馃嚜馃嚫 Messari: Evaluaci贸n de la descentralizaci贸n de los validadores: Distribuci贸n geogr谩fica y de infraestructuras en redes Proof-of-Stake

Evaluaci贸n de la descentralizaci贸n de los validadores: Distribuci贸n geogr谩fica y de infraestructuras en redes Proof-of-Stake

Autor: Stephanie Dunbar

Las herramientas de recopilaci贸n de datos de c贸digo abierto que aparecen en este informe se crearon en colaboraci贸n con @theSamPadilla y est谩n abiertas a contribuciones en Github. El repositorio contiene secuencias de comandos para medir el validador y la distribuci贸n de stake en redes PoS Layer-1 prominentes a trav茅s de la infraestructura de alojamiento de nodos y la ubicaci贸n geogr谩fica. Actualmente incluye herramientas para Avalanche, Cardano, Flow, NEAR, Solana y Aptos. Los desarrolladores son bienvenidos a contribuir o construir sobre el proyecto para avanzar en el seguimiento y an谩lisis de la descentralizaci贸n operativa L1.

  • La descentralizaci贸n operativa de las redes Proof-of-Stake puede evaluarse mediante la distribuci贸n de los validadores y del stake entre jurisdicciones geogr谩ficas, la infraestructura de alojamiento de nodos y los componentes b谩sicos del software.
  • Una red bien distribuida y descentralizada a trav茅s de estas variables es m谩s resistente contra el c贸digo defectuoso, la hostilidad pol铆tica y corporativa, y los fallos de infraestructura f铆sica.
  • M茅tricas estandarizadas como el coeficiente Nakamoto ayudan a medir la descentralizaci贸n operativa en un momento dado. Pero para comprender el panorama completo, es importante disponer de un an谩lisis cualitativo de los factores que contribuyen a la concentraci贸n de intereses y a la capacidad de una red para recuperarse ante un fallo masivo de la infraestructura.
  • En todas las redes analizadas, Avalanche, Cardano, NEAR, Solana y Aptos, existe un margen sustancial de mejora para promover la fiabilidad y la capacidad de recuperaci贸n a largo plazo.

Una red Proof-of-Stake es m谩s resistente frente a fallos inesperados o ataques de adversarios cuando sus validadores est谩n bien distribuidos y descentralizados. Esto requiere la distribuci贸n de un n煤mero suficiente de operadores no confiables en entornos no correlacionados. Los 鈥渆ntornos鈥 abarcan tanto la ubicaci贸n f铆sica de un validador como los componentes de hardware y software utilizados para conectarse a una red. Un fallo com煤n de la infraestructura en cualquiera de estas variables que afecte a un n煤mero significativo de validadores podr铆a interrumpir y, con una gravedad cada vez mayor, incluso comprometer una red por completo.

La descentralizaci贸n operativa se refiere a la distribuci贸n de los validadores de la red y del stake a trav茅s de jurisdicciones geogr谩ficas, infraestructura de alojamiento de nodos y componentes b谩sicos de software. Una red bien distribuida y descentralizada a trav茅s de estas variables ofrece varias ventajas cr铆ticas.

En primer lugar, mejora la seguridad al minimizar el riesgo de que una 煤nica vulnerabilidad o vector de ataque afecte a una parte significativa de la red. En segundo lugar, mejora la solidez de la red al reducir el impacto de problemas localizados, como acciones reguladoras o fallos de infraestructura. Por 煤ltimo, fomenta la fiabilidad. Demuestra que una red es capaz de resistir posibles retos y amenazas, contribuyendo as铆 a su credibilidad.

As铆, han surgido m煤ltiples Capas 1 de uso general con distintos dise帽os arquitect贸nicos, cada uno de los cuales intenta encontrar el equilibrio entre seguridad, facilidad de uso y escalabilidad. Sin embargo, cada dise帽o diferente se enfrenta inevitablemente a compensaciones que influyen en su grado de descentralizaci贸n. Estas diferencias de dise帽o hacen que un an谩lisis comparativo de la descentralizaci贸n de la Capa 1 en su valor nominal sea intr铆nsecamente dif铆cil. Para evaluar la descentralizaci贸n, hay que recurrir a modelos estandarizados y controlar los par谩metros propios de cada red.

Los primeros trabajos de Balaji y Lee establecieron la norma para cuantificar la descentralizaci贸n con el coeficiente Nakamoto, un m茅todo para medir el n煤mero m铆nimo de entidades necesarias para comprometer los subsistemas de una red blockchain. Sin embargo, los c谩lculos y par谩metros iniciales del coeficiente Nakamoto deben actualizarse para tener en cuenta las reglas de consenso de las redes basadas en prueba de participaci贸n (PoS) y centrarse espec铆ficamente en la descentralizaci贸n operativa. Adem谩s, hay factores ex贸genos que contribuyen a la concentraci贸n del stake, as铆 como a la capacidad de una red para recuperarse ante un fallo masivo de la infraestructura.

