Benefícios e otimização da infraestrutura Solana Multi-Região

Temos enfatizado como é importante permanecer fisicamente perto do atual líder validador. Ainda assim, Solana é globalmente distribuída e líderes giram constantemente. Estacionar tudo em uma única cidade não corresponde a essa realidade, razão pela qual uma abordagem multi-região faz sentido. Neste artigo, começamos a partir de épocas e da agenda de líderes, em seguida, mostrar como decidir se você está "perto" em termos práticos e como operacionalizar essa decisão.

Solana avança o tempo em slots. Aproximadamente 400 ms fazem uma slot, e as slots são agrupadas em uma época. Uma época é um conjunto de slots (432.000 no total) e parece que cerca de dois dias. Você pode rastrear o progresso com o RPC método getEpochInfo. Para entender o ritmo atual de processamento da rede e quão rápido os slots estão avançando, getRecentPerformanceSamples é útil. No início de cada época o calendário líder é fixo, e em qualquer momento exatamente um líder está produzindo o bloco. Esta rápida rotatividade é a razão pela qual você precisa de uma abordagem que siga a distância à medida que os líderes mudam.

Na história da infraestrutura comercial, estar fisicamente próximo dos principais servidores da bolsa sempre foi uma vantagem. As pessoas até dizem que o preço do servidor muda com o comprimento do cabo. A luz é rápida, mas não infinita. Menor distância significa receber mais rápido e enviar mais rápido. O mesmo princípio se aplica em uma blockchain, com uma diferença: o ponto de produção de bloco da Solana se move ao redor do mundo. Se o líder estiver em Nova York, estar perto de Nova York ajuda. Se o próximo líder estiver em Frankfurt, estar perto de Frankfurt ajuda. É por isso que você prepara vários locais em vez de um único hub.

Dados da rede Solana: Validators Solutions

Mantenha vários pequenos pontos de apoio nas principais cidades de validação e pontos de troca, e use automaticamente o ponto de apoio mais próximo do líder atual a qualquer momento. Quando o lugar do líder estiver em Nova York, receba e envie de Nova York. Quando o próximo líder rodar para Frankfurt, passe imediatamente para Frankfurt e transmita a partir daí no caminho mais curto. O objetivo não é melhorar uma média, é evitar perder as oportunidades que continuam chegando.

Redes compartilhadas e servidores compartilhados são sensíveis a outros usuários e tendem a oscilar nos horários de pico. Endpoints dedicados e servidores dedicados em todas as regiões permitem contornar o congestionamento e passar dados como uma via expressa privada. A recepção de fluxo é especialmente sensível à distância, por isso colocá-lo mais próximo em recursos dedicados afeta o que você sente dia a dia. A transmissão também se comporta como pretendido apenas quando sai de um ponto de apoio próximo sobre uma rota dedicada (você é o único usuário, então você é menos afetado por estrangulamento compartilhado e fila).

A proximidade é uma decisão de dados, não uma intuição. Primeiro, encontre onde você está na época atual. Use getEpochInfo para obter dados de época e ler slots passadas e slots restantes. Em seguida, utilize getRecentPerformanceSamples para estimar o tempo médio de slot recente. Os slots restantes multiplicados pelo tempo médio de slot dá-lhe um número áspero de segundos até o interruptor. Isso torna mais fácil planejar a preparação e as transferências de localização.

À medida que o switch se aproxima, busque os líderes para o seu alcance alvo com getSlotLeaders e reduzir candidatos a curto prazo. Você pode listar nós de cluster com getClusterNodes. Cruzar a identidade do líder com dados de nó, em seguida, usar o IP público ou endereço fofoca para estimar candidatos geográficos.

Tem cuidado. A geolocalização IP pode estar errada ou estagnada, de modo que, uma vez que você tenha um mapa áspero, realmente pique de cada um dos seus pontos de apoio e meça diretamente a linha de base de ida e volta. A rede comporta-se como uma viagem de estrada: distância importa, mas escolha de rota muda a hora de chegada. Ping é um indicador compacto de quão lotados são as “estradas” de hoje. Não confie em uma única medição. Execute vários pings leves em uma janela curta e decida com base na mediana para reduzir o ruído.

Não deite fora os resultados. Armazene medições e mapeamentos por ponto de apoio em seu próprio banco de dados, e tenha um delta leve de atualização do trabalhador em cada mudança de época. As operações do dia-a-dia tornam-se mais estáveis e as suas decisões tornam-se mais rápidas.

Se você recalcular tudo do zero, sua velocidade é gasta na medição em si. Na prática, armazene o mapeamento entre líderes e regiões, além de latência per-foothold, em seu banco de dados. Atualizar com um trabalhador em cada limite de época. Deixe o aplicativo em runtime ler esse banco de dados e decida imediatamente qual posição a usar. Coloque a recepção perto da fonte do fluxo, e prepare a transmissão na região do próximo líder um pouco mais cedo. Dividir papéis reduz a latência total combinada.

Por posição, usar CPUs de alta velocidade, DDR5 memória, e o mais recente NVMe, e manter a uso típica baixo. Afinação de micro-nível é a base que faz com que o design multi-região compensa. No nível macro, colocar endpoints e servidores dedicados dentro da mesma rede para maximizar a “comunicação a distância zero” que não atravessa a internet pública. Para relés interfoothold, seus próprios caminhos dedicados muitas vezes reduzem o tempo de espera em relação às rotas genéricas via público RPC.

Receber perto do líder, enviar de perto do líder. Como “perto” continua mudando, espalhe sua pegada por várias regiões. O que você precisa é de um pequeno mecanismo para rastrear o cronograma mais recente e uma maneira sensata de colocar as bases. Nós não fornecemos negociação ou aconselhamento financeiro. Podemos, no entanto, ajudar como construtores com passos concretos para encurtar as viagens de volta de dados. Isso inclui projetar seu banco de dados e trabalhadores, colocar apoios, preparar endpoints dedicados e distribuir entre cidades.

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