Sumber: Aptos Labs

Sejak kemunculan teknologi komputasi, insinyur dan peneliti terus menjelajahi bagaimana mendorong sumber daya komputasi ke batas kinerja mereka, berusaha memaksimalkan efisiensi sambil meminimalkan laten dari tugas komputasi. Kinerja tinggi dan laten rendah selalu menjadi dua pilar yang membentuk perkembangan ilmu komputer, memengaruhi berbagai bidang, termasuk CPU, FPGA, sistem basis data, serta kemajuan terbaru dalam infrastruktur kecerdasan buatan dan sistem blockchain. Dalam upaya mencapai kinerja tinggi, teknologi pipeline telah menjadi alat yang tak tergantikan. Sejak diperkenalkan pada tahun 1964 dengan IBM System/360 [1], itu telah menjadi inti desain sistem kinerja tinggi, mendorong diskusi kunci dan inovasi dalam bidang ini.

Teknologi pipeline tidak hanya diterapkan dalam perangkat keras tetapi juga banyak digunakan dalam basis data. Sebagai contoh, Jim Gray memperkenalkan metode paralel pipeline dalam karyanya Sistem Database Berkinerja Tinggi [2]. Metode ini mendekomposisi kueri basis data kompleks menjadi beberapa tahap dan menjalankannya secara bersamaan, sehingga meningkatkan efisiensi dan kinerja. Teknologi pipeline juga sangat penting dalam kecerdasan buatan, terutama dalam kerangka kerja deep learning TensorFlow yang banyak digunakan. Itu memanfaatkan paralelisme pipeline data untuk menangani pra-pemrosesan data dan pengambilan data, memastikan aliran data lancar untuk pelatihan dan inferensi, membuat alur kerja AI lebih cepat dan lebih efisien [3].

Blockchain tidak terkecuali. Fungsionalitas inti nya mirip dengan basis data, memproses transaksi dan memperbarui status, namun dengan tantangan tambahan dari konsensus tahan kesalahan Byzantine. Meningkatkan throughput blockchain (transaksi per detik) dan mengurangi laten (waktu hingga konfirmasi final) terletak pada mengoptimalkan interaksi antara berbagai tahap—pengurutan, eksekusi, pengajuan, dan sinkronisasi transaksi—di bawah beban tinggi. Tantangan ini sangat kritis dalam skenario throughput tinggi, karena desain tradisional kesulitan untuk menjaga laten rendah.

Untuk menjelajahi gagasan-gagasan ini, mari kita kembali ke analogi yang akrab: pabrik otomotif. Memahami bagaimana lini perakitan merevolusi manufaktur membantu kita menghargai evolusi saluran blockchain - dan mengapa desain generasi berikutnya seperti Zaptos[8] mendorong kinerja blockchain ke tingkat baru.

Dari Pabrik Mobil ke Blockchain

Bayangkan Anda adalah pemilik pabrik otomotif dengan dua tujuan utama:

· Maksimalkan throughput: Kumpulkan sebanyak mungkin mobil setiap hari.

· Meminimalkan laten: Memperpendek waktu yang dibutuhkan untuk membangun setiap mobil.

Sekarang, bayangkan tiga jenis pabrik:

Pabrik Sederhana

Di pabrik sederhana, sekelompok pekerja serbaguna merakit mobil langkah demi langkah. Satu pekerja merakit mesin, yang lain memasang roda, dan seterusnya—menghasilkan satu mobil pada satu waktu.

Apa masalahnya? Beberapa pekerja sering kali menganggur, dan efisiensi produksi secara keseluruhan rendah karena tidak ada yang bekerja pada bagian-bagian yang berbeda dari mobil yang sama secara bersamaan.

Pabrik Ford

Masuk ke jalur perakitan Ford [4]! Di sini, setiap pekerja fokus pada satu tugas. Mobil bergerak sepanjang sabuk konveyor, dan saat melintas, setiap pekerja spesialis menambahkan bagian mereka sendiri.

Apa yang terjadi? Beberapa mobil berada dalam tahap perakitan yang berbeda secara bersamaan, dan semua pekerja sibuk. Throughput meningkat secara signifikan, tetapi setiap mobil masih harus melewati setiap pekerja satu per satu, yang berarti waktu penundaan per mobil tetap tidak berubah.

