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Ottimizzare le connessioni dei miner nelle reti blockchain

I minatori aumentano i guadagni grazie a collegamenti strategici e minore latenza.

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Indice

Il mining nelle reti blockchain, specialmente quelle che usano il proof-of-work, è diventato abbastanza costoso. I miner hanno bisogno di hardware speciale per risolvere rapidamente problemi matematici complessi, il che consuma un sacco di elettricità. Ogni volta che un miner aggiunge con successo un blocco alla blockchain, riceve una ricompensa, che aiuta a coprire questi costi elevati. Quindi, i miner cercano sempre modi per aumentare il numero di blocchi e massimizzare i loro profitti.

Un fattore importante che influisce sulle Ricompense del mining è quanto i miner siano connessi nella Rete. Se un miner vuole guadagnare di più, deve scegliere con chi connettersi con attenzione. L'obiettivo è avere Connessioni a bassa Latenza con altri miner, il che significa che le informazioni possono essere condivise più rapidamente.

La Sfida della Latenza nel Mining

Quando un miner aggiunge un blocco alla blockchain, quel blocco deve essere condiviso rapidamente con altri miner. Se ci mette troppo, il blocco potrebbe essere ignorato, risultando in ricompense perse. La condivisione veloce è fondamentale perché se il blocco di un miner non viene condiviso abbastanza in fretta, può portare a un fork nella blockchain, dove diversi miner lavorano su versioni diverse della blockchain. Questa situazione può causare confusione e può danneggiare le ricompense che i miner guadagnano.

Il tempo che impiega un blocco a viaggiare attraverso la rete può variare notevolmente. Può andare da una frazione di secondo a pochi secondi. Fattori come la distanza tra i miner e il numero di connessioni tra loro influenzano molto questo tempo. Poiché i blocchi vengono minati frequentemente-talvolta ogni pochi secondi-ogni piccolo ritardo può avere un impatto significativo sui potenziali guadagni del miner.

Per mitigare i problemi di latenza, i miner spesso investono in connessioni internet ad alta velocità o utilizzano reti private che riducono il tempo necessario per la propagazione dei blocchi. Tuttavia, la ricerca ha dimostrato che massimizzare le ricompense non riguarda solo la velocità; si tratta anche di avere connessioni efficienti. Un miner può aiutare involontariamente gli altri essendo ben connesso lui stesso, il che può portare a meno ricompense per lui se le sue connessioni danno troppo vantaggio agli altri.

Strategie di Mining

I miner adottano spesso varie strategie per aumentare i loro profitti. Queste possono includere la scelta di luoghi dove l'elettricità è più economica, l'ottimizzazione delle prestazioni dell'hardware o la formazione di pool di mining dove le ricompense sono condivise tra i membri. All'interno di questi pool, i membri possono coordinare i loro sforzi, rendendo più facile estrarre blocchi collettivamente e garantire un reddito più costante.

Tuttavia, il modo in cui i miner si connettono nella rete gioca un ruolo cruciale nel loro successo. Se un miner si connette in modo inefficiente, potrebbe perdere opportunità di guadagnare ricompense. Pertanto, la selezione di quali miner connettersi diventa una decisione strategica.

Analizzare le Strutture della Rete

Per comprendere meglio le complessità delle connessioni di mining, i ricercatori studiano la struttura della rete stessa. Guardano a come i miner sono connessi e come ciò influisce sull'efficienza complessiva del processo di mining. Comprendendo queste connessioni, i miner possono prendere decisioni più informate su chi connettere per ridurre la latenza e massimizzare le ricompense.

In questo contesto, alcuni ricercatori propongono modelli che aiutano i miner a fare scelte migliori sulle loro connessioni. Simulando diversi scenari di rete, possono analizzare come configurazioni specifiche migliorano o ostacolano le prestazioni del mining. Studiano varie strategie di connessione e le applicano a impostazioni di mining reali per vedere quali producono i migliori risultati.

Un Nuovo Approccio all'Ottimizzazione delle Connessioni

Un approccio recente coinvolge inquadrare il problema di collegare i miner come un tipo di gioco. In questo scenario, i miner sono visti come giocatori che devono decidere come connettersi con gli altri considerando le azioni dei loro concorrenti. Invece di connettersi casualmente, i miner possono selezionare strategicamente le connessioni in base al loro potenziale di migliorare le ricompense.

Il nuovo metodo prevede l'uso di un modello che aiuta i miner a conoscere l’ambiente circostante e le potenziali ricompense legate a diverse connessioni. Questo modello consente ai miner, anche con conoscenze parziali della rete complessiva, di fare scelte migliori sulle loro connessioni.

Utilizzare Algoritmi di Bandit per Migliori Connessioni

L'allocazione efficace delle connessioni viene affrontata attraverso un tipo specifico di algoritmo chiamato algoritmi multi-armed bandit. Questo tipo di algoritmo aiuta i miner a esplorare varie opzioni di connessione e a imparare quali configurazioni portano alle migliori ricompense nel tempo. Applicando feedback dai turni di mining precedenti, i miner possono adattare le loro strategie in modo efficace.

