소하여 네트워크 안정성과 가용성이 향상됨을 시스템이 입증한다.
• 그래프 기반 데이터 구조는 효율적인 데이터 파artitioning과 샤딩 유사한 거래 처리를 가능하게 하여 대규모 데이터를 블록체인에 저장하는 데 적합하다.
• 시뮬레이션 결과 마이너 수 증가에 따라 시스템 용량이 증가하며, 높은 거래 부하 조건에서도 성능 향상이 관찰된다.
• GraphChain는 PoS나 DPoS에 의존하지 않고도 빠르고 저비용의 거래 처리를 가능하게 하여 마이크로트랜잭션과 탈중앙화된 데이터 시스템과 같은 실용적 응용 사례를 지원한다.