Artela 백서 해설: 독특한 병렬 실행 스택 + 탄력적 블록 공간
글: 0XNATALIE
올해 3월, 확장성 L1 블록체인 네트워크 아르텔라(Artela)는 차세대 EVM 실행 계층 기술 업그레이드인 EVM++을 출시했다. EVM++의 첫 번째 '+'는 '확장성(Extensibility)'을 의미하며, 이는 Aspect 기술을 통해 구현된다. 이 기술은 개발자가 WebAssembly(WASM) 환경에서 EVM과 협업할 수 있는 체인 상의 맞춤형 프로그램을 생성할 수 있도록 하며, dApp에 고성능의 애플리케이션 특화 확장을 제공한다. 두 번째 '+'는 '확장성(Scalability)'을 의미하며, 병렬 실행 기술과 탄력적 블록 공간 설계를 통해 네트워크 처리 능력과 효율성을 크게 향상시킨다.
WebAssembly(WASM)는 웹 브라우저 내에서 거의 네이티브 수준의 실행 속도를 달성할 수 있는 고효율 바이너리 코드 형식으로, AI 및 대용량 데이터 처리와 같은 계산 집약적 작업에 적합하다.
어제, 아르텔라는 병렬 실행 스택 개발과 탄력적 컴퓨팅 기반의 탄력적 블록 공간 도입을 통해 블록체인 확장성을 강화하는 방법을 자세히 설명한 백서를 발표했다.
병렬 처리의 중요성
기존의 이더리움 가상 머신(EVM)에서는 모든 스마트 계약 작업과 상태 전환이 전체 네트워크에서 일관되게 유지되어야 한다. 따라서 모든 노드가 동일한 순서로 동일한 트랜잭션을 실행해야 한다. 즉, 일부 트랜잭션 간에 실제로 의존성이 없더라도 블록 내 순서에 따라 하나씩 순차적으로 실행해야 하므로, 이는 불필요한 대기 시간을 초래하고 비효율적이다.
병렬 처리는 여러 프로세서 또는 다수의 컴퓨팅 코어가 동시에 여러 계산 작업이나 데이터를 처리할 수 있도록 해주며, 특히 분해 가능한 독립적인 작업들로 구성된 복잡하거나 대규모 계산 문제에서 처리 효율을 크게 높이고 실행 시간을 단축시킨다. 병렬 EVM은 기존 EVM의 확장 또는 개선 버전으로, 여러 스마트 계약 또는 함수 호출을 동시에 실행할 수 있어 전체 네트워크의 처리량과 효율을 크게 향상시킨다. 또한, 단일 스레드 실행 시의 효율도 최적화할 수 있다. 병렬 EVM의 가장 직접적인 장점은 기존의 탈중앙화 애플리케이션이 인터넷 수준의 성능을 실현할 수 있게 해주는 것이다.
아르텔라 네트워크와 EVM++
아르텔라는 EVM++ 도입을 통해 EVM의 확장성과 성능을 향상시키는 L1 플랫폼이다. EVM++은 EVM 실행 계층 기술의 업그레이드로, EVM의 유연성과 WASM의 고성능 특성을 통합한다. 이 강화된 가상 머신은 병렬 처리와 고효율 저장을 지원하여, 더 복잡하고 성능 요구가 높은 애플리케이션이 아르텔라 위에서 실행될 수 있도록 한다. EVM++은 전통적인 스마트 계약뿐 아니라, AI 에이전트와 같은 고성능 모듈을 체인 상에 동적으로 추가하고 실행할 수도 있다. 이러한 에이전트는 체인 상의 코프로세서로 독립적으로 작동하거나 체인 상 게임에 직접 참여해 진정한 프로그래밍 가능한 NPC를 창출할 수 있다.
