Solana 데이터 스트림과 프로토콜 이해하기(Shreds, gRPC, WS, UDP)

Solana 애플리케이션이나 트레이딩 전략을 더 빠르게 만들고 싶을 때, 가장 먼저 명확히 해야 할 것은 코드나 서버 사양이 아닙니다.
출발점은 두 가지 근본적인 질문입니다.

첫째, 관심 있는 Solana validator와 얼마나 멀리 떨어져 있습니까?
애플리케이션은 실제로 어느 리전에 위치하며, 그곳에서 validator까지 도달하는 데 몇 밀리초가 걸립니까? 이 거리가 모든 것의 기반입니다. 거리가 잘못되면 소프트웨어나 하드웨어를 아무리 최적화해도 가능한 성능을 끌어낼 수 없습니다.

둘째, 특정 시점에 리더 validator는 어디에 있습니까?
프랑크푸르트가 리더일 때는 프랑크푸르트 인근 노드가 구조적으로 유리합니다. 도쿄가 리더일 때는 도쿄 인근 노드가 유리합니다. Solana의 리더는 슬롯마다 전 세계를 순환합니다. 이 속성이 존재하는 한 단일 리전 구성은 물리적으로 불리한 시간대를 항상 갖게 됩니다.

실제로 이는 현실적인 전략이 다중 리전이어야 한다는 뜻입니다.
프랑크푸르트, 암스테르담, 뉴욕, 시카고, 도쿄, 싱가포르와 같은 여러 위치에 인프라를 배치하면 모든 시간대에 현재 또는 다음 리더와 가까운 리전에서 체인을 관찰할 수 있습니다.

이러한 물리적·일정상의 배경을 바탕으로 Solana의 데이터 스트림을 살펴보겠습니다. 이 글에서는 개발자가 자주 접하는 다음 세 가지에 초점을 맞춥니다.

WebSocket (WS)
Geyser gRPC
Shredstream (UDP Shreds)

각 스트림이 데이터를 어느 시점에 보는지, 어떤 전송 특성을 갖는지, 실제로 어떤 용도에 적합한지 살펴보겠습니다.
목표는 “이름이 빨라 보인다”는 이유로 무언가를 선택하는 것이 아니라 Solana 자체의 작동 방식과 기반 프로토콜의 동작을 이해한 뒤, 이를 애플리케이션 성능과 UX에 구체적으로 연결하는 것입니다.

Solana 데이터 흐름의 시간 차이

첫 단계는 Solana 내부 파이프라인에서 서로 다른 종류의 데이터가 실제로 언제 나타나는지 이해하는 것입니다.
성능을 판단할 때 유용한 단계는 대략 세 가지입니다.

첫 번째 단계는 Shreds입니다.
Validator는 블록을 구성하기 위해 UDP를 통해 Shreds를 교환합니다. 이 교환 중 네트워크를 통해 흐르는 것은 아직 블록으로 완전히 조립되지 않은 데이터입니다. 이 단계에 접근할 수 있다면 체인의 변경을 가능한 가장 이른 시점에 볼 수 있습니다. 다만 UDP이므로 패킷 손실과 순서 뒤바뀐 도착을 전제로 시스템을 설계해야 합니다.

두 번째 단계는 Geyser gRPC입니다.
Validator가 Shreds를 수신해 블록을 만들고 확인한 뒤 Geyser 플러그인을 통해 결과를 구조화된 형태로 노출할 수 있습니다. Geyser gRPC 스트림은 여기에서 나오며 블록, 로그, 계정 업데이트와 같은 이벤트를 내보냅니다. 시점은 Shreds보다 한 단계 늦지만 데이터가 이미 정리되어 있어 애플리케이션이 훨씬 쉽게 사용할 수 있습니다.

세 번째 단계는 HTTP RPC와 WebSocket입니다.
데이터가 Geyser 및 기타 내부 처리를 거쳐 노드의 내부 저장소에 기록되면 JSON-RPC와 WebSocket 알림을 통해 사용할 수 있게 됩니다. getBalance, getProgramAccounts, 로그 구독과 같은 메서드는 모두 이 저장된 상태를 읽습니다. 시간상으로는 Geyser 알림 뒤에 위치하며, 대부분의 애플리케이션이 처음 접하는 최상위 “퍼블릭 API 계층”입니다.

세 단계를 요약하면 다음과 같습니다.

