🇰🇷 카르다노의 동적 P2P 공개: 탈중앙화의 도약

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카르다노의 동적 P2P 공개: 탈중앙화의 도약

소개

카르다노 생태계가 계속 성장하고 진화함에 따라, 카르다노 생태계 기여자들은 카르다노의 네트워킹 인프라를 지속적으로 개선하고 최적화하기 위해 노력하고 있습니다. 노드 v.1.35.6과 함께 제공되는 동적 P2P 네트워킹의 출시는 IOG, Well-Typed, PNSol, 카르다노 재단 네트워킹 팀의 공동 노력의 결과물이며 완전히 탈중앙화되고 안전한 블록체인 플랫폼을 구축하기 위한 카르다노의 여정에서 중요한 이정표가 될 것입니다.

카르다노가 실시간 확률 시스템으로 작동한다는 점을 감안할 때, 카르다노의 성능과 보안은 본질적으로 상호 연결되어 있습니다. 네트워킹 팀은 적시성과 연결성을 향상시키기 위해 토폴로지 및 지형학적 고려 사항을 포함한 다양한 요소들 사이에서 이상적인 균형을 찾기 위해 최선을 다하고 있습니다.

이 블로그 게시물은 카르다노의 동적 P2P 설계를 개발하기까지의 엔지니어링 여정을 소개합니다. 핵심 설계 원칙을 살펴보고, 그 과정에서 직면한 도전과제를 살펴보며, 강력하고 확장 가능한 네트워킹 시스템을 구축하기 위해 개발팀이 고안한 솔루션을 공개합니다.

동적 P2P란

동적 P2P 구현은 피어 선택 프로세스를 통해 활성 토폴로지를 지속적이고 동적으로 개선하며, 전체 네트워크에서 전체 확산 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 연구 결과에 따르면 로컬 정보에만 기반한 정책을 활용하면 거의 최적의 글로벌 결과를 얻을 수 있다고 합니다. 이는 궁극적으로 체인에 통합되는 블록 헤더를 제공하는 피어의 적시성과 빈도를 모니터링함으로써 달성할 수 있습니다.

주요 목표는 강력한 연결성을 유지하면서 '비최적’인 피어를 제거하는 것입니다. 이를 위해 이 메트릭에 따라 덜 유용하다고 간주되는 피어는 주기적으로 '퇴출’되고 무작위로 선택된 대안 피어로 대체됩니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 이 최적화 방법은 비교적 적은 수의 반복으로 최적에 가까운 글로벌 결과에 수렴하는 것으로 나타났습니다.

실제로 동적 P2P는 피어 선택 수동 구성(예: 토폴로지 업데이터 도구 사용)을 대체합니다.

수동 구성의 경우, 스테이크 풀 운영자(SPO)는 최소 20개의 활성 연결을 일관되게 유지하기 위해 상당한 수의 피어(예: 50개) 연결을 설정해야 했습니다. 이러한 접근 방식은 구성된 피어의 정적 특성과 SPO 릴레이의 변화하는 가용성 때문에 필요했습니다.

하지만 동적 P2P를 사용하면 특정 수의 활성 피어 연결(예: 20개)을 유지하도록 노드를 구성하고 체인에 등록된 모든 SPO 릴레이 중에서 선택할 수 있습니다. 피어와의 연결이 끊어지는 경우, 노드는 자동으로 대체 피어를 선택하고 원하는 목표에 도달할 때까지 지속적으로 연결을 시도합니다.

결과적으로 동적 P2P는 연결에 대한 과도한 프로비저닝이 필요하지 않으므로 보다 효율적이고 적응력이 뛰어난 네트워킹 솔루션을 제공합니다.

디자인 비전

카르다노는 자율 노드로 구성된 협동 시스템으로 운영됩니다. 클라이언트-서버 모델로 설계되지 않았으며, 이는 중앙 관리 서버의 중앙 제어 지점이나 특별한 권한을 가진 계층이 없음을 의미합니다. 바이런 개발 단계에서 네트워크 토폴로지는 처음에 연합으로 시작되었을지 모르지만, 목표는 최적의 연결성과 성능을 보장하면서 카르다노 생태계의 진화하는 요구를 충족할 수 있는 완전히 신뢰가 필요 없는 분산 네트워킹 시스템으로 발전시키는 것이었습니다.

