병렬 실행 시대의 도래, Monad 위의 MEV 구도를 살펴보자
작자:APRIORI ⌘
번역: TechFlow
서론
대규모 애플리케이션을 위한 블록체인 성능 향상 과정에서 Monad는 비동기 I/O, 최적화된 Patricia Trie, 지연 실행 및 낙관적 동시성 제어와 같은 일련의 저수준 최적화를 통해 이더리움 가상 머신(EVM) 모델을 효과적으로 개선했다. 이러한 개선은 탈중앙화를 희생하지 않으면서도 이더리움 등의 플랫폼에서 발생하는 실행 병목 현상과 비효율적인 상태 접근 문제를 해결한다.
본문은 Monad 위에 강력한 마이너 추출가치(MEV) 경매 인프라(MEVA)를 구축할 가능성에 대해 논의하며, 이더리움의 Flashbots와 Solana의 Jito Network에서 얻은 귀중한 경험을 참고한다.
우리는 다음의 핵심 포인트들을 강조하고자 한다:
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MEV는 모든 블록체인 네트워크의 본질적인 특성이다. 블록 생성 과정에서 부정적인 외부성과 인센티브 불일치를 방지하기 위해선 강건한 MEVA 인프라가 필수적이다.
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MEVA 설계는 특히 합의-실행 단계와 같은 블록체인의 저수준 메커니즘과 밀접하게 연결되어 있다. 향후 개선은 이러한 요소들의 진화와 다양한 하중 조건에서의 네트워크 동작에 따라 달려 있다.
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이더리움과 Solana에서의 블록 생성 역사적 트렌드는 Monad 상의 MEVA 설계에 참고 자료를 제공할 수 있다.
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Monad처럼 고성능이며 지연 실행되는 블록체인에서는 시간 제약을 고려해 고주파 거래(HFT) 스타일의 확률적 블록 구성 및 검색 전략이 필요할 수 있다.
이러한 문제들을 탐구함으로써 우리는 Monad의 독특한 아키텍처와 성능 요구에 맞는 MEVA 인프라 설계에 대한 통찰을 제공하고자 한다.
이더리움의 MEVA 배경
이더리움 합의-실행 단계 하의 MEVA
이더리움에서 합의는 먼저 실행된다. 노드가 블록에 합의할 때, 그들은 단순히 트랜잭션 목록뿐만 아니라 모든 사후 상태를 요약한 Merkle 루트에도 합의한다. 따라서 제안자는 제안을 전파하기 전에 해당 블록 내 모든 트랜잭션을 실행해야 하며, 검증 노드 역시 투표 전에 동일한 실행을 수행해야 한다.
그림 1: MEV-Boost에서의 제안자-빌더 분리(PBS) 빌더 워크플로우
그림 1은 MEV-Boost에서 제안자-빌더 분리(PBS)의 전형적인 빌더 워크플로우를 보여준다. 빌더가 블록 구성 후 중계자에게 제출하면, 중계자는 이를 실행 계층(EL) 클라이언트로 전달하여 시뮬레이션과 유효성 검사를 수행한다.
실행이 합의의 선행 조건이므로, 빌더가 블록을 구성할 때는 이를 EL 클라이언트로 전달해 유효성 시뮬레이션을 수행해야 한다. 합의-실행 단계에서의 필수 역할 외에도, 시뮬레이션 단계는 빌더와 검색자 모두에게 이점을 제공한다.
빌더 관점에서 보면: 각 트랜잭션을 시뮬레이션함으로써 빌더는 블록이 자신과 검증자에게 가지는 정확한 가치를 산정할 수 있으며, 재정렬을 통해 롤백을 최소화하고 메모풀이나 번들 트랜잭션에서 추출 가능한 가스 수수료 또는 기본 팁을 극대화할 수 있다. 정밀한 평가는 검증자에게 더 높은 입찰가를 제시할 수 있게 한다.
