Enquanto as garantias de recuperação do Walrus são projetadas para até 2/3 de indisponibilidade de nós com recuperação após a sincronização da rede, riscos como codificações de sliver inconsistentes ou interrupções durante transições de época ainda podem causar inacessibilidade de dados se não forem mitigados.
O código de correção RedStuff codifica blobs em slivers primários para redundância de dados principal e slivers secundários para provas leves, permitindo a reconstrução a partir de qualquer quórum de 1/3 de slivers secundários corretos buscados diretamente dos nós de armazenamento por meio de solicitações peer-to-peer após consultar os metadados do Sui para hashes de compromisso e atribuições de nós. Certificados PoA em blockchain gerados a partir de um quórum de 2/3 de confirmações de nós atestam a disponibilidade.
Comitês são reconfigurados com base em mudanças de stake durante os limites de época, aumentando os riscos. Processos em múltiplas etapas garantem sobreposição, mas podem causar interrupções breves se os nós que saem não transferirem os slivers rapidamente. Codificações inconsistentes provenientes de nós defeituosos podem forçar o sistema a tratar os dados como apagados, recusando serviços de recuperação. Os clientes devem verificar blobs reconstruídos contra o ID de hash original para detectar manipulações ou perdas.
O staking delegado por tokens WAL decide as atribuições de slivers dos nós e as receitas de taxas, votos de governança alteram os limites de quórum ou incentivos de recuperação, e queimas deflacionárias em caso de penalização por indisponibilidade ligam o valor do token a um desempenho de recuperação forte.
Para um dApp de mídia social que hospeda vídeos de usuários no Walrus, isso implica codificar uploads para tolerância a falhas de 2/3, usar quóruns de 1/3 de slivers para recuperações rápidas por espectadores e sobredimensionar a capacidade de armazenamento para evitar tempo de inatividade durante mudanças de comitê.
Como as sobreposições de transição de época afetarão suas configurações de redundância RedStuff para equilibrar o desempenho de recuperação e preocupações com indisponibilidade, considerando o Walrus para dados críticos?
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