AWSの障害から193億ドルの清算の嵐まで、暗号インフラの「見えない爆弾」

原作： YQ

ユリヤ（PANews）編集

10月20日、Amazon Web Services（AWS）で再び大規模な障害が発生し、暗号資産インフラに深刻な影響が出ました。北京時間午後4時頃から、米国東部1リージョン（バージニア州北部データセンター）のAWSで発生した問題により、Coinbaseをはじめ、Robinhood、Infura、Base、Solanaなど、数十の主要な暗号資産プラットフォームでダウンタイムが発生しました。

AWSは、数千社もの企業が利用するコアデータベースおよびコンピューティングサービス（Amazon DynamoDBとEC2）において「エラー率の上昇」を認めました。このリアルタイムの障害は、本記事の核心である、暗号インフラが中央集権型のクラウドサービスプロバイダーに依存していることで、システム全体に脆弱性が生じ、それが圧力によって繰り返し露呈するという主張を直接的かつ明確に裏付けています。

タイミングは憂慮すべきものです。193億ドル規模の一連の清算によって取引所レベルのインフラ障害が露呈してからわずか10日後、AWSの障害は、問題が個々のプラットフォームにとどまらず、基盤となるクラウドインフラにまで及んでいることを示しました。AWSに障害が発生すると、その波及効果は中央集権型取引所、依然として中央集権型コンポーネントに依存している分散型プラットフォーム、そしてそれらに依存する無数のサービスにまで及びます。

これは単発の事象ではなく、長年続いているパターンの継続です。同様のAWS障害は2025年4月、2021年12月、そして2017年3月に発生し、いずれも主要な暗号資産サービスに支障をきたしました。問題はもはや「再び発生するかどうか」ではなく、「いつ発生するか」、そして「何が引き金となるか」です。

清算は2025年10月10日〜11日に行われる

2025年10月10日から11日にかけて発生した一連の清算事象は、インフラ障害のメカニズムの好例です。10月10日午後8時（UTC、北京時間10月11日午前4時）、主要な地政学的発表がきっかけとなり、市場は広範囲に売り込まれました。わずか1時間で清算額は60億ドルに達しました。アジア市場が開くまでに、レバレッジポジションの損失総額は193億ドルに達し、160万のトレーダー口座に影響を及ぼしました。

図1：清算ウォーターフォールタイムライン、2025年10月（UTC）

重要な転換点としては、API 速度制限、マーケットメーカーの退出、注文書の流動性の急激な低下などが挙げられます。

20:00-21:00: 初期影響 – 60億ドルの清算（レッドゾーン）
21:00-22:00: 清算ピーク - 42億ドル、APIが減速し始める
22:00-04:00: 引き続き悪化 - 91億ドル、市場の厚みが極めて薄い

図2: 過去の清算イベントの比較

このイベントの規模は、これまでの暗号資産市場のイベントを少なくとも一桁以上上回っています。垂直方向の比較から、このイベントの飛躍的な性質が明らかになります。

2020年3月（パンデミック中）：12億ドル
2021年5月（市場暴落）：16億ドル
2022年11月（FTX暴落）：16億ドル
2025年10月：193億ドル、過去最高額の16倍

しかし、清算データは表面的な情報に過ぎません。より重要な疑問はメカニズムのレベルにあります。外部市場イベントがどのようにしてこのような特定の障害モードを引き起こすのか、という点です。その答えは、中央集権型取引所のアーキテクチャとブロックチェーンプロトコルの設計におけるシステム的な脆弱性を明らかにします。

オフチェーンの失敗：中央集権型取引所のアーキテクチャ上の問題

インフラストラクチャの過負荷とレート制限

取引所APIは通常、不正使用を防ぎ、安定したサーバー負荷を維持するためにレート制限を実装しています。通常、これらの制限は攻撃を防ぎ、スムーズな取引を保証します。しかし、ボラティリティが極めて高い時期には、数千人のトレーダーが同時にポジション調整を試みるなど、これらの制限がボトルネックになる可能性があります。

