Comprendiendo la escalabilidad de la cadena de bloques a través de un marco en capas: la perspectiva de Vitalik sobre computación, datos y estado

Vitalik Buterin ha esbozado un enfoque en capas para entender los desafíos de escalabilidad de blockchain, proporcionando un marco que clasifica la dificultad de escalar diferentes componentes de blockchain. Según Odaily, esta comprensión en capas segmenta el problema de escalabilidad en tres niveles distintos, cada uno presentando diferentes obstáculos técnicos y oportunidades de optimización. El marco progresa desde las soluciones de escalabilidad más alcanzables hasta los desafíos arquitectónicos más complejos.

El nivel más fácil: Escalabilidad de la Computación

La computación es el componente más sencillo de escalar dentro del ecosistema blockchain. Buterin enfatiza que este nivel puede abordarse mediante múltiples metodologías probadas. La paralelización representa un enfoque fundamental, permitiendo que los sistemas procesen múltiples operaciones simultáneamente. Además, los constructores de bloques pueden proporcionar ‘pistas’ para optimizar la ejecución computacional. De manera más innovadora, los procesos computacionales extensos pueden ser reemplazados por completo con pruebas criptográficas—particularmente pruebas de conocimiento cero—que permiten la verificación sin repetir el cálculo original. Estas soluciones demuestran que la estrategia de escalabilidad en capas puede abordar eficazmente los cuellos de botella computacionales sin requerir reformas arquitectónicas fundamentales.

El desafío moderado: Disponibilidad de datos y el problema de estado en capas

La escalabilidad de datos introduce una mayor complejidad que la computación, pero sigue siendo manejable mediante una implementación estratégica. Buterin señala que la principal dificultad surge cuando los sistemas deben garantizar la disponibilidad de datos a los participantes de la red. Sin embargo, varias técnicas de optimización abordan este desafío en capas. Los datos pueden dividirse entre los participantes de la red, y métodos de codificación de borrado como PeerDAS permiten una distribución de datos más eficiente. Estos enfoques soportan la ‘degradación gradual’, permitiendo que los nodos con capacidad limitada de datos continúen generando bloques en proporción a sus capacidades—un principio clave en el diseño en capas de blockchain.

La escalabilidad del estado, por otro lado, representa el desafío más formidable en el marco en capas. El problema fundamental proviene del requisito de que los nodos verifiquen cada transacción contra el estado completo de la blockchain. Incluso cuando el estado se abstrae como un árbol con solo la raíz preservada, cualquier actualización a esta raíz aún depende del acceso a toda la estructura del estado. Aunque existen técnicas de división de estado, generalmente requieren modificaciones arquitectónicas significativas y carecen de aplicabilidad universal en diferentes diseños de blockchain.

Priorización estratégica en el enfoque en capas

Basándose en este análisis en capas, Buterin propone una jerarquía clara para las prioridades de optimización. Cuando los datos pueden reemplazar efectivamente al estado sin introducir nuevos riesgos de centralización, deben priorizarse como la solución de escalabilidad preferida. De manera similar, cuando la computación puede sustituir a los datos sin comprometer los supuestos de descentralización, esta compensación debe considerarse seriamente. Este marco de toma de decisiones en capas proporciona una hoja de ruta práctica para desarrolladores e investigadores que eligen entre soluciones de escalabilidad en competencia, enfatizando que comprender la jerarquía de dificultad permite decisiones arquitectónicas más informadas.