#newt $NEWT На основе собственных измерений для Newton Mainnet Beta я считаю, что слепое восхваление на рынке скрывает смертельную архитектурную уязвимость. Розничные пользователи воспринимают «лимит на авторизацию» как универсальный щит, по сути превращая поле боя в сейф. В области автоматизированного риск-контроля ядро — не «лимиты», а действенность «актуальности данных по времени».
Я поднял у себя локально full node и подробно разобрал механизм агрегации BLS-подписей. От извлечения данных из источников, проверки стратегий в движке Rego, до локальной подписи на ноде и передачи в слой консенсуса по медиане — весь путь получается крайне длинным. По пакетам, которые я снял с помощью высокоточного таймера, видно: от момента, когда на рынке начинается колебание цены, до окончательного вывода решения, система в среднем физически задерживает от 8 до 12 секунд.
Что это за масштаб бедствия? Для примера возьмём атаку с флэш-кредитами, произошедшую в сети ранее: цена рухнула с 1.2 доллара до 0.3 доллара менее чем за 4 секунды. Пока медианный консенсус Newton ещё не успел «оформиться», реальная ценность на внешнем рынке уже полностью искажена. Policy Engine принимает решение на основе данных 12-секундной давности — по сути он подменяет текущее состояние «призраком» из ушедшей эпохи. Это не злонамеренность ноды, а физический изъян распределённого консенсуса при обработке высокочастотных данных.
Текущая реальность такова: в погоне за свойством неизменяемости и децентрализации ценой становятся самые критичные для HFT показатели — своевременность. Если жёстко связать предотвращение подделок с требованием успевать по времени, эта механика при столкновении с экстремальными режимами быстрых колебаний крайне легко порождает «острова данных» — задержки исполнения стратегий.
По-настоящему промышленное решение должно полностью развести слой данных и слой консенсуса: поток данных оракула обязан идти по маршруту с низкой задержкой напрямую в движок стратегии; а консенсусный слой должен заниматься постфактум аудитом и конфискацией активов. Нельзя допустить, чтобы физическая задержка становилась препятствием для предварительного риск-контроля.$BTC
@NewtonProtocol
Я поднял у себя локально full node и подробно разобрал механизм агрегации BLS-подписей. От извлечения данных из источников, проверки стратегий в движке Rego, до локальной подписи на ноде и передачи в слой консенсуса по медиане — весь путь получается крайне длинным. По пакетам, которые я снял с помощью высокоточного таймера, видно: от момента, когда на рынке начинается колебание цены, до окончательного вывода решения, система в среднем физически задерживает от 8 до 12 секунд.
Что это за масштаб бедствия? Для примера возьмём атаку с флэш-кредитами, произошедшую в сети ранее: цена рухнула с 1.2 доллара до 0.3 доллара менее чем за 4 секунды. Пока медианный консенсус Newton ещё не успел «оформиться», реальная ценность на внешнем рынке уже полностью искажена. Policy Engine принимает решение на основе данных 12-секундной давности — по сути он подменяет текущее состояние «призраком» из ушедшей эпохи. Это не злонамеренность ноды, а физический изъян распределённого консенсуса при обработке высокочастотных данных.
Текущая реальность такова: в погоне за свойством неизменяемости и децентрализации ценой становятся самые критичные для HFT показатели — своевременность. Если жёстко связать предотвращение подделок с требованием успевать по времени, эта механика при столкновении с экстремальными режимами быстрых колебаний крайне легко порождает «острова данных» — задержки исполнения стратегий.
По-настоящему промышленное решение должно полностью развести слой данных и слой консенсуса: поток данных оракула обязан идти по маршруту с низкой задержкой напрямую в движок стратегии; а консенсусный слой должен заниматься постфактум аудитом и конфискацией активов. Нельзя допустить, чтобы физическая задержка становилась препятствием для предварительного риск-контроля.$BTC
@NewtonProtocol