네트워킹 팀은 이 엔지니어링 모험을 시작하면서 수많은 도전과 복잡성에 직면할 것임을 잘 알고 있었습니다. 그러나 이들은 이러한 도전에 정면으로 맞서며 궁극적으로 동적 P2P 시스템의 설계를 구체화할 핵심 아이디어를 지속적으로 다듬어 나갔습니다:

1. 모듈성 및 확장성: 이 시스템은 모듈성을 염두에 두고 설계되어 필요에 따라 개별 구성 요소를 쉽게 교체하거나 개선할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 새로운 기능과 개선 사항을 원활하게 통합할 수 있으며, 진화하는 카르다노 생태계의 요구에 맞게 설계가 계속 적응할 수 있도록 합니다. 모듈성은 높은 수준의 사양과 관련하여 낮은 수준의 설계의 정확성을 증명하기 위해 형식적 방법을 적용할 때 특히 유용합니다. 시스템을 더 작고 관리하기 쉬운 구성 요소로 나누면 각 모듈에 속성 기반 테스트를 보다 효과적으로 적용하여 각 구성 요소의 동작이 잘 정의되어 있고 예상되는 속성을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 물론 이러한 수준의 모듈성과 확장성을 달성하는 데는 하스켈을 기본 프로그래밍 언어로 사용하는 함수형 프로그래밍을 선택한 것이 중요한 역할을 했습니다.
2. 확장성: 네트워크가 성장함에 따라 더 많은 수의 노드와 트랜잭션을 처리할 수 있으면서도 우로보로스의 타이밍 제약을 준수할 수 있는 시스템 요구도 증가합니다. P2P 디자인 비전에서 이러한 확장성 요구 사항을 해결하기 위해 팀은 처음부터 확장성 속성을 고려하고 지능형 피어 선택과 같은 전략을 포함시켰습니다.
3. 보안 및 복원력: 탈중앙화 네트워크에서 복원력과 보안은 가장 중요한 요소입니다. 목표는 내부 및 외부 장애를 견딜 수 있는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이를 위해 네트워킹 팀은 악용에 대한 복원력을 갖추도록 설계된 강력한 오류 처리 메커니즘을 구현하여 사용자가 다른 사용자들의 네트워크 리소스를 고갈시키는 비대칭 서비스 거부 공격을 통해 시스템을 공격할 수 없도록 만들었습니다. P2P 접근 방식을 사용하면 각 노드는 로컬에 구성된 피어에 연결 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 노드가 신뢰할 수 있는 피어와의 연결을 유지하면서 네트워킹을 발전시킬 수 있습니다. 인바운드 연결은 속도가 제한되며, 구성 가능한 피어 타겟을 통해 노드가 리소스 소비를 조정할 수 있습니다. 또한 연결 상태를 주의 깊게 관리하면 양방향 연결을 재사용할 수 있으므로 방화벽 뒤에 있는 노드가 전체 공격 표면을 줄이면서 안전하게 연결을 개선할 수 있습니다.
4. 성능: 원활한 사용자 경험을 보장하기 위해서는 고성능 네트워크가 필수적입니다. 멀티플렉싱을 통한 효율적인 데이터 전송, 파이프라이닝을 지원하는 프로토콜 활용 등의 기술을 채택하여 설계를 최적화하는 데 상당한 노력을 기울였습니다. 또한 지능형 피어 선택은 지연 시간을 줄이고 응답성이 뛰어나고 안정적인 네트워크를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

카르다노 네트워크 내에서 효과적인 통신을 구축하기 위해서는 짧은 지연 시간과 우수한 연결성을 달성해야 합니다. 이러한 필수 요건을 충족하기 위해 동적 P2P는 생태계의 지속적인 성장을 위한 견고하고 확장 가능하며 복원력이 뛰어난 기반을 제공하도록 설계되었습니다. 그러나 피어 신뢰성은 안전하고 신뢰할 수 있는 네트워크를 유지하는 데 있어 중요한 요소라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 신뢰성에 대한 자세한 내용은 이 블로그 포스팅의 범위를 벗어나지만, P2P 설계에는 잠재적인 위험을 완화하고 네트워크를 보호하기 위한 여러 가지 조치가 포함되어 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