Pabrik Ajaib

Sekarang, bayangkan pabrik ajaib di mana semua pekerja dapat bekerja pada mobil yang sama pada saat yang bersamaan! Tidak perlu memindahkan mobil dari satu stasiun ke stasiun berikutnya; setiap bagian mobil sedang dibangun secara bersamaan.

Apa hasilnya? Mobil dirakit dengan kecepatan rekor, dengan setiap langkah berjalan seiring. Ini adalah skenario ideal untuk menyelesaikan masalah throughput dan latency.

Sekarang, dengan pembahasan pabrik mobil selesai—bagaimana dengan blockchain? Ternyata merancang blockchain berkinerja tinggi tidak begitu berbeda dari mengoptimalkan garis perakitan.

Blockchain sebagai Pabrik Mobil

Dalam blockchain, memproses blok mirip dengan merakit mobil. Analoginya adalah sebagai berikut:

· Workers = Sumber daya Validator

· Mobil = Sebuah blok

Tugas perakitan = Tahapan seperti konsensus, eksekusi, dan pengajuan

Sama seperti pabrik sederhana yang memproses satu mobil pada satu waktu, jika sebuah blockchain memproses satu blok pada satu waktu, hal ini mengakibatkan penggunaan sumber daya yang tidak efisien. Sebaliknya, desain blockchain modern bertujuan untuk berfungsi seperti lini perakitan Ford—menangani berbagai tahap dari beberapa blok secara bersamaan. Inilah tempat teknologi jalur masuk ke dalam permainan.

Evolusi Pipa Blockchain

Arsitektur Tradisional: Blockchain Berurutan

Bayangkan blockchain yang memproses blok secara berurutan. Validator perlu:

1. Terima proposal blok.

2. Melaksanakan blok untuk memperbarui status blockchain.

3. Lanjutkan konsensus pada keadaan tersebut.

4. Menyimpan status ke database.

5. Mulai konsensus untuk blok berikutnya.

Apa masalahnya?

· Pelaksanaan dan pengajuan berada di jalur kritis dari proses konsensus.

Setiap contoh konsensus harus menunggu yang sebelumnya selesai sebelum memulai.

Pengaturan ini seperti pabrik masa pra-Ford: para pekerja (sumber daya) sering kali menganggur ketika fokus pada satu blok (mobil) pada satu waktu. Sayangnya, banyak blockchain yang ada masih termasuk dalam kategori ini, mengakibatkan throughput rendah dan laten tinggi.

Aptos: Kinerja Paralel

Diem memperkenalkan arsitektur pipeline yang memisahkan eksekusi dan pengiriman dari fase konsensus, sambil juga mengadopsi desain pipeline untuk konsensus itu sendiri.

· Eksekusi dan Pengiriman Asynchronous [5]: Validator pertama-tama mencapai konsensus pada blok, kemudian menjalankan blok berdasarkan status blok induk. Begitu ditandatangani oleh jumlah validator yang diperlukan, statusnya dipertahankan ke penyimpanan.

Konsensus Pipa (Jolteon[6]): Instance konsensus baru dapat dimulai sebelum yang sebelumnya selesai, seperti garis perakitan yang bergerak.

Ini meningkatkan throughput dengan memungkinkan blok yang berbeda berada di tahap yang berbeda secara bersamaan, mengurangi waktu blok secara signifikan hanya menjadi dua keterlambatan pesan. Namun, desain berbasis pemimpin Jolteon bisa menyebabkan bottleneck, karena pemimpin menjadi kelebihan beban selama distribusi transaksi.

Aptos lebih mengoptimalkan pipa dengan Quorum Store[7], mekanisme yang memisahkan distribusi data dari konsensus. Quorum Store tidak lagi bergantung pada satu pemimpin untuk menyiaran blok data besar dalam protokol konsensus tapi memisahkan distribusi data dari pengurutan metadata, memungkinkan validator untuk mendistribusikan data secara asinkron dan konkuren. Desain ini memanfaatkan bandwidth total semua validator, secara efektif menghilangkan bottleneck pemimpin dalam konsensus.

