Xem xét phương án lưu trữ của Walrus, thực sự có chút khác biệt. Hầu hết các dự án lưu trữ phân tán đều chơi theo chiến lược "lưu nhiều bản sao", nhưng Walrus chọn con đường khác — sử dụng mã sửa lỗi Reed-Solomon để chia dữ liệu thành các mảnh nhỏ, phân tán lưu trữ trên các nút khác nhau.
Điều tuyệt vời là, chỉ cần bạn thu thập đủ số mảnh, bạn có thể ghép lại dữ liệu hoàn chỉnh. Một nút bị mất kết nối? Không thành vấn đề. Cách tiếp cận này trực tiếp giảm thiểu chi phí dự phòng lưu trữ từ hàng chục lần hoặc thậm chí hàng trăm lần xuống còn khoảng 4.5 lần. Nghe có vẻ trừu tượng, nhưng theo một góc nhìn khác — đây chính là việc dùng toán học và kỹ thuật để giải quyết các vấn đề kinh tế thực tế.
Không làm những khái niệm hoa mỹ, mà là rèn luyện hiệu quả trong các tình huống sử dụng thực tế, kiểu tư duy này thực sự không phổ biến trong hạ tầng Web3.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Ừ, cuối cùng cũng có dự án không khoe khoang mà làm thật sự rồi
Ý tưởng toán học này tôi phải khen một chút, chi phí dư thừa 4.5 lần đã trực tiếp vượt mặt đám ngu ngốc dùng giải pháp lưu trữ lặp lại
Mã sửa lỗi đỏ này thực sự tuyệt vời, chỉ cần xem các nút sau có ổn định thế nào
Thôi được rồi, tính hướng đi đáng để theo đuổi
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainDetective
· 8giờ trước
Chờ đã, tôi phải xem xem con số 4.5 lần này đến từ đâu? Dựa trên dữ liệu trên chuỗi, phần lớn các dự án tuyên bố "tối ưu hóa chi phí" cuối cùng đều không đạt được kỳ vọng... Rõ ràng là có điều gì đó mờ ám ở đây
Giải pháp mã sửa lỗi đỏ của Walrus nghe có vẻ rất đẹp, nhưng tôi quan tâm hơn là—cơ chế khuyến khích nút mạng được thiết kế như thế nào? Liệu có xảy ra tình trạng một số địa chỉ ví kiểm soát lượng lớn quyền lưu trữ không? Trong mô hình này, rất dễ hình thành rủi ro tập trung mới
Thật sự khá thú vị, nhưng cần xác thực dữ liệu hoạt động thực tế rồi mới nói, đừng để bị lừa bởi whitepaper
Thông qua theo dõi nhiều địa chỉ ví, có thể phát hiện ra rằng, dòng tiền của ví nhà phát triển cốt lõi của Walrus... Chờ đã, mối liên hệ tài chính phía sau này khá phức tạp đấy
Sau phân tích và đánh giá, loại dự án "đổi mới" này cần đặc biệt cảnh giác với sự méo mó trong động lực, vậy thì làm thế nào nếu sau này các nút lưu trữ bị chiếm dụng bởi một đống địa chỉ zombie?
Chi phí 4.5 lần nghe có vẻ tiết kiệm, nhưng vấn đề thực sự là—khi dữ liệu bị phân mảnh, thời gian phục hồi có thể trở thành điểm nghẽn không? Không thấy đề cập trong whitepaper
Nhưng nói đi cũng phải nói lại, ý tưởng này thực tế hơn nhiều so với những dự án ngày nào cũng khoe khoang khái niệm... Nhưng trong Web3, càng thực tế lại càng dễ bị bỏ qua
Xem xét phương án lưu trữ của Walrus, thực sự có chút khác biệt. Hầu hết các dự án lưu trữ phân tán đều chơi theo chiến lược "lưu nhiều bản sao", nhưng Walrus chọn con đường khác — sử dụng mã sửa lỗi Reed-Solomon để chia dữ liệu thành các mảnh nhỏ, phân tán lưu trữ trên các nút khác nhau.
Điều tuyệt vời là, chỉ cần bạn thu thập đủ số mảnh, bạn có thể ghép lại dữ liệu hoàn chỉnh. Một nút bị mất kết nối? Không thành vấn đề. Cách tiếp cận này trực tiếp giảm thiểu chi phí dự phòng lưu trữ từ hàng chục lần hoặc thậm chí hàng trăm lần xuống còn khoảng 4.5 lần. Nghe có vẻ trừu tượng, nhưng theo một góc nhìn khác — đây chính là việc dùng toán học và kỹ thuật để giải quyết các vấn đề kinh tế thực tế.
Không làm những khái niệm hoa mỹ, mà là rèn luyện hiệu quả trong các tình huống sử dụng thực tế, kiểu tư duy này thực sự không phổ biến trong hạ tầng Web3.