Real-time performance management of private Solana deployments using model predictive control

Abstract

Приватні розгортання високопродуктивної інфраструктури блокчейну все частіше служать внутрішніми субстратами транзакцій та аудиту для корпоративних систем, де передбачуваний час підтвердження та обмежена поведінка хвоста при піковому навантаженні часто є ціннішими, ніж пікова пропускна здатність. У тезах представлено інженерну концепцію управління продуктивністю приватного кластера Solana з використанням адаптивного циклу керування, реалізованого на вхідному шлюзі. Підхід розглядає шлях обробки транзакцій від початку до кінця як макромасштабний процес черг та регулює продуктивність, сприйняту користувачем, за допомогою прогнозного керування моделлю (MPC) в умовах багатовхідного-багатовихідного (MIMO) середовища. Вхідні дані керування вибрані таким чином, щоб бути практичними в реальних розгортаннях без нав'язливих інструментів валідатора, і включають формування доступу до шлюзу та політику пріоритетної плати на основі параметрів бюджету обчислень, тоді як вихідні дані включають затримку підтвердження з високим процентилем, медіанну затримку підтвердження, підтверджену пропускну здатність, виражену в кількості транзакцій за секунду, та коефіцієнт успішності, що відображає своєчасне досягнення цільового статусу зобов'язання. Оскільки ефективна пропускна здатність сервісу та моделі конкуренції змінюються з часом, метод включає онлайн-ідентифікацію системи за допомогою легкої рекурсивної оцінки з процедурами постійного збудження, придатними для вікон введення в експлуатацію. Оптимізатор горизонту відступу забезпечує досягнення цілей рівня обслуговування для затримки хвоста та надійності за допомогою м'яких обмежень та вводить явний показник вартості, щоб перешкоджати економічно неефективним стратегіям «ескалації комісій». Оскільки показники виробництва ще недоступні, у тезах визначено план оцінки на основі сценарно-орієнтованих режимів робочого навантаження (базовий рівень, збудження, стресове навантаження), перевірок прогнозної узгодженості та критеріїв операційної прийнятності, виражених через частоту порушень цілей затримки хвоста, стабільність пропускної здатності та контрольовані витрати на комісії. Запропонована розробка забезпечує практичний зв'язок між інженерією управління та блокчейн-операціями для приватних розгортань Solana, що дозволяє систематичне налаштування та вимірюване управління послугами за допомогою легких вимірювань.

Private deployments of high-throughput blockchain infrastructure increasingly serve as internal transaction and audit substrates for enterprise systems, predictable confirmation time and bounded tail behaviour under bursty load are often more valuable than peak throughput. This paper presents an engineering concept for performance management of a private Solana cluster using an adaptive control loop implemented at the ingress gateway. The approach treats the end-to-end transaction processing path as a macro-scale queueing process and regulates user-perceived performance using Model Predictive Control (MPC) in a Multi-Input Multi-Output (MIMO) setting. Control inputs are ed to be practical in real deployments without intrusive validator instrumentation and include gateway admission shaping and a priority-fee policy based on compute-budget parameters, while outputs include high-percentile confirmation latency, median confirmation latency, confirmed throughput expressed as transactions per second, and a success ratio reflecting timely attainment of the target commitment status. Because effective service capacity and contention patterns vary over time, the method incorporates online system identification using a lightweight recursive estimator with persistent excitation procedures suitable for commissioning windows. The receding-horizon optimiser enforces service-level objectives for tail latency and reliability through soft constraints and introduces an explicit cost proxy to discourage economically inefficient “fee escalation” strategies. As production metrics are not yet available, the paper defines an evaluation plan based on scenario-driven workload regimes (baseline, excitation, stress), prediction-consistency checks, and operational acceptance criteria expressed through violation frequency of tail-latency objectives, throughput stability, and controlled fee expenditure. The proposed design provides a practical bridge between control engineering and blockchain operations for private Solana deployments, enabling systematic tuning and measurable service governance with lightweight measurements.