この期間中、中央集権型取引所（CEX）は、システムで数千件の処理が必要であったにもかかわらず、清算通知を1秒あたり1件に制限しました。その結果、透明性が大幅に低下し、ユーザーは連鎖的な清算の規模をリアルタイムで把握できなくなりました。サードパーティの監視ツールは1分間に数百件の清算を示していましたが、公式データでははるかに少ない件数を示していました。

APIの速度制限により、トレーダーは重要な最初の1時間にポジション調整を行うことができませんでした。接続リクエストのタイムアウト、注文発注の失敗、ストップロス注文の未執行、ポジションデータ更新の遅延など、市場動向はオペレーション上の危機へと転じました。

従来の取引所では通常、「通常負荷＋安全マージン」にリソースを割り当てていますが、通常負荷と極度負荷の差は大きく、1日平均取引量では、極度の高負荷時のピーク需要を予測するには不十分です。カスケード決済期間中は、取引量が100倍に急増し、ポジション照会も1,000倍に増加する可能性があります。すべてのユーザーが同時にアカウントを確認すると、システムはほぼ麻痺状態に陥る可能性があります。

図4.5: AWSの障害による暗号化サービスへの影響

クラウドインフラストラクチャの自動スケーリングは確かに便利ですが、瞬時に完了するわけではありません。追加のデータベースレプリカの作成や、新しいAPIゲートウェイインスタンスの生成には数分かかります。その間、証拠金システムは注文書の混雑によって歪んだ価格データに基づいて、決済のためのポジションをマークし続けます。

Oracle の操作と価格設定の脆弱性

10月の清算事件は、証拠金制度の重大な設計上の欠陥を露呈しました。一部の取引所は、外部オラクル価格ではなく、内部スポット価格に基づいて担保価値を計算していました。通常の市場環境下では、裁定取引業者は取引所間で価格の一貫性を維持できましたが、インフラに負荷がかかった際に、この連携メカニズムが機能不全に陥りました。

図3: Oracle操作フローチャート

攻撃経路は 5 つの段階に分けられます。

最初の売り：米ドルに対する6000万ドルの売り圧力
価格操作： USDeが単一取引所で1.00ドルから0.65ドルに急落
オラクル社の破綻：マージンシステムは内部価格を操作している
トリガーチェーン：担保が過小評価され、強制清算が引き起こされる
増幅効果： 193億ドルの清算（322倍の増幅）

この攻撃は、Binanceがスポット市場価格を利用して合成担保の価格設定を行っていることを悪用しました。攻撃者が比較的薄い注文板に6,000万ドル相当のUSDeを投入したところ、スポット価格は1.00ドルから0.65ドルへと急落しました。スポット価格に担保価格を連動させるように設定された証拠金システムにより、USDe担保ポジションの価値は35%減少しました。これによりマージンコールが発生し、数千のアカウントが強制的に清算されました。

これらの清算により、流動性の低い同じ市場にさらに多くの売り注文が流入し、価格がさらに下落しました。証拠金取引システムはこれらの価格低下を察知し、さらにポジションを減額しました。このフィードバックループにより、6,000万ドルの売り圧力は322倍に増幅され、最終的に193億ドルの強制清算につながりました。

図4: 清算ウォーターフォールフィードバックループ

このフィードバックループ図は、ウォーターフォールの自己強化的な性質を示しています。

価格が下落 → 清算が発生 → 強制売却 → 価格がさらに下落 → [サイクルが繰り返される]

適切に設計されたオラクルシステムであれば、このメカニズムは機能しないでしょう。Binanceが複数の取引所間で時間加重平均価格（TWAP）を使用していたならば、瞬間的な価格操作は担保評価に影響を与えなかったでしょう。Chainlinkやその他のマルチソースオラクルからの集約された価格フィードを使用していたならば、攻撃は失敗していたでしょう。

数日前、wBETHインシデントで同様の問題が明らかになりました。BinanceのラップドETH（wBETH）はETHと1:1の交換レートを維持するはずでした。しかし、ウォーターフォール中に流動性が枯渇し、wBETH/ETHスポット市場では20%の割引が発生しました。その後、マージンシステムがwBETHの担保を減額し、実質的に原資産ETHによって完全に担保されていたポジションの清算が引き起こされました。

自動デレバレッジ（ADL）メカニズム

現在の市場価格で清算が実行できない場合、取引所は自動清算（ADL）メカニズムを導入し、利益を出したトレーダー間で損失を分担します。ADLは、利益を出したポジションを現在の価格で強制的に決済し、清算されたポジションの損失を相殺します。

2019年10月の暴落時、Binanceは複数の取引ペアでADL（自動決済）を実行しました。利益の出るロングポジションを保有していたトレーダーは、自身のリスク管理の失敗ではなく、他のトレーダーのポジションが破綻したために、取引を強制的に清算されました。

ADL は、集中型デリバティブ取引の基本的なアーキテクチャ上の選択を反映しています。取引所は損失に対して自らを保証するため、損失は以下の方法で負担する必要があります。

保険基金（清算損失を補填するために取引所が確保する資本）
ADL（利益を生むトレーダーの強制清算）
社会化された損失（損失をすべてのユーザーに分散させる）

ADLの頻度は、保険基金の規模と未決済建玉の比率によって決まります。2025年10月時点で、Binanceの保険基金は約20億ドルに達しました。これは、BTC、ETH、BNBの無期限契約の未決済建玉40億ドルの50%をカバーしていました。しかし、10月のウォーターフォール期間中、全取引ペアの未決済建玉は200億ドルを超え、保険基金は不足分を補うことができませんでした。

2018年10月の暴落後、Binanceは、BTC、ETH、BNBのUマージン付き無期限契約の未決済建玉が40億ドルを下回った場合、ADLに対する保証を行うと発表しました。この方針は信頼性を高める一方で、構造的な矛盾も露呈しています。取引所がADLを完全に回避したい場合、より大きな保険基金を維持する必要があり、収益性の高い運用資金が流用されてしまうからです。

オンチェーン障害：ブロックチェーンプロトコルの限界

図5: 主要なネットワーク障害 - 期間分析

ソラナ（2024年2月）：5時間 - 投票スループットのボトルネック
ポリゴン（2024年3月）：11時間 - バリデータのバージョンが一致しない
オプティミズム（2024年6月）：2.5時間 - シーケンサーオーバーロード（エアドロップ）
ソラナ（2024年9月）：4.5時間 - スパム攻撃
Arbitrum (2024 年 12 月): 1.5 時間 - RPC プロバイダーの障害

Solana: コンセンサスボトルネック

Solanaは2024年から2025年にかけて複数回の障害を経験しました。2024年2月の障害は約5時間、9月の障害は4～5時間続きました。これらの障害は、スパム攻撃や過度のアクティビティの発生時にネットワークがトランザクション量を処理できなかったという、同様の根本原因から発生しました。

Solanaのアーキテクチャは、高スループットを実現するために最適化されています。理想的な条件下では、ネットワークは1秒あたり3,000～5,000件のトランザクションを1秒未満のファイナリティで処理できます。このパフォーマンスはEthereumをはるかに上回っています。しかし、負荷の高いイベント発生時には、この最適化によって脆弱性が生じる可能性があります。

2024年9月の障害は、大量のジャンクトランザクションがバリデータ投票メカニズムを圧倒したことが原因でした。Solanaのバリデータは、コンセンサスを得るためにブロックに投票する必要があります。通常の運用では、バリデータはコンセンサスを確保するために投票トランザクションを優先します。しかし、以前のプロトコルでは、手数料市場において投票トランザクションは通常のトランザクションと同じように扱われていました。

トランザクションのメモリプールが数百万件ものジャンクトランザクションでいっぱいになると、バリデータは投票トランザクションのブロードキャストに苦労します。十分な投票がなければ、ブロックを確定できません。確定したブロックがなければ、チェーンは停止します。ユーザーの保留中のトランザクションはメモリプールに滞留し、新しいトランザクションの送信ができなくなります。

サードパーティの監視ツールStatusGatorは、2024年と2025年にSolanaのサービスが複数回停止したことを記録していますが、Solanaの担当者は正式な説明を発表していません。これにより情報の非対称性が生じ、ユーザーは個人的な接続の問題とネットワーク全体の問題を区別することが困難になっています。サードパーティのサービスが監視を行う一方で、プラットフォーム自体は透明性を確保するために包括的なステータスページを維持する必要があります。

イーサリアム：ガス料金の急騰

2021年のDeFiブームのさなか、イーサリアムはガス料金の急騰を経験しました。単純な送金でも100ドルを超える取引手数料がかかり、複雑なスマートコントラクトのやり取りでは500ドルから1000ドルにも達しました。その結果、ネットワークは小額取引にほぼ利用できなくなり、MEV（最大抽出可能値）抽出という新たな攻撃ベクトルを生み出しました。

図7: ネットワークストレス下における取引コスト

イーサリアム: 5ドル（通常時）→ 450ドル（ピーク時） - 90倍の増加
アービトラム: $0.50 → $15 – 30 倍の増加
楽観的：0.30ドル→12ドル – 40倍の成長

ガス料金が高騰する環境では、MEVはバリデーターにとって大きな収益源となります。MEVとは、バリデーターがトランザクションの並べ替え、包含、除外を行うことで得る追加収益を指します。このような環境では、裁定取引業者は大規模DEXにおける取引のフロントロードを競い合い、清算ボットは担保不足のポジションを最初に清算しようと競い合います。この競争はガス料金の入札合戦の激化につながり、低コストのレイヤー2ソリューションでさえ需要の高まりにより大幅な手数料上昇を経験します。ガス料金が高騰する環境はMEVの収益機会をさらに拡大し、関連活動の頻度と規模を拡大させます。

混雑時には、自分の取引を確実に含めたいユーザーはMEVボットよりも高い入札価格を提示しなければなりません。その結果、取引手数料が取引額自体を上回る状況が発生します。100ドルのエアドロップを受け取りたいですか？150ドルのガス料金を支払わなければなりません。清算を避けるために担保を追加したいですか？優先権を得るために500ドルを支払うボットと競争しなければなりません。

Ethereumのガス制限は、ブロックごとに実行できる計算量の合計を表します。混雑時には、ユーザーは希少なブロックスペースに入札します。手数料市場は設計通り、最高額の入札者が落札します。しかし、この設計により、ユーザーが最もアクセスを必要とするピーク時には、ネットワークのコストが高くなります。

レイヤー2: ソーターボトルネック

レイヤー2ソリューションは、定期的な決済を通じてイーサリアムのセキュリティを継承しながら、計算をオフチェーンに移行することでこの問題に対処しようとします。Optimism、Arbitrum、その他のRollupは、数千のトランザクションをオフチェーンで処理し、圧縮された証明をイーサリアムに送信します。このアーキテクチャは、通常動作時の個々のトランザクションのコストを効果的に削減します。

しかし、レイヤー2ソリューションは新たなボトルネックを生み出します。2024年6月、Optimismは25万のアドレスが同時にエアドロップを申請した際に障害に見舞われました。イーサリアムに送信する前にトランザクションをソートするコンポーネントであるソーターが過負荷状態になり、ユーザーは数時間にわたってトランザクションを送信できませんでした。

この障害により、計算をオフチェーンに移行してもインフラの必要性がなくなるわけではないことが明らかになりました。コレーターは、受信したトランザクションを処理し、ソートし、実行し、イーサリアム決済のための不正証明またはゼロ知識証明を生成する必要があります。極度のトラフィック量においては、コレーターはスタンドアロンのブロックチェーンと同様のスケーリングの課題に直面します。

複数のRPCプロバイダーが利用可能である必要があります。プライマリプロバイダーに障害が発生した場合、ユーザーはシームレスにバックアッププロバイダーに切り替えられる必要があります。Optimismの障害発生中、一部のRPCプロバイダーは稼働を継続しましたが、他のプロバイダーは停止しました。ウォレットが停止したプロバイダーにデフォルト設定されていたユーザーは、チェーン自体は稼働していたにもかかわらず、チェーンとやり取りすることができませんでした。