아르텔라는 병렬 실행 설계를 통해 네트워크 노드의 계산 능력이 수요에 따라 유연하게 확장될 수 있도록 보장한다. 또한 검증자 노드는 수평 확장을 지원하며, 네트워크는 현재의 부하 또는 수요에 따라 자동으로 컴퓨팅 노드의 규모를 조정할 수 있다. 이 확장 과정은 탄력적 프로토콜에 의해 조정되어 컨센서스 네트워크 내의 컴퓨팅 리소스가 충분함을 보장한다. 탄력적 컴퓨팅을 통해 네트워크 노드의 처리 능력을 확장 가능하게 함으로써 궁극적으로 탄력적 블록 공간(EBS)을 실현하며, 대규모 dApp이 특정 요구에 따라 독립된 블록 공간을 신청할 수 있도록 한다. 이는 공용 블록 공간의 확장을 위한 필요를 충족시킬 뿐만 아니라, 대규모 애플리케이션의 성능과 안정성을 보장한다.
아르텔라의 병렬 실행 아키텍처 상세 분석
1. 예측적 낙관적 실행(Predictive Optimistic Execution)
예측적 낙관적 실행은 아르텔라의 핵심 기술 중 하나이며, Sei나 Monad 등의 다른 병렬 EVM과 차별화되는 특징이기도 하다. 낙관적 실행이란 초기 상태에서 트랜잭션 간에 충돌이 없다고 가정하는 병렬 실행 전략을 말한다. 이 메커니즘에서는 각 트랜잭션이 수정 사항을 기록하지만 즉시 확정하지 않고, 자체적인 상태 버전을 유지한다. 트랜잭션 실행 후에는 검증 단계를 거쳐 동시에 실행된 다른 병렬 트랜잭션들과의 글로벌 상태 변화 간 충돌 여부를 확인한다. 충돌이 감지되면 해당 트랜잭션은 재실행된다. 여기서 '예측적'이란 특정 AI 모델을 사용해 과거 트랜잭션 데이터를 분석하여即将 실행될 트랜잭션 간의 의존 관계—즉 어떤 트랜잭션이 동일한 데이터에 접근할지를 예측하고, 이를 기반으로 트랜잭션을 그룹화하여 실행 순서를 배치함으로써 충돌과 재실행을 줄이는 것을 의미한다. 비교하자면, Sei는 개발자가 미리 정의한 트랜잭션 의존성 파일에 의존하고, Monad는 컴파일러 수준의 정적 분석을 통해 트랜잭션 의존성 파일을 생성하지만, 두 시스템 모두 EVM 동등성을 갖추지 못했으며, 아르텔라의 AI 기반 동적 예측 모델이 지닌 적응 능력을 결여하고 있다.
2. 비동기 사전 로딩 기술(Async Preloading)
비동기 사전 로딩 기술은 상태 접근으로 인한 입력/출력(I/O) 병목 현상을 해결하기 위해 고안되었으며, 데이터 접근 속도를 높이고 트랜잭션 실행 시 대기 시간을 줄이는 것이 목적이다. 아르텔라는 트랜잭션 실행 전 예측 모델에 따라 필요한 상태 데이터를 느린 저장소(예: 하드디스크)에서 빠른 저장소(예: 메모리)로 미리 로딩한다. 필요한 데이터를 미리 로딩하고 캐싱함으로써 실행 중 I/O 대기 시간을 줄일 수 있으며, 여러 프로세서나 실행 스레드가 동시에 데이터에 접근할 수 있어 병렬 처리 수준을 더욱 높인다.
3. 병렬 저장(Parallel Storage)
병렬 실행 기술의 도입으로 트랜잭션 처리는 병렬화될 수 있지만, 데이터의 읽기/쓰기 및 업데이트 속도가 동기화되지 않으면 전체 시스템 성능의 주요 병목 요인이 된다. 따라서 시스템의 병목은 점차 저장 계층으로 이동하게 된다. MonadDB나 SeiDB 등은 이미 저장소 수준의 최적화에 집중하고 있다. 아르텔라는 다양한 성숙한 전통 데이터 처리 기술을 참고·융합하여 병렬 저장 시스템을 개발했으며, 이를 통해 병렬 처리 효율을 한층 더 향상시켰다.
