[논문]하이퍼레저 패브릭의 실행과 순서화 단계에 대한 성능 분석

권민수; 명노영; 유헌창

문제 정의

본 논문에서는 패브릭이 동작하는 독립적인 3단계 중 실행 단계와 순서화 단계 일부에 대해서 성능 분석을 진행한다. 실행 단계와 순서화 단계에서 원장에 업데이트가 되는 시간을 전체 시간으로 보고, 그 중 실행 단계와 순서화 단계가 차지하는 처리시간을 분석한다.
[3] 이와 같은 문제점으로 인해 블록체인 플랫폼들에 대해 트랜잭션 처리속도를 증가시키기 위한 여러 연구가 진행중에 있다. 본 논문에서는 하이퍼레저 프로젝트 패브릭에 대해 원장 추가 과정의 특정 단계의 처리시간을 분석한다.

가설 설정

하이퍼레저의 목적은 금융, 뱅킹, 사물인터넷, 공급망, 제조 및 기술 분야에 적용시키는 것이며 현재 8개 프로젝트가 진행 중이다.[1] 블록체인의 주요 이슈중 하나는 트랙잭션을 발생시키고 원장에 저장되는데 까지 걸리는 시간이다. 블록체인 시스템이 가용성, 일관성 등 여러 분산 데이터 관리에 필요한 요소들은 충족하지만, 금융과 같이 많은 트랜잭션이 발생하는 환경에 처리속도가 느려 적용하기 힘든 상황이다.

제안 방법

실험에서 클라이언트가 발생시키는 트랜잭션으로는 각 피어들이 가지고 있는 원장의 상태를 수정시킬 수 있는 트랜잭션을 발생시켜 실험을 진행한다. 3가지를 모두 측정한 후 클라이언트가 트랜잭션을 발생시킨 후부터 모든 피어에 원장이 업데이트될 때까지의 시간을 측정하여 측정한 3가지의 처리시간이 전체 대비 어느 정도의 영향이 있는지를 분석한다.
각 네트워크 구성은 peer 4, client 1, kafka-zookeeper 1, orderer 1로 구성된다. 4가지 부분의 처리시간을 측정하게 되는데 첫 번째, 클라이언트에서 트랜잭션을 발생시킨 후 endorsing peer의 핸들러에서 받은 후 시뮬레이션 까지 마친 후 클라이언트에게 다시 보내기 전까지 시간을 측정한다. 두 번째, endorsing peer가 시뮬레이션 결과 값을 클라이언트에게 보내고 클라이언트가 만족하는 수의 peer로부터 받아 순서화 노드에게 보내기 전까지 시간을 측정한다.
패브릭은 트랜잭션 발생에서부터 원장이 모든 노드에 저장될 때까지 독립적으로 실행되는 3단계를 거쳐 처리된다.[2] 패브릭으로 구성된 블록체인 네트워크 내에 클라이언트가 트랜잭션을 발생시키고 그 트랜잭션이 모든 원장에 저장될 때까지의 총 처리시간을 측정하고, 코드 레벨에서 주고받는 메시지를 분석하고 추적하여 실행 단계와 순서화 단계에 해당하는 처리시간을 세부적으로 분석을 진행한다.
세 번째, 클라이언트가 순서화 노드에게 데이터를 보낸 메시지가 확인되는 시간을 측정한다. 네 번째, 클라이언트가 트랜잭션을 발생시키고 모든 노드에 업데이트가 완료되는 시간을 측정한다. 순서화 노드가 블록 패키징을 위해 트랜잭션을 기다리는 시간 설정은 1s로 설정하고 진행한다.
4가지 부분의 처리시간을 측정하게 되는데 첫 번째, 클라이언트에서 트랜잭션을 발생시킨 후 endorsing peer의 핸들러에서 받은 후 시뮬레이션 까지 마친 후 클라이언트에게 다시 보내기 전까지 시간을 측정한다. 두 번째, endorsing peer가 시뮬레이션 결과 값을 클라이언트에게 보내고 클라이언트가 만족하는 수의 peer로부터 받아 순서화 노드에게 보내기 전까지 시간을 측정한다. 세 번째, 클라이언트가 순서화 노드에게 데이터를 보낸 메시지가 확인되는 시간을 측정한다.
두 번째, endorsing peer가 시뮬레이션 결과 값을 클라이언트에게 보내고 클라이언트가 만족하는 수의 peer로부터 받아 순서화 노드에게 보내기 전까지 시간을 측정한다. 세 번째, 클라이언트가 순서화 노드에게 데이터를 보낸 메시지가 확인되는 시간을 측정한다. 네 번째, 클라이언트가 트랜잭션을 발생시키고 모든 노드에 업데이트가 완료되는 시간을 측정한다.
본 논문에서는 패브릭이 동작하는 독립적인 3단계 중 실행 단계와 순서화 단계 일부에 대해서 성능 분석을 진행한다. 실행 단계와 순서화 단계에서 원장에 업데이트가 되는 시간을 전체 시간으로 보고, 그 중 실행 단계와 순서화 단계가 차지하는 처리시간을 분석한다. (그림 2)에서 표현한 ①∼③의 처리시간을 측정한다.
순서화 노드들이 시뮬레이션 결과 값을 받은 후 순서화 단계를 계속 수행하지만 ③ 과정 이후의 단계는 세세하게 처리시간을 측정하지 않는다. 실험에서 클라이언트가 발생시키는 트랜잭션으로는 각 피어들이 가지고 있는 원장의 상태를 수정시킬 수 있는 트랜잭션을 발생시켜 실험을 진행한다. 3가지를 모두 측정한 후 클라이언트가 트랜잭션을 발생시킨 후부터 모든 피어에 원장이 업데이트될 때까지의 시간을 측정하여 측정한 3가지의 처리시간이 전체 대비 어느 정도의 영향이 있는지를 분석한다.
하나의 트랜잭션 발생에 대해 전체 처리시간과 각 단계의 처리시간 비중에 대해 분석을 진행하였다. 향후 연구로는 분석한 단계의 최적화를 진행하며 처리시간을 줄이는 연구를 진행할 것이다.

