Od burzy likwidacyjnej do awarii chmury: kryzysowy moment infrastruktury kryptowalutowej

Oryginalny tytuł: Crypto Infrastructure is Far From Perfect

Oryginalny autor: YQ, KOL kryptowalutowy

Oryginalny tłumacz: AididiaoJP, Foresight News

Amazon Web Services ponownie doświadczył poważnej awarii, poważnie wpływając na infrastrukturę kryptowalutową. Problemy z AWS w regionie US East 1 (centrum danych w Północnej Wirginii) doprowadziły do paraliżu Coinbase oraz dziesiątek innych głównych platform kryptowalutowych, w tym Robinhood, Infura, Base i Solana.

AWS przyznał się do „zwiększonego wskaźnika błędów” wpływającego na Amazon DynamoDB i EC2, które są kluczowymi usługami baz danych i obliczeniowymi, na których polegają tysiące firm. Ta awaria stanowi natychmiastowe i wyraziste potwierdzenie głównej tezy tego artykułu: zależność infrastruktury kryptowalutowej od scentralizowanych dostawców usług chmurowych tworzy systemowe luki, które wielokrotnie ujawniają się pod presją.

Ten moment jest szczególnie pouczający. Zaledwie dziesięć dni po ujawnieniu awarii infrastruktury na poziomie platformy handlowej przez kaskadowe likwidacje o wartości 1.93 billions dolarów, dzisiejsza awaria AWS pokazuje, że problem wykracza poza pojedynczą platformę i sięga do podstawowej warstwy infrastruktury chmurowej. Gdy AWS zawodzi, efekt domina dotyka jednocześnie scentralizowanych giełd, „zdecentralizowanych” platform zależnych od centralnych usług oraz niezliczonych innych usług.

To nie jest odosobniony incydent, lecz wzorzec. Poniższa analiza dokumentuje podobne awarie AWS z kwietnia 2025, grudnia 2021 i marca 2017, z których każda prowadziła do paraliżu głównych usług kryptowalutowych. Pytanie nie brzmi, czy nastąpi kolejna awaria infrastruktury, lecz kiedy i co ją wywoła.

Kaskadowe likwidacje 10-11 października 2025: Studium przypadku

Kaskadowe likwidacje z 10-11 października 2025 stanowią pouczające studium przypadku wzorca awarii infrastruktury. O godzinie 20:00 UTC ważne ogłoszenie geopolityczne wywołało wyprzedaż na całym rynku. W ciągu godziny doszło do likwidacji o wartości 6 billions dolarów. Do otwarcia rynków azjatyckich z 1.6 miliona kont traderów zniknęły pozycje lewarowane o wartości 19.3 billions dolarów.

Rys. 1: Oś czasu kaskadowych likwidacji w październiku 2025

Ten interaktywny wykres pokazuje dramatyczny postęp likwidacji w ujęciu godzinowym. W samej pierwszej godzinie zniknęło 6 billions dolarów, a w drugiej godzinie, gdy efekt kaskadowy przyspieszył, było jeszcze gorzej. Wizualizacja pokazuje:

· 20:00-21:00: Początkowy szok – zlikwidowano 6 billions dolarów (obszar czerwony)

· 21:00-22:00: Szczyt kaskady – 4.2 billions dolarów, w tym momencie zaczęto ograniczać API

· 22:00-04:00: Okres pogłębiającego się kryzysu – zlikwidowano 9.1 billions dolarów na rynku o niskiej płynności

· Kluczowe punkty zwrotne: ograniczenia prędkości API, wycofanie market makerów, spłycenie księgi zleceń

Skala tego wydarzenia była co najmniej o rząd wielkości większa niż jakiekolwiek wcześniejsze wydarzenie na rynku kryptowalut, a porównania historyczne pokazują skokowy charakter tego incydentu:

Rys. 2: Porównanie historycznych wydarzeń likwidacyjnych

Wykres słupkowy dramatycznie ilustruje wyjątkowość wydarzenia z października 2025:

· Marzec 2020 (COVID): 1.2 billions dolarów

· Maj 2021 (krach): 1.6 billions dolarów

· Listopad 2022 (FTX): 1.6 billions dolarów

· Październik 2025: 19.3 billions dolarów, czyli 16 razy więcej niż poprzedni rekord

Jednak liczby likwidacji to tylko część historii. Bardziej interesujące są mechanizmy: jak zewnętrzne wydarzenie rynkowe wywołało ten konkretny wzorzec awarii? Odpowiedź ujawnia systemowe słabości w infrastrukturze scentralizowanych giełd i projektowaniu protokołów blockchain.