우로보로스에서 블록 릴레이를 위한 피어 선택 분석

우로보로스의 성능과 보안을 보장하는 것은 매우 중요하며, 그 중 한 가지 중요한 측면은 네트워크 전반에 걸쳐 새로운 블록을 적시에 릴레이하는 것입니다. 이상적으로는 P2P 네트워크 내의 연결이 어떤 노드에서 네트워크의 다른 모든 노드로 블록이 릴레이되는 데 필요한 시간을 최소화하는 방식으로 구성되어야 합니다.

그러나 이 목표를 달성하는 것은 복잡한 과제를 안고 있으며, 신뢰가 없는 환경에 적용할 수 있는 사전 작업이 제한되어 있습니다. 이 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 신속한 통신과 탈중앙화 네트워크의 무결성 및 보안 유지 사이에서 균형을 맞출 수 있는 혁신적인 솔루션의 개발이 필요했습니다.

문제 설명

성능 최적화를 위한 효과적인 솔루션은 블록이 네트워크를 통과하는 데 필요한 ‘홉’ 수를 최소화하는 것입니다. 그래프 용어로 이는 블록이 통과하는 평균 에지 수를 줄이는 것을 의미합니다. 또한 각 홉 또는 에지의 길이가 중요합니다. 로컬 링크는 대륙 간 링크에 비해 지연 시간이 짧지만, 글로벌 블록 릴레이에는 일부 대륙 간 링크가 필요합니다. 예를 들어 유럽에서 아시아로 라우팅한 후 다시 유럽으로 돌아오는 경우와 같이 대륙 간 링크가 과도하게 많은 경우 차선책이 될 수 있습니다.

기존 네트워킹 알고리즘은 블록 릴레이를 위한 경로 역할을 할 수 있는 최적 '스패닝 트리(spanning tree)'를 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘은 정확한 정보를 교환하기 위해 노드들이 상호 간의 신뢰에 의존하기 때문에, 노드가 본질적으로 서로를 신뢰할 수 없는 블록체인 P2P 네트워크에는 적합하지 않습니다.

이상적인 솔루션은 ‘글로벌’ 정보가 아닌 ‘로컬’ 정보, 즉 공유되고 신뢰되는 데이터에 의존하지 않고 노드가 개별적으로 평가할 수 있는 정보에 의존해야 합니다. 그럼에도 불구하고 완벽한 글로벌 정보에 의존하는 최적의 솔루션은 귀중한 기준점이 될 수 있습니다.

선행 연구

IOG 네트워킹 팀은 탈중앙화 시스템과 프로토콜을 전문으로 하는 아테네 대학교(Athens University)의 네트워크 연구자들과 협력하여 다양한 네트워크 정책을 시뮬레이션하고 확산 시간의 절충점을 연구하는 중요한 과제를 수행했습니다.

확산과 관련하여 가장 중요한 문제는 어떤 노드가 서로 블록을 전달해야 하는지, 더 정확하게는 확산 속도를 개선하기 위해 노드 간에 어떤 확산 링크를 설정해야 하는지를 결정하는 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구진들과 함께 두 가지 주요 접근 방식을 취했습니다:

• 첫 번째 접근 방식은 링크가 전파 과정과 독립적이라고 가정합니다. 여기에는 사전 정의된 규칙에 따라 링크가 설정되는 정적 오버레이 시뮬레이션이 포함됩니다. 그런 다음 여러 번의 배포를 실행해 성능을 측정합니다.
• 두 번째 접근 방식은 오버레이를 동적으로 조정하는 것입니다. 이 접근 방식에서는 노드가 처음에 네트워크의 임의 노드와 연결을 설정하고 이웃 노드의 성능 통계를 지속적으로 모니터링합니다. 주기적으로 각 노드는 이러한 통계를 기반으로 인접 노드 집합을 조정하여 어떤 인접 노드를 유지하고 어떤 노드를 교체할지 결정합니다.

