Análise de blob após atualizações de Fusaka e BPO – Fragmentação

Este estudo foi feito pela MigaLabs.

Sumário executivo

Este relatório apresenta uma análise empírica do rendimento do blob e da estabilidade da rede após o hard fork Fusaka e subsequentes atualizações Blob-Parameter-Only (BPO). O estudo examina padrões de distribuição de blob, correlações de slots perdidos e integridade geral da rede durante um período de observação de vários meses.

As principais conclusões levantam preocupações significativas:

• Subutilização de capacidade: a rede não está atingindo a contagem de blobs alvo (14). Na verdade, a mediana diminuiu desde o BPO1, e contagens altas de bolhas (16+) permanecem extremamente raras.
• Elevadas taxas de falha em altas contagens de blobs: As taxas de falha em blobs com mais de 16 anos variam de 0,77% a 1,79%, mais que o dobro das taxas de linha de base em blobs de 0 a 14 (~0,50%).
• Recomendação: Nenhuma atualização adicional de BPO deve ser considerada até que as taxas de falha em altas contagens de blob se normalizem e haja demanda demonstrada para a capacidade atual.

Cronograma de Eventos

Análise

Distribuição de blob por slot

A evolução temporal das contagens de blob por slot foi registrada ao longo do período de observação, juntamente com os dados correspondentes dos slots perdidos. A Figura 1 apresenta a distribuição diária de blobs por slot como um boxplot, com contagens de slots perdidas sobrepostas no eixo secundário (90 dias).

Figura 1: Boxplot mostrando a distribuição diária de blobs por slot (eixo esquerdo) e o número de slots perdidos por dia (eixo direito). Linhas tracejadas verticais indicam eventos de atualização de protocolo.

Os dados revelam várias observações dignas de nota:

1. Capacidade alvo não sendo alcançada: Apesar do aumento dos limites de blob, a rede não está se aproximando das novas capacidades alvo. Na verdade, a contagem média de blobs diminuiu desde o BPO1, de 6 blobs por slot para 4 blobs por slot. Contagens altas de blobs (16+) são extremamente raras, ocorrendo apenas 165-259 vezes cada, em um total de mais de 750.000 slots observados.

2. Expansão de capacidade sem demanda: As sucessivas atualizações do BPO expandiram a capacidade teórica, mas a utilização real não acompanhou. Isto levanta questões sobre a necessidade de novos aumentos de capacidade quando os limites actuais estão longe de ser alcançados.

Análise de correlação de slots perdidos

Para investigar possíveis correlações entre contagens de blob e slots perdidos subsequentes, analisamos a frequência de blocos perdidos após slots com contagens de blob variadas desde o hard-fork Fusaka (40 dias). Deixamos de fora os primeiros dias após Fusaka, pois houve um número anormal de slots perdidos nesses dois dias.

Figura 2: Contagem absoluta de blocos perdidos categorizados pelo número de blobs no slot anterior.

Os dados brutos da Figura 2 sugerem uma maior incidência de blocos perdidos após slots com zero ou poucos blobs. No entanto, esta observação requer normalização para ter em conta a distribuição não uniforme das contagens de blob em toda a rede.

Figura 3: Distribuição de contagens de blob em todos os slots observados, demonstrando a frequência não uniforme de diferentes contagens de blob.

Para obter uma avaliação precisa da probabilidade de falha, calculamos a taxa de falha normalizada usando a seguinte fórmula:

                    Missed blocks after slots with X blobs
Miss Rate(X) =  ———————————————————————————————————————————  × 100
                       Total slots with X blobs

Figura 4: Probabilidade de um bloco perdido seguindo um slot com um determinado número de blobs.

A análise normalizada revela padrões alarmantes:

• Taxa de falha da linha de base (0-15 blobs): varia de 0,32% a 1,03% nas contagens de blob, com uma média em torno de ~0,5%.
• Taxas de falha significativamente elevadas em mais de 16 blobs: As taxas de faltas sobem acentuadamente, variando de 0,77% a 1,79%. Com 21 blobs, a taxa de erros chega a 1,79% – mais do que três vezes maior do que a taxa média de ~0,5% observada em contagens de blob mais baixas. Isto representa uma degradação preocupante na confiabilidade da rede ao processar contagens altas de blobs.

Slots perdidos consecutivos por contagem de blobs (para mais de 10 blobs)

Considerações Estatísticas

O conjunto de dados para contagens altas de blobs (16+) permanece limitado, com tamanhos de amostra variando de 165 a 259 slots por contagem de blobs, em comparação com dezenas de milhares para contagens mais baixas. No entanto, o padrão consistente de taxas elevadas de erros em todas as contagens elevadas de blob (16-21) é preocupante. Mesmo com amostras limitadas, a tendência é clara: contagens de blob mais altas se correlacionam com taxas de falha mais altas. Se estas taxas elevadas persistirem ou piorarem à medida que a procura aumenta, a estabilidade da rede poderá ser seriamente comprometida.

Conclusões

1. Capacidade não sendo utilizada: A rede não está atingindo as novas capacidades desejadas. A contagem média de bolhas diminuiu desde o BPO1, e contagens altas de bolhas (16+) permanecem extremamente raras. Não há provas de pressão da procura que justifiquem novos aumentos de capacidade.

2. Taxas de falha alarmantes em altas contagens de blobs: Slots contendo mais de 16 blobs exibem taxas de falha de 0,77-1,79%, representando um aumento significativo em relação à linha de base de 0,32-0,47% observada em 12-14 blobs. Este padrão indica que a infraestrutura de rede está a lutar para lidar de forma fiável com contagens elevadas de blobs.

3. Risco de instabilidade da rede: Se a demanda aumentasse e as altas contagens de blob se tornassem mais comuns, as atuais taxas elevadas de falhas poderiam agravar-se e ameaçar a estabilidade da rede. Os dados sugerem que a rede não está pronta para operação sustentada com altas contagens de blob.

4. Não há mais atualizações de BPO até a estabilização: Aumentos adicionais na capacidade do blob não devem ser considerados até:

   • As taxas de falha em altas contagens de blob (16+) retornam aos níveis basais (~0,5% ou menos)
   • Existe uma demanda demonstrada que realmente utiliza a capacidade atual

5. É necessário monitoramento contínuo: A rede deve ser observada operando nos limites atuais antes de serem feitas quaisquer alterações. A capacidade prematura aumenta o risco de quebra da rede se os protocolos L2 começarem a utilizar os limites expandidos enquanto a infraestrutura subjacente não puder suportá-los de forma confiável.

Metodologia

Este estudo foi conduzido pela MigaLabs usando este código.