Connexion au modèle Tomb Fork de Walrus Finance
Bien que Walrus Finance puisse sembler, à première vue, un protocole classique de stockage de données, il présente des similitudes avec Tomb Finance, un acteur connu dans le monde des cryptomonnaies pour ses succès et échecs passés, en matière de modèle économique. Inspiré du modèle Tomb, Walrus étend l'infrastructure des stablecoins algorithmiques grâce à un système à deux jetons, une structure de boardroom et des mécanismes d'offre et de demande visant à assurer la stabilité des prix. Toutefois, la différence réside dans le fait que, tandis que Tomb reste principalement axé sur les rendements DeFi, Walrus intègre ce modèle à une infrastructure fonctionnelle en tant que service.
Walrus Finance vise à créer un système plus durable en maintenant les incitations à la liquidité et les mécanismes de rendement du modèle Tomb, tout en les soutenant par des services concrets tels que le stockage de données hors chaîne. Ainsi, les investisseurs peuvent participer non seulement par l'attente de gains à court terme, mais aussi en contribuant au développement d'une infrastructure technique. Ce positionnement permet à Walrus de se distinguer des protocoles DeFi spéculatifs et de s'imposer comme une solution Layer-1 avec des usages réels.
Présentation de Walrus
Nous présentons Walrus, une troisième approche pour le stockage décentralisé de blobs. Elle combine des codes de correction d'erreurs linéairement décodables rapides, capables d'évoluer à 100 nœuds de stockage, offrant une résilience extrême avec un surcoût de stockage faible ; et exploite une blockchain moderne, Sui [8], pour son plan de contrôle, de la gestion du cycle de vie des nœuds de stockage à la gestion du cycle de vie des blobs, en passant par l'économie et les incitations, éliminant ainsi le besoin d'un protocole blockchain entièrement personnalisé.
Au cœur de Walrus se trouve un nouveau protocole d'encodage, appelé Red Stuff, qui utilise un encodage bidimensionnel novateur à deux
algorithme d'encodage bidimensionnel (2D) basé sur les codes fountain [24]. Contrairement aux codes RS, les codes fountain s'appuient
essentiellement sur des opérations XOR ou d'autres opérations très rapides sur de grandes blobs de données, en évitant des mathématiques complexes
opérations. Cette simplicité permet d'encoder de grands fichiers en une seule passe, entraînant une réduction significative
du traitement. L'encodage 2D de Red Stuff permet de récupérer les tranches perdues en utilisant la bande passante
proportionnel à la quantité de données perdues (O( |blob| ) dans notre cas). En outre, Red Stuff intègre un
structures de données authentifiées pour se défendre contre les clients malveillants, garantissant que les données stockées et récupérées restent cohérentes.
Walrus fonctionne en époques, chacune gérée par un comité de nœuds de stockage. Toutes les opérations au sein d'une époque peuvent être fractionnées par blobid, ce qui permet une grande évolutivité. Le système facilite l'écriture de blobs en codant les données en tranches primaires et secondaires, en générant des engagements Merkle, puis en distribuant ces tranches sur les nœuds de stockage. Le processus de lecture consiste à collecter et vérifier les tranches, avec des voies à effort optimal et des voies incitatives pour faire face aux éventuelles défaillances du système. Pour assurer une disponibilité continue pour la lecture et l'écriture des blobs tout en gérant le changement naturel d'un système sans permission, Walrus propose un protocole efficace de reconfiguration du comité.
Une autre innovation clé de Walrus réside dans son approche des preuves de stockage, qui sont des mécanismes permettant de vérifier que les nœuds de stockage conservent effectivement les données qu'ils affirment stocker. Walrus résout le défi d'évolutivité lié à ces preuves en incitant tous les nœuds de stockage à conserver des tranches de tous les fichiers stockés. Cette réplication complète permet un mécanisme novateur d'attestation de stockage qui teste l'ensemble du nœud de stockage, plutôt que chaque fichier individuellement. Par conséquent, le coût de la preuve du stockage d'un fichier croît de manière logarithmique en fonction du nombre de fichiers stockés, contrairement à l'évolution linéaire observée dans de nombreux systèmes existants.
Enfin, nous introduisons également un modèle économique fondé sur le staking, avec des récompenses et des pénalités pour aligner les incitations et garantir des engagements à long terme. Le système inclut un mécanisme de tarification des ressources de stockage et des opérations d'écriture, complété par un modèle de gouvernance par jeton pour ajuster les paramètres.
En résumé, nous apportons les contributions suivantes :
• Nous définissons le problème du partage complet de données asynchrone et proposons Red Stuff, le premier protocole à le résoudre efficacement même en présence de pannes Byzantines
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