Jako certyfikowany analityk danych Google, wierzę, że w ciągle ewoluującym krajobrazie zdecentralizowanego przechowywania, gdzie wymagania dotyczące skalowalności, odporności i efektywności kosztowej zderzają się z rzeczywistością środowisk blockchaina bez zezwoleń, protokół #Walrus wyróżnia się jako latarnia innowacji. Zbudowany na wysokowydajnym blockchainie Sui, Walrus odpowiada na wieczne wyzwania związane z przechowywaniem dużych, nieustrukturyzowanych danych—takich jak zbiory danych AI, pliki multimedialne i archiwa przedsiębiorstw—w kontekście Web3. W sercu tego protokołu leży RedStuff, przełomowy algorytm kodowania z usuwaniem w dwóch wymiarach (2D), który redefiniuje sposób, w jaki dane są fragmentowane, dystrybuowane i odzyskiwane w sieci węzłów. Jako analityk kryptowalut z głębokim zanurzeniem w warstwy infrastruktury takie jak Filecoin, Arweave i Celestia, widzę RedStuff nie tylko jako techniczny drobiazg, ale jako zmianę paradygmatu, która mogłaby obniżyć bariery wejścia dla aplikacji napędzanych AI i ekosystemów wielołańcuchowych. W tej analizie rozłożymy mechanikę RedStuff, koncentrując się na jego nowatorskim schemacie dzielenia blobów na pierwotne i wtórne slajdy, ocenimy jego efektywność i odporność oraz zbadamy jego szersze implikacje dla przestrzeni kryptowalutowej na początku 2026 roku.
Fundamenty: Zrozumienie Kodowania Erasure w Zdecentralizowanym Przechowywaniu
Aby docenić pomysłowość RedStuff, musimy najpierw umiejscowić kodowanie erasure (EC) w ramach systemów zdecentralizowanych. Tradycyjne rozwiązania do przechowywania, takie jak pełna replikacja, duplikują całe zbiory danych na wielu węzłach, co prowadzi do ogromnych nadwyżek — często 25x lub więcej w czynnikach replikacyjnych, aby osiągnąć tolerancję na błędy. To jest nieefektywne dla danych o skali petabajtów w kryptowalutach, gdzie koszty przepustowości i przechowywania mogą zniechęcić do adopcji. Kodowanie erasure, inspirowane kodami Reed-Solomon (RS) używanymi w systemach takich jak Filecoin, fragmentuje dane na "fragmenty" lub "symbole", dodając informacje parzystości, aby oryginał mógł być rekonstrukowany, nawet jeśli niektóre fragmenty są utracone. W jednolitym (1D) ustawieniu EC, blob o rozmiarze B jest dzielony na k fragmentów danych, z m fragmentami parzystości dodanymi, co pozwala na odzyskanie z maksymalnie m strat przy użyciu dowolnych k fragmentów.
Jednak 1D EC ma ograniczenia w dynamicznych, bezzezwoleniowych sieciach: odzyskiwanie często wymaga pobrania całej ilości danych z boba (O(B) przepustowości na odzyskanie), nawet w przypadku niewielkich strat, co zwiększa koszty w środowiskach o wysokiej rotacji, w których węzły często dołączają lub opuszczają. RedStuff rozwija to w ramy 2D, czerpiąc z modelu Twin-code, ale dostosowując go do tolerancji na błędy bizantyjskie (BFT) i sieci asynchronicznych. To podejście 2D fragmentuje dane w dwóch wymiarach, umożliwiając szczegółowe, samonaprawiające się odzyskiwanie, które skaluje się z ilością utraconych danych, a nie pełnym rozmiarem boba.
Odzyskiwanie RedStuff: Proces Kodowania 2D
Główna innowacja RedStuff polega na oparciu kodowania na macierzy, która traktuje blob danych jako dwuwymiarową tablicę. Wyobraź sobie blob podzielony na siatkę symboli, kodowany wierszami i kolumnami, aby stworzyć wzajemnie zależne redundancje. Konkretnie, RedStuff dzieli blob na pierwotne i wtórne fragmenty — cienkie plastry zakodowanych danych rozdzielane do węzłów pamięci — zapewniając zarówno wydajność, jak i solidność.
Mechanika Krok po Kroku
Przygotowanie Boba i Podział Symboli: Blob przesłany przez użytkownika (np. duży model AI lub plik wideo) jest najpierw wypełniany i dzielony na macierz E symboli. Zakładając sieć z n = 3f + 1 węzłami (gdzie f to maksymalna liczba wadliwych węzłów, zazwyczaj f ≈ n/3 dla BFT), macierz jest strukturalnie zorganizowana z wierszami odpowiadającymi kodowaniom pierwotnym i kolumnami dla wtórnych. Blob jest segmentowany na (2f + 1) grupy pierwotne, z których każda jest dalej kodowana.
Generacja Pierwotnego Fragmentu: Każdy pierwotny fragment S^(p,i) jest tworzony poprzez kodowanie wiersza macierzy przy użyciu liniowego kodu z wyższym progiem rekonstrukcji (2f + 1 symboli). Zapewnia to, że aby odzyskać pełny pierwotny fragment, strona potrzebuje co najmniej 2f + 1 symboli z tego wiersza. Pierwotne fragmenty działają jako "kręgosłup", zapewniając silne gwarancje przeciwko błędom wrogim, ponieważ wymagają superwiększości uczciwych węzłów do rekonstrukcji.
Generacja Wtórnego Fragmentu: Ortogonalnie, wtórne fragmenty S^(s,i) są kodowane kolumnowo z niższym progiem (f + 1 symboli). Służą one jako "pomocnicy" dla efektywnego odzyskiwania, umożliwiając częściowe rekonstrukcje z mniejszą liczbą symboli. Podwójne progi — wyższy dla pierwotnych, aby wzmocnić bezpieczeństwo, niższy dla wtórnych, aby przyspieszyć naprawę — są kluczowe dla asymetrii RedStuff.
Operacje Kodowania: RedStuff wykorzystuje lekkie operacje XOR zamiast obliczeniowo intensywnej arytmetyki w polach skończonych w kodach RS. Dla macierzy E(i,j), kodowanie pierwotne może obejmować XORowanie wierszy, podczas gdy wtórne dodaje parzystości pionowe. Skutkuje to fragmentami, które są rozdzielane do węzłów: każdy węzeł otrzymuje jeden pierwotny i jeden wtórny fragment na blob, co daje łącznie współczynnik replikacji 4.5x (np. dla f=1, n=4, to około 4.5 razy oryginalny rozmiar w sieci).
Dystrybucja i Przechowywanie: Fragmenty są potwierdzane na blockchainie Sui, przy czym dowody kryptograficzne zapewniają dostępność. Węzły stakują tokeny WAL, aby uczestniczyć, narażając się na kary za brak zgodności.
Samo-Naprawa: Zmiana Gry
Co podnosi RedStuff, to jego zdolność do samonaprawy. W systemach 1D utrata fragmentu często wymaga pobrania całego boba do odzyskania. Struktura 2D RedStuff umożliwia lokalne naprawy: jeśli węzeł zawiedzie, sąsiednie węzły używają wtórnych fragmentów do regeneracji utraconych pierwotnych z przepustowością O(B/n) na węzeł — proporcjonalnie do rozmiaru fragmentu, a nie boba. Całkowity koszt odzyskiwania sieci pozostaje O(B), ale jest rozdzielany efektywnie. To jest kluczowe w zmiennych środowiskach węzłów w kryptowalutach, gdzie wskaźniki rotacji mogą osiągnąć 20-30% miesięcznie.
Przewaga Analityczna: Wydajność, Odporność i Porównania
Ilościowo, RedStuff błyszczy w metrykach, które mają znaczenie dla infrastruktury kryptowalutowej:
Nadwyżka Przechowywania: Przy 4.5x replikacji to ułamek typowych 10-20x Filecoin (używając RS z wyższym m) lub nadwyżki archiwizacji Arweave. To przekłada się na oszczędności kosztów 80-100x na bajt przechowywany, co czyni Walrus opłacalnym na rynkach danych AI, które mają osiągnąć 15 bilionów dolarów do 2030 roku.
Wydajność Obliczeniowa: Operacje oparte na XOR są 10-50x szybsze niż mnożenia w polu Galois w RS, co skraca czasy kodowania/odkodowywania do milisekund na standardowym sprzęcie — idealne dla sub-sekundowej finalizacji Sui.
Metryki Odporności: Tolerują do 2/3 awarii węzłów (f ≈ n/3), z prawdopodobieństwem utraty danych poniżej 10^-12 dla typowych konfiguracji. W sieciach asynchronicznych wspiera "wyzwania", gdzie węzły udowadniają posiadanie fragmentu bez pełnych pobrań.
Porównawczo, 1D RS Filecoin wymaga O(B) przepustowości na jakiekolwiek odzyskiwanie, co prowadzi do wyższych kosztów operacyjnych w konfiguracjach o wysokiej rotacji. Zwięzłe dowody Arweave są trwałe, ale brakuje im programowalności. Podejście RedStuff z podwójnymi fragmentami łączy to, co najlepsze: bezpieczeństwo podobne do RS z prędkością podobną do replikacji, wszystko to umożliwiając struktury odporne na oszustwa za pomocą uwierzytelnionych drzew danych.
Szersze Implkacje dla Crypto i Web3
Analitycznie, RedStuff pozycjonuje Walrus jako fundament dla ery AI, gdzie ogromne zbiory danych muszą być przechowywane tanio, ale niezawodnie. Minimalizując nadwyżki i umożliwiając programowalne bloby, odblokowuje przypadki użycia takie jak tokenizowane modele AI, zdecentralizowane archiwa mediów społecznościowych i aktywa gier międzyłańcuchowych. W świecie wielu łańcuchów jego wydajność może ustandaryzować zdecentralizowane przechowywanie, redukując fragmentację i wspierając interoperacyjność. Wyzwania pozostają — takie jak optymalizacja dla bardzo dużych f w masywnych sieciach — ale trwające zarządzanie poprzez \u003cc-84/\u003estaking zapewnia ciągłe ulepszenia.
Ostatecznie, RedStuff stanowi przykład, jak przemyślany projekt kryptograficzny może zniwelować różnicę między teoretyczną odpornością a praktyczną użytecznością. W miarę jak Walrus skaluje się w kierunku pojemności petabajtowych w 2026 roku, ten algorytm 2D nie tylko koduje dane; koduje przyszłość zaufania minimalizowanego, efektywnej infrastruktury Web3. Dla programistów i analityków, RedStuff to mistrzowska klasa w balansowaniu bezpieczeństwa, prędkości i zrównoważonego rozwoju w wojnach przechowywania zdecentralizowanego.
\u003cm-43/\u003e\u003cc-44/\u003e