AWS の障害は、暗号エコシステムにおける集中型インフラストラクチャのリスクを繰り返し明らかにしています。

2025年10月20日： US-EAST-1リージョンで障害が発生し、Coinbase、Venmo、Robinhood、Chimeなどに影響が出ました。AWSはDynamoDBおよびEC2サービスのエラー率増加を確認しました。
2025年4月： Binance、KuCoin、MEXCなどの取引所で同日、地域的な障害が発生しました。主要取引所のAWSホスティングコンポーネントに障害が発生しました。
2021年12月： US-EAST-1の障害により、Coinbase、Binance.US、および「分散型」取引所dYdXが8〜9時間ダウンし、Amazon自身の倉庫や主要なストリーミングサービスにも影響が出ました。
2017 年 3 月: S3 (Simple Storage Service) の障害により、ユーザーは 5 時間にわたって Coinbase と GDAX にアクセスできず、広範囲にわたるインターネット障害が発生しました。

これらの取引所は、AWSインフラストラクチャ上に重要なコンポーネントをホストしています。AWSで地域的な障害が発生すると、複数の主要取引所とサービスが同時に利用できなくなります。障害発生中は、市場のボラティリティが急激に高まり、迅速な対応が必要となるまさにその状況において、ユーザーは資金へのアクセス、取引の執行、ポジションの変更ができなくなります。

ポリゴン: コンセンサスバージョンの不一致

2024年3月、Polygonはバリデータのバージョン不一致により11時間の障害に見舞われました。これは主要なブロックチェーンネットワークの中で分析された中で最も長い障害であり、コンセンサス障害の深刻さを浮き彫りにしました。根本的な原因は、一部のバリデータが古いバージョンのソフトウェアを実行していた一方で、他のバリデータが新しいバージョンにアップグレードしていたことにありました。2つのバージョンは状態遷移の計算方法が異なっていたため、バリデータ間で正しい状態に関する意見の相違が生じ、コンセンサス障害につながりました。

バリデーターがブロックの有効性について合意できなかったため、チェーンは新しいブロックを生成できませんでした。これによりデッドロックが発生しました。古いソフトウェアを実行しているバリデーターは新しいソフトウェアを実行しているバリデーターからのブロックを拒否し、新しいソフトウェアを実行しているバリデーターは古いソフトウェアからのブロックを拒否しました。

このソリューションには、バリデーターのアップグレードの調整が必要です。しかし、障害発生時のアップグレードの調整には時間がかかります。すべてのバリデーター運用者に連絡を取り、適切なソフトウェアバージョンを導入し、バリデーターを再起動する必要があります。数百の独立したバリデーターが存在する分散型ネットワークでは、この調整に数時間、場合によっては数日かかることもあります。

ハードフォークは通常、ブロック高をトリガーとして行われます。すべてのバリデータが特定のブロック高でアップグレードを完了することで、同時にアクティブ化されます。ただし、これには事前の調整が必要です。バリデータが新しいバージョンを徐々に採用する段階的なアップグレードでは、Polygonの障害で見られたように、バージョンの不一致が発生するリスクがあります。

アーキテクチャ上のトレードオフ

図6: ブロックチェーンのトリレンマ - 分散化 vs. パフォーマンス

「ブロックチェーンのトリレンマ」は次のシステムを反映しています。

ビットコイン：高度に分散化され、パフォーマンスが低い
イーサリアム: 高度に分散化され、中程度のパフォーマンス
Solana: 適度に分散化された高性能
Binance (CEX): 最小限の分散化、最大限のパフォーマンス
仲裁/楽観主義: 中程度から高い分散化、中程度のパフォーマンス

コアインサイト：最大限の分散化と最高のパフォーマンスを両立できるシステムは存在しません。それぞれの設計は、異なるユースケースに合わせて意図的なトレードオフを行っています。

中央集権型取引所は、アーキテクチャのシンプルさによって低レイテンシを実現しています。マッチングエンジンは注文をマイクロ秒単位で処理し、状態は中央データベースに保存され、コンセンサスプロトコルのオーバーヘッドは発生しません。しかし、このシンプルさは単一障害点（SPOF）も生み出します。インフラストラクチャに負荷がかかると、密結合されたシステムを通じて連鎖的な障害が広がる可能性があります。

