[블록미디어 정윤재] 앱토스 랩스(Aptos Labs)가 새로운 샤딩 실행 엔진 ‘Shardines’를 6일(현지시간)발표했다. 이를 통해 1초당 100만 건 이상의 트랜잭션(TPS) 처리가 가능해지면서, 블록체인의 확장성을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다. 앱토스는 실행, 합의, 저장을 독립적으로 샤딩하는 방식을 도입해 네트워크 성능을 극대화했다고 밝혔다.
블록체인의 확장성 문제 해결
기존 블록체인 네트워크는 트랜잭션 증가에 따라 병목 현상을 겪어왔다. 이더리움(Ethereum)은 단일 스레드 실행 모델을 사용해 TPS가 15에 불과했으며, 솔라나(Solana)와 앱토스 같은 차세대 블록체인은 병렬 실행 모델을 도입했지만 여전히 확장성의 한계가 존재했다.
앱토스는 이를 해결하기 위해 ‘Block-STM’이라는 고성능 병렬 실행 엔진을 개발했으며, 이번에 발표한 ‘Shardines’는 이를 한 단계 발전시킨 기술이다.
‘Shardines’, 독립적 샤딩을 통한 확장성 극대화
Shardines는 블록체인 네트워크의 주요 3가지 요소인 △합의(Consensus) △실행(Execution) △저장(Storage)를 독립적으로 샤딩할 수 있도록 설계됐다.
- 합의(Consensus) 샤딩: 앱토스는 Narwhal 기반 Quorum Store를 활용해 데이터 전파를 최적화했다. 이를 통해 합의 과정에서 트랜잭션 데이터를 보다 효율적으로 분배하고, 병목 현상을 최소화했다.
- 저장(Storage) 샤딩: 앱토스는 Jellyfish Merkle Tree(JMT)를 사용해 블록체인 상태를 저장한다. 최근 단일 노드에서 JMT 샤딩을 도입하며 네트워크 성능을 향상시켰다.
- 실행(Execution) 샤딩: 실행 과정은 CPU 중심이므로, 단일 노드에서 확장하는 데 한계가 있다. 앱토스는 실행과 저장을 분리하고, 샤드 간 트랜잭션 충돌을 최소화하는 ‘하이퍼그래프 파티셔닝’ 기법을 적용해 성능을 높였다.
동적 파티셔닝과 마이크로 배칭 기법 적용
Shardines는 트랜잭션을 동적으로 분할하는 ‘하이퍼그래프 파티셔닝(Hypergraph Partitioning)’을 적용해 샤드 간 데이터 전송을 최소화했다.
또한 ‘마이크로 배칭(Micro-batching)과 파이프라이닝(Pipelining)’ 기법을 활용해 네트워크 지연을 줄이고, 트랜잭션 처리 속도를 극대화했다. 이를 통해 각 샤드에서 실행된 트랜잭션이 원활하게 병렬로 처리되며, 고객이 체감하는 속도를 향상시켰다.
앱토스의 100만 TPS 성과
앱토스는 30개 샤드 노드에서 초당 103만3000건의 트랜잭션(TPS)을 처리하는 데 성공했다.
- 충돌이 없는 트랜잭션(Non-conflicting Transactions): 각 샤드가 초당 약 4만 TPS를 처리했으며, 30개 샤드를 사용했을 때 전체 네트워크 TPS가 100만을 넘어섰다.
- 충돌이 있는 트랜잭션(Conflicting Transactions): 500개 디앱(DApp)을 대상으로 한 테스트에서 초당 50만 TPS 이상을 기록했다.
다만, 실행 속도는 개선되었으나 저장(Storage) 성능이 병목 현상을 일으켜 확장성이 제한되었다. 앱토스는 저장 계층의 샤딩을 추가 적용해 성능을 더욱 향상할 계획이라고 밝혔다.
오픈 소스 벤치마크 및 향후 계획
앱토스는 Shardines의 성능 테스트 코드를 오픈 소스로 공개하고, 커뮤니티와 함께 성능 개선을 위한 연구를 지속할 방침이다.
향후 계획으로는 저장 계층의 수평 확장(Storage Sharding) 도입, Block-STM V2 개발, 합의-저장-실행의 독립적 샤딩 구조를 앱토스 메인넷에 적용하는 것을 목표로 하고 있다.
앱토스 랩스는 “Shardines는 블록체인의 새로운 패러다임을 제시하는 기술”이라며, “앞으로도 확장성 문제를 해결해 전 세계적인 Web3 혁신을 이끌어나가겠다”고 밝혔다.
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