블록체인 샤딩 환경에서 가스 소모량을 인지한 동적 로드 밸런싱 기법
A gas consumption aware dynamic load balancing method in blockchain sharding environment
- 주제(키워드) 블록체인 , 이더리움 , 샤딩 , 로드 밸런싱
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박성용
- 발행년도 2019
- 학위수여년월 2019. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000064055
- UCI I804:11029-000000064055
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
블록체인은 네트워크 참여자가 공동으로 거래 정보를 검증하고 저장함으로써 제삼자의 개입 없이 무결성 및 신뢰성을 확보하는 P2P 기반 분산원장 기술이다. 블록체인은 단순히 자산의 저장 및 이동뿐만이 아니라 금융, 의료, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 도입되고 있다. 그러나 블록체인의 트랜잭션 처리량이 제한되는 확장성 문제로 인해 블록체인은 다양한 분야에 도입되는 데 있어 어려움을 겪고 있다. 이더리움 샤딩은 네트워크를 여러 개의 샤드로 나눈 후, 네트워크에서 발생한 트랜잭션들을 각 샤드가 나누어 병렬처리함으로써 확장성 문제를 해결하는 방법이다. 이러한 샤딩 환경에서 각 샤드 간의 트랜잭션 로드가 불균형할 경우, 이더리움 네트워크의 트랜잭션 처리량이 감소하며 트랜잭션 지연시간에 대한 메이크스팬이 상승한다. 본 논문에서는 주기적으로 샤드 간의 계정을 재배치하여 각 샤드의 트랜잭션 로드를 균형화하는 가스 소모량을 인지한 동적 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 기존 기법과 성능을 비교해본 결과 기존 기법과 비교하여 트랜잭션 처리량은 최대 12% 증가하였고 트랜잭션 지연시간에 대한 메이크스팬은 최대 74% 감소하였다.
more초록/요약
Blockchain is a P2P based distributed ledger technology that ensures integrity and reliability without third party intervention by jointly verifying and storing transaction information. Blockchain is not just about the storage and movement of assets, but is also being introduced in a variety of areas, including finance, healthcare, and cloud computing. However, due to the scalability problem that limits the transaction throughput of the blockchain, it is difficult to introduce the blockchain into various areas. Ethereum sharding is a method to solve scalability problem by dividing the network into several shards and then parallelizing the transactions that occurred on the network. In this sharding environment, an unbalanced transaction load between each shard reduces the transaction throughput of the ethereum network and increases the makespan for transaction latency. In this paper, we propose a gas consumption aware dynamic load balancing method that balances the transaction load of each shard by periodically relocating the accounts between shards. The benchmarking results show that the proposed method increased the transaction throughput of ethereum by up to 12% and reduced the makespan for transaction latency by up to 74%.
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