SlideShare a Scribd company logo
1 of 77
Download to read offline
1. LINE이 바라보는 blockchain platform
2. 스케일링 문제를 해결하기 위한 시도들
3. 현재 제안/구현되고 있는 방법
4. LINE blockchain platform에서의 접근법
2008년 비트코인
정말 동작하는지?
해킹이 안되는지?
통화로 사용될 수 있는지?
2014년 이더리움
Platform으로 동작하는지?
안전한지?
킬러 서비스를 만들 수 있는지?
2018년 대중에게 인식됨.
투자 가치로서 인식됨.
더 좋은 컨센서스 알고리즘은?
더 많은 TPS를 내는 방법은?
Ethereum address
Address Count
43,618,192
(2018.10.04)
Ethereum dApp Ranking
Ethereum dApp Ranking
Top DAU : 1,837
Top MAU : 24,808
Ethereum dApp Total DAU
ETH Total DAU : 11,440
Ethereum dApp Total DAU
ETH Total DAU : 11,440
전체 지갑 소유자 4,000만명 중
0.025%만 dApp 사용
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
Private Blockchain & 자체 dApp
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
Private Blockchain & 자체 dApp
Blockchain as a Service (API)
Private Blockchain & 자체 dApp
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
Blockchain as a Service (API)
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
- private key 안심 금고
사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
- private key 안심 금고
- login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
- smart contract 안정성
- 개발 편의성
많은 서비스들이 사용하여 빠르게 확장해 나갈 수 있는
- scale out ???
•
•
•
•
- 기존에 오픈된 채널들을 이용하여 거래
: 다자간 송금 처리 가능
- 참여자(B)가 다른 참여자(A)에게 키(R)를 전달하고
전달받은 키를 송금 금액과 교환하며 중간자들을 거쳐
송금 완료
: 중개자의 탈취 방지 (Hashed Timelock Contract
이용)
- 빠른 TPS
: 당사자들의 동의만으로 승인
- 수수료 절감
: 채널을 열고 닫을 때에만 수수료 지불
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
•
•
•
•
•
• Scale out으로 많은 서비스 수용
• Leaf chain 사이의 가치/정보의 상호교환 지원
• 안정성을 위한 개별 서비스들에게 독립된 블록체인 플랫폼 환경 제공
• 서비스가 필요로 하는 기능에 집중한 블록체인 플랫폼 제공
• Phase 1 LINEAR Relayer : LINEAR Network with Relayer
• Phase 2 LINEAR Protocol : LINEAR Network with Protocol
• 더 쉬운 확장
: Multi LINEAR Relayer라는 추가 관리 포인트 있음.
• 더 빠른 속도
: fetch, invoke 라는 추가 동작과 contract만으로는 속도나 안전성에 한계가 있음.
• 더 안전한 교환
: Relayer에 의한 취약점 있음.
- Light client
: block header와 transaction header 정보만 sync받아 검증
- Multi channel verifier
: Leaf-chain에 따라 채널을 가지고, 해당 채널에서 Light client로 Leaf-chain transaction 검증
- Multi Node transaction
: 해당 채널에서 block이 confirm되면 채널의 모든 node가 transaction 전송
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결
[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결

More Related Content

Similar to [132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결

Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)
Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)
Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)Wooseung Kim
 
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-f
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-fKgc2014 one daylearnunitycryptography-f
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-fSeungmin Shin
 
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움Dae Hyun Nam
 
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KR
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KRV SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KR
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KRV SYSTEMS
 
Trusted pass 소개서 2016 12_20
Trusted pass 소개서 2016 12_20Trusted pass 소개서 2016 12_20
Trusted pass 소개서 2016 12_20Wonil Seo
 
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드Jeong-woo Park
 
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)doo rip choi
 
2018/08 GDG 판교 발표 자료
2018/08 GDG 판교 발표 자료2018/08 GDG 판교 발표 자료
2018/08 GDG 판교 발표 자료정주 이
 
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdfdoo rip choi
 
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTO
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTOOracle Blockchain_JaeHo Park_CTO
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTOOracle Korea
 
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)Luniverse Dunamu
 
About the Blockchain_imcloud
About the Blockchain_imcloudAbout the Blockchain_imcloud
About the Blockchain_imcloudimcloud
 
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTOBLOCKO
 
Block chain architecture and hyperledger fabric overview
Block chain architecture and hyperledger fabric overviewBlock chain architecture and hyperledger fabric overview
Block chain architecture and hyperledger fabric overview병준 김
 
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)Benjamin Oh
 
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf너무 블록체인
 
블로코 회사소개서
블로코 회사소개서블로코 회사소개서
블로코 회사소개서BLOCKO
 
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03if kakao dev 2019_Ground X_Session 03
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03Klaytn
 
블록체인 개요
블록체인 개요블록체인 개요
블록체인 개요Jeff Paik
 

Similar to [132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결 (20)

Introduction of Luniverse
Introduction of LuniverseIntroduction of Luniverse
Introduction of Luniverse
 
Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)
Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)
Bitcoin 2.0(blockchain technology 2)
 
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-f
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-fKgc2014 one daylearnunitycryptography-f
Kgc2014 one daylearnunitycryptography-f
 
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움
쉽게 풀어쓴 블록체인과 이더리움
 
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KR
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KRV SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KR
V SYSTEMS - Smart Contract and Token System_KR
 
Trusted pass 소개서 2016 12_20
Trusted pass 소개서 2016 12_20Trusted pass 소개서 2016 12_20
Trusted pass 소개서 2016 12_20
 
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드
블록체인과 암호화폐 그리고 악성코드
 
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)
3.고객을 연결하는 블록체인 (4차산업혁명: 고객과의 소통 신기술의 진화)
 
2018/08 GDG 판교 발표 자료
2018/08 GDG 판교 발표 자료2018/08 GDG 판교 발표 자료
2018/08 GDG 판교 발표 자료
 
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf
블록체인 과 인터넷 서비스의 진화-20220607.pdf
 
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTO
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTOOracle Blockchain_JaeHo Park_CTO
Oracle Blockchain_JaeHo Park_CTO
 
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)
Luniverse Partners Day - Game Case Study & Partnership (Evan)
 
About the Blockchain_imcloud
About the Blockchain_imcloudAbout the Blockchain_imcloud
About the Blockchain_imcloud
 
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO
블로코 웨비나 세션1 - 박헌영 CTO
 
Block chain architecture and hyperledger fabric overview
Block chain architecture and hyperledger fabric overviewBlock chain architecture and hyperledger fabric overview
Block chain architecture and hyperledger fabric overview
 
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)
W3C HTML5 컨퍼런스 2020 - 웹 환경에서 블록체인 노드와 통신 및 신원인증 (DID)
 
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf
너무블록체인 - 5분만에 블록체인 이해하기.pdf
 
블로코 회사소개서
블로코 회사소개서블로코 회사소개서
블로코 회사소개서
 
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03if kakao dev 2019_Ground X_Session 03
if kakao dev 2019_Ground X_Session 03
 
블록체인 개요
블록체인 개요블록체인 개요
블록체인 개요
 

More from NAVER D2

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다NAVER D2
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...NAVER D2
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기NAVER D2
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발NAVER D2
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈NAVER D2
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&ANAVER D2
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기NAVER D2
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingNAVER D2
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기NAVER D2
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화NAVER D2
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)NAVER D2
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual SearchNAVER D2
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화NAVER D2
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지NAVER D2
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터NAVER D2
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?NAVER D2
 

More from NAVER D2 (20)

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
 

Recently uploaded

A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionKim Daeun
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Kim Daeun
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Wonjun Hwang
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Wonjun Hwang
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스
 

Recently uploaded (6)

A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 

[132] 서비스 오리엔티드 블록체인을 위한 스케일링 문제 해결

  • 1.
  • 2. 1. LINE이 바라보는 blockchain platform 2. 스케일링 문제를 해결하기 위한 시도들 3. 현재 제안/구현되고 있는 방법 4. LINE blockchain platform에서의 접근법
  • 3.
  • 4. 2008년 비트코인 정말 동작하는지? 해킹이 안되는지? 통화로 사용될 수 있는지?
  • 6. 2018년 대중에게 인식됨. 투자 가치로서 인식됨. 더 좋은 컨센서스 알고리즘은? 더 많은 TPS를 내는 방법은?
  • 9. Ethereum dApp Ranking Top DAU : 1,837 Top MAU : 24,808
  • 10. Ethereum dApp Total DAU ETH Total DAU : 11,440
  • 11. Ethereum dApp Total DAU ETH Total DAU : 11,440 전체 지갑 소유자 4,000만명 중 0.025%만 dApp 사용
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고
  • 18. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience
  • 19. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고
  • 20. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고 - smart contract 안정성 - 개발 편의성
  • 21. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고 - smart contract 안정성 - 개발 편의성 Private Blockchain & 자체 dApp
  • 22. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고 - smart contract 안정성 - 개발 편의성 Private Blockchain & 자체 dApp Blockchain as a Service (API)
  • 23. Private Blockchain & 자체 dApp - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience Blockchain as a Service (API) - smart contract 안정성 - 개발 편의성 - private key 안심 금고
  • 24. 사용자가 안심하고 쉽게 사용할 수 있고 - private key 안심 금고 - login, blockchain 속도 등 동일한 user experience dApp을 만들기 쉽고 사용자들에게 쉽게 소개할 수 있고 - smart contract 안정성 - 개발 편의성 많은 서비스들이 사용하여 빠르게 확장해 나갈 수 있는 - scale out ???
  • 25.
  • 28. - 기존에 오픈된 채널들을 이용하여 거래 : 다자간 송금 처리 가능 - 참여자(B)가 다른 참여자(A)에게 키(R)를 전달하고 전달받은 키를 송금 금액과 교환하며 중간자들을 거쳐 송금 완료 : 중개자의 탈취 방지 (Hashed Timelock Contract 이용)
  • 29. - 빠른 TPS : 당사자들의 동의만으로 승인 - 수수료 절감 : 채널을 열고 닫을 때에만 수수료 지불
  • 30. - - -
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34. -
  • 35.
  • 36.
  • 38.
  • 39. -
  • 40.
  • 41.
  • 42. - - -
  • 44.
  • 47.
  • 49.
  • 50.
  • 52.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57. • Scale out으로 많은 서비스 수용 • Leaf chain 사이의 가치/정보의 상호교환 지원 • 안정성을 위한 개별 서비스들에게 독립된 블록체인 플랫폼 환경 제공 • 서비스가 필요로 하는 기능에 집중한 블록체인 플랫폼 제공
  • 58. • Phase 1 LINEAR Relayer : LINEAR Network with Relayer • Phase 2 LINEAR Protocol : LINEAR Network with Protocol
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68. • 더 쉬운 확장 : Multi LINEAR Relayer라는 추가 관리 포인트 있음. • 더 빠른 속도 : fetch, invoke 라는 추가 동작과 contract만으로는 속도나 안전성에 한계가 있음. • 더 안전한 교환 : Relayer에 의한 취약점 있음.
  • 69.
  • 70. - Light client : block header와 transaction header 정보만 sync받아 검증 - Multi channel verifier : Leaf-chain에 따라 채널을 가지고, 해당 채널에서 Light client로 Leaf-chain transaction 검증 - Multi Node transaction : 해당 채널에서 block이 confirm되면 채널의 모든 node가 transaction 전송