Benefícios e otimização da infraestrutura Solana multirregional

Temos destacado a importância de permanecer fisicamente perto do validador líder atual. Ainda assim, a Solana é distribuída globalmente e os líderes alternam o tempo todo. Concentrar tudo em uma única cidade não corresponde a essa realidade; por isso, uma abordagem multirregional faz sentido. Neste artigo, partimos das epochs e da programação dos líderes para mostrar como avaliar a “proximidade” na prática e transformar essa decisão em operação.

O tempo na Solana avança em slots. Cada slot dura cerca de 400 ms, e um conjunto de 432.000 slots forma uma epoch, com duração aproximada de dois dias. Você pode acompanhar o progresso pelo método RPC getEpochInfo. Para entender o ritmo recente de processamento da rede e a velocidade de avanço dos slots, use getRecentPerformanceSamples. A programação dos líderes é definida no início de cada epoch, e apenas um líder produz o bloco a cada momento. Essa alternância rápida exige uma estratégia que acompanhe a mudança de distância conforme o líder muda.

Na história da infraestrutura de trading, estar fisicamente perto dos principais servidores de uma bolsa sempre foi uma vantagem. Diz-se até que o preço de um servidor varia conforme o comprimento do cabo. A luz é rápida, mas não infinita: uma distância menor significa receber e enviar mais rápido. O mesmo princípio vale para uma blockchain, com uma diferença: o ponto de produção de blocos da Solana se desloca pelo mundo. Se o líder atual estiver em Nova York, estar perto de Nova York ajuda. Se o próximo líder estiver em Frankfurt, estar perto de Frankfurt ajuda. Por isso, é preciso preparar várias localizações, e não apenas um único hub.

Dados da rede Solana: Validators Solutions

Mantenha pequenas bases nas principais cidades com validadores e pontos de troca e use automaticamente aquela que estiver mais perto do líder atual. Quando o slot do líder estiver em Nova York, receba e envie por Nova York. Quando o líder seguinte passar para Frankfurt, faça a transferência imediatamente e transmita de lá pelo caminho mais curto. O objetivo não é melhorar uma média, mas evitar perder oportunidades que continuam surgindo.

Redes e servidores compartilhados são afetados por outros usuários e tendem a oscilar nos horários de pico. Endpoints e servidores dedicados em várias regiões permitem contornar congestionamentos e transportar dados como por uma via expressa privada. A recepção de streams é especialmente sensível à distância, portanto aproximá-la da origem em recursos dedicados produz diferença perceptível no dia a dia. A transmissão também só funciona como esperado quando parte de uma base próxima por uma rota dedicada: como você é o único usuário, sofre menos com throttling e filas compartilhadas.

A proximidade deve ser decidida com dados, não por intuição. Primeiro, identifique sua posição na epoch atual. Use getEpochInfo para obter os dados da epoch e ler quantos slots já passaram e quantos restam. Em seguida, use getRecentPerformanceSamples para estimar o tempo médio recente de cada slot. Multiplique os slots restantes pelo tempo médio para obter uma estimativa aproximada dos segundos até a transição. Isso facilita o planejamento da preparação e da transferência entre localizações.

Quando a transição se aproximar, obtenha os líderes do intervalo desejado com getSlotLeaders e reduza a lista aos candidatos de curto prazo. A lista de nós do cluster está disponível em getClusterNodes. Cruze a identidade do líder com os dados do nó e use o IP público ou o endereço de gossip para estimar a localização geográfica.

Tenha cuidado: a geolocalização de IP pode estar errada ou desatualizada. Depois de montar um mapa aproximado, execute pings a partir de cada base e meça diretamente o round trip de referência. A rede se comporta como uma viagem de carro: a distância importa, mas a rota escolhida também altera o tempo de chegada. O ping é um indicador simples de quanto as “estradas” da rede estão congestionadas naquele momento. Não dependa de uma única medição; faça várias amostras leves em um intervalo curto e use a mediana para reduzir o ruído.

Não descarte os resultados. Armazene as medições e os mapeamentos de cada base em seu próprio banco de dados e use um worker leve para atualizar as diferenças a cada mudança de epoch. Assim, a operação diária se torna mais estável e as decisões, mais rápidas.

Se tudo for recalculado do zero, a velocidade será consumida pela própria medição. Na prática, armazene no banco de dados o mapeamento entre líderes e regiões, além da latência de cada base. Atualize essas informações com um worker a cada limite de epoch. A aplicação em runtime pode então consultar o banco e decidir imediatamente qual base usar. Posicione a recepção perto da fonte do stream e prepare a transmissão na região do próximo líder com alguma antecedência. Separar essas funções reduz a latência total combinada.

Em cada base, use CPUs de alto clock, memória DDR5 e o NVMe mais recente, mantendo baixa a utilização típica. O ajuste em nível micro é a base que torna o projeto multirregional eficaz. Em nível macro, coloque endpoints e servidores dedicados na mesma rede para maximizar a “comunicação a distância zero”, sem atravessar a internet pública. Nos relays entre bases, rotas dedicadas próprias costumam reduzir o tempo de espera da transferência em comparação com caminhos genéricos por RPC público.

Receba perto do líder e envie de perto do líder. Como a definição de “perto” muda o tempo todo, distribua sua presença por várias regiões. Você precisa de um mecanismo pequeno para acompanhar a programação mais recente e de uma forma sensata de posicionar as bases. Como desenvolvedores, podemos ajudar com medidas concretas para encurtar os round trips dos dados, incluindo o projeto do banco de dados e dos workers, o posicionamento das bases, a preparação de endpoints dedicados e a transferência entre cidades.

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