Sebagai Analis Data bersertifikasi Google, saya percaya bahwa dalam lingkungan penyimpanan terdesentralisasi yang terus berkembang, di mana kebutuhan skalabilitas, ketahanan, dan efisiensi biaya bertabrakan dengan kenyataan dari lingkungan blockchain tanpa izin, protokol #Walrus menonjol sebagai mercusuar inovasi. Dibangun di atas blockchain Sui berkinerja tinggi, Walrus menangani tantangan yang telah lama ada dalam menyimpan data besar dan tidak terstruktur—seperti dataset AI, file multimedia, dan arsip perusahaan—dalam konteks Web3. Di inti protokol ini terdapat RedStuff, algoritma pengkodean erasure dua dimensi (2D) yang revolusioner yang mengubah cara data dibagi, didistribusikan, dan dipulihkan melintasi jaringan node. Sebagai analis kripto dengan pemahaman mendalam terhadap lapisan infrastruktur seperti Filecoin, Arweave, dan Celestia, saya melihat RedStuff bukan sekadar perbaikan teknis, tetapi sebagai pergeseran paradigma yang dapat menurunkan hambatan masuk bagi aplikasi yang didorong AI dan ekosistem multi-chain. Dalam analisis ini, kita akan mengurai mekanisme RedStuff, dengan fokus pada skema inovatifnya dalam membagi blob menjadi sliver primer dan sekunder, mengevaluasi efisiensi dan ketahanannya, serta mengeksplorasi implikasi luasnya bagi ruang kripto pada awal tahun 2026.
Dasar-Dasar: Memahami Pengkodean Penghapusan dalam Penyimpanan Terdesentralisasi
Untuk menghargai kecerdikan RedStuff, kita harus terlebih dahulu mengontekstualisasikan pengkodean penghapusan (EC) dalam sistem terdesentralisasi. Solusi penyimpanan tradisional, seperti replikasi penuh, menduplikasi seluruh dataset di seluruh node, yang menyebabkan overhead yang sangat besar—sering kali 25x atau lebih dalam faktor replikasi untuk mencapai toleransi kesalahan. Ini tidak efisien untuk data skala petabyte di crypto, di mana biaya bandwidth dan penyimpanan dapat menghancurkan adopsi. Pengkodean penghapusan, terinspirasi oleh kode Reed-Solomon (RS) yang digunakan dalam sistem seperti Filecoin, memfragmentasi data menjadi "shard" atau "simbol," menambahkan informasi paritas sehingga yang asli dapat direkonstruksi bahkan jika beberapa shard hilang. Dalam pengaturan EC satu dimensi (1D), sebuah blob berukuran B dibagi menjadi k shard data, dengan m shard paritas ditambahkan, memungkinkan pemulihan dari hingga m kehilangan menggunakan shard k mana pun.
Namun, 1D EC memiliki keterbatasan dalam jaringan dinamis yang tidak memerlukan izin: pemulihan sering kali memerlukan pengunduhan seluruh data blob (O(B) bandwidth per pemulihan), bahkan untuk kehilangan kecil, memperburuk biaya di lingkungan dengan churn tinggi di mana node sering bergabung atau meninggalkan. RedStuff mengembangkan ini menjadi kerangka kerja 2D, menarik dari model Twin-code tetapi mengadaptasinya untuk toleransi kesalahan Byzantine (BFT) dan jaringan asinkron. Pendekatan 2D ini memfragmentasi data di seluruh dua dimensi, memungkinkan pemulihan granular yang dapat menyembuhkan sendiri yang sejalan dengan jumlah data yang hilang daripada ukuran blob penuh.
Dekoding RedStuff: Proses Pengkodean 2D
Inovasi inti RedStuff adalah pengkodean berbasis matriks, yang memperlakukan blob data sebagai array dua dimensi. Bayangkan sebuah blob dibagi menjadi grid simbol, dikodekan baris dan kolom untuk membuat redundansi yang saling bergantung. Secara spesifik, RedStuff membagi blob menjadi irisan primer dan sekunder—irisan tipis dari data yang dikodekan yang didistribusikan ke node penyimpanan—memastikan efisiensi dan ketahanan.
Mekanika Langkah-demi-Langkah
Persiapan Blob dan Pembagian Simbol: Blob yang dikirim oleh pengguna (misalnya, model AI besar atau file video) pertama-tama dipadding dan dibagi menjadi matriks E simbol. Dengan asumsi jaringan dengan n = 3f + 1 node (di mana f adalah jumlah maksimum node yang rusak, biasanya f ≈ n/3 untuk BFT), matriks disusun dengan baris yang sesuai dengan pengkodean primer dan kolom untuk sekunder. Blob dibagi menjadi (2f + 1) grup primer, masing-masing lebih lanjut dikodekan.
Generasi Irisan Primer: Setiap irisan primer S^(p,i) dibuat dengan mengkodekan sebuah baris dari matriks menggunakan kode linier dengan ambang rekonstruksi yang lebih tinggi (2f + 1 simbol). Ini memastikan bahwa untuk memulihkan irisan primer penuh, sebuah pihak memerlukan setidaknya 2f + 1 simbol dari baris tersebut. Irisan primer bertindak sebagai "tulang punggung," memberikan jaminan kuat terhadap kesalahan yang bersifat musuh, karena mereka memerlukan mayoritas super dari node jujur untuk rekonstruksi.
