Статья подготовлена Jonas Gehrlein, научным сотрудником Web3 Foundation. Переведена на русский язык @061.official

Введение

Сеть Polkadot и её двоюродная сестра Kusama — это децентрализованные системы работающие на большом количестве серверов (так называемых “нодах” - узлах сети), которые не могут контролироваться одной организацией. Такая децентрализованная структра предполагает бОльшую степень свободы и разнообразия, чем централизованные системы, такие как Google или Facebook. В то время как безопасность и надежность централизованных систем базируется на полномочиях оператора, в децентрализованных системах безопасность основана на точно рассчитанных моделях экономического стимулирования и наказания. Такая схема обеспечения безопасности системы требует, чтобы узлы сети, участвующие в определении консенсуса (так называемые “Валидаторы”), резервировали денежные средства в качестве залога (т.н. “стейк”).

Ключевой вопрос при такой модели — это как определить какой узел сети может стать активным валидатором. Для этого в сети Polkadot и Kusama применяется протокол Nominated Proof-Of-Stake (NPoS). Протокол определяет активных валидаторов сети в зависимости от суммарного размера номинированного стейка валидатора. Стейк включает в себя собственные средства валидатора, а также средства других держателей токенов, которые поручились за данного валидатора и зарезервировали свои токены в его поддержку (номинаторов). В частности, NPoS протокол распределяет все токены номинаторов и валидаторов по фиксированному количеству пулов (один пул на валидатора) таким образом, чтобы суммарное количество токенов было распределено по этим пулам настолько равномерно, насколько это возможно. В отличии от других Proof-of-Stake протоколов данный алгоритм гарантирует, что будут учтены интересы миноритарных участников сети, что повышает справедливость и демократичность всего процесса[1]. Также это мотивирует пользователей сети принимать участие в регулярных выборах валидаторов и, таким образом, оказывать прямое влияние на список активных валидаторов.

Неотъемлемая часть алгоритма выбора — это модель экономического стимулирования, которая вознаграждает валидаторов за следование правилам протокола и наказывает за злонамеренное или небрежное поведение (нарушение правил протокола). Чтобы мотивировать номинаторов выбирать только надежных и добропорядочных валидаторов, номинаторы также полностью разделяют последствия деятельности выбранных валидаторов. Это означает, что номинаторы получают вознаграждение за добропорядочное поведение валидаторов и штрафы за их плохое поведение. Эти ключевые концепции гарантируют, что благодаря “мудрости толпы” и рыночным силам номинаторы будут вносить свой вклад в обеспечение безопасности сети, через выбор надежных и добропорядочных валидаторов. В данном случае голоса номинаторов могут быть рассмотрены как подтверждение авторитета соответствующего валидатора. В долгосрочный перспективе компетентные, добропорядочные и надежные валидаторы будут оставаться активными, в то время как нарушающие протокол валидаторы постепенно потеряют поддержку номинаторов и, в итоге, будут исключены из списка активных валидаторов.

Номинирование и выбор валидаторов — это ключевая часть взаимодействия пользователей сети с протоколом. Данная статья подробно раскрывает аспекты, которые необходимо учитывать при выборе валидаторов. Задача статьи — представить подход для построения и поддержания доверительных отношений между номинаторами и валидаторами, а также привести примеры некоторых компромиссов, с которыми номинаторам придется столкнуться в ходе выбора валидаторов сети.

Номинирование означает доверие

Вознаграждение за стейкинг выдается не просто так. Частично вознаграждение — это форма компенсации номинаторов за их работу по поиску и оценке валидаторов (активных и не активных), а также выполнение осознанного и взвешенного выбора валидаторов. В идеальном случае номинаторы должны включать в свой выбор максимально доступное количество валидаторов. Это окажет позитивный эффект на децентрализиацю сети, а также гарантирует максимальную вероятность того, что как минимум один из выбранных валидаторов будет активным в заданной эре. Таким образом номинатор обеспечивает себе стабильное получение наград за стейкинг.

Кроме того вознаграждение — это компенсация за резервирование токенов для поддержания надежности сети и принятие на себя риска получения возможных штрафов. Такой подход отражает один из основополагающих принципов эффективных экономических систем: риски и вознаграждение всегда идут рука об руку.