Awarie off-chain: Architektura scentralizowanych giełd

Przeciążenie infrastruktury i ograniczenia prędkości

API giełd wdrażają ograniczenia prędkości, aby zapobiegać nadużyciom i zarządzać obciążeniem serwerów. W normalnych warunkach te limity pozwalają na legalny handel, jednocześnie blokując potencjalne ataki. W okresach ekstremalnej zmienności, gdy tysiące traderów jednocześnie próbują dostosować swoje pozycje, te same ograniczenia stają się wąskim gardłem.

CEX ograniczają powiadomienia o likwidacji do jednego zlecenia na sekundę, nawet gdy przetwarzają tysiące zleceń na sekundę. Podczas październikowego wydarzenia kaskadowego spowodowało to brak przejrzystości. Użytkownicy nie mogli określić rzeczywistej skali kaskady w czasie rzeczywistym. Narzędzia monitorujące stron trzecich pokazywały setki likwidacji na minutę, podczas gdy oficjalne źródła danych znacznie mniej.

Ograniczenia prędkości API uniemożliwiły traderom modyfikowanie pozycji w kluczowej pierwszej godzinie, żądania połączeń wygasały, a składanie zleceń kończyło się niepowodzeniem. Zlecenia stop loss nie były realizowane, a zapytania o pozycje zwracały nieaktualne dane – to wąskie gardło infrastrukturalne przekształciło wydarzenie rynkowe w kryzys operacyjny.

Tradycyjne giełdy konfigurują infrastrukturę z marginesem bezpieczeństwa ponad normalne obciążenie. Jednak normalne obciążenie i obciążenie pod presją to zupełnie inne rzeczy – średni dzienny wolumen nie przewiduje dobrze szczytowego zapotrzebowania. Podczas wydarzenia kaskadowego wolumen handlu wzrósł 100-krotnie lub więcej, a zapytania o dane pozycji wzrosły 1000-krotnie, ponieważ każdy użytkownik jednocześnie sprawdzał swoje konto.

Rys. 4.5: Wpływ awarii AWS na usługi kryptowalutowe

Automatycznie skalowana infrastruktura chmurowa pomaga, ale nie reaguje natychmiast – uruchomienie dodatkowych replik bazy danych zajmuje kilka minut. Utworzenie nowych instancji API Gateway trwa kilka minut. W tym czasie systemy margin nadal oznaczają wartość pozycji na podstawie uszkodzonych danych cenowych z przeciążonej księgi zleceń.

Manipulacja wyroczniami i luki w wycenie

Podczas październikowego wydarzenia kaskadowego ujawnił się kluczowy wybór projektowy w systemach margin: niektóre giełdy do obliczania wartości zabezpieczenia używają cen z własnego rynku spot, a nie zewnętrznych strumieni danych z wyroczni. W normalnych warunkach arbitrażyści utrzymują zgodność cen między różnymi miejscami. Jednak pod presją infrastrukturalną to sprzężenie się załamuje.

Rys. 3: Schemat manipulacji wyrocznią

Ten interaktywny schemat wizualizuje pięć etapów wektora ataku:

· Początkowa wyprzedaż: wywarcie presji sprzedażowej o wartości 60 millions dolarów na USDe

· Manipulacja ceną: USDe na jednej giełdzie spada z 1.00 USD do 0.65 USD

· Awaria wyroczni: system margin używa uszkodzonego wewnętrznego strumienia cen

· Kaskadowe wyzwalanie: zabezpieczenie zostaje zaniżone, rozpoczynają się przymusowe likwidacje

· Wzmocnienie: łącznie 19.3 billions dolarów likwidacji (wzmocnienie 322x)

Atak wykorzystał ustawienie Binance, które do wyceny zabezpieczeń syntetycznych używa cen rynku spot. Gdy atakujący wrzucił 60 millions dolarów USDe do stosunkowo płytkiej księgi zleceń, cena spot spadła z 1.00 USD do 0.65 USD. System margin, skonfigurowany do wyceny zabezpieczenia według ceny spot, obniżył wartość wszystkich pozycji zabezpieczonych USDe o 35%. To wywołało wezwania do uzupełnienia depozytu zabezpieczającego i przymusowe likwidacje tysięcy kont.

Te likwidacje wymusiły kolejne zlecenia sprzedaży na tym samym rynku o niskiej płynności, jeszcze bardziej obniżając cenę. System margin obserwował te niższe ceny i oznaczał wartość kolejnych pozycji, a sprzężenie zwrotne przekształciło presję sprzedażową 60 millions dolarów w 19.3 billions dolarów przymusowych likwidacji.

Rys. 4: Sprzężenie zwrotne kaskadowych likwidacji

Ten wykres sprzężenia zwrotnego ilustruje samowzmacniający się charakter kaskady:

Spadek ceny → wyzwolenie likwidacji → przymusowa sprzedaż → dalszy spadek ceny → [cykl się powtarza]

Gdyby zastosowano odpowiednio zaprojektowany system wyroczni, ten mechanizm by nie zadziałał. Gdyby Binance używał średniej ważonej czasowo ceny (TWAP) z wielu giełd, chwilowa manipulacja ceną nie wpłynęłaby na wycenę zabezpieczenia. Gdyby korzystali ze strumieni danych agregowanych z Chainlink lub innych wyroczni wieloźródłowych, atak by się nie powiódł.

Incydent z wBETH sprzed czterech dni ujawnił podobną lukę. wBETH powinien być wymienialny 1:1 z ETH. Podczas wydarzenia kaskadowego płynność wyczerpała się, a rynek spot wBETH/ETH wykazał 20% dyskonto. System margin odpowiednio zaniżył wycenę zabezpieczenia wBETH, wywołując likwidacje pozycji, które były w pełni zabezpieczone bazowym ETH.

Mechanizm automatycznego zmniejszania pozycji (ADL)

Gdy likwidacje nie mogą zostać przeprowadzone po bieżącej cenie rynkowej, giełda wdraża automatyczne zmniejszanie pozycji (ADL), przenosząc straty na zyskownych traderów. ADL wymusza zamknięcie zyskownych pozycji po bieżącej cenie, aby pokryć lukę po zlikwidowanych pozycjach.

Podczas październikowego wydarzenia kaskadowego Binance zastosował ADL na wielu parach handlowych. Traderzy posiadający zyskowne pozycje długie zostali przymusowo zamknięci – nie z powodu własnych błędów zarządzania ryzykiem, lecz dlatego, że pozycje innych traderów stały się niewypłacalne.

ADL odzwierciedla podstawowy wybór architektoniczny w scentralizowanym handlu instrumentami pochodnymi. Giełda gwarantuje, że sama nie poniesie strat. Oznacza to, że straty muszą ponieść:

· Fundusz ubezpieczeniowy (środki zarezerwowane przez giełdę na pokrycie luk likwidacyjnych)

· ADL (przymusowe zamknięcie pozycji zyskownych traderów)

· Straty społeczne (rozłożenie strat na wszystkich użytkowników)

Wielkość funduszu ubezpieczeniowego w stosunku do otwartych pozycji decyduje o częstotliwości ADL. Fundusz ubezpieczeniowy Binance w październiku 2025 wynosił około 2 billions dolarów. Wobec 4 billions dolarów otwartych pozycji na kontraktach perpetual BTC, ETH i BNB dawało to 50% pokrycia. Jednak podczas wydarzenia kaskadowego łączna wartość otwartych pozycji na wszystkich parach przekroczyła 20 billions dolarów. Fundusz nie był w stanie pokryć luki.

Po wydarzeniu kaskadowym w październiku Binance ogłosił, że gdy łączna wartość otwartych pozycji utrzymuje się poniżej 4 billions dolarów, gwarantują brak ADL na kontraktach BTC, ETH i BNB USDⓈ-M. Tworzy to strukturę zachęt: giełda może utrzymywać większy fundusz ubezpieczeniowy, by uniknąć ADL, ale wiąże się to z zamrożeniem kapitału, który mógłby być użyty do generowania zysków.