Generasi Irisan Sekunder: Secara ortogonal, irisan sekunder S^(s,i) dikodekan secara kolom dengan ambang yang lebih rendah (f + 1 simbol). Ini berfungsi sebagai "pembantu" untuk pemulihan yang efisien, memungkinkan rekonstruksi parsial dengan lebih sedikit simbol. Dual thresholds—lebih tinggi untuk primer untuk memperkuat keamanan, lebih rendah untuk sekunder untuk mempercepat penyembuhan—adalah kunci untuk asimetri RedStuff.
Operasi Pengkodean: RedStuff menggunakan operasi XOR yang ringan alih-alih aritmetika bidang hingga yang intensif secara komputasi dalam kode RS. Untuk matriks E(i,j), pengkodean primer mungkin melibatkan XOR di seluruh baris, sementara sekunder menambahkan paritas vertikal. Ini menghasilkan irisan yang didistribusikan ke node: setiap node menerima satu irisan primer dan satu irisan sekunder per blob, dengan total faktor replikasi 4.5x (misalnya, untuk f=1, n=4, itu sekitar 4.5 kali ukuran asli di seluruh jaringan).
Distribusi dan Penyimpanan: Irisan diakui di blockchain Sui, dengan bukti kriptografis yang memastikan ketersediaan. Node mempertaruhkan token WAL untuk berpartisipasi, menghadapi pemotongan untuk ketidakpatuhan.
Pemulihan Sendiri: Pengubah Permainan
Apa yang mengangkat RedStuff adalah kemampuannya untuk menyembuhkan sendiri. Dalam sistem 1D, kehilangan sebuah shard sering kali memerlukan pengunduhan blob penuh untuk pemulihan. Struktur 2D RedStuff memungkinkan perbaikan lokal: jika sebuah node gagal, node yang berdekatan menggunakan irisan sekunder untuk meregenerasi primer yang hilang dengan bandwidth O(B/n) per node—proposional dengan ukuran irisan, bukan blob. Total biaya pemulihan jaringan tetap O(B), tetapi didistribusikan secara efisien. Ini sangat penting dalam lingkungan node crypto yang volatil, di mana tingkat churn dapat mencapai 20-30% per bulan.
Keunggulan Analitis: Efisiensi, Ketahanan, dan Perbandingan
Secara kuantitatif, RedStuff bersinar dalam metrik yang penting untuk infrastruktur crypto:
Overhead Penyimpanan: Pada replikasi 4.5x, ini adalah fraksi dari overhead tipikal Filecoin 10-20x (menggunakan RS dengan m yang lebih tinggi) atau overhead pengarsipan permanen Arweave. Ini dapat diterjemahkan menjadi penghematan biaya 80-100x per byte yang disimpan, menjadikan Walrus layak untuk pasar data AI yang diperkirakan akan mencapai $15T pada tahun 2030.
Efisiensi Komputasi: Operasi berbasis XOR adalah 10-50x lebih cepat daripada perkalian bidang Galois RS, mengurangi waktu pengkodean/dekode menjadi milidetik di perangkat keras umum—ideal untuk finalitas sub-detik Sui.
Metrik Ketahanan: Toleransi hingga 2/3 kegagalan node (f ≈ n/3), dengan probabilitas kehilangan data di bawah 10^-12 untuk pengaturan tipikal. Dalam jaringan asinkron, ia mendukung "tantangan" di mana node membuktikan kepemilikan irisan tanpa unduhan penuh.
Secara komparatif, RS 1D Filecoin memerlukan O(B) bandwidth untuk pemulihan apa pun, yang menyebabkan biaya operasional lebih tinggi dalam pengaturan dengan churn tinggi. Bukti singkat Arweave permanen tetapi kurang memiliki programabilitas. Pendekatan dual-sliver RedStuff menggabungkan yang terbaik: keamanan mirip RS dengan kecepatan mirip replikasi, semuanya sambil memungkinkan struktur bebas penipuan melalui pohon data yang terautentikasi.
Implikasi yang Lebih Luas untuk Crypto dan Web3
Secara analitis, RedStuff memposisikan Walrus sebagai lapisan dasar untuk era AI, di mana dataset besar harus disimpan dengan murah namun dapat diandalkan. Dengan meminimalkan overhead dan memungkinkan blob yang dapat diprogram, ia membuka penggunaan kasus seperti model AI yang ditokenisasi, arsip media sosial terdesentralisasi, dan aset game lintas rantai. Dalam dunia multi-rantai, efisiensinya dapat menstandarkan penyimpanan terdesentralisasi, mengurangi fragmentasi dan mendorong interoperabilitas. Tantangan tetap—seperti mengoptimalkan untuk f yang sangat besar dalam jaringan besar—tetapi tata kelola yang sedang berlangsung melalui $WAL staking memastikan perbaikan iteratif.
Akhirnya, RedStuff mencerminkan bagaimana desain kriptografi yang penuh pertimbangan dapat menjembatani kesenjangan antara ketahanan teoretis dan utilitas praktis. Saat Walrus berkembang menuju kapasitas petabyte pada tahun 2026, algoritma 2D ini tidak hanya mengkodekan data; ia mengkodekan masa depan infrastruktur Web3 yang efisien dan minim kepercayaan. Bagi pengembang dan analis, RedStuff adalah kelas utama dalam menyeimbangkan keamanan, kecepatan, dan keberlanjutan dalam perang penyimpanan terdesentralisasi.