Ilustrasi: Bagaimana Quorum Store menyeimbangkan pemanfaatan sumber daya berdasarkan protokol konsensus berbasis pemimpin.

Dengan ini, blockchain Aptos telah menciptakan "pabrik Ford" dari blockchain. Sama seperti jalur perakitan Ford merevolusi produksi mobil — berbagai tahap mobil yang berbeda terjadi secara bersamaan — Aptos memproses berbagai tahap blok yang berbeda secara bersamaan. Sumber daya masing-masing validator dimanfaatkan sepenuhnya, memastikan tidak ada bagian dari proses yang menunggu. Orkestrasi cerdas ini menghasilkan sistem throughput tinggi, menjadikan Aptos platform yang kuat untuk memproses transaksi blockchain secara efisien dan terukur.

Ilustrasi: Pengolahan pipa dari blok-blok berturut-turut dalam blockchain Aptos. Validator dapat melakukan pipelining tahap-tahap berbeda dari blok-blok berturut-turut untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan meningkatkan throughput.

Meskipun throughput penting, latensi end-to-end—waktu dari pengiriman transaksi hingga konfirmasi akhir—sama pentingnya. Untuk aplikasi seperti pembayaran, keuangan terdesentralisasi (DeFi), dan gaming, setiap milidetik sangat berharga. Banyak pengguna telah mengalami keterlambatan selama acara lalu lintas tinggi karena setiap transaksi harus melewati serangkaian tahap secara berurutan: komunikasi klien - node penuh - validator, konsensus, eksekusi, validasi status, pengiriman, dan sinkronisasi node penuh. Di bawah beban tinggi, tahapan seperti eksekusi dan sinkronisasi node penuh menambahkan lebih banyak keterlambatan.

Ilustrasi: Arsitektur pipa dari blockchain Aptos. Diagram menunjukkan klien Ci, node penuh Fi, dan validator Vi. Setiap kotak mewakili tahap blok transaksi dalam blockchain yang dilalui dari kiri ke kanan. Pipa terdiri dari lima tahap: konsensus (termasuk distribusi dan pemesanan), eksekusi, validasi, pengajuan, dan sinkronisasi node penuh.

Ini seperti pabrik Ford: meskipun jalur perakitan memaksimalkan jumlah produksi secara keseluruhan, setiap mobil masih harus melalui setiap pekerja secara berurutan, sehingga waktu penyelesaian lebih lama. Untuk benar-benar mendorong kinerja blockchain ke batasnya, kita perlu membangun “pabrik ajaib”—di mana tahapan-tahapan ini berjalan secara paralel.

Zaptos: Bergerak Menuju Latensi Blockchain Optimal

Zaptos[8] mengurangi laten melalui tiga optimisasi kunci tanpa mengorbankan throughput.

· Eksekusi Optimis: Mengurangi latensi pipa dengan memulai eksekusi segera setelah menerima proposal blok. Validator segera menambahkan blok ke dalam pipa dan berspekulasi tentang eksekusi setelah blok induk selesai. Node penuh juga melakukan eksekusi optimis setelah menerima proposal dari validator untuk memverifikasi bukti keadaan.

· Pengiriman Optimis: Menulis ke penyimpanan segera setelah eksekusi blok—bahkan sebelum validasi status. Ketika validator akhirnya mengesahkan status, hanya sedikit pembaruan yang diperlukan untuk menyelesaikan pengiriman. Jika suatu blok pada akhirnya tidak diurutkan, status yang dikirim secara optimis digulirkan kembali untuk menjaga konsistensi.

Validasi Cepat: Validator mulai validasi status blok yang dieksekusi secara paralel selama putaran konsensus terakhir, tanpa menunggu konsensus selesai. Optimasi ini biasanya mengurangi latensi pipeline sebanyak satu putaran dalam skenario umum.

Ilustrasi: Arsitektur pipa paralel dari Zaptos. Semua tahapan kecuali konsensus efektif tersembunyi dalam tahap konsensus, mengurangi latensi ujung-ke-ujung.

Melalui optimisasi ini, Zaptos efektif menyembunyikan latensi dari tahapan pipeline lain dalam tahap konsensus. Sebagai hasilnya, jika blockchain mengadopsi protokol konsensus dengan latensi optimal, latensi blockchain secara keseluruhan juga dapat mencapai optimumnya!