이 그림은 블록이 네트워크 전체에 신속하게 전파되어 최종적으로 모든 노드에 도달하는 과정을 보여줍니다. 이 실험에서 모든 노드는 정확히 동일한 근접-랜덤 정책(Close-Random policy)을 사용합니다. 예를 들어, C6R4는 노드가 6개의 근접 피어와 4개의 무작위 피어에 연결됨을 의미합니다. 처음에는 모든 노드가 정보가 없는 상태이므로 아직 특정 블록을 받지 못했습니다. 그러나 실험이 진행되는 동안 어느 시점에 정보를 얻게 됩니다. 점선은 정보에 입각한 모든 노드가 어떤 피어가 가장 유리한지 완벽하게 알고 있어 이러한 연결이 가능하다고 가정한 이론적 최적 솔루션을 나타냅니다(신의 관점 정책).

근접 랜덤 정책이 직접 구현된 것은 아니라는 점을 명확히 해야 합니다. 그보다는 실질적인 이론적 도구로 사용되었습니다. 로컬 정보만으로 근사치를 구할 수 있을 만큼 단순하면서도 비로컬 요인을 반영하여 균형을 맞춥니다.

이 분석은 주로 로컬 정보를 사용하여 이상적인 솔루션에 얼마나 근접할 수 있는지를 보여줍니다. 흥미로운 점은 이 접근 방식이 예상을 뛰어넘는 결과를 가져왔다는 점입니다. 두 배 이내의 완벽한 결과를 달성하는 것은 칭찬할 만한 일이지만, 팀은 그 이상을 능가하는 것이 가능하다는 것을 발견했습니다.

위 그림은 앞서 설명한 두 가지 접근 방식의 결과를 비교한 것입니다. 시뮬레이션에서는 각 노드가 6개의 근접 이웃(RTT(Round Trip Time) 기준)과 4개의 랜덤 노드를 유지했습니다. 이러한 링크는 실험 전반에 걸쳐 정적으로 유지되었습니다(따라서 파란색 선이 일정하게 유지됨). ‘두 그룹(<=100ms 및 >100ms)’ 정책에서는 각 노드가 고정된 수의 근접 링크와 원격 링크를 유지합니다: '근접’은 해당 이웃에 대한 RTT가 100ms 이하임을 의미하며, '원격’은 RTT가 100ms를 초과함을 의미합니다. 노드는 모든 임의의 링크로 시작하여 주기적으로 보정합니다. 이 보정 중에 RTT가 100ms 미만인 고정된 수의 이웃을 유지하고 나머지 이웃 중 일부를 새로 선택된 무작위 노드로 교체합니다.

이 두 그룹 정책은 점수 정책 동작을 평가하기 위한 간단하고 효과적인 근사치 역할을 합니다. 그러나 이 정책은 현재 사용되는 정책이 아니라는 점에 유의할 필요가 있습니다.

이 마지막 그림에는 앞서 설명한 근접 랜덤 정책과 다른 피어 점수 정책(peer scoring policy)의 결과를 비교 분석한 결과가 나와 있습니다. 이 대안 정책은 다른 노드보다 먼저 노드에 새 블록 헤더를 제공하는 빈도에 따라 피어를 평가합니다. 이 실험적 설정에서 노드는 무작위 링크로 시작하여 주기적으로 보정을 거칩니다. 이러한 보정 간격 동안 성능이 가장 낮은 20% 또는 40%의 피어는 무작위로 선택된 새로운 노드로 교체됩니다.

그래프의 파란색 선은 현재 사용 중인 정책을 나타냅니다(이에 대한 자세한 내용은 다음 섹션에서 확인할 수 있습니다). 녹색 선은 이론적 최적값을 나타냅니다.

이 그래프를 자세히 살펴보고 이전 그래프와 비교해보면 다양한 점수 정책의 효과에 있어 주요 변화를 확인할 수 있습니다. 하지만 각 실험에 적용된 매개변수가 다르기 때문에 이러한 변화를 직접 비교할 수는 없다는 점을 기억해야 합니다. 일부 실험에서는 완전한 배포 시간을 측정하는 반면, 다른 실험에서는 이보다 약간 낮은 값을 나타내는 99번째 백분위수를 사용합니다. 더욱이 노드 간 지연 시간 추적이 실험마다 다르기 때문에 결과적으로 다른 결과가 도출됩니다.

