Zawsze fascynowały mnie wewnętrzne zasady działania systemów rozproszonych, a Walrus wyróżnia się szczególnie sprytnym podejściem do obsługi danych. Jeśli po raz pierwszy zagłębiasz się w Walrus, albo nawet jeśli już doświadczyłeś wielu innych rozwiązań, zrozumienie, jak węzły zapewniają dostępność danych, jest kluczowe do docenienia, dlaczego ta warstwa przechowywania jest tak niezawodna. Chodzi nie tylko o przechowywanie danych, ale o zapewnienie, że będą one zawsze dostępne, gdy będą potrzebne, bez zależności od jednego punktu awarii. Przejdźmy to krok po kroku, jakbym to tłumaczył przy kawie.
Węzły w Walrusie są kręgosłupem całej sieci. To w zasadzie uczestnicy uruchamiający oprogramowanie, które przechowuje i udostępnia bloby danych. Ale to, co czyni je wyjątkowymi, to to, jak są zintegrowane z architekturą Sui. Walrus buduje bezpośrednio na Sui, co oznacza, że węzły nie są izolowane, są częścią szerszego ekosystemu, w którym bloby danych traktowane są jako obiekty programowalne. Ta konfiguracja pozwala na interakcję inteligentnych kontraktów z pamięcią, ale prawdziwa magia dzieje się w zapewnieniu dostępności. Węzły nie tylko przechowują pełne dane, używają techniki zwanej kodowaniem erasure RedStuff 2D, aby podzielić je na mniejsze kawałki. Kodowanie erasure, w prostych słowach, dodaje nadmiarowość, aby nawet jeśli niektóre części znikną, można było odtworzyć całość. Część 2D dodaje dodatkową warstwę, rozprzestrzeniając dane w różnych wymiarach dla lepszej efektywności i odporności na błędy.
Coś, co uważam za fascynujące, to jak to kodowanie działa w praktyce. Kiedy przesyłasz blob za pośrednictwem Upload Relay, który jest w zasadzie bramą obsługującą początkowe zgłoszenia, dane są kodowane i rozdzielane do zestawu węzłów. Nie każdy węzeł przechowuje wszystko, to byłoby nieefektywne. Zamiast tego system wybiera komitet węzłów, a każdy z nich otrzymuje fragment zakodowanych danych. Ta dystrybucja jest losowa, ale weryfikowalna, co zapewnia, że żaden węzeł nie staje się wąskim gardłem. Aby utrzymać uczciwość, węzły muszą dostarczać dowody dostępności. To są dowody kryptograficzne, które pokazują, że węzeł faktycznie przechowuje przypisany fragment i może go udostępnić na żądanie. Jeśli węzeł nie udowodni tego podczas okresowych kontrol, stoi przed karami, takimi jak obcięcie nagród stakowania. To mechanizm samonadzorujący, który utrzymuje sieć niezawodną.
Pomyślmy o przebiegu tego procesu. Powiedz, że jesteś deweloperem budującym projekt NFT na Walrusie. Przesyłasz swoje metadane i obrazy jako bloby. Upload Relay przyjmuje to, koduje za pomocą RedStuff i rozrzuca fragmenty po węzłach. Każdy węzeł stakuje $WAL tokenów, aby uczestniczyć, co motywuje ich do pozostania online i responsywnych. Stakowanie nie jest tylko dla pokazania, jest powiązane z nagrodami za utrzymanie dostępności. Rządzenie poprzez $WAL również pozwala społeczności głosować na parametry, takie jak liczba węzłów tworzących komitet czy próg dla odzyskiwania kodowania erasure. Ale wracając do węzłów, nieustannie plotkują ze sobą, aby weryfikować fragmenty. Jeśli węzeł przechodzi w tryb offline, system może odtworzyć brakujący kawałek z nadmiarowych fragmentów przechowywanych przez innych. Ta odporność zapewnia, że twoje dane NFT nie znikną, jeśli kilka węzłów się wyłączy.
Jedną rzeczą, która zwraca moją uwagę, jest funkcja optymalizacji Quilt, która bezpośrednio łączy się z operacjami węzłów. Quilt pomaga w agregowaniu małych blobów w większe w celu lepszej efektywności, redukując obciążenie na węzłach. Wyobraź sobie, że hostujesz zasoby gier dla gry blockchain. Zamiast traktować każdy zasób jako osobne przesłanie, Quilt łączy je, a węzły przechowują te zoptymalizowane paczki. Oznacza to mniej transakcji na Sui i mniejsze obciążenie poszczególnych węzłów, ale dostępność pozostaje wysoka, ponieważ kodowanie erasure ma zastosowanie również do zgrupowanych danych. Z mojego doświadczenia z badania Walrusa wynika, że ta optymalizacja czyni go praktycznym dla zastosowań o dużej objętości, takich jak zestawy danych AI, gdzie masz do czynienia z tonami małych plików, które muszą być niezawodnie połączone.
Oczywiście, przykłady z rzeczywistego świata ożywiają to. Weź hosting mediów na stronach Walrus, te zdecentralizowane interfejsy, które pozwalają na bezpośrednie udostępnianie stron internetowych z warstwy przechowywania. Węzły zapewniają, że HTML, CSS i obrazy są dostępne, nieustannie udowadniając swoje zasoby. Jeśli użytkownik uzyskuje dostęp do strony, żądanie pobiera fragmenty z wielu węzłów, rekonstruując stronę na bieżąco. To jest bezproblemowe, ale za kulisami to dowody dostępności zapobiegają przestojom. Innym przykładem jest archiwizacja DeFi. Protokóły mogą przechowywać historie transakcji jako bloby. Węzły dystrybuują je w sieci, więc nawet podczas szczytowego obciążenia dane pozostają dostępne. Zauważyłem, że w scenariuszach gier, gdzie istotna jest latencja, rozproszona natura pomaga, ponieważ węzły bliżej użytkowników mogą szybciej serwować fragmenty, chociaż system nie polega tylko na geografii.
Korzyści tutaj są jasne. To podejście oparte na węzłach oferuje wysoką dostępność bez centralnych serwerów, co oznacza, że twoje dane są odporne na awarie lub ataki. Dobrze się skaluje, ponieważ im więcej węzłów dołącza poprzez stakowanie, tym silniejsza staje się sieć. Koszty są przewidywalne, opłacane w $WAL za epoki przechowywania, a aspekt programowalny pozwala na budowanie niestandardowej logiki wokół dostępności. Ale szczerze mówiąc, są wyzwania, które warto zauważyć. Prowadzenie węzła wymaga sprzętu i przepustowości, więc nie każdy może łatwo uczestniczyć. Jeśli sieć jest wczesna i mała, dostępność może spaść, aż dołączą kolejni stakerzy. Ponadto, rekonstrukcja danych z fragmentów dodaje odrobinę obciążenia obliczeniowego, choć RedStuff minimalizuje to. Moim zdaniem, to są bóle wzrostu, a zachęty pomagają je łagodzić z czasem.
Węzły w Walrusie nie są tylko jednostkami przechowującymi dane, są aktywnymi strażnikami dostępności danych, zasilanymi przez sprytne kodowanie, dowody i ekonomię tokenów. To system, który wydaje się żywy, dostosowując się, aby zapewnić, że twoje bloby są zawsze gotowe. Kiedy po raz pierwszy dowiedziałem się o tym, zmieniło to moje myślenie o zdecentralizowanym przechowywaniu, czyniąc je bardziej namacalnym i godnym zaufania.
