الحقبة الحقيقية لتخزين اللامركزية تواجه الآن: كيف تضمن معدل خطأ عالي دون أن تخرج التكاليف عن السيطرة؟

بروتوكول Walrus قدم الإجابة باستخدام تقنية الترميز 2D RedStuff المطورة ذاتيًا. بالمقارنة مع الحلول التقليدية، فإن طريقتها مختلفة تمامًا. يستخدم Filecoin ترميز Reed-Solomon، وArweave يتبع نمط النسخ عبر الشبكة بالكامل، بينما اختار Walrus نهج الترميز ثنائي الأبعاد، محطمًا بشكل قاسٍ سقف كفاءة التخزين.

لننظر كيف يتم ذلك بالتفصيل. جوهر RedStuff يكمن في منطق "الترميز الطبقي للأبعاد الرئيسية والثانوية". البُعد الرئيسي يستخدم عتبة استرداد f+1، مما يتطلب فقط مضاعف نسخ 3 لتحقيق الكتابة غير المتزامنة؛ البُعد الثانوي يتوسع عبر الترميز 2D، مع زيادة احتياطية إضافية فقط بمضاعف 1.5، وفي النهاية يتم التحكم في مضاعف النسخ الكلي بين 4-5 مرات. ما هو هذا المفهوم؟ يحتاج Filecoin إلى احتياطيات بنسبة 25 ضعفًا، وArweave تصل إلى مئات الأضعاف، بينما Walrus يقلل هذا الرقم بشكل مباشر، والميزة واضحة تمامًا.

الأداء لم يتنازل أيضًا. استبدال العمليات المعقدة باستخدام XOR البسيط، أدى إلى زيادة سرعة الترميز وفك الترميز بثلاثة أضعاف. استعادة 1TB من البيانات لا تتطلب جميع القطع، فقط جزء منها، حتى لو انقطع ثلثا العقد في الشبكة، يمكن إعادة بناء البيانات بشكل كامل، وهذه القدرة على التحمل تعتبر عملية جدًا في بيئة الإنتاج.

الخفض في التكاليف هو المؤشر الأكثر وضوحًا. تكلفة تخزين 1TB سنويًا انخفضت إلى 50 دولارًا، مما يوفر من 80% إلى 98% مقارنة بالحلول التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، استقرار توفر البيانات عند 99.9%، وتأخير الاستعلام ≤ 500ms، مما يجعله مثاليًا للسيناريوهات التي تتطلب وصولًا عالي التردد للبيانات الساخنة.

RedStuff حل أيضًا مشكلة أخرى تتعلق بإثبات التخزين — القابلية للتوسع. تتزايد تكلفة الإثبات بشكل لوغاريتمي مع زيادة عدد الملفات، ويمكن للشبكة التوسع أفقيًا إلى آلاف العقد، وهو أمر حاسم في التطبيقات واسعة النطاق. كجزء من احتياطات تقنية Mysten Labs، تم اختبار هذا الحل الترميزي في شبكة Sui الرئيسية، ووجدت حلولًا فعالة لمتطلبات التخزين عالية التردد مثل مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي وبيانات معاملات L2.