DAG와 블록체인 기술 비교 살펴보기

분산 원장 기술(DLT)과 블록체인 기술은 종종 혼용되는 경우가 많습니다. 그래서 초보자들은 때때로 같은 것이라고 생각하기도 합니다. 오늘은 그 실수를 바로잡아 드리겠습니다.

DLT는 다른 기술들로 구성된 더 넓은 의미의 기술이라고 할 수 있습니다. 분산 원장 기술 중 DAG라고도 알려진 방향성 비순환 그래프를 주목할 수 있습니다.

두 기술 모두 공유 및 탈중앙화가 가능한 디지털 원장에 정보를 보관한다는 점에 유의하세요. 또한 인센티브 메커니즘을 가질 수도 있습니다. 비슷해 보이지만, 일부 사람들은 여전히 DAG를 블록체인 기술의 라이벌로 간주합니다.

전체 공간을 자세히 살펴보기 위해 이러한 기술과 사양, 그리고 수년에 걸쳐 어떻게 발전해 왔는지 자세히 살펴보겠습니다.

먼저 블록체인의 정의를 찾아보겠습니다.

블록체인은 변경할 수 없고 서로 연결될 수 없는 투명한 공공 원장으로, 불변합니다. 블록은 트랜잭션 데이터를 보관하는 이 기술의 구성 요소로, 시스템 내에 영구적으로 기록됩니다. 도시 기록부의 개별 페이지로 생각할 수 있습니다. 장부는 전통적인 블록체인 또는 공공 장부이며, 각 페이지는 특정 데이터가 포함된 블록입니다. 좋은 예로 비트코인이나 이더리움 암호화폐를 들 수 있습니다.

각 블록에는 무엇보다도 최근 거래의 일부 또는 전체에 대한 기록과 바로 직전 블록에 대한 참조(이전 해시)가 포함됩니다. 또한 복잡한 수학 퍼즐에 대한 답도 포함되어 있습니다. 이를 논스라고 하며 각 블록마다 고유합니다. 논스 없이는 새로운 블록을 체인에 추가할 수 없습니다. 채굴은 작업 증명 알고리즘을 통해 다음 논스를 찾기 위해 경쟁하는 과정입니다. 새 블록의 유효성이 확인되면 체인에 추가되며, 시간이 지남에 따라 선형적인 순서로 배열됩니다.

대략 10분마다 이 과정이 반복되고 새 블록이 나타납니다. 블록체인은 전 세계에 분산되어 있는 방대한 검증 노드와 사용자에 의해 인증됩니다. 관련된 모든 노드는 블록체인의 전체 사본을 가지고 있습니다.

방향성 비순환 그래프에 대한 자세한 내용 알아보기

방향성 비순환 그래프(DAG) 기술은 분산 원장 시스템에 대한 독특하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 체인은 블록체인을 시각적으로 표현할 수 있지만, 방향성 비순환 그래프 DAG는 파일 디렉토리 구조로 표현할 수 있습니다. 이는 데스크톱에서 파일을 선택하면 더 많은 하위 폴더가 표시되는 것과 동일합니다. 이 시퀀스는 한 방향으로만 진행될 수 있으므로 불변이며, 일단 확인되면 사용자가 조작할 수 없다는 점에서 블록체인 거래와 유사합니다.

따라서 DAG 기반 시스템은 확장 가능하고 가벼운 블록이 없는 분산 원장이라고 할 수 있습니다. 몇 가지 중요한 DAG 프로젝트가 존재합니다. 그중에는 바이트볼, IOTA, 해시그래프, 나노가 있습니다.

블록체인과 달리 개별 DAG 트랜잭션은 블록 단위로 그룹화되어 처리되는 것이 아니라 서로 직접 연결됩니다. 이는 일반 블록체인에 비해 DAG의 확장성을 높여줍니다. 간단히 말해서, DAG 기반 네트워크는 강과 강이 흐르는 방식과 비슷하다고 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모든 스트림이 메인 흐름에 합류합니다. 확실히 속도가 느려지지 않는다고 말할 수 있습니다. 오히려 주요 흐름을 선명하고 강하게 만듭니다. 따라서 사용자 목록이 많을수록 비용에 영향을 주지 않으면서도 전송 속도가 빨라집니다.

방향성 비순환 그래프(DAG) 대 블록체인

구조

블록체인은 선형적이고 변경할 수 없는 거래 블록 체인을 따르지만, 방향성 비순환 그래프(DAG)는 다른 구조적 접근 방식을 제공합니다. DAG에서 개별 트랜잭션은 여러 개의 다른 트랜잭션에 연결되어 선형 체인이 아닌 파일 디렉토리 구조와 유사한 네트워크를 형성합니다.

컨센서스

블록체인 네트워크에서 합의는 블록의 트랜잭션을 검증하여 이루어집니다. 통합할 수 있는 솔루션은 다음과 같습니다. 하나는 마이닝이라고 하는 복잡한 수학적 퍼즐을 풀기 위해 경쟁해야 하는 작업 증명 합의입니다. 채굴에 성공한 채굴자는 다른 사용자가 지불하는 채굴자 수수료를 받습니다. 채굴자는 새로운 비트코인을 생성하는 데 중요한 역할을 한다는 점에 유의해야 합니다. 이는 현재 비트코인 및 이더리움 네트워크와 같은 네트워크에 적용되고 있습니다. 또 다른 예로는 이더리움 네트워크에서도 사용되는 지분 증명(POS)이 있습니다.