Awarie on-chain: Ograniczenia protokołów blockchain

Wykres słupkowy porównuje czas przestojów podczas różnych zdarzeń:

· Solana (luty 2024): 5 godzin – wąskie gardło przepustowości głosowania

· Polygon (marzec 2024): 11 godzin – niezgodność wersji walidatorów

· Optimism (czerwiec 2024): 2,5 godziny – przeciążenie sequencera (airdrop)

· Solana (wrzesień 2024): 4,5 godziny – atak spamowy transakcjami

· Arbitrum (grudzień 2024): 1,5 godziny – awaria dostawcy RPC

Rys. 5: Główne awarie sieci – analiza czasu trwania

Solana: Wąskie gardło konsensusu

Solana doświadczyła wielu awarii w latach 2024-2025. Awaria z lutego 2024 trwała około 5 godzin, a z września 2024 – 4-5 godzin. Obie wynikały z podobnych przyczyn: sieć nie była w stanie obsłużyć wolumenu transakcji podczas ataku spamowego lub ekstremalnej aktywności.

Szczegóły z rys. 5: Awaria Solany (luty – 5 godzin, wrzesień – 4,5 godziny) podkreślają powtarzający się problem odporności sieci pod presją.

Architektura Solany została zoptymalizowana pod kątem przepustowości. W idealnych warunkach sieć obsługuje 3 000–5 000 transakcji na sekundę i zapewnia finalność poniżej sekundy. Ta wydajność jest o rząd wielkości wyższa niż Ethereum. Jednak podczas wydarzeń stresowych ta optymalizacja tworzy luki.

Wrześniowa awaria w 2024 roku była spowodowana falą spamowych transakcji, które przeciążyły mechanizm głosowania walidatorów. Walidatorzy Solany muszą głosować nad blokami, aby osiągnąć konsensus. W normalnych warunkach walidatorzy priorytetowo traktują transakcje głosowania, by zapewnić postęp konsensusu. Jednak protokół wcześniej traktował transakcje głosowania tak samo jak zwykłe transakcje na rynku opłat.

Gdy mempool zapełnił się milionami spamowych transakcji, walidatorzy mieli trudności z propagacją transakcji głosowania. Bez wystarczającej liczby głosów bloki nie mogły zostać sfinalizowane. Bez finalizacji bloków łańcuch się zatrzymał. Użytkownicy z oczekującymi transakcjami widzieli je zablokowane w mempoolu. Nowe transakcje nie mogły być składane.

StatusGator odnotował wiele awarii usług Solany w latach 2024-2025, których Solana nigdy oficjalnie nie potwierdziła. Powoduje to asymetrię informacyjną. Użytkownicy nie mogą odróżnić lokalnych problemów z połączeniem od problemów ogólnosieciowych. Usługi monitorujące stron trzecich zapewniają rozliczalność, ale platformy powinny utrzymywać pełne strony statusu.

Ethereum: Eksplozja opłat za gas

Ethereum doświadczyło ekstremalnych wzrostów opłat za gas podczas boomu DeFi w 2021 roku – opłaty za proste transfery przekraczały 100 USD, a za złożone interakcje ze smart kontraktami 500-1000 USD. Te opłaty uczyniły sieć nieużyteczną dla mniejszych transakcji, a jednocześnie umożliwiły inny wektor ataku: wydobycie MEV.

Rys. 7: Koszty transakcji podczas przeciążenia sieci

Ten wykres liniowy dramatycznie pokazuje wzrost opłat za gas na różnych sieciach podczas wydarzeń stresowych:

· Ethereum: 5 USD (normalnie) → 450 USD (szczytowe przeciążenie) – wzrost 90x

· Arbitrum: 0,50 USD → 15 USD – wzrost 30x

· Optimism: 0,30 USD → 12 USD – wzrost 40x

Wizualizacja pokazuje, że nawet rozwiązania Layer 2 doświadczyły znacznych wzrostów opłat za gas, choć z niższego poziomu wyjściowego.