Este informe pretende establecer nuevos est谩ndares para medir la distribuci贸n de validadores y stakes entre los componentes de la infraestructura. Con sus conclusiones, el informe pretende ofrecer recomendaciones pr谩cticas para apoyar la descentralizaci贸n operativa de las redes p煤blicas de prueba de participaci贸n.

La funci贸n de un validador

Para medir la descentralizaci贸n operativa en un sistema PoS, primero hay que entender los conceptos b谩sicos del funcionamiento de los validadores, as铆 como los factores que influyen en c贸mo y d贸nde operan.

Los validadores act煤an como columna vertebral de una plataforma inform谩tica global, ejecutando, validando y registrando transacciones para una red de usuarios sin permisos. Llegan a un consenso sobre el estado de una cadena de bloques, que representan el historial de transacciones de una red. Para a帽adir un bloque a la cadena, un umbral de validadores debe estar de acuerdo. De este modo se garantiza la tolerancia bizantina a fallos, es decir, que la red funcione correctamente aunque algunos nodos se comporten de forma deshonesta o fallen. Sin embargo, los umbrales de vitalidad, finalidad y seguridad de cada red var铆an en 煤ltima instancia en funci贸n de sus algoritmos de consenso e implementaciones espec铆ficas.

Para contribuir al funcionamiento de la red, los validadores bloquean, o 鈥渆stacan鈥, el activo nativo de la red. Esta fianza sirve como medida de seguridad que puede deducirse (鈥渞ecortarse鈥) para desalentar acciones que no redunden en beneficio de la red. Entre estas acciones se incluyen el bajo rendimiento, como el tiempo de inactividad prolongado, o las intenciones maliciosas, como el intento de producir bloques no v谩lidos. Los validadores son recompensados por su servicio con una parte de las tarifas de usuario y la inflaci贸n de la red, dependiendo de la red.

C贸mo influye el dise帽o de la red en la descentralizaci贸n operativa

Aunque hay muchos matices que influyen en la descentralizaci贸n operativa, algunos de los factores clave son:

  • Requisitos de hardware y capital inicial: El coste del hardware para alojar un nodo y la cantidad m铆nima de participaci贸n necesaria para operar (de forma rentable) un validador.
  • Gastos operativos corrientes: El coste del consumo continuo de recursos y el mantenimiento del validador.
  • Mecanismos integrados de delegaci贸n de participaciones: Si los titulares de los tokens pueden aportar stake a los validadores existentes.
  • L铆mites del conjunto de validadores activos: Una restricci贸n de la red que limita la producci贸n de bloques a los validadores con las participaciones m谩s altas.

A modo de ejemplo, los costosos requisitos de capital y la infraestructura f铆sica intensiva en recursos pueden actuar como barreras de entrada, reduciendo la diversidad de operadores pero garantizando el rendimiento de las operaciones. Las redes con un uso intensivo de recursos como Solana, con sus elevadas capacidades de procesamiento de transacciones habilitadas por Proof of History, y NEAR, que emplea sharding, pueden requerir una infraestructura m谩s pesada. A medida que aumentan las necesidades de recursos, los operadores de validadores pueden preferir la comodidad de ejecutar nodos en soluciones de servidores alojados en lugar de adquirir y gestionar localmente una infraestructura dedicada.

Para ampliar la participaci贸n de stake, la mayor铆a de las redes cuentan con un mecanismo de delegaci贸n de stake, que permite a los usuarios asignar stake a los validadores existentes en lugar de correr validadores propios. Una mayor participaci贸n aumenta la probabilidad de que un validador produzca bloques y obtenga recompensas para s铆 mismo y para sus delegados. Sin embargo, cuanto m谩s stake atrae un operador validador, mayor es la concentraci贸n de riesgo para la red en caso de que falle el validador. Las redes como Cardano implementan un mecanismo de saturaci贸n del pool mediante el cual los validadores que han atra铆do m谩s de 70 millones de ADA comienzan a disminuir sus recompensas potenciales. Esto, sin embargo, no impide a los operadores poner en marcha m煤ltiples validadores, a menudo utilizando la misma infraestructura. Aunque Ethereum no ofrece delegaci贸n de stake en el protocolo, esto es similar a c贸mo los operadores, por definici贸n, ejecutan m煤ltiples validadores en incrementos de 32 ETH.

Adem谩s, las redes con un conjunto de validadores activos limitado limitan los validadores activos a aquellos con el mayor peso en las apuestas. Con ello se pretende garantizar que s贸lo los validadores m谩s eficaces participen en las operaciones de la red, pero en la pr谩ctica, a menudo conduce a un monopolio de validadores activos que han adquirido capital social, haciendo que operar como validador no sea rentable o viable para los dem谩s. Para participar en el conjunto de validadores activos del Cosmos Hub, por ejemplo, un validador debe poseer o atraer casi 110.000 tokens ATOM, equivalentes a 1,2 millones de d贸lares a los precios actuales.

