W3bstream:DePINのためのレイヤー2ロールアップ
クリプト界の主流へと躍進を遂げたDePIN分野は、分散化、スケーラビリティ、検証可能性、アイデンティティ管理、データの信頼性など、いくつかの疑問と課題を提起しています。以下の記事では、こうした課題のいくつかと、それに対してIoTeXコアチームがそのプロダクトの一つであるW3bstream(オフチェーンデータ計算のためのRollup中心のスケーラブルなアーキテクチャ)を通じて提案しているソリューションについて詳しく掘り下げていきます。
DePINのおさらい
DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks:分散型物理インフラネットワーク)分野は、従来のWeb2ベースのIoTシステムからの大きな転換を意味します。従来のIoTシステムは、物理デバイスからのデータがIoTゲートウェイを経由してクラウドで処理・保存されるクラウド中心型か、データソースに近い場所で処理を行うエッジサーバーを用いるエッジ中心型のいずれかでした。これらのアーキテクチャは、IoTアプリケーションで広く使われている一方で、本質的には中央集権型またはハイブリッド型です。しかしDePINは、ブロックチェーン、IoT、そしてトークノミクスという3つのコア技術を統合することで、新たなアプローチを導入しています。この組み合わせにより、草の根レベルからインフラネットワークやマシンエコノミーを構築することが可能になります。DePINの独自性は、単一企業による中央集権的な展開・運用ではなく、コミュニティ主導のモデルによって公共の利益のためのアプリケーション構築を促す点にあります。
DePINには主に2つのカテゴリーがあります。
- 物理リソースネットワーク(PRNs): これらのネットワークは、独自の商品やサービスを提供するために、位置に依存するハードウェアに焦点を当てています。例としては、無線接続、特定エリアのセンサーによる地理空間インテリジェンス、自動車サービスのようなモビリティアプリケーションなどが挙げられます。
- デジタルリソースネットワーク(DRNs): DRNsは、計算能力、ストレージ、帯域幅といった代替可能なリソースのためのハードウェア展開にインセンティブを与えます。これにより、位置特定のハードウェアを必要とせずに、動画・音声レンダリングやストレージサービスなどのタスクのための大規模ネットワークを構築することができます。
DePINの世界は豊かで多様であり、分散型コンピューティング、ストレージ、帯域幅ネットワーク、通信プロトコルなど、様々な側面を探求する多数のスタートアップが存在します。あるプロジェクトがどのカテゴリーに属するかに関わらず、DePINにはシステムアイデンティティの確立、プライバシー問題への対処、そして特にスケーラビリティといった、本質的な課題が伴います。
DePINのスケーラビリティという課題
先に触れたように、スケーラビリティはDePINアプリケーションの本質的な特性に起因する重要な課題として浮上しています。DePINは通常、多数のデバイスを含む大規模なネットワークを内包し、膨大な量のデータを生成・処理します。同時に、ブロックチェーン技術との統合は、強固な信頼基盤を提供する一方で、それ自体の制約ももたらします。ブロックチェーンは、その高い信頼性で知られる一方、処理能力の制限とデータ保存コストの高さという課題を抱えています。この、広範なネットワークとデータ要件と、ブロックチェーンの限られた処理能力との対比は、DePINアプリケーションが直面するスケーラビリティの課題を如実に示しています。
イーサリアムのRollupアプローチ
イーサリアムがスケーラビリティ問題に取り組むために採用してきたアプローチは、Rollup中心のロードマップです。この戦略は、ブロックチェーンネットワークにおけるデータ処理とトランザクション実行の扱い方を根本的に再考するものです。
- レイヤー2ロールアップ: すべてのデータ処理と実行をレイヤー1(メインブロックチェーン)のみに依存するのではなく、イーサリアムはこの作業の多くをレイヤー2ロールアップネットワークにオフロードすることを提案しています。これらのネットワークはメインブロックチェーンと並行して稼働しますが、より効率的な方法でトランザクションを処理します。
- トランザクションのバッチ処理: レイヤー2ネットワークはレイヤー1ネットワークからトランザクションを収集し、バッチ処理を行います。複数のトランザクションを集約することで、Rollupネットワークはメインブロックチェーン上で個別に処理する場合よりも効率的に処理することができます。