Maksymalna wartość do wydobycia (MEV) opisuje zyski, które walidatorzy mogą uzyskać poprzez zmianę kolejności, włączanie lub wykluczanie transakcji. W środowisku wysokich opłat za gas MEV staje się szczególnie opłacalne. Arbitrażyści ścigają się, by wyprzedzić duże transakcje DEX, a boty likwidacyjne walczą o pierwszeństwo w likwidacji niedozabezpieczonych pozycji. Ta konkurencja objawia się wojną licytacyjną na opłaty za gas.

Użytkownicy chcący mieć pewność, że ich transakcja zostanie uwzględniona podczas przeciążenia, muszą przelicytować boty MEV. Powoduje to sytuacje, w których opłata transakcyjna przekracza wartość samej transakcji. Chcesz odebrać swój airdrop o wartości 100 USD? Zapłać 150 USD opłaty za gas. Musisz dodać zabezpieczenie, by uniknąć likwidacji? Konkuruj z botami płacącymi 500 USD za priorytet.

Limit gas Ethereum ogranicza całkowitą ilość obliczeń na blok. Podczas przeciążenia użytkownicy licytują o ograniczoną przestrzeń blokową. Rynek opłat działa zgodnie z założeniem: wyższa oferta daje pierwszeństwo. Jednak ten projekt sprawia, że sieć staje się coraz droższa w okresach wysokiego użycia – czyli wtedy, gdy użytkownicy najbardziej potrzebują dostępu.

Rozwiązania Layer 2 próbują rozwiązać ten problem, przenosząc obliczenia off-chain, jednocześnie dziedzicząc bezpieczeństwo Ethereum poprzez okresowe rozliczenia. Optimism, Arbitrum i inne rollupy przetwarzają tysiące transakcji off-chain, a następnie przesyłają skompresowane dowody do Ethereum. Ta architektura skutecznie obniża koszty transakcji w normalnych warunkach.

Layer 2: Wąskie gardło sequencera

Jednak rozwiązania Layer 2 wprowadzają nowe wąskie gardła. Optimism doświadczył awarii w czerwcu 2024, gdy 250 000 adresów jednocześnie odbierało airdrop. Sequencer, komponent sortujący transakcje przed przesłaniem ich do Ethereum, został przeciążony, a użytkownicy przez kilka godzin nie mogli składać transakcji.

Ta awaria pokazuje, że przeniesienie obliczeń off-chain nie eliminuje wymagań infrastrukturalnych. Sequencer musi obsłużyć napływające transakcje, posortować je, wykonać i wygenerować dowody oszustwa lub ZK dla rozliczenia na Ethereum. Pod ekstremalnym ruchem sequencer napotyka te same wyzwania skalowania co niezależny blockchain.

Konieczne jest utrzymanie dostępności wielu dostawców RPC. Jeśli główny dostawca zawiedzie, użytkownicy powinni płynnie przełączyć się na alternatywę. Podczas awarii Optimism niektórzy dostawcy RPC działali, inni nie. Użytkownicy portfeli domyślnie połączonych z niedziałającym dostawcą nie mogli wchodzić w interakcje z łańcuchem, nawet jeśli sam łańcuch był online.

Awaria AWS wielokrotnie ujawniała scentralizowane ryzyko infrastrukturalne w ekosystemie kryptowalut:

· 20 października 2025 (dzisiaj): awaria regionu US East 1 wpływa na Coinbase, a także Venmo, Robinhood i Chime. AWS przyznaje zwiększony wskaźnik błędów usług DynamoDB i EC2.

· Kwiecień 2025: awaria regionalna jednocześnie wpływa na Binance, KuCoin i MEXC. Gdy ich komponenty hostowane na AWS zawodzą, wiele głównych giełd staje się niedostępnych.

· Grudzień 2021: awaria regionu US East 1 powoduje paraliż Coinbase, Binance.US i „zdecentralizowanej” giełdy dYdX na 8-9 godzin, jednocześnie wpływając na magazyny Amazona i główne serwisy streamingowe.

· Marzec 2017: awaria S3 uniemożliwia użytkownikom logowanie do Coinbase i GDAX przez pięć godzin, towarzysząc szeroko zakrojonym awariom internetu.

Wzorzec jest jasny: te giełdy hostują kluczowe komponenty na infrastrukturze AWS. Gdy AWS doświadcza awarii regionalnej, wiele głównych giełd i usług staje się jednocześnie niedostępnych. Użytkownicy nie mogą uzyskać dostępu do środków, realizować transakcji ani modyfikować pozycji podczas awarii – właśnie wtedy, gdy zmienność rynku może wymagać natychmiastowego działania.

Polygon: Niezgodność wersji konsensusu

Polygon (dawniej Matic) doświadczył 11-godzinnej awarii w marcu 2024 roku. Przyczyną była niezgodność wersji walidatorów – niektórzy uruchamiali starsze wersje oprogramowania, inni zaktualizowane. Te wersje inaczej obliczały przejścia stanu.

Szczegóły z rys. 5: Awaria Polygon (11 godzin) była najdłuższą z analizowanych głównych incydentów, podkreślając powagę awarii konsensusu.

Gdy walidatorzy dochodzą do różnych wniosków co do poprawnego stanu, konsensus zawodzi, a łańcuch nie może produkować nowych bloków, ponieważ walidatorzy nie mogą się zgodzić co do ich ważności. Powstaje impas: walidatorzy na starej wersji odrzucają bloki produkowane przez nową wersję i odwrotnie.

Rozwiązanie wymaga skoordynowanej aktualizacji walidatorów, ale podczas awarii koordynacja ta zajmuje czas. Każdego operatora walidatora trzeba powiadomić, wdrożyć właściwą wersję oprogramowania i ponownie uruchomić walidator. W zdecentralizowanej sieci z setkami niezależnych walidatorów taka koordynacja zajmuje godziny lub dni.

Hard forki zwykle są wyzwalane przez wysokość bloku. Wszyscy walidatorzy aktualizują się przed określoną wysokością, zapewniając jednoczesną aktywację, ale wymaga to wcześniejszej koordynacji. Stopniowe aktualizacje, gdy walidatorzy przyjmują nową wersję po kolei, niosą ryzyko dokładnie takiej niezgodności wersji, która doprowadziła do awarii Polygon.

Kompromisy architektoniczne

Rys. 6: Trylemat blockchain – decentralizacja vs wydajność

Ten wykres punktowy wizualizuje mapowanie różnych systemów na dwóch kluczowych wymiarach:

· Bitcoin: wysoka decentralizacja, niska wydajność

· Ethereum: wysoka decentralizacja, średnia wydajność

· Solana: średnia decentralizacja, wysoka wydajność

· Binance (CEX): minimalna decentralizacja, maksymalna wydajność

· Arbitrum/Optimism: średnio-wysoka decentralizacja, średnia wydajność

Kluczowy wniosek: żaden system nie osiąga jednocześnie maksymalnej decentralizacji i wydajności – każdy projekt to przemyślany kompromis dla różnych zastosowań.

Scentralizowane giełdy osiągają niskie opóźnienia dzięki prostocie architektury – silnik dopasowujący przetwarza zlecenia w mikrosekundach, a stan istnieje w scentralizowanej bazie danych. Brak narzutu protokołu konsensusu, ale ta prostota tworzy pojedynczy punkt awarii – pod presją awarie kaskadowe rozprzestrzeniają się przez ściśle powiązane systemy.

Protokoły zdecentralizowane rozpraszają stan między walidatorami, eliminując pojedynczy punkt awarii. Łańcuchy o wysokiej przepustowości zachowują tę właściwość podczas awarii (środki nie są tracone, tylko aktywność jest tymczasowo wstrzymana). Jednak osiągnięcie konsensusu między rozproszonymi walidatorami wprowadza narzut obliczeniowy – walidatorzy muszą się zgodzić przed finalizacją przejścia stanu. Gdy walidatorzy uruchamiają niekompatybilne wersje lub napotykają ogromny ruch, proces konsensusu może się tymczasowo zatrzymać.

