DAG définition
En théorie des graphes, un graphe orienté acyclique (en anglais directed acyclic graph ou DAG), est un graphe orienté qui ne possède pas de circuit.
Les réseaux Bitcoin et Ethereum ont été submergés par le nombre de transactions toujours plus croissant. Les frais de transaction Bitcoin, au départ négligeables, ont augmenté jusqu’à atteindre dans certains cas 50 USD par transaction.
Par ailleurs, les délais de traitement étaient compris entre quelques minutes à plusieurs heures. Effectivement ces limites de la technologie blockchain posent problème pour l’avenir. En raison de sa nature linéaire, plus une blockchain est grande, plus la validation des transactions est longue.
L’approche non linéaire des DAG garantit que plus les réseaux sont grands, plus les transactions sont validées rapidement.
En effet, les DAG ont le potentiel de résoudre certains des problèmes auxquels sont confrontés Bitcoin, Ethereum et d’autres cryptomonnaies.
Utilisation de la technologie DAG
La cryptomonnaie la plus connue reposant sur la technologie DAG est actuellement IOTA, une plateforme qui promet des transactions très rapides et peu onéreuses pouvant être utilisées pour des paiements ou des transactions à grande vitesse de données entre périphériques connectés.
Un DAG, c’est comme une blockchain dans le où qu’il s’agit d’un type de base de données : un moyen de stocker des informations (ou des transactions) d’une manière spécifique.
Cependant contrairement à la blockchain, le stockage ne se fait pas de manière linéaire. Comme un arbre généalogique, le graphique ne peut aller que dans une direction, et il ne peut pas aller dans des boucles acycliques.
Fonctionnement technique
La blockchain exige que chacune de ses transactions précédentes valide ses nouvelles transactions. Avec le DAG, ce processus ne commence pour une transaction que celle qui la précédait.
Les nouvelles transactions dans les graphes acycliques nécessitent la validation de seulement deux autres transactions. Cela suffit pour assurer la confiance de la première à la suivante.
Ainsi, le déploiement de bases de données de graphes acycliques multi-maîtres permet aux parties de vérifier facilement les transactions. Dans ces transactions la dernière contient l’ensemble de l’historique de toutes les parties.