Sapevi che il più grande mito riguardo il coding di cancellazione in Walrus è che sia solo una ridondanza elegante come i semplici backup, quando in realtà è una potenza matematica che suddivide i tuoi dati in frammenti più pezzi di parità, consentendo la ricostruzione anche se fino a un terzo dei nodi falliscono, il tutto mantenendo il sovraccarico di archiviazione minimo intorno a 1,5 volte rispetto al gonfiore di 3 volte della replicazione completa?
In Walrus, il coding di cancellazione funziona codificando blob utilizzando algoritmi di Reed-Solomon, dove i dati originali vengono divisi in k shard e m shard di parità, memorizzati attraverso validatori Sui decentralizzati e nodi di archiviazione, garantendo che finché k shard sono disponibili, il blob completo può essere recuperato senza necessità dell'intero set, il che combatte direttamente i punti singoli di fallimento nell'archiviazione centralizzata tradizionale.
Questo processo si integra perfettamente con il linguaggio Move di Sui per la verifica on-chain, dove gli hash crittografici e le prove confermano l'integrità dei dati durante la codifica e il recupero, prevenendo manomissioni e abilitando una scalabilità efficiente per grandi set di dati come modelli di formazione AI che potrebbero coprire gigabyte.
I token WAL giocano un ruolo cruciale qui, poiché vengono utilizzati per mettere in gioco i nodi per compiti di codifica, pagare per la certificazione dei blob on-chain e incentivare la partecipazione onesta attraverso penali di slashing se un nodo non riesce a fornire il suo shard durante una sfida di recupero, creando un'economia autosufficiente che allinea gli incentivi degli operatori con l'affidabilità dei dati.
Ad esempio, se stai costruendo un'app AI su Sui, potresti caricare un dataset di 10GB tramite Walrus, farlo codificare in 30 shard (20 dati + 10 parità) distribuiti su 30 nodi e successivamente recuperarlo completamente anche se 10 nodi vanno offline, il tutto pagando solo WAL per la certificazione iniziale e le spese di archiviazione minime basate su un prezzo a epoca.
Quale specifico limite di fallimenti dei nodi ti farebbe riconsiderare l'uso del coding di cancellazione rispetto alla replicazione completa nel tuo prossimo progetto integrato con Walrus?
