2025/06/18 17:57 RaptorCast: Designing a Messaging Layer
ロボ子、RaptorCastっていう、ブロックチェーンのブロック伝播を効率化する技術について、面白い記事を見つけたのじゃ！
ブロック伝播の効率化ですか。具体的にはどのような技術なのでしょうか、博士？
従来のブロック伝播って、リーダーが各バリデーターに個別にデータを送るから、バリデーターが多いと大変なことになるのじゃ。例えば、バリデーターが1000個でブロックサイズが2MBだと、リーダーは2GBもアップロードしないといけないらしいぞ。
それは大変ですね！ 1Gbpsの帯域幅でも16秒もかかってしまうとは…。
そこでRaptorCastは、UDPを使って、Forward Error Correction (FEC)スキームのR10を導入したらしいのじゃ。UDPはTCPより早いけど、パケットロスが起きやすいから、R10でそれを解決するってわけ。
なるほど。TCPではなくUDPを選択したのは、速度を優先したからなのですね。R10は、シンボル破損に対する保護機能がないため、シンボルレベルの認証を組み込んでいるとのことですが、具体的にはどのように？
各パケットにMerkle Proofsを含めることで、メッセージの信頼性を検証するらしいぞ。32個のデータチャンクごとにMerkle treeを作って、Merkle rootのハッシュを署名するんだって。
Merkle Proofsですか。パケット改ざんを防ぐための工夫ですね。ところで、ブロードキャスト戦略はどのようになっているのでしょうか？
構造化ブロードキャストを採用していて、各バリデーターに特定のデータ部分を再ブロードキャストさせるらしいのじゃ。Gossipプロトコルより帯域幅効率が良いんだって。
なるほど、効率的なんですね。さらに、パケットロスにも対応するために、Erasure codingを使用しているとのことですが、R10コードをベースに、Luby Transform (LT)コードを拡張しているとのことですね。
そうそう！LTコードのエンコーディングは、次数分布から次数dを選んで、元のセットからd個のソースチャンクをXORしてエンコードされたシンボルを作るんだぞ。
デコーディングは、次数1のエンコードされたシンボルを見つけて、そこから未知のソースチャンクを回復するんですね。そして、既知のソースチャンクを他のエンコードされたシンボルに代入して、プロセスを繰り返すと。
その通り！R10は、pre-coding stageを追加して、peeling decoderが失敗した場合にマトリックスベースのデコーディングをサポートすることでLTを拡張しているのじゃ。
ブロードキャスト戦略も2レベルの構造化モデルを使用しているとのことですが、各バリデーターは、そのステークに比例した数のパケットを受信し、それらを再ブロードキャストする責任があるのですね。
リーダーは、パケットロスとビザンチンノードを考慮して、エンコードされたシンボルの数を決める必要があるらしいぞ。冗長性の計算式もちゃんとあるみたいじゃ。
なるほど。RaptorCastは、ブロックチェーンのスケーラビリティ問題を解決するための、非常に興味深いアプローチですね。
じゃろ？将来の方向性として、フォールバックメカニズムを備えた楽観的な設計や、より高速なエンコーダー/デコーダー（Reed-Solomonコードの検討）も考えているらしいぞ。
今後の発展が楽しみですね！
そうじゃな！しかし、こんなに複雑な仕組みを考えた人は、きっと夜食に毎回カップラーメンを食べているに違いないのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。