Dodanie replik zwiększa odporność na błędy, ale podnosi koszty koordynacji. W systemach odpornych na błędy bizantyjskie każdy dodatkowy walidator zwiększa narzut komunikacyjny. Architektury o wysokiej przepustowości minimalizują ten narzut dzięki zoptymalizowanej komunikacji walidatorów, osiągając wysoką wydajność, ale są podatne na określone typy ataków. Architektury nastawione na bezpieczeństwo priorytetowo traktują różnorodność walidatorów i solidność konsensusu, ograniczając przepustowość warstwy bazowej, ale maksymalizując odporność.

Rozwiązania Layer 2 próbują zapewnić obie te cechy dzięki architekturze warstwowej. Dziedziczą bezpieczeństwo Ethereum poprzez rozliczenia L1, a jednocześnie oferują wysoką przepustowość dzięki obliczeniom off-chain. Jednak wprowadzają nowe wąskie gardła na poziomie sequencera i RPC, pokazując, że złożoność architektury rozwiązuje jedne problemy, ale tworzy nowe wzorce awarii.

Skalowanie pozostaje podstawowym problemem

Te wydarzenia ujawniają spójny wzorzec: systemy są konfigurowane pod kątem normalnego obciążenia, a następnie katastrofalnie zawodzą pod presją. Solana skutecznie obsługiwała zwykły ruch, ale załamała się przy wzroście wolumenu o 10 000%. Opłaty za gas Ethereum były rozsądne, dopóki adopcja DeFi nie wywołała przeciążenia. Infrastruktura Optimism działała dobrze, dopóki 250 000 adresów nie odebrało jednocześnie airdropu. API Binance działało poprawnie podczas normalnego handlu, ale zostało ograniczone podczas kaskadowych likwidacji.

Wydarzenie z października 2025 pokazuje tę dynamikę na poziomie giełdy. Podczas normalnej pracy limity prędkości API i połączeń z bazą danych Binance są wystarczające, ale podczas kaskadowych likwidacji, gdy każdy trader jednocześnie próbuje dostosować pozycję, te limity stają się wąskim gardłem. System margin, zaprojektowany do ochrony giełdy poprzez przymusowe likwidacje, w najgorszym momencie tworzy przymusowych sprzedających, potęgując kryzys.

Automatyczne skalowanie nie zapewnia wystarczającej ochrony przed skokowym wzrostem obciążenia. Uruchomienie dodatkowych serwerów trwa kilka minut – w tym czasie system margin oznacza wartość pozycji na podstawie uszkodzonych danych cenowych z płytkiej księgi zleceń, a gdy nowa pojemność jest dostępna, reakcja łańcuchowa już się rozprzestrzeniła.

Nadmierna alokacja zasobów na rzadkie wydarzenia stresowe jest kosztowna podczas normalnej pracy. Operatorzy giełd optymalizują pod kątem typowego obciążenia, akceptując sporadyczne awarie jako ekonomicznie uzasadnione. Koszt przestoju jest przenoszony na użytkowników, którzy podczas kluczowych ruchów rynkowych doświadczają likwidacji, zablokowanych transakcji lub braku dostępu do środków.

Ulepszenia infrastruktury

Rys. 8: Rozkład wzorców awarii infrastruktury (2024-2025)

Wykres kołowy przyczyn źródłowych pokazuje:

· Przeciążenie infrastruktury: 35% (najczęstsze)

· Przeciążenie sieci: 20%

· Awaria konsensusu: 18%

· Manipulacja wyrocznią: 12%

· Problemy z walidatorami: 10%

· Luki w smart kontraktach: 5%

Kilka zmian architektonicznych może zmniejszyć częstotliwość i dotkliwość awarii, choć każda wiąże się z kompromisami:

Oddzielenie systemów wyceny i likwidacji

Październikowy problem częściowo wynikał ze sprzężenia obliczeń margin z cenami rynku spot. Użycie kursu wymiany zamiast ceny spot dla aktywów opakowanych mogłoby zapobiec błędnej wycenie wBETH. Ogólniej, kluczowe systemy zarządzania ryzykiem nie powinny polegać na danych rynkowych podatnych na manipulacje. Niezależne systemy wyroczni z agregacją wieloźródłową i obliczeniami TWAP zapewniają bardziej odporne strumienie cen.