По сути: Номинирование можно описать как доверие к валидатору в такой степени, что номинатор готов поставить свой стэйк на ожидание того, что валидатор будет действовать в его интересах.

Но в чем именно состоят интересы номинаторов и какое поведение следует им ожидать от валидаторов?

1. Во-первых, номинаторы должны ожидать, что выбранные валидаторы будут действовать в соответствии с правилами сети. Примерами неодобросоветсного поведения валидатора (или объединения валидаторов) могут быть запуск модифицированного ПО, попытки выполнения двойного-списания (double-spend) или запуска параллельной ветки сети (fork).
2. Во-вторых, номинаторы должны выбирать валидаторов, которые обладают достаточной компетенцией для поддержания инфраструктуры и обеспечения бесперебойной работы узлов сети, и могут гарантировать высокую доступность ноды и стабильную генерацию блоков.
3. В-третьих, номинаторы должны ожидать, что валидаторы будут следовать негласным правилам: не будут значительно повышать комиссию без предварительного уведомления, а также будут обеспечивать частые выплаты накопленного вознаграждения.

Построение взаимного доверия

После того как мы рассмотрели на какие аспекты поведения валидаторов номинаторы должны обратить внимание, нужно более подробно рассмотреть как достингуть и поддерживать взаимное доверие между номинаторами и валидаторами? Есть несколько путей, которыми валидаторы могут завоевать доверие номинаторов и продемонстрировать свою надежность.

Доверие основанное на взаимодействии

Общение и активное взаимодействием между номинаторами и валидаторами играет важную роль в построении доверительных отношений между ними. Хорошая стартовая точка — это наличие on-chain identity, где раскрывается информация о валидаторе, например вебсайт, группы в социальных сетях и другие контактные данные. Это позволяет номинаторам связаться с выбранными валидаторами, чтобы задать вопросы, или удостовериться, что их видение и ценности совпадают.

В идеальной ситуации валидаторы должны постоянно общаться с сообществом, делиться своими подходами по управлению инфраструктурой и поддержке узлов сети. Например, информацией о том где располагаются сервера, какие процедуры обеспечения информационной безопасности применяются и пр. В этом случае номинаторы могут сравнить несколько валидаторов и сделать осознанный выбор. Со временем также должна появиться практика проведения совместных мероприятий (личных или по сети) для построения долгосрочных доверительных отношений между номинаторами и валидаторами.

Доверие основанное на репутации

Другим источником доверия может стать хорошая репутация валидатора. Частично она обеспечивается действиями валидатора вне сети (off-chain), например, активное участие в экосистеме проекта, усовершенствавание код проекта, подготовка обучающих материалов и ресурсов, а также активная помощь номинаторам через социальные сети. Более того, некоторые организации являюся валидаторами в нескольких PoS блокчейнах, что значительно повышает доверие к ним.

Также необходимо оценивать характеристики деятельности валидатора в рамках сети (on-chain), например, стабильная работа без получения штрафов, равномерная генерация блоков, отсутствие значительных изменений в комиссии и высокий up-time серверов. Однако поиск и анализ исторической информации о работе валидатора, вероятно, наиболее сложный и трудозатратный способ оценки.

Доверие основанное на экономике

Даже не зная личности валидатора или истории его работы, можно сделать выводы о его надежности с помощью анализа экономических факторов.

Один из важных критериев — это собственный стейк валидатора (Own stake). Наличие собственного стейка показывает, что валидатор принимает такие же экономические риски, как и его номинаторы. Также важным аспектом является тот факт, что собственный стейк может использоваться только для собственного номинирования, и доход не будет получен, если валидатор не выбран активным (это особенно важно, в том случае, когда валидатор ожидает назначения).

Когда валидатор делает ставку на себя, он подвергается такому же финансовому риску как и его номинаторы, что дополнительно стимулирует его к добросовестному поведению. С точки зрения теории игр наличие собственного стейка — это важный и дорогостоящий сигнал, что валидатор “поставил свою шкуру на кон”. Кроме того, сумма номинированных средств (то есть суммарный стейк за вычетом собственного стейка валидатора) может рассматриваться как мера совокупного доверия к валидатору. Однако, очень важно проводить собственное исследование, чтобы избежать негативных последствий неудачного выбора связанного с “эффектом толпы”.