- 証明の生成と検証: バッチでトランザクションを処理した後、レイヤー2ネットワークは証明を生成します。この証明は、Rollupネットワークで処理されたすべてのトランザクションが有効であることを検証する暗号学的証拠です。レイヤー1ネットワークは、スマートコントラクトを通じてこの証明を検証します。このプロセスにより、レイヤー2ネットワークで処理されたトランザクションの整合性が保証されます。
- 信頼の基盤としてのレイヤー1: データ処理をレイヤー2ネットワークにオフロードしているにもかかわらず、レイヤー1ブロックチェーンは中核となる信頼の基盤としての役割を維持します。これは、レイヤー2ネットワークからの証明を検証することで実現され、ネットワーク全体の整合性とセキュリティを維持します。
- 効率的な状態遷移: レイヤー1ネットワークがこれらの証明とその結果としての状態遷移を受け入れることで、トランザクションのバッチをより効率的に処理できます。このアプローチにより、レイヤー1ネットワークの負担が軽減され、より少ないながらもより重要なタスクを処理しつつ、信頼の基盤としてより効果的に機能できるようになります。
このRollup中心のアプローチにより、Ethereumはそのスケーラビリティを大幅に向上させることができ、一定の修正を加えることでDePINにも適用可能です。
W3bstream:DePINのためのレイヤー2ロールアップ
前述の通り、Rollup中心のアプローチはDePINアプリケーションのスケーリングにも利用できます。このアプローチは、IoTeXのW3bstreamの中核となる思想です。W3bstreamはIoTeXが提供する、DePINプロジェクトのスケーリングに特化したレイヤー2ネットワークであり、大量のオフチェーンデータをはるかに小さく検証可能なzk-proofに圧縮(集約)し、オンチェーン取引をトリガーすることができます。それでは、このようなアプローチの主要な構成要素を見ていきましょう。
- Sovereign Smart Devices(主権的スマートデバイス):これらはDePINプロジェクトにおけるデータの信頼性にとって極めて重要です。物理世界に展開されたこれらのデバイスは、データを収集するだけでなく、データ収集プロセスの信頼性も証明します。
- データ可用性レイヤー:このレイヤーは、デバイスから受信したデータを一時的に保存する役割を担います。オンチェーンでもオフチェーンでも構築可能であり、短期的な性質を持つため永続的なストレージとは異なります。
- 分散型シーケンサーネットワーク(DSN):DSNはデバイスから収集されたデータについてコンセンサスに達し、それをデータ可用性レイヤーに保存します。このコンセンサスは、意味のある計算を行うために必要です。
- 分散型アグリゲーターネットワーク:計算を担当するこのネットワークは、データ可用性レイヤーからバッチでデータを取得し、1つまたは複数のデバイスのための集約zk-proofを生成します。
- レイヤー1ネットワーク:レイヤー1上のスマートコントラクトは、オフチェーンのアグリゲーターによって生成されたzk-proofを検証するためのベリファイアとして使用できます。このようにして、レイヤー1はDePINアプリケーションの信頼の基盤および決済レイヤーとして機能します。このようなアーキテクチャの大まかな流れは以下の通りです。
以下のセクションでは、このアーキテクチャをより詳細に分析していきます。まず信頼できるデータの収集方法から始め、続いてデータの前処理とデータ可用性について説明し、最後に集約証明の生成プロセスについて解説します。
信頼できるデータ収集
DePINアプリケーションにおいて、信頼できるデータ収集は極めて重要であり、主にTEE(Trusted Execution Environment)ベースとゼロ知識証明(ZKP)ベースの2つのアプローチによって実現されます。
- TEEベースのアプローチ:TEEは、デバイスの保護された領域にデータ収集コードを隔離することで、安全なデータ収集を保証します。また、リモートアテステーションも含まれており、デバイスの動作とコードの完全性を外部から検証することが可能です。
- ZKPベースのアプローチ:この方法により、デバイスは基となるデータを明らかにすることなく、データ収集の正確性を証明できます。デバイスの性能によって方式は異なり、高性能なデバイスではオンボードでZKPを生成し、より制約のあるデバイスではリモートで生成します。
TEEとZKPを組み合わせることで、DePINアプリケーションにおけるデータ収集の信頼性が向上し、関連する金融システム全体の有効性に影響を与えます。今後の研究では、特に複数のセンサーや複雑なデータ収集ニーズを持つデバイスに向けて、ZKPの効率をさらに向上させることを目指しています。
データの前処理とデータ可用性
