이 글은 비트코인 분야의 자가 교육을 받은 교육자이자 기술 중심의 비트코인 팟캐스트 진행자인 신오비의 의견 기고입니다.
라이트닝 네트워크는 결제 라우팅 네트워크로서 인터넷 자체와 많은 유사점을 가지고 있습니다. 네트워크에 연결되어 있어야 하며, 결제는 네트워크의 한 소스 노드에서 목적지 노드로 라우팅되며, 이는 인터넷의 데이터 패킷과 유사합니다. 또한 소스에서 목적지까지 끊임없는 연결이 필요합니다. 그러나 하나의 큰 차이점이 있습니다 — 유동성의 필요성입니다. 인터넷에서는 대역폭이 사용 가능한 한(즉, 파이프가 “막히지” 않는 한), 정보를 무한히 전달할 수 있으며, 이를 위해 기다릴 시간이 충분하면 됩니다. 그러나 라이트닝 채널은 결제를 라우팅하기 위해 채널의 한쪽에서 다른 쪽으로 실제로 돈을 이동해야 하므로 고갈될 수 있으며, 결국 한쪽에서 돈이 바닥나고 모든 돈이 다른 쪽으로 밀려나게 됩니다.
이는 현재 네트워크를 사용하여 개별 사용자의 결제를 전달하는 것과 미래에 다른 사용자의 결제를 전달할 수 있는 네트워크의 건강 사이의 균형을 유지해야 함을 의미합니다. 누군가 특정 채널을 통해 결제를 라우팅할 때마다, 그들이 사용한 채널이 미래에 다른 사용자의 결제를 같은 방향으로 처리할 수 없을 가능성이 높아집니다.
본질적으로, 결제의 전달을 보장하기 위해 대규모로 전략을 채택하려는 사용자들은 네트워크의 전체 유동성 분포에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 실제로 개별 사용자의 결제가 목적지에 성공적으로 도착할 가능성을 낮출 수 있습니다. 본질적으로, 최종 사용자가 결제를 위한 경로를 선택하는 데 지배적으로 사용하는 전략은 전체 네트워크에 시스템적 영향을 미치게 됩니다. 부정적인 측면에서 — 즉, 개별 행동이 시스템 전체에 미치는 저하 효과 — 이 동적은 “무질서의 대가”로 알려져 있습니다.
레네 피카르트는 라이트닝 네트워크 전반에 걸쳐 결제 전달의 신뢰성을 개선하기 위한 유용한 휴리스틱을 개발하는 연구를 진행해왔습니다. 이 연구에서 나온 목표를 달성하기 위한 전략은 “피카르트 결제”라고 불립니다. 현재 네트워크 전반에서 가장 자주 사용되는 전략은 가장 낮은 수수료를 기준으로 경로 선택을 우선시하는 것입니다. 이는 소액 결제에는 잘 작동하지만, 대액 결제에는 그렇지 않습니다. 직관적으로 그 이유는 명백해야 합니다: 낮은 수수료 경로는 널리 사용되며, 이는 유동성을 한 방향으로 밀어내고, 가용성을 줄입니다. 이로 인해 같은 경로를 이용하는 다른 소액 결제에 미치는 영향은 고갈에 가까워질 때까지는 작지만, 대액 결제의 경우 성공 확률이 낮아집니다.
피카르트 결제는 저렴함보다 신뢰성을 우선시하여 결제가 성공할 확률에 대한 교육된 추측을 통해 작동합니다. 지배적인 낮은 수수료 우선 전략과 마찬가지로, 시간이 지남에 따라 노드가 결제를 시도하고 일부가 실패하면 결제 성공 확률에 대한 가정을 업데이트하고 시간이 지남에 따라 정확성을 다듬게 됩니다. 이는 군집 내에서 항상 같은 채널을 고갈시키는 것을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 왜냐하면 신뢰성 측면에서 네트워크에 대한 그들의 관점이 시간이 지남에 따라 독특하게 발전할 것이기 때문입니다.
경로 선택의 중요한 부분은 채널에서 유동성이 흐르는 방향을 고려하는 것입니다. 양쪽으로 균형이 잡혀 있습니까? 주로 한 방향으로 흐르고 있습니까? 피카르트는 최근 연구에서 무질서의 대가의 동적에 대해 공공 가십 데이터를 기반으로 채널의 배수 속도, 흐름의 균형 여부를 추정할 수 있을지도 모른다는 것을 깨달았습니다. 이를 통해 특정 경로에서 결제 성공 또는 실패에 대한 추정의 신뢰성을 더욱 개선할 수 있습니다. 이를 정확하게 추정하면 채널을 살펴보고 결제를 완료할 확률이 높은 방향과 낮은 방향을 추측할 수 있습니다.