검색자 관점에서 보면: 빌더가 체인에 올라가기 전 롤백 가능성이 있는 번들을 선별함으로써, 검색자는 자신의 전략 실행에 확실성을 가질 수 있다. 또한 검색자는 최신 블록 상태에 접근할 수 있다. 합의 계층(CL)이 새로운 블록을 전파할 때, 검색자는 해당 블록의 상태를 활용해 수익성 있는 번들을 구성할 수 있다. 한편 일부 증거는 빌더들이 이제 프로토콜 외부 거래나 기능을 제공함으로써, 검색자가 곧 생성될 블록 상태 정보를 얻어 즉시 체인에 올릴 블록에 리플레이 전략을 추가할 수 있음을 시사한다.
그러나 PBS의 발전은 블록 구성의 집중화를 증가시키고 있는데, 이는 전통적인 금융에서 기업들이 전용 마이크로웨이브 네트워크 채널을 두고 경쟁하며 우선적으로 차익거래 전략을 실행하는 것과 유사하다.
네트워크의 성숙과 함께 제품의 반복
이제 우리는 그림 2와 같이 이더리움의 발전에 따라 MEVA가 어떻게 진화했는지를 살펴보겠다.
그림 2: 이더리움 네트워크 발전에 따른 MEVA의 시간 순서도
우선 가스 경매(PGA) 시대
그림 3에서 보듯이, 검색자들은 수익성 있는 MEV 기회를 식별하고 공개 메모풀에 스마트 계약 트랜잭션을 제출한다. 이러한 공개 가시성은 체인 상의 공개 입찰 및 일가 경매(one-price auction)로 이어지며, 실패한 트랜잭션조차 가스 수수료를 지불하게 된다.
이 시기에 경쟁이 치열하고 비용이 큰 비구조적 MEV 활동이 나타났는데, 동일한 (계정, 공고) 쌍을 가진 트랜잭션 간 경쟁과 입찰액의 지속적 증가로 인해 네트워크 혼잡 또는 합의 불안정이 발생했다.
그림 3: 간단한 우선 가스 경매 다이어그램
Flashbots 및 EIP-1559
이러한 문제를 해결하기 위해 Flashbots는 검색자와 블록 생산자(채굴자) 사이의 중개 경매소로서 중계자를 도입했다. 이를 통해 MEV 시장은 공개 입찰의 일가 경매에서 밀봉 입찰(sealed bid)로 전환되었다. 그림 4에서 보듯이, 중계자는 공개 메모풀 내 입찰 격상을 방지하고 보다 질서 있고 안전한 블록 생성 과정을 마련한다.
EIP-1559의 수수료 구조도 여기에 기여했다. 기본 수수료를 통해 입찰을 단순화했지만, 여전히 블록 내 트랜잭션 순서 문제는 해결되지 않았으며, 이는 여전히 우선 수수료에 의해 MEV가 주도된다. 실제로 많은 검색자들이 coinbase 송금을 통해 채굴자에게 직접 입찰했다. 이후에는 더 이상 0가스 번들을 제출할 수 없게 되면서 coinbase 수수료에 대한 불만이 커졌다.
그림 4: 중계기를 포함한 MEVA
제안자와 빌더의 분리(PBS)
이더리움이 머지(Merge)를 완료하고 지분 증명(PoS)으로 전환한 후, 블록 생성 파이프라인 내 역할 분리를 더욱 최적화하기 위해 제안자-빌더 분리(PBS)가 시행되었다. 앞서 언급했듯이, 중계자는 이제 빌더와 제안자 사이의 중개 역할을 하며 데이터 가용성과 블록 유효성을 보장한다. 제안자는 여러 빌더로부터 다른 프라이빗 트랜잭션을 수신할 수 있으므로, 빌더들은 제안자에게 수수료를 지불함으로써 경쟁해야 한다. 이러한 동학은 그림 5에 설명되어 있다.