Shreds는 전파 순간에 매우 가까운 원시 데이터입니다.
Geyser gRPC는 블록이 확인되는 시점에 구조화된 데이터를 제공합니다.
RPC / WebSocket은 사후에 조회하는 API로 저장된 데이터를 노출합니다.

어느 단계를 관찰하는지가 체인의 변경을 얼마나 일찍 탐지할 수 있는지를 결정합니다. 이 시간 차이만으로도 이미 상당한 성능 격차가 발생합니다.

전송 특성: UDP, gRPC, WebSocket, TLS

시간은 하나의 축입니다. 두 번째 축은 데이터가 실제로 어떻게 전송되는지입니다.

Shreds는 UDP를 사용합니다.
UDP는 헤더가 작고 연결 설정이 필요하지 않습니다. 재전송이나 순서 보장은 제공하지 않지만 그 대신 지연시간을 최소화합니다. 여러 validator 사이에서 데이터가 중복 전파되는 Shreds에서는 이러한 단순성과 속도가 정확히 필요한 특성입니다.

Geyser gRPC는 바이너리 프로토콜을 사용해 TCP 위에서 실행됩니다.
스트리밍 RPC, 헤더 압축, 바이너리 인코딩을 통해 일반적인 HTTP+JSON보다 효율적으로 데이터를 이동할 수 있습니다. 백엔드, 모니터링 시스템, 분석 파이프라인에서 구조화된 이벤트를 지속적으로 소비하는 데 적합합니다.

WebSocket은 일반적으로 JSON 페이로드와 함께 TCP 및 TLS 위에 위치합니다.
브라우저와 표준 웹 스택에서 직접 사용할 수 있다는 점이 핵심 장점이며, 이것이 dApp과 경량 봇에 널리 사용되는 이유입니다. 단점은 텍스트 JSON을 파싱해야 하고 헤더와 암호화가 오버헤드를 추가한다는 것입니다. 세 가지 중에서는 대체로 가장 무거운 패턴입니다.

여기에 TLS 자체도 비용을 추가합니다.
https, wss 또는 gRPC-TLS를 사용하면 모든 연결이 핸드셰이크를 수행하고 페이로드를 암호화·복호화해야 합니다. 일반적인 웹 애플리케이션에서는 대체로 허용 가능하며 인지되지도 않습니다. 하지만 UX나 PnL에서 수십 밀리초가 중요한 전략에서는 이 오버헤드가 눈에 띕니다.

중요한 점은 다음 두 가지입니다.

데이터를 보는 시점(Shreds / Geyser / RPC)
데이터를 전송하는 방식(UDP / gRPC / WebSocket / TLS)

이는 서로 별개의 관심사이지만, 둘 다 최종 지연시간과 UX에 큰 영향을 미칩니다.

속도를 맥락에 맞게 이해하기: 시간과 전송

이제 속도를 더 구체적으로 판단할 수 있습니다.

시간의 관점에서는 다음과 같습니다.

Shreds가 가장 이른 단계를 봅니다.
다음은 Geyser gRPC입니다.
RPC / WebSocket이 마지막입니다.

전송의 관점에서는 다음과 같습니다.

UDP가 가장 가볍고 빠릅니다.
효율적인 바이너리 스트리밍을 사용하는 TCP 기반 gRPC가 그다음입니다.
JSON과 TLS를 사용하는 WebSocket이 대체로 가장 무겁습니다.

“동일한 리전, 동일한 하드웨어, 동일한 네트워크 경로”로 정규화하면 기술적인 속도 순서는 다음과 같습니다.

UDP (Shreds)
gRPC (Geyser)
WebSocket (JSON-RPC notifications)

물론 이는 고립된 환경에서의 속도입니다. 실제 시스템에서는 지연시간만 볼 수 없습니다. 신뢰성, 정확성 요구사항, 개발 비용, 팀이 실제로 감당할 수 있는 복잡성도 고려해야 합니다.

신뢰성과 개발 비용: 실제로 WS > gRPC > UDP인 이유

많은 실제 프로젝트에서 데이터 스트림이 도입되는 순서는 기술적인 속도 순서와 거의 반대입니다.

먼저 WebSocket
다음 Geyser gRPC
마지막으로 Shreds / UDP

이는 우연이 아닙니다.

Shreds(UDP)는 가장 빠르지만 처음부터 누락 및 순서 뒤바뀐 데이터를 고려해 설계해야 합니다.
모든 패킷이 도착하고 데이터가 완벽하게 정렬된다고 가정할 수 없습니다. 로직은 공백을 처리하고, 필요하면 다른 스트림과 대조하며, 잡음을 허용해야 합니다. 대가는 최소 지연시간이지만 구현과 운영은 의미 있게 더 어려워집니다.

