원본 출처: Aptos Labs

컴퓨팅 기술이 탄생한 이래로 엔지니어와 연구자들은 컴퓨팅 리소스를 성능 한계까지 끌어올리는 방법을 끊임없이 탐구해 왔으며, 컴퓨팅 작업에서 지연 시간을 최소화하면서 효율성을 극대화하기 위해 노력해 왔습니다. 고성능과 저지연성이라는 두 가지 기둥은 컴퓨터 과학의 발전을 지속적으로 형성하여 CPU와 FPGA부터 데이터베이스 시스템, 그리고 최근에는 AI 인프라와 블록체인 시스템에 이르기까지 광범위한 분야에 영향을 미치고 있습니다. 고성능을 추구하는 데 있어 파이프라인 기술은 필수적인 수단이 됩니다. 파이프라인은 1964년 IBM System/360에 도입된 이래로 [1] 고성능 시스템 설계의 핵심이 되어 이 분야에서 중요한 논의와 혁신을 주도해 왔습니다.

파이프라인 기술은 하드웨어뿐만 아니라 데이터베이스 분야에서도 널리 사용됩니다. 예를 들어, Jim Gray는 그의 저서인 High Performance Database Systems[2]에서 파이프라인 병렬 처리를 소개했습니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 데이터베이스 쿼리를 여러 단계로 나누어 동시에 실행하므로 효율성과 성능이 향상됩니다. 파이프라인은 인공지능 분야에서도 매우 중요한데, 특히 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우에서 더욱 그렇습니다. 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터 전처리 및 로딩을 병렬화하여 학습과 추론 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하고 AI 워크플로를 보다 빠르고 효율적으로 만듭니다[3].

블록체인도 예외는 아닙니다. 핵심 기능은 거래를 처리하고 상태를 업데이트하는 데이터베이스와 유사하지만, 비잔틴 장애 허용 합의라는 추가적인 과제가 있습니다. 블록체인 처리량(초당 거래 수)을 높이고 지연 시간(최종 확인까지 걸리는 시간)을 줄이는 핵심은 높은 부하 상황에서 거래 주문, 실행, 커밋, 동기화 등 다양한 단계의 상호 작용을 최적화하는 데 있습니다. 이러한 과제는 특히 처리량이 많은 시나리오에서 중요한데, 기존 설계에서는 낮은 지연 시간을 유지하는 데 어려움이 있기 때문입니다.

이러한 아이디어를 살펴보려면 익숙한 비유인 자동차 공장을 떠올려 보는 것이 좋습니다. 조립 라인이 제조업에 혁명을 일으킨 방식을 이해하면 블록체인 조립 라인의 진화를 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 Zaptos[8]와 같은 차세대 디자인이 블록체인 기능을 새로운 차원으로 끌어올리는 이유도 이해하게 됩니다.

자동차 공장에서 블록체인으로

두 가지 주요 목표를 가진 자동차 공장의 소유자라고 상상해 보세요.

· 처리량 극대화: 매일 가능한 한 많은 자동차를 조립합니다.

· 지연 최소화: 각 차량의 건설 시간을 줄입니다.

이제 세 가지 유형의 공장을 상상해 보세요.

단순 공장

간단한 공장에서 다양한 기술을 가진 노동자들이 단계별로 자동차를 조립합니다. 한 작업자가 엔진을 조립하고, 다음 작업자가 바퀴를 설치하는 식으로 한 번에 한 대의 자동차를 조립합니다.

무슨 문제가 있나요? 일부 작업자는 종종 기다리게 되었고, 같은 차량의 다른 부분을 동시에 작업하는 사람이 없었기 때문에 전반적인 생산성이 낮았습니다.

포드 공장

포드 조립 라인 소개[4]! 여기에서는 각 작업자가 단일 작업에 집중합니다. 자동차는 컨베이어 벨트를 따라 움직이며, 각 자동차가 지나갈 때마다 전담 작업자가 해당 자동차에 필요한 부품을 추가합니다.

결과는 어떻게 되나요? 여러 대의 자동차가 동시에 다른 조립 단계에 있으며, 모든 작업자가 바쁘다. 처리량은 크게 향상되었지만, 각 차량은 여전히 각 작업자를 차례로 지나가야 하므로 각 차량의 지연 시간은 동일하게 유지됩니다.

마법 공장

모든 작업자가 동시에 한 대의 자동차를 작업할 수 있는 마법 공장을 상상해보세요! 자동차를 한 작업장에서 다른 작업장으로 옮기는 대신, 자동차의 모든 부분을 동시에 제작합니다.

결과는 어떻게 되나요? 자동차는 기록적인 시간 안에 조립되었으며, 각 단계가 동기화되어 진행되었습니다. 이는 처리량과 지연 문제를 해결하는 이상적인 시나리오입니다.