이러한 맥락에서 20% 정책의 99번째 백분위수는 두 그룹에 비해 균형이 더 낮게 나타납니다. 그러나 이는 위에서 언급한 이유로 인해 직접적인 ‘사과 대 사과’ 비교는 아닙니다.

현재 트위터가 채택하고 있는 정책은 피어를 선정할 때 RTT를 사용하는 것 이상의 의미를 지니고 있습니다. 보다 견고하고 신뢰할 수 있는 접근 방식을 찾기 위해 피어의 유용성을 정확하게 반영할 수 있는 대안을 모색했습니다. 그 결과, 새로운 헤더나 블록을 노드에 가장 먼저 제시하는 피어에게 보상을 제공하는 개념을 생각해냈습니다. 이 접근 방식은 네트워크에 대한 피어의 기여도에 대한 확실한 척도를 제시하며, RTT와 달리 쉽게 조작하거나 위조할 수 없습니다.

로컬 정보에 기반한 P2P 네트워킹

동적 P2P 설계에서 각 노드는 네트워크에 대한 로컬 뷰를 유지하고 과거 성능을 고려하여 잠재적 연결을 평가합니다. 노드는 연결을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 네트워크 위치를 최적화하고 블록 릴레이에 필요한 홉 수를 최소화하기 위해 더 나은 성능의 피어를 찾습니다.

각 노드는 알려진 피어 노드의 세 가지 세트를 유지합니다:

• 콜드 피어: 네트워크 연결이 설정되지 않은 알려진 피어
• 웜 피어: 베어러(Bearer) 연결이 설정된 피어, 네트워크 측정에는 사용되지만 애플리케이션 수준 합의 프로토콜에는 사용되지 않으며, 주요 역할은 즉시 사용 가능한 노드 세트 역할을 하는 것임.
• 핫 피어: 활성 베어러 연결이 있는 피어이며, 애플리케이션 수준 합의 프로토콜에 사용됨.

앞서 언급했듯이 노드는 이전의 직접적인 상호작용을 기반으로 이러한 피어에 대한 제한된 정보를 유지합니다. 콜드 노드의 경우, 이전에 직접적인 상호작용이 없었기 때문에 이러한 정보가 없는 경우가 많습니다. 이 정보는 다른 시스템의 '평판’과 유사하지만, 다른 노드와 공유되지 않는 순전히 로컬 정보라는 점을 명심할 필요가 있습니다.

위 그림은 피어 선택 거버너(PSG)가 관리하는 승격/강등 주기를 보여줍니다. 이 구성 요소는 지정된 수의 알려진 활성 피어를 유지하는 등의 특정 목표 달성을 담당합니다.

또한, 로컬 정적 구성을 사용하여 특정 노드를 핫 피어 또는 웜 피어로 지정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 여러 개의 릴레이를 가진 스테이크 풀과 같은 단일 조직에서 관리되는 노드 간에 고정된 관계를 가능하게 합니다. 또한 SPO와 다른 잠재적인 배포 시나리오 간의 프라이빗 피어링(peering) 협의를 용이하게 합니다.

적대적인 행위가 발생할 경우, 피어는 즉시 핫, 웜, 콜드 세트에서 강등될 수 있습니다. 이 결정은 비허가형 시스템에서 리소스 소비를 제한하기 위해 부정적인 피어 정보를 장기간 보유하지 않기로 한 것이며, 이는 시빌 공격을 잠재적으로 단순화할 수 있기 때문입니다.

전환 및 로컬 정책

피어 전환 거버너(PCG)는 네트워크 분할 및 이클립스 공격과 관련된 문제를 탐색하여 네트워크의 상태와 효율성을 관리하는 데 중추적인 역할을 하는 구성 요소로, 핫 피어, 웜 피어, 콜드 피어에 대한 목표 값을 조정하여 피어의 전환을 촉진하는 역할을 합니다.

이 과정에서 PCG는 피어가 승격(콜드에서 웜으로 또는 웜에서 핫으로 업그레이드) 또는 강등(핫에서 웜으로 또는 웜에서 콜드로 다운그레이드)되는 빈도를 수정합니다. 이러한 결정은 유용성과 성과에 따라 피어를 평가하는 스코어링 함수에 의해 이루어집니다.