그림 5: PBS 시대의 MEVA
집중화의 위험
이러한 역사적 진전에도 불구하고, 빌더 시장에서 점점 커지는 집중화 위험을 강조해야 한다. 지난 1년간 상위 9개 빌더가 지속적으로 50% 이상의 시장 점유율을 차지하며 높은 시장 집중도를 보였으며, 이는 그림 6에서 확인할 수 있다. 현재는 더욱 두드러져 상위 3개 빌더가 전체 블록의 90% 이상을 차지하고 있다.
그림 6: 빌더들의 시장 점유율. 빌더 시장에서 일반적으로 존재하는 높은 집중도를 보여줌 (출처)
솔라나의 Jito
Jito의 시스템 아키텍처
솔라나에서의 표준 MEVA인 Jito는 낮은 트랜잭션 비용으로 인한 과도한 스팸 거래 행위를 해결하기 위해 만들어졌다. 실패한 거래 수수료(약 0.000005 SOL)가 예상 수익을 초과하지 않는 한, 스팸 거래는 효과적으로 유인된다.
Jito Labs의 2022년 보고서에 따르면, 당시 아비트리지 및 정산 시도의 96% 이상이 실패했으며, 블록 내 MEV 관련 트랜잭션이 50%를 초과했다. 보고서는 또한 정산 봇들이 수백만 개의 중복 패킷을 네트워크에 보내며 단 몇천 건의 성공적인 정산만을 달성했으며, 이로 인해 실패율이 99%를 초과했다고 지적했다.
그림 7: 솔라나 상의 Jito MEVA
솔라나에서 MEV 외부성 문제가 심각해짐에 따라, Jito는 블록 생성 과정에 질서와 확실성을 가져오기 위한 MEVA 계층을 개발했다. 그림 7에서 보는 원래의 Jito MEVA 아키텍처를 되짚어보자.
Jito는 다음과 같은 구성 요소를 갖춘다:
중계기 - 트랜잭션을 수신하여 블록 엔진(MEVA 공급망)과 검증자에게 전달하는 프록시 역할을 한다.
블록 엔진 - 중계기로부터 트랜잭션을 수신하고 검색자를 조정하며 번들을 수락하고 시뮬레이션을 수행한 후, 최적의 트랜잭션과 번들을 검증자에게 전달한다. 주목할 점은 Jito가 전체 블록 경매 대신 번들 포함을 위한 부분 블록 경매를 진행한다는 점이며, 과거에는 두 슬롯 내에 80% 이상의 번들을 처리했다.
의사 메모풀 - Jito-Solana 클라이언트를 통해 약 200밀리초의 운영 시간 창을 생성하여 주문 흐름의 이산화된 경매를 유도한다. Jito는 2024년 3월 9일 이 메모풀을 폐쇄했다.
Jito의 설계 선택
이제 Jito 시스템 설계의 특정 구성 요소를 살펴보고, 이러한 설계 선택이 솔라나의 블록 생성 과정에서 어떻게 유래되었는지를 고려하자.
Jito가 전체 블록 구성이 아닌 부분 블록 경매만 지원하는 것은, 솔라나의 멀티스레드 실행 모델이 글로벌 스케줄러를 결여하고 있기 때문일 수 있다. 구체적으로 그림 8은 병렬 스레드가 트랜잭션을 실행하며 각 스레드가 자체 실행 대기 큐를 유지하는 것을 보여준다. 트랜잭션은 무작위로 스레드에 할당되며, 우선 수수료와 시간 순서에 따라 로컬 정렬된다. (1.18.x 업데이트 이전까지) 스케줄러 측에 글로벌 정렬이 없었기 때문에, 솔라나의 트랜잭션은 스케줄러의 변동성(jitter)으로 인해 본질적으로 비결정적인 결과를 경험한다. 따라서 MEVA에서 검색자나 검증자는 현재 상태를 신뢰성 있게 판단할 수 없다.
