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清算ストームからクラウド障害まで:暗号インフラの危機的瞬間

清算ストームからクラウド障害まで:暗号インフラの危機的瞬間

BlockBeatsBlockBeats2025/10/22 09:16
原文を表示
著者:BlockBeats

20日、AmazonのAWSの問題により、CoinbaseやRobinhood、Infura、Base、Solanaを含む数十の主要な暗号資産プラットフォームがダウンしました。

原文タイトル:Crypto Infrastructure is Far From Perfect
原文作者:YQ,加密 KOL
原文编译:AididiaoJP,Foresight News


Amazon Web Services(AWS)は再び大規模な障害に見舞われ、暗号資産インフラストラクチャに深刻な影響を与えました。米国東部1リージョン(バージニア北部データセンター)のAWSの問題により、CoinbaseやRobinhood、Infura、Base、Solanaを含む数十の主要な暗号資産プラットフォームがダウンしました。


AWSはAmazon DynamoDBおよびEC2に影響を及ぼす「エラー率の増加」を認めており、これらは数千社が依存する中核的なデータベースおよびコンピューティングサービスです。今回の障害は本稿の中心的な論点を即座に、鮮明に裏付けています:暗号資産インフラストラクチャが中央集権型クラウドサービスプロバイダーに依存していることが、システム的な脆弱性を生み出し、これらの脆弱性はストレス下で繰り返し顕在化しています。


このタイミングは非常に示唆的です。193億ドルの連鎖清算事件が取引所レイヤーのインフラ障害を露呈してからわずか10日後、今日のAWS障害は、問題が単一プラットフォームを超えて基盤となるクラウドインフラ層にまで及んでいることを示しています。AWSがダウンすると、その影響は中央集権型取引所、「分散型」と称しながら中央集権依存のプラットフォーム、その他無数のサービスに同時に波及します。


これは孤立した出来事ではなく、一つのパターンです。以下の分析では、2025年4月、2021年12月、2017年3月に発生した類似のAWS障害を記録しており、いずれも主要な暗号資産サービスのダウンを引き起こしました。問題は次のインフラ障害が起こるかどうかではなく、いつ、どのような要因で発生するかです。


2025年10月10-11日の連鎖清算事件:ケーススタディ


2025年10月10-11日の連鎖清算事件は、インフラ障害のパターンを示す示唆的なケーススタディです。UTC20:00、重大な地政学的発表が市場全体の売りを引き起こしました。1時間以内に60億ドルの清算が発生。アジア市場が開く頃には、160万のトレーダーアカウントで193億ドルのレバレッジポジションが消滅していました。


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図1:2025年10月連鎖清算事件のタイムライン


このインタラクティブなタイムラインは、毎時の清算量の劇的な推移を示しています。最初の1時間だけで60億ドルが消失し、連鎖加速した2時間目にはさらに激化しました。可視化の内容:


· 20:00-21:00:初期衝撃 - 60億ドルが清算(赤色領域)


· 21:00-22:00:連鎖ピーク期 - 42億ドル、この時点でAPIがレート制限を開始


· 22:00-04:00:継続的悪化期 - 流動性の薄い市場で91億ドルが清算


· 重要な転換点:APIレート制限、マーケットメイカーの撤退、オーダーブックの薄化


その規模は過去のどの暗号資産市場イベントよりも桁違いに大きく、歴史的比較はこのイベントの段階的な性質を示しています:


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図2:歴史的清算イベントの比較


棒グラフは2025年10月イベントの突出ぶりを劇的に示しています:


· 2020年3月(COVID):12億ドル


· 2021年5月(暴落):16億ドル


· 2022年11月(FTX):16億ドル


· 2025年10月:193億ドルは過去記録の16倍


しかし、清算額は物語の一部に過ぎません。より興味深いのはメカニズムに関する問題です:外部市場イベントはどのようにしてこの特定の障害パターンを引き起こしたのでしょうか?その答えは、中央集権型取引所インフラとブロックチェーンプロトコル設計におけるシステム的な弱点を明らかにします。


オフチェーン障害:中央集権型取引所アーキテクチャ


インフラ過負荷とレート制限


取引所APIは、乱用防止とサーバー負荷管理のためにレート制限を実装しています。通常運用時、この制限は正当な取引を許可しつつ、潜在的な攻撃を防ぎます。極端な変動時、数千人のトレーダーが同時にポジション調整を試みると、同じレート制限がボトルネックとなります。


CEXは清算通知を1秒あたり1注文に制限しており、1秒あたり数千件の注文を処理している場合でも同様です。10月の連鎖事件時、これが不透明性を生みました。ユーザーは連鎖の深刻度をリアルタイムで把握できませんでした。サードパーティの監視ツールは1分あたり数百件の清算を示していましたが、公式データソースははるかに少ない数値を示していました。


APIレート制限は、トレーダーが重要な最初の1時間にポジションを修正するのを妨げ、接続リクエストがタイムアウトし、注文提出が失敗しました。ストップロス注文は実行されず、ポジション照会は古いデータを返し、このインフラのボトルネックが市場イベントを運用危機へと変えました。


伝統的な取引所は通常負荷に安全マージンを加えてインフラを構成します。しかし、通常負荷とストレス負荷は全く異なり、日平均取引量はピーク時の需要をうまく予測できません。連鎖事件時、取引量は100倍以上に急増し、ポジションデータの照会は1000倍に増加しました。なぜなら、すべてのユーザーが同時に自分のアカウントを確認したからです。


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図4.5:暗号資産サービスに影響を与えたAWS障害


自動スケーリングのクラウドインフラは役立ちますが、即時対応はできません。追加のデータベースリードレプリカの起動には数分かかります。新しいAPIゲートウェイインスタンスの作成にも数分かかります。その数分間、マージンシステムは過負荷のオーダーブックからの壊れた価格データに基づいてポジション価値をマークし続けます。


オラクル操作と価格付けの脆弱性


10月の連鎖事件時、マージンシステムの重要な設計選択が明らかになりました:一部の取引所は外部オラクルデータストリームではなく、内部現物市場価格に基づいて担保価値を計算していました。通常の市場条件下では、アービトラージャーが異なる取引所間の価格を一致させます。しかし、インフラがストレスを受けると、この結合は崩壊します。


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図3:オラクル操作フローチャート


このインタラクティブなフローチャートは、5段階の攻撃ベクトルを可視化しています:


· 初期売り:USDeに6000万ドルの売り圧力をかける


· 価格操作:USDeが単一取引所で1.00ドルから0.65ドルに急落


· オラクル障害:マージンシステムが壊れた内部価格データストリームを使用


· 連鎖トリガー:担保価値が引き下げられ、強制清算が開始


· 増幅:合計193億ドルの清算(322倍に増幅)


この攻撃は、Binanceがラップド合成担保に現物市場価格を使用する設定を悪用しました。攻撃者が6000万ドルのUSDeを比較的薄いオーダーブックに投げ込むと、現物価格は1.00ドルから0.65ドルに急落。現物価格で担保をマークするよう設定されたマージンシステムは、すべてのUSDe担保ポジションを35%下方再評価しました。これにより数千のアカウントでマージンコールと強制清算が発生しました。


これらの清算は、さらに多くの売り注文を同じ非流動性市場に強制的に流し、価格をさらに押し下げました。マージンシステムはこれらのより低い価格を観察し、さらに多くのポジションの価値をマークダウンし、フィードバックループによって6000万ドルの売り圧力が193億ドルの強制清算へと増幅されました。


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図4:清算連鎖フィードバックループ


このループフィードバック図は、連鎖の自己強化的な性質を示しています:


価格下落 → 清算トリガー → 強制売却 → さらに価格下落 → [ループ繰り返し]


適切に設計されたオラクルシステムを採用していれば、このメカニズムは機能しません。Binanceが複数取引所の時間加重平均価格(TWAP)を使用していれば、一時的な価格操作は担保評価に影響しません。Chainlinkなど複数ソースのオラクルからの集約価格データストリームを使用していれば、攻撃は失敗します。


4日前のwBETH事件も同様の脆弱性を示しました。wBETHはETHと1:1の交換比率を維持すべきですが、連鎖事件時に流動性が枯渇し、wBETH/ETH現物市場は20%のディスカウントを示しました。マージンシステムはwBETH担保の評価額を引き下げ、実際にはETHで完全に担保されたポジションの清算を引き起こしました。


自動デレバレッジ(ADL)メカニズム


清算が現在の市場価格で実行できない場合、取引所は自動デレバレッジ(ADL)を実施し、損失を利益を上げているトレーダーに分担させます。ADLは現在の価格で利益ポジションを強制的にクローズし、清算ポジションのギャップを埋めます。


10月の連鎖事件時、Binanceは複数の取引ペアでADLを実施しました。利益のあるロングポジションを持つトレーダーは、自身のリスク管理失敗ではなく、他のトレーダーのポジションが債務超過になったために強制的に取引をクローズされました。


ADLは中央集権型デリバティブ取引における基本的なアーキテクチャ選択を反映しています。取引所は自ら損失を被らないことを保証します。つまり、損失は以下のいずれか、または複数の当事者が負担します:


· 保険基金(取引所が清算ギャップ補填のために確保する資金)


· ADL(利益トレーダーの強制クローズ)


· ソーシャライズドロス(損失を全ユーザーに分担)


保険基金の規模は未決済契約の規模に対するカバレッジを決定し、ADLの頻度に影響します。Binanceの保険基金は2025年10月時点で約20億ドル。BTC、ETH、BNBの永久契約の未決済契約40億ドルに対し、50%のカバレッジを提供します。しかし10月の連鎖事件時、全取引ペアの未決済契約総額は200億ドルを超えていました。保険基金ではギャップをカバーできませんでした。


10月の連鎖事件後、Binanceは、未決済契約総額が40億ドル以下の場合、BTC、ETH、BNBのUSDⓈ-M契約でADLが発生しないことを保証すると発表しました。これによりインセンティブ構造が生まれます:取引所はADL回避のためにより大きな保険基金を維持できますが、それは本来利益を生む運用に使える資金を拘束します。


オンチェーン障害:ブロックチェーンプロトコルの限界


棒グラフは各イベントのダウンタイムを比較しています:


· Solana(2024年2月):5時間 - 投票スループットのボトルネック


· Polygon(2024年3月):11時間 - バリデーターバージョン不一致


· Optimism(2024年6月):2.5時間 - シーケンサー過負荷(エアドロップ)


· Solana(2024年9月):4.5時間 - トランザクションスパム攻撃


· Arbitrum(2024年12月):1.5時間 - RPCプロバイダー障害


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図5:主要ネットワーク障害 - ダウンタイム分析


Solana:コンセンサスのボトルネック


Solanaは2024-2025年にかけて複数回の障害を経験しました。2024年2月の障害は約5時間、2024年9月の障害は4-5時間続きました。これらの障害は、スパム攻撃や極端なアクティビティ時にネットワークがトランザクション量を処理できないという同様の根本原因に起因します。


図5の詳細:Solanaの障害(2月5時間、9月4.5時間)は、ストレス下でのネットワークの回復力に繰り返し問題があることを浮き彫りにしています。


Solanaのアーキテクチャはスループットに最適化されています。理想的な条件下では、ネットワークは毎秒3,000-5,000件のトランザクションを処理し、サブセカンドのファイナリティを持ちます。この性能はEthereumよりも桁違いに高いですが、ストレスイベント時にはこの最適化が脆弱性を生み出します。


2024年9月の障害は、スパムトランザクションの洪水がバリデーターの投票メカニズムを圧倒したことに起因します。Solanaバリデーターはブロックに投票してコンセンサスを形成します。通常運用時、バリデーターはコンセンサス進行のため投票トランザクションを優先しますが、プロトコルは以前、手数料市場で投票トランザクションを通常のトランザクションと同等に扱っていました。


トランザクションメモリプールが数百万のスパムトランザクションで満たされると、バリデーターは投票トランザクションを伝播できなくなります。十分な投票がなければブロックはファイナライズできません。ファイナライズされないブロックではチェーンが停止します。保留中のトランザクションを持つユーザーは、それらがメモリプールで詰まっているのを見ます。新しいトランザクションも送信できません。


StatusGatorは2024-2025年に複数回のSolanaサービス障害を記録しましたが、Solanaは公式に認めていません。これにより情報の非対称性が生じます。ユーザーはローカルの接続問題とネットワーク全体の問題を区別できません。サードパーティの監視サービスは説明責任を提供しますが、プラットフォームは包括的なステータスページを維持すべきです。


Ethereum:ガス代の高騰


Ethereumは2021年のDeFiブーム時に極端なガス代の高騰を経験し、単純な送金でも100ドルを超える手数料が発生しました。複雑なスマートコントラクトのインタラクションでは500-1000ドルかかりました。これらの手数料により、ネットワークは小額取引には利用できなくなり、異なる攻撃ベクトルであるMEV抽出が可能となりました。


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図7:ネットワークストレス時のトランザクションコスト


この折れ線グラフは、ストレスイベント時の各ネットワークのガス代の高騰を劇的に示しています:


· Ethereum:5ドル(通常)→ 450ドル(ピーク混雑時)- 90倍増


· Arbitrum:0.50ドル → 15ドル - 30倍増


· Optimism:0.30ドル → 12ドル - 40倍増


可視化は、Layer 2ソリューションでさえもガス代の大幅な高騰を経験していることを示しています(出発点ははるかに低いですが)。


最大抽出可能価値(MEV)は、バリデーターがトランザクションの並べ替え、含める、除外によって得られる利益を指します。高ガス代環境ではMEVは特に収益性が高くなります。アービトラージャーは大型DEX取引の先回りを競い、清算ボットは担保不足ポジションの清算を最速で狙います。この競争はガス代の入札合戦として現れます。


混雑時にトランザクションを確実に含めたいユーザーは、MEVボットより高い入札をしなければなりません。これにより、取引額を超える手数料が発生する状況が生まれます。100ドルのエアドロップを受け取りたい?ガス代に150ドル支払う必要があります。清算回避のため担保を追加したい?500ドルの優先手数料を支払うボットと競争することになります。


Ethereumのガスリミットは各ブロックの総計算量を制限します。混雑時、ユーザーは希少なブロックスペースを競り合います。手数料市場は設計通り機能します:高い入札者が優先されます。しかしこの設計により、ネットワークは利用が最も必要な時期に最も高価になります。


Layer 2ソリューションは、計算をオフチェーンに移すことでこの問題を解決しようとし、定期的な決済でEthereumのセキュリティを継承します。Optimism、Arbitrum、その他のRollupはオフチェーンで数千件のトランザクションを処理し、圧縮証明をEthereumに提出します。このアーキテクチャは通常運用時に1トランザクションあたりのコストを大幅に削減します。


Layer 2:シーケンサーのボトルネック


しかしLayer 2ソリューションは新たなボトルネックを導入します。Optimismは2024年6月、25万アドレスが同時にエアドロップを請求した際に障害を経験しました。シーケンサーはEthereumにトランザクションを提出する前にそれらを並べ替えるコンポーネントですが、過負荷となり、ユーザーは数時間トランザクションを送信できませんでした。


この障害は、計算をオフチェーンに移してもインフラ需要が消えるわけではないことを示しています。シーケンサーは受信トランザクションを処理し、並べ替え、実行し、Ethereum決済用の不正証明またはZK証明を生成しなければなりません。極端なトラフィック下では、シーケンサーも独立したブロックチェーンと同じスケーリング課題に直面します。


複数のRPCプロバイダーの可用性を維持する必要があります。メインプロバイダーが障害を起こした場合、ユーザーはシームレスに代替案へフェイルオーバーできるべきです。Optimism障害時、一部のRPCプロバイダーは機能を維持しましたが、他はダウンしました。ウォレットがデフォルトで障害プロバイダーに接続していたユーザーは、チェーン自体が稼働していても操作できませんでした。


AWS障害は、暗号資産エコシステムにおける集中型インフラリスクを繰り返し証明しています:


· 2025年10月20日(本日):米国東部1リージョンの障害がCoinbase、Venmo、Robinhood、Chimeに影響。AWSはDynamoDBとEC2サービスのエラー率増加を認める。


· 2025年4月:リージョン障害がBinance、KuCoin、MEXCに同時影響。AWSホストのコンポーネント障害で複数の主要取引所が利用不可に。


· 2021年12月:米国東部1リージョン障害でCoinbase、Binance.US、「分散型」取引所dYdXが8-9時間ダウン。Amazon自身の倉庫や主要ストリーミングサービスにも影響。


· 2017年3月:S3障害でCoinbaseとGDAXのユーザーが5時間ログイン不可、広範なインターネット障害も発生。


パターンは明確です:これらの取引所はAWSインフラ上に重要なコンポーネントをホストしています。AWSがリージョン障害を起こすと、複数の主要取引所やサービスが同時に利用不可になります。ユーザーは障害時に資金へアクセスできず、取引やポジション修正もできません。これは市場変動時に即時対応が求められるタイミングです。


Polygon:コンセンサスバージョン不一致


Polygon(旧Matic)は2024年3月に11時間の障害を経験しました。根本原因はバリデーターバージョンの不一致で、一部バリデーターが古いソフトウェアを実行し、他はアップグレード版を実行していました。これらのバージョンは状態遷移の計算方法が異なります。


図5の詳細:Polygon障害(11時間)は分析対象の主要イベント中で最長であり、コンセンサス障害の深刻さを浮き彫りにしています。


バリデーターが正しい状態について異なる結論を出すと、コンセンサスが失敗し、バリデーターがブロックの有効性で合意できないため新しいブロックが生成できません。これによりデッドロックが発生します:古いソフトウェアのバリデーターは新しいソフトウェアのバリデーターが生成したブロックを拒否し、新しいソフトウェアのバリデーターは古いソフトウェアのバリデーターが生成したブロックを拒否します。


解決にはバリデーターのアップグレード調整が必要ですが、障害時にこれを調整するには時間がかかります。各バリデーターオペレーターに連絡し、正しいソフトウェアバージョンをデプロイし、バリデーターを再起動する必要があります。数百の独立したバリデーターを持つ分散型ネットワークでは、この調整に数時間から数日かかります。


ハードフォークは通常ブロック高トリガーを使用します。全バリデーターが特定ブロック高前にアップグレードし、同時に有効化しますが、これは事前調整が必要です。段階的アップグレード(バリデーターが順次新バージョンを採用)は、Polygon障害を引き起こしたバージョン不一致のリスクがあります。


アーキテクチャのトレードオフ


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図6:ブロックチェーン・トリレンマ - 分散性 vs パフォーマンス


この散布図は、異なるシステムを2つの主要な次元にマッピングしています:


