本稿について
様々なブロックチェーンにインスピレーションを与えているプロトコルBitcoin-NG（Bitcoin Next Generation）の論文を見ていきます。本稿では「7. Experimental Setup」の前半を見ます。
原文はこちらになります。
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今回のまとめ
- BitcoinとBitcoin-NGの比較実験を行った。
- Bitcoinのクライアントは標準クライアントのバージョン0.10.0、Bitcoin-NGのクライアントはこれを改造したもの。攻撃者がいる想定。手数料分配とマイクロブロックの署名確認はパフォーマンスに微々たる影響しかないので実装しない。
- マイニングはプルーフオブワークではなく、プルーフオブワークに近似させた指数分布のスケジューラで行った。
- マイニングパワーはべき乗数＝-0.27の指数分布で近似した。この近似の決定係数は0.99である。
- 補足：近似するにあたり、Bitcoinのマイニングエンティティのハッシュパワーを計測、週ごとに各エンティティの「週間マイニングパワー」を計算し、ランク付けを実行。各ランクのエンティティのメジアンに対して上述の近似を行うと決定係数が0.99となる。
※以下、今回まとめた範囲の論文和訳になりますので詳細をご覧になりたい方は読み進めてください。
7. 実験のセットアップ
模擬ネットワーク上でリアルタイムに動く1000ノードを使った実験でBitcoinとBitcoin-NGを評価する。
実装
Bitcoinに関しては、標準のクライアント（release 0.10.0）を用いる。以降、これを「Bitcoin」という。また、十分な情報をログに取るための最小限の計測機器を用いる。
Bitcoin-NGに関しては、標準のBitcoinクライアント（release 0.10.0）を改変することで、攻撃者の存在下でのパフォーマンス分析に重要な全ての要素を実装した。手数料配分とマイクロブロックの署名確認は実装していない。どちらの要素もパフォーマンスへの影響は取るに足らないものだからだ。手数料配分はトランザクションごとにおよそ1つの定点でのオペレーションが必要なだけだし、署名確認はマイクロブロックごとに数ミリ秒が加わる程度である。
シミュレーションするマイニング
マイナーがプルーフオブワークの解を見つけるのにかかる時間は幾何分布に従うが、推定ごとの成功が起こらない確率と推定の速度のために指数分布として近似できる。
我々の行った実験では、プルーフオブワークのメカニズムをあるスケジューラで置き換えた。このスケジューラは指数分布のインターバルで別々のマイナーがブロック生成を行うトリガーとなるものである。
マイニングパワー
ブロックをマイニングする確率は平均的には暗号パズルの解読に使うマイニングパワーに比例する。ブロックは平均的な設定間隔で生成されておりマイニングパワーの総量は大きいので、小規模なマイナーのブロック生成イベントの間隔は極めて長くなる。専用ハードウェアを使う一人のホームマイナーがブロックをマイニングすることは何年間もありそうにない[54]。
結果的にマイニングパワーは産業マイニングやオープンマイニングプールといった形で集中する傾向にある。産業マイナーは大規模なマイニング設備を運営する企業である。プライベートなマイニングリグを動かす小規模なマイナーは基本的にどこかの勢力に加わり、マイニングプールを形成する。プールの全メンバが協力して各ブロックのマイニングを行い、メンバのうちの一人がブロックのマイニングに成功した際には収益を分け合う。
変化するマイナーのパワーに私たちのセットアップを反映するべく、Bitcoinのマイニングエンティティ間でハッシュパワー分布を調査した。分析に必要な情報である各ブロックを生成するエンティティのアイデンティティはマイナーにより自発的に提供される。私たちはパブリックAPI[10]を使って2015年8月通期でこの情報を収集した。約9%のブロックが識別不能だったことを付け加えておく。このようなブロックはそれぞれ異なる個人マイナーが生成したものとみなすことにした。
この年の週ごとに各エンティティの「週間マイニングパワー（weekly mining power）」を計算し、最も大きかったエンティティにランク1、次に大きかったエンティティにランク2といった具合にランクを割り振った。図6はランク順に20位まで各エンティティの週間マイニングパワーを示したものである。それぞれのランクでの同じ暗線のバーは特定の週の分布を表す。バーのまとまりはそれぞれn番目に大きなブロック生成プールに関する割合の集合を表す。それぞれのエンティティのランクは計測した週全体を通じて一定ではない点には注意されたい。y軸はプールにより生成されたブロックの週間割合を表す。
マイニングエンティティのサイズの分布をモデル化するために、べき数を-0.27とする指数分布で近似する。これは各ランクのメジアンと比較して0.99の決定係数を示す。
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