Знаете ли вы, что самой большой мифом об кодировании стирания в Walrus является то, что это просто сложная избыточность, подобная простым резервным копиям, в то время как на самом деле это математический гигант, который разделяет ваши данные на фрагменты плюс дополнительные части, позволяя восстановить информацию даже при выходе из строя до одной трети узлов, при этом сохраняя минимальный объем хранилища — около 1,5x по сравнению с 3x избыточностью полной репликации?
В Walrus кодирование стирания работает путем кодирования блобов с использованием алгоритмов Рида-Соломона, при которых исходные данные делятся на k фрагментов и m дополнительных фрагментов, хранящихся на децентрализованных валидаторах Sui и узлах хранения, обеспечивая возможность восстановления полного блоба при наличии хотя бы k фрагментов, не требуя наличия всех, что напрямую решает проблему точек отказа в традиционных централизованных системах хранения.
Этот процесс интегрируется без проблем с языком Move в Sui для проверки на цепочке, где криптографические хэши и доказательства подтверждают целостность данных при кодировании и извлечении, предотвращая подделку и обеспечивая эффективное масштабирование для крупных наборов данных, таких как модели для обучения ИИ, которые могут занимать гигабайты.
Токены WAL играют здесь ключевую роль, поскольку используются для стейкинга узлов для задач кодирования, оплаты сертификации блобов на цепочке и стимулирования честного участия через штрафы за нарушение, если узел не предоставляет свой фрагмент во время проверки извлечения, создавая самодостаточную экономику, которая согласует интересы операторов с надежностью данных.
Например, если вы разрабатываете приложение ИИ на Sui, вы можете загрузить 10 ГБ данных через Walrus, закодировать их с помощью стирания в 30 фрагментов (20 данных + 10 дополнительных), распределить по 30 узлам и позже полностью восстановить их, даже если 10 узлов выйдут из строя, при этом платя только WAL за начальную сертификацию и минимальные ежемесячные расходы на хранение, основанные на ценовой политике по эпохам.
Какой конкретный порог отказов узлов заставит вас пересмотреть использование кодирования стирания вместо полной репликации в вашем следующем проекте, интегрированном с Walrus?
