Le domaine négligé de la modularité : couches d’exécution, de règlement et d’agrégation

Auteur original : Bridget Harris

Traduction originale : Luffy, Foresight News

Not all components of the modular stack are created equal in terms of attention and innovation. While many projects have innovated on the data availability (DA) and ordering layers, only recently have the execution and settlement layers received significant attention as part of the modular stack.

La concurrence dans l'espace des trieurs partagés est stimulée, avec de nombreux projets tels que Espresso, Astria, Radius, Rome et Madara se disputant des parts de marché, en plus des fournisseurs RaaS comme Caldera et Conduit, qui développent des trieurs partagés pour les Rollups construits dessus. . Ces fournisseurs RaaS sont en mesure d'offrir des frais de rollups plus avantageux car leurs modèles commerciaux sous-jacents ne reposent pas entièrement sur les revenus de tri. Il existe également de nombreux Rollups qui choisissent de gérer leur propre trieur pour capturer les frais qu'il génère.

Le marché des trieurs est unique par rapport à l’espace DA. L'espace DA est essentiellement un oligopole composé de Celestia, Avail et EigenDA. Cela rend difficile pour les petits nouveaux entrants en dehors des trois grands de réussir à perturber l’espace. Les projets exploitent soit le choix « existant » (Ethereum) ; ou choisissez l’une des couches DA matures en fonction du type et de la cohérence de leur propre pile technologique. Même si l’utilisation d’une couche DA permet de réaliser d’importantes économies, l’externalisation de la partie tri n’est pas un choix évident (du point de vue des frais et non de la sécurité), principalement en raison du coût d’opportunité lié à l’abandon des revenus du tri. Beaucoup pensent également que DA deviendra une marchandise, mais nous voyons dans la cryptographie que des fossés de liquidité extrêmement forts combinés à une technologie sous-jacente unique (difficile à copier) rendent extrêmement difficile la marchandisation d'une couche de la pile. Indépendamment de ces arguments, de nombreux produits DA et trieurs sont lancés. Bref, pour certaines stacks modulaires, « il y a plusieurs concurrents pour chaque service ».

Je pense que les couches d'exécution et de règlement (et d'agrégation) sont relativement sous-explorées, mais elles commencent à être itérées de nouvelles manières pour mieux s'aligner sur le reste de la pile modulaire.

Relation entre les couches d'exécution et de règlement

La couche d'exécution et la couche de règlement sont étroitement intégrées, la couche de règlement pouvant être utilisée comme lieu pour définir les résultats finaux de l'exécution de l'État. La couche de règlement peut également ajouter des améliorations aux résultats de la couche d'exécution, rendant celle-ci plus puissante et plus sécurisée. Cela peut signifier de nombreuses fonctions différentes dans la pratique, par exemple que la couche de règlement peut servir de couche d'exécution pour résoudre les litiges liés à la fraude, vérifier les preuves et connecter d'autres couches d'exécution.

It is worth mentioning that some teams are supporting the development of custom execution environments directly in their own protocols, such as Repyh Labs, which is building an L1 called Delta. This is essentially the opposite design of the modular stack, but still provides flexibility in a unified environment, and has technical compatibility advantages because teams do not have to spend time manually integrating each part of the modular stack. Of course, the disadvantages are isolation from a liquidity perspective, the inability to choose the modular layer that best suits your design, and the high cost.

D'autres équipes choisissent de créer des L1 pour une fonction ou une application principale. Hyperliquide est un exemple de L1 dédié construit pour son application native phare (une plateforme de trading de contrats perpétuels). Bien que leurs utilisateurs doivent effectuer une inter-chaîne depuis Arbitrum, leur architecture de base ne repose pas sur le SDK Cosmos ou d'autres frameworks, elle peut donc être personnalisée et optimisée de manière itérative pour son cas d'utilisation principal.

