ERPC ने Solana नेटवर्क infrastructure में उल्लेखनीय सुधार किया: Rust high-performance proxy platform सभी क्षेत्रों में shared RPC, gRPC और Shredstream के लिए पूरी तरह upgraded; zero-downtime updates हासिल
ELSOUL LABO B.V. (मुख्यालय: Amsterdam, नीदरलैंड्स; CEO: Fumitake Kawasaki) और Validators DAO द्वारा संचालित ERPC ने अपने Solana नेटवर्क infrastructure का एक प्रमुख upgrade पूरा कर लिया है।
यह upgrade पहले ही सभी क्षेत्रों और ERPC द्वारा उपलब्ध कराए गए सभी shared endpoints (Solana RPC, Geyser gRPC और Shredstream) पर लागू किया जा चुका है। हमने connection initiation, TLS processing, cache control, HTTP/1.1 और HTTP/2 transport, long-lived connection behavior तथा observability और troubleshooting के metrics समेत उन infrastructure behaviors को एकीकृत प्रणाली के रूप में update किया है, जो वास्तविक दुनिया के परिणामों को सीधे प्रभावित करते हैं।
दिन-प्रतिदिन की responsiveness को baseline बनाए रखते हुए, हमने underlying network behavior को भी इस तरह reorganize किया है कि परिणाम बिगड़ने वाली स्थितियों—जैसे peak-load volatility, लगातार operation के दौरान instability और disconnect-reconnect से शुरू होने वाले cascades—में उसके biased या unstable होने की संभावना कम हो। परिणामस्वरूप, व्यावहारिक Solana operations में performance और stability दोनों को बनाए रखने के लिए environment अब बेहतर ढंग से structured है।
इसके अलावा, हमने ऐसी operational architecture अपनाई है जिससे network configuration changes और platform upgrades पूरी तरह zero downtime के साथ लागू किए जा सकते हैं। Pricing, specifications, authentication या rate limits में कोई बदलाव नहीं है, और मौजूदा ERPC customers को बिना किसी अतिरिक्त setup या operational change के इस upgrade का लाभ मिलता है।
पृष्ठभूमि
व्यावहारिक Solana operations में average response time और सामान्य समय की latency महत्वपूर्ण baseline requirements हैं। साथ ही, कुछ स्थितियों में underlying network infrastructure का behavior ही परिणाम निर्धारित करता है—जैसे concentrated load के क्षण, long-lived connections और वे phases जिनमें disconnects और reconnects होते हैं।
विशेष रूप से shared endpoints को छोटी time windows में transaction submission के bursts और WebSocket तथा gRPC के जरिए हमेशा चालू रहने वाले connections—दोनों को संभालना होता है। इन परिस्थितियों में infrastructure-level behavior—connection initiation, TLS handshakes, transport behavior, cache handling और idle states से recovery—user experience तथा execution outcomes में सीधे दिखाई देता है।
Average responsiveness को स्पष्ट baseline मानने पर भी, spikes के दौरान या लगातार operation में real-world results अलग-अलग factors से तय हो सकते हैं। इसलिए practical operations में day-to-day usability और failure-prone scenarios में continuity, दोनों को एक साथ हासिल करना आवश्यक है।
ERPC ने Solana communications की नींव के रूप में अपना Rust high-performance proxy platform design और operate किया है। यह architecture सभी क्षेत्रों में एक जैसा approach लागू करते हुए platform को लगातार evolve करता है। इस upgrade में connection initiation से long-lived operation तक, operationally observed issues को unified system के रूप में फिर से examine किया गया और उसी के अनुसार पूरे network foundation को reorganize किया गया।
ERPC customers के लिए क्या बदलेगा
इस update के साथ ERPC customers connection initiation के समय सबसे पहले अधिक स्थिर behavior देखेंगे। TLS समेत connection establishment के दौरान mismatched conditions और unnecessary retries की संभावना कम होगी, जिससे transactions और streams शुरुआत में अधिक विश्वसनीय ढंग से processing में प्रवेश कर सकेंगे।
इसके बाद, हमने peak load के दौरान volatility पैदा करने वाले infrastructure behaviors को reorganize किया है। unnecessary connections की early filtering को HTTP/1.1 और HTTP/2 transport तथा timeout consistency, connection pool health, contention के तहत cache behavior और observability तथा troubleshooting के metrics के simultaneous updates के साथ जोड़कर हमने ऐसी conditions मजबूत की हैं, जो load concentrated होने पर भी biased behavior को रोकने में मदद करती हैं।
