論文の概要: Closed-Loop Dynamic Validator Node Scaling in Private Substrate Blockchains Using Takagi-Sugeno Fuzzy Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07901v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 20:26:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.337441
- Title: Closed-Loop Dynamic Validator Node Scaling in Private Substrate Blockchains Using Takagi-Sugeno Fuzzy Inference
- Title（参考訳）: 高木-菅野ファジィ推論を用いたプライベート基板ブロックチェーンのクローズドループ動的バリケータノードスケーリング
- Abstract要約: 本稿では,生きたブロックチェーンパラメータを読み取る高木・菅野ファジィ推論システムを提案する。
スケールアップ、メンテナンス、スケールダウンの推奨とともに、継続的な効率のスコアを出力します。
結果は、TSファジィ推論がプライベートブロックチェーンデプロイメントにおける自律的バリデータ管理をサポートすることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Private blockchain networks run with fixed node configurations that cannot adapt to changing workload conditions. Too many nodes serving a light workload waste resources; too few nodes facing heavy demand slow block production and degrade finalisation. The right validator count is hard to determine, as it depends on overlapping factors that shift over time. This paper presents a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy inference system that reads live blockchain parameters (block production time, block size, and active node count) and outputs a continuous efficiency score alongside a scaling recommendation: Scale Up, Maintain, or Scale Down. The controller uses triangular membership functions across three linguistic variables, evaluated through a complete 27-rule base with product t-norm aggregation. A key contribution is an empirical recalibration of the membership functions, anchoring linguistic terms to the observed operating range of the testbed rather than to theoretical extremes. The system is evaluated on a 10-node Substrate blockchain network storing real smart water meter data hashes from the Queensland Government open data portal. Statistical analysis across configurations of 4, 7, and 10 active nodes confirms that the controller produces distinct operational profiles reflecting each configuration's provisioning state. In closed-loop experiments, the controller autonomously adjusts validator participation in both directions, activating validators under rising load and removing them under over-provisioning, converging to the same stable equilibrium from both directions. Compared against three threshold-based baselines, it shows fewer scaling oscillations while maintaining comparable block production times. Results show that TS fuzzy inference can support autonomous validator management in private blockchain deployments, with stable scaling behaviour threshold approaches cannot match.
- Abstract（参考訳）: プライベートブロックチェーンネットワークは、ワークロード条件の変更に対応できない固定ノード構成で動作する。
軽量なワークロードの無駄なリソースを提供するノードが多すぎる。
正しいバリデータ数は、時間とともに変化する重複する要因に依存するため、決定が難しい。
本稿では,ライブブロックチェーンパラメータ(ブロック生成時間,ブロックサイズ,アクティブノード数)を読み出し,スケールアップ,メンテナンス,スケールダウンの3つの推奨とともに連続的な効率スコアを出力する,TSファジィ推論システムを提案する。
コントローラは3つの言語変数にわたる三角形のメンバシップ関数を使用し、積 t-ノルムアグリゲーションを備えた完全な27ルールベースを通じて評価する。
重要な貢献は、メンバーシップ関数の実証的な再校正であり、理論的極端ではなく、テストベッドの観察された操作範囲に言語用語を固定することである。
システムは、クイーンズランド政府のオープンデータポータルから実際のスマートウォーターメーターデータを格納する10ノードのSubstrateブロックチェーンネットワークで評価される。
4、7、10のアクティブノードの構成の統計分析により、コントローラが各構成のプロビジョニング状態を反映した異なる運用プロファイルを生成することを確認した。
クローズドループ実験では、制御器は両方向のバリケータの参加を自律的に調整し、負荷上昇下でバリケータを活性化し、オーバープロビジョンの下でそれらを除去し、両方向から同じ安定平衡に収束する。
3つのしきい値ベースのベースラインと比較して、同等のブロック生産時間を維持しながら、スケーリングの振動が少ない。
その結果、TSファジィ推論は、プライベートブロックチェーンデプロイメントにおける自律的バリデータ管理をサポートすることができ、安定したスケーリング動作しきい値アプローチは一致しないことが示された。
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