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. Podemos 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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