그림 8: 솔라나 클라이언트의 멀티스레드 실행 모델. MEVA의 번들 단계가 멀티스레드 큐에 독립 스레드로 추가됨을 주목하라.
공학적 관점에서 보면, Jito의 블록 엔진을 추가 스레드로 병렬 실행하는 것은 솔라나의 멀티스레드 아키텍처와 매우 잘 맞는다. 번들 경매가 Jito 블록 엔진 스레드 내에서 우선 수수료 기반 정렬을 보장하더라도, 번들이 항상 사용자 트랜잭션보다 전역적으로 우선되리라는 보장은 없다.
이 문제를 해결하기 위해 Jito는 번들 스레드에 블록 공간 일부를 미리 할당하여 번들이 블록 내 자리 확보를 보장한다. 불확실성은 여전히 존재하지만, 이 방법은 전략 실행 성공 확률을 높인다. 이는 검색자들이 네트워크에 스팸을 보내는 대신 경매에 참여하도록 유도한다. 번들을 위한 블록 공간을 확보함으로써 Jito는 질서 있는 경매 촉진과 트랜잭션 스팸의 혼란 완화 사이에서 균형을 잡을 수 있었다.
의사 메모풀 제거
Jito의 광범위한 채택은 솔라나의 스팸 문제 완화에 긍정적인 성과를 거두었다. p2p의 연구와 그림 9의 데이터에 따르면, Jito 클라이언트 채택 후 상대적 블록 생성률이 크게 향상되었다. 이는 2023년 Jito가 도입한 최적화된 블록 엔진 덕분에 트랜잭션 처리가 더욱 효율적이게 되었음을 의미한다.
그림 9: Jito가 솔라나의 스팸 문제를 효과적으로 완화했다는 증거. p2p팀의 연구에서 발췌
현저한 진전이 있었음에도 여전히 많은 도전 과제가 존재한다. Jito 번들이 블록을 부분적으로만 채우기 때문에, MEV 유도 트랜잭션은 여전히 Jito 경매 채널을 우회할 수 있다. 그림 10의 Dune 대시보드에서 부분적 증거를 찾을 수 있는데, 2024년 이후 봇 스팸 거래로 인해 네트워크 평균 실패 트랜잭션이 여전히 50%를 초과하고 있음을 보여준다.
그림 10: 2022년 5월 이후 솔라나의 봇 스팸 거래 활동 (자세한 내용은 Dune 참조)
2024년 3월 9일, Jito는 주요 메모풀 운영을 일시 중단하기로 결정했다. 이 결정은 메모코인 거래 증가와 이에 따른 샌드위치 공격(검색자가 목표 트랜잭션前后에 거래를 배치)의 급증으로 인한 사용자 경험 저하 때문이었다. 이더리움의 MEVA 사설 주문 흐름 채널과 유사하게, 공개 메모풀을 폐쇄하면 프론트엔드 서비스(지갑 제공업체, Telegram 봇 등)와의 협력을 통해 사설 주문 흐름 성장을 촉진할 수 있다. 검색자들은 검증자와 직접 협력하여 우선 실행·포함·배제 권리를 얻을 수 있다.
실제로 그림 11은 메모풀 폐쇄 후 가장 큰 사설 메모풀 검색자의 시간당 샌드위치 봇 수익을 보여준다.
