Del paper al laboratorio: sistemas distribuidos con evidencia reproducible.

TrautsLab conecta la teoría académica de consensos (HotStuff, ResilientDB, DAG-BFT) con simulaciones, benchmarks e infraestructura auditable. El proveedor es una herramienta del experimento, nunca el tema central.

hotstuff_replica.ts
// 1. Instanciar cluster BFT con quorum n >= 3f + 1
const cluster = new HotStuffCluster({ n: 4, f: 1 });

// 2. Propuesta de lider con certificado parentQC
const proposal = await cluster.leader.proposeBlock({
  view: 12,
  parentQC: highQC,
  payload: ['tx1', 'tx2', 'tx3'],
});

// 3. Regla de 3 cadenas: prepare -> precommit -> commit
const prepareQC   = await cluster.votePrepare(proposal);
const precommitQC = await cluster.votePrecommit(prepareQC); // lock
const commitQC    = await cluster.voteCommit(precommitQC);  // decide

console.log('Status:', commitQC.isFinalized); // true
Verificacion formal:Safety & Liveness TLA+ OK

Cátedra Canónica

77 Capítulos

HotStuff: de cero a estado del arte

Quórum Mínimo

n ≥ 3f + 1

Invariante de tolerancia bizantina

Garantía de Liveness

Pacemaker O(n)

Sincronía parcial tras GST

Motores en C++

ResilientDB

Implementación de alta frecuencia

TRES PILARES DE INVESTIGACIÓN

Fundamentos, Arquitectura y Producción

Un mapa modular para dominar desde los conceptos teóricos fundamentales de fallas bizantinas hasta motores distribuidos de alto rendimiento.

01

Fundamentos & Consenso BFT

PBFT, SMR, quórums de 2f+1, teorema FLP, sincronía parcial y la regla de 3 cadenas de HotStuff explicados paso a paso.

02

Arquitectura & Escalabilidad

Pipelining lineal, Fast-HotStuff AggQC, desacoplamiento con mempools DAG (Narwhal/Tusk, Bullshark y Mysticeti).

03

Producción & Agentes IA

Motores C++ (ResilientDB), verificación formal TLA+, slashing, firmas BLS e integración de consenso con Agentes IA.

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