IOTA 블로그의 The Tangle: an illustrated introduction Part 2: transaction rates, latency, and random walks의 번역본입니다.
Part1: Tangle에 대한 소개도 보실 수 있습니다.
나머지 글들도 차례차례 진행할 예정입니다.

Tangle: 그림과 함께 하는 소개

Part 2: 트랜잭션 레이트, 처리 지연 시간, 랜덤 진행

이 시리즈의 이전 글에서 우리는 데이터 구조로써의 tangle을 소개했습니다. 우리는 또한 팁과 좋은 팁 선택 알고리듬을 고르는 것의 중요성을 배웠습니다. 오늘 우리는 트랜잭션 레이트와 네트워크 처리 지연시간에 대해서 배우고, tangle의 형태를 결정하는데 그들이 어떤 역할을 하는지 배울 겁니다. 우리는 또한 다음주에 더욱더 파고들 *가중치 없는 랜덤 진행(unweighted random walk)*에 대해서도 배울 겁니다.

지난주의 시뮬레이션에서 여러분은 트랜잭션들이 시간 상에 고르게 분포되지 않음을, 그래서 어떤 때는 다른 때보다 더 "바쁘다는" 것을 알 수 있었을 겁니다. 이런 좀더 현실적인 모델을 만드는 랜덤함은 트랜잭션이 어떻게 도착할지를 모델링하는데 Poisson point process를 사용함으로써 달성합니다. 이 모델은 주어진 시간 동안 얼마나 많은 고객들이 상점 안으로 들어올지를 분석하거나 얼마나 많은 전화가 콜 센터로 걸려올지를 분석하는데 매우 일반적입니다. 우리는 아래 tangle 예에서 이 동작을 볼 수 있습니다. 트랜잭션 4, 5와 6은 거의 동시에 도작하였고 트랜잭션 6 이후에 긴 대기가 있었습니다.

우리의 목적을 위해서 우리는 Poisson point process에 대한 것 중 하나만 알면 되는데, 들어오는 트랜잭션의 레이트는 우리가 λ라고 부르는 상수로 정해진다는 겁니다. 예를 들어, 우리가 λ = 2로 설정하면, 트랜잭션의 수는 100이 되고, 총 시뮬레이션 횟수는 약 50회가 될 거라는 겁니다. 한번 보죠!

더 흥미로운 것은 움직이기 전입니다: 우리가 λ를 매우 작은 값으로 (0.1이라고 하죠) 설정하면, 우리는 "체인"을 얻습니다. 트랜잭션들이 두개 대신 단 하나의 이전 트랜잭션만 승인하면 이 체인이 tangle입니다. 트랜잭션들이 주어진 시간 동안 매우 느리게 들어와서 승인할 팁이 단 하나만 있다면 이런 일이 일어납니다. 이와 반대로 매우 큰 λ에서는 모든 트랜잭션이 매우 빠르게 들어와서 그들이 볼 수 있는 유일한 팁이 제네시스(genesis)가 됩니다. 여기 시뮬레이션의 제한이 있습니다: 큰 λ와 고정된 개수의 트랜잭션, 우리는 매우 짧은 시간을 시뮬레이션할 겁니다.

매우 작은 λ은 체인을 만든다.

매우 큰 λ: 제네시스만 보인다.

그럼 이전 것이 "보이지" 않는 트랜잭션은 무엇을 의미할까요? 모델 상에서, 우리는 각 트랜잭션을 들어온 후 일정 시간 동안 안보이게 만듭니다. 우리는 이 처리 지연 시간을 문자 h로 표시합니다. 이 처리 지연 시간은 트랜잭션이 준비되고 네트워크를 통해 퍼지는데 걸리는 시간을 나타냅니다. 우리의 시뮬레이션에서 우리는 언제나 h = 1로 설정합니다. 이는 우리가 이전의 적어도 한 시기의 트랜잭션만 승인할 수 있음을 의미합니다. 이 처리 지연 시간은 더 나은 현실성을 위해 두는 작은 디테일일뿐 아니라, 우리가 언제나 얻을 매우 재미없는 체인을 없애는 tangle의 기본적인 속성입니다. 또한 이는 새로운 트랜잭션에 대해 서로 이야기하는 사람들에게 시간이 걸리는 곳에서 tangle을 현실 세계에 더 가깝게 합니다.

마지막으로, 더 고급의 팁 선택 알고리듬, *가중치 없는 랜덤 진행(Unweighted random walk)*에 대해서 말할 시간입니다. 이 알고리듬을 사용해서 우리는 제네시스 트랜잭션 상에 *진행자(walker)*를 두고, 팁들을 향해 "걷기" 시작하게 합니다. 이는 각각의 스텝에서 우리가 현재 놓여져 있는 하나를 직접 승인하는 트랜잭션 중 하나로 점프합니다. 우리는 같은 확률로 어떤 트랜잭션으로 점프할지 고릅니다. 여기서 가중치 없는 이라는 용어가 오는 겁니다. 자연스럽게, 우리는 어떻게 이 일이 일어나는지를 보여주는 시뮬레이션을 만들었습니다.

여러분은 빨간색으로 표시된 진행자가 따라가는 길과 파란색으로 표시된 각각의 교차점에서 다른 가능한 길을 볼 수 있습니다. 현재의 랜덤 경로에 "보이지 않는" 가장 최근의 트랜잭션은 투명하게 보여집니다.

우리는 오늘 많은 것을 보았습니다. 시뮬레이션을 돌리면서 이 글을 리뷰하는 시간을 갖으시고, 질문을 올려주세요. 저를 직접 @alongal#3938의 Discord 상에서 연락하시거나, 아래 댓글을 달아주세요. 다음주에 우리는 누적 가중치(cumulative weight), 마르코프 체인 몬테 카를로(Markov Chain Monte Carlo), 그리고 가중치 있는 랜덤 진행(weighted random walks)에 대해 배워볼 겁니다.

Part 1: Tangle에 대한 소개
Part 3: 누적 가중치와 가중치 있는 랜덤 진행
Part 4: 승인자, 잔고, 이중 지불