[논문 리뷰] Untangling Blockchain: A Data Processing View of Blockchain Systems

Tien Tuan Anh Dinh, Rui Liu외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 17.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 111

한 줄 요약

이 논문은 네 가지 핵심 구성요소를 통해 프라이빗 블록체인 시스템을 조사하고, BLOCKBENCH를 벤치마킹 프레임워크로 도입하며, 이더리움, 파리티, 하이퍼레저 패브릭을 평가하여 데이터베이스와의 성능 격차를 드러내고 데이터베이스에서 영감을 받은 개선점을 제안한다.

ABSTRACT

Blockchain technologies are gaining massive momentum in the last few years. Blockchains are distributed ledgers that enable parties who do not fully trust each other to maintain a set of global states. The parties agree on the existence, values and histories of the states. As the technology landscape is expanding rapidly, it is both important and challenging to have a firm grasp of what the core technologies have to offer, especially with respect to their data processing capabilities. In this paper, we first survey the state of the art, focusing on private blockchains (in which parties are authenticated). We analyze both in-production and research systems in four dimensions: distributed ledger, cryptography, consensus protocol and smart contract. We then present BLOCKBENCH, a benchmarking framework for understanding performance of private blockchains against data processing workloads. We conduct a comprehensive evaluation of three major blockchain systems based on BLOCKBENCH, namely Ethereum, Parity and Hyperledger Fabric. The results demonstrate several trade-offs in the design space, as well as big performance gaps between blockchain and database systems. Drawing from design principles of database systems, we discuss several research directions for bringing blockchain performance closer to the realm of databases.

연구 동기 및 목표

• 프라이빗 블록체인의 상태를 네 가지 차원에서 조사: 분산 원장, 암호학, 합의, 스마트 계약.
• BLOCKBENCH를 프라이빗 블록체인 평가를 위한 벤치마킹 프레임워크로 도입.
• 주요 블록체인의 실증적 평가를 통해 성능 병목과 설계 트레이드오프를 식별.
• 데이터베이스의 설계 원칙을 바탕으로 향후 블록체인 성능 개선을 위한 가이드 제시.

제안 방법

• 블록체인들을 공개(public) 대 private, 네 가지 빌딩 블록(분산 원장, 암호학, 합의, 스마트 계약)으로 분류합니다.
• BLOCKBENCH 프레임워크를 데이터 처리 워크로드에 대해 프라이빗 블록체인을 평가하기 위한 프레임워크로 설명하고 동기를 부여합니다.
• BLOCKBENCH를 사용하여 이더리움, 파리티, 하이퍼레저 패브릭의 실증 평가를 수행합니다.
• 성능 병목을 분석하고 블록체인 성능을 데이터베이스 시스템과 비교합니다.
• 블록체인을 향상시키기 위한 교훈과 데이터베이스에서 영감을 받은 설계 원칙을 논의합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 블록체인 시스템을 차별화하는 핵심 빌딩 블록은 무엇인가요(분산 원장, 암호학, 합의, 스마트 계약)?
• RQ2 프라이빗 블록체인은 데이터 처리 워크로드에서 서로 및 전통적인 데이터베이스와 비교하여 어떤 성능을 보이나?
• RQ3 어떤 병목이 블록체인 성능을 제한하며 어떤 데이터베이스에서 영감을 받은 원칙이 이를 개선할 수 있나?
• RQ4 BLOCKBENCH 워크로드에서 이더리움, 파리티, 하이퍼레저 패브릭은 기능과 성능 면에서 어떻게 비교되나요?

주요 결과

• 데이터 처리 워크로드를 실행할 때 현재 블록체인은 최첨단 데이터베이스에 비해 성능이 떨어짐.
• 분산 원장, 합의, 스마트 계약 실행에 명확한 설계 트레이드오프가 있어 처리량과 지연에 영향.
• 결정적 합의 사용 프라이빗 블록체인은 PBFT 변형처럼 PoW 기반 시스템과 달리 성능 및 확장성에 큰 차이가 남.
• 평가에서 암호학적 연산, 데이터 접근 패턴, 네트워크 통신에서 병목 현상이 식별되어 성능 저해.
• 데이터베이스에서 영감을 받은 설계 원칙이 블록체인 성능과 효율성 향상에 도움될 수 있음.