이러한 스코어링 기능에는 다음이 포함됩니다:

• 핫 강등 정책: 강등해야 할 ‘핫’(활동성과 가치가 높은) 피어를 결정하는 역할을 담당합니다. 점수는 가장 먼저 제공한 블록 수 및/또는 제공한 바이트 수와 같은 요소를 고려하여 네트워크에 대한 피어의 기여도에 따라 계산됩니다. 정상 작동 중에는 이러한 요소의 조합이 점수를 계산하는 데 사용됩니다. 그러나 벌크 싱크 데이터 동기화 중에는 제공한 바이트 수가 우선적으로 고려됩니다.
• 웜 강등 정책 및 콜드 포겟 정책(Cold Forget Policy): ‘웜’ 및 ‘콜드’ 피어를 처리하여 네트워크에서 다운그레이드하거나 제거해야 하는 피어를 결정합니다. 이러한 결정은 일정 수준의 무작위성과 다양한 특성에 의해 영향을 받습니다. 고려되는 요소에는 이전 실패 또는 신뢰성이 낮거나 피어의 활동 수준이 낮음을 나타내는 미온성 플래그가 포함됩니다.

노드 동기화 프로세스 중에 PCG는 리소스 과다 사용을 방지하기 위해 활성 연결이 두 개 이상 사용되지 않도록 합니다. 노드가 완전히 동기화되면 PCG는 매시간 피어의 20%를 새로 교체하여 주기적인 전환을 촉진합니다. 이는 견고하고 적응력이 뛰어난 네트워크를 만듭니다.

연구에서 탐구한 근접 랜덤 또는 점수 기반 정책은 프로덕션 환경에서 직접 적용되지는 않지만, 구현된 정책의 디자인에 상당한 영향을 미쳤습니다. 따라서 연구 결과는 카르다노 프로덕션 환경에서 네트워킹 정책을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다.

개발 접근 방식

카르다노의 P2P 구현은 정확성, 안전성, 유지보수성으로 널리 인정받는 함수형 프로그래밍 언어인 하스켈을 기반으로 합니다. 하스켈의 강력한 유형 시스템은 개발 중 잠재적인 문제를 감지하는 데 도움을 주어 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 코드를 생성합니다. 또한 네트워킹 팀은 시뮬레이션에서 엔트로피와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있는 시간 기반 이산 이벤트 시뮬레이션 라이브러리인 io-sim을 개발하여 현재 사용하고 있습니다. 이 툴은 하스켈의 런타임 시스템을 그대로 재현하며, 소프트웨어 트랜잭션 메모리(STM), MVar 등의 기능을 포함하고 있습니다. 이러한 수준의 제어를 통해 재현성, 회귀 테스트 및 워스트 케이스 시나리오를 검사할 수 있습니다. 하스켈과 io-sim의 조합은 P2P 프로덕션 시스템에서 사용될 동일한 코드를 다양한 조건에서 엄격하게 테스트할 수 있도록 해 실제 문제를 해결할 수 있는 역량을 보장합니다.

신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 IOG 네트워킹 팀은 광범위한 속성 기반 테스트를 채택했습니다. 이러한 테스트는 단위 테스트와 같은 기존 테스트 접근 방식에서는 발견하지 못할 수 있는 복잡한 버그와 코너 케이스를 발견하기 위해 특별히 고안되었습니다. 테스트 프로세스의 특징적인 측면 중 하나는 수년간의 시스템 운영을 재현하는 시뮬레이션을 포함한다는 점입니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 수년간의 활동을 모방하여 특정 또는 장기간의 조건에서만 나타날 수 있는 희귀한 버그를 발견할 수 있습니다. 그러나 이러한 테스트의 품질은 궁극적으로 사용되는 제너레이터의 품질에 따라 달라진다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 제너레이터는 철저한 평가를 위해 다양하고 대표성이 있는 입력을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다.

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* 원문: Unveiling Cardano's Dynamic P2P: a leap forward in decentralization | IOG Engineering
* 번역: Ilhun@CryptoVeri enics_sky@naver.com