「Testnet Wave 2 — Frenemies」の翻訳記事です
先日、Sui Testnet Wave 2でネットワーク・パフォーマンスとトークノミクスについて学んだことをまとめた要約記事を発表しました。
このテストネットウェーブでは、3週間にわたって324万NFTがミントされ、735万ステーキング操作が処理されるなど、負荷がかかった状態でのSuiの挙動を観察することが出来ました。Wave2では、低額で予測可能なガス料金の設計が証明されたため、Sui独自のトークノミクスの有用性が示されました。
ここで、Wave 2でコミュニティがステーキング機能のテストに協力してくれたゲーム「Frenemies」を見てみましょう。Frenemiesでは、プレイヤーは割り当てられたバリデーターをサポートするためにトークンをステーキングを行い、バリデーターの成功に応じたポイントを獲得しました。最も多くのポイントを獲得したプレイヤーは、リーダーボードに表示されます。
70万人以上のプレイヤーが参加したFrenemiesの結果は、素晴らしいの一言に尽きます。最も重要なのは、Suiの拡張性で、メインネットに移行した後も継続的な成長をサポートすることができました。
私たちは、このゲームを楽しく、競争力のあるものにすると同時に、ステーキングの機能に関する貴重な洞察を提供できるように設計しました。Frenemiesに参加することで、プレイヤーはステーキングの仕組みについて学び、Suiの全体的なセキュリティと安定性を向上させることに貢献しました。
Frenemiesアーキテクチャー
Suiの強みを発揮したFrenemiesでは、70万人以上のプレーヤーが41人のバリデーターにステーキングを行い、スコアを向上させる戦略を練りました。このゲームは主にスマートコントラクトとウェブアプリの2つのコンポーネントで構成されています。
スマートコントラクトコンポーネントは、ネットワーク上でステーキングコマンドを実行するスマートコントラクトと相互作用し、プレイヤーのスコアとリーダーボードのステータスを追跡しました。
Frenemiesのウェブベースのインターフェースはスマートコントラクトと連動しており、プレイヤーは深い技術的知識がなくても参加することができます。このアプリを作るにあたっては、使いやすさと情報量のバランスを考え、短い学習曲線でゲームを楽しめるように、何度も試作を繰り返しました。特に、このアプリの後のバージョンでは、バリデータのロゴと、リアルタイムで計算されるバリデータのステーキングの表示を追加しました。
ゲームを動かしてみると、スマートコントラクトのレベルでいくつかの修正が必要であることがわかりました。スコアカードは劣悪なパフォーマンスを発揮しており、最適化が必要でした。また、FrenemiesをFullnodeに移動して、トラフィックを処理できるようにしました。
ゲームプレイの選択
Frenemiesは、ステーキングをゲーム化するというシンプルなアイデアから始まりました。しかし、アイデアを練るうちに、ゲームバランスの確保が重要な課題となってきました。プレイヤーの目標や割り当てなどのメカニクスを選択する必要がありました。このゲームは、Suiネットワークでのステーキングをテストするためのものですが、同時に楽しいものであることも求めました。
3つの目的
Frenemiesは、プレイヤーに3つの役割のいずれかを割り当てます：「味方」「中立」「敵」の3つです。私たちは、3人では多すぎるか、足りないかを議論し、表計算ソフトで何ラウンドかシミュレーションしてゲームを作ったりもしました。その結果、このゲームの面白さは、エポックとリーダーボードの境界で起こることがわかりました。
例えば、ゲームのテスターは、自分の割り当てを不明瞭にしたり、偽ったりして他のプレーヤーから情報を奪うことが最適な戦略であることをすぐに理解しました。ラウンドの最後の瞬間まで待ち、無関係のバリデータや敵のバリデータを張って、他のプレイヤーを惑わせることもしばしばありました。また、敵の敵、つまりリーダーボードを目前にしているバリデーターを張ることが、自分の望む結果を得るための最適な戦略であることも分かっています。
テストを重ねるうちに、役割分担の数は3つが適切であることがわかりました。2つでは、ゲームのサスペンスとなるリーダーボードの順位が十分でなく、4つではプレイヤーに伝えるには多すぎます。
ランダムバリデータとラウンドロビンアサインの比較
Frenemiesが成功するためには、多くのステーキング・アクティビティを生み出す必要がありました。Wave2では、フレネミーズと並行してバリデーターも独自のゲームをプレイしていたため、ステーキング活動をすべてのバリデーターに分散させる必要がありました。そこで、各エポックにおいて、各バリデータがフレネミーズのプレイヤーの一部を操作するように、プレイヤーをバリデータに割り当てる方法をランダム化しました。
さらに興味深いのは、役割をどのように割り振るかということです。ランダムに割り当てることも考えましたが、「味方」「中立」「敵」の数が不均等になる可能性があること、さらに悪いことに、1人のバリデーターに割り当てられたプレイヤー全員が同じような役割を持つ可能性があることにすぐに気づきました。そこで、ステーキングとアンステーキングを均等にし、すべてのプレイヤーに対戦相手を与えるために、ラウンドロビン方式で役割を割り振りました。この方法によって、すべてのプレイヤーが「味方」「中立」「敵」の3つの役割を交代しながら、さまざまな戦略を試すことができるようになりました。
結果
Frenemiesに対するコミュニティの反応は、私たちの最も野心的な期待をも上回るものでした。私たちは70万人以上のプレイヤーを迎え、Delegated Proof-of-Stake ネットワークの運用の中核となる活動に参加することができたのです。私たちの当初の目標は、大規模なステーク活動を発生させ、ステークされたSUIが大きく変化した場合のバリデータとネットワークのパフォーマンスを観察することでしたが、このコミュニティの参加量は私たちの目標を大きく上回るものでした。
私たちは、ユーザー数だけでなく、オンチェーン活動においても、大規模なコミュニティの反応を観察しました。Frenemiesのローンチ時には、ネットワークトランザクションの便利な代用品であるガスユニットに大きなスパイクが見られました。このような大量のトランザクションを推進することで、Suiのスケールでのパフォーマンスについて確信を持って予測することができるようになり、その結果には非常に満足しています。
Frenemiesに参加してくださったコミュニティメンバーの皆さん、ありがとうございました。私たちは、コミュニティの参加に勇気づけられ、次のステップの旅に皆さんをお連れできることに興奮しています！