가장 큰 사설 메모풀 검색자:
3pe8gpNEGAYjVvMHqGG1MVeoiceDhmQBFwrHPJ2pAF81
(역주: 샌드위치 봇은 블록체인 거래에서 수익을 얻기 위해 주로 사용되는 일반적인 프런트런 공격 도구임)
그림 11: "3pe8gpNEGAYjVvMHqGG1MVeoiceDhmQBFwrHPJ2pAF81" 검색자가 사설 메모풀을 이용한 시간당 샌드위치 봇 수익
Jito가 메모풀 폐쇄를 결정함으로써, 팀은 솔라나 생태계의 근본적 문제 해결에 대한 헌신을 보여주었다. MEVA 반복이나 솔라나의 가스 수수료 메커니즘 조정 외에도, Jito는 UI 제품 설계 선택(기본 슬리피지 매개변수 제한 등)을 통해 프로토콜이 공격 위험을 줄이는 데 도움을 준다. 스팸 거래를 더 비싸게 만드는 수수료 구조 조정이든 통신 프로토콜 수정이든,Jito의 인프라는 솔라나 네트워크의 건강성과 안정성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 계속할 것이다.
Monad 상의 MEVA 설계
지연 실행과 MEVA에의 영향
이더리움과 달리, 이더리움에서는 블록에 합의하기 위해 트랜잭션 목록(정렬 포함)과 모든 사후 상태를 요약한 머클 루트가 필요하지만, Monad는 이전의 실행과 합의를 분리한다. 노드 프로토콜은 공식 정렬 문제만 해결하면 된다. 그림 12에서 보듯이, 각 노드는 블록 N+1의 합의를 시작할 때 독립적으로 블록 N의 트랜잭션을 실행한다. 이 구조는 전체 블록 시간에 해당하는 가스 예산을 허용하는데, 실행이 합의 속도에 따라가기만 하면 되기 때문이다. 리더 노드가 사실 상태 루트를 계산할 필요가 없으므로, 실행은 다음 블록 처리를 위해 전체 합의 기간을 활용할 수 있다.
그림 12: Monad의 지연 실행과 이더리움의 합의-실행 단계 비교. MEVA 설계 관점에서도 운영 시간 창을 함께 제시함
운영 시간 창을 MEVA가 Monad에서 기본 블록 구성 방식보다 실현 가능하고 수익성 있는 블록 구성 제안을 완료할 수 있는 시간 프레임으로 정의한다. 지연 실행 모델은 두 가지 직접적인 결과를 낳는다:
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MEVA가 N번째 블록을 운영 시간 창 내에 구성할 때, 검증자는 동시에 N번째 블록의 트랜잭션 리스트에 합의하고 있으며, N-1번째 블록의 실행을 완료하려고 시도한다. 따라서 N번째 운영 시간 창 내에서 사용 가능한 상태는 여전히 N-2일 수 있다. 즉, 이 지연 실행 아키텍처 하에서는 릴레이 또는 빌더가 '최신 상태'를 보유한다고 보장되지 않는다. 결과적으로 다음 블록 생성 전까지 최신 블록을 대상으로 시뮬레이션하는 것이 불가능해 불확실성이 발생한다.
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Monad의 1초 블록 시간을 고려하면, MEVA의 운영 시간 창은 극도로 제한된다. 이는 빌더가 이더리움에서 일반적으로 하는 것처럼 거래와 번들을 순차적으로 완전한 블록 시뮬레이션할 충분한 시간이 없음을 의미한다. EVM에서 트랜잭션 시뮬레이션에 필요한 시간은 여러 변수에 영향을 받는다. 그러나 하나의 트랜잭션 시뮬레이션에 10^1~10^2 마이크로초(대략적인 추정)가 소요되고, Monad가 초당 10^4건의 트랜잭션을 목표로 한다면, 운영 시간 창 내에서 완전한 블록 시뮬레이션만으로도 약 1초가 소요될 수 있다. Monad의 1초 블록 시간을 감안하면, 빌더나 중계가 최적화된 블록 구성 위해 여러 번의 완전한 블록 시뮬레이션을 완료하는 것은 도전적인 과제가 될 것이다.
확률적 빌더 및 검색자 전략
이러한 제약을 고려하면, 운영 시간 창 내에서 완전한 블록 시뮬레이션을 수행하고 최신 상태를 대상으로 시뮬레이션하는 것은 비현실적이다. 빌더는 이제 각 트랜잭션의 정확한 신호를 이해하기 위한 시간과 최신 상태를 모두 상실하였으므로, 트랜잭션 롤백 가능성을 기반으로 검색자의 신호를 추론해야 하며, 명성이나 (아마도 최선의 경우) N-2 상태를 대상으로 시뮬레이션에 의존해야 한다. 이로 인해 블록 평가가 덜 확실해진다.
이론적으로 트랜잭션 롤백을 보장할 수 없기 때문에, 검증자가 빌더가 구성한 블록을 수락한 후에도 검색자는 더 큰 실행 불확실성을 겪게 된다. 이는 이더리움과 대조된다. 이더리움에서는 검색자가 전용 사설 주문 흐름 채널을 통해 상대적으로 확실한 전략 실행을 위해 경쟁한다. Monad의 이러한 상대적으로 확률적인 환경에서 검색자는 이제 더 높은 번들 롤백 위험에 직면하며, 이는 더 불확실한 실행 PnL 프로필을 초래한다. 이는 확률적 신호에 따라 거래를 실행하며 장기적으로 약간 높은 기대 수익을 얻는 고주파 거래자들과 유사하다.
그림 13: 제안 블록 검사 또는 시뮬레이션 정도에 따라 분류된 다양한 MEVA 설계 패러다임의 개념적 스펙트럼
그림 13에서 보듯이, 빌더가 사전에 번들/블록 검사를 수행하는 정도는 제안 블록의 가격 책정 또는 평가에 불확실성 스펙트럼을 창출한다. 한쪽 끝에는 정확한 가격 책정을 제공하는 이더리움 스타일의 PBS 모델이 있으며, 이 경우 빌더는 실행 계층(EL) 클라이언트를 사용해 제안 블록 내 트랜잭션을 시뮬레이션해야 하고, 제출된 번들 내 광범위한 조합을 탐색해야 한다. 반대쪽 끝에는 비동기 블록 검사를 제공하는 낙관적 빌더 모델[16]이 있다. 이 모델에서 빌더는 운영 시간 창 내 시뮬레이션 시간을 우회하고, 검증자 또는 중계자에게 신호를 보여주기 위해 담보를 예치(감축 가능)함으로써 이를 실현한다. 여기서 제안된 Monad의 확률적 검사 또는 부분 시뮬레이션 방법은 중간에 위치하며, 일부 불확실성이 존재하더라도 검색자의 전략 실행 성공 가능성을 높인다.
예를 들어, 체인상 주문장 DEX의 마켓 메이커는 주요 단방향 가격 변동을 발견했을 때 MEVA를 통해 사전에 포지션을 이동하여 불리한 선택을 피할 수 있다. 이러한 확률적 전략은 최신 상태 정보가 없더라도 신속한 행동을 가능하게 하며, 역동적인 거래 환경에서 리스크와 수익을 균형 있게 조절할 수 있다.
결론
MEVA는 블록 생성 최적화, 외부 영향 완화 및 시스템 안정성 향상에서 핵심적인 역할을 한다. Solana의 Jito나 이더리움의 다양한 구현체와 같은 MEVA 프레임워크가 계속 발전하면서 확장성 문제 해결에 크게 기여하고 있으며, 네트워크 참여자들의 인센티브를 더욱 일치시키고 있다.
Monad는 초기 단계에 있지만 전망이 밝은 네트워크로서, 공동체가 최적의 MEVA를 설계할 수 있는 독특한 기회를 제공한다. Monad의 독특한 실행-합의 분리 메커니즘을 고려할 때, 우리는 연구자, 개발자, 검증자들이 협력하여 통찰을 공유할 것을 초대한다. 이러한 협력은 강력하고 효율적인 블록 생성 프로세스를 만들고, Monad가 고처리량 블록체인 네트워크로서의 잠재력을 실현하는 데 기여할 것이다.
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