Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin hat eine klare „Skalierbarkeitshierarchie” für Blockchains aufgestellt: Rechenleistung, dann Daten, dann Status. Er meint, dass jede Ebene andere Grenzen hat, also sollten Ingenieure sie nicht als gleich einfach zu skalieren ansehen.
Laut Buterin ist die Berechnung der am einfachsten zu erweiternde Teil. Netzwerke können ihren Durchsatz durch parallele Verarbeitung, „Hinweise” von Block-Buildern und Zero-Knowledge-Proofs erhöhen, die aufwendige Rohberechnungen ersetzen.
Daten liegen in der Mitte der Leiter. Wenn eine Kette eine hohe Datenverfügbarkeit braucht, kann sie diese Kosten nicht ignorieren, aber sie kann Daten mithilfe von Sharding, Erasure Coding und Systemen wie PeerDAS verteilen.
Warum Buterin sagt, dass der Status den größten Engpass darstellt
Der Zustand, der alle Salden, Verträge und Speicher verfolgt, ist das Element, das am schwierigsten zu skalieren ist. Um eine einzelne Transaktion vollständig zu überprüfen, braucht ein Knoten normalerweise Zugriff auf den korrekten, aktuellen Zustand.
Buterin merkt an, dass selbst wenn Entwickler den Status in einen Baum komprimieren und nur die Wurzel behalten, die Aktualisierung dieser Wurzel immer noch die vollständigen zugrunde liegenden Daten erfordert. Einige Designs können den Status auf Teile des Netzwerks aufteilen, aber sie erfordern tiefgreifende architektonische Änderungen und funktionieren oft nicht für jede Kette.
Da das Wachstum des Status die Hardwareanforderungen erhöht, kann es unbemerkt das Zentralisierungsrisiko erhöhen. Buterin meint daher, dass jedes Design, das den Status durch Daten oder Daten durch Berechnungen ersetzt, ohne neue vertrauenswürdige Parteien, ernsthaft in Betracht gezogen werden sollte.
Verbindungen zum aktuellen Skalierungspfad von Ethereum
Diese Hierarchie passt zu Ethereums allgemeiner Roadmap, die Rollups und Proofs in den Mittelpunkt der Skalierung stellt. Layer-2-Netzwerke übernehmen den Großteil der Berechnungen, während sich die Basisebene von Ethereum darauf konzentriert, sicheren Datenraum bereitzustellen und den langfristigen Zustand zu schützen.
Upgrades wie EIP-4844 „Blobs”, Datenverfügbarkeits-Sampling und das geplante PeerDAS zielen darauf ab, die Datenkapazität zu erweitern, ohne dass der Zustand außer Kontrolle gerät. Gleichzeitig zeigt der Aufstieg von zkEVMs, wie zusätzliche Berechnungen und Proofs die wiederholte Ausführung auf jedem Knoten ersetzen können.
Projekte wie Monad und die bevorstehenden Fusaka-Änderungen von Ethereum nutzen diese Logik bereits und optimieren zuerst die Berechnung und Datenverarbeitung. Indem er diese Leiter genau beschreibt, gibt Buterin den Entwicklern eine einfache Faustregel an die Hand: Skaliert mit mehr Rechenleistung und intelligenteren Daten, während ihr das Wachstum des Zustands als letztes Mittel betrachtet.
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