좋아요, 자동차 공장에 대한 이야기는 이제 그만하고, 블록체인에 대해서는 어떨까요? 고성능 블록체인을 설계하는 것은 조립 라인을 최적화하는 것과 크게 다르지 않다는 것이 밝혀졌습니다.

블록체인은 자동차 공장과 같습니다.

블록체인에서 블록을 처리하는 것은 자동차를 조립하는 것과 비슷합니다. 다음은 비유입니다. · 작업자 = 검증 리소스 · 자동차 = 블록 · 조립 작업 = 합의, 실행 및 커밋 단계 · 한 번에 한 대의 자동차만 처리하는 간단한 공장과 마찬가지로 한 번에 한 블록만 처리하는 블록체인은 활용도가 낮은 리소스로 어려움을 겪을 것입니다. 그 대신, 현대의 블록체인 설계는 포드 조립 라인과 같아지려고 노력합니다. 즉, 여러 블록의 여러 단계를 동시에 처리하는 것입니다. 여기서 조립 라인 기술이 등장합니다.

블록체인 파이프라인의 진화

기존 아키텍처: 순차적 블록체인

블록을 순차적으로 처리하는 블록체인을 상상해 보세요. 검증자는 다음을 수행해야 합니다.

1. 블록 제안을 받습니다.

2. 블록을 실행하여 블록체인 상태를 업데이트합니다.

3. 상태에 대한 합의에 도달하기 위해 계속 노력합니다.

4. 상태를 데이터베이스에 유지합니다.

5. 다음 블록에 대한 합의를 시작합니다.

무슨 문제가 있나요?

· 실행과 제출은 합의 과정의 중요한 경로에 있습니다.

· 각 합의 인스턴스는 시작하기 전에 이전 인스턴스가 완료될 때까지 기다려야 합니다.

이러한 설정은 포드주의 이전의 공장과 같습니다. 즉, 근로자(자원)는 한 번에 한 블록(자동차)에만 집중하면서 종종 유휴 상태를 유지합니다. 안타깝게도 기존 블록체인 중 상당수가 여전히 이 범주에 속해 처리량이 낮고 지연 시간이 긴 문제가 있습니다.

Aptos: 병렬화된 성능

Diem은 실행과 제출을 합의 단계에서 분리하는 파이프라인 아키텍처를 도입하는 반면, 합의 단계 자체도 파이프라인 디자인을 채택합니다.

· 비동기 실행 및 제출[5]: 검증자는 먼저 블록에 대한 합의에 도달한 후 부모 블록의 상태에 따라 블록을 실행합니다. 검증자 정족수에 의해 서명되고 인증된 후 상태는 저장소에 저장됩니다.

· 조립 라인 합의(Jolteon[6]): 새로운 합의 인스턴스는 이전 합의 인스턴스가 완료되기 전에 시작될 수 있으며, 이동 조립 라인과 유사합니다.

이렇게 하면 서로 다른 블록이 동시에 서로 다른 단계에 있을 수 있으므로 처리량이 향상되고 블록 시간이 단 2개의 메시지 지연으로 크게 줄어듭니다. 그러나 Jolteon의 리더 기반 설계는 거래 분배 중에 리더가 과부하되어 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

Aptos는 합의에서 데이터 배포를 분리하는 메커니즘인 Quorum Store[7]를 통해 파이프라인을 더욱 최적화합니다. 합의 프로토콜에서 단일 리더가 대규모 데이터 블록을 브로드캐스트하는 데 의존하는 대신, Quorum Store는 데이터 배포를 메타데이터 순서에서 분리하여 검증자가 데이터를 비동기적으로 병렬로 배포할 수 있도록 합니다. 이 디자인은 모든 검증자의 총 대역폭을 활용하여 합의에서 리더 병목 현상을 효과적으로 제거합니다.

그림: Quorum Store가 리더 합의 프로토콜을 기반으로 리소스 활용도를 어떻게 균형 잡는지.

지금까지 Aptos Blockchain은 블록체인의 "포드 공장"을 만들었습니다. 포드의 조립 라인이 자동차 생산에 혁명을 일으켰던 것처럼(다양한 자동차의 여러 단계가 동시에 진행됨) Aptos도 다양한 블록의 여러 단계를 동시에 처리합니다. 각 검증자의 리소스가 최대한 활용되므로 프로세스의 어떤 부분도 대기하지 않습니다. 이러한 뛰어난 조율로 인해 처리량이 높은 시스템이 탄생했고, Aptos는 블록체인 거래를 효율적이고 확장 가능하게 처리할 수 있는 강력한 플랫폼이 되었습니다.

