TechFlow: 왜 '병렬 EVM'이 이더리움 EVM 생태계의 생존 경쟁과 관련이 있을까?
글: Haotian
최근 Paradigm이 Monad의 2억 2500만 달러 규모 대규모 펀딩 라운드를 주도하며 시장의 '병렬 EVM'에 대한 관심이 뜨겁다. 그렇다면 과연 '병렬 EVM'은 어떤 문제를 해결하는가? 병렬 EVM 개발의 병목과 핵심은 무엇인가? 필자는 이 문제가 바로 이더리움 EVM 생태계의 존속을 건 싸움이며, EVM 체인이 고성능 레이어1 체인의 공세에 맞서는 마지막 기회라고 본다. 그 이유는 무엇일까? 아래에 나의 견해를 설명하겠다.
이더리움 EVM 가상 머신은 거래를 오직 '직렬'로 처리할 수밖에 없어, EVM과 호환되는 레이어1 체인 및 EVM 호환 레이어2 체인들도 모두 동일한 프레임워크 하에서 상태와 트랜잭션 최종성을 처리한다는 점에서 성능 제약을 받고 있다.
반면 Solana, Sui, Aptos 등 고성능을 내세우는 레이어1 체인들은 처음부터 병렬 처리에 유리한 구조를 갖추고 있다. 이러한 상황에서 EVM 계열 체인이 고성능 레이어1 공개망의 도전에 정면으로 맞서려면 반드시 '병렬 처리' 능력의 부족을 보완해야 한다. 어떻게 해야 할까? 기술 원리와 세부사항을 살펴보기 위해, 병렬 EVM 분야의 신예 @Artela_Network 사례를 들어 설명하겠다.
1) Monad, Artela, SEI 등이 대표하는 강화형 EVM 레이어1 체인은 높은 수준의 EVM 호환성을 유지하면서 TPS를 크게 향상시키고, EVM 환경 내에서 거래의 병렬 처리를 가능하게 한다. 이들 독립형 병렬 EVM 레이어1 체인은 자체적인 합의 메커니즘과 기술적 특징을 가지지만, 여전히 EVM 생태계의 확장과 호환을 목표로 한다. 일종의 '혈통 교체' 방식으로 EVM 체인을 재구성하면서도 동시에 EVM 생태계에 봉사하는 것이다.
2) Eclipse, MegaETH 등이 대표하는 확장형 레이어2 EVM 호환 체인은 레이어2의 독자적인 합의와 거래 '사전 처리' 기능을 활용하여, 대량의 거래가 메인넷에 배치되기 전에 상태를 선별하고 처리할 수 있으며, 임의의 다른 체인의 실행 계층을 선택해 최종적으로 거래 상태를 결정할 수 있다. 즉 EVM을 플러그인 가능한 실행 모듈로 추상화해 필요 시 최적의 '실행 계층'을 선택함으로써 병렬 처리 능력을 실현한다. 다만 이러한 방안은 EVM을 지원하지만 EVM 프레임워크를 초월하는 성격을 지닌다.
3) Polygon, BSC 등이 대표하는 동등형 알트-레이어1 체인은 어느 정도 EVM의 병렬 처리를 구현했지만, 알고리즘 차원의 최적화에 그쳤으며 합의 계층과 저장 계층의 근본적인 최적화는 이루어지지 않았다. 따라서 이들의 병렬 처리 능력은 특정 기능(Fature)로서 의미가 있을 뿐, EVM의 병렬화 문제를 근본적으로 해결했다고 보기 어렵다.
4) Aptos, Sui, Fuel 등이 대표하는 차별형 Non-EVM 병렬 체인은 본질적으로 EVM 체인을 구현한 것이 아니라, 처음부터 고도의 동시성 실행 능력을 갖춘 아키텍처 위에 미들웨어나 인코딩 해석 기술을 통해 EVM 환경과의 호환성을 실현한 것이다. 예를 들어 이더리움 레이어2인 Starknet 역시 Cairo 언어와 계정 추상화를 통해 병렬 처리 능력을 갖추고 있지만, EVM과의 호환을 위해 특수한 파이프라인이 필요하다. 이러한 Non-EVM 체인들이 EVM 체인과 병렬 처리를 연결하려 할 때 대부분 동일한 문제를 안고 있다.
위 네 가지 방안은 각각 다른 측면에 중점을 두고 있다. 예를 들어 병렬 처리 기능을 갖춘 레이어2는 모듈화된 '실행 계층' 체인 조합의 유연성을 강조하고, EVM-호환 체인은 특정 기능의 맞춤화를 부각시킨다. 반면 다른 Non-EVM 체인들의 EVM 호환은 주로 이더리움의 유동성을 끌어오기 위한 목적이다. 진정으로 EVM 생태계를 근본적으로 공고히 하고, 하부 구조부터 병렬 처리 능력을 변화시키려는 노력은 결국 하나의 방향, 즉 강화형 EVM 레이어1 체인 밖에 남지 않은 셈이다.
그렇다면 강화형 병렬 EVM 레이어1 공개망을 만들기 위한 핵심은 무엇이며, 어떻게 EVM 체인을 재구성하면서도 EVM 생태계에 봉사할 수 있을까? 여기에는 두 가지 핵심 요소가 있다:
1) 상태(state) I/O 디스크로부터 정보를 읽고 출력하는 능력 — 데이터의 읽기 및 쓰기는 시간을 소비하기 때문에 단순히 거래 순서와 스케줄링을 조정하는 것만으로는 병렬 처리 능력을 근본적으로 향상시킬 수 없다. 캐싱, 데이터 샤딩, 심지어 분산 저장 기술 등을 도입해 상태 저장 및 읽기 프로세스 자체에서 속도와 상태 충돌 가능성 사이의 균형을 잡아야 한다.
