블록체인은 클라우드 서비스 제공자들에 의해 블록체인-아즈-어-서비스(blockchain-as-a-service, BaaS)로 점차 제공되고 있다. 그러나 최적의 성능과 신뢰성을 위해 BaaS를 적절하게 구성하는 일은 시행착오에 의존하는 경우가 많다. 핵심 과제는 BaaS가 흔히 “블랙박스(black-box)”로 인식되어 성능과 자원 할당에 대한 불확실성이 발생한다는 점이다. 선행 연구들은 이러한 과제를 다루고자 시도해 왔으나, 수직 및 수평 스케일링의 영향은 여전히 명확히 파악되지 못한 상태다. 이에 본 연구에서는 스케일링 구성에 기반하여 네트워크 신뢰성과 처리량(throughput)을 예측하기 위한 머신러닝 기반 모델을 제시한다. 평가 결과, 해당 모델들은 약 ∼ 1.9%의 예측 오차를 보였으며, 이는 매우 정확한 수준으로 실제 환경에 적용 가능하다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.