Geyser gRPC는 노드 내부에서 이미 확인되고 구조화된 데이터를 제공합니다.
따라서 소비가 훨씬 쉽습니다. 이벤트 기반 백엔드, 알림 시스템, 온체인 분석, 인덱서는 모두 속도·신뢰성·구현 노력의 균형이 좋은 Geyser를 기반으로 구축할 수 있습니다. 많은 팀에서 WebSocket만 사용하는 구성이 한계에 도달했을 때 자연스러운 두 번째 단계입니다.

WebSocket의 주요 장점은 브라우저와 일반적인 웹 인프라에 바로 연결된다는 점입니다.
dApp 프런트엔드와 경량 서비스는 기존 도구와 라이브러리를 사용할 수 있고 코드 예제도 풍부합니다. 제품의 첫 버전을 출시할 때는 특히 “validator까지의 거리” 문제를 이미 해결했다면 WebSocket이 가장 실용적인 시작점인 경우가 많습니다.

따라서 이론상의 속도 순서는 UDP > gRPC > WS입니다.
실제 도입 순서는 보통 WS > gRPC > UDP입니다.
두 축을 모두 염두에 두고 추상적인 “최고 속도”라는 표식을 좇기보다 현재 단계와 목표에 맞춰 선택해야 합니다.

Shreds와 Geyser gRPC의 결합 방식

기본적인 속도 튜닝을 넘어 수십 밀리초 단위까지 중요하게 생각하기 시작하면 핵심 질문은 Shreds와 Geyser gRPC를 어떻게 결합할지입니다.

Shreds는 가장 먼저 알아차리기 위한 것입니다.
현재 리더 가까이에서 Shreds를 수신할 수 있다면 Geyser나 RPC만 보는 경우보다 수십~수백 밀리초 일찍 체인의 변경을 탐지할 수 있습니다. 그 차이가 PnL로 직접 이어지는 전략에서는 매우 중요합니다. 대가는 잡음을 받아들이고 그에 맞게 설계해야 한다는 점입니다.

Geyser gRPC는 정확하게 확인하고 판단하기 위한 것입니다.
블록 확인 시점에 Geyser는 로그, 계정 변경 및 기타 구조화된 이벤트를 내보냅니다. 이를 전략 로직, 리스크 제어, 인덱서, 모니터링 시스템에 연결할 수 있습니다. Shreds보다 느리지만 데이터가 일관되고 판단하기 훨씬 쉽습니다.

업계의 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.

Shreds를 사용해 기회를 탐지하고 후보 트랜잭션을 가능한 한 빠르게 구성합니다.
Geyser gRPC를 동시에 사용해 블록과 로그를 검증하고 핵심 로직과 모니터링을 구동합니다.

이러한 분리를 통해 안정적이고 검증 가능한 데이터에 의사결정을 기반으로 두면서도 지연시간을 줄일 수 있습니다.

TLS, 공유 엔드포인트, 전용 노드

지금까지는 기반 노드와 네트워크가 동일하다고 가정했습니다. 실제로는 공유 엔드포인트를 사용하는지 전용 노드를 사용하는지에 따라 또 하나의 큰 구조적 차이가 있습니다.

공유 엔드포인트는 여러 테넌트가 동시에 사용합니다.
퍼블릭 인터넷을 통해 노출되고 트래픽은 보안 경계를 통과합니다. 암호화는 필수이므로 TLS를 단순히 끌 수 없습니다. 암호화·복호화와 핸드셰이크 비용은 일반적인 dApp 사용에는 충분히 허용 가능하지만, HFT와 같은 환경에서 가능한 모든 밀리초를 줄이려 할 때는 나타납니다.

전용 노드는 단일 테넌트에게 할당됩니다.
IP 주소로 액세스를 제한하고 환경을 격리할 수 있으므로 TLS를 비활성화하고 일반 HTTP 또는 평문 gRPC를 사용할 수 있습니다. 또한 다른 고객과 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭을 공유하지 않으므로 같은 장비에서 다른 사용자가 무거운 워크로드를 실행해도 지연시간이 튀지 않습니다.

Shreds, Geyser gRPC, RPC를 모두 전용 노드에서 실행하면 이 모든 스트림이 다른 테넌트와 TLS 오버헤드로부터 격리된 환경에서 동작합니다.
이 조합 덕분에 전용 구성은 동일한 하드웨어를 사용하더라도 공유 엔드포인트가 구조적으로 도달할 수 없는 지연시간 범위에 도달할 수 있습니다.

