No dia 4 de novembro o CEO da Plataforma Waves, Sasha Ivanov, refletiu publicamente sobre um aspecto pouco debatido, mas muito importante quando se fala sobre blockchain, DLT e outras tecnologias. Confira abaixo!
Há algumas coisas que as pessoas tendem a ignorar quando falam sobre smarts contracts. Entrando na complexidades de EVMs e a complicada interação entre os smarts contracts, pode-se esquecer que blockchain não é, na verdade, destinado a cálculos complicados. Pode-se até dizer que a arquitetura blockchain é a pior arquitetura para fazer cálculos. A razão é, obviamente, simples e determinada pela própria natureza da abordagem blockchain, que consiste em replicar tudo em tantas partes independentes quanto possível.
Ao fazer cálculos, você pode considerar distribuir a tarefa entre diferentes partes, fornecendo-lhes diferentes partes da tarefa, não fazendo com que elas calculem a mesma coisa todas juntas. A abordagem blockchain é exatamente o oposto disso, você descentraliza as coisas por replicação, não por distribuição. Assim, qualquer tentativa de fazer qualquer tipo de cálculo complicado que vá além do script básico como no Bitcoin, pode enfrentar desafios mais fundamentais do que otimizar o EVM e tal.
Essa é exatamente a situação atual no Ethereum. Foi planejado para ser Turing complete e promovido como tal de forma eficaz, temos um sistema onde a capacidade de fazer cálculos arbitrários tem que ser restrita artificialmente para explicar o fato de que você não pode realmente fazê-los no blockchain. E surge a questão de saber se a abordagem mais óbvia para fazer com que os contratos paguem por sua execução (eu acho que essa ideia vem em mente para qualquer um que comece a pensar como implementar a computação em blockchain) pode não ser uma idéia tão brilhante, pelo menos no estado atual da tecnologia DLT.
Efetivamente, é bastante óbvio que você deve ser capaz de alcançar a mesma funcionalidade que em sistemas “Turing completos” com gás sem introduzir qualquer gás e restringindo a complexidade dos cálculos desde o início, não impondo-o artificialmente através de limites de gás considerando o fato de que atualmente você NÃO PODE fazer cálculos complicados e tudo o que você pode conseguir é uma calculadora de bolso do tamanho da Internet.
Outra abordagem atual (pelo menos com as ferramentas mais populares, como a linguagem Solidity) é o desejo de fornecer uma ferramenta de programação muito semelhante às linguagens de programação “normais”. É claro que é uma ideia válida, especialmente do ponto de vista de marketing, mas ao fazê-lo, existe o risco de esquecer o contexto dos seus cálculos, que estão sendo feitos em um meio bastante incomum com suas próprias propriedades. Erros de reentrada, a necessidade de fazer uma auditoria muito minuciosa dos smarts contracts do Ethereum e assim por diante é a consequência direta disso.
Quando se leva em conta o contexto dos cálculos, torna-se possível restaurar o Turing complete, mesmo que a linguagem do smart contract seja restrita em sua complexidade. Por meio de “encadeamento” de cálculos feitos ao longo de vários blocos, você obtém o “Turing complete” pelo qual anseia, mas de uma maneira mais semelhante ao contexto computacional.
Cálculos realmente “difíceis” que interagem com blockchains atualmente devem ser construídas sobre eles, como uma camada de aplicação. Integrá-los profundamente nos blockchains exigiria a criação de nova arquitetura para eles, a arquitetura que escala do zero e distribui a carga, não se replica.
Na próxima versão da linguagem Ride, forneceremos o mecanismo para fazer calculos significativos, cobrindo toda a funcionalidade que é exigida dos sistemas blockchain, sem introduzir novas entidades, como gás, de uma maneira mais segura e efetivamente mais natural.
A previsão é para Q1 2019 no testnet.
Agora, a tecnologia DLT está chegando à maturidade em seu estado atual; É claro que há muitas direções a seguir, mesmo com a arquitetura subjacente atual. Mas o verdadeiro avanço ainda está à nossa frente e, muito provavelmente, exigirá abordagens totalmente novas. Devemos avançar com isso em mente.
Sasha Ivanov
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