다이어그램: Aptos 블록체인에서 연속 블록의 파이프라인 처리. 검증자는 연속 블록의 여러 단계를 파이프라인으로 처리하여 리소스 활용도를 극대화하고 처리량을 늘릴 수 있습니다.

처리량이 중요한 것은 사실이지만, 엔드투엔드 지연 시간(거래 제출부터 최종 확인까지의 시간)도 마찬가지로 중요합니다. 결제, 분산형 금융(DeFi), 게임과 같은 애플리케이션의 경우 밀리초마다 중요합니다. 많은 사용자가 트래픽이 많은 이벤트 중에 지연을 경험하는데, 그 이유는 각 거래가 클라이언트-전체 노드-검증자 통신, 합의, 실행, 상태 인증, 커밋, 전체 노드 동기화라는 일련의 단계를 순서대로 거쳐야 하기 때문입니다. 부하가 높을 경우 실행 및 전체 노드 동기화와 같은 단계에서 지연 시간이 더 길어집니다.

그림: Aptos 블록체인의 파이프라인 아키텍처. 이 다이어그램은 클라이언트 Ci, 전체 노드 Fi, 검증자 Vi를 보여줍니다. 각 상자는 거래 블록이 왼쪽에서 오른쪽으로 거쳐야 하는 블록체인의 단계를 나타냅니다. 파이프라인은 합의(배포 및 주문 포함), 실행, 인증, 제출, 전체 노드 동기화의 5단계로 구성됩니다.

이것은 포드 공장과 같습니다. 조립 라인이 전체 처리량을 극대화하지만, 각 차량은 여전히 모든 작업자를 차례로 거쳐야 하므로 완료하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 블록체인 성능을 한계까지 끌어올리려면 "마법 공장"을 만들어야 합니다. 즉, 여러 단계를 병렬로 실행할 수 있는 공장입니다.

Zaptos: 최적의 블록체인 지연 시간을 향해

Zaptos[8]는 세 가지 핵심 최적화를 통해 처리량을 희생하지 않고 지연 시간을 더욱 줄입니다.

· 낙관적 실행: 블록 제안을 수신한 직후 실행을 시작하여 파이프라인 지연 시간을 줄입니다. 검증자는 파이프라인에 블록을 즉시 추가하고 부모 블록이 완료된 후 추측적으로 이를 실행합니다. 검증자로부터 제안을 수신한 후, 전체 노드는 상태 증명을 검증하기 위해 낙관적 실행을 수행합니다.

· 낙관적 커밋: 블록이 실행된 직후 상태를 저장소에 즉시 기록합니다. 상태가 인증되기 전이라도 마찬가지입니다. 검증자가 마침내 상태를 인증하면 커밋을 완료하는 데 최소한의 업데이트만 필요합니다. 블록이 순서에 맞지 않게 되면 일관성을 유지하기 위해 낙관적으로 커밋된 상태가 롤백됩니다.

· 빠른 인증: 검증자는 합의가 완료될 때까지 기다리지 않고 최종 합의 라운드에서 병렬로 인증 메시지를 전송하여 실행된 블록의 상태를 미리 인증하기 시작합니다. 이러한 최적화를 통해 일반적인 경우 파이프라인 지연 시간을 한 라운드 줄일 수 있습니다.

그림: Zaptos의 병렬 파이프라인 아키텍처. 합의를 제외한 다른 단계는 실제로 합의 단계 내에 숨겨져 있어 엔드투엔드 지연 시간이 줄어듭니다.

이러한 최적화를 통해 Zaptos는 합의 단계 내의 다른 파이프라인 단계의 지연 시간을 효과적으로 숨깁니다. 따라서 블록체인이 최적의 지연 시간을 제공하는 합의 프로토콜을 채택하면 전체 블록체인 지연 시간도 최적화될 수 있습니다!

말은 쓸모없지만, 데이터는 말해준다

우리는 Aptos를 고성능 기준으로 사용하여 지리적으로 분산된 실험을 통해 Zaptos의 종단 간 성능을 평가했습니다. 자세한 내용은 논문 [8]을 참조하세요.

Google Cloud에서 우리는 Aptos 배포와 유사한 상용 등급 머신을 사용하여 10개 지역에 분산된 100명의 검증자와 30개의 전체 노드로 구성된 글로벌 분산형 네트워크를 시뮬레이션했습니다.

처리량-지연 시간

그림: Zaptos와 Aptos 블록체인의 일반적인 성능.

위의 그림은 두 시스템의 엔드투엔드 지연 시간과 처리량 관계를 비교한 것입니다. 두 서비스 모두 부하가 증가함에 따라 지연 시간이 점진적으로 증가하며, 최대 용량에서는 급격한 급증이 나타나는 반면, Zaptos는 최대 처리량에 이르기까지 지연 시간이 더 안정적으로 나타나며, 낮은 부하에서는 지연 시간이 160ms, 높은 부하에서는 지연 시간이 500ms 이상 감소합니다.

