Novo Protocolo PBFT com Nós de Votação Reparáveis

O protocolo de consenso de Tolerância a Falhas Bizantinas (BFT) é essencial para a tecnologia blockchain. Uma das versões mais conhecidas desse protocolo é a Tolerância a Falhas Bizantinas Prática (PBFT). Esse método é fundamental para outros protocolos de consenso importantes, como Tendermint, HotStuff e LibraBFT. Em muitos cenários, os nós de votação podem falhar em momentos imprevisíveis, levando a incertezas sobre quantos nós estão disponíveis para votar. Essa incerteza complica a avaliação de sistemas blockchain baseados em PBFT, especialmente quando consideramos nós que podem ser reparados.

Nesta análise, apresentamos um novo protocolo de consenso PBFT que incorpora nós de votação reparáveis. Ao empregar um processo de Markov multidimensional e um método de tempo de primeira passagem, podemos estudar o desempenho desse novo sistema blockchain. Oferecemos insights sobre métricas-chave de desempenho, como taxa de transferência, disponibilidade e Confiabilidade do sistema blockchain com esses nós reparáveis. Também apresentamos um algoritmo aproximado para ajudar a calcular a taxa de transferência deste novo sistema baseado em PBFT. Vários exemplos numéricos ilustram nossas descobertas teóricas e mostram como diferentes parâmetros do sistema afetam o desempenho do sistema PBFT.

#Contexto sobre Problemas de Consenso em Blockchain

O problema de consenso em computação distribuída foi identificado pela primeira vez em 1980 e é frequentemente referido como o problema dos Generais Bizantinos. Com o crescimento das criptomoedas e da tecnologia blockchain, houve um foco significativo neste problema. Muitos métodos de consenso surgiram, e os BFTs, particularmente os PBFTs, são cruciais para o crescimento dos sistemas blockchain.

Diferente das blockchains públicas como o Bitcoin, que utilizam o método de Prova de Trabalho, o sistema baseado em PBFT geralmente envolve um grupo seleto de nós que operam sob o protocolo PBFT. Esses nós podem ser regulados de perto por uma entidade controladora. Se mais de dois terços dos nós de votação concordarem com uma proposta feita pelo nó principal, o consenso é alcançado. Esse sistema pode suportar falhas de até um terço dos nós, mesmo diante de ataques maliciosos, erros de software ou falhas de operadores.

Os sistemas baseados em PBFT oferecem vantagens como baixo consumo de energia, consenso rápido e escalabilidade. No entanto, eles também têm desvantagens, como sistemas inflexíveis onde os nós não podem entrar ou sair facilmente da rede. Pode surgir uma situação em que mais de um terço dos nós falham, e se esses nós não forem reparados rapidamente, o sistema não consegue alcançar um consenso. Essa limitação é prejudicial para a vivacidade, disponibilidade e segurança do sistema.

#Propondo um Novo Protocolo de Consenso PBFT

Para resolver esses problemas, propomos um novo protocolo de consenso PBFT que permite que os nós falhem e depois reentrem na rede após serem reparados. Esse processo possibilita um ambiente de votação dinâmico onde o número de nós ativos pode flutuar. Ao permitir que os nós saiam e reentrem, podemos avaliar a disponibilidade e segurança do sistema baseado em PBFT em tempo real. Nós reparáveis ajudam a manter a capacidade do sistema de alcançar consenso, mesmo quando muitos nós falham.

Este artigo foca na análise do desempenho e confiabilidade do sistema blockchain baseado em PBFT com esses nós de votação reparáveis. Usando um processo de Markov multidimensional e um método de tempo de primeira passagem, desenvolvemos métricas de desempenho, incluindo taxa de transferência, disponibilidade e confiabilidade. Enfatizamos o papel fundamental dos processos de Markov e da teoria de filas no estudo dos sistemas PBFT, pois oferecem insights valiosos sobre vários processos de consenso.

#Revisão da Literatura

A pesquisa atual sobre sistemas PBFT pode ser dividida em três categorias principais: otimização do protocolo de consenso PBFT, modelos analíticos para avaliar o desempenho do sistema e modelos de simulação para examinar como esses sistemas se comportam na prática.

#Desenvolvimento e Otimização do Protocolo de Consenso PBFT

Desde que o problema dos Generais Bizantinos foi introduzido, há uma crescente necessidade de implementar protocolos BFT em aplicações reais. Essa necessidade tem impulsionado a melhoria contínua dos métodos BFT. Diversas melhorias, como a criação de grupos de réplicas, uma estrutura hierárquica e a simplificação de processos, foram sugeridas para tornar os protocolos BFT mais práticos.