Long-lived WebSocket और gRPC streams तथा always-on monitoring workloads के लिए connection continuity बेहतर हुई है। disconnect/reconnect/resync events की frequency और उन events के outcomes में cascade होने की संभावना घटाई गई है, जिससे sustained runtime को आधार मानकर operations बनाना आसान हो गया है।
Cache control और transport behavior में सुधार congestion के दौरान unnecessary refetches और wasted processing की संभावना भी घटाते हैं। Bandwidth और processing headroom के usable और stable बने रहने की संभावना अधिक है, जबकि विस्तारित metrics और observability root cause की पहचान तथा recovery timelines को छोटा करना आसान बनाते हैं।
इसके अलावा, configuration changes और platform upgrades को zero downtime के साथ सक्षम करके हमने ऐसी operational conditions स्थापित की हैं, जिनसे performance, stability और overall platform quality को अधिक बार बढ़ाना आसान होगा। Platform को रोके बिना लगातार सुधार कर पाना customers के लिए continuity को और मजबूत करता है।
सुधारों का विवरण
यह upgrade किसी specific feature names या version numbers से संचालित release के रूप में प्रस्तुत नहीं किया गया है। इसके बजाय, यह real-world Solana outcomes को प्रभावित करने वाले scenarios को इन layers में विभाजित करता है—connection initiation, TLS, L4/HTTP boundary, H1/H2 transport, cache, observability, failure behavior और long-term operational prerequisites—और platform को इस तरह update करता है कि ये layers बिना विरोधाभास के एक-दूसरे से जुड़ें।
नीचे हम शामिल किए गए improvements को customer experience और operational outcomes में उनके योगदान के आधार पर समझाते हैं।
Connection initiation और TLS handling में सुधार
हमने connection establishment के दौरान संभाले जाने वाले TLS context का विस्तार किया और structure को update किया, ताकि आवश्यक state को उचित रूप से retain और apply किया जा सके। इससे connection initiation के समय mismatched conditions और unnecessary retries की संभावना कम होती है।
हमने TLS handling—जिसमें certificate verification और hostname verification शामिल हैं—को भी reorganize किया है, ताकि security requirements पूरी हों और handshake failures या handling inconsistencies के कारण initiation losses के outcomes में cascade होने वाली conditions घटें। यह केवल security enhancement नहीं है; यह connection start से Solana workloads के processing में प्रवेश तक behavior को stable बनाने में योगदान देता है।
हमने TLS-adjacent behavior को observe और troubleshoot करना आसान बनाने वाले mechanisms को भी मजबूत किया है। जिन scenarios में initiation outcomes पर हावी रहती है, उनमें issues को reproduce करने, causes पहचानने और fixes को शीघ्र reflect करने की क्षमता experience quality बनाए रखने का महत्वपूर्ण साधन बन जाती है।
Unnecessary connections की early filtering से headroom बनाए रखना
हमने शुरुआती चरण में TCP connections को filter करने का mechanism शुरू किया है, ताकि illegitimate या unnecessary connections legitimate traffic पर दबाव डालने की कम संभावना रखें। Shared endpoints पर external factors या temporary skews के कारण connection requests अचानक बढ़ सकते हैं।
Early-stage filtering से legitimate connections के initiation पर stall होने की संभावना कम होती है और peak load के दौरान headroom उपलब्ध रहने की संभावना बढ़ती है। परिणामस्वरूप, concentrated-load scenarios में भी behavior के biased होने की संभावना घटती है और stable latency distribution के लिए conditions मजबूत होती हैं।
L4/HTTP boundary को reorganize करके connection model स्पष्ट करना
Network infrastructure HTTP पर समाप्त नहीं होता। Connection establishment और continuity L4 conditions पर निर्भर करते हैं, और उस layer की volatility higher-level protocol experience तक propagate होती है।
