Bạn có biết điều sai lầm lớn nhất về mã hóa xóa trong Walrus là nó chỉ đơn giản là sự dư thừa kiểu sao lưu thông thường, trong khi thực tế nó là một công cụ toán học mạnh mẽ, chia dữ liệu của bạn thành các mảnh nhỏ cộng với các mảnh kiểm tra, cho phép khôi phục dữ liệu ngay cả khi đến một phần ba nút bị lỗi, tất cả trong khi duy trì chi phí lưu trữ ở mức tối thiểu khoảng 1,5 lần so với việc sao chép toàn bộ chiếm đến 3 lần?
Trong Walrus, mã hóa xóa hoạt động bằng cách mã hóa các khối dữ liệu bằng thuật toán Reed-Solomon, nơi dữ liệu gốc được chia thành k mảnh và m mảnh kiểm tra, được lưu trữ trên các nút xác thực Sui phân tán và các nút lưu trữ, đảm bảo rằng chỉ cần có k mảnh là có thể khôi phục đầy đủ khối dữ liệu mà không cần toàn bộ tập hợp, điều này trực tiếp chống lại điểm lỗi duy nhất trong các hệ thống lưu trữ tập trung truyền thống.
Quá trình này tích hợp liền mạch với ngôn ngữ Move của Sui để xác minh trên chuỗi, nơi các băm mật mã và bằng chứng xác nhận tính toàn vẹn của dữ liệu trong quá trình mã hóa và khôi phục, ngăn chặn việc can thiệp và cho phép mở rộng hiệu quả cho các tập dữ liệu lớn như mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo có thể lên tới hàng gigabyte.
Token WAL đóng vai trò quan trọng ở đây, vì chúng được dùng để đặt cược các nút thực hiện nhiệm vụ mã hóa, thanh toán chứng nhận khối dữ liệu trên chuỗi và tạo động lực cho sự tham gia trung thực thông qua hình phạt cắt giảm nếu một nút không cung cấp mảnh của mình trong quá trình kiểm tra khôi phục, tạo nên một nền kinh tế tự duy trì, đồng bộ hóa lợi ích của người vận hành với độ tin cậy dữ liệu.
Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên Sui, bạn có thể tải lên tập dữ liệu 10GB qua Walrus, mã hóa nó thành 30 mảnh (20 dữ liệu + 10 kiểm tra) phân bố trên 30 nút, và sau đó khôi phục đầy đủ dữ liệu ngay cả khi 10 nút bị lỗi, tất cả chỉ với chi phí WAL cho việc chứng nhận ban đầu và phí lưu trữ duy trì thấp dựa trên giá theo epoch.
Ngưỡng cụ thể nào về số lượng lỗi nút sẽ khiến bạn cân nhắc lại việc sử dụng mã hóa xóa thay vì sao chép toàn bộ trong dự án Walrus tích hợp tiếp theo của bạn?
@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus