Czerwone rzeczy kodowanie: droga do rozwiązania dwuwymiarowej macierzy

Główna innowacja Walrusa polega na podziale danych na główne kawałki (Primary Sliver) i poboczne kawałki (Secondary Sliver), tworząc strukturę dwuwymiarowej macierzy [f+1, 2f+1]. Ten projekt osiąga przełom dzięki trzem wymiarom:

1. Dynamiczna optymalizacja nadmiarowości

Wymiar pionowy: każdy główny kawałek zawiera f+1 bloków danych, generując rozszerzone wiersze za pomocą operacji XOR, co zapewnia możliwość odzyskania danych z dowolnych f+1 węzłów w przypadku awarii pojedynczego węzła. Wymiar poziomy: kawałki poboczne wykorzystują 2f+1 bloków parzystości, realizując „stopniowe odzyskiwanie” dzięki technologii kodów fountain. Nawet jeśli utracimy 2/3 kawałków pobocznych, wystarczy pobrać O(n) symboli z pozostałych węzłów, aby odbudować dane. Rzeczywisty efekt: przy zachowaniu 4-5-krotnej nadmiarowości (porównywalnej z AWS S3) zmniejsza pasmo odzyskiwania danych o 80%, a koszt odzyskiwania z pojedynczego węzła spada z O(|B|) do O(|B|/n). @Walrus 🦭/acc #walrus $WAL