IOTA 블로그의 The Tangle: an illustrated introduction Part 2: transaction rates, latency, and random walks의 번역본입니다.
Part1: Tangle에 대한 소개도 보실 수 있습니다.
나머지 글들도 차례차례 진행할 예정입니다.
Tangle: 그림과 함께 하는 소개
Part 2: 트랜잭션 레이트, 처리 지연 시간, 랜덤 진행
이 시리즈의 이전 글에서 우리는 데이터 구조로써의 tangle을 소개했습니다. 우리는 또한 팁과 좋은 팁 선택 알고리듬을 고르는 것의 중요성을 배웠습니다. 오늘 우리는 트랜잭션 레이트와 네트워크 처리 지연시간에 대해서 배우고, tangle의 형태를 결정하는데 그들이 어떤 역할을 하는지 배울 겁니다. 우리는 또한 다음주에 더욱더 파고들 가중치 없는 랜덤 진행(unweighted random walk)에 대해서도 배울 겁니다.
지난주의 시뮬레이션에서 여러분은 트랜잭션들이 시간 상에 고르게 분포되지 않음을, 그래서 어떤 때는 다른 때보다 더 "바쁘다는" 것을 알 수 있었을 겁니다. 이런 좀더 현실적인 모델을 만드는 랜덤함은 트랜잭션이 어떻게 도착할지를 모델링하는데 Poisson point process를 사용함으로써 달성합니다. 이 모델은 주어진 시간 동안 얼마나 많은 고객들이 상점 안으로 들어올지를 분석하거나 얼마나 많은 전화가 콜 센터로 걸려올지를 분석하는데 매우 일반적입니다. 우리는 아래 tangle 예에서 이 동작을 볼 수 있습니다. 트랜잭션 4, 5와 6은 거의 동시에 도작하였고 트랜잭션 6 이후에 긴 대기가 있었습니다.
우리의 목적을 위해서 우리는 Poisson point process에 대한 것 중 하나만 알면 되는데, 들어오는 트랜잭션의 레이트는 우리가 λ라고 부르는 상수로 정해진다는 겁니다. 예를 들어, 우리가 λ = 2로 설정하면, 트랜잭션의 수는 100이 되고, 총 시뮬레이션 횟수는 약 50회가 될 거라는 겁니다. 한번 보죠!
더 흥미로운 것은 움직이기 전입니다: 우리가 λ를 매우 작은 값으로 (0.1이라고 하죠) 설정하면, 우리는 "체인"을 얻습니다. 트랜잭션들이 두개 대신 단 하나의 이전 트랜잭션만 승인하면 이 체인이 tangle입니다. 트랜잭션들이 주어진 시간 동안 매우 느리게 들어와서 승인할 팁이 단 하나만 있다면 이런 일이 일어납니다. 이와 반대로 매우 큰 λ에서는 모든 트랜잭션이 매우 빠르게 들어와서 그들이 볼 수 있는 유일한 팁이 제네시스(genesis)가 됩니다. 여기 시뮬레이션의 제한이 있습니다: 큰 λ와 고정된 개수의 트랜잭션, 우리는 매우 짧은 시간을 시뮬레이션할 겁니다.
매우 작은 λ은 체인을 만든다.
매우 큰 λ: 제네시스만 보인다.
그럼 이전 것이 "보이지" 않는 트랜잭션은 무엇을 의미할까요? 모델 상에서, 우리는 각 트랜잭션을 들어온 후 일정 시간 동안 안보이게 만듭니다. 우리는 이 처리 지연 시간을 문자 h로 표시합니다. 이 처리 지연 시간은 트랜잭션이 준비되고 네트워크를 통해 퍼지는데 걸리는 시간을 나타냅니다. 우리의 시뮬레이션에서 우리는 언제나 h = 1로 설정합니다. 이는 우리가 이전의 적어도 한 시기의 트랜잭션만 승인할 수 있음을 의미합니다. 이 처리 지연 시간은 더 나은 현실성을 위해 두는 작은 디테일일뿐 아니라, 우리가 언제나 얻을 매우 재미없는 체인을 없애는 tangle의 기본적인 속성입니다. 또한 이는 새로운 트랜잭션에 대해 서로 이야기하는 사람들에게 시간이 걸리는 곳에서 tangle을 현실 세계에 더 가깝게 합니다.
마지막으로, 더 고급의 팁 선택 알고리듬, 가중치 없는 랜덤 진행(Unweighted random walk)에 대해서 말할 시간입니다. 이 알고리듬을 사용해서 우리는 제네시스 트랜잭션 상에 진행자(walker)를 두고, 팁들을 향해 "걷기" 시작하게 합니다. 이는 각각의 스텝에서 우리가 현재 놓여져 있는 하나를 직접 승인하는 트랜잭션 중 하나로 점프합니다. 우리는 같은 확률로 어떤 트랜잭션으로 점프할지 고릅니다. 여기서 가중치 없는 이라는 용어가 오는 겁니다. 자연스럽게, 우리는 어떻게 이 일이 일어나는지를 보여주는 시뮬레이션을 만들었습니다.
여러분은 빨간색으로 표시된 진행자가 따라가는 길과 파란색으로 표시된 각각의 교차점에서 다른 가능한 길을 볼 수 있습니다. 현재의 랜덤 경로에 "보이지 않는" 가장 최근의 트랜잭션은 투명하게 보여집니다.
우리는 오늘 많은 것을 보았습니다. 시뮬레이션을 돌리면서 이 글을 리뷰하는 시간을 갖으시고, 질문을 올려주세요. 저를 직접 @alongal#3938의 Discord 상에서 연락하시거나, 아래 댓글을 달아주세요. 다음주에 우리는 누적 가중치(cumulative weight), 마르코프 체인 몬테 카를로(Markov Chain Monte Carlo), 그리고 가중치 있는 랜덤 진행(weighted random walks)에 대해 배워볼 겁니다.
Part 1: Tangle에 대한 소개
Part 3: 누적 가중치와 가중치 있는 랜덤 진행
Part 4: 승인자, 잔고, 이중 지불