Omong Kosong Tidak Berguna; Data Berbicara Untuk Dirinya Sendiri

Kami mengevaluasi kinerja end-to-end Zaptos melalui eksperimen yang didistribusikan secara geografis, menggunakan Aptos sebagai dasar kinerja tinggi. Untuk lebih jelasnya, lihat paper [8].

Di Google Cloud, kami mensimulasikan jaringan terdesentralisasi secara global yang terdiri dari 100 validator dan 30 node penuh, tersebar di 10 wilayah, menggunakan mesin kelas komersial yang mirip dengan yang digunakan dalam implementasi Aptos.

Throughput-Latensi

Ilustrasi: Perbandingan Kinerja Blockchain Zaptos dan Aptos.

Grafik di atas membandingkan hubungan antara latensi ujung ke ujung dan throughput untuk kedua sistem. Keduanya mengalami peningkatan latensi yang bertahap seiring dengan peningkatan beban, dengan lonjakan tajam pada kapasitas maksimum. Namun, Zaptos secara konsisten menunjukkan latensi yang lebih stabil sebelum mencapai throughput puncak, mengurangi latensi sebesar 160 milidetik di bawah beban rendah dan lebih dari 500 milidetik di bawah beban tinggi.

Dengan mengesankan, Zaptos mencapai laten sub-detik pada 20k TPS di lingkungan mainnet berkecepatan produksi—terobosan ini membuat aplikasi dunia nyata yang membutuhkan kecepatan dan skalabilitas menjadi kenyataan.

Pemecahan Latensi

Ilustrasi: Rincian Latensi dari Blockchain Aptos.

Ilustrasi: Rincian Latensi dari Zaptos.

Diagram pemecahan laten memberikan pandangan detail tentang durasi setiap tahapan pipa untuk validator dan node lengkap. Wawasan kunci termasuk:

· Hingga 10k TPS: Latensi keseluruhan Zaptos hampir identik dengan latensi konsensusnya, karena tahapan eksekusi optimis, validasi, dan tahapan pengajuan optimis efektif "tersembunyi" dalam tahapan konsensus.

· Di atas 10k TPS: Saat waktu eksekusi optimis dan sinkronisasi node penuh meningkat, tahap-tahap non-konsensus menjadi lebih signifikan. Namun, Zaptos secara signifikan mengurangi laten keseluruhan dengan tumpang tindih sebagian besar tahap. Misalnya, pada 20k TPS, laten total dasar adalah 1,32 detik (konsensus 0,68 detik, tahap lain 0,64 detik), sementara Zaptos mencapai 0,78 detik (konsensus 0,67 detik, tahap lain 0,11 detik).

Kesimpulan

Evolusi arsitektur blockchain mirip dengan transformasi dalam manufaktur—dari alur kerja berurutan sederhana menjadi jalur perakitan yang sangat paralel. Pendekatan pipa Aptos secara signifikan meningkatkan throughput, sementara Zaptos mengambil langkah lebih jauh dengan mengurangi laten menjadi level sub-detik, menjaga TPS tinggi. Sama halnya dengan arsitektur komputasi modern yang memanfaatkan paralelisme untuk memaksimalkan efisiensi, blockchain harus terus mengoptimalkan desain mereka untuk menghilangkan laten yang tidak perlu. Dengan mengoptimalkan pipa blockchain sepenuhnya untuk laten terendah, Zaptos membuka jalan bagi aplikasi blockchain dunia nyata yang membutuhkan kecepatan dan skalabilitas.

Penafian:

1. Artikel ini diambil dari [BlokBeats], dan hak cipta dimiliki oleh penulis asli [Aptos Labs]. Jika Anda memiliki keberatan terhadap pembaruan, silakan hubungi Gate Belajartim, dan tim akan menanganinya secepat mungkin sesuai dengan prosedur yang relevan.

2. Penyangkalan: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini hanya mewakili pandangan pribadi penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.

3. Versi bahasa lain dari artikel diterjemahkan oleh tim Gate Learn. Artikel yang diterjemahkan mungkin tidak boleh disalin, didistribusikan, atau diplagiat tanpa menyebutkan Gate.io.