概要はAIによって生成されますプラズマのスケーリングアーキテクチャ：コンセプトから遺産まで
プラズマが導入されたとき、それはイーサリアムのスケーリングの万能解として位置付けられていませんでした。これは特定の目的を持つアーキテクチャであり、計算とトランザクションをオフチェーンに移動させ、運営者の妥協があった場合にユーザーがL1に戻れるようにするものでした。理論上はシンプルに聞こえましたが、実際の実装では、コミュニティは以前は体系的に議論されてこなかったさまざまな問題を発見しました。
**シンプルさの崩壊**
実際の課題は、大規模な退出シナリオの詳細な分析から始まりました。システムは、協調的なユーザーの退出、悪意のある運営者の行動、長期間の異議申し立て、そして何よりもデータが利用できなくなる期間など、多くの極端なケースを処理しなければなりませんでした。これらのシナリオのそれぞれには、新たな検証レベルと安全性に関する新たな仮定が必要でした。これらの問題を解決しようとした結果、不正行為の証明や、完全な信頼なしにユーザーがどのように保護を得られるかの再考が行われました。
**最も重要な教訓：データの価値**
プラズマは、オンチェーンに最小限のデータを保持しようとしましたが、その制約は根本的な真実を示しました。検証可能なデータアクセスを必要としないスケーリングシステムは、ユーザーの安全性を脅かす脆弱性を導入します。この認識
原文表示プラズマが導入されたとき、それはイーサリアムのスケーリングの万能解として位置付けられていませんでした。これは特定の目的を持つアーキテクチャであり、計算とトランザクションをオフチェーンに移動させ、運営者の妥協があった場合にユーザーがL1に戻れるようにするものでした。理論上はシンプルに聞こえましたが、実際の実装では、コミュニティは以前は体系的に議論されてこなかったさまざまな問題を発見しました。
**シンプルさの崩壊**
実際の課題は、大規模な退出シナリオの詳細な分析から始まりました。システムは、協調的なユーザーの退出、悪意のある運営者の行動、長期間の異議申し立て、そして何よりもデータが利用できなくなる期間など、多くの極端なケースを処理しなければなりませんでした。これらのシナリオのそれぞれには、新たな検証レベルと安全性に関する新たな仮定が必要でした。これらの問題を解決しようとした結果、不正行為の証明や、完全な信頼なしにユーザーがどのように保護を得られるかの再考が行われました。
**最も重要な教訓：データの価値**
プラズマは、オンチェーンに最小限のデータを保持しようとしましたが、その制約は根本的な真実を示しました。検証可能なデータアクセスを必要としないスケーリングシステムは、ユーザーの安全性を脅かす脆弱性を導入します。この認識