Progrès au niveau exécutif

La seule caractéristique que les alt-L1 à usage général avaient par rapport à Ethereum au cours du dernier cycle était un débit plus élevé. Cela signifiait que les projets souhaitant améliorer considérablement les performances devaient essentiellement choisir de créer leur propre L1 à partir de zéro, principalement parce qu'Ethereum lui-même ne disposait pas encore de la technologie. Historiquement, cela signifiait simplement intégrer des mécanismes d’efficacité directement dans le protocole à usage général. Dans ce cycle, ces améliorations de performances sont obtenues grâce à une conception modulaire et sur Ethereum, la plateforme dominante de contrats intelligents. Cela permet aux projets existants et nouveaux de profiter de la nouvelle infrastructure de couche d’exécution sans sacrifier la liquidité, la sécurité et le fossé communautaire d’Ethereum.

Actuellement, nous constatons également de plus en plus de mélanges et d'appariements de différentes VM (environnements d'exécution) dans le cadre d'un réseau partagé, ce qui offre aux développeurs une flexibilité et une plus grande personnalisation au niveau de la couche d'exécution. Par exemple, la couche N permet aux développeurs d'exécuter des nœuds Rollup généraux (tels que SolanaVM, MoveVM, etc. comme environnements d'exécution) et des nœuds Rollup spécifiques à l'application (tels que DEX perpétuel, carnet de commandes DEX) au-dessus de sa machine à états partagée. Ils travaillent également à parvenir à une composabilité totale et à une liquidité partagée entre ces différentes architectures de VM, ce qui constitue un problème d'ingénierie en chaîne qui a toujours été difficile à réaliser à grande échelle. Chaque application sur la couche N peut transmettre des messages de manière asynchrone sans délai par consensus, ce qui constitue généralement le problème de surcharge de communication des crypto-monnaies. Chaque xVM peut également utiliser une architecture de base de données différente, qu'il s'agisse de RocksDB, LevelDB ou d'une base de données synchrone/asynchrone personnalisée créée à partir de zéro. L'interopérabilité fonctionne en partie grâce à un système d'instantanés (un algorithme similaire à l'algorithme de Chandy-Lamport), où la chaîne peut passer de manière asynchrone à un nouveau bloc sans suspension du système. En termes de sécurité, des preuves de fraude peuvent être présentées si la transition d'état est incorrecte. Avec cette conception, ils visent à minimiser le temps d’exécution tout en maximisant le débit global du réseau.

Couche N

Pour faire progresser la personnalisation, Movement Labs exploite le langage Move (conçu à l'origine par Facebook et utilisé dans des réseaux comme Aptos et Sui) pour la VM/l'exécution. Move présente des avantages structurels par rapport aux autres frameworks, principalement en matière de sécurité et de flexibilité des développeurs. Historiquement, il s'agit de deux problèmes majeurs pour la création d'applications en chaîne à l'aide des technologies existantes. Il est important de noter que les développeurs peuvent également simplement écrire Solidity et le déployer sur Movement. Pour y parvenir, Movement a créé un runtime EVM entièrement compatible avec le bytecode qui peut également être utilisé avec la pile Move. Leur Rollup M 2 exploite la parallélisation BlockSTM, qui permet un débit plus élevé tout en pouvant accéder au fossé de liquidité d'Ethereum (historiquement, BlockSTM n'a été utilisé que sur les alt L1 comme Aptos, qui manque évidemment de compatibilité EVM).

MegaETH stimule également les progrès dans l'espace de la couche d'exécution, notamment grâce à son moteur de parallélisation et à sa base de données en mémoire, où le trieur peut stocker l'intégralité de l'état en mémoire. En termes d’architecture, ils exploitent :

• La compilation de code natif rend les performances L2 encore meilleures (si le contrat est plus gourmand en calcul, le programme peut obtenir une accélération importante, s'il n'est pas très gourmand en calcul, vous pouvez toujours obtenir une accélération d'environ 2x+).

• Production de blocs relativement centralisée, mais vérification et confirmation de blocs décentralisées.

