Empirische Analyse von EIP-3675: Dynamik der Miner, Transaktionsgebühren und Transaktionszeit

Core Concepts

Die Umstellung von Ethereum von Proof-of-Work (PoW) auf Proof-of-Stake (PoS) durch EIP-3675 hat die Dynamik der Miner erheblich verändert, indem sie die Teilnahme der Miner, ihre Verteilung und den Grad der Zufälligkeit bei der Auswahl der Miner beeinflusst hat. Darüber hinaus haben wir Regressionsmodelle auf Basis von Maschinellem Lernen entwickelt, um die Transaktionsgebühren und Transaktionszeiten im PoS-Ethereum-Netzwerk vorherzusagen.

Abstract

Die Studie untersucht die Auswirkungen von EIP-3675, dem Ethereum-Upgrade, das den Übergang von Proof-of-Work (PoW) zu Proof-of-Stake (PoS) ermöglicht, auf die Dynamik der Miner und die Transaktionsgebühren. Miner-Dynamik-Analyse: Die Anzahl der einzigartigen Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk hat sich im Vergleich zum PoW-Ethereum-Netzwerk etwa verzehnfacht. Die Analyse der Miner-Kategorien zeigt, dass die Zahl der kleineren Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk etwa 60-mal höher ist als im PoW-Ethereum-Netzwerk, während die Zahl der mittleren und großen Miner nahezu unverändert bleibt. Die Randomisierung bei der Auswahl der Miner hat jedoch abgenommen, was auf einen negativen Einfluss des Übergangs zu PoS-Ethereum auf die Dezentralisierung des Netzwerks hindeutet. Vorhersage von Transaktionsgebühren und -zeiten: Wir haben Regressionsmodelle auf Basis von Maschinellem Lernen entwickelt, um die Basisgebühr (baseFee) und die Prioritätsgebühr (priorityFee) sowie die optimale Transaktionszeit vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Gradient Boosting Regressor bei der Vorhersage der Prioritätsgebühr am besten abschneidet, während der K-Nachbarn-Regressor am schlechtesten abschneidet. Diese Modelle können Nutzern dabei helfen, die optimale Kombination aus baseFee und priorityFee zu wählen, um ihre Transaktionen erfolgreich und zeitnah zu bestätigen.

Stats

Die Umstellung von Ethereum von Proof-of-Work (PoW) auf Proof-of-Stake (PoS) durch EIP-3675 hat zu einem Rückgang des Energieverbrauchs um etwa 99,95% geführt. Die Anzahl der einzigartigen Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk ist etwa 50-mal höher als im PoW-Ethereum-Netzwerk. Die Zahl der kleineren Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk ist etwa 60-mal höher als im PoW-Ethereum-Netzwerk.

Quotes

"Die Umstellung von Ethereum von Proof-of-Work (PoW) auf Proof-of-Stake (PoS) durch EIP-3675 hat zu einem Rückgang des Energieverbrauchs um etwa 99,95% geführt." "Die Anzahl der einzigartigen Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk ist etwa 50-mal höher als im PoW-Ethereum-Netzwerk." "Die Zahl der kleineren Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk ist etwa 60-mal höher als im PoW-Ethereum-Netzwerk."

Key Insights Distilled From

Empirical Analysis of EIP-3675

by Umesh Bhatt,... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17885.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Randomisierung bei der Auswahl der Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk verbessert werden, um die Dezentralisierung des Netzwerks zu erhöhen?

Um die Randomisierung bei der Auswahl der Miner im PoS-Ethereum-Netzwerk zu verbessern und damit die Dezentralisierung des Netzwerks zu erhöhen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden: Erhöhung der Anzahl der Validatoren: Durch die Erhöhung der Anzahl der Validatoren im Netzwerk kann die Randomisierung bei der Auswahl verbessert werden. Ein größeres Pool an Validatoren würde dazu beitragen, dass die Auswahl weniger vorhersehbar wird und somit die Dezentralisierung fördert. Verbesserung des Auswahlalgorithmus: Ein überarbeiteter Auswahlalgorithmus, der auf kryptographischen Verfahren basiert, könnte die Randomisierung bei der Auswahl der Miner verbessern. Durch die Implementierung eines effizienten und fairen Auswahlmechanismus könnte die Zufälligkeit bei der Auswahl der Validatoren erhöht werden. Rotation der Validatoren: Eine regelmäßige Rotation der Validatoren, die an der Blockerstellung beteiligt sind, könnte dazu beitragen, dass verschiedene Validatoren die Möglichkeit haben, Blöcke vorzuschlagen. Dies würde die Zentralisierungstendenzen verringern und die Dezentralisierung fördern. Anreize für kleine Validatoren: Durch die Schaffung von Anreizen für kleine Validatoren, wie z.B. Belohnungen für ihre Beteiligung am Netzwerk, könnte die Beteiligung und Vielfalt der Validatoren erhöht werden. Dies würde dazu beitragen, die Dezentralisierung des Netzwerks zu stärken.

