전용 블록체인 인프라의 작동 원리

대부분의 프로덕션 워크로드는 공유 블록체인 RPC 인프라에서 문제없이 동작한다. 하지만 소수의 워크로드는 그렇지 않다. 시퀀서(롤업의 트랜잭션 정렬 서비스)까지의 왕복 지연 시간이 다음 블록에 주문이 들어갈지를 결정하는 트레이딩 데스크. 어떤 공유 프로바이더도 호스팅해주지 않을 커스텀 EVM 트레이서를 사용하는 시뮬레이션 엔진을 운영하는 보안 회사. 컴플라이언스 팀이 다른 고객의 워크로드와 하드웨어를 공유하는 것을 승인하지 않는 규제 대상 핀테크 기업.

이런 워크로드를 위한 답이 전용 블록체인 인프라다.

Dedicated는 동일한 인프라를 단일 테넌트로 한정한 것이다. RPC 스택도, 데이터 서비스도, API도 동일하지만 용량과 호스트, 런타임은 오롯이 사용자의 것이다. Blockaid와 같은 팀들은 Alchemy Dedicated Clusters를 사용해 고객이 요구하는 성능과 일관성으로 3,120억 달러 이상의 자산을 보호하고 있다.

이 차이가 소수의 워크로드에 한해 dedicated가 그 가격을 감당할 가치가 있게 만들고, 나머지 대부분에게는 shared가 올바른 기본값이 되게 만드는 지점이다. 중요한 질문은 dedicated가 더 나은지가 아니다. 당신의 워크로드가 shared 인프라가 설계된 범위를 넘어섰는지다.

전용 블록체인 인프라란 무엇인가?

전용 블록체인 인프라는 단일 테넌트 RPC 및 인덱싱 클러스터다. 하나의 워크로드를 위해 예약된 하드웨어 위에서 동작하는 블록체인 노드, 라우팅 인프라, 데이터 서비스의 집합이라 할 수 있다. API 표면은 기본적으로 shared 인프라와 동일하므로 기존 통합은 코드 변경 없이 그대로 이전할 수 있다. 커스터마이징은 이 표면을 대체하는 것이 아니라 확장하는 것이다: 커스텀 트레이서와 바이너리, 선택 가능한 리전, 요청당 과금이 아닌 용량 기반 가격 정책 등이다.

일반적인 클러스터는 다음을 포함한다:

• 해당 체인의 풀 노드 풀. 고객의 피크 요청 처리량에 여유분 노드 하나를 더한 크기로 구성되며, 이렇게 하면 노드 재시작 중에도 페일오버로 인해 트래픽이 끊기지 않는다. 이를 N+1 패턴이라고도 부른다.
• 히스토리컬 상태 조회를 위한 선택적 아카이브 노드. 최근 블록만이 아니라 제네시스부터의 전체 상태를 제공한다.
• 노드 풀 앞단에 위치한 엣지 프록시와 로드 밸런서. 모든 요청을 받아 어느 노드가 처리할지 결정하는 라우팅 계층 역할을 한다.
• 옵저버빌리티 스택. 보통 노드 상태, 요청 지연 시간, 에러율을 보여주는 Grafana 대시보드 형태다.
• 클러스터 규모로 감당하지 못하는 트래픽 급증 시 shared 인프라로 넘어가는 페일오버 경로.

이 인프라는 shared 프로바이더가 내부적으로 운영하는 것과 동일한 형태다. 차이는 임대 방식이다. Dedicated는 용량이 한 고객에게 전적으로 할당되고, 런타임을 직접 구성할 수 있으며, 데이터 경로가 다른 누구의 워크로드와도 공유되지 않는다는 것을 의미한다.

어떤 워크로드가 dedicated 인프라를 필요로 하는가?

네 가지 워크로드 패턴이 shared 인프라의 한계를 넘어선다.

