フォースの研究 | Filecoinマイニングで「お金を節約」する方法

この記事は元々IPFS Force Zoneによって書かれました

Filecoin のストレージ規模が拡大するにつれて、1 日の総報酬も増加しますが、ガス料金は依然として高いままであり、間接的にマイナーの純収入に影響を与えます。では、この段階ではどのように対処すればよいのでしょうか?

1. ガソリン価格は高止まりしていますが、「スロットリング」は選択肢になりますか?

Filecoin マイニングでは、「オープンソース」はマイナーにとって習得が難しく、「6 年ごとの半減」、「ベースラインネットワーク」、「ネットワーク全体の計算能力の成長規模」によってほぼ厳しく制限されています。しかし、「貯蓄」はマイナーによって制御可能です。ハードウェアの利用率を最大化することに加えて、現在最も懸念される問題は、ガス料金を最小限に抑える方法、つまりいつコンピューティング能力を増強し維持するかということです。 Gas料金を最小限に抑えるためのパラメータの設定方法は？最適なソリューションを得るには、ハードウェアをどのように構成すればよいでしょうか?上記はすべて、鉱山会社が「コスト削減」のために緊急に調査し解決する必要がある問題です。

2020/10/15 から 2021/2/4 までの合計トランザクション手数料、出典: IPFS Force Zone、2020-02

ガススロットリングの問題に直面した場合、私たちが最初に検討するのは ProveCommit と PreCommit です。 Force Zoneの統計によると、メインネットワークの立ち上げから現在まで、ネットワーク全体のガス消費量は合計1,000万FILを超えており、そのうちProveCommitが約68.06%、PreCommitが約24.78%を占めています。では、現状を分析し、上記の問題をどのように解決すればよいのでしょうか?

2. ガス料金に影響する要因

The Force Zone の不完全なデータ統計によると、平均ガス料金を超える主な理由は、ノードサイズの影響、ProveCommit と PreCommit の過剰なバーン、ProveCommit と PreCommit の失敗率などであり、その中でも規模の影響が最も大きく、約 64% を占めています。

平均レベルを超えるガス消費コストに影響を与える各要因の重み、出典：IPFSフォースゾーン、2020-02

1.サイズとガス料金：64％

異なるサイズのクラスターの単一メッセージ処理手数料、出典：IPFS Force Zone、2020-02

2021/1/25から2021/1/31までの860人のマイナーの単一メッセージ処理手数料の統計に基づき、1PiB未満、1-10PiB、10-20PiB、20PiB以上の4つのスケールに分けられます。 1PiB 未満のクラスターの場合、PreCommit トランザクション手数料の平均コストはトランザクションあたり約 0.04044 FIL で、ProveCommit トランザクション手数料の平均コストはトランザクションあたり約 0.17223 FIL です。 1PiB を超えるクラスターの場合、成功した PreCommit トランザクション手数料の平均コストは 0.06326 FIL/トランザクションを超えます (前者より 56.43% 高い)。また、成功した ProveCommit トランザクション手数料の平均コストは 0.17831 FIL/トランザクションを超えます (前者より 3.53% 高い)。主な分析は次のとおりです。PreCommit

はスケールに最も大きな影響を与え、ProveCommit はスケールの影響が少なく、1PiB が分水嶺です。

異なるサイズのクラスター内の単一メッセージのトランザクション手数料、出典: IPFS Force Zone、2020-02。

クラスターの概要をさらに細分化すると、15～20PiB の ProveCommit および PreCommit の単一メッセージのトランザクション手数料は下降傾向を示し、その後ゆっくりと上昇します。著者は、主な理由は、マイニングプールのサイズが 1PiB から 15PiB に増加するにつれて、マイナーがこのサイズの通常の設定を徐々に克服し始めたが、PreCommit は、より大きなサイズ (20PiB 以上) でコンピューティング能力が増加するにつれて、取引手数料が高くなるという問題に直面していることであると考えています。

2. 超過燃焼およびガス料金: 28%

。 2020/10/15から2021/2/4までの超過バーン手数料は約430,000 FILで、そのうちProveCommitが74.20%、PreCommitが25.80%を占めました。