인상적으로 Zaptos는 프로덕션 등급 메인넷 환경에서 20,000 TPS의 1초 미만의 지연 시간을 달성했습니다. 이는 속도와 확장성이 필요한 실제 애플리케이션을 구현하는 획기적인 성과입니다.

지연 분해

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그래픽: Aptos 블록체인의 지연 분해.

그래픽: Zaptos의 지연 분해.

대기 시간 분석 차트는 검증자와 전체 노드가 각 파이프라인 단계에서 소비하는 기간을 자세히 보여줍니다. 주요 통찰력은 다음과 같습니다.

· 최대 10,000 TPS: Zaptos의 전반적인 지연 시간은 합의 지연 시간과 거의 동일합니다. 낙관적 실행, 검증 및 낙관적 커밋 단계가 합의 단계 내에 효과적으로 "숨겨져" 있기 때문입니다.

· 10k TPS 이상: 낙관적 실행과 전체 노드 동기화 시간의 증가로 인해 비합의 단계가 더욱 중요해집니다. 그럼에도 불구하고 Zaptos는 대부분의 단계를 겹쳐서 전반적인 지연 시간을 크게 줄였습니다. 예를 들어, 20k TPS에서 기준 총 지연 시간은 1.32초(합의 0.68초, 기타 단계 0.64초)인 반면, Zaptos는 0.78초(합의 0.67초, 기타 단계 0.11초)입니다.

결론

블록체인 아키텍처의 진화는 제조업의 변화와 유사합니다. 즉, 단순한 순차적 워크플로에서 고도로 병렬화된 조립 라인으로 변화하는 것입니다. Aptos의 파이프라인 방식은 처리량을 크게 향상시키고, Zaptos는 한 걸음 더 나아가 높은 TPS를 유지하면서 대기 시간을 1초 미만 수준으로 줄입니다. 최신 컴퓨팅 아키텍처가 병렬 처리를 활용해 효율성을 극대화하는 것처럼, 블록체인도 불필요한 지연 시간을 없애기 위해 지속적으로 설계를 최적화해야 합니다. Zaptos는 가장 낮은 지연 시간을 위해 블록체인 파이프라인을 완벽하게 최적화하여 속도와 확장성이 필요한 실제 블록체인 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.

참고자료

[1] Gene M. Amdahl, Gerrit A. Blaauw 및 Frederick P. Brooks. 1964. "IBM System/360의 아키텍처." IBM 연구 및 개발 저널. https://doi.org/10.1147/rd.82.0087

[2] David DeWitt 및 Jim Gray. 1992. "병렬 데이터베이스 시스템: 고성능 데이터베이스 시스템의 미래." ACM 커뮤니케이션. https://doi.org/10.1145/129888.129894

[3] Martín Abadi, Paul Barham, Jianmin Chen, Zhifeng Chen, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin 외. 2016. "TensorFlow: 대규모 머신 러닝을 위한 시스템." 제12회 USENIX 운영체제 설계 및 구현(OSDI) 심포지엄에서. https://arxiv.org/abs/1605.08695

[4] 이동식 조립 라인과 5달러 근무일. https://corporate.ford.com/articles/history/moving-assembly-line.html

[5] Zekun Li, Yu Xia. 2021. DIP-213 - 분리된 실행. https://github.com/diem/dip/blob/7dc44ee57bb7efe76559f05dcc6851d97e2d3149/dips/dip-213.md

[6] Rati Gelashvili, Lefteris Kokoris-Kogias, Alberto Sonnino, Alexander Spiegelman, 그리고 Zhuolun Xiang. 2022. "Jolteon과 Ditto: 비동기 폴백을 적용한 네트워크 적응형 효율적 합의." 금융 암호화 및 데이터 보안(FC)에 관한 국제 컨퍼런스에서. https://arxiv.org/abs/2106.10362

[7] Quorum Store: Aptos 블록체인에서 합의가 수평적으로 확장되는 방식. https://medium.com/aptoslabs/quorum-store-how-consensus-horizontally-scales-on-the-aptos-blockchain-988866f6d5b0

[8] Zhuolun Xiang, Zekun Li, Balaji Arun, Teng Zhang 및 Alexander Spiegelman. 202 2025. "Zaptos: 최적의 블록체인 지연 시간을 향하여." arXiv 사전 인쇄 arXiv:2501.10612. https://arxiv.org/abs/2501.10612 이 기사는 기고문이며 BlockBeats의 견해를 대변하지 않습니다.

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