BOSAGORAがついにその定足数バランシングソリューションを発表（英語版）
BOSAGORA開発チームは、最近、コンセンサスプロトコルの信頼性のコアテクノロジーであるクォーラムのバランシング開発を完了しました。これは、世界初の真に分散したプラットフォームの作成に一歩近づくのに役立つものであるため、チームにとって大きな成果です。
完全合意アルゴリズムの完成に向けた長い道のり
コンセンサスアルゴリズムは、中央制御局なしでブロックチェーンネットワークと暗号通貨を操作することを約束するもので、ビットコインとイーサリアムの作業証明（POW）として世界に知られています。ただし、時間の経過とともにネットワークはより複雑になり、作業証明の時間とコスト（エネルギー）は急速に増加し、容量とトランザクション速度の点でスケーラビリティの代替手段が必要になりました。その結果、Proof-of-Stake（POS）を中心としたさまざまなコンセンサスアルゴリズムが世の中に出てきました。ただし、EOS、Tronなどの主要なプロジェクトのほとんどは、21（EOS）、27（Tron）などのブロック生成に限られた人しか参加できないコンセンサスアルゴリズムで集中化することを避けられませんでした。
その中で、BOSAGORAは、分散型制御、低遅延（高速）、柔軟な信頼などの利点を持つ連邦ビザンチン協定（FBA）の実装であるステラーのコンセンサスアルゴリズム（SCP）を採用しました。 Stellarはノード参加者による投票を通じてブロックコンセンサスを解決しましたが、一般ユーザーが検証のための投票権を取得するには時間がかかりすぎ、アクティビティも長くかかりました。結局、一元化、つまり信頼と透明性への懸念が依然としてありました。
これに対応して、BOSAGORAはmFBA（修正連邦ビザンチン協定）コンセンサスアルゴリズムを採用し、Stellar SCPとPoSを組み合わせました。このおかげで、誰でも特定の株を預けることでコンセンサスプロセスに参加できます。ただし、mFBAが正しく機能するには、クォーラムバランシングと呼ばれるテクノロジーが必要です。
クォーラムは、バリデーター、ブロックの作成に参加するノードのセットであり、クォーラムスライスの小さなグループごとに分割され、安定性と信頼性を確保するコンセンサス構造を導き出します。クォーラムバランシングは、クォーラムスライス内のバリデーターを定期的に再配置し、ハイステークバリデーターを各クォーラムスライスの境界に配置して、それらが接続されるようにする上で重要な役割を果たします。
クォーラムのバランシングは、既存のステラコンセンサスアルゴリズムからさらに一歩進んだ技術であり、誰でも簡単にバリデーターとして参加できます。これにより、安定性と透明性を確保しながら、真の分散プラットフォームを実現できます。
そしてBOSAGORA開発チームは、コアテクノロジーであるクォーラムバランシングの開発を最近完了しました。したがって、BOAが40,000の人なら誰でもノード操作のバリデーターとして参加できます。
クォーラムバランシングQ＆A
Q1。クォーラムバランシングの役割は何ですか？
A1。クォーラムバランシングを使用すると、新しいノードがネットワークに参加し、定期的にクォーラムを再構成する役割を果たすときに、新しいノードがバリデーターとして参加できます。既存のSCPでは、ユーザーはクォーラムを手動で設定しましたが、アゴラチームは、クォーラムの作成プロセスを自動化するBOSAGORAの一意のバージョンを作成することにより、既存のSCPベースをさらに改善しました。これにより、BOSAGORAプラットフォーム内で誰を信頼するかという問題が解決されました。
具体的には、クォーラムバランシングは基本的にネットワークをより小さな重複するネットワークに分割します。この重要なテクノロジにより、セキュリティを維持し、クォーラムを定義しながら通信を最小限に抑える構成が可能になります。
Q2。クォーラムバランシングがなぜそれほど重要なのですか？
A2。真のオープンメンバーシップを実現するには、クォーラムバランシングが不可欠です。これにより、真に分散型のプラットフォームを作成できます。
Q3。小さなスライスに分割されたクォーラムの安定性を維持する難しさをどのように克服しますか？
A3。クォーラムの重複部分に大きな杭のノードを配置します。
Q4。クォーラムバランシングはどのくらいの頻度で発生しますか？
A4。 1時間に1回発生します。クォーラムバランシングイベントが発生すると、すべてのバリデーターによって公開された事前イメージの合計を取得することによって単一のハッシュ値が計算され、このハッシュ値を使用してランダム係数が導出されます。このランダム係数により、予測可能性の低いクォーラムセットを構築できます。これにより、やりがいのあるプロセスの公平性が保証され、バリデーター間の衝突が防止されます。
