論文の概要: Should my Blockchain Learn to Drive? A Study of Hyperledger Fabric
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06318v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 14:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 13:38:29.296765
- Title: Should my Blockchain Learn to Drive? A Study of Hyperledger Fabric
- Title（参考訳）: ブロックチェーンはドライブを学ぶべきか?Hyperledger Fabricの研究
- Authors: Jeeta Ann Chacko, Ruben Mayer, Hans-Arno Jacobsen,
- Abstract要約: 本稿では、人間の介入なしにワークロードの変化を予測し、最適なパフォーマンスのために自分自身を再構成する可能性を秘めている自動運転ブロックチェーンの概念について考察する。
私たちは、自律的な適応に適した一般的なパーミッションブロックチェーンシステムであるHyperledger Fabricの特定のパラメータとコンポーネントを特定し、関連する課題に対する潜在的なソリューションを提供します。
私たちの実験では、スループットが最大11%向上し、レイテンシが30%削減されたことが示されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.834625066344586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Similar to other transaction processing frameworks, blockchain systems need to be dynamically reconfigured to adapt to varying workloads and changes in network conditions. However, achieving optimal reconfiguration is particularly challenging due to the complexity of the blockchain stack, which has diverse configurable parameters. This paper explores the concept of self-driving blockchains, which have the potential to predict workload changes and reconfigure themselves for optimal performance without human intervention. We compare and contrast our discussions with existing research on databases and highlight aspects unique to blockchains. We identify specific parameters and components in Hyperledger Fabric, a popular permissioned blockchain system, that are suitable for autonomous adaptation and offer potential solutions for the challenges involved. Further, we implement three demonstrative locally autonomous systems, each targeting a different layer of the blockchain stack, and conduct experiments to understand the feasibility of our findings. Our experiments indicate up to 11% improvement in success throughput and a 30% decrease in latency, making this a significant step towards implementing a fully autonomous blockchain system in the future.
- Abstract（参考訳）: 他のトランザクション処理フレームワークと同様に、さまざまなワークロードやネットワーク条件の変更に対応するために、ブロックチェーンシステムは動的に再構成される必要がある。
しかし、さまざまな設定可能なパラメータを持つブロックチェーンスタックの複雑さのため、最適な再設定を実現することは特に難しい。
本稿では、人間の介入なしにワークロードの変化を予測し、最適なパフォーマンスのために自分自身を再構成する可能性を秘めている自動運転ブロックチェーンの概念について考察する。
既存のデータベース研究と比較し、ブロックチェーン特有の側面を強調します。
私たちは、自律的な適応に適した一般的なパーミッションブロックチェーンシステムであるHyperledger Fabricの特定のパラメータとコンポーネントを特定し、関連する課題に対する潜在的なソリューションを提供します。
さらに、ブロックチェーンスタックの異なるレイヤをターゲットにした3つの実証的なローカル自律システムを実装し、その可能性を理解するために実験を実施します。
私たちの実験では、スループットが最大11%向上し、レイテンシが30%削減されたことが示されています。
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