• Synchronisation d'état efficace, où les nœuds complets n'ont pas besoin de réexécuter les transactions, mais ils doivent être conscients des deltas d'état afin de pouvoir les appliquer à leur base de données locale.

• Structure de mise à jour de l'arborescence Merkle (la mise à jour de l'arborescence prend généralement beaucoup d'espace de stockage) et leur méthode est une nouvelle structure de données trie qui est efficace en termes de mémoire et de disque. L'informatique en mémoire leur permet de compresser l'état de la chaîne en mémoire. Ainsi, lors de l'exécution de transactions, ils n'ont pas besoin d'accéder au disque, mais simplement à la mémoire.

Une autre conception qui a été récemment explorée et itérée dans le cadre de la pile modulaire est l'agrégation de preuves : définie comme un prouveur qui crée une seule preuve succincte à partir de plusieurs preuves succinctes. Tout d’abord, examinons la couche d’agrégation dans son ensemble, son histoire et les tendances actuelles en matière de cryptographie.

La valeur de la couche d'agrégation

Historiquement, sur les marchés autres que les cryptomonnaies, les agrégateurs détenaient une part de marché inférieure à celle des plateformes :

Bien que je ne sois pas sûr que cela s'applique à tous les cas de crypto-monnaies, cela s'applique aux échanges décentralisés, aux ponts entre chaînes et aux protocoles de prêt.

Par exemple, 1inch et 0x (deux principaux agrégateurs DEX) ont une capitalisation boursière combinée d'environ $1 milliard, soit une fraction de la capitalisation boursière d'Uniswap d'environ $7,6 milliards. Il en va de même pour les ponts inter-chaînes : les agrégateurs de ponts inter-chaînes comme Li.Fi et Socket/Bungee ont une part de marché plus petite que les plateformes comme Across. Bien que Socket prenne en charge 15 ponts inter-chaînes différents, leur volume total de transactions inter-chaînes est en fait similaire à celui d'Across (Socket — $2,2 milliards, Across — $1,7 milliards), et Across ne représente qu'une petite fraction du volume de Socket/Bungee. volume de transactions récentes.

Dans le secteur des prêts, Yearn Finance est le premier protocole décentralisé d'agrégation des rendements des prêts, et sa valeur marchande est actuellement d'environ $250 millions. En comparaison, des plateformes telles que Aave (environ $1,4 milliard) et Compound (environ $560 millions) ont des valorisations plus élevées.

La situation est similaire sur les marchés financiers traditionnels. Par exemple, ICE (Intercontinental Exchange) US et CME Group ont chacun une capitalisation boursière d'environ $75 milliards, tandis que les « agrégateurs » comme Schwab et Robinhood ont des capitalisations boursières d'environ $132 milliards et environ $15 milliards, respectivement. Chez Schwab, qui transite par de nombreux sites comme ICE et CME, la proportion du volume acheminé via ces sites est disproportionnée par rapport à leur part de capitalisation boursière. Robinhood a environ 119 millions de contrats d'options par mois, tandis qu'ICE en a environ 35 millions – et les contrats d'options ne sont même pas un élément essentiel du modèle commercial de Robinhood. Malgré cela, ICE est valorisé environ 5 fois plus que Robinhood sur le marché public. Par conséquent, en tant qu'interfaces d'agrégation au niveau des applications qui acheminent le flux des commandes des clients vers divers sites, Schwab et Robinhood ne sont pas aussi appréciés que ICE et CME malgré leurs volumes de transactions importants.

En tant que consommateurs, nous attribuons moins de valeur aux agrégateurs.

Cela peut ne pas être vrai en crypto si la couche d'agrégation est intégrée au produit/plate-forme/chaîne. Si l’agrégateur est étroitement intégré directement dans la chaîne, c’est évidemment une architecture différente et je suis curieux de voir comment elle va évoluer. Un exemple est Polygons AggLayer, qui permet aux développeurs de connecter facilement leurs L1 et L2 dans un réseau qui regroupe les preuves et permet une couche de liquidité unifiée entre les chaînes à l'aide de CDK.

