В области децентрализованного хранения данных всегда существовала старая проблема: обеспечение надежности за счет полного копирования — слишком дорого. Когда масштаб достигает определенного уровня, затраты просто не удержать.
Идея Walrus отличается. Он использует кодирование с исправлением ошибок, разбивая данные на несколько фрагментов, которые распределяются по разным узлам для хранения. Пока количество фрагментов достигает порога восстановления, исходные данные могут быть восстановлены в любой момент. Это кажется простым, но за этим лежит очень практичная логика.
Отказ узлов — это норма, а не исключение. Вместо того чтобы наивно полагать, что все узлы всегда онлайн, лучше признать реальность при проектировании системы — допускать отказ части узлов. Кодирование с исправлением ошибок специально разработано для такой несовершенной сетевой среды, заменяя физический резерв за счет математической избыточности. Что в итоге? Безопасность не пострадала, восстановимость сохраняется, а затраты на хранение значительно снижаются. Именно такая структура затрат дает децентрализованному хранению данных прочную основу для долгосрочной работы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
21 Лайков
Награда
21
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SatoshiHeir
· 01-11 05:58
Следует отметить, что математическая логика кодирования с исправлением ошибок была предложена еще в 1960 году, Walrus — это просто применение ее к распределенному хранению данных. Исходя из следующих аргументов — практических данных о производительности кодирования Reed-Solomon в P2P-сетях — я должен сказать, что эта технология на самом деле решает не какую-то инновационную проблему, а оптимизацию затрат на инженерном уровне. Очевидно, что настоящий прорыв должен заключаться в разработке механизмов консенсуса, а не в кодировании данных для хранения.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationWatcher
· 01-08 09:56
ngl walrus на самом деле понимает это... слишком много раз я наблюдал, как проекты притворяются, что их инфраструктура непробиваема, хотя это не так. кодирование стирания не выглядит эффектно, но оно честное — предполагает, что узлы МОГУТ выйти из строя, вместо того чтобы молиться, что этого не произойдет. именно такой настрой поддерживает здоровые коэффициенты залога, если вы понимаете, о чем я.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoodFollowsPrice
· 01-08 09:54
Наконец-то кто-то объяснил это ясно, кодирование с исправлением ошибок давно уже должно было использоваться
Посмотреть ОригиналОтветить0
hodl_therapist
· 01-08 09:51
Кодирование с исправлением ошибок действительно умная вещь, наконец-то кто-то понял проблему стоимости
Посмотреть ОригиналОтветить0
0xTherapist
· 01-08 09:44
Кодирование с исправлением ошибок давно должно было стать широко распространенным, и я действительно не понимаю, почему раньше так много проектов продолжали упорствовать в полном резервном копировании... Идея Walrus — это признание реальности, кто не хочет снизить издержки так сильно?
В области децентрализованного хранения данных всегда существовала старая проблема: обеспечение надежности за счет полного копирования — слишком дорого. Когда масштаб достигает определенного уровня, затраты просто не удержать.
Идея Walrus отличается. Он использует кодирование с исправлением ошибок, разбивая данные на несколько фрагментов, которые распределяются по разным узлам для хранения. Пока количество фрагментов достигает порога восстановления, исходные данные могут быть восстановлены в любой момент. Это кажется простым, но за этим лежит очень практичная логика.
Отказ узлов — это норма, а не исключение. Вместо того чтобы наивно полагать, что все узлы всегда онлайн, лучше признать реальность при проектировании системы — допускать отказ части узлов. Кодирование с исправлением ошибок специально разработано для такой несовершенной сетевой среды, заменяя физический резерв за счет математической избыточности. Что в итоге? Безопасность не пострадала, восстановимость сохраняется, а затраты на хранение значительно снижаются. Именно такая структура затрат дает децентрализованному хранению данных прочную основу для долгосрочной работы.