Semalam saya membaca lagi whitepaper Succinct Attestation milik @Dusk , hasilnya tetap saja macet di angka “64”. Agak memalukan untuk diceritakan.
Saya bergumul lama dengan whitepaper edisi 2024 dan materi teknis, baru sadar bahwa sejak awal saya memahaminya keliru: materi awal Dusk menulis “64 Provisioners”, sementara di whitepaper versi 2024 dijelaskan lebih lanjut mekanisme credits dari komite; bobot suara dihitung berdasarkan credits, jadi “64” tidak bisa disederhanakan sebagai 64 node.
Provisioner berpartisipasi melalui stake untuk menentukan pemilihan acak yang deterministik. Begitu terpilih, mereka mungkin mendapatkan satu atau lebih credits.
Setelah paham ini, pertanyaan yang benar-benar saya pedulikan berubah: bukan berapa banyak node yang dimiliki Dusk, melainkan berapa banyak Provisioner yang benar-benar memegang credits tersebut. Jika satu node mendapatkan beberapa credits, maka bobot suara efektif pada putaran ini akan jauh lebih tinggi. Jumlah node hanya menunjukkan berapa banyak pihak yang ikut berpartisipasi; cara pembagian credits-lah yang membuat gambaran distribusi kekuatan konsensus menjadi lebih mendekati kenyataan.
Saya kemudian bolak-balik mencari di Explorer dan sumber publik, untuk melihat apakah ada data yang bisa dilacak dalam jangka panjang seperti konsentrasi staking, distribusi credits, atau distribusi geografis node. Sementara ini belum menemukan rangkuman resmi yang lengkap.
Namun, hal ini saja tidak cukup untuk langsung menyimpulkan bahwa Dusk itu terpusat. Menurut saya, yang layak terus dipantau adalah: apakah ke depannya kita bisa melihat data seperti persentase staking para N teratas, distribusi credits, dan struktur wilayah. Hanya jika data-data itu perlahan dilengkapi, barulah penilaian terhadap tingkat desentralisasi Succinct Attestation punya dasar yang kuat.
Pada akhirnya, mekanisme random committee itu sendiri memang menukar skala partisipasi yang lebih kecil dengan finalitas deterministik yang lebih cepat; dan siapa pun yang memegang credits lebih banyak, dialah yang memiliki bobot suara efektif lebih besar pada putaran tersebut.
Inilah juga data yang paling ingin saya telusuri saat meneliti mekanisme konsensus $DUSK .
#dusk $DUSK @Dusk
Saya bergumul lama dengan whitepaper edisi 2024 dan materi teknis, baru sadar bahwa sejak awal saya memahaminya keliru: materi awal Dusk menulis “64 Provisioners”, sementara di whitepaper versi 2024 dijelaskan lebih lanjut mekanisme credits dari komite; bobot suara dihitung berdasarkan credits, jadi “64” tidak bisa disederhanakan sebagai 64 node.
Provisioner berpartisipasi melalui stake untuk menentukan pemilihan acak yang deterministik. Begitu terpilih, mereka mungkin mendapatkan satu atau lebih credits.
Setelah paham ini, pertanyaan yang benar-benar saya pedulikan berubah: bukan berapa banyak node yang dimiliki Dusk, melainkan berapa banyak Provisioner yang benar-benar memegang credits tersebut. Jika satu node mendapatkan beberapa credits, maka bobot suara efektif pada putaran ini akan jauh lebih tinggi. Jumlah node hanya menunjukkan berapa banyak pihak yang ikut berpartisipasi; cara pembagian credits-lah yang membuat gambaran distribusi kekuatan konsensus menjadi lebih mendekati kenyataan.
Saya kemudian bolak-balik mencari di Explorer dan sumber publik, untuk melihat apakah ada data yang bisa dilacak dalam jangka panjang seperti konsentrasi staking, distribusi credits, atau distribusi geografis node. Sementara ini belum menemukan rangkuman resmi yang lengkap.
Namun, hal ini saja tidak cukup untuk langsung menyimpulkan bahwa Dusk itu terpusat. Menurut saya, yang layak terus dipantau adalah: apakah ke depannya kita bisa melihat data seperti persentase staking para N teratas, distribusi credits, dan struktur wilayah. Hanya jika data-data itu perlahan dilengkapi, barulah penilaian terhadap tingkat desentralisasi Succinct Attestation punya dasar yang kuat.
Pada akhirnya, mekanisme random committee itu sendiri memang menukar skala partisipasi yang lebih kecil dengan finalitas deterministik yang lebih cepat; dan siapa pun yang memegang credits lebih banyak, dialah yang memiliki bobot suara efektif lebih besar pada putaran tersebut.
Inilah juga data yang paling ingin saya telusuri saat meneliti mekanisme konsensus $DUSK .
#dusk $DUSK @Dusk