피카르트 결제의 또 다른 측면은 신뢰성과 낮은 수수료를 모두 최적화하는 것입니다. 라이트닝 네트워크의 무질서의 대가 동적을 연구하기 위해 모델링하는 과정에서 신뢰성과 수수료를 모두 최적화하는 것이 네트워크에 대한 가장 나쁜 외부 비용 중 하나 또는 가장 높은 무질서의 대가를 초래한다는 것이 발견되었습니다. 이는 모든 경로 선택 전략 중에서 네트워크 전반에 걸쳐 채널 고갈 속도를 가장 높이는 것으로 보입니다.
이러한 효과는 진공 상태에서 존재하지 않거나 균형이 없지 않습니다. 네트워크의 라우팅 노드는 또한 도구를 사용할 수 있는 행위자이며, 흐름 제어를 최적화하고 이를 균형 잡기 위한 전략을 채택할 수 있습니다. 라우팅 노드는 수수료를 조정하여 채널의 한쪽으로 유동성을 밀어내는 것을 비유인화할 수 있습니다. 즉, 대부분의 결제가 한 방향으로 흐르고 있다면, 그 방향에 대해 더 높은 수수료를 부과하고 반대 방향에 대해 더 낮은 수수료를 부과할 수 있습니다. 노드는 채널을 열거나 닫아 더 높은 수요를 충족하기 위해 새로운 연결을 만들 수 있습니다. 노드는 또한 채널을 재조정하여 자신의 한 채널에서 유동성을 네트워크로 밀어내고 다시 다른 채널로 밀어내어 해당 채널의 유동성 분포를 변경할 수 있습니다. 결제를 보내는 노드는 현재 경로가 잦은 결제 실패로 이어지는 것을 관찰할 때 다른 경로 선택 전략을 선택하고 활용할 수 있습니다.
지금 읽고 있는 사람들은 “누가 신경 쓰겠어, 시장이 해결할 거야, 라이트닝은 시장 주도 시스템이야.”라고 생각할 것입니다. 라이트닝은 거의 완전히 시장 주도 시스템이지만, 무질서의 대가와 같은 동적을 분석할 때는 그렇게 간단하지 않습니다. 네트워크의 사용자들은 라우팅 알고리즘을 수동으로 분석하고 각 결제에 대해 무엇을 사용할지 선택하지 않을 것입니다; 그들은 이 모든 것을 자동화하고 배경에서 숨기는 도구와 소프트웨어를 사용할 것입니다. 이는 이러한 종류의 연구가 네트워크의 전반적인 건강에 중요하다는 것을 의미합니다. 최종 사용자가 자신의 이익을 우선시하면서 네트워크와 상호작용할 수 있는 방법을 찾아야 하며, 네트워크 전체의 성능을 저하시키지 않아야 합니다.
이 두 가지 동적이 어떻게 상호작용하는지를 모델링하고, 결제 노드를 위한 전략과 라우팅 노드를 위한 완화 전략은 네트워크의 전반적인 건강과 개별 사용자의 결제 신뢰성을 균형 잡고 최적화하기 위한 두 사용자 클래스의 전략을 개발하는 데 매우 중요합니다. 서로 다른 장치 간의 데이터 라우팅은 컴퓨터 과학에서 오랫동안 해결된 문제이며, 라이트닝 네트워크는 이를 크게 기반으로 하지만 유동성 제약의 동적은 정보를 신뢰성 있게 라우팅하는 것과 관련된 전체 연구 분야에 새로운 측면을 추가합니다.
라이트닝 네트워크는 비트코인을 사용한 결제의 속도와 확장성을 개선하는 데 큰 성공을 거두었지만, 더 많은 사용자로부터 더 큰 규모와 더 큰 부하에서 그 성공을 지속하기 위해서는 이 두 가지 다른 동적의 상호작용을 철저히 이해하고 고려해야 합니다. 네트워크 사용자가 성공적인 전략을 채택하기 위해서는 먼저 이러한 전략이 개발되고 이해되며 검증되어야 합니다.
이 글은 신오비의 게스트 포스트입니다. 표현된 의견은 전적으로 그들의 것이며 BTC Inc 또는 비트코인 매거진의 의견을 반드시 반영하지는 않습니다.