La descentralizaci贸n operativa es, por tanto, muy matizada; numerosos factores contribuyen a qui茅n dirige los validadores, d贸nde y c贸mo. Algunas redes pueden estar muy descentralizadas en una vertical y menos en otras. M茅tricas estandarizadas como el coeficiente Nakamoto ayudan a agregar el grado de descentralizaci贸n operativa a trav茅s de la infraestructura del validador y las variables operativas.

M谩s all谩 de Nakamoto: Medici贸n de la descentralizaci贸n operativa

M茅todos

La concentraci贸n de infraestructuras, la distribuci贸n de validadores y la distribuci贸n de participaciones desempe帽an un papel crucial en la evaluaci贸n del grado de descentralizaci贸n operativa de una red. Para establecer una medici贸n de base estandarizada, se eval煤a tanto la distribuci贸n de las participaciones como la de los validadores a trav茅s de las siguientes variables esenciales o 鈥渟ubsistemas鈥:

  • Software de nodo (cliente)
  • Infraestructura de alojamiento de nodos
  • Ubicaci贸n geogr谩fica

En el contexto de los algoritmos de consenso basados en PoS, el requisito de finalidad, seguridad y vitalidad suele referirse a un porcentaje de la participaci贸n total, en lugar del n煤mero de validadores. As铆, el coeficiente Nakamoto para cada subsistema se mide por el peso de la participaci贸n.

El coeficiente Nakamoto define un 鈥渦mbral operativo鈥 como el porcentaje de stake fallido necesario para comprometer una red. En la mayor铆a de los sistemas basados en PoS, cuando m谩s del 33,3% del stake est谩 comprometido, afecta a la robustez de la red y a su capacidad para tolerar fallos. Sufrir谩 inestabilidad y, en la mayor铆a de los casos, se detendr谩, con lo que perder谩 capacidad y finalidad (excepto Ethereum, que mantiene la vitalidad hasta el 50% de los validadores defectuosos). Es importante que una red funcione constantemente con m谩s de 鈪 de estaca v谩lida para garantizar la resistencia frente a posibles problemas de seguridad y mantener la estabilidad general de la red. As铆 pues, se utiliza el 33,3% como umbral operativo est谩ndar de la red PdS.

Los subsistemas con una concentraci贸n de participaci贸n superior al 33,3% en un 谩rea espec铆fica tienen un coeficiente Nakamoto de 1, ya que el fallo de un solo elemento puede comprometer todo el sistema. Cuanto mayor sea el coeficiente Nakamoto operativo, m谩s resistente ser谩 la red frente a posibles fallos de la infraestructura.

Para Avalanche, Cardano, NEAR, Solana y Aptos, el 鈥渃oeficiente Nakamoto operativo鈥 agregado se calcular谩 bas谩ndose en la distribuci贸n de stake de cada red entre los clientes de software, la infraestructura de alojamiento de nodos y la ubicaci贸n geogr谩fica. Para otras redes destacadas, se har谩n observaciones generales cuando proceda. El coeficiente Nakamoto operativo act煤a como medida base de los subsistemas esenciales que representan la descentralizaci贸n operativa, pero se requiere un an谩lisis adicional para tener en cuenta otras variables interconectadas.

Consideraciones cualitativas

Existen diversas variables adicionales que contribuyen al grado de descentralizaci贸n operativa y global de una red. La descentralizaci贸n operativa no existe en el vac铆o. Estas variables incluyen la distribuci贸n de la propiedad de los tokens, la participaci贸n de los operadores y la actividad de los desarrolladores, entre otras.

Por ejemplo, si una red se detuviera y un cliente validador necesitara mantenimiento para reiniciarse, la descentralizaci贸n operativa vendr铆a definida por el n煤mero de personas capaces (con permiso) y equipadas (con experiencia) para resolver el problema. Su ubicaci贸n tambi茅n contribuye a la descentralizaci贸n operativa en lo que respecta a la disponibilidad para responder en caso de que la red se vea comprometida. La concentraci贸n de la participaci贸n por operador determina entonces el grado de influencia de una entidad individual sobre las operaciones de la red. Puede afectar directamente a la concentraci贸n de la infraestructura si los operadores dominantes albergan grandes cantidades de participaci贸n utilizando la misma infraestructura.

Al analizar el coeficiente Nakamoto operativo de cada red se tienen en cuenta otras variables y factores esenciales que contribuyen a la descentralizaci贸n operativa.

