Vorteile und Optimierung einer Multi-Region-Solana-Infrastruktur

Wir betonen immer wieder, wie wichtig es ist, physisch nahe am aktuellen Leader-Validator zu bleiben. Solana ist jedoch weltweit verteilt, und die Leader wechseln ständig. Alles in einer einzigen Stadt zu platzieren, wird dieser Realität nicht gerecht – deshalb ist ein Multi-Region-Ansatz sinnvoll. In diesem Artikel beginnen wir mit Epochen und dem Leader-Zeitplan. Anschließend zeigen wir, wie Sie praktisch bestimmen, ob Sie „nah genug“ sind, und wie Sie diese Entscheidung in einen funktionierenden Ablauf überführen.

Solana misst den Zeitfortschritt in Slots. Ein Slot dauert ungefähr 400 ms, und Slots werden zu einer Epoche zusammengefasst. Eine Epoche umfasst insgesamt 432.000 Slots und dauert etwa zwei Tage. Mit der RPC-Methode getEpochInfo können Sie den Fortschritt verfolgen. Um die aktuelle Verarbeitungsgeschwindigkeit des Netzwerks und das Tempo der Slot-Fortschritte zu verstehen, ist getRecentPerformanceSamples hilfreich. Zu Beginn jeder Epoche wird der Leader-Zeitplan festgelegt; zu jedem Zeitpunkt erzeugt genau ein Leader den Block. Dieser schnelle Wechsel ist der Grund, warum Sie einen Ansatz brauchen, der die Distanz berücksichtigt, wenn sich die Leader ändern.

In der Geschichte der Handelsinfrastruktur war es immer ein Vorteil, sich physisch nahe an den zentralen Servern einer Börse zu befinden. Es heißt sogar, dass sich der Preis eines Servers mit der Kabellänge verändert. Licht ist schnell, aber nicht unendlich schnell. Eine kürzere Distanz bedeutet einen schnelleren Empfang und Versand. Dasselbe Prinzip gilt für eine Blockchain – mit einem Unterschied: Solanas Ort der Blockproduktion bewegt sich rund um die Welt. Befindet sich der Leader gerade in New York, hilft die Nähe zu New York. Befindet sich der nächste Leader in Frankfurt, hilft die Nähe zu Frankfurt. Deshalb bereiten Sie mehrere Standorte statt nur eines einzigen Hubs vor.

Solana-Netzwerkdaten: Validators Solutions

Halten Sie mehrere kleine Standorte in wichtigen Validator-Städten und an zentralen Austauschpunkten vor. Verwenden Sie automatisch den Standort, der dem aktuellen Leader zu einem bestimmten Zeitpunkt am nächsten ist. Befindet sich der Leader-Slot in New York, empfangen und senden Sie von New York aus. Wechselt der nächste Leader nach Frankfurt, übergeben Sie sofort an Frankfurt und übertragen von dort über den kürzesten Weg. Das Ziel ist nicht, einen Durchschnittswert zu verbessern, sondern keine der laufend eintreffenden Chancen zu verpassen.

Geteilte Netzwerke und Server reagieren empfindlich auf andere Nutzer und neigen zu Schwankungen in Spitzenzeiten. Dedizierte Endpunkte und Server in mehreren Regionen ermöglichen es Ihnen, Engpässe zu umgehen und Daten wie über eine private Schnellstraße zu übertragen. Der Empfang von Streams reagiert besonders empfindlich auf die Distanz. Deshalb wirkt sich eine möglichst nahe Platzierung auf dedizierten Ressourcen im täglichen Betrieb deutlich aus. Auch die Übertragung funktioniert wie vorgesehen nur dann, wenn sie von einem nahe gelegenen Standort über eine dedizierte Route erfolgt. Da Sie der einzige Nutzer sind, sind Sie weniger von gemeinsamer Drosselung und Warteschlangen betroffen.

