Как добиться максимально быстрого обнаружения данных в Solana в реальном времени

В Solana производство блоков переходит от одного лидирующего валидатора к другому по всему миру, слот за слотом.

Понимание того, где именно текущий лидер производит блоки, то есть расписания лидеров, — первый шаг к максимально быстрому обнаружению данных. Если вы выстраиваете инфраструктуру в соответствии с этим расписанием и создаете выделенный сетевой маршрут, то можете построить более эффективный и надежный путь данных.

Один Франкфурт не даст «всегда самый быстрый» результат

Во Франкфурте размещено сравнительно много валидаторов Solana, и этот регион становится лидером во многих слотах. Уже одно только размещение серверов там дает хороший результат.

Однако точка производства блока глобально меняется в каждом слоте. Когда лидером становится валидатор в Токио, задержка кругового сигнала из Франкфурта может превышать 200 мс, а суммарная задержка приема и обработки Shreds — достигать 1000 мс и более. Это напрямую влияет на скорость обнаружения данных и реакции, а в торговых сценариях и системах мониторинга такая разница часто оказывается решающей.

Преимущество мультирегиональной архитектуры

В однорегиональной схеме производительность достигает пика только тогда, когда лидером становится валидатор именно в этом регионе. Чтобы уйти от этой зависимости, ресурсы нужно распределять по ключевым регионам — например, Франкфурту, Нью-Йорку, Токио и Сингапуру. Тогда каждая точка сможет принимать Shreds в реальном времени с минимальной задержкой.

Если дополнительно соединить эти регионы частной магистралью, потоки из разных локаций смогут дополнять друг друга и формировать более полную и устойчивую картину в реальном времени. Такая архитектура позволяет сохранять принцип «всегда где-то самый быстрый» и уменьшает пробелы в данных при смене лидера.

Особенно хорошо это работает в платформах и приложениях, где скорость обнаружения данных напрямую влияет на результат, — например, в системах высокочастотной торговли, визуализации и оповещений.

Поддержка через Leader Slot Information API

Leader Slot Information API (getLeaderSlots API) от ERPC поддерживает именно такую архитектуру. Он предоставляет расписание лидеров, вес стейка, приблизительное местоположение валидаторов и измерения ping из региона Франкфурта. Эти данные позволяют количественно определить, какой регион выгоднее в конкретный момент, и на этой основе корректировать маршрутизацию и стратегию отправки.

Пример временной шкалы слотов лидеров

Текущий ответ getLeaderSlots можно читать как рабочую временную шкалу слотов:

Окно слота	Регион лидера	Местоположение лидера	Вес стейка	Ping из Франкфурта	Интерпретация
416462031	stockholm	Šiauliai, LT	2,502,391.14	27.742 ms	Европейская задержка, но это другой городской узел.
416462032-416462035	amsterdam	Amsterdam, NL	280,745.69	16.835 ms	Окно с низкой задержкой в Амстердаме.
416462036	frankfurt	Frankfurt am Main, DE	12,254,651.76	0.974 ms	Лидер в том же регионе Франкфурта.

Validators Solutions - Solana network data

Данные сети Solana: Validators Solutions

Если ping из опорной точки превышает 100 мс, прямая работа с таким лидером становится менее эффективной. Например, вместо подключения к лидеру в Нью-Йорке из Франкфурта обычно лучше использовать ресурсы, расположенные в самом Нью-Йорке, и для обнаружения данных, и для отправки. Именно в таких решениях и помогает getLeaderSlots API.

Leader Slot Information API (getLeaderSlots API): https://erpc.global/ru/doc/rpc/leader-slot-api/

К более быстрой финализации с Alpenglow

С предстоящим консенсусом Alpenglow время финализации в Solana должно сократиться с текущих примерно 12 300 мс до 100–150 мс, что станет крупным переходом к подтверждению менее чем за секунду.

Кроме того, Fast Leader Handover позволит следующему лидеру начинать сборку блока еще до полного подтверждения предыдущего, уменьшая паузы при переходе. Связанное предложение SIMD-0337 Parent-Ready Update Marker добавляет явные обновления родительского блока внутри блоков и устраняет время простоя при передаче лидерства.

Чтобы подготовиться к такой архитектуре, уже сейчас нужны мультирегиональный прием данных и глобальная инфраструктура обнаружения, непрерывно отслеживающая положение текущего лидера. Это и есть основа максимально быстрого и стабильного обнаружения данных.

SIMD-0337 Parent-Ready Update Marker: https://github.com/solana-foundation/solana-improvement-documents/blob/main/proposals/0337-parent-ready-update-marker.md

Как построить систему максимально быстрого обнаружения на Premium Ryzen VPS

Premium Ryzen VPS от ERPC оснащен высокочастотным процессором 5,7 ГГц, памятью ECC DDR5, накопителем NVMe4 и двумя сетевыми каналами по 25 Гбит/с. Архитектура без переподписки ресурсов обеспечивает стабильность уровня физического сервера даже в виртуализированной среде.

Доступные регионы

Амстердам
Франкфурт
Лондон
Нью-Йорк
Солт-Лейк-Сити
Сингапур
Токио

Каждый экземпляр размещается в тех же дата-центрах, что и крупные валидаторы и узлы Jito Block Engine, что минимизирует сетевую дистанцию. Такая конфигурация особенно хорошо подходит для мультирегиональных систем быстрого обнаружения и может сразу использоваться в производственной среде. Заказы оформляются через ERPC Web Dashboard.

ERPC Web Dashboard: https://dashboard.erpc.global/ru

Solana RPC Bundle Plan

Bundle Plan объединяет HTTP, WebSocket, gRPC и Shredstream в одном пакете. Он позволяет внедрять высокоскоростные потоки, не ломая продакшен, и уже используется многими Solana-разработчиками.

Текущие пользователи RPC или gRPC могут перейти на Bundle Plan и получить доступ к Shredstream без дополнительной платы, что удобно для реалистичного тестирования производительности прямо в продакшен-условиях. Пакет дает гибкость и для разработки, и для эксплуатации и становится стандартной конфигурацией для продвинутых Solana-проектов.

Какие задачи решают ERPC и Validators DAO

Сбои транзакций и скачки задержки в обычных RPC-средах
Ограничения производительности со стороны инфраструктурных провайдеров
Сильное влияние физической сетевой дистанции на качество связи
Сложность доступа небольших проектов к высокопроизводительной инфраструктуре

Во время разработки Epics DAO — проекта поддержки вкладов в открытый исходный код Solana — мы столкнулись с тем, что доступная высокопроизводительная инфраструктура Solana практически отсутствовала. На основе этого опыта мы построили собственную платформу и сегодня предоставляем ERPC и SLV.

В финансовых и других критически важных приложениях задержки и ошибки напрямую отражаются на пользовательском опыте. Из-за распределенной сети валидаторов Solana и сложности Web3-архитектуры многим проектам трудно поддерживать стабильность и низкую задержку. Они часто сталкиваются с нестабильностью и разбросом производительности.

По мере внедрения технологий следующего поколения, включая Alpenglow, Solana должна получить более быструю финализацию и улучшенный коммуникационный слой. ERPC и Validators DAO продолжат адаптироваться к этим изменениям, улучшая и опыт разработчиков, и пользовательский опыт по всей экосистеме Solana. И ERPC, и SLV — часть этой работы.