Observaciones

Para el presente an谩lisis, la metodolog铆a utilizada ofrece una captura moment谩nea de cada red en un momento dado. Aunque en circunstancias normales la infraestructura de los validadores no tiende a cambiar r谩pidamente, es natural que se modifique con el tiempo en respuesta a factores ex贸genos e internos al protocolo. Adem谩s, tambi茅n hay que tener en cuenta que las arquitecturas de nodos centinela o privados, el uso de VPN u otros servicios de mezcla de IP por parte de los operadores pueden ocultar la verdadera ubicaci贸n de un validador. De este modo, la exactitud de los datos sobre la ubicaci贸n del alojamiento y la distribuci贸n geogr谩fica se ver铆a afectada.

Por 煤ltimo, sigue sin medirse la capacidad de una red para recuperarse tras un fallo de una infraestructura cr铆tica. Para las redes con requisitos operativos m谩s simples, por ejemplo, la migraci贸n de la participaci贸n puede ser m谩s f谩cil de ejecutar en respuesta a un evento de este tipo.

An谩lisis

Diversidad de clientes

Un cliente validador es el software espec铆fico que ejecuta un operador de nodo para contribuir a las operaciones de la red. Se trata de una aplicaci贸n que conecta al operador con la red. Pueden desarrollarse m煤ltiples implementaciones, cada una con diferentes arquitecturas y caracter铆sticas. Una base de clientes diversa puede hacer que una cadena de bloques sea m谩s accesible y f谩cil de usar, atendiendo a diferentes preferencias. Este concepto es similar al de los servicios de correo electr贸nico como Gmail y Outlook, que utilizan diferentes clientes para conectarse a protocolos de correo electr贸nico como SMTP, IMAP y POP3.

En un mundo probabil铆stico, cuanta m谩s diversidad haya a nivel de cliente, menor ser谩 la posibilidad de que un 煤nico error de c贸digo o ataque malicioso afecte a un n煤mero significativo de validadores. Adem谩s, las diferentes implementaciones ofrecen distintos niveles de optimizaci贸n del rendimiento, lo que permite a los operadores de nodos elegir el cliente que mejor se adapte a sus necesidades y capacidades de hardware. Esto puede dar lugar a una red m谩s eficiente y r谩pida en general.

La mayor铆a de las redes tienen un 煤nico punto de fallo a nivel de software b谩sico: Avalanche, Cardano, Cosmos Hub, Flow, NEAR y Aptos s贸lo tienen una implementaci贸n de cliente validador. Ethereum separa la ejecuci贸n y el consenso en dos clientes separados, que tienen multitud de implementaciones desarrolladas y utilizadas cada uno. Solana tiene actualmente dos clientes validadores y un tercero en desarrollo. A pesar de la opcionalidad de estas redes, sigue existiendo una concentraci贸n sustancial.

En el caso de Ethereum, la mayor铆a de los validadores utilizan Geth como cliente de ejecuci贸n, representando aproximadamente el 62% de los clientes de ejecuci贸n. Lighthouse y Prysm son los clientes de consenso predominantes, representando cada uno alrededor del 38% de los clientes de consenso, respectivamente. Hist贸ricamente, Prysm ha sido el cliente de consenso dominante por un margen mayor, por lo que la diversidad de clientes de consenso ha mejorado con el tiempo. La concentraci贸n de clientes ha causado inestabilidad en la red PoS Ethereum, tanto antes del Merge como m谩s recientemente cuando Prysm y Teku contribuyeron a la p茅rdida de la finalidad de la cadena faro (Beacon) durante varias 茅pocas en el lapso de dos d铆as. Ethereum es 煤nica en comparaci贸n con la mayor铆a de las dem谩s redes, ya que su vitalidad persiste a pesar de la p茅rdida de finalidad en m谩s del 33,3% de los validadores comprometidos.

Por otro lado, Solana se ha detenido y ha experimentado un tiempo de inactividad significativo en varias ocasiones, en parte debido a que depend铆a de su cliente validador singular en ese momento, desarrollado por Solana Labs. En respuesta, la comunidad de Solana bifurc贸 el cliente de Solana Labs para crear el cliente Jito Labs de mantenimiento propio. Jump Crypto tambi茅n est谩 desarrollando un tercer cliente, Firedancer. En particular, estos clientes incorporar谩n un mecanismo de tolerancia a los fallos que permitir谩 a los validadores cambiar a otro cliente si uno de ellos no responde. Esta caracter铆stica deber铆a contribuir a una mayor fiabilidad de la red para Solana en el futuro.

Nakamoto operativo de clientes

El coeficiente Nakamoto operativo para la distribuci贸n de clientes entre todas las redes analizadas es 1, lo que indica que m谩s del 33,3% de la participaci贸n se opera en un 煤nico cliente validador para cada red.