DAG에서는 한 트랜잭션이 다른 트랜잭션에 대한 유효성 검사를 제공합니다. 참여자 중 채굴자와 검증자를 모두 강조할 수 있어 확장성을 크게 높일 수 있습니다. 하지만 거래를 검증할 수는 없습니다. 따라서 DAG는 높은 거래 수수료가 인센티브로 작용할 여지가 없습니다. 예를 들어 해시그래프는 가십에 대한 가십 알고리즘을 사용합니다. 즉, 각 트랜잭션은 모든 노드에서 공유되고 확인된 이전 트랜잭션에 대한 세부 정보를 보관합니다.

DAG는 블록체인인가요?

일각에서는 DAG가 블록체인 기술을 대체할 것이라고 주장하지만, 두 기술은 서로 다른 사용 사례를 가능하게 한다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 블록이 없는 DLT도 있습니다. 기존 지연을 사용합니다. 두 가지 좋은 예는 iota와 해시그래프입니다.

DAG 대 블록체인: 서로 다른 사용 사례를 가능하게 합니다

DAG 기술은 비용 효율적이고 효율적인 데이터 전송 방법을 제시하며, 특히 확장성이 요구되는 사용 사례와 수많은 소량 소액 거래에 적합합니다. 블록체인에서는 수수료가 너무 높기 때문에 경제적으로 실현 가능하지 않습니다. 또한 블록체인은 초당 약 10개의 트랜잭션만 처리할 수 있고 전력 소모량도 높은 반면, DAG는 방대한 양의 트랜잭션을 순식간에 처리합니다.

반면, 상당한 금액을 송금하고자 하는 경우 속도와 거래 수수료는 덜 중요해지며 보안이 주요 관심사가 됩니다. 따라서 이 사용 사례에서는 블록체인이 더 나은 대안이 될 수 있습니다.

결론은 두 기술은 서로 다른 용도로 설계되었으며 구조가 다르다는 것입니다. 따라서 방향성 비순환 그래프는 블록체인으로 간주할 수 없으며, 오히려 블록이 없는 분산 원장에 해당합니다.

해시그래프는 DAG인가요?

해시그래프는 분산 원장 기술에 대한 완전히 다른 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 정보를 저장하고 액세스하기 위해 직접 비순환 그래프(DAG)를 활용하는 데이터 구조 또는 합의 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 이는 가십 알고리즘에 대한 가십이 합의를 도출하는 것을 암시합니다. 이는 이전 해시 덕분에 네트워크 내의 트랜잭션이 서로 긴밀하게 연결되는 방식이며, 해시그래프로 알려진 DAG를 생성합니다. 따라서 이 알고리즘은 이러한 방법을 따르기 때문에 DAG로 간주할 수 있습니다.

해시그래프가 블록체인 네트워크보다 낫나요?

해시그래프는 시장에 출시된 지 얼마 되지 않았기 때문에 많은 사람들이 해시그래프에 대해 명확하게 알지 못합니다. 따라서 두 가지에 대한 명확한 이해를 돕기 위해 DAG와 블록체인의 차이점에 대해 간략히 살펴보겠습니다.

블록체인과 방향성 비순환 그래프 비교. 몇 가지 유의해야 할 사항

접근 방식

주요 차이점 중 하나는 블록체인은 데이터를 블록 단위로 선형적으로 저장하는 반면, 해시그래프는 DAG를 사용해 데이터를 저장하고 액세스한다는 점입니다. 비트코인 네트워크를 예로 들어보겠습니다. 비트코인 거래는 헤더에 첫 번째 거래부터 가장 최근 거래까지 연결된 해시값이 포함된 블록에 저장됩니다.

보안

블록체인은 암호화를 사용하여 보관된 정보를 안전하게 보호하는 반면, ‘라이벌’인 비잔틴 장애 허용 오차는 비동기식 장애 허용 오차를 사용하여 데이터 유출을 방지합니다.

합의 알고리즘

블록체인은 합의에 대한 단일 접근 방식이 부족합니다. 대부분의 경우 암호화폐 또는 생태계에 따라 다릅니다. 해시그래프에는 네트워크 합의를 도출하는 한 가지 방법으로 투표 방식이 있습니다.

속도

블록체인의 속도는 암호화폐나 솔루션에 따라 다릅니다. 비트코인이나 이더리움의 네트워크는 1초에 최대 10개의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 해시그래프는 몇 초 만에 엄청난 양의 전송을 처리할 수 있기 때문에 블록체인보다 상대적으로 빠릅니다.

어떤 기술이 가장 좋을까요? 프로젝트에 적합한 솔루션 선택

해시그래프는 블록체인과 비교할 때 의심할 여지 없이 더 강력한 솔루션입니다. 하지만 그렇다고 해서 최근 몇 년 내에 좋은 대체품이 될 것이라는 의미는 아닙니다. 필요에 따라 비즈니스에 적용할 수 있는 기술을 선택해야 합니다.

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