2020/10/15-2021/2/4 ProveCommitとPreCommitの過剰バーン、出典：IPFS Force Zone、2020-02

上記は、ProveCommitとPreCommitの毎日の過剰バーンの折れ線グラフです。 ProveCommit は 1 日あたり平均約 2,800 FIL を過剰に消費し、PreCommit は 1 日あたり平均 975 FIL を消費します。上記の数字を観察すると、2 つの数字の傾向が矛盾していることがわかります。では、ProveCommit と PreCommit の過剰バーンの相関関係は何でしょうか?著者は次のように考えています:

PreCommit の過剰バーンは、失敗したエントリの数/基本料金の変動と正の相関関係にあります。 PreCommit は 30 分以内にタスクを完了する必要があり、基本料金が急速に変化するため、失敗が多すぎ、間接的に、一部のマイナーが失敗した注文をバーンするリスクを負うよりも、過剰に支払うことを好むようになります。

ProveCommit のオーバーバーンは、コンピューティング能力の増加/総処理手数料と正の相関関係にあります。 EIP 1559 では、Filecoin の使用量が 50% を超えると、基本料金が自動的に増加し、指数関数的に増加することが規定されています。したがって、計算能力が急速に増加すると、総取引手数料は必然的に上昇します。タスクの円滑な完了を確実にするために、一部のマイナーは、コンピューティング能力の成長の最後の証明を完了するために、必然的に余分な取引手数料を支払うことになります。

3. 失敗率: 8%

下の図からわかるように、ProveCommit の失敗率は一般的に PreCommit よりも高く、どちらも 5% 以内です。メインネットの立ち上げから2021年2月4日までに、複製証明に関わる消費量は30,000 FILを超え、そのうちProveCommitの失敗が97.85%、PreCommitが2.15%を占めました。主な分析は次のとおりです。

2020/10/15-2021/2/4 レプリケーション証明失敗率、出典：IPFS Force Zone、2020-02

PreCommitの失敗率はProveCommitよりも低くなっています。理由: PreCommit には、前払いペナルティや難易度が高くありません。 PreCommit ステージではペナルティが発生します。 PreCommit では、事前にチャージされた誓約金の配信が必要です。マイナーが 30 分以内に ProveCommit を完了できなかった場合、事前に請求された誓約金が差し引かれます。この部分の手数料はガス料金の支払いよりも高くなります。同時に、PreCommit は ProveCommit と比較して実装が難しくありませんが、時間要件はより厳しくなります。

ProveCommit の失敗率は中盤では高く、後半では徐々に低下します。中期的には、EIP 1559 メカニズムによるガス料金の急激な増加と頻繁なバージョンアップグレードにより、マイナーは新しいルールに適応し、過度のバーンを回避するために試行を失敗しました。しかし、ネットワークに適応した後は、故障率が徐々に40%ほど減少しました。

では、上記の問題に対する Force Zone の考えは何でしょうか?

3.誠意を持って「コスト削減」から始めます

。 1. ノード規模の影響: 小さなクラスターを

新しいクラスターに置き換えて、計算能力を高めます。さまざまな規模のノードのガス料金を計算し、大規模ノードのガス料金ルールを理解した後、小規模ノードを選択して計算能力を高める方がコスト効率が高く、顧客の支出コストが大幅に削減されます。 2021/1/25～2021/1/31のデータによると、小規模クラスター（10PiB未満）は大規模クラスター（10PiB以上）よりも消費量が少なく、PreCommitは約24%低くなります（ネットワークやルールによって異なります）。

2. 過剰燃焼:

推奨値を設定し、GasUsed/GasLimit を自動的かつ動的に調整して基本燃焼や過剰燃焼を軽減し、特別な処理データ構造の圧縮などによりガス消費量を削減することで、ガスの不必要な燃焼を削減または回避します。たとえば、ForcePool は現在、SubmitWindowedPoSt が 0 の状態で過剰燃焼を実現しています

。3. 情報の

蓄積とそれに伴う不確実性の問題を回避するために、メッセージを合理的にプッシュすることで情報の蓄積を回避します。これに対応して、ForcePool は一方では基本手数料に対する感度を高め、他方ではセクター関連のパラメータを動的に調整してチェーンに関する情報をできるだけ早く取得し、バックログとエラーメッセージの数を削減します。