Distribuci贸n del alojamiento

En casi todas las redes analizadas, la inmensa mayor铆a de los validadores y la participaci贸n se ejecutan en soluciones de servidores alojados. Esto puede atribuirse a la comodidad de una infraestructura gestionada profesionalmente y a la dificultad de auto alojar validadores debido a los elevados requisitos de infraestructura y funcionamiento. Los operadores de validadores priorizan la rentabilidad ejecutando nodos en servidores alojados, donde pueden aprovechar las econom铆as de escala y reducir los costes operativos.

Aunque este enfoque es pr谩ctico para muchas redes, concentrar los nodos y la participaci贸n en un n煤mero limitado de proveedores de infraestructura aumenta la susceptibilidad a los puntos 煤nicos de fallo e incrementa los riesgos de dependencia del proveedor. En la actualidad, los proveedores de nube dominantes AWS, OVH Cloud, Hetzner y Google Cloud representan la mayor parte de la participaci贸n en la mayor铆a de las redes analizadas. Tener en cuenta la distribuci贸n actual de la participaci贸n de los proveedores a la hora de crear un validador puede ayudar a mitigar el riesgo de concentraci贸n.

De las redes analizadas, Cardano es la que menos depende de soluciones de servidores alojados, presumiblemente debido a sus menores costes iniciales para gestionar un validador, lo que la hace m谩s viable para los operadores de validadores dom茅sticos. En concreto, 452 validadores, que representan el 17,5% de los validadores de Cardano, son auto alojados y se conectan a la red a trav茅s de 183 proveedores de servicios de Internet (ISP) distintos. Aunque no identificamos una muestra representativa de validadores de Ethereum, identificamos al menos 1.679 validadores de Ethereum auto alojados distribuidos en m谩s de 300 ISP distintos.

En t茅rminos de distribuci贸n de la participaci贸n, el 17,5% de los validadores auto alojados de Cardano s贸lo representan aproximadamente el 6% de la participaci贸n. Sin embargo, sigue siendo la red con la mayor cantidad de participaci贸n auto alojada de las redes analizadas. Tambi茅n es la red con la mayor variedad de proveedores de alojamiento de nodos no dominantes, con 143 proveedores identificados que representan m谩s del 25% del stake.

Solana es la red con menor dependencia de las soluciones de servidor dominantes, con m谩s del 70% de la participaci贸n alojada en proveedores no dominantes. Esto contrasta con el resto de redes, que dependen de AWS, OVH Cloud, Hetzner y Google Cloud para entre el 55% y el 80% de su participaci贸n, respectivamente. Esto puede atribuirse al uso por parte de Solana de servidores bare-metal de alto rendimiento, que requieren hardware dedicado para lograr un mayor rendimiento en comparaci贸n con las soluciones de nube tradicionales en las que los recursos se comparten con otros usuarios. En particular, los nodos de Solana estuvieron alojados en gran medida en Hetzner, pero todos los validadores activos de Solana migraron del servicio tras su anuncio de prohibir las operaciones criptogr谩ficas en agosto de 2022. Hetzner sigue siendo una soluci贸n de alojamiento notable para NEAR, Cardano y Aptos, representando el 16,5%, 7,7% y 6,2% de la participaci贸n, respectivamente, para estas redes a pesar de su hostilidad hacia las criptomonedas.

La concentraci贸n de la participaci贸n en Avalanche, Cardano y NEAR es mucho m谩s pronunciada en comparaci贸n con la distribuci贸n de los validadores. Aparte de Avalanche y Aptos, con m谩s del 40% de los validadores alojados en AWS, la mayor铆a de los dem谩s proveedores, incluido AWS, no superan el 25% de los validadores por red. En general, AWS representa la mayor cantidad de stake para cada una de estas redes, representando el 67,4% del stake de AVAX, el 43,2% del stake de APT, el 35% del stake de NEAR y el 30,1% del stake de ADA. Esto contrasta con Solana, donde AWS representa s贸lo el 2,3% de los validadores y ~15% del stake. En el caso de Avalanche, el uso de AWS por parte de la red puede atribuirse en parte a su asociaci贸n para promover la adopci贸n de blockchain en empresas, instituciones y gobiernos que utilizan la soluci贸n de servidor.

Nakamoto operativo de alojamiento

Avalanche, NEAR y Aptos tienen un coeficiente Nakamoto operativo para la infraestructura de alojamiento de 1, teniendo en cuenta que m谩s del 33,3% de la participaci贸n est谩 alojada en AWS en cada red. Cardano tiene un coeficiente Nakamoto de alojamiento de 2 por un peque帽o margen con el 30,1% de la participaci贸n alojada en AWS y con otros cuatro proveedores que representan m谩s del 5% de la participaci贸n, respectivamente. Por 煤ltimo, Solana tiene un coeficiente de alojamiento de Nakamoto de 3, ya que algo m谩s del 33,3% del stake se alojan en TeraSwitch, AWS y un tercer proveedor.