공유 노드는 많은 사용자에게 안정적인 성능을 제공하기 위해 존재합니다.
전용 노드는 정말 가능한 가장 빠른 경로가 필요할 때 한계를 밀어붙이기 위해 존재합니다.

다중 리전 및 전용 Shreds(UDP 포워딩)

거리와 리더 위치로 돌아가면, Solana의 리더가 전 세계를 순환하는 한 단일 리전 구성은 언제나 모든 곳에서 가장 빠를 수 없습니다.

여기에서 다중 리전 Shreds 구성이 필요합니다.

Dedicated Shreds(Premium Shreds, Standard Shreds, Metal Shreds, Limited Editions 및 유사한 라인)는 다음을 결합합니다.

가능한 가장 빠른 UDP Shreds 전송
지터를 최소화한 전용 서버

프랑크푸르트, 암스테르담, 뉴욕, 시카고, 도쿄, 싱가포르와 같은 여러 리전에 전용 Shreds를 배포하면 현재 어느 리전이 유리한지와 관계없이 리더 가까이에서 Shreds를 수신할 수 있습니다.

일반적인 패턴은 서로 다른 리전의 여러 Shreds 피드를 동시에 구독하고 가장 먼저 도착한 것에만 대응하는 것입니다.
이는 장거리 지연시간과 지역 혼잡의 영향을 줄이고, 실용적인 방식으로 “항상 리더와 가까운” 상태를 근사할 수 있게 합니다.

다중 리전 전용 Shreds에 더 쉽게 접근할 수 있도록 ERPC는 다중 리전 사용을 위한 할인 쿠폰을 제공합니다.

2개 리전: 5% 할인
3개 리전: 8% 할인
5개 리전: 10% 할인
전체 리전: 15% 할인

이를 통해 가장 경쟁이 치열한 리전에는 가장 프리미엄인 Shreds 등급(예: Premium 또는 Metal)을 배치하고 지원 리전에는 더 비용 효율적인 옵션을 사용하면서도 넓은 커버리지를 달성하는 구성을 설계하기가 쉬워집니다.

Shared Shredstream Bundle: Shreds로 향하는 더 넓은 진입 경로

모든 곳에 완전한 전용 Shreds를 도입하기 전에 다중 리전 Shared Shredstream 구성은 매우 실용적인 중간 단계가 될 수 있습니다.

Shared Shredstream Bundle을 사용하면 하나의 플랜으로 여러 리전의 공유 Shreds를 소비할 수 있습니다.
내부적으로 Shared Shredstream은 Shreds 계층(UDP)에서 데이터를 가져와 gRPC로 전달합니다. 소스는 여전히 Shreds이므로 Geyser gRPC보다 한 단계 일찍 정보를 보면서 gRPC 스트리밍의 편의성도 얻을 수 있습니다.

계층의 관계를 정리하면 다음과 같습니다.

UDP 포워딩을 통한 Dedicated Shreds는 전파에 가장 가까운 가장 빠른 방식입니다.
Shared Shredstream은 Shreds에서 파생된 gRPC 스트림으로 그 바로 위에 위치합니다.
Geyser gRPC는 블록 확인 시점에 그다음으로 위치합니다.

Shared Shredstream Bundle에는 IP 허용 목록, 10개 연결, 가장 가까운 엣지로의 자동 라우팅이 포함됩니다. 이를 통해 비용을 합리적으로 유지하면서 아시아, 북미, 유럽과 같은 여러 리전에서 Shreds 기반 데이터를 동시에 사용할 수 있습니다.

모든 리전에 곧바로 전용 Shreds를 도입하는 대신 다음과 같이 할 수 있습니다.

Shared Shredstream Bundle로 시작해 Shreds 기반 데이터를 직접 경험합니다.
로그와 성능 데이터를 사용해 어디에서 가장 큰 차이가 발생하는지 파악합니다.
증거와 명확한 비즈니스 사례가 마련되면 영향이 큰 리전을 전용 Shreds로 이전합니다.

개발 단계별 실용적인 방법

이 모든 내용을 종합하면 단계별로 생각하는 것이 더 쉽습니다.