Couche d'agglomération

Le modèle fonctionne de manière similaire à la couche d'interopérabilité Avails Nexus, qui inclut des mécanismes d'agrégation de preuves et de commande d'enchères, rendant son produit DA plus puissant. Comme Polygons AggLayer, chaque chaîne ou Rollup intégré à Avail peut interagir au sein de l'écosystème existant d'Avail. En outre, les pools Avail ont commandé des données de transaction à partir de diverses plates-formes et rollups blockchain, notamment Ethereum, tous les rollups Ethereum, les chaînes Cosmos, les rollups Avail, les rollups Celestia et différentes structures hybrides telles que les parachains Validiums, Optimiums et Polkadot. Les développeurs de n'importe quel écosystème peuvent créer sans autorisation au-dessus de la couche Avails DA tout en utilisant Avail Nexus, qui peut être utilisé pour l'agrégation de preuves et la messagerie entre les écosystèmes.

Utiliser Nexus

Nebra se concentre sur l'agrégation et le règlement des preuves, qui peuvent être regroupés entre différents systèmes de preuves. Par exemple, regroupez la preuve du système xyz et la preuve du système abc pour obtenir agg_xyzabc (au lieu d'agréger dans le système de preuve pour obtenir agg_xyz et agg_abc). L'architecture utilise UniPlonK, qui standardise le travail des vérificateurs pour les familles de circuits, ce qui rend plus efficace et réalisable la vérification des preuves sur différents circuits PlonK. Essentiellement, il utilise lui-même des preuves sans connaissance (SNARK récursifs) pour mettre à l’échelle la partie vérification (qui constitue généralement le goulot d’étranglement de ces systèmes). Pour les clients, le règlement du dernier kilomètre devient plus facile car Nebra gère l'ensemble du regroupement et du règlement par lots, et l'équipe n'a qu'à modifier l'appel du contrat API.

Astria travaille sur des conceptions intéressantes autour du fonctionnement de son trieur partagé avec l'agrégation de preuves. Ils laissent la partie exécution au Rollup lui-même, qui exécute le logiciel de couche d'exécution sur un espace de noms donné sur le trieur partagé, essentiellement une simple API d'exécution, un moyen pour le Rollup d'accepter les données de la couche de tri. Ils pourraient également facilement ajouter ici la prise en charge des preuves de validité pour garantir que les blocs ne violent pas les règles de la machine à états EVM.

Ici, des produits comme Astria agissent comme le processus #1 → #2 (transactions non ordonnées → blocs ordonnés), la couche d'exécution/nœuds Rollup sont #2 → #3, et des protocoles comme Nebra agissent comme le dernier kilomètre #3 → #4 (blocs d'exécution → preuves succinctes) . Nebra pourrait aussi être une cinquième étape théorique, où les preuves sont agrégées puis vérifiées. Sovereign Labs travaille également sur un concept similaire à la dernière étape, où les ponts inter-chaînes basés sur l'agrégation de preuves sont au cœur de leur architecture.

En général, certaines couches d'application commencent à posséder l'infrastructure sous-jacente, en partie parce que si elles ne contrôlent pas la pile sous-jacente, conserver uniquement les applications de couche supérieure peut entraîner des problèmes d'incitation et des coûts d'adoption élevés pour les utilisateurs. D’un autre côté, à mesure que la concurrence et les progrès technologiques continuent de faire baisser les coûts d’infrastructure, il devient moins coûteux pour les applications/chaînes d’applications d’intégrer des composants modulaires. Je pense que cette dynamique sera plus forte, du moins pour le moment.

Avec toutes ces innovations (couche d’exécution, couche de règlement, couche d’agrégation), une plus grande efficacité, une intégration plus facile, une plus grande interopérabilité et des coûts réduits deviennent possibles. Tout cela conduit finalement à de meilleures applications pour les utilisateurs et à une meilleure expérience de développement pour les développeurs. C’est une combinaison gagnante qui conduit à plus d’innovation et à une innovation plus rapide.

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