Distribuci贸n geogr谩fica

Una red bien distribuida en varias regiones reduce el riesgo de problemas localizados, como cat谩strofes naturales o fallos de infraestructura. Adem谩s, garantiza que la red se mantenga resistente a posibles censuras o presiones geopol铆ticas que puedan surgir en jurisdicciones espec铆ficas.

En general, todas las redes analizadas tienen una presencia significativa en Europa y Norteam茅rica. Asia est谩 generalmente representada, pero en menor medida, y Ocean铆a, 脕frica y Sudam茅rica representan menos del 4% de los validadores y el 9% de la participaci贸n en todas las redes analizadas. Para algunos pa铆ses de las regiones subrepresentadas, esto puede representar una falta de infraestructura f铆sica o de capacidad para cubrir los costes de capital. Tambi茅n podr铆a indicar una preferencia por el alojamiento en servidores de distintas ubicaciones para beneficiarse de mejores precios y de los efectos de red de tener validadores cerca unos de otros, especialmente en el caso de cadenas con una importante actividad de MEV. En general, la ubicaci贸n de alojamiento por defecto, donde se encuentra la mayor铆a de los usuarios, tiende a ser la m谩s barata. Por ejemplo, cuesta casi tres veces m谩s alojar un validador en AWS en Sud谩frica que en los centros de datos por defecto de Estados Unidos-Este.

Avalanche tiene la mayor presencia en las regiones subrepresentadas, con un 8,2% de las participaciones, seguida de Cardano, con un 2,6%, y Aptos, con un 0,6%. No identificamos ninguna participaci贸n activa para NEAR y s贸lo un validador activo para Solana en estas regiones. En general, Avalanche tiene la mayor distribuci贸n de participaciones por continente y Solana la peor.

En t茅rminos de pa铆ses, Estados Unidos y Alemania son las ubicaciones geogr谩ficas con mayor n煤mero de validadores y participaci贸n en todas las redes. Estados Unidos es el pa铆s m谩s representado en el alojamiento de validadores, con el mayor n煤mero de validadores para Avalanche, Cardano y Solana. NEAR y Aptos tienen un n煤mero ligeramente superior de validadores alojados en Alemania.

En cuanto al stake, Avalanche, NEAR y Solana est谩n m谩s representadas en Estados Unidos, y NEAR y Aptos en Alemania. Lo que est谩 claro en todas las redes es que tanto los validadores como el stake se concentran en un pu帽ado de pa铆ses dominantes. La gran mayor铆a de las operaciones de la red se producen en s贸lo 10-15 pa铆ses por red de los 69 pa铆ses totales que identificamos, siendo la mayor铆a los mismos pa铆ses en todas las redes analizadas.

Si se comparan los gr谩ficos de distribuci贸n de validadores y stake, se observa una considerable diversidad de un peque帽o n煤mero de validadores en regiones subrepresentadas, especialmente en el caso de Avalanche y Cardano. Por otro lado, la participaci贸n est谩 m谩s concentrada en un menor n煤mero de pa铆ses. Esto indica que las regiones subrepresentadas tienen m谩s probabilidades de albergar validadores con menor stake.

El caso excepcional es el de Aptos, con una distribuci贸n muy similar de validadores y stake. Esto no implica una distribuci贸n m谩s justa, sino que se debe a que Aptos tiene previsto lanzar su infraestructura con socios distribuidos por todo el mundo, ya que hay menos operadores peque帽os que puedan gestionar validadores de Aptos, ya que el requisito m铆nimo de stake es de m谩s de 8 millones de d贸lares.

Cardano es la red con mayor n煤mero de pa铆ses representados de las redes analizadas. Sin embargo, tambi茅n es la red con mayor concentraci贸n de stake en Estados Unidos y Alemania. Los validadores de Cardano est谩n distribuidos en 64 pa铆ses, mientras que Avalanche lo est谩 en 39, Solana en 25, Aptos en 23 y Near en 22. Tambi茅n hemos identificado validadores de Ethereum en al menos 66 pa铆ses diferentes.

Hay una concentraci贸n considerable de stake en Estados Unidos y una parte considerable de ese stake est谩 alojado en servidores de AWS. La forma m谩s com煤n de ejecutar un validador para Avalanche, Cardano y NEAR es en un centro de datos de AWS ubicado en Estados Unidos. Aunque hay participaciones alojadas en servidores de AWS en m谩s de 15 pa铆ses, una parte notable se encuentra en Estados Unidos e Irlanda. Teniendo en cuenta el actual dominio de AWS en t茅rminos de participaci贸n total, una mayor distribuci贸n entre sus servidores podr铆a ayudar a mover la aguja de la descentralizaci贸n geogr谩fica.