Еще один важный экономический фактор — это комиссия, т.е. доля общего вознаграждения, удерживаемая валидатором. Интересно, что если избран валидатор с большой комиссией(выше среднего), то это может говорить о его высокой надежности, так как это означает, что валидатор продолжает быть конкурентоспособным, чтобы оставаться в списке избранных валидаторов, несмотря на потенциально более низкое вознаграждение номинаторов. Кроме того, при прочих равных, валидаторы с более высокой комиссией сильнее заинтересованы в добросовестном поведении, так как рискуют более высоким вознаграждением.

Эти эмпирические правила оценки надежности валидатора нельзя строго отделить друг от друга, и они могут частично пересекаться. В идеале, номинаторы должны стремиться к поиску хорошего баланса между различными критериями надежности и ранжировать их в соответствии с личными предпочтениями и опытом.

Выбор валидаторов

Теперь, когда мы знаем какое поведение должны ожидать от валидаторов и как установить доверительные взаимоотношения, нам необходимо понять как выбрать подходящего валидатора. К сожалению, здесь нет единого универсального рецепта. Как мы увидели ранее, валидатора необходимо оценить по целому ряду характеристик разной степени важности, в том числе его поведение в сети и за её пределами. Нельзя определить единый и универсальный для всех “идеальный баланс” критериев, так как отличаются личные предпочтения номинаторов (например, кто-то предпочитает более рискованные и прибыльные варианты, а другие менее прибыльные, но более надежные). Таким образом: Выбор валидаторов — это оценка доступных характеристик валидатора и выбор определенных компромиссов в соответствии с личными предпочтениями и убеждениями номинатора.

Чтобы проиллюстрировать данное высказывание, давайте рассмотрим несколько примеров часто встречающихся компромиссов при оценке валидатора:

Репутация vs “Шкура на кону”

Публичная репутация валидатора (имя, развитое сообщество и пр.) может быть важным сигналом его компетентности и добропорядочности. Однако часто это конфликтует с долей собственных средств на кону. Некоторые номинаторы выбирают валидаторов с хорошей публичной репутацией, в то время как другие предпочитают наличие более высокой доли собственного стейка.

Суммарный стейк vs Прибыльность

Номинаторы получают вознаграждение в соответствии со своей долей стейка в стейке валидатора. Это означает, что выбор валидатора с большим суммарным стейком снизит ожидаемую доходность (без учета комиссии и генерации блоков), в тоже время большой стейк — это явный сигнал высокого доверия сообщества к данному валидатору. Некоторые номинаторы обращают особое внимание на большой общий стейк и уровень доверия к валидатору со стороны сообщества, в то время как другие предпочитают получать более высокие выплаты поддерживая валидаторов с небольшим стейком.

Размер оператора vs Риск Суперлинейного штрафа

Большое количество нод под управлением одной организации могут свидетельствовать о высоком профессионализме в эксплуатации и поддержке инфраструктуры, и делает привлекательным выбор таких операторов с точки зрения надежности. Однако механизм суперлинейных штрафов значительно увеличивает наказание во время серьезных сбоев в сети. Такие сбои значительно более вероятны, если множество узлов сети работают на одной общей инфраструктуре или обслуживаются одной организацией. Золотая середина между размером оператора и риском получения суперлинейного штрафа должна быть определена каждым номинатором индивидуально.

Легко представить себе много других возможных компромиссов между различными критериями оценки. В этой системе “невидимая рука рынка” ведомая совокупным выбором номинаторов находит баланс между критерями и определяет оптимальный набор активных валидаторов. Кроме того очень важно, чтобы номинаторы регулярно проверяли и обновляли свои “голоса”, поскольку многие важные параметры валидаторов изменяются со временем, и это приводит к отклонениям от исходного выбора. Также периодически появляются новые валидаторы, которые могут лучше соответствовать предпочтениям номинатора. Важнейшая часть безопасности сети зависит от активного участия номинанторов в этом процессе.

