Análise comparativa de desempenho de smart contracts em arquitetura ethereum e bitcoin
O presente trabalho realiza uma análise comparativa de desempenho de contratos inteligentes implementados em duas arquiteturas distintas de blockchain: a Ethereum Virtual Machine (via Binance Smart Chain) e a Bitcoin Virtual Machine (via Bitcoin Satoshi Vision). O estudo teve como objetivo avaliar o...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Amazonas (UFAM) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/11217 |
| Acceso en línea: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/11217 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Blockchains (Base de dados) Criptomoedas CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Blockchain Bitcoin Ethereum Contratos inteligentes Comparação de desempenho |
| Sumario: | O presente trabalho realiza uma análise comparativa de desempenho de contratos inteligentes implementados em duas arquiteturas distintas de blockchain: a Ethereum Virtual Machine (via Binance Smart Chain) e a Bitcoin Virtual Machine (via Bitcoin Satoshi Vision). O estudo teve como objetivo avaliar o impacto das diferenças arquiteturais no custo de transações, no tempo de execução e na ocupação de rede, a fim de identificar vantagens e limitações práticas de cada plataforma. Para alcançar esse propósito, foram desenvolvidos dois contratos inteligentes de referência: um contrato de mensagem, representativo de operações simples de armazenamento, e um contrato de contador, concebido para simular cenários de maior complexidade lógica e de estresse computacional. Ambos foram implementados em linguagens específicas das plataformas (Solidity para BSC e sCrypt para BSV) e executados em ambientes de teste controlados. A metodologia incluiu a configuração de infraestrutura experimental, a realização de testes de desempenho, a medição de custos, bem como a execução de funções de ataque para avaliar a escalabilidade sob alta carga. |
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