分散型プロトコルは、バリデータ間で状態を分散させることで、単一障害点を排除します。高スループットチェーンは、障害発生時でもこの特性を維持します（資金は失われず、一時的に活性状態が損なわれるだけです）。しかし、分散型バリデータ間で合意を形成するには、計算オーバーヘッドが発生します。状態遷移を確定するには、バリデータ間で合意を形成する必要があります。バリデータ間で互換性のないバージョンが動作している場合や、トラフィックが集中している場合、合意形成プロセスが一時的に停止することがあります。

レプリカを追加するとフォールトトレランスは向上しますが、調整コストが増加します。ビザンチンフォールトトレラントシステムでは、バリデータを追加するたびに通信オーバーヘッドが増加します。高スループットアーキテクチャは、バリデータ間の通信を最適化することでこのオーバーヘッドを最小限に抑え、優れたパフォーマンスを実現しますが、特定の攻撃パターンに対して脆弱になります。セキュリティ重視のアーキテクチャは、バリデータの多様性とコンセンサスの堅牢性を優先し、ベースレイヤーのスループットを制限しながら、回復力を最大化します。

レイヤー2ソリューションは、階層化設計を通じてこれら両方の特性を実現しようと試みます。レイヤー1決済を通じてイーサリアムのセキュリティ特性を継承しつつ、オフチェーン計算を通じて高いスループットを提供します。しかし、ソーター層とRPC層に新たなボトルネックが生じ、アーキテクチャの複雑さが一部の問題を解決する一方で、新たな障害モードも生み出してしまうことを示しています。

スケーラビリティは依然として根本的な問題である

これらのインシデントは、ブロックチェーンとトランザクションシステムが通常の負荷下では正常に動作するものの、極度のストレス下では機能しなくなることが多いという、繰り返されるパターンを明らかにしています。

Solana は毎日のトラフィックを効率的に処理していましたが、トランザクション量が 10,000% 増加したときにダウンしました。
イーサリアムのガス料金は、DeFi アプリケーションが普及する前は妥当な水準にとどまっていたが、その後混雑により急激に上昇した。
オプティミズムのインフラは通常の状況下ではスムーズに動作していましたが、25万のアドレスが同時にエアドロップを要求した際に問題が発生しました。
BinanceのAPIは通常取引時には正常に機能していましたが、清算波によるトラフィックの急増によって制約を受けました。具体的には、2025年10月のインシデント発生時には、通常業務では十分だったBinanceのAPIレート制限とデータベース接続が、清算波の際にトレーダーが同時にポジションを調整した際にボトルネックとなりました。さらに、取引所を保護するために設計された強制清算メカニズムは、危機の際に問題を悪化させ、最悪のタイミングで多数のユーザーにポジション売却を強いる結果となりました。

オートスケーリングは、新しいサーバーがオンラインになるまでに数分かかるため、突発的な負荷の急増には対応できません。この間、証拠金システムは、流動性の低い注文板によって生成された誤った価格データに基づいてポジションをマークする可能性があります。新しいサーバーがオンラインになる頃には、清算の連鎖反応はすでに広がっています。

稀なストレスイベントへの対応のために過剰なプロビジョニングを行うと、日々の運用コストが増大するため、取引所は通常の負荷に合わせてシステムを最適化し、偶発的な障害は経済的に合理的な選択肢として受け入れます。しかし、この選択はダウンタイムのコストをユーザーに転嫁し、ユーザーは清算問題、取引の凍結、あるいは市場の急激な変動時に資金へのアクセスを失うといった問題に直面することになります。

インフラの改善

図8：インフラの故障モード分布（2024～2025年）

2024～2025 年のインフラ障害の主な原因は次のとおりです。

インフラの過負荷: 35% (最も多い)
ネットワーク混雑率: 20%
コンセンサスの失敗: 18%
オラクル操作: 12%
バリデーターの問題: 10%
スマートコントラクトの脆弱性: 5%