Em contraste com os protocolos PBFT tradicionais, nosso novo PBFT proposto permite que os nós saiam e reentrem na rede. Essa operação dinâmica pretende manter as vantagens do PBFT enquanto garante vivacidade, disponibilidade e segurança.

#Modelos Analíticos para Avaliação de Desempenho

O protocolo de consenso PBFT é um componente central dos sistemas blockchain, impactando significativamente sua eficiência geral, confiabilidade e tolerância a falhas. Com o uso crescente de BFT ou PBFT em cenários práticos, avaliar seu desempenho se tornou cada vez mais importante.

Em nosso artigo, utilizamos métodos analíticos, especialmente processos de Markov, para analisar o desempenho dos sistemas baseados em PBFT. Trabalhos anteriores que empregaram técnicas semelhantes contribuíram para o nosso entendimento do processo de votação e do comportamento geral do sistema.

#Modelos de Simulação para Estudo de Desempenho

Modelos de simulação são frequentemente usados para avaliar o comportamento de sistemas blockchain em casos onde modelos analíticos são muito complexos ou inviáveis. Esses modelos podem simular os principais cenários do PBFT e avaliar o quão bem eles se comportam sob diversas circunstâncias.

Da literatura, fica claro que a pesquisa existente se concentrou principalmente na melhoria dos protocolos PBFT e na avaliação do desempenho através de modelos analíticos ou de simulação. No entanto, ainda há uma lacuna na utilização de processos de Markov para avaliar sistemas PBFT com nós de votação reparáveis.

#Descrição do Modelo

Em nosso sistema blockchain baseado em PBFT com nós de votação reparáveis, delineamos suposições específicas sobre a falha dos nós e os processos de reparo, juntamente com parâmetros-chave essenciais para nossa análise posterior.

1. Falhas de Nós: Cada nó de votação pode falhar, e a duração até a falha segue uma distribuição exponencial. Uma vez que um nó falha, ele não pode participar novamente até ser reparado.

2. Processos de Reparo: Um nó de votação que falha entra em modo de reparo imediatamente, com a duração do reparo também seguindo uma distribuição exponencial.

3. Total de Nós de Votação: O número total de nós de votação é fixo durante a análise.

4. Processo de Votação: Cada nó só pode votar uma vez por rodada.

5. Probabilidade de Aprovação de Transações: Assumimos uma certa probabilidade para que os nós aprovem ou desaprovem pacotes de transações.

6. Julgamento do Resultado da Votação: Se o número de aprovações exceder dois terços do total de nós, a transação é confirmada como um bloco. Caso contrário, é considerada um bloco órfão.

7. Tempos de Criação e Retrocesso de Blocos: Os tempos para criar blocos e reverter blocos órfãos são assumidos idênticos e seguem uma distribuição exponencial.

8. Independência das Variáveis: Todas as variáveis aleatórias definidas são consideradas independentes.

Com essas suposições em mente, podemos analisar o comportamento do sistema e determinar a transição entre diferentes estados, como se uma transação é confirmada como um bloco ou tratada como um bloco órfão.

#Tempos de Geração de Blocos e Blocos Órfãos

Exploramos como os tempos para gerar blocos e blocos órfãos estão distribuídos. Os tempos que um pacote de transação leva para ser confirmado ou rejeitado podem ser modelados usando distribuições do tipo fase.

Ao analisar o processo de Markov, podemos determinar com que frequência as transações se tornam blocos ou blocos órfãos, o que é crucial para entender o desempenho do sistema. Uma vez que uma transação atinge um certo estado neste processo, isso marca o fim daquela rodada de votação, e uma nova rodada começa.

#Tempo de Geração de Blocos

O tempo que leva para um pacote de transação se tornar um bloco é crucial para entender o desempenho do sistema. Esse processo é modelado com um estado absorvente, onde a conclusão da votação leva a uma confirmação.

O tempo médio necessário para que uma transação seja confirmada também pode ser calculado, destacando como a eficiência pode ser medida em sistemas PBFT.

#Tempo de Geração de Bloco Órfão

Da mesma forma, o tempo necessário para classificar um pacote de transação como um bloco órfão é examinado. O tempo médio até que uma transação seja rejeitada fornece insights sobre com que frequência os nós não conseguem concordar com uma proposta.

Entender essas distribuições de tempo permite uma análise de desempenho mais profunda e modelagem do sistema blockchain baseado em PBFT com nós de votação reparáveis.