इस update में हमने L4 stream handling को abstract किया और structure को reorganize किया, ताकि connection model को अधिक स्पष्ट रूप से संभाला जा सके। इससे उन scenarios में consistent behavior बनाए रखना आसान होता है, जहाँ connections बढ़ते रहते हैं, client implementations अलग-अलग होती हैं और long-lived operation state transitions उत्पन्न करता है।
Retry behavior को भी इस तरह reorganize किया गया है कि short-lived volatility के user experience में cascade होने वाले patterns कम हों। Practical stability isolated failures को खत्म करने से कम और failure cascades को रोकने से अधिक संबंधित है।
HTTP/1.1 और HTTP/2 transport तथा long-run behavior में सुधार
हमने ऐसे measurements जोड़े हैं, जिनसे HTTP/1.1 और HTTP/2 में transferred data volume को consistent ढंग से track किया जा सकता है। इससे transport pipeline में stalls या bottlenecks कहाँ होते हैं, यह पहचानना आसान होता है; troubleshooting और fixes लागू करने की गति, दोनों बेहतर होती हैं।
हमने HTTP/2 body-write timeout behavior को भी reorganize किया है, ताकि concentrated load या long-lived streaming के दौरान unnatural stalls और hangs की संभावना कम हो। Long-run operation में ideal states का peak performance महत्वपूर्ण नहीं, बल्कि state transitions के दौरान behavior को collapse होने से रोकने की क्षमता महत्वपूर्ण है।
Idle timeout behavior और connection pool handling की भी समीक्षा की गई है, जिससे sustained runtime में जमा होने वाले instability factors हटाए जा सकें। HTTP/1.1 पक्ष पर हमने incomplete requests रखने वाले connections के safe shutdown behavior को reorganize किया है, जिससे resource usage और behavior—दोनों में volatility के sources कम होते हैं।
Cache control और operational quality में सुधार
हमने यह track करने की क्षमता बेहतर की है कि कोई asset cached क्यों नहीं है, जिससे cache behavior को समझाना आसान होता है। व्यवहार में निर्णायक बात यह नहीं कि caching मौजूद है, बल्कि यह है कि किन conditions में वह लागू होती है और किन conditions में हट जाती है।
हमने lock behavior, stale handling और revalidation patterns को reorganize किया है, ताकि peak load के दौरान contention होने पर experience degradation के cascade होने की संभावना कम हो। Cached assets की संख्या बढ़ने पर eviction controls को भी व्यवस्थित किया है और partial-content behaviors (जिसमें Range requests शामिल हैं) को refine किया है; इससे real-world workloads में unnecessary refetches और latency घटाने वाली conditions मजबूत होती हैं।
इन improvements से cache behavior के outlier बनने के cases कम होते हैं, जिससे customers को infrastructure-level uncertainty के आसपास operations design करने की आवश्यकता कम पड़ती है।
Failure behavior, logging और observability में सुधार
Failure behavior और logging को reorganize किया गया है, ताकि issues होने पर क्या हुआ, यह समझना आसान हो। ऐसे patterns कम किए गए हैं जिनमें downstream errors cache/transport behavior में cascade होकर experience को खराब करते हैं; इससे blast radius को localize करना आसान होता है।
Observability और troubleshooting improvements का उद्देश्य “zero incidents” का दावा करना नहीं, बल्कि incident होने पर time-to-recovery कम करना है। इससे peak-load और sustained-operation scenarios में risk घटता है।
Long-term operating prerequisites के रूप में dependency updates और security fixes
हमने long-term platform operation के prerequisites बनाए रखने के लिए dependency updates और security fixes शामिल किए हैं। इनमें minimum supported Rust version (MSRV) और CI alignment से जुड़े updates भी शामिल हैं, जो platform को लगातार evolve करने के लिए आवश्यक foundation को मजबूत करते हैं।
सुरक्षित ढंग से updates जारी रख पाने की क्षमता स्वयं long-term quality की एक requirement है।
Zero-downtime operations की ओर संक्रमण
पहले network configuration changes या platform upgrades के दौरान थोड़े समय का downtime हो सकता था। इस update के साथ हमने ऐसी architecture अपनाई है, जिसमें ये operations पूरी तरह zero downtime के साथ लागू किए जा सकते हैं।
