Para verificar la eficiencia de codificación de RaptorQ que se presume en el libro blanco oficial, monté un clúster de nodos con la configuración mínima para realizar pruebas de estrés. Originalmente, pensé que en condiciones de fragmentación extrema de los datos, el uso de CPU se dispararía, pero el nivel de optimización de este algoritmo superó con creces mis expectativas. En comparación con las estrategias de replicación de copias tradicionales, Walrus, al garantizar la redundancia de datos, realmente ha llevado los costos de almacenamiento a su punto más bajo. Comparado con mi experiencia anterior ejecutando nodos de Storj, donde estaba extremadamente preocupado por mantener la tasa de actividad de los nodos satélites, el mecanismo de tolerancia a fallos de Walrus es claramente más indulgente con los nodos de cola larga.
Sin embargo, al probar la recuperación de archivos grandes, se descubrió un error: cuando el número de solicitudes concurrentes aumentaba repentinamente, la velocidad de agregación de algunos fragmentos mostraba fluctuaciones, lo que provocaba que la velocidad de descarga general oscilara en forma de sierra. Esto probablemente se debe a cuellos de botella de ancho de banda en ciertos nodos de retransmisión en la topología de red actual, y aún no se ha logrado un enrutamiento óptimo punto a punto. Esta oscilación en forma de sierra expone la inmadurez del algoritmo de selección de nodos vecinos en la red P2P actual, ya que el cliente claramente no ha implementado un control de congestión adecuado al agregar fragmentos. Si se pudiera introducir una estrategia de descarga más agresiva y basada en la toma de turnos, similar a BitTorrent, la experiencia podría mejorar mucho. La situación actual es que, aunque la validación matemática de robustez ha pasado, la optimización de IO de red en ingeniería sigue siendo un desierto. En este momento en que todos están ocupados lanzando monedas y promoviendo narrativas, hay pocos que se detienen a perfeccionar tecnologías tan duras como los códigos de borrado hasta convertirlas en proyectos utilizables a nivel industrial. Lo que resuelve no es la acción de 'almacenamiento', sino cómo lograr la máxima fiabilidad de datos con el costo adicional más bajo en una red descentralizada, ese es el aspecto atractivo en el que los técnicos deben centrarse.
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