Ventajas y optimización de la infraestructura multiregión Solana

Hemos estado enfatizando lo importante que es permanecer físicamente cerca del actual validador del líder. Sin embargo, Solana está distribuida mundialmente y los líderes giran constantemente. Estacionar todo en una sola ciudad no coincide con esa realidad, por lo que un enfoque multiregión tiene sentido. En este artículo, comenzamos desde épocas y el calendario de líderes, luego mostramos cómo decidir si usted está “cerrado” en términos prácticos y cómo poner en práctica esa decisión.

Solana avanza el tiempo en los slots. Aproximadamente 400 ms hacen un slot, y los slots se agrupan en una época. Una época es un conjunto de slots (432.000 en total) y se siente como unos dos días. Puedes seguir el progreso con el RPC método getEpochInfo. Para entender el ritmo de tratamiento actual de la red y cómo avanzan los slots rápidas, getRecentPerformanceSamples es útil. Al comienzo de cada época el calendario de líderes está fijo, y en cualquier momento exactamente un líder está produciendo el bloque. Esta rápida rotación es la razón por la que necesitas un enfoque que sigue la distancia a medida que los líderes cambian.

En la historia de la infraestructura comercial, estar físicamente cerca de los principales servidores del intercambio siempre ha sido una ventaja. La gente incluso dice que el precio del servidor cambia con la longitud del cable. La luz es rápida, pero no infinita. La distancia más corta significa más rápido recibir y enviar más rápido. El mismo principio se aplica en una cadena de bloques, con una diferencia: el punto de producción de bloques de Solana se mueve alrededor del mundo. Si el líder se encuentra en Nueva York ahora mismo, estar cerca de Nueva York ayuda. Si el próximo líder está en Frankfurt, estar cerca de Frankfurt ayuda. Por eso preparas múltiples ubicaciones en lugar de un solo hub.

Datos de red Solana: Validators Solutions

Mantenga varios puntos pequeños en las principales ciudades de validadores y puntos de intercambio, y use automáticamente la posición que está más cerca del líder actual en cualquier momento dado. Cuando la slots líder está en Nueva York, recibe y envía desde Nueva York. Cuando el próximo líder gire a Frankfurt, entregue a Frankfurt inmediatamente y transmita desde allí en el camino más corto. El objetivo no es mejorar un promedio, es evitar perder las oportunidades que siguen llegando.

Las redes compartidas y los servidores compartidos son sensibles a otros usuarios y tienden a oscilar en los momentos pico. Endpoints dedicados y servidores dedicados en regiones le permiten pasar la congestión y pasar datos como una autopista privada. La recepción Stream es especialmente sensible a la distancia, por lo que colocarla más cerca de los recursos dedicados afecta lo que se siente día a día. La transmisión también se comporta según lo previsto sólo cuando sale de una posición cercana sobre una ruta dedicada (usted es el único usuario, por lo que usted está menos afectado por el agitamiento compartido y la cola).

La cercanía es una decisión de datos, no una sensación intestinal. Primero, encuentra donde estás en la época actual. Use getEpochInfo para buscar datos de época y leer slots pasadas y slots restantes. Entonces usa getRecentPerformanceSamples para estimar el tiempo de slots promedio reciente. Permanecer slots multiplicadas por el tiempo medio de slot le da un número aproximado de segundos hasta el interruptor. Eso hace que sea más fácil planear la preparación y la ubicación de las entregas.

A medida que se acerca el interruptor, busque a los líderes para su rango de destino con getSlotLeaders y reducir los candidatos a corto plazo. Puedes listar nodos de racimo con getClusterNodos. Referir la identidad del líder con datos de nodos, luego utilizar la dirección IP pública o chismes para estimar los candidatos geográficos.

Ten cuidado aquí. La geolocalización IP puede ser incorrecta o estancada, así que una vez que tenga un mapa áspero, en realidad ping de cada uno de sus pies y mida la base de la ida y vuelta directamente. La red se comporta como un viaje por carretera: asuntos de distancia, pero la elección de ruta cambia el tiempo de llegada. Ping es un indicador compacto de cómo están las “carreteras” de hoy. No confíe en una sola medición. Ejecutar varios pings ligeros en una ventana corta y decidir basado en la mediana para reducir el ruido.

No tire los resultados. Almacene las mediciones y cartografías por lugar de destino en su propia base de datos, y tenga una actualización ligera delta de los trabajadores en cada cambio de época. Las operaciones cotidianas se vuelven más estables y sus decisiones se vuelven más rápidas.

Si recomputa todo desde cero, su velocidad se gasta en la medición misma. En la práctica, almacenar la asignación entre líderes y regiones, más latencia por pie, en su base de datos. Actualizarlo con un trabajador en cada límite de época. Deje que la aplicación de tiempo de ejecución lea esa base de datos y decida al instante qué lugar utilizar. Coloque la recepción cerca de la fuente de corriente, y prepare la transmisión en la región del próximo líder un poco temprano. La división de roles reduce la latencia total combinada.

Por pie, use CPUs de alta velocidad, DDR5 memoria, y el último NVMe, y mantener el uso típico bajo. El ajuste de micronivel es la base que hace que el diseño de multiregión pague. A nivel macro, coubique endpoints y servidores dedicados dentro de la misma red para maximizar la “comunicación distancia cero” que no atraviesa el Internet público. Para los relés entre pies, sus propios caminos dedicados a menudo reducen el tiempo de espera a mano en comparación con las rutas genéricas a través del público RPC.

Recibir cerca del líder, enviar desde cerca del líder. Ya que “cerca” sigue cambiando, difunde su huella en varias regiones. Lo que necesitas es un pequeño mecanismo para rastrear el último horario y una manera razonable de colocar los pies. No proporcionamos asesoramiento comercial o financiero. Sin embargo, podemos ayudar como constructores con pasos concretos para acortar los viajes redondos de datos. Esto incluye el diseño de su base de datos y trabajadores, la colocación de pies, la preparación de endpoints dedicados, y la entrega entre ciudades.

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