Identifying bottleneck onset in a private Solana testbed

Abstract

У статті досліджено виникнення вузьких місць у приватному тестовому середовищі Solana за синтетичного транзакційного навантаження. Дослідження зосереджено на наскрізних спостережуваних метриках, зокрема заданому навантаженні, досягнутій пропускній здатності, поведінці затримки та коефіцієнті насичення між стійким виходом і запропонованим входом. Інтерпретацію «сірого ящика» використано для розрізнення чотирьох емпіричних режимів роботи: низького навантаження, середнього навантаження, коліна та високого навантаження. Результати показують, що, хоча система залишається близькою до пропорційного масштабування за нижчих і помірних темпів транзакцій, ефективність починає знижуватися поблизу області коліна. За вищого навантаження пропускна здатність уже не пропорційно відстежує задану швидкість, що вказує на поведінку, у якій домінує насичення. Запропонований підхід демонструє, що виникнення вузьких місць можна виявити без повної внутрішньої видимості механізмів валідаторів, забезпечуючи практичну й відтворювану основу для бенчмаркінгу, діагностики та планування потужностей у приватних розгортаннях блокчейну на основі Solana.This paper examines the onset of bottleneck behaviour in a private Solana testbed under synthetic transaction load. The study focuses on end-to-end observable metrics, including commanded load, achieved throughput, latency behaviour and the saturation ratio between sustained output and offered input. A grey-box interpretation is used to distinguish four empirical operating regimes: low load, mid load, knee and high load. The results show that while the system remains close to proportional scaling at lower and moderate transaction rates, efficiency begins to degrade near the knee region. At higher load, throughput no longer tracks the commanded rate proportionally, indicating saturation-dominated behaviour. The proposed approach demonstrates that bottleneck onset can be identified without full internal visibility into validator mechanisms, providing a practical and reproducible basis for benchmarking, diagnostics and capacity planning in private Solana-based blockchain deployments.