성능/효과

첫 번째, 실행단계에서 endorsing peer가 핸들러를 통해 트랜잭션을 받고 그 안에서 바로 시뮬레이션을 수행하는 형태로 코드가 진행되는데, 그 부분을 스레드 풀을 만들어 처리하여 여러 클라이언트의 요청을 효율적으로 처리 할 것이다. 두 번째, 본 논문에서는 실험이 순서화 단계에서 하나의 클라이언트가 하나의 순서화노드에게 보내는 작업으로 나타났는데, 실제 시스템에서는 다수의 클라이언트와 다수의 순서화노드들이 구성되므로 그 부분에 대한 처리시간도 증가할 것이다. 패브릭에서는 클라이언트가 모든 순서화노드에게 브로드캐스트 하도록 되어 있는데, 클라이언트가 여러 순서화노드 중 일부에게만 보내는 멀티 캐스트 하도록 처리하며 연구를 진행할 것이다.

후속연구

클라이언트가 트랜잭션을 발생시킨 이후 원장에 블록이 추가될 때 까지 전체 처리시간을 살펴보면 약 94ms로 나타나는데, 이중 ①∼③의 합이 약 70ms로 큰 비중을 차지하는 것으로 볼 수 있다. (전체 처리시간을 계산할 때 블록 패키징을 위해 트랜잭션을 대기하는 시간은 제외）향후 연구는 분석한 비중이 높은 과정의 처리시간을 단축시키는 연구를 진행하여 높은 효율을 얻을 것이다.
③은 클라이언트에서 순서화 노드들로 브로드캐스트를 하는 과정인데 실험에서는 클라이언트 하나에서 하나의 순서화 노드로 보내는 실험으로 약 5ms가 나왔다. 이 과정은 단순 통신 시간만 나타난 것으로 보여 지고, 향후에 여러 클라이언트로부터 결과 값을 받는 순서화 노드에 대해 분석할 것이다.
향후 연구로는 분석한 단계의 최적화를 진행하며 처리시간을 줄이는 연구를 진행할 것이다. 첫 번째, 실행단계에서 endorsing peer가 핸들러를 통해 트랜잭션을 받고 그 안에서 바로 시뮬레이션을 수행하는 형태로 코드가 진행되는데, 그 부분을 스레드 풀을 만들어 처리하여 여러 클라이언트의 요청을 효율적으로 처리 할 것이다. 두 번째, 본 논문에서는 실험이 순서화 단계에서 하나의 클라이언트가 하나의 순서화노드에게 보내는 작업으로 나타났는데, 실제 시스템에서는 다수의 클라이언트와 다수의 순서화노드들이 구성되므로 그 부분에 대한 처리시간도 증가할 것이다.
하나의 트랜잭션 발생에 대해 전체 처리시간과 각 단계의 처리시간 비중에 대해 분석을 진행하였다. 향후 연구로는 분석한 단계의 최적화를 진행하며 처리시간을 줄이는 연구를 진행할 것이다. 첫 번째, 실행단계에서 endorsing peer가 핸들러를 통해 트랜잭션을 받고 그 안에서 바로 시뮬레이션을 수행하는 형태로 코드가 진행되는데, 그 부분을 스레드 풀을 만들어 처리하여 여러 클라이언트의 요청을 효율적으로 처리 할 것이다.

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