커스텀 트레이서와 바이너리

EVM 트레이서는 트랜잭션 실행을 계측하는 함수다. 내부 콜 트레이스, 스토리지 읽기, struct 로그, revert 사유를 추출한다. callTracer, prestateTracer 같은 표준 트레이서는 대부분의 분석 요구를 커버한다. 하지만 보안 도구, 시뮬레이션 엔진, 포렌식 플랫폼은 그 이상을 필요로 한다: 내부 스키마에 맞춘 커스텀 JavaScript 트레이서, 혹은 shared 프로바이더가 절대 노출하지 않는 실행 상태를 드러내는 수정된 geth, erigon 바이너리 같은 것들이다.

이런 것을 shared 호스트에서 돌리는 것은 호스트에도, 테넌트에도 안전하지 않다. 시뮬레이션과 보안 벤더들이 dedicated 클러스터를 운영하는 이유가 여기에 있다.

리전 제약 지연 시간

대부분의 애플리케이션 트래픽에서 네트워크 홉 몇 개는 눈에 띄지 않는다. 하지만 초당 수십 건의 요청을 발생시키며 각 요청에 신경 쓰는 워크로드라면, 클라이언트와 노드, 시퀀서 사이의 물리적 거리가 트랜잭션이 제시간에 도달하는지를 결정할 수 있다.

고빈도 트레이딩, 오라클 피드, 그리고 트랜잭션이 블록에 정렬되는 방식에서 가치를 추출하는 봇인 MEV 서처들은 바로 이 마진에서 경쟁한다. Dedicated 클러스터는 고객이 시퀀서나 소비자와 같은 리전에 노드 풀을 배치할 수 있게 해준다.

규제상 격리

일부 컴플라이언스 프레임워크는 단일 테넌트 컴퓨트를 요구한다. 고객 데이터 분리에 관한 SOC 2 Type II 통제, 특정 은행 및 증권업 규제, 대형 금융기관의 내부 리스크 검토는 종종 같은 요구사항으로 귀결된다: 다른 고객의 워크로드가 같은 호스트에서 실행되어서는 안 된다는 것이다.

Shared 인프라는 설계상 여러 고객을 같은 호스트에서 실행한다. Dedicated 인프라는 그렇지 않다.

제한 없는 쿼리 범위

Shared RPC 프로바이더는 쿼리 폭탄으로부터 클러스터를 보호하기 위해 eth_getLogs 범위에 상한을 둔다. 사용자의 최근 트랜잭션을 조회하는 지갑에는 문제가 없으며, 대부분의 분석 워크로드가 raw eth_getLogs 대신 인덱싱된 Data API로 라우팅되는 이유도 여기에 있다.

하지만 원시 로그의 대규모 히스토리컬 범위를 스캔해야 하는 익스플로러, 인덱서, 체인 분석 팀에게는 이 상한이 병목이 된다. Dedicated 클러스터는 이 상한을 없앨 수 있는데, 상한이 존재하는 이유가 다른 테넌트를 보호하기 위함이고 단일 테넌트 클러스터에는 보호해야 할 다른 테넌트가 없기 때문이다.

의사결정을 위한 빠른 참고 자료:

워크로드가 이 네 가지 dedicated 패턴 중 어느 것에도 해당하지 않는다면, shared 인프라가 거의 항상 더 저렴하고 단순하며 빠르게 배포할 수 있다.

Dedicated 클러스터는 어떻게 동작하는가?

Dedicated 클러스터의 아키텍처는 여섯 가지 선택으로 요약된다: 박스에서 누가 함께 실행되는지, 박스가 어디에 위치하는지, 몇 대인지, 상태에 대해 어떻게 합의하는지, 어떤 소프트웨어를 실행하는지, 그리고 어떻게 과금하는지다.

단일 테넌트 격리

Single-tenant란 고객의 노드가 그 고객의 워크로드만을 위해 예약된 컴퓨트에서 실행된다는 뜻이다. 실무에서는 컴플라이언스 검토 과정에서 워크로드 격리, 접근 통제, 감사 가능성, 키 관리에 대한 문서화를 요구하는 경우가 많다.