2) 효율적인 네트워크 통신, 데이터 동기화, 알고리즘 최적화, 가상 머신 강화, 그리고 계산과 I/O 작업의 분리 등, 합의 메커니즘 계층의 다양한 구성 요소 최적화 — 이는 하부 구성 요소 아키텍처와 협업 프로세스 전반에 걸쳐 종합적인 개선이 필요하며, 궁극적으로 반응 속도가 빠르고, 계산 비용이 통제 가능하며, 정확도 높은 병렬 거래 처리 능력을 완성해야 한다.
그렇다면 실제 병렬 EVM 레이어1 프로젝트 입장에서 '병렬 EVM'을 실현하기 위해 어떤 기술 혁신과 프레임워크 최적화를 해야 할까?
자원 조정과 최적화를 아키텍처 하부부터 근본적으로 실현하기 위해, Artela는 탄력적 컴퓨팅(Elastic Computing)과 탄력적 블록 공간(Elastic Block Space)을 도입했다. 이를 어떻게 이해해야 할까? 탄력적 컴퓨팅이란 네트워크가 수요와 부하에 따라 계산 자원을 동적으로 할당하고 조절하는 것을 의미하며, 탄력적 블록 공간은 네트워크 내 거래 수량과 데이터 크기에 따라 블록 크기를 동적으로 조정할 수 있다는 뜻이다. 이 전체적인 탄력적 설계의 작동 원리는 마치 상점의 승객 흐름에 따라 자동으로 작동하는 에스컬레이터처럼 직관적이고 타당하다.
앞서 언급했듯이, 상태 I/O 디스크의 읽기 성능은 병렬 EVM에 매우 중요하다. Polygon, BSC 등의 EVM-호환 체인은 알고리즘적 최적화를 통해 '병렬 처리'를 구현해 2~4배의 효율 향상을 얻었지만, 이는 어디까지나 알고리즘 레벨의 개선일 뿐, 합의 계층이나 저장 계층의 심층적 최적화는 이루어지지 않았다. 진정한 심층적 최적화란 어떤 모습일까?
이에 대해 Artela는 데이터베이스 기술 솔루션을 참고하여 상태 읽기 및 쓰기 성능을 모두 향상시켰다. 특히 상태 쓰기에서는 '쓰기 전 로그(WAL)' 기술을 적용했다. 상태 변경 시 먼저 변경 내용을 로그에 기록하고 메모리에 커밋하면, 이미 '쓰기' 작업이 완료된 것으로 간주된다. 이렇게 하면 상태 변경 시 즉시 디스크에 쓰는 작업을 피할 수 있어, 디스크 I/O 작업을 줄이는 효과를 얻는다. 상태 읽기 또한 본질적으로 비동기화 작업인데, 사전 로딩 전략을 통해 읽기 효율을 높였다. 즉 스마트 계약의 과거 실행 기록을 바탕으로 다음 호출에서 사용될 상태를 예측해 미리 메모리에 로드함으로써 디스크 I/O 요청의 효율을 향상시킨 것이다.
결국 이것은 메모리 공간을 활용해 실행 시간을 단축시키는 알고리즘으로, EVM 가상 머신의 병렬 처리 능력을 근본적으로 향상시키며 상태 충돌 문제를 본질적으로 개선했다고 볼 수 있다.
또한 Artela는 Aspect 모듈화 프로그래밍 기능을 도입해 복잡성 관리와 개발 효율을 높였다. WASM 인코딩 해석을 도입해 프로그래밍의 유연성을 강화했으며, 저수준 API 접근 권한을 제공해 실행 계층의 보안 격리를 실현했다. 이로 인해 개발자들은 Artela 환경에서 스마트 계약을 효율적으로 개발, 디버깅 및 배포할 수 있으며, 개발자 커뮤니티의 맞춤형 확장 능력이 활성화된다. 특히 개발자들은 코드 수준에서 병렬 처리를 염두에 두고 스마트 계약을 최적화하도록 유도되는데, 상태 충돌 확률을 줄이기 위해서는 각 스마트 계약의 호출 로직과 알고리즘이 매우 중요하기 때문이다.
이상과 같다.
여러분도 쉽게 알 수 있듯이 '병렬 EVM'이라는 개념은 본질적으로 거래 상태 실행 프로세스를 최적화하는 것이다. @monad_xyz는 초당 1만 건의 거래 처리가 가능하다고 주장하는데, 그 기술 핵심 역시 전용 데이터베이스, 개발자 친화성, 지연 실행 합의, 초스칼라 파이프라이닝 기술 등을 통해 대규모 병렬 거래 처리를 실현하는 것으로, Artela의 탄력적 컴퓨팅과 I/O 비동기화 운영과 본질적 논리에 큰 차이가 없다.
그러나 필자가 더 강조하고 싶은 것은, 이러한 고성능 병렬 EVM 체인이 사실 웹2 제품 및 기술력을 융합한 결과라는 점이다. 즉 웹2 성숙 시장에서 고부하 트래픽 상황에 대응하는 '기술적 처리' 노하우를 적극적으로 채택했다는 것이다.
대중적 보급(Mass Adoption)이라는 먼 미래를 바라본다면, '병렬 EVM'은 EVM 생태계가 웹2의 광범위한 시장으로 나아가는 기반 인프라로서 중요한 위치를 차지할 것이며, 자본시장이 이에 대해 낙관적인 전망을 갖고 있는 것도 무리는 아니다.
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Haotian | CryptoInsight
