ソラナ高性能ブロックチェーンアーキテクチャ解析とエコシステムの発展の見通し

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ソラナ技術アーキテクチャの解析とエコシステムの発展の展望

ソラナは、高性能のブロックチェーンプラットフォームであり、独自の技術アーキテクチャを採用して高スループットと低遅延を実現しています。そのコア技術には、Proof of History (POH)アルゴリズム、Leader Rotation ScheduleおよびTower BFTコンセンサスメカニズム、Turbineデータ転送ネットワーク、そしてソラナ仮想マシン(SVM)が含まれています。これらの技術コンポーネントは、ソラナの高性能アーキテクチャを共同で構築しています。

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技術アーキテクチャ

POHアルゴリズム

POHは取引の順序を決定するアルゴリズムであり、SHA256ハッシュチェーンを通じて取引の完全性とタイミングを保証します。リーダーノードはPOHを使用してブロックを生成し、他の検証ノードに伝播します。

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タワーBFTコンセンサス機構

Tower BFTはBFTに基づいたコンセンサスプロトコルの実装です。バリデーターはブロックに投票し、2/3以上の賛成があればブロックが確認されます。このメカニズムはメモリを節約し、コンセンサスの効率を向上させます。

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タービンデータ転送ネットワーク

タービンは、シャーディングとリード・ソロモン符号化方式を採用して大きなブロックの伝播を最適化しています。マルチレイヤー伝播メカニズムは、データ転送効率をさらに向上させます。

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SVM と Sealevel の並列実行エンジン

SVMはSealevel並行実行エンジンを採用して取引処理速度を向上させます。命令の並行化により取引のスループットを向上させます。

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エコシステムの発展

ソラナエコシステムはDeFi、インフラ、GameFi/NFT、DePin/AI、消費者アプリケーションなどの分野で急速に発展しています。

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DeFi

DeFi分野の競争は激しく、DEXのリーダーは何度も移転を経験しました。現在、Jupiterが主導的な地位を占めています。TVLは継続的に増加し、新しい高値を記録しています。

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インフラ

主にオラクルPyth、クロスチェーンブリッジWormholeなどが含まれます。Jito Labs、HeliusなどのプロジェクトはMEVやデータ分析などの面で重要な役割を果たしています。

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ゲームファイ/NFT

Mad LabsはNFTエコシステムで重要な地位を占めています。NFT市場はMagic EdenからTensorに移行しています。

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###デピン/AI

Renderは現在のリーディングプロジェクトです。io.net、Nosanaなどの新しいプロジェクトが急速に登場しています。

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消費者アプリケーション

ソラナモバイルなどのプロジェクトは、ソラナがブロックチェーン技術をより広範な分野で適用するビジョンを示しています。

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課題

  1. ネットワークダウン:リーダーノード機構には単一障害点のリスクが存在する

  2. 取引失敗率が高い:QUICプロトコルに問題があり、取引が失われる

  3. MEV問題:メンポールの不足、MEVボットがユーザー体験に影響を与える

  4. ステータスの成長が速すぎる: ブロックのサイズが大きすぎてストレージの圧力が生じる

  5. 中心化問題:歴史データは中心化ストレージに依存している

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今後の展望

ソラナは、トークン発行プロトコルの改善、新しいクライアントの開発、エコシステムの補完ツールの整備などを行っています。その高性能と消費者アプリケーション指向は起業家に機会を提供します。しかし、Baseなどの新たなパブリックチェーンからの競争圧力にも直面しています。今後、ソラナは技術的課題の解決と同時に、エコシステムの発展とアプリケーションの実装をさらに推進する必要があります。

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コメント
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StakeTillRetirevip
· 07-13 11:06
solのダウンタイムは伝統的な技術になりました。
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GasWastervip
· 07-12 14:44
solは安定した
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GasFeeSobbervip
· 07-11 01:46
走ればいい 誰がダウンタイムを気にするか
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WalletDoomsDayvip
· 07-11 01:43
ダウンタイムの日常 慣れればいい
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ValidatorVikingvip
· 07-11 01:40
ネットワークのレジリエンスはまだ改善が必要です...最近は本当にあまりにも多くの障害を見てきました。
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AirdropHunter9000vip
· 07-11 01:26
ダウンタイムの王がまたパフォーマンスをする
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DeFi_Dad_Jokesvip
· 07-11 01:25
ダウンが続いているので、私はもう慣れてしまった。
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