이 격리가 실질적으로 배제하는 것이 무엇인지가 핵심이다. shared 호스트의 시끄러운 이웃(noisy neighbor)이 고객의 테일 레이턴시를 저하시킬 수 없는데, 애초에 이웃이 없기 때문이다. 다른 테넌트로부터의 사이드채널 유출이 고객의 프로세스에 도달할 수 없다. 컴플라이언스 검토자는 "프로바이더가 워크로드를 분리해 관리한다고 신뢰한다"는 말 대신 문서화된 통제를 제시할 수 있다.

리전 배포

클라이언트에서 RPC 노드까지의 지연 시간은 네트워크 거리에 의해 제한된다. 대부분의 애플리케이션 트래픽에서는 이것이 눈에 띄지 않는다. 하지만 지연 시간에 민감한 요청을 빈번히 발생시키는 워크로드라면, 노드를 스택, 사용자, 시퀀서, 혹은 밸리데이터에 더 가깝게 배치하는 것이 경쟁력 있는 제품과 느린 제품의 차이를 만들 수 있다.

Dedicated 클러스터는 고객이 리전을 직접 선택할 수 있게 해준다. 흔한 패턴은 주요 사용자 지역별로 클러스터를 하나씩 두거나, 특정 롤업의 시퀀서와 같은 위치에 클러스터를 두는 것이다. 이것은 운영상의 트레이드오프를 수반한다: 리전이 늘어날수록 모니터링하고, 패치하고, 비용을 지불해야 할 클러스터도 늘어난다. 대부분의 워크로드는 한두 개면 충분하다.

N+1 이중화와 페일오버

Dedicated 클러스터는 고객의 목표 용량에 예비 노드 하나를 추가해 실행된다. 어떤 노드가 저하되거나 재시작하면, 트래픽은 고객이 알아채지 못하는 사이 예비 노드로 전환된다. 이것이 N+1 패턴이며, 단일 노드 장애를 겪고도 가용성을 잃지 않아야 하는 모든 서비스의 표준적인 형태다.

더 까다로운 질문은 부하가 클러스터를 초과할 때 무슨 일이 일어나는가다. 이는 두 가지 실제 상황에서 발생한다: 체인이 바빠져 클러스터의 요청량이 급증하는 체인 혼잡, 그리고 캠페인, 이벤트, 혹은 신규 통합 출시로 인한 고객 트래픽 급증이다. 정상 상태 부하에 맞춰 규모를 정한 클러스터는 큰 급증 앞에서 rate limit에 걸릴 수 있다.

여기에는 두 가지 아키텍처적 대응이 있다. 하나는 클러스터 규모를 피크에 맞추는 것으로, 대부분의 시간 동안 유휴 용량에 비용을 지불하게 된다. 다른 하나는 shared 인프라로의 자동 페일오버다: 클러스터가 포화 상태가 되면 트래픽은 429를 반환하는 대신 프로바이더의 shared 플릿으로 흘러간다. 고객은 동일한 API, 동일한 인증, 동일한 응답 형태를 그대로 유지한다. 페일오버가 더 효율적인 패턴이지만, dedicated 프로바이더가 동시에 제대로 된 shared 인프라도 운영하고 있어야 가능하다.

블록 단위의 완벽한 일관성

로드 밸런싱된 노드 풀 안의 서로 다른 노드들은 몇백 밀리초 동안 최신 블록에 대해 서로 다른 견해를 가질 수 있다. 가장 빠른 노드는 블록 N을 보고 있고, 가장 느린 노드는 여전히 N-1에 머물러 있다. 잔액을 확인하는 지갑 입장에서는 눈에 띄지 않는다. 하지만 서로 다른 노드를 통해 같은 블록을 두 번 읽고 일관되지 않은 상태를 받는 트레이딩 봇에게는 실제 버그가 된다.

블록 단위의 완벽한 일관성이란 클러스터가 노드 풀 전반에 걸쳐 일관된 체인 상태 뷰를 반환한다는 뜻이다. 이를 통해 상태를 다루는 클라이언트가 오래되거나 상충되는 값을 읽지 않도록 한다. 트레이드오프는 클러스터가 속도뿐 아니라 정확성까지 최적화한다는 점이며, 이는 워크로드가 최신 체인 상태를 바탕으로 의사결정을 내릴 때 가장 중요해진다.

