Developing Cost-Effective Blockchain-Powered Applications
Notice bibliographique
Résumé
Ethereum is a blockchain platform that hosts and executes smart contracts. Executing a function of a smart contract burns a certain amount of gas units (a.k.a., gas usage). The total gas usage depends on how much computing power is necessary to carry out the execution of the function. Ethereum follows a free-market policy for deciding the transaction fee for executing a transaction. More specifically, transaction issuers choose how much they are willing to pay for each unit of gas (a.k.a., gas price). The final transaction fee corresponds to the gas price times the gas usage. Miners process transactions to gain mining rewards, which come directly from these transaction fees. The flexibility and the inherent complexity of the gas system pose challenges to the development of blockchain-powered applications. Developers of blockchain-powered applications need to translate requests received in the frontend of their application into one or more smart contract transactions. Yet, it is unclear how developers should set the gas parameters of these transactions given that (i) miners are free to prioritize transactions whichever way they wish and (ii) the gas usage of a contract transaction is only known after the transaction is processed and included in a new block. In this article, we analyze the gas usage of Ethereum transactions that were processed between Oct. 2017 and Feb. 2019 (the Byzantium era). We discover that (i) most miners prioritize transactions based on their gas price only, (ii) 25% of the functions that received at least 10 transactions have an unstable gas usage (coefficient of variation = 19%), and (iii) a simple prediction model that operates on the recent gas usage of a function achieves an R-Squared of 0.76 and a median absolute percentage error of 3.3%. We conclude that (i) blockchain-powered application developers should be aware that transaction prioritization in Ethereum is frequently done based solely on the gas price of transactions (e.g., a higher transaction fee does not necessarily imply a higher transaction priority) and act accordingly and (ii) blockchain-powered application developers can leverage gas usage prediction models similar to ours to make more informed decisions to set the gas price of their transactions. Lastly, based on our findings, we list and discuss promising avenues for future research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».