Nadmierna alokacja i redundancja infrastruktury

Awaria AWS z kwietnia 2025, która dotknęła Binance, KuCoin i MEXC, pokazała ryzyko zależności od scentralizowanej infrastruktury. Uruchamianie kluczowych komponentów na wielu dostawcach chmury zwiększa złożoność operacyjną i koszty, ale eliminuje powiązane awarie. Sieci Layer 2 mogą utrzymywać wielu dostawców RPC z automatycznym przełączaniem awaryjnym. Dodatkowe koszty mogą wydawać się marnotrawstwem podczas normalnej pracy, ale zapobiegają wielogodzinnym przestojom podczas szczytowego zapotrzebowania.

Lepsze testy obciążeniowe i planowanie pojemności

Wzorzec poprawnego działania systemów aż do awarii wskazuje na niewystarczające testy pod presją. Symulacja 100-krotnego normalnego obciążenia powinna być standardem – wykrycie wąskich gardeł podczas rozwoju kosztuje mniej niż podczas rzeczywistej awarii. Jednak realistyczne testy obciążeniowe są nadal wyzwaniem. Ruch produkcyjny wykazuje wzorce, których testy syntetyczne nie oddają w pełni, a zachowanie użytkowników podczas rzeczywistego krachu różni się od tego podczas testów.

Droga naprzód

Nadmierna alokacja zasobów to najpewniejsze rozwiązanie, ale stoi w sprzeczności z bodźcami ekonomicznymi. Utrzymywanie 10-krotnej nadwyżki pojemności na rzadkie wydarzenia kosztuje codziennie, by zapobiec problemowi, który pojawia się raz w roku. Dopóki katastrofalne awarie nie narzucą wystarczających kosztów, by uzasadnić nadmierną alokację, systemy będą nadal zawodzić pod presją.

Presja regulacyjna może wymusić zmiany. Jeśli przepisy wymuszą 99,9% czasu działania lub ograniczą akceptowalny czas przestoju, giełdy będą musiały nadmiernie alokować zasoby. Jednak regulacje zwykle pojawiają się po katastrofie, a nie zapobiegają im. Upadek Mt. Gox w 2014 roku doprowadził do formalnych regulacji giełd kryptowalutowych w Japonii. Kaskadowe wydarzenie z października 2025 prawdopodobnie wywoła podobną reakcję regulacyjną. Czy będą to wymagania dotyczące wyników (maksymalny akceptowalny czas przestoju, maksymalny poślizg podczas likwidacji), czy sposobu wdrożenia (konkretni dostawcy wyroczni, progi wyłączników awaryjnych) – to pozostaje niejasne.

Podstawowe wyzwanie polega na tym, że te systemy działają nieprzerwanie na globalnych rynkach, ale polegają na infrastrukturze zaprojektowanej dla tradycyjnych godzin pracy. Gdy presja pojawia się o 02:00, zespoły ścigają się z czasem, by wdrożyć poprawki, a użytkownicy ponoszą coraz większe straty. Tradycyjne rynki wstrzymują handel podczas kryzysu; rynek kryptowalut po prostu się zawiesza. Czy to cecha, czy wada – zależy od perspektywy i stanowiska.

Systemy blockchain osiągnęły znaczną złożoność techniczną w krótkim czasie. Utrzymanie rozproszonego konsensusu między tysiącami węzłów to prawdziwe osiągnięcie inżynieryjne. Jednak zapewnienie niezawodności pod presją wymaga przejścia od architektury prototypowej do infrastruktury produkcyjnej. Ta zmiana wymaga finansowania i postawienia odporności ponad szybkość rozwoju funkcjonalności.

Wyzwanie polega na tym, jak postawić odporność ponad wzrost w czasie hossy, gdy wszyscy zarabiają, a przestoje wydają się problemem innych. Gdy kolejny cykl przetestuje systemy pod presją, pojawią się nowe słabości. Czy branża wyciągnie wnioski z października 2025, czy powtórzy podobny wzorzec – to pytanie pozostaje otwarte. Historia sugeruje, że kolejna krytyczna luka zostanie odkryta przez kolejną miliardową awarię pod presją.