Queríamos entender realmente o quão bem esse sistema funciona, então testamos com base na sua perspectiva. Configuramos um ambiente de teste específico para imitar o uso real. Utilizamos dois clientes separados em computadores em nuvem poderosos para obter dados precisos.
O Hardware que Utilizamos para Testar o Walrus
Não quisemos usar máquinas lentas que pudessem distorcer os resultados. Utilizamos instâncias muito potentes conhecidas como AWS m5d para garantir que tivéssemos poder suficiente. Essas máquinas tinham trinta e dois processadores e muita memória para lidar com a carga de trabalho.
Onde Localizamos os Clientes de Teste
A localização importa muito quando você está enviando dados pela internet. Colocamos um cliente na região Leste dos EUA, especificamente na Virgínia do Norte. O outro cliente foi colocado no Canadá Central para capturar uma perspectiva geográfica diferente.
Medindo Quão Rápido Você Pode Ler Dados
A primeira coisa que analisamos foi quanto tempo leva para você recuperar seus dados. Chamamos isso de latência de ponta a ponta. Começamos o cronômetro antes que o cliente solicite o arquivo e o paramos quando a confirmação chega.
O que Descobrimos Sobre a Velocidade de Leitura no Walrus
Os resultados dos nossos testes foram, na verdade, bastante promissores para você. Descobrimos que o tempo que leva para ler dados permanece muito baixo. Isso é verdade mesmo quando testamos com diferentes tamanhos de arquivos de dados.
Ler Pequenos Arquivos é Muito Rápido
Se você estiver trabalhando com arquivos pequenos que são menores que vinte megabytes, ficará feliz. A latência para esses arquivos permanece abaixo de quinze segundos. Isso significa que você pode acessar suas pequenas quantidades de dados sem uma longa espera.
Ler Arquivos Grandes Também é Eficiente
Nós também testamos arquivos muito maiores, em torno de cento e trinta megabytes. Você pode esperar um longo atraso, mas a latência só aumentou para trinta segundos. Isso mostra que o sistema lida bem com cargas mais pesadas para você.
Compreendendo a Latência de Escrita no Walrus
Escrever dados ou salvá-los no sistema é um processo diferente de ler. Observamos que escrever leva consistentemente mais tempo do que ler. Isso é algo que você deve esperar ao usar esse tipo de sistema seguro.
A Velocidade de Escrita de Pequenos Arquivos
Para arquivos pequenos abaixo de vinte megabytes, o tempo de escrita é relativamente constante. Geralmente permanece abaixo de vinte e cinco segundos para toda a operação. Não importa se o arquivo é muito pequeno ou próximo do limite.
Por que Arquivos Pequenos Têm um Atraso Fixo
Você pode se perguntar por que um arquivo pequeno leva vinte e cinco segundos para ser salvo. Essa sobrecarga acontece por causa da interação com a blockchain. O sistema também precisa enviar metadados para todos os nós de armazenamento para manter as coisas seguras.
Como o Walrus Lida com a Escrita de Arquivos Grandes
Quando você começa a enviar arquivos grandes acima de quarenta megabytes, o comportamento muda. O tempo que leva começa a crescer em linha reta em relação ao tamanho. Isso ocorre porque a transferência pela rede se torna o principal fator.
Desmembrando as Cinco Etapas da Escrita
Toda vez que você escreve dados, o sistema realiza cinco etapas específicas. Primeiro, ele codifica seus dados para prepará-los para armazenamento. Em seguida, verifica o status dos dados para garantir que tudo esteja correto.
As Etapas Finais do Processo de Escrita
Após verificar o status, o sistema obtém informações para reservar espaço. Em seguida, armazena os fragmentos de dados nos nós. Finalmente, publica uma prova na blockchain para confirmar a disponibilidade.
Analisando o Atraso para Pequenos Blobs
Para pequenas quantidades de dados, o trabalho administrativo fixo domina o tempo. Cerca de seis segundos são gastos apenas em tarefas de metadados e blockchain. Isso representa aproximadamente cinquenta por cento do tempo total que você espera.
Analisando o Atraso para Grandes Blobs
Quando você passa para blobs grandes, a fase de armazenamento leva mais tempo. O trabalho administrativo permanece constante, mas a transferência de dados leva mais tempo. Isso confirma que, para arquivos grandes, a velocidade da rede é o limite.
Validando Nossas Afirmativas sobre Latência
Esses resultados nos ajudam a provar um ponto importante sobre o sistema. O Walrus alcança baixa latência que é previsível para você. A única coisa que o desacelera para arquivos grandes é a velocidade da própria internet.
Medindo a Taxa de Transferência de Dados para Você
Nós também analisamos quantos bytes por segundo um único cliente pode mover. Para ler dados, essa velocidade aumenta de forma agradável à medida que os arquivos ficam maiores. Isso ocorre porque ler é principalmente apenas puxar dados da rede.
O Limite de Velocidade para Escritas de Cliente Único
A taxa de escrita tende a se estabilizar em cerca de dezoito megabytes por segundo. Isso não significa que o sistema é lento, mas que um único cliente tem limites. O cliente precisa se comunicar com a blockchain e os nós várias vezes.
Como Você Pode Atingir Velocidades Mais Altas no Walrus
Esse limite em um único cliente não impede que você vá mais rápido. A rede subjacente suporta velocidades muito mais altas do que o que medimos para uma pessoa. Você pode facilmente acelerar as coisas mudando a forma como trabalha.
Usando Múltiplos Clientes para Melhor Velocidade
Para arquivos muito maiores, você pode implantar vários clientes ao mesmo tempo. Cada cliente pode enviar um pedaço de dado em paralelo. Isso cria um padrão de dispersão que contorna o limite de usuário único.
Confirmando Capacidades de Alta Taxa de Transferência
Esses testes validam que você pode ler e escrever em alta taxa de transferência. O sistema foi projetado para lidar com tráfego intenso se você configurá-lo corretamente. Você só precisa usar conexões paralelas para os maiores trabalhos.
Testando a Escalabilidade do Walrus
Queríamos ver quanto dado o sistema poderia armazenar por um longo período. Executamos nossa avaliação por sessenta dias para coletar dados suficientes. Queríamos ter certeza de que poderia lidar com padrões de uso do mundo real.
Quanto Dado Foi Armazenado Durante os Testes
Durante nosso teste de sessenta dias, o sistema armazenou uma mediana de mais de um terabyte de fragmentos de dados. Também armazenou mais de duzentos gigabytes de metadados de blob. Isso mostra que ele pode lidar com um volume significativo de informações.
A Capacidade dos Nós de Armazenamento Individuais
Como descrevemos anteriormente, cada nó de armazenamento desempenha um grande papel. Cada nó contribui com entre quinze e quinhentos terabytes de capacidade. Esta é a base do poder total de armazenamento do sistema.
A Capacidade Total Massiva do Walrus
Quando você adiciona todos os nós juntos, o sistema pode armazenar mais de cinco petabytes. Este é um recurso chave que torna o Walrus muito poderoso. Isso significa que há muito espaço para todos os seus dados.
Como a Capacidade Cresce com Mais Nós
Nós descobrimos que a capacidade total de armazenamento aumenta com o tamanho do comitê. Isso significa que, se você adicionar mais nós, a capacidade cresce proporcionalmente. O sistema fica maior e mais forte à medida que mais hardware é adicionado.
Considerações Finais sobre o Desempenho do Sistema
Nossos testes mostram que o Walrus é um sistema robusto para você. Ele oferece leituras de baixa latência e opções de escrita escaláveis. Foi construído para crescer com suas necessidades e lidar com grandes quantidades de dados.
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