障害の頻度と重大性を軽減するために、いくつかのアーキテクチャ上の改善を行うことができますが、それぞれにトレードオフが伴います。

1. 別々の価格設定システムと決済システム

10月のインシデントは、証拠金決済をスポット市場価格に連動させていたことに一部起因しています。スポット価格ではなくラップドアセット交換レートを使用していれば、wBETHの評価の歪みを回避できたはずです。より広い観点から言えば、主要なリスク管理システムは、操作されている可能性のある市場データに依存すべきではありません。独立したオラクル、複数の情報源からの集計、そしてTWAP計算を用いることで、より信頼性の高い価格を提供できます。

2. 過剰プロビジョニングと冗長インフラストラクチャ

2025年4月にBinance、KuCoin、MEXCに影響を与えたAWSの障害は、集中型インフラストラクチャへの依存のリスクを浮き彫りにしました。重要なコンポーネントを複数のクラウドプロバイダーで運用すると、運用の複雑さとコストは増大しますが、依存関係による障害は発生しません。レイヤー2ネットワークは、自動フェイルオーバーによって複数のRPCプロバイダーを維持できます。この追加のオーバーヘッドは通常運用時には無駄に見えるかもしれませんが、ピーク需要時には数時間にわたるダウンタイムを防ぐことができます。

3. ストレステストとキャパシティプランニングを強化する

システムが「壊れるまでは正常に動作する」というパターンは、ストレステストが不十分であることを示しています。通常の100倍の負荷をシミュレートすることが標準的な手法になるべきです。開発段階でボトルネックを特定する方が、実際の障害発生時にボトルネックを発見するよりもはるかに安価です。しかし、現実的な負荷テストは依然として困難です。本番環境のトラフィックは、合成テストでは完全には捉えられないパターンを示します。実際の障害発生時とテスト時のユーザーの行動は異なります。

前進への道

ブロックチェーンシステムは技術的に大きく進歩しましたが、ストレステストに関しては依然として重大な欠陥を抱えています。現在のシステムは従来の営業時間を想定して設計されたインフラに依存しているのに対し、暗号資産市場は世界規模で継続的に稼働しています。つまり、通常の営業時間外にストレスイベントが発生した場合、チームは緊急に問題に対処する必要があり、ユーザーは大きな損失を被る可能性があります。従来の市場ではストレスがかかる状況下で取引を停止しますが、暗号資産市場ではサーキットブレーカーを単純に導入するだけです。これがシステムの特徴なのか欠陥なのかは、人の視点や考え方次第です。

過剰プロビジョニングはこの問題に対する確実な解決策ですが、経済的インセンティブと相反します。余剰容量の維持には費用がかかり、稀な事象にしか適用されません。壊滅的な障害のコストが十分に高くない限り、業界は積極的な対策を講じない可能性があります。

規制圧力は、99.9%の稼働率の要求や許容可能なダウンタイムの制限など、変化の原動力となり得る。しかし、規制は往々にして災害の後に出現する。例えば、2014年のマウントゴックス破綻は、日本が仮想通貨取引所を正式に規制するきっかけとなった。2025年10月の連鎖反応は、同様の規制対応を引き起こすと予想されるが、これらの対応が結果（最大許容ダウンタイム、清算時の最大スリッページなど）を義務付けるのか、それとも実施方法（特定のオラクルプロバイダー、サーキットブレーカーの閾値など）を義務付けるのかは依然として不透明である。

強気相場においては、業界は成長よりもシステムの堅牢性を優先する必要があります。市場の活況時にはダウンタイムの問題が見過ごされがちですが、次のサイクルにおけるストレステストによって新たな脆弱性が明らかになる可能性があります。業界が2025年10月の出来事から学ぶのか、それとも同じ過ちを繰り返すのかは、依然として未知数です。歴史を振り返ると、業界はシステムを積極的に改善するのではなく、数十億ドル規模の障害を通じて重大な脆弱性を発見することがよくあります。ブロックチェーンシステムがプレッシャーのかかる状況下で信頼性を維持するには、プロトタイプのアーキテクチャから本番環境レベルのインフラストラクチャに移行する必要があります。そのためには、資金だけでなく、開発スピードと堅牢性のバランスも重要です。