隣接するリーダーをより近くにすることで、ネットワークはより集中するのか？ Solanaの新パラメータ分析では、パフォーマンス向上の代償も明示されている。 ① 10月14日、Solana公式サイトが地理的認識リーダー順序分析を公開した。これは既存のSIMD-0675のパラメータ選択を検討したものであり、今週追加されたのは分析資料であり、旧提案を新しく承認されたアップグレードとして包装することはできない。 ② アイデアは、バリデーターが原本得ていたブロック生成ウィンドウ数を維持したまま、ウィンドウの順序を調整し、一部の隣接リーダーの地理的距離を縮小することで、切り替え時の伝播待ち時間を短縮することである。 ③ 代償として、ネットワークが同じ地域に長く留まる可能性がある。この記事は124か所の地点を基に6,250の合成ネットワークを構築し、遅延、地理的集中、偽装位置などのトレードオフを研究している。これらはモデル結果であり、メインネットでの実測改善ではない。 ④ 論文では約10%のstakeフロアと3〜7のrun length区間について議論しているが、この分析提案は最終採用を意味せず、さらにこれらのパラメータがすでに上線したことを意味しない。 私の判断：このような資料は、「数十ミリ秒速くなった」と単独で発表するよりも読む価値が高い。デセントラライゼーションはノード総数だけでなく、短時間で誰が連続してブロックを生成しているか、その分布がどこにあるかにも注目すべきだ。私は証拠に基づくパフォーマンス最適化を受け入れる意図があるが、地域障害と位置の真実性も真剣に扱われることを望む。 @Solana_zh @solana @anza_xyz @SolanaFndn