La mayor parte del stake alojado en AWS se encuentra en los centros de datos de Amazon en el este de Estados Unidos. Estos centros de datos son bien conocidos por gestionar una parte sustancial de la infraestructura y la actividad de Internet. En la mayor铆a de las redes analizadas, esta tendencia parece ser constante, presumiblemente debido a las ventajas de precio de ser el centro de datos por defecto y las ventajas de baja latencia de estar m谩s cerca de otros nodos de red para operaciones eficientes.

Nakamoto operativo geogr谩fico

Para calcular el coeficiente Nakamoto operativo para la distribuci贸n geogr谩fica, la distribuci贸n de la participaci贸n se mide por pa铆ses, ya que esto refleja mejor las posibles fuerzas pol铆ticas o los fallos de infraestructura concentrados en comparaci贸n con regiones m谩s grandes. Cuatro de las cinco redes tienen un coeficiente Nakamoto geogr谩fico de 2, con una alta concentraci贸n de participaciones en Estados Unidos y Alemania. Aptos est谩 estrechamente diferenciada con un coeficiente geogr谩fico de Nakamoto de 3, con una parte notable de la participaci贸n en Corea, adem谩s de Estados Unidos y Alemania.

Resultados finales

Para calcular los coeficientes Nakamoto operativos agregados de Avalanche, Cardano, NEAR, Solana y Aptos, se asigna a las variables operativas una media ponderada basada en la gravedad del compromiso potencial.

  • Nodo Software (Cliente) : 0.4
  • Infraestructura de alojamiento del nodo: 0,3
  • Ubicaci贸n geogr谩fica 0.3

Se asigna un mayor peso a la diversidad de clientes teniendo en cuenta que la concentraci贸n a nivel de cliente validador puede ser potencialmente catastr贸fica si un cliente validador dominante sufre un fallo o un ataque malicioso. Por otro lado, si un pa铆s o un proveedor de alojamiento de nodos se vuelve hostil hacia cripto, los riesgos inmediatos para la seguridad de la red son posiblemente menos graves. Hist贸ricamente, los mineros y validadores han sido capaces de migrar a otras soluciones sin causar una gran inestabilidad en la red, como demuestra la prohibici贸n de la miner铆a de Bitcoin por parte de China en mayo de 2021 y la prohibici贸n total de las operaciones cripto por parte de Hetzner en agosto de 2022.

Todas las redes analizadas tienen un coeficiente Nakamoto operativo agregado relativamente bajo, con Avalanche y NEAR alcanzando un 1,3, Cardano y Aptos un 1,6, y Solana superando por poco a las dem谩s redes con un 1,9. En promedio, ninguna red ha alcanzado un estado en el que se necesiten al menos dos puntos de fallo no relacionados para interrumpir la red. El tema com煤n a todas las redes es la preferencia de los operadores por infraestructuras similares, que a menudo se basan en los primeros clientes desarrollados, AWS y la representaci贸n en Estados Unidos y Alemania. Otra observaci贸n general es que el stake est谩 casi siempre m谩s concentrado que los validadores, lo que sugiere un menor n煤mero de organizaciones que representan grandes cantidades de participaci贸n.

Solana difiere de las dem谩s redes analizadas en algunos aspectos. En primer lugar, a pesar de recibir un coeficiente Nakamoto operativo de cliente de 1, Solana pronto tendr谩 tres implementaciones diferentes en mainnet. Los validadores tendr谩n que aprovechar estos nuevos clientes para mejorar la diversidad de clientes de la red. En segundo lugar, aunque una parte significativa de la participaci贸n se aloja utilizando soluciones de proveedores de infraestructura, de las redes analizadas, Solana es la que menos depende de los proveedores dominantes, AWS, OVH Cloud, Hetzner y Google Cloud, presumiblemente debido a sus requisitos de servidor bare metal. El Programa de Delegaci贸n de la Fundaci贸n Solana tambi茅n puede contribuir a esto, ya que los validadores s贸lo son elegibles si eligen un centro de datos que aloje al 10% o menos de validadores. Por 煤ltimo, de las redes analizadas, Solana s贸lo es superada por Cardano en cuanto al n煤mero de pa铆ses representados. Sin embargo, Solana a煤n tiene margen para mejorar su presencia internacional, ya que s贸lo se identific贸 un validador activo en Ocean铆a, Sudam茅rica y 脕frica.

Recomendaciones para apoyar la seguridad y la descentralizaci贸n

El coeficiente Nakamoto operativo nos ayuda a comprender el estado actual de las vulnerabilidades de la red, pero no tiene en cuenta el ecosistema y el desarrollo siempre cambiantes de una red. En 煤ltima instancia, corresponde a las partes interesadas de una red determinar la capacidad de 茅sta para resistir posibles fallos de infraestructura y amenazas ex贸genas. La descentralizaci贸n operativa es crucial para garantizar la resistencia a largo plazo de una red, y todos los tipos de partes interesadas pueden contribuir a mejorar e incentivar la distribuci贸n de validadores y participaciones.