병렬 저장 시스템은 주로 두 가지 문제 해결을 목표로 설계되었다. 하나는 저장소의 병렬 처리 구현이며, 다른 하나는 데이터 상태를 데이터베이스에 효율적으로 기록하는 능력 향상이다. 데이터 저장 과정에서 흔히 발생하는 문제로는 데이터 기록 시 팽창 현상과 데이터베이스 처리 부담 증가가 있다. 이러한 문제들을 효과적으로 해결하기 위해 아르텔라는 상태 커밋먼트(State Commitment, SC)와 상태 저장(State Storage, SS)의 분리 전략을 채택했다. 이 전략은 저장 작업을 두 부분으로 나눈다. 한쪽은 복잡한 데이터 구조를 유지하지 않고 빠르게 처리하는 작업을 맡아 공간을 절약하고 데이터 중복을 줄이며, 다른 쪽은 모든 상세한 데이터 정보를 기록한다. 또한, 대량의 데이터 처리 시 성능 저하를 방지하기 위해 작은 데이터 블록들을 큰 블록으로 병합하는 방식을 적용하여 데이터 저장 시 복잡성을 줄였다.
4. 탄력적 블록 공간(EBS)
아르텔라의 탄력적 블록 공간(EBS)은 탄력적 컴퓨팅 개념을 기반으로 설계되어 네트워크 혼잡 정도에 따라 블록이 수용할 수 있는 트랜잭션 수를 자동으로 조정할 수 있다.
탄력적 컴퓨팅은 시스템이 변화하는 부하 수요에 맞춰 컴퓨팅 자원 구성 자동 조정을 허용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델로, 주된 목적은 자원 사용 효율을 최적화하고 수요 증가 시 신속하게 추가 컴퓨팅 능력을 제공하는 것이다.
EBS는 dApp의 구체적인 요구에 따라 블록 리소스를 동적으로 조정하며, 수요가 높은 dApp에 독립적인 확장 블록 공간을 제공하여 서로 다른 애플리케이션이 블록체인 성능에 대해 크게 다른 요구를 갖는 문제를 해결한다. EBS의 핵심 장점은 '예측 가능한 성능'으로, dApp에 예측 가능한 TPS를 제공할 수 있다는 점이다. 따라서 공용 블록 공간이 혼잡하든 아니든, 독립 블록 공간을 갖는 dApp은 안정적인 TPS를 유지할 수 있다. 또한, dApp의 스마트 계약이 병렬화를 지원한다면 더 높은 TPS를 얻을 수 있다. 이는 이더리움, 솔라나 등의 전통 블록체인 플랫폼보다 훨씬 안정적인 환경을 제공한다고 할 수 있다. 이러한 전통 플랫폼은 네트워크가 혼잡할 때, 예를 들어 인스크립션 열풍 기간이나 DeFi 활동 피크 기간에 종종 dApp 성능 저하를 겪는 반면, 아르텔라는 맞춤형 및 최적화된 리소스 관리를 통해 이러한 문제를 효과적으로 해결한다.
요약하면, 아르텔라는 병렬 실행 스택과 탄력적 블록 공간을 통해 높은 확장성과 예측 가능한 네트워크 성능을 실현했다. 이 병렬 실행 아키텍처는 AI 모델을 활용해 트랜잭션 의존 관계를 정확히 예측함으로써 충돌과 재실행을 줄였다. 또한, 대규모 애플리케이션은 필요에 따라 전용 처리 능력과 리소스를 확보할 수 있어, 네트워크 부하가 높은 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 이로 인해 아르텔라 네트워크는 실시간 대용량 데이터 처리 및 복잡한 금융 거래와 같은 보다 복잡한 애플리케이션 시나리오를 지원할 수 있게 되었다.
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