Shared endpoints पर always-on connections होते हैं और लगातार ऐसे क्षण आते हैं जब timing महत्वपूर्ण होती है। थोड़े समय का downtime भी disconnects, reconnects और resync cascades trigger कर सकता है, और उसकी लागत outcomes तक propagate हो सकती है। Zero-downtime updates इन cascades की संभावना घटाते हैं और long-lived operations को fragmented होने से बचाते हैं।
साथ ही, ERPC के पास अब ऐसी operational conditions हैं, जिनसे observed issues को तेजी से improvements में बदला जा सकता है। Higher iteration frequency हमें production operations के भीतर volatility और edge-case behavior को लगातार समाप्त करने में सक्षम बनाती है।
Service के अनुसार प्रभाव
Solana RPC (HTTP / WebSocket)
Connection initiation, TLS, cache control और transport behavior में improvements data reads और transaction submission—दोनों को प्रभावित करते हैं। Day-to-day usability बनाए रखते हुए peak load के दौरान outcomes को bias करने वाले factors घटाए गए हैं और congestion में headroom बनाए रखने वाली conditions मजबूत की गई हैं।
Geyser gRPC
Long-lived streaming use के लिए connection continuity बेहतर हुई है। HTTP/2 transport, timeout consistency, connection pool health और expanded transport measurements मिलकर reconnect/resync costs के outcomes में propagate होने की संभावना घटाते हैं।
Shredstream (Direct Shreds)
Continuous delivery के लिए design किए गए connection management और initiation improvements के साथ conditions मजबूत की गई हैं, ताकि congestion में missing data या latency की संभावना कम हो। Detection और following के लिए stable continuity बनाए रखना आसान हो गया है।
R&D और production operations को जोड़ना
ERPC को शामिल करने वाले distributed systems foundation को Dutch government के WBSO program के अंतर्गत R&D project के रूप में मान्यता मिली है। ऐसी structure स्थापित की गई है, जिसमें operationally observed issues को research subjects के रूप में शामिल कर verification और iteration के जरिए सुधारा जा सकता है।
यह network foundation update ऐसा ही एक iteration है, जिसे सभी क्षेत्रों में लागू करके practical performance और stability में reflect किया गया है। Operations और R&D को connected रखना इस बात की prerequisite है कि production में देखी गई चीज़ों को one-off improvements पर रुकने के बजाय लगातार अगले update से जोड़ा जा सके।
ERPC में actual usage patterns, load variability और failure-mode behavior को repeated verification और improvement cycles में शामिल किया जाता है, जो network foundation की quality को क्रमशः बढ़ाते हैं। यह update R&D और production operations के उसी integrated framework के अंतर्गत execute किया गया है।
Customers के लिए सूचना
यह update पहले ही सभी क्षेत्रों और सभी shared endpoints पर लागू किया जा चुका है। मौजूदा ERPC customers को configuration या operations बदलने की आवश्यकता नहीं है। Pricing, specifications, authentication या rate limits में कोई बदलाव नहीं है।
क्योंकि shared endpoints को short spikes और long-lived connections दोनों को एक साथ sustain करना होता है, इसलिए conditions को reorganize किया गया है ताकि mixed workloads के तहत behavior के biased होने की संभावना कम हो। Operations के दौरान configuration changes या platform updates होने पर भी changes zero downtime के साथ लागू किए जाते हैं; इसलिए customers को connection fragmentation या resync-by-design के लिए योजना बनाने की आवश्यकता नहीं है।
Architecture, workload-specific optimization या operational feedback से जुड़े प्रश्नों के लिए Validators DAO के official Discord के माध्यम से संपर्क करें।
Production observations और feedback को लगातार improvements से जोड़कर ERPC ने अपने foundation की quality को क्रमशः बढ़ाया है। हम zero downtime के साथ improvements accumulate करते रहेंगे और ऐसा network infrastructure प्रदान करते रहेंगे, जो real-world Solana outcomes को sustain करे।
Validators DAO Official Discord: https://discord.gg/C7ZQSrCkYR
ERPC Official Site: https://erpc.global/hi