· Bitcoin:高い分散性、低パフォーマンス


· Ethereum:高い分散性、中程度のパフォーマンス


· Solana:中程度の分散性、高パフォーマンス


· Binance(CEX):最小限の分散性、最大パフォーマンス


· Arbitrum/Optimism:中〜高分散性、中程度のパフォーマンス


重要な洞察:どのシステムも最大の分散性と最大のパフォーマンスを同時に実現できません。各設計は異なるユースケースのために慎重なトレードオフを行っています。


中央集権型取引所はアーキテクチャの単純さによって低遅延を実現し、マッチングエンジンはマイクロ秒単位で注文を処理し、状態は中央集権型データベースに存在します。コンセンサスプロトコルによるオーバーヘッドはありませんが、この単純さが単一障害点を生み、インフラがストレスを受けると、密結合システムを通じて連鎖的な障害が伝播します。


分散型プロトコルは状態をバリデーター間で分散し、単一障害点を排除します。高スループットチェーンは障害時にもこの特性を維持します(資金は失われず、活性が一時的に損なわれるだけです)。しかし、分散バリデーター間でのコンセンサス形成には計算オーバーヘッドが発生し、バリデーターが状態遷移の最終確定前に合意する必要があります。バリデーターが互換性のないバージョンを実行したり、圧倒的なトラフィックに直面した場合、コンセンサスプロセスは一時的に停止することがあります。


レプリカを追加すると耐障害性は向上しますが、調整コストも増加します。ビザンチン耐障害システムでは、バリデーターが1つ増えるごとに通信オーバーヘッドも増加します。高スループットアーキテクチャは最適化されたバリデーター通信でこのオーバーヘッドを最小化し、優れたパフォーマンスを実現しますが、特定の攻撃パターンに脆弱です。セキュリティ重視のアーキテクチャはバリデーター多様性とコンセンサスの堅牢性を優先し、基盤層のスループットを制限しつつ、レジリエンスを最大化します。


Layer 2ソリューションは階層設計によって両方の特性を提供しようとします。L1決済でEthereumのセキュリティ属性を継承しつつ、オフチェーン計算で高スループットを実現します。しかし、シーケンサーやRPC層に新たなボトルネックを導入し、アーキテクチャの複雑さが一部の問題を解決する一方で新たな障害パターンを生み出しています。


スケーラビリティは依然として根本的な課題


これらのイベントは一貫したパターンを示しています:システムは通常負荷に合わせてリソースを構成し、ストレス下で壊滅的に失敗します。Solanaは通常トラフィックを効率的に処理しますが、トランザクション量が10,000%増加するとクラッシュします。Ethereumのガス代は合理的ですが、DeFi普及で混雑が発生します。Optimismのインフラは通常運用時に問題ありませんが、25万アドレスが同時にエアドロップ請求すると障害が発生します。BinanceのAPIは通常取引時に正常ですが、連鎖清算時に制限されます。


2025年10月のイベントは取引所レイヤーでこのダイナミクスを示しました。通常運用時、BinanceのAPIレート制限とデータベース接続は十分ですが、連鎖清算時、すべてのトレーダーが同時にポジション調整を試みると、これらの制限がボトルネックとなります。強制清算で取引所を守るためのマージンシステムが、最悪のタイミングで強制売り手を生み出し、危機を増幅させました。


自動スケーリングは段階的な負荷増加への防御としては不十分です。追加サーバーの起動には数分かかり、その間にマージンシステムは薄いオーダーブックからの壊れた価格データでポジション価値をマークし、新たなキャパシティが稼働する頃には連鎖反応が拡大しています。


まれなストレスイベントのために過剰なリソースを構成することは、通常運用時にコストがかかります。取引所運営者は典型的な負荷に最適化し、時折の障害を経済的に合理的な選択として受け入れます。ダウンタイムのコストはユーザーに外部化され、彼らは重要な市場変動時に清算、取引の停止、資金アクセス不可を経験します。


インフラ改善


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図8:インフラ障害パターン分布(2024-2025)


根本原因の円グラフ内訳:


· インフラ過負荷:35%(最も多い)


· ネットワーク混雑:20%


· コンセンサス障害:18%


· オラクル操作:12%


· バリデーター問題:10%


· スマートコントラクト脆弱性:5%


いくつかのアーキテクチャ変更により、障害の頻度と深刻度を減らすことができますが、それぞれにトレードオフがあります:


