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Non così in fretta, gli “Eth-killer” sono così veloci come dicono?

by Tim

I cosiddetti “Eth-killer”, blockchain Layer-1 in competizione con Ethereum, si suppone siano molto più veloci e molto più economici. Mentre questo è vero per le tariffe, gli Eth-killer sono davvero così veloci come dicono di essere?

Per alcuni anni, Ethereum ha regnato da solo come l’unica blockchain realistica per contratti intelligenti sul pianeta. Chi utilizzava la blockchain o sviluppava applicazioni per essa, non aveva altra scelta che accettare le proprietà tecniche e le caratteristiche del sistema Ethereum. Ma almeno Ethereum era un salto tecnico rispetto a Bitcoin, e considerevolmente più veloce, anche se era, ed è tuttora, una grandezza più complessa.

Le prestazioni sono raramente sufficienti, e più utenti e applicazioni arrivavano su Ethereum, più diventava evidente che il throughput della blockchain non sarebbe stato sufficiente per alimentare milioni di applicazioni e utenti.

Cinque “Eth-killer” TPS medi su 30 giorni

Questa è, naturalmente, la principale forza trainante di tutti i cosiddetti Eth-killer – blockchain concorrenti di layer-1 che si concentrano su prestazioni migliori, in termini di prezzo e throughput, di quelle che si possono trovare su Ethereum layer-1. L’enfasi sul layer-1 è importante perché la risposta dell’ecosistema Ethereum è quella di sviluppare blockchains layer-2 che migliorano notevolmente il lato delle prestazioni dell’esperienza dell’utente.

In questo articolo, analizziamo cinque Eth-killer – Avalanche, Binance Smart Chain BSC, Fantom, Polygon e Solana – e calcoliamo la metrica delle transazioni medie al secondo tps su un periodo di 30 giorni, e confrontiamo i risultati con il TPS di Ethereum.

Per fare i calcoli, usiamo i dati dei block explorer per ogni blockchain. Calcoliamo il numero medio di calcoli al giorno, e dividiamo questo numero con 86.400, il numero di secondi al giorno, per darci il numero di transazioni al secondo.

Avalanche C-Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

Avalanche C-Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)


Avalanche, la cui tecnologia è costruita sulla Ethereum Virtual Machine EVM, ha prodotto il primo blocco il 24 settembre 2020. La popolarità del sistema è veramente decollata a metà agosto, quasi un anno dopo. Secondo il sito ufficiale del progetto Avalanche, la rete può spingere più di 4500 transazioni al secondo. I nostri calcoli, tuttavia, mostrano che il numero medio di transazioni al secondo, negli ultimi 30 giorni, è di 8,21 tps.

BSC mantiene quasi quello che promette

Il secondo Eth-killer nella nostra analisi è Binance Smart Chain, BSC, che si basa anche sull’Ethereum EVM. Secondo Binance il tempo di blocco di BSC è di circa tre secondi, il che significa che la blockchain dovrebbe essere in grado di gestire circa 160 tps. Il throughput medio effettivo negli ultimi 30 giorni è abbastanza vicino alla cifra ufficiale, in quanto abbiamo calcolato che la media è di 70 tps.

Binance Smart Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

Binance Smart Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)


Fantom è una “piattaforma smart contract veloce e ad alta velocità open-source per asset digitali e dApps”, secondo il sito web del progetto. La blockchain si dice sia capace di 4000 tps, ma la nostra analisi mostra che Fantom ha consegnato in media 13 transazioni al secondo negli ultimi 30 giorni.

Fantom Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

Fantom Daily Transactions (Source: snowtrace.io)


Il quarto “Eth-killer” nella nostra analisi e confronto è Polygon, che è una cosiddetta catena laterale di Ethereum. Sarebbe un po’ esagerato chiamare Polygon un Eth-killer in quanto il progetto è strettamente associato a Ethereum. La tecnologia di Polygon si basa sull’EVM di Ethereum, e parallelamente alla catena laterale di Polygon, Polygon sta anche sviluppando e acquisendo blockchain Ethereum layer-2.

Polygon PoS Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

Polygon PoS Chain Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

No 30-day data from Solana

La rete Polygon si dice sia in grado di elaborare da 6500 a 7200 transazioni al secondo. La nostra analisi mostra che il throughput medio effettivo negli ultimi 30 giorni era di 53 transazioni al secondo.


Solana è forse il più micidiale di tutti gli Eth-killer; la rete è diventata eccezionalmente popolare tra i collezionisti di NFT. Le blockchain di Solana vantano un throughput di ben 50.000 tps. Nel caso di Solana non siamo stati in grado di scaricare dati per un periodo di 30 giorni. I diversi esploratori di blocchi Solana mostrano statistiche di transazioni dal vivo, transazioni accumulate e throughput corrente. Queste statistiche mostrano che il sistema Solana elabora circa 1500-2500 tps, che è buono, ma non si avvicina ai 50.000 tps.

E Ethereum allora? Beh, la piattaforma originale di contratti intelligenti dice che può elaborare 14 transazioni al secondo, ed effettua 14 transazioni al secondo. In effetti, sta lavorando al suo massimo per tutto il tempo, e lo ha fatto per molto tempo.

Ethereum Daily Transactions (Source: snowtrace.io)

Ethereum Daily Transactions (Source: snowtrace.io)


Si può sostenere che gli “Eth-killer”, tranne forse Solana, non stanno lavorando alla loro rispettiva capacità massima. Ma questo non può essere il caso di Avalanche e BSC – questi sono ecosistemi sempre più popolari con molte applicazioni e molti utenti.

Throughput non è la stessa cosa di una buona esperienza utente

Si dovrebbe anche sottolineare che il throughput delle transazioni non è la stessa cosa della finalizzazione veloce – quest’ultima, il tempo alla finalizzazione o TTF, è molto più importante per l’esperienza dell’utente. Per esempio, anche se Avalanche ha elaborato in media 8,21 transazioni al secondo, ed Ethereum ne ha elaborate 14, il TTF su Avalanche è meno di un secondo, e oltre 20 secondi su Ethereum.

Gli “Eth-killer” sono più veloci di Ethereum? Sì, soprattutto quando si tratta di esperienza utente, per non parlare delle commissioni di rete, tuttavia forse dovremmo smettere di fissare le cifre delle prestazioni promesse e iniziare a guardare le prestazioni reali e l’esperienza utente.

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