커스텀 트레이서와 바이너리

Dedicated 런타임을 사용하면 고객은 커스텀 JavaScript 트레이서를 실행하거나, 패치된 geth 빌드를 배포하거나, 클라이언트를 교체하거나, shared 프로바이더가 전역적으로 고정해 둔 클라이언트 구성을 수정할 수 있다. Shared 프로바이더가 이 표면을 노출할 수 없는 이유는 클라이언트 버전이나 구성을 바꾸는 것이 해당 호스트의 모든 테넌트에 영향을 미치기 때문이다.

이것이 바로 시뮬레이션, 포렌식, 분석 제품들이 기반으로 삼는 능력이다. 이런 제품들의 가치는 표준 트레이서 인터페이스가 노출하지 않는 실행 상태를 추출하는 데서 나온다. Dedicated 런타임이 없다면 이 제품 자체가 존재할 수 없다.

용량 기반 가격 정책

Shared 인프라는 요청당 과금한다. 보통 호출당 컴퓨트 유닛으로 계산되며, 무거운 메서드에는 배율이 붙는다. Dedicated 인프라는 클러스터 단위로 과금한다: 고객이 해당 클러스터에 몇 건의 요청을 보내든 상관없이, 약정된 용량에 대해 고정된 월별 요금을 부과한다.

이 모델은 예측 가능한 피크 부하를 가지고 있고, 그렇지 않으면 대규모로 shared 컴퓨트 유닛을 소모하게 될 워크로드에 적합하다. Dedicated 클러스터에서는 워크로드가 클러스터의 한도에 도달하기 전까지 추가 요청 하나의 한계 비용이 0이다. 워크로드별로 정해지는 특정 임계치 이상에서는, dedicated가 열어주는 다른 능력들을 고려하지 않더라도 용량 기반 가격 정책이 요청당 과금보다 저렴할 수 있다.

Shared가 올바른 기본값이 되는 경우는 언제인가?

Shared와 dedicated 인프라 사이에서 결정을 내릴 때는 세 가지가 중요하다. 트레이드오프에 대한 더 깊은 설명은 Node RPC와 Dedicated Clusters 중 선택하기에 대한 개요를 참고하라.

Dedicated이 RPC 스택 자체를 더 빠르게 만들지는 않는다

밑단의 RPC 스택은 동일하므로, 조용한 시스템에서의 단일 요청 벤치마크만으로는 전체를 알 수 없다. Dedicated은 클러스터가 워크로드에 더 가깝게 배치될 때 지연 시간을 개선하며, 지속적인 부하 아래에서 격리가 P99(가장 느린 요청 1%)를 보호할 때 예측 가능성을 개선한다.

여러 프로바이더에 걸친 shared RPC 성능에 대한 최신 공개 자료는 Alchemy의 RPC provider benchmarks를 참고하라.

멀티리전 shared가 단일 리전 dedicated보다 더 오래 버틸 수 있다

단일 리전 클러스터를 다운시키는 지역 클라우드 장애는 전 세계에 분산된 shared 플릿에는 거의 영향을 주지 않는다. 실용적인 배포 방식은 핵심 리전에는 dedicated를, 전역 기본값으로는 shared를 함께 사용하는 것이다.

네 가지 패턴 테스트는 엄격하다

워크로드가 커스텀 런타임, 리전 요구사항, 규제상 격리, 쿼리 범위 상한 중 어느 것에도 해당하지 않는다면 shared가 더 저렴하고 단순하며 대체로 더 안정적이다. Dedicated로의 이동은 대체로 선호가 아니라 필요에 의해 강제되는 결정이다.

Alchemy는 dedicated 블록체인 인프라를 어떻게 지원하는가?

대부분의 워크로드는 shared에서 시작해 계속 shared에 머문다. Alchemy의 RPC API와 Data API는 dedicated를 구동하는 것과 동일한 Cortex 플랫폼 위에서 동작하며, 무료 티어를 제공하고 계약이나 최소 약정도 필요 없다. 대시보드에서 API 키를 발급받아 몇 분 안에 요청을 보내기 시작할 수 있다.

워크로드가 커스텀 트레이서, 리전 요구사항, 규제상 격리, 쿼리 범위 상한이라는 네 가지 패턴 중 하나에 해당하게 되면, Alchemy Dedicated Clusters는 동일한 인프라 위에서 단일 테넌트 용량을 제공한다. 커스텀 트레이서와 바이너리, 리전별 배포, shared로의 자동 페일오버를 갖춘 N+1 이중화, 블록 단위의 완벽한 일관성, 초기부터 제공되는 Grafana 대시보드, 그리고 규제 환경을 위한 SOC 2 Type II 준수 인프라를 지원한다. 가격은 요청량이 아니라 프로비저닝된 용량을 기준으로 책정되므로, 예측 가능한 부하를 가진 팀은 고정된 월별 인프라 비용을 기준으로 계획을 세울 수 있다.

Dedicated 클러스터는 동일한 인프라를 당신의 워크로드에 맞게 한정한 것이다. Shared 인프라로 충분하다면 shared에 머물러라. 당신의 워크로드가 그럴 수 없는 소수에 속한다면, 저희 팀에 문의하라.

FAQ

Dedicated 블록체인 인프라와 shared RPC의 차이는 무엇인가?

Shared RPC는 관리형 플릿 위에서 여러 고객을 함께 운영한다. Dedicated 블록체인 인프라는 런타임, 용량, 데이터 경로를 하나의 워크로드에 전적으로 할당한다. API 표면은 동일하게 유지될 수 있지만, dedicated는 단일 테넌트 격리, 커스텀 런타임 옵션, 리전 배치, 용량 기반 가격 정책을 추가한다.

Dedicated 인프라는 프라이빗 RPC 엔드포인트와 같은 것인가?

항상 그런 것은 아니다. 프라이빗 RPC 엔드포인트는 shared 인프라 위의 고객 전용 URL이나 접근 정책을 의미할 수 있다. Dedicated 인프라는 그보다 더 나아가, 노드 풀과 그것을 뒷받침하는 런타임 자체를 한 고객의 워크로드를 위해 예약한다.

팀은 언제 dedicated 인프라를 피해야 하는가?

워크로드가 커스텀 바이너리, 규제상 격리, 리전별 배치, 혹은 비정상적으로 큰 raw 쿼리 범위를 요구하지 않는다면 dedicated 인프라는 피해야 한다. 이런 경우 shared RPC가 대체로 더 단순하고, 저렴하고, 탄력적이며, 배포도 빠르다.

Dedicated와 shared 인프라를 함께 운영할 수 있는가?

가능하다. Dedicated Clusters를 사용하는 대부분의 팀은 하이브리드 구성으로 운영한다: 엄격한 요구사항이 있는 체인이나 워크로드에는 dedicated를, 나머지에는 shared RPC를 사용한다. API가 동일하므로 워크로드를 둘 사이에서 옮기는 것은 대체로 엔드포인트와 라우팅에 관한 결정일 뿐이다.

Dedicated 클러스터의 가격은 어떻게 책정되는가?

Dedicated 클러스터는 요청량이 아니라 프로비저닝된 용량을 기준으로 가격이 책정된다. 가격은 체인, 노드 유형, 처리량, 리전, 포함된 기능에 따라 달라진다. 지속적으로 높은 부하를 가진 워크로드라면 고정 용량 가격이 요청당 과금보다 예측하기 쉬울 수 있다.

Dedicated 클러스터는 얼마나 빨리 프로비저닝할 수 있는가?

프로비저닝 속도는 체인, 클라이언트, 리전, 구성에 따라 달라진다. 요구사항이 표준적인 경우 일부 클러스터는 빠르게 배포할 수 있다. 커스텀 바이너리, 특수 하드웨어, 새로운 리전 등 더 복잡한 구성은 더 많은 사전 계획이 필요하다.