Die Geschichte der verteilten Systeme zu rekapitulieren, ist in Wirklichkeit nicht das schwierigste Problem, "wie man speichert", sondern "wie man repariert, wenn ein Knoten offline geht". In den letzten zwei Tagen habe ich das Datenwiederherstellungsmechanismus von @Walrus 🦭/acc detailliert durchgespielt und festgestellt, dass es eine sehr elegante Abwägung in Bezug auf die Bandbreiteneffizienz getroffen hat.

Traditionelle dezentralisierte Speicherlösungen (wie frühe Mehrfachkopienstrategien) erfordern, dass das gesamte Datei neu kopiert wird, wenn ein Knoten ausfällt. Dies ist eine enorme Verschwendung von Bandbreite, insbesondere bei der Verarbeitung von PB großen Daten, was eine Katastrophe ist. Die von #Walrus verwendete fortschrittliche Fehlerkorrekturcode (Erasure Coding) Technik verwandelt die Daten im Wesentlichen in fließende mathematische Gleichungen. Egal welcher Knoten ausfällt, das Netzwerk muss nur einen sehr kleinen Anteil von Fragmenten von den verbleibenden Knoten abrufen, um die verlorenen Datenfragmente wiederherzustellen. Diese Logik der "fragmentarischen Reparatur" drückt die Grenzkosten für die Wartung des Netzwerks auf ein sehr niedriges Niveau.

Das bringt einen qualitativen Wandel in der Technik mit sich: Speichernetzwerke sind nicht mehr auf teure, hochstabile Serversysteme angewiesen. Aufgrund der extrem hohen Fehlertoleranz können auch gewöhnliche Verbrauchshardware teilnehmen, ohne die Zuverlässigkeit des gesamten Netzwerks zu beeinträchtigen. Sui spielt hier die Rolle des "ultimativen Schiedsrichters des Zustands"; es speichert keine großen Dateien, sondern zeichnet alle Verifizierungslogiken und Metadaten der Fragmente auf. Diese Trennung von leicht und schwer vermeidet die aufgeblähte Situation bei Ethereum, in der "alle Knoten alle Daten speichern müssen".

Mein Standard zur Bewertung von Infrastrukturprojekten ist einfach: Ich schaue, ob es das Problem der Finanzspekulation löst oder ein klassisches Problem der Informatik angeht. Walrus gehört eindeutig zur letzteren Kategorie. Es versucht zu lösen, wie man in einer unzuverlässigen verteilten Umgebung die Datenbeständigkeit zu Kosten unter denen von Cloud-Anbietern erreichen kann. Für Entwickler, die Anwendungen mit hohem Bandbreitenverbrauch wie YouTube oder Instagram im Web3 aufbauen möchten, könnte dies derzeit die einzige technologisch logische Basislösung sein. Ohne dieses grundlegende Umdenken wird es schwierig sein, die zukünftigen Entwicklungen von DApps zu verstehen. #walrus $WAL