Вспомогательные инструменты

Ключевой вывод поведенческой экономики состоит в том, что когнитивные ресурсы людей ограничены[3], и это часто приводит к отклонениям от рационального поведения. Постоянно растущее количество активных и ожидающих валидаторов требует огромных когнитивных затрат номинаторов, которые выполняют свои задачи по сбору информации, исследованию истории валидаторов и оценки компромиссов, чтобы, в конечном счете, сделать осознанный выбор.

Кроме того поведенческие предубеждения часто приводят к тому, что люди действуют вопреки своим экономическим интересам, и, как следствие, делают не оптимальный выбор валидаторов. Например, люди склонны делать ошибки, когда дело доходит до межвременного выбора [4], и откладывают [5] исследования, необходимые в краткосрочной перспективе, даже если это может предотвратить потенциальные проблемы с сетью в долгосрочной перспективе. Другая проблема может быть вызвана “стадным чувством” [6], когда номинаторы слепо следуют за большой группой других номинаторов, не проводя собственного исследования. В этом случае даже небольшая доля номинаторов, которые ведут себя неоптимально, может запустить “цепную реакцию”[7], если другие номинаторы повторят их действия.

Следовательно, номинаторам нужны инструменты, которые облегчат процесс принятия решения и сделают его менее трудозатратным и более приятным. Такие инструменты должны предоставлять ориентиры, при этом учитывая, что нет единственного лучшего решения и что каждый номинатор имеет свои предпочтения. Наиболее известной платформой для подбора валидаторов является polkadot.js/apps, где на вкладке «Targets» приведены все активные и ожидающие валидаторы, а также представлены ключевые внутрисетевые показатели валидаторов. Кроме того, можно проверить историю поведения отдельного валидатора на вкладке “Validator Stats”, если вписать в строку поиска его адрес.

Еще одна платформа для упрощения процесса подбора — это Validator Resource Center, который на текущий момент работает в бета-версии для сети Kusama. Этот инструмент позволяет выполнить расчет более сложных показателей и дает возможность импортировать текущие номинации в сети, а также анализировать важные события (например, увеличение комиссий или уменьшение собственного стейка валидатора). Кроме того платформа дает возможность гибко настроить параметры фильтрации, в соответсвии с предпочтениями номинатора. Ключевой принцип платформы — максимально упростить процесс подбора валидатора, предоставив при этом максимальную свободу выбора.

Такая помощь номинаторам в принятии осознанных решений делает весь процесс подбора более простым и приятным, а также снижает вероятность того, что номинаторы будут пренебрегать своей обязанностью регулярно отслеживать действия выбранных валидаторов и в целом курировать набор активных валидаторов.

Выводы

Безопасность всей сети основывается на активном участии номинаторов в исследовании и выборе подходящих валидаторов, а также регулярном мониторинге деятельности валидаторов и актуализации своего выбора. В совокупности это приводит к обновляемому набору добросовестных валидаторов и работоспособности сети. Эта работа оплачивается сетью в виде вознаграждения за стейкинг. Чтобы решать эту задачу номинаторы должны иметь доступ к инструментам, которые облегчают процесс анализа и выбора валидаторов с учетом индивидуальных предпочтений номинаторов.

Ссылки

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Proportional_representation ↩︎
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Cheap_talk ↩︎
3. Simon H.A. (1990) Bounded Rationality. In: Eatwell J., Milgate M., Newman P. (eds) Utility and Probability. The New Palgrave. Palgrave Macmillan, London. ↩︎
4. Richard Thaler (1981) Some empirical evidence on dynamic inconsistency. In: Economics Letters vol 8, issue 3, pp 201–207. ↩︎
5. https://en.wikipedia.org/wiki/Present_bias#Procrastination ↩︎
6. Ramsey M. Raafat, Nick, Chater and Chris Frith (2009) Herding in humans. In: Trends in Cognitive Sciences vol 13, no 10, pp 420–428. ↩︎
7. Lisa R. Anderson and Charles A. Holt (1997) Information Cascades in the Laboratory. In: The American Economic Review vol 87, no 5, pp 847–862.