Operadores de validadores

Los operadores de validadores deben tratar de auto alojar los nodos cuando sea factible, cambiar a una soluci贸n de servidor no dominante o, al menos cuando sea econ贸micamente factible, ejecutar los validadores en centros de datos de diferentes ubicaciones geogr谩ficas con el mismo proveedor de alojamiento. Esto ayudar谩 a mitigar los riesgos asociados a la hostilidad pol铆tica o corporativa, los fallos de infraestructura y las cat谩strofes naturales que afecten a una regi贸n concreta.

Adem谩s, los operadores pueden considerar la posibilidad de mejorar la redundancia de la infraestructura utilizando la tecnolog铆a de validador distribuido (DVT). Al operar un validador a trav茅s de m煤ltiples configuraciones de forma tolerante a fallos, la DVT puede mejorar la seguridad y fiabilidad de una red. Aumenta el n煤mero de operadores m谩s all谩 de los l铆mites actuales, haci茅ndola m谩s resistente a fallos y ataques t茅cnicos y sociales.

A medida que las soluciones de alojamiento descentralizado como Ankr, Akash y Pocket se hacen m谩s estables, los operadores pueden plantearse utilizar estas plataformas. Estos proyectos permiten a los particulares y a los proveedores de infraestructuras existentes monetizar el c贸mputo no utilizado. Como mercados abiertos, sus tarifas se fijan en funci贸n de la demanda del mercado y no de decisiones empresariales. Una oferta cada vez mayor podr铆a contribuir a que los operadores validadores tuvieran un acceso m谩s barato a servidores en regiones subrepresentadas. Teniendo en cuenta que los proveedores pueden unirse sin permiso a estas redes, tambi茅n ser谩 importante vigilar de d贸nde procede la computaci贸n para evitar la concentraci贸n de la misma.

Delegantes

Se recomienda a los delegantes tener en cuenta m煤ltiples factores operativos a la hora de elegir validadores, en lugar de limitarse al rendimiento o al peso del stake. Al apoyar a los validadores que contribuyen a la descentralizaci贸n de una red, los delegantes pueden contribuir a su viabilidad a largo plazo.

Creadores de ecosistemas, investigadores y proveedores de infraestructuras

Las redes se beneficiar谩n de una supervisi贸n coherente de la descentralizaci贸n operativa. Las visualizaciones constantes, como los tableros de mando en directo, pueden ayudar a mantener informada a una comunidad sobre la salud de una red y las 谩reas de mejora. Al concienciar y educar a las partes interesadas sobre los beneficios de la descentralizaci贸n operativa, un ecosistema puede fomentar una cultura que valore y apoye la resistencia y el 茅xito a largo plazo de una red. Hacerlo puede incentivar el desarrollo de infraestructuras nuevas y redundantes, como implementaciones adicionales de clientes validadores, para diversificar el riesgo de la red. Se anima a los creadores a mejorar continuamente los protocolos y la infraestructura existentes identificando y resolviendo los obst谩culos que puedan dificultar una mayor participaci贸n en la red.

Reflexiones finales

La descentralizaci贸n operativa puede medirse por la distribuci贸n de los validadores y el stake en los componentes de software, la infraestructura de alojamiento de nodos y la ubicaci贸n geogr谩fica. Garantiza la resistencia de una red frente a c贸digo defectuoso, hostilidad pol铆tica y corporativa y fallos de la infraestructura f铆sica. Para que una red sea solida, debe mostrar descentralizaci贸n operativa. En todas las redes analizadas (Avalanche, Cardano, NEAR, Solana y Aptos) existe un amplio margen de mejora para promover la fiabilidad y la resistencia a largo plazo.

La supervisi贸n continua y las m茅tricas estandarizadas pueden ayudarnos a comprender el estado actual de descentralizaci贸n operativa de una red, pero en 煤ltima instancia depende de la comunidad de una red construir sistemas que eviten los puntos 煤nicos de fallo. El desarrollo de incentivos para distribuir el poder y las operaciones de una plataforma inform谩tica p煤blica mundial puede ser una de las tareas menos apreciadas, pero cruciales, de nuestro tiempo. Ser谩 la clave para garantizar la viabilidad a largo plazo de las cadenas de bloques programables sin permisos. Sin la suficiente descentralizaci贸n, una red es susceptible a vulnerabilidades imprevistas o a la voluntad de malos actores. As铆 pues, el 茅xito depende en 煤ltima instancia de la mejora de los sistemas existentes y de la preparaci贸n para el futuro frente a posibles amenazas.


Traducci贸n al Espa帽ol :es: por Mart铆n Ungar @LatinStakePools
Texto original: Crypto Research, Data, and Tools | Messari