1단계에서는 적절한 리전과 거리를 선택한 뒤 RPC와 WebSocket으로 dApp 또는 봇을 구축합니다.
리전과 네트워크 배치를 올바르게 설정하면 Shreds나 gRPC를 건드리기 전에도 UX가 크게 개선되는 경우가 많습니다. 제품을 출시할 때 특히 프런트엔드에서는 WebSocket이 매우 합리적인 선택입니다.

2단계에서는 백엔드, 모니터링, 분석을 강화하기 위해 Geyser gRPC를 추가합니다.
Geyser gRPC를 사용하면 블록, 로그, 계정 이벤트를 효율적으로 소비하고 이를 기반으로 견고한 인덱서, 알림 시스템, 외부 API를 구축할 수 있습니다. 속도, 신뢰성, 개발 비용의 균형이 좋아 많은 팀에서 자연스러운 “두 번째 단계”가 됩니다.

3단계에서는 지연시간 차이가 PnL이나 UX에 직접 영향을 미치는 Shreds와 UDP 포워딩을 도입합니다.
다중 리전 할인과 함께 여러 리전에 전용 Shreds를 배포하면 모든 것을 한 번에 처음부터 설계하지 않고도 HFT, MEV, 0-slot 전략에 필요한 지연시간 영역에 진입할 수 있습니다.

핵심은 “UDP가 이론적으로 가장 빠르니 어디서나 UDP만 사용하라”가 아닙니다.
현재 단계와 경제성을 살펴본 뒤 Shreds와 전용 인프라에 언제 어디서 투자해야 실제 효과가 발생하는지 결정하는 것이 핵심입니다.

ERPC Bundle과 VPS를 기반으로 사용하기

ERPC Bundle 플랜은 완전한 기반을 제공하도록 설계되었습니다.

RPC (HTTP / WebSocket)
Geyser gRPC
Shared Shredstream gRPC

이 모든 것을 하나의 구조로 제공합니다.

RPC와 WebSocket을 계속 주요 프로덕션 인터페이스로 사용하면서 동일한 네트워크에서 Geyser gRPC와 Shredstream을 실험할 수 있습니다.
모든 것이 통합 인프라에서 실행되므로 가정이 아니라 실제 측정을 바탕으로 동작과 성능을 직접 비교하고 결정할 수 있습니다.

또한 이를 EPYC VPS와 Premium Ryzen VPS처럼 동일한 ERPC 네트워크 내부에 위치한 VPS 라인과 결합할 수 있습니다.

이를 통해 한 곳에서 다음을 조정할 수 있습니다.

Solana validator까지의 거리
데이터 스트림 선택(WS, gRPC, Shreds)
하드웨어 성능

실용적인 접근법은 먼저 적절한 리전과 ERPC Bundle + VPS 기반을 확보한 뒤, 필요와 경제성이 변화함에 따라 더 빠른 계층(Geyser, Shared Shreds, 전용 Shreds)을 활성화하는 것입니다.

결론: 시간, 전송, 거리로 Solana 성능 설계하기

Solana 애플리케이션의 성능과 UX는 다음 요소의 조합에서 나옵니다.

서버가 위치한 곳
각 시간대에 리더와 얼마나 가까운지
온체인 데이터를 수신하는 시점
사용하는 전송 방식과 프로토콜
그 위에서 애플리케이션 로직이 반응하는 방식

거리와 리더 위치가 기반을 이룹니다. 그 위에는 다음이 있습니다.

가장 이른 단계를 위한 Shreds
확인되고 구조화된 데이터를 위한 Geyser gRPC
API를 통해 저장된 상태에 액세스하기 위한 RPC / WebSocket

전송 측에는 다음이 있습니다.

UDP
TCP 기반 gRPC
JSON과 TLS를 사용하는 TCP 기반 WebSocket

이름이나 마케팅만으로 스트림 또는 프로토콜을 선택하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
시간, 전송 특성, 관련 validator까지의 거리라는 세 축에서 사용 사례에 맞는 구조를 선택하는 것이 핵심입니다.

ERPC와 Validators DAO는 Solana에 특화된 네트워크, RPC / gRPC / Shredstream 서비스, VPS 라인, 전용 Shreds용 다중 리전 할인을 제공하므로 현실적인 비용으로 이러한 구조를 구축하고 필요가 커짐에 따라 발전시킬 수 있습니다.

데이터 스트림 설계, 네트워크 거리 최적화, 전용 Shreds·Shared Shredstream Bundle·Bundle·VPS의 조합에 대해 논의하고 싶다면 Validators DAO Discord를 통해 언제든지 문의해 주세요.