Nähe ist eine datenbasierte Entscheidung und kein Bauchgefühl. Ermitteln Sie zunächst, wo Sie sich in der aktuellen Epoche befinden. Rufen Sie mit getEpochInfo die Epochendaten ab und lesen Sie die bereits verstrichenen sowie die verbleibenden Slots aus. Verwenden Sie anschließend getRecentPerformanceSamples, um die durchschnittliche Slot-Dauer der letzten Zeit zu schätzen. Multiplizieren Sie die verbleibenden Slots mit der durchschnittlichen Slot-Dauer, erhalten Sie eine grobe Angabe der Sekunden bis zum Wechsel. Das erleichtert die Planung von Vorbereitungen und Standortübergaben.

Wenn der Wechsel näher rückt, rufen Sie mit getSlotLeaders die Leader für Ihren Zielbereich ab und grenzen Sie die kurzfristig relevanten Kandidaten ein. Mit getClusterNodes können Sie die Cluster-Knoten auflisten. Gleichen Sie die Identität des Leaders mit den Knotendaten ab und verwenden Sie anschließend die öffentliche IP-Adresse oder Gossip-Adresse, um mögliche geografische Standorte zu schätzen.

Seien Sie dabei vorsichtig. Die IP-Geolokalisierung kann falsch oder veraltet sein. Sobald Sie eine grobe Karte haben, führen Sie daher von jedem Ihrer Standorte tatsächlich Pings aus und messen Sie die Round-Trip-Baseline direkt. Das Netzwerk verhält sich wie eine Reise: Die Distanz zählt, aber die Wahl der Route verändert die Ankunftszeit. Ein Ping ist ein kompakter Indikator dafür, wie stark die heutigen „Straßen“ ausgelastet sind. Verlassen Sie sich nicht auf eine einzelne Messung. Führen Sie in einem kurzen Zeitfenster mehrere kurze Ping-Messungen aus und entscheiden Sie anhand des Medians, um Rauschen zu reduzieren.

Verwerfen Sie die Ergebnisse nicht. Speichern Sie Messungen und Zuordnungen für jeden Standort in Ihrer eigenen Datenbank und lassen Sie bei jedem Epochenwechsel einen schlanken Worker die Änderungen aktualisieren. Der tägliche Betrieb wird dadurch stabiler und Ihre Entscheidungen werden schneller.

Wenn Sie jedes Mal alles von Grund auf neu berechnen, geht der Geschwindigkeitsvorteil bereits für die Messung verloren. Speichern Sie in der Praxis die Zuordnung zwischen Leadern und Regionen sowie die Latenz pro Standort in Ihrer Datenbank. Aktualisieren Sie diese Daten bei jeder Epochengrenze mit einem Worker. Die Laufzeitanwendung kann die Datenbank lesen und sofort entscheiden, welchen Standort sie verwenden soll. Platzieren Sie den Empfang nahe an der Stream-Quelle und bereiten Sie die Übertragung in der Region des nächsten Leaders etwas früher vor. Die Aufteilung der Aufgaben senkt die insgesamt kombinierte Latenz.

Verwenden Sie pro Standort CPUs mit hoher Taktfrequenz, DDR5-Speicher und aktuelle NVMe-Laufwerke und halten Sie die typische Auslastung niedrig. Die Optimierung auf Mikroebene bildet die Grundlage dafür, dass sich das Multi-Region-Design auszahlt. Auf der Makroebene sollten Sie dedizierte Endpunkte und Server im selben Netzwerk zusammen platzieren, um die „Kommunikation ohne Distanz“ zu maximieren, die das öffentliche Internet nicht durchquert. Für Relays zwischen Standorten reduzieren eigene dedizierte Verbindungen die Wartezeit bei Übergaben oft stärker als generische Routen über öffentliche RPC-Dienste.

Empfangen Sie nahe am Leader und senden Sie von einem Standort nahe am Leader. Da sich „nah“ ständig ändert, verteilen Sie Ihre Infrastruktur über mehrere Regionen. Sie benötigen einen kleinen Mechanismus, der den aktuellen Zeitplan verfolgt, sowie eine sinnvolle Möglichkeit, Standorte zu platzieren. Wir können Sie als Entwickler mit konkreten Schritten dabei unterstützen, Daten-Round-Trips zu verkürzen. Dazu gehören das Design Ihrer Datenbank und Worker, die Platzierung von Standorten, die Vorbereitung dedizierter Endpunkte und die Übergabe zwischen Städten.

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