Welche Auswirkungen könnte die Konzentration des Vermögens auf die Belohnungen der Validator haben und wie könnte dies die Dezentralisierung des Netzwerks beeinflussen?

Die Konzentration des Vermögens auf die Belohnungen der Validator könnte potenziell zu einer weiteren Zentralisierung im Netzwerk führen und die Dezentralisierung beeinträchtigen. Wenn reichere Validatoren aufgrund ihrer höheren Einsätze größere Belohnungen erhalten, könnte dies zu einer ungleichen Verteilung der Belohnungen führen und die Chancen kleinerer Validatoren verringern, belohnt zu werden. Dies könnte zu einer Konzentration der Belohnungen bei einer kleinen Gruppe von reichen Validatoren führen, was die Dezentralisierung des Netzwerks gefährden würde. Um dies zu verhindern und die Dezentralisierung zu fördern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Belohnungsstruktur anpassen: Eine angepasste Belohnungsstruktur, die nicht nur auf dem Einsatz basiert, sondern auch andere Faktoren berücksichtigt, könnte dazu beitragen, die Belohnungen fairer zu verteilen und die Konzentration des Vermögens zu verringern. Anreize für kleinere Validatoren: Durch die Schaffung von Anreizen, die speziell auf kleinere Validatoren zugeschnitten sind, wie z.B. Bonusbelohnungen oder zusätzliche Anreize für ihre Beteiligung, könnte die Dezentralisierung gefördert werden. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Eine regelmäßige Überprüfung der Belohnungsstruktur und gegebenenfalls Anpassungen, um eine gleichmäßigere Verteilung der Belohnungen zu gewährleisten, könnte dazu beitragen, die Dezentralisierung im Netzwerk zu erhalten.

Wie könnte die Entwicklung von Maschinellen Lernmodellen für die Vorhersage von Transaktionsgebühren und -zeiten in einem sich ständig verändernden Ethereum-Netzwerk weiter verbessert werden?

Die Entwicklung von Maschinellen Lernmodellen für die Vorhersage von Transaktionsgebühren und -zeiten in einem sich ständig verändernden Ethereum-Netzwerk könnte weiter verbessert werden durch: Berücksichtigung von Echtzeitdaten: Die Integration von Echtzeitdaten in die Modelle könnte dazu beitragen, aktuelle Netzwerkbedingungen und -veränderungen zu berücksichtigen. Durch die kontinuierliche Aktualisierung der Modelle mit den neuesten Daten können präzisere Vorhersagen getroffen werden. Anpassung an Netzwerkupgrades: Da sich das Ethereum-Netzwerk ständig weiterentwickelt und verbessert, sollten die Maschinellen Lernmodelle entsprechend angepasst werden. Die Berücksichtigung von Netzwerkupgrades und Änderungen in den TFM könnte die Genauigkeit der Vorhersagen erhöhen. Enge Zusammenarbeit mit Blockchain-Experten: Eine enge Zusammenarbeit zwischen Maschinellen Lernexperten und Blockchain-Experten könnte dazu beitragen, Modelle zu entwickeln, die speziell auf die Anforderungen und Dynamiken des Ethereum-Netzwerks zugeschnitten sind. Durch den Austausch von Fachwissen können präzisere und effektivere Vorhersagen getroffen werden. Optimierung der Modellarchitektur: Die Optimierung der Modellarchitektur, einschließlich der Auswahl geeigneter Algorithmen und Hyperparameter, könnte die Leistung der Maschinellen Lernmodelle weiter verbessern. Durch kontinuierliche Tests und Anpassungen können die Modelle an die sich verändernden Anforderungen des Ethereum-Netzwerks angepasst werden.