マグリブの後、私は黄昏(Dusk)のコンセンサスノートを掘り進めるうちに、そこにずっと居座っている静かな統計的ギャップに何度も行き着きました。@Dusk
簡潔なアテステーション(Succinct Attestation)の設計は、決定的ファイナリティを目指しています。いったんブロックがラティファイされると、通常の条件下では最終として扱われ、プロトコル上、通常運用ではユーザーに見えるリオーグ(reorg)が発生しないはずです。
ただし、遅延や混雑によって、同じラウンドで複数のイテレーションがコンセンサスに到達してしまうと、フォークは起こりえます。公式のルールはシンプルで、常に最小のイテレーションのブロックを保持し、他を破棄します。また、ローリング・ファイナリティもあります。ブロックはまず受理された状態になりますが、まだアテステーションされた段階にある間は置き換え可能で、その後のブロックが確認してはじめて不変になります。
肝心なのはその統計的な一点です。1,000回の試行で3つのフォークが見えるのは、100,000回の試行で300のフォークが見えるのと、単に生のレートだけを見るなら同じに見えてしまう。標準誤差や95%信頼区間がなければ、その推定が安定しているのか、それとも単なるノイズなのか判別できません。適切なテストには、提案されているような100,000件のランダムなバリデータ遅延プロファイルや、複数のレイテンシパターンのような大規模なサンプルサイズが必要で、親切なネットワークモデルひとつだけでは足りません。
公式ドキュメントではフォークのルールと、低レイテンシのファイナリティを謳っています。しかし、歪んだり好ましくない遅延下で、信頼区間つきの大規模結果を公開してはいません。
その統計的ギャップは、私が予想していたよりも無視しづらいものでした。観測された低いフォーク率は有用です。ネットワークが混み合ったとき、その率がどれほど不確かになるのかを知ることこそが、実際に信頼を築きます。とはいえ、その統計レイヤーが公開資料に出てくるのかどうか、まだ考え中です。
#dusk $DUSK
簡潔なアテステーション(Succinct Attestation)の設計は、決定的ファイナリティを目指しています。いったんブロックがラティファイされると、通常の条件下では最終として扱われ、プロトコル上、通常運用ではユーザーに見えるリオーグ(reorg)が発生しないはずです。
ただし、遅延や混雑によって、同じラウンドで複数のイテレーションがコンセンサスに到達してしまうと、フォークは起こりえます。公式のルールはシンプルで、常に最小のイテレーションのブロックを保持し、他を破棄します。また、ローリング・ファイナリティもあります。ブロックはまず受理された状態になりますが、まだアテステーションされた段階にある間は置き換え可能で、その後のブロックが確認してはじめて不変になります。
肝心なのはその統計的な一点です。1,000回の試行で3つのフォークが見えるのは、100,000回の試行で300のフォークが見えるのと、単に生のレートだけを見るなら同じに見えてしまう。標準誤差や95%信頼区間がなければ、その推定が安定しているのか、それとも単なるノイズなのか判別できません。適切なテストには、提案されているような100,000件のランダムなバリデータ遅延プロファイルや、複数のレイテンシパターンのような大規模なサンプルサイズが必要で、親切なネットワークモデルひとつだけでは足りません。
公式ドキュメントではフォークのルールと、低レイテンシのファイナリティを謳っています。しかし、歪んだり好ましくない遅延下で、信頼区間つきの大規模結果を公開してはいません。
その統計的ギャップは、私が予想していたよりも無視しづらいものでした。観測された低いフォーク率は有用です。ネットワークが混み合ったとき、その率がどれほど不確かになるのかを知ることこそが、実際に信頼を築きます。とはいえ、その統計レイヤーが公開資料に出てくるのかどうか、まだ考え中です。
#dusk $DUSK
