Le partitionnement divise le travail d’un système en fragments appelés shards. Dans une blockchain, il peut concerner l’exécution des transactions, l’état stocké, les tâches réseau ou la disponibilité des données. Ces modèles sont liés sans être interchangeables : diviser le traitement ne signifie pas nécessairement répartir toutes les données stockées.
Le parallélisme demande de la coordination
Avec un état partitionné, des groupes distincts peuvent gérer et traiter différents sous-ensembles de comptes ou de données. Cela peut réduire le travail par nœud et augmenter la capacité globale par traitement parallèle.
Un transfert entre comptes de fragments différents exige toujours une coordination. Le protocole doit communiquer les résultats et préserver des règles de dépense cohérentes dans tout le système. Ajouter des fragments ne multiplie donc pas automatiquement le débit utile dans la même proportion.
La sécurité dépend aussi de la prévention du contrôle d’un fragment par un attaquant et du maintien de la disponibilité des données nécessaires. Affectation et redistribution des validateurs, ainsi que messages entre fragments, ajoutent complexité et surcharge.
L’approche distincte d’Ethereum
L’approche actuelle d’Ethereum repose sur les rollups et les données blob, PeerDAS répartissant les responsabilités de disponibilité des données entre nœuds. L’ancien projet de chaînes d’exécution fragmentées ne fait plus partie de sa feuille de route.
« Sharding Ethereum » nécessite donc un contexte : échantillonner les données des rollups diffère d’une division de l’exécution en chaînes de fragments indépendantes. Bénéfices et hypothèses de sécurité doivent être évalués selon le modèle réel.