Types de données répliquées sans conflit (CRDT) dans des environnements blockchain

Using Conflict-Free Replicated Data Types (CRDT) to build scalable blockchains

• Auteur / Autrice : Maxence Perion
• Direction : Petr Kuznetsov
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ACES – Autonomic and Critical Embedded Systems (ACES)

Mots clés

Mots clés libres

Systèmes distribués

Crdt

Commutativité

Smr

Blockchain

Passage à l'échelle

Distributed Systems

Crdt

Commutativity

Smr

Blockchain

Scalability

Résumé

Les blockchains assurent la sécurité, la transparence et l'immutabilité des transactions mais rencontrent des difficultés à passer à l'échelle avec l'augmentation du nombre de nœuds et des taux de transactions. Elles supportent l'exécution de contrats intelligents basés sur des méthodes traditionnelles telles que la Réplication des Machines à États, qui construit un journal de mises à jour totalement ordonné et limite ainsi la scalabilité. Les Types de Données Répliquées Sans Conflit (CRDTs) offrent une forte cohérence éventuelle grâce à des opérations commutatives. Cela signifie que les mises à jour locales ne nécessitent pas de synchronisation, car les répliques de CRDT convergent de manière fiable vers un état commun correct. Les CRDTs restent réactifs, disponibles et scalables malgré les latences réseau élevées, les défaillances ou les déconnexions. De plus, les Graphes Acycliques Dirigés (DAGs) fournissent une alternative aux blockchains linéaires, permettant le traitement parallèle de plusieurs chaînes et améliorant ainsi le débit et la scalabilité. Cette thèse vise à explorer la convergence entre les CRDTs et les approches basées sur les DAGs pour construire des contrats intelligents scalables en relaxant l'exigence d'ordre total. Les objectifs incluent l'étude des principes des CRDTs, leur adaptation aux environnements byzantins et dynamiques, avec pour objectif ultime de proposer une architecture blockchain intégrée et scalable tout en optimisant l'exécution des contrats intelligents.

Blockchains provide security, transparency, and immutability of transactions but face difficulties in scaling with increasing node counts and transaction rates. They support the execution of smart contracts based on traditional methods such as Replication State Machines, which build a fully ordered log of updates and thus limit scalability. Conflict-Free Replicated Data Types (CRDTs) provide strong eventual consistency through commutative operations. This means that local updates do not require synchronization, since CRDT replicas reliably converge to a common correct state. CRDTs remain responsive, available, and scalable despite high network latencies, failures, or disconnections. In addition, Directed Acyclic Graphs (DAGs) provide an alternative to linear blockchains, enabling parallel processing of multiple chains and thus improving throughput and scalability. This thesis aims to explore the convergence between CRDTs and DAG-based approaches to build scalable smart contracts by relaxing the total order requirement. The objectives include the study of the principles of CRDTs, their adaptation to Byzantine and dynamic environments, with the ultimate goal of proposing an integrated and scalable blockchain architecture while optimizing the execution of smart contracts.