価格システムと清算システムの分離


10月の問題は、マージン計算を現物市場価格と結合したことに一因があります。ラップド資産には現物価格ではなく交換比率を使えばwBETHの誤った価格付けは回避できました。より一般的には、重要なリスク管理システムは操作される可能性のある市場データに依存すべきではありません。複数ソースの集約とTWAP計算を備えた独立オラクルシステムは、より堅牢な価格データストリームを提供します。


過剰構成と冗長インフラ


2025年4月にBinance、KuCoin、MEXCに影響したAWS障害は、集中インフラ依存のリスクを示しました。複数のクラウドプロバイダーで重要コンポーネントを運用することで運用の複雑さとコストは増しますが、連動障害を排除できます。Layer 2ネットワークは自動フェイルオーバー付きの複数RPCプロバイダーを維持できます。追加コストは通常運用時には無駄に見えますが、ピーク需要時の数時間のダウンタイムを防ぎます。


強化されたストレステストとキャパシティプランニング


システムが通常時は正常に動作し、失敗するまで問題が表面化しないパターンは、ストレス下でのテスト不足を示しています。通常の100倍の負荷をシミュレーションすることは標準的な実践であるべきであり、開発段階でボトルネックを特定するコストは、実際の障害時に発見するよりも低くなります。しかし、現実の負荷テストは依然として困難です。実運用トラフィックは合成テストでは完全に再現できないパターンを示し、ユーザーの行動もテスト時とは異なります。


今後の道筋


過剰構成は最も信頼できる解決策を提供しますが、経済的インセンティブと衝突します。まれなイベントのために10倍の余剰キャパシティを維持するには、毎日コストがかかりますが、年に1度の問題を防ぐためです。壊滅的な障害が十分なコストをもたらし、過剰構成を正当化するまで、システムはストレス下で失敗し続けるでしょう。


規制圧力が変化を強いる可能性があります。規制が99.9%の稼働率や許容ダウンタイムの制限を義務付ければ、取引所は過剰構成を迫られます。しかし、規制は通常、災害の後に導入され、予防的ではありません。Mt. Goxの2014年崩壊は日本で正式な暗号資産取引所規制を生みました。2025年10月の連鎖事件も同様の規制対応を引き起こす可能性が高いです。これらの対応が結果(最大許容ダウンタイム、清算時最大スリッページ)を指定するのか、手段(特定オラクルプロバイダー、サーキットブレーカー閾値)を指定するのかは不明です。


根本的な課題は、これらのシステムがグローバル市場で24時間稼働しているにもかかわらず、伝統的なビジネスタイム向けに設計されたインフラに依存していることです。ストレスが午前2時に発生すると、チームは修正を急いで展開し、ユーザーは損失が増え続けるのに直面します。伝統市場はストレス時に取引を停止しますが、暗号資産市場は単にクラッシュします。これが特徴か欠陥かは、視点と立場によります。


ブロックチェーンシステムは短期間で著しい技術的複雑性を実現しました。数千ノード間で分散コンセンサスを維持することは真のエンジニアリングの成果です。しかし、ストレス下での信頼性を実現するには、プロトタイプアーキテクチャを超え、プロダクションレベルのインフラへと移行する必要があります。この転換には資金が必要であり、堅牢性を機能開発速度より優先する必要があります。


課題は、ブルマーケット時に誰もが利益を上げ、ダウンタイムが他人事に見える時に、いかにして堅牢性を成長より優先するかです。次のサイクルでシステムがストレステストされるまで待てば、新たな弱点が現れます。業界が2025年10月から教訓を得るのか、それとも同じパターンを繰り返すのかは未解決の問題です。歴史は、次の重要な脆弱性もまた、ストレス下で数十億ドル規模の失敗によって発見されることを示唆しています。


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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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