Valutare i colli di bottiglia nelle performance delle blockchain autorizzate

Le blockchain permissionate sono registri digitali che forniscono informazioni condivise in una rete, permettendo solo a utenti specifici di partecipare. Vengono spesso utilizzate in vari ambiti aziendali, cercando di unire i vantaggi della decentralizzazione con le esigenze di performance delle imprese. Tuttavia, nonostante i loro vantaggi, queste blockchain faticano ancora a eguagliare la velocità dei sistemi centralizzati tradizionali.

#Sfide nella Performance

Il problema principale per molte organizzazioni è la minore capacità di elaborazione che offrono le blockchain permissionate rispetto ai sistemi centralizzati consolidati. La capacità di elaborazione si riferisce al numero di Transazioni che un sistema può gestire in un dato tempo. I ricercatori hanno studiato varie blockchain permissionate per identificare le loro limitazioni e trovare modi per migliorare la loro performance. Purtroppo, questi studi sono stati sparsi e incoerenti, rendendo difficile per altri applicare i loro risultati.

#Necessità di un Approccio Unificato

Per affrontare queste questioni, è necessario un metodo più standardizzato per identificare i colli di bottiglia nelle performance delle blockchain permissionate. Molti studi esistenti richiedono conoscenze specialistiche su blockchain specifiche e spesso non si allineano tra loro. Quello che serve è un approccio più semplice e visivo che possa applicarsi a diverse blockchain permissionate, facilitando il lavoro dei ricercatori e degli sviluppatori.

#Analisi delle Blockchain Popolari

Per dimostrare questo metodo, è stata condotta un'analisi approfondita di due popolari blockchain permissionate: Hyperledger Fabric e Quorum. Guardando a come funzionano questi sistemi, possiamo capire meglio le risorse che utilizzano e identificare i colli di bottiglia nella performance.

#Panoramica su Hyperledger Fabric

Hyperledger Fabric è una delle principali blockchain permissionate sul mercato. Ha un'architettura unica che offre varie opportunità per migliorare le performance. Una delle sue caratteristiche chiave è la possibilità di simulare le transazioni prima che vengano eseguite, nota come approccio execute-order-validate. Questo consente ai nodi di eseguire transazioni senza alterare immediatamente il registro, il che aiuta a prevenire conflitti.

In Fabric, i nodi sono organizzati in diversi gruppi chiamati organizzazioni. I nodi possono assumere ruoli diversi, come mantenere il registro (nodi peer) o creare nuovi blocchi (orderers). Questa struttura aiuta a bilanciare il carico di lavoro tra i nodi, ma introduce anche potenziali punti di congestione.

#Identificazione dei Collo di Bottiglia in Fabric

Per scoprire dove Fabric potrebbe avere problemi di performance, sono stati condotti esperimenti. Durante questi test, il tasso di richiesta, che è quanto spesso le transazioni vengono inviate alla rete, è stato gradualmente aumentato. Osservando come i diversi nodi hanno risposto, sono stati identificati problemi chiave.

L'analisi ha rivelato che l'uso della CPU dei nodi peer era uno dei fattori più critici che influenzavano la capacità di elaborazione. Con l'aumento del tasso di richiesta, c'era un punto evidente in cui l'utilizzo della CPU si stabilizzava. Questo suggerisce che il sistema non poteva più gestire richieste aggiuntive in modo efficiente.

#Schemi di Utilizzo delle Risorse

Analizzando l'uso della CPU tra i vari nodi, è emerso che non tutti i peer condividevano il carico di lavoro in modo equo. Alcuni nodi stavano lavorando molto di più rispetto ad altri, contribuendo a una distribuzione sbilanciata delle risorse. Questo squilibrio potrebbe portare a ritardi, poiché non tutte le parti della rete stavano funzionando in modo ottimale.

L'analisi ha anche esaminato il traffico di rete, che è come i dati fluiscono dentro e fuori dai nodi. Per i nodi peer, l'uso della rete sembrava correlarsi con il tasso di richiesta. Tuttavia, alcuni peer stavano inviando più dati di altri, indicando che alcuni nodi stavano agendo come leader, ulteriormente stressando le loro capacità.

#Panoramica su Quorum

Quorum, un'altra blockchain permissionata significativa, è costruita su una versione modificata di Ethereum. Ha un processo più semplice, in cui le transazioni vengono ordinate e poi eseguite. Quorum supporta anche diversi modi per raggiungere il Consenso tra i nodi, il che significa che può operare secondo diverse regole a seconda del caso d'uso.

#Identificazione dei Collo di Bottiglia in Quorum

Per Quorum, è stato adottato un processo di test simile. Aumentando il tasso di richiesta, i ricercatori hanno potuto osservare come venivano utilizzate le diverse risorse mentre le transazioni fluivano attraverso la rete.

I risultati hanno indicato che, mentre l'uso della CPU e della rete aumentava con il tasso di richiesta, c'erano anche notevoli cali di performance in determinati punti. In particolare, sono state scoperte restrizioni su quante transazioni un cliente potesse inviare contemporaneamente, rivelandosi un ostacolo per una performance ottimale. Questa limitazione ha portato a un aumento delle transazioni rifiutate quando i clienti raggiungevano i loro limiti.

#Importanza della Gestione delle Transazioni

In Quorum, le transazioni sono classificate in tipi eseguibili e non eseguibili. Le transazioni non eseguibili devono attendere che le transazioni precedenti siano soddisfatte prima di poter essere elaborate. Con l'aumento del tasso di richiesta, i clienti hanno iniziato a raggiungere i limiti di capacità, causando il rifiuto di molte transazioni. Questo problema ha contribuito in modo significativo al calo complessivo delle performance.

#Conclusioni e Raccomandazioni

Attraverso queste analisi, diventa chiaro che sia Hyperledger Fabric che Quorum incontrano sfide che possono ostacolare le loro performance. In Fabric, il collo di bottiglia principale si trova nella fase di validazione, in particolare attorno a come le transazioni vengono controllate e confermate. Per Quorum, i limiti posti sulle sottomissioni di transazioni da parte dei clienti creano problemi significativi man mano che aumentano i tassi di richiesta.

Le ricerche future dovrebbero concentrarsi su come ottimizzare questi colli di bottiglia identificati. Utilizzare strumenti più specializzati per il monitoraggio e l'analisi può aiutare a individuare le aree specifiche che necessitano di miglioramenti. In generale, una comprensione più robusta dei fattori che influenzano la capacità di elaborazione nelle blockchain permissionate darà alle organizzazioni la possibilità di prendere decisioni informate sulle loro strategie di registro digitale.

#Pensieri Finali

La performance delle blockchain permissionate continua a essere un'area di ricerca e sviluppo attiva. Man mano che le aziende cercano di sfruttare questa tecnologia per vari applicativi, comprendere dove questi sistemi eccellono e dove faticano è cruciale. Adottando un approccio più standardizzato all'analisi delle performance e concentrandosi sui colli di bottiglia identificati, i praticanti possono gettare le basi per soluzioni blockchain più efficaci ed efficienti in futuro.