In questo modello, ai miner viene data una rappresentazione numerica della loro posizione nella rete. Questa rappresentazione li aiuta a valutare l'efficacia delle loro connessioni. Nel tempo, i miner possono migliorare la loro comprensione di quanto siano ben connessi rispetto agli altri, il che a sua volta consente loro di prendere decisioni migliori nei turni di mining futuri.

Simulazione e Validazione Sperimentale

Per testare l'efficacia di questo approccio, i ricercatori hanno sviluppato simulazioni che rispecchiano ambienti di mining reali. Queste simulazioni consentono loro di sperimentare diverse strategie di connessione e di confrontarle con metodi tradizionali. Analizzando le prestazioni di varie configurazioni, i ricercatori possono valutare il potenziale per migliorare le ricompense.

I risultati mostrano che selezionare strategicamente le connessioni porta a risultati migliori rispetto a scelte casuali o semplici euristiche. I miner che utilizzano questo approccio avanzato tendono a ottenere ricompense più alte perché possono muoversi meglio nel complesso panorama delle connessioni di mining.

Applicazione dei Risultati della Ricerca nel Mondo Reale

Nel mondo reale, i miner affrontano frequentemente sfide basate sulle loro posizioni geografiche e sulla distribuzione della potenza di hashing nella rete. Ad esempio, i miner in regioni con concentrazioni di potenza di hashing più basse possono avere difficoltà a guadagnare ricompense rispetto a quelli in aree con alta potenza di hashing. I risultati di questa ricerca sottolineano che una selezione accurata delle connessioni può aiutare a mitigare queste difficoltà.

Scegliendo con saggezza le connessioni, i miner in posizioni meno ideali possono aumentare la loro competitività. Questa capacità è essenziale in un mercato dove ogni vantaggio conta. La ricerca incoraggia i miner a pensare strategicamente alle loro connessioni di rete per migliorare la loro posizione nel panorama blockchain.

L'Importanza dell'Apprendimento Continuo

Man mano che il panorama del mining evolve, anche le strategie adottate dai miner devono farlo. La ricerca suggerisce che i miner dovrebbero dare priorità all'apprendimento continuo sulle loro connessioni di rete e su come ottimizzarle nel tempo. Adottando una mentalità di miglioramento, i miner possono adattarsi a nuove sfide e posizionarsi per ricompense migliori.

Simulando diverse reti di mining, i ricercatori possono fornire preziose intuizioni su come i miner possono migliorare le loro strategie. Queste intuizioni possono aiutare i miner ad adattare i loro approcci per rimanere competitivi, anche quando le condizioni cambiano.

Direzioni Future nella Ricerca delle Strategie di Mining

Man mano che il campo del mining blockchain continua a crescere, ci saranno molte opportunità per ulteriori ricerche. Il lavoro futuro potrebbe concentrarsi sulle dinamiche delle reti di mining, dove più miner sono autorizzati a fare scelte strategiche simultaneamente. Comprendere come si comportano queste reti e come i miner possono interagire in modo più efficace sarà fondamentale.

Inoltre, i ricercatori potrebbero esplorare modi per sviluppare modelli più precisi per stimare la topologia della rete. Stime migliori possono migliorare notevolmente la capacità dei miner di selezionare connessioni efficaci, portando infine a ricompense migliorate.

Conclusione

Il panorama del mining blockchain è complesso e competitivo. Le strategie che i miner usano per connettersi tra loro giocano un ruolo cruciale nel determinare il loro successo. Attraverso ricerche continue e l'applicazione di modelli avanzati, i miner possono imparare a navigare le loro reti in modo più efficace.

Dando priorità a connessioni strategiche e sfruttando le intuizioni ottenute dalle simulazioni, i miner possono aumentare le loro ricompense e mantenere un vantaggio competitivo. Man mano che la tecnologia blockchain continua a evolversi, l'importanza di queste strategie crescerà, rendendo essenziale per i miner rimanere informati sulle migliori pratiche e le tendenze emergenti.

Fonte originale

Titolo: Cobalt: Optimizing Mining Rewards in Proof-of-Work Network Games

Estratto: Mining in proof-of-work blockchains has become an expensive affair requiring specialized hardware capable of executing several megahashes per second at huge electricity costs. Miners earn a reward each time they mine a block within the longest chain, which helps offset their mining costs. It is therefore of interest to miners to maximize the number of mined blocks in the blockchain and increase revenue. A key factor affecting mining rewards earned is the connectivity between miners in the peer-to-peer network. To maximize rewards a miner must choose its network connections carefully, ensuring existence of paths to other miners that are on average of a lower latency compared to paths between other miners. We formulate the problem of deciding whom to connect to for miners as a combinatorial bandit problem. Each node picks its neighbors strategically to minimize the latency to reach 90\% of the hash power of the network relative to the 90-th percentile latency from other nodes. A key contribution of our work is the use of a network coordinates based model for learning the network structure within the bandit algorithm. Experimentally we show our proposed algorithm outperforming or matching baselines on diverse network settings.

Autori: Arti Vedula, Abhishek Gupta, Shaileshh Bojja Venkatakrishnan

Ultimo aggiornamento: 2023-07-10 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.04695

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04695

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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