#Análise de Filas do Sistema Blockchain Baseado em PBFT

Ao empregar a teoria de filas, fornecemos um modelo para o sistema blockchain baseado em PBFT com nós de votação reparáveis. Isso nos permite analisar métricas-chave de forma eficaz.

#Chegadas de Transações

As transações chegam ao nosso sistema através de dois processos principais: transações externas e aquelas que são revertidas de blocos órfãos. Ambos os processos são críticos para entender como nosso sistema lida com dados.

As transações que entram no sistema são modeladas como uma combinação de processos de Poisson e distribuições do tipo fase. A taxa de chegada de transações externas impacta a rapidez com que o sistema pode responder a novos pedidos.

#Tempos de Serviço

O processo de confirmação de blocos envolve duas etapas: selecionar transações e, em seguida, anexar esses blocos à blockchain. Esse processo em duas etapas é modelado para capturar o tempo de serviço efetivamente.

A combinação de distribuições do tipo fase e exponencial nos ajuda a avaliar quão rapidamente os blocos podem ser confirmados e adicionados à blockchain.

#Vetores de Probabilidades Estacionárias

Usando o modelo de filas fornecido, podemos calcular probabilidades estacionárias para vários estados no sistema. Isso oferece insights sobre com que frequência o sistema está ocupado versus ocioso, bem como quão eficaz o sistema é em confirmar blocos consistentemente.

#Medidas de Desempenho do Sistema PBFT

Com a análise de filas em vigor, podemos derivar várias medidas de desempenho chave para nosso sistema blockchain baseado em PBFT com nós de votação reparáveis.

#Probabilidades de Não Ter Transações

Calcular a probabilidade estacionária de que nenhuma transação esteja presente no sistema ajuda a avaliar se os nós estão efetivamente engajados ou muito ociosos.

#Taxas de Confirmação de Blocos

Entender quão rapidamente os blocos podem ser confirmados fornece uma medida da taxa de transferência do sistema. Essa métrica é essencial para avaliar a eficiência do sistema baseado em PBFT.

#Cálculo da Taxa de Transferência

A taxa de transferência do sistema, definida como o número de blocos confirmados por segundo, é crucial para avaliar seu desempenho.

Também definimos a taxa de transferência de transações, que é o número de transações processadas por segundo. Isso ajuda a traduzir a eficiência de confirmação de blocos em experiência do usuário para aqueles envolvidos na rede blockchain.

#Análise de Confiabilidade do Sistema Blockchain Baseado em PBFT

A confiabilidade é um aspecto essencial de qualquer sistema blockchain. Estabelecemos dois novos processos de Markov para ajudar a analisar a confiabilidade do nosso sistema baseado em PBFT com nós de votação reparáveis.

#Inavailability Devida a Nós Falhados

Em circunstâncias em que muitos nós falham, o sistema pode se tornar indisponível. Esse cenário precisa ser modelado examinando como o número de nós falhados impacta a capacidade de gerar blocos.

#Indisponibilidade de Fatores Combinados

Também analisamos casos em que o sistema se torna indisponível devido a uma combinação de nós falhados e votos de desaprovação. Este modelo considera vários caminhos que podem dificultar o processo de consenso.

#Análise Numérica

A seção de análise numérica fornece algoritmos para calcular a taxa de transferência de transações e explora como vários parâmetros influenciam o desempenho do sistema PBFT.

#Impacto dos Parâmetros

Através de diferentes grupos de exemplos, avaliamos como parâmetros-chave afetam a taxa de transferência de transações e a disponibilidade.

As descobertas indicam que aumentar o número de nós de votação geralmente melhora a disponibilidade. No entanto, um número maior de nós também pode reduzir a taxa de transferência devido à complexidade adicional em alcançar consenso.

#Considerações Finais sobre Direções de Pesquisa

Resumimos a importância do novo protocolo PBFT com nós de votação reparáveis e suas possíveis aplicações. A metodologia utilizada aqui pode abrir caminho para melhorias adicionais em sistemas blockchain que exigem alta confiabilidade e desempenho.

Direções futuras de pesquisa incluem otimização de algoritmos para lidar com processos de Markov e explorar métodos de otimização estocástica para aprimorar os protocolos PBFT. Garantir segurança e eficiência continua sendo um foco vital para a evolução da tecnologia blockchain.

Os insights obtidos de nossa análise e experimentos numéricos oferecem um caminho para desenvolver sistemas baseados em PBFT mais confiáveis e eficientes que possam gerenciar efetivamente as condições variáveis em aplicações do mundo real.