DePINアーキテクチャの2つ目の主要構成要素は、データの前処理とデータ可用性の確保であり、分散型シーケンサーネットワークによって実現されます。このネットワークは複数のDePINプロジェクトにサービスを提供し、特に通信プロトコルにおけるデバイスの多様性という課題に対応します。
分散型シーケンサーネットワーク:
- 機能:データの前処理を実行します。さまざまなデバイスからデータが到着すると、ネットワークはそれを処理し、均一性と互換性を確保します。
- 検証プロセス:
ネットワーク内の各ノードは、次の2つのステップでデータを検証します。
1) TEE対応デバイスからのアテステーションレポートを確認するか、デバイスが生成した証明を検証することで、データ収集プロセスの妥当性を確認します。
2) デバイスの署名を検証し、データソースの真正性を確認します。
データストレージと可用性:
- 前処理後:データが前処理され、ネットワーク内でコンセンサスが達成された後、プロジェクト固有のデータ可用性レイヤーに保存されます。
- カスタマイズ可能なストレージソリューション:プロジェクトは、希望するデータ可用性レイヤーを自由に選択できます。これは設定可能なストレージアダプターによって実現され、選択したデータ可用性レイヤーにデータを保存することが可能です。
DePINアーキテクチャのこのコンポーネントは、多様なデバイスからのデータフローを標準化し、安全に確保する上で重要な役割を果たし、データが均一に処理され、効率的に保存されることを保証します。
データ証明の集約
DePINアーキテクチャの3番目のコンポーネントは、集約証明生成に焦点を当てており、これはDePINプロジェクトにおける計算を検証するために不可欠なプロセスです。
アグリゲーターノードと計算プール:
- ネットワークは、すべてのDePINプロジェクトで共有されるオフチェーン計算リソースプールを形成するアグリゲーターノードで構成されています。
- これらのノードは、オンチェーンのステータスモニターに基づいて、特定のDePINプロジェクトの計算タスクを処理するためにアイドル状態のアグリゲーターを定期的に選択します。
アグリゲーターノードによるタスクの実行:
- 選択されたノードは、データ可用性レイヤーからデータを取得します。
- 次に、DePINプロジェクトに必要な計算を実行し、証明を生成します。
- この証明はレイヤー1のスマートコントラクトに送信されて検証され、その後ノードはアイドル状態に戻ります。
この集約証明を生成するために、システムは以下のコンポーネントで構成される階層型集約回路を活用します。
- データ圧縮回路: マークルツリーのように機能し、収集されたすべてのデータが特定のマークルツリーのルートから生じていることを検証します。
- 署名バッチ検証回路: それぞれ署名に関連付けられたデバイスからのデータの有効性をバッチで検証します。
- DePIN計算回路: ヘルスケアプロジェクトでの歩数の検証や、太陽光発電所での発電量など、DePINプロジェクトの特定の計算ロジックが正しく実行されていることを証明します。
- 証明集約回路: すべての証明を1つに集約し、レイヤー1スマートコントラクトによる最終検証を行います。
データ証明の集約は、DePINプロジェクト内の計算の整合性と検証可能性を確保する上で重要であり、オフチェーン計算とデータ処理を検証するための信頼性が高く効率的な方法を提供します。
結論
結論として、W3bstreamは、分散型シーケンサーネットワークを通じてデータの前処理を効率的に管理することにより、DePINのスケーラビリティに貢献しています。大規模なネットワーク全体で複雑な計算を検証するために不可欠な集約証明生成をサポートしています。オフチェーン計算を促進し、オンチェーン証明検証のための堅牢なメカニズムを提供することで、W3bstreamはDePINアプリケーションのスループットと効率性を大幅に向上させます。W3bstreamのオーケストレーションはIoTeXブロックチェーンに依存していますが、これはその速度、セキュリティ、コスト効率性から新しいDePINアプリケーションにとって依然として最適な選択肢である一方、W3bstreamはあらゆるブロックチェーン上の既存のDePINプロジェクトをサポートできます。そのアーキテクチャは、スケーラブルで安全なインフラストラクチャを可能にし、分散型ネットワークのより広範なエコシステムにおいて重要なコンポーネントとなっています。
この記事は、IoTeXの研究責任者であるXinxin Fan教授と、Kent State UniversityのLei Xiu氏による研究に基づいています。詳細については、こちらから研究論文全文をご覧ください。
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