Lihat ke Halaman Asli

Adi Novendra Putra

Teknik Informatika 22 - UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Optimalisasi Penympanan Blockchain: Solusi Cerdas Menghadapi Pertumbuhan Data dengan Algoritma LRU

Diperbarui: 8 Oktober 2024   10:05

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Ilustrasi Blockchain (Sumber: Freepik.com)

Optimalisasi Penyimpanan Blockchain: Solusi Cerdas Menghadapi Pertumbuhan Data dengan Algoritma LRU 

Dalam era digital yang semakin berkembang, kebutuhan akan teknologi yang dapat mengelola data secara efisien menjadi sangat penting. Salah satu teknologi yang menawarkan solusi revolusioner adalah blockchain. Blockchain memungkinkan transaksi peer-to-peer yang aman dan terdesentralisasi, tanpa memerlukan pihak ketiga sebagai perantara. Namun, di balik keunggulannya, blockchain menghadapi tantangan besar dalam hal penyimpanan data, khususnya basis data transaksi. Ukuran basis data transaksi blockchain tumbuh dengan sangat cepat, seiring dengan meningkatnya jumlah transaksi yang tercatat di setiap node jaringan. Setiap node dalam jaringan blockchain, yang dikenal sebagai "full node", harus menyimpan salinan lengkap dari seluruh transaksi untuk memastikan verifikasi transaksi dapat dilakukan secara independen. Masalahnya, semakin besar basis data, semakin besar pula kebutuhan memori dan kapasitas penyimpanan node tersebut.
Dalam artikel yang ditulis oleh Jingyu Zhang, Siqi Zhong, Jin Wang, dan Lei Wang (2020), mereka mengkaji tantangan ini secara mendalam dan menawarkan solusi melalui optimisasi penyimpanan menggunakan algoritma Least Recently Used (LRU). LRU berfungsi untuk memisahkan transaksi yang jarang digunakan (cold transactions) dari transaksi yang sering digunakan (hot transactions), sehingga memungkinkan node blockchain untuk mengelola penyimpanan dengan lebih efisien. Solusi ini tidak hanya meningkatkan kecepatan verifikasi transaksi, tetapi juga mengurangi tekanan pada kapasitas penyimpanan, tanpa mengorbankan keamanan dan integritas data. Inovasi ini sangat penting di tengah era data besar (big data) yang terus berkembang, di mana volume transaksi digital akan semakin meningkat dalam beberapa tahun mendatang.
Solusi yang ditawarkan oleh Zhang et al. (2020) berfokus pada penggunaan algoritma Least Recently Used (LRU) untuk memecahkan masalah pertumbuhan basis data transaksi blockchain yang cepat. Dalam konteks blockchain, transaksi yang sudah lama tidak digunakan tetap disimpan di node, meskipun tidak lagi relevan untuk verifikasi transaksi baru. Algoritma LRU memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi transaksi yang sudah lama tidak digunakan, lalu memindahkannya dari memori utama ke penyimpanan yang lebih lambat atau bahkan menghapusnya jika sudah dianggap tidak diperlukan lagi. Dengan cara ini, blockchain dapat meningkatkan efisiensi penyimpanan tanpa mengurangi kemampuan verifikasi independen dari node yang ada.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa memisahkan transaksi menjadi dua zona --- cold transactions dan hot transactions --- dapat mengurangi beban memori di node blockchain. Transaksi yang dianggap "hot" adalah transaksi yang sering digunakan atau baru terjadi, sementara transaksi "cold" adalah transaksi lama yang jarang diakses. Dengan memindahkan transaksi cold dari memori utama, node dapat menyisakan lebih banyak ruang untuk transaksi yang lebih penting. Menurut simulasi yang dilakukan dalam artikel ini, pendekatan ini dapat mengurangi pertumbuhan basis data hingga 30% dibandingkan dengan metode tradisional yang menyimpan semua transaksi tanpa seleksi.
Sebagai perbandingan, tanpa optimisasi penyimpanan ini, setiap node blockchain akan membutuhkan penyimpanan yang semakin besar seiring pertumbuhan jumlah transaksi. Artikel ini menunjukkan bahwa rata-rata setiap block baru dalam blockchain dapat menghasilkan ribuan transaksi, dan tanpa optimisasi, node blockchain harus terus-menerus memperbesar kapasitas memori mereka. Dalam eksperimen yang dilakukan, mereka menemukan bahwa pertumbuhan transaksi UTXO (Unspent Transaction Output) di blockchain mengikuti pola linear yang signifikan, dengan penambahan ribuan transaksi setiap kali block baru ditambahkan. Ini menjadi masalah besar terutama di era big data, di mana volume transaksi digital akan terus bertambah secara eksponensial.
Zhang et al. (2020) juga menekankan pentingnya integritas dan keamanan data dalam blockchain. Meskipun banyak transaksi yang jarang digunakan dipindahkan dari memori utama, data tersebut tetap dapat diakses jika diperlukan. Ini memastikan bahwa optimisasi penyimpanan tidak mengorbankan keamanan dan keandalan blockchain, yang merupakan dua pilar utama dalam teknologi ini. Dalam eksperimen yang dilakukan, mereka menunjukkan bahwa dengan penerapan algoritma LRU, node blockchain masih mampu melakukan verifikasi transaksi secara efisien dan aman, bahkan dengan pengurangan beban penyimpanan yang signifikan.
Penggunaan algoritma Least Recently Used (LRU) dalam optimisasi penyimpanan blockchain, seperti yang diusulkan oleh Zhang et al. (2020), menawarkan solusi cerdas untuk menghadapi tantangan pertumbuhan basis data transaksi yang pesat. Dengan memindahkan transaksi yang jarang digunakan ke penyimpanan yang lebih lambat atau menghapusnya, node blockchain dapat menghemat ruang memori hingga 30%. Selain itu, metode ini memastikan bahwa integritas dan keamanan data tetap terjaga, sehingga sistem blockchain tetap dapat menjalankan fungsinya dengan baik dalam memverifikasi transaksi.
Ke depan, pendekatan ini bisa menjadi model bagi jaringan blockchain yang lebih besar dan kompleks, khususnya di tengah tantangan big data dan pertumbuhan transaksi digital. Dengan implementasi yang lebih luas, optimisasi penyimpanan ini dapat membantu blockchain mempertahankan keandalannya sambil mengurangi beban penyimpanan yang semakin besar, memberikan solusi yang lebih efisien dan hemat biaya.

Referensi:

Zhang, J., Zhong, S., Wang, J., & Wang, L. (2020). A systematic study on blockchain transaction databases storage and optimization. 2020 IEEE International Conference on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom). https://doi.org/10.1109/ISPA-BDCloud-SocialCom-SustainCom51426.2020.00063

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H




BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline