Eclipse: идеальное сочетание Ethereum и Solana

Отстаивая использование смарт-контрактов и децентрализованных приложений (DApp), сеть Ethereum (ETH) произвела революцию в сфере технологии блокчейна. К сожалению, Ethereum также столкнулась с проблемами с производительностью из-за перегрузки сети и недостаточной настройки масштабируемости. Примерно в 2020 и 2021 годах появились два подхода к устранению недостатков в работе блокчейна — один из них был активным и работал над альтернативными блокчейн-сетями, которые обеспечивали бы лучшую масштабируемость и пропускную способность, а также параллельно с ними исследования и разработки решений второго уровня, связанных с Ethereum.

Первый подход привел к созданию нескольких высокопроизводительных сетей, среди которых выделялась Solana (SOL) благодаря превосходной пропускной способности до 65 000 транзакций в секунду (TPS). В свою очередь, работа над решениями второго уровня привела к созданию многочисленных роллап-сетей, при этом Arbitrum (ARB) и Optimism (OP), вероятно, доминировали в 2025 году. Solana и ведущие роллапы, обслуживающие Ethereum, предлагают гораздо более низкие комиссии за транзакции и более высокую пропускную способность по сравнению с Ethereum, ведущей в мире сетью смарт-контрактов.

Однако Solana напрямую не совместима с Ethereum для использования обширной экосистемы последней, в то время как существующие роллапы имеют свои недостатки — плохую совместимость с не-Ethereum средами, неэффективные уровни доступности данных (DA), негибкую валидацию криптографических доказательств, которые сопровождают данные транзакций, и отсутствие параллельной обработки.

Eclipse — это сеть уровня 2 Ethereum, которая использует виртуальную машину Solana (SVM) и предлагает платформу, совместимую как с Solana, так и с Ethereum. Механизм на базе SVM, уровень DA на основе Celestia (TIA) и выборочное использование доказательств с нулевым уровнем знаний (ZK) позволяют Eclipse достичь выдающихся характеристик эффективности и устранить основные недостатки существующих роллапов второго уровня.

Ключевые выводы: