এক সময় ব্লকচেইন স্টোরেজ ছিল একেবারেই নীরব একটি স্তর—যেন ঘরের পাইপলাইন, যেটা কাজ করে কিন্তু কেউ আলাদা করে আলোচনা করে না। কিন্তু Web3 নেটওয়ার্ক বড় হওয়ার সাথে সাথে সেই সময় শেষ হয়েছে। আজ স্টোরেজ আর ব্যাকগ্রাউন্ড সার্ভিস নয়; এটি এমন একটি কেন্দ্রীয় উপাদান হয়ে উঠেছে, যেটি নিয়ে কমিউনিটি আলোচনা করে, বিতর্ক করে, এমনকি কখনো কখনো দ্বন্দ্বেও জড়ায়।
এর কারণ খুবই সরল। স্টোরেজ এখন সরাসরি নির্ধারণ করে কে নেটওয়ার্কে অংশ নিতে পারবে, একটি নোড চালানোর খরচ কত হবে এবং একটি প্রোটোকল দীর্ঘমেয়াদে টিকে থাকতে পারবে কি না। এই পরিবর্তনগুলো অবধারিতভাবেই গভর্ন্যান্সকে প্রভাবিত করে—চাই তা পরিকল্পিত হোক বা না হোক।
এই টানাপোড়েনের কেন্দ্রে রয়েছে parameter tuning। কাগজে-কলমে এগুলো ছোট সংখ্যা মনে হলেও বাস্তবে এদের প্রভাব বিশাল। রিপ্লিকেশন লেভেল, স্টোরেজ প্রাইসিং কার্ভ, কোরাম থ্রেশহোল্ড, পুরোনো ডেটা কত দ্রুত prune করা যাবে—এই প্রতিটি সিদ্ধান্ত প্রযুক্তিগত মনে হলেও এগুলো ইনসেনটিভ ও ক্ষমতার ভারসাম্য বদলে দিতে পারে।
অনেক নেটওয়ার্কেই এখন দেখা যাচ্ছে, এই প্যারামিটারগুলো প্রত্যাশার চেয়ে অনেক বেশি বার পুনর্বিবেচনা করতে হচ্ছে। কারণ বাগ নয়, বরং বাস্তব ব্যবহারে নতুন নতুন edge case সামনে আসছে। এর মানে, স্টোরেজ গভর্ন্যান্স আর একবার সেট করে ভুলে যাওয়ার বিষয় নয়; এটি একটি চলমান প্রক্রিয়া।
Parameter Tuning-এর লুকানো খরচ
অন-চেইন গভর্ন্যান্স সাধারণত স্পষ্ট সিদ্ধান্তের জন্য তৈরি। কোড আপগ্রেড হবে কি না, ফি বাড়বে নাকি কমবে, কোনো সীমা বদলানো হবে কি না। কিন্তু স্টোরেজ প্যারামিটারগুলো এত সরলভাবে কাজ করে না। এগুলো একে অপরের সাথে এবং বাজার পরিস্থিতির সাথে জটিলভাবে যুক্ত থাকে।
উদাহরণ হিসেবে রিপ্লিকেশন ধরুন। বেশি রিপ্লিকেশন মানে বেশি নিরাপত্তা ও ডেটা স্থায়িত্ব, কিন্তু নোড অপারেটরদের খরচ বেড়ে যায়। কম রিপ্লিকেশন ছোট নোডদের জন্য সুবিধাজনক, কিন্তু নেটওয়ার্ক স্ট্রেসের সময় ঝুঁকি তৈরি করে। এমন কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা নেই যেটা দীর্ঘ সময় সবার জন্য আদর্শ থাকবে।
যখন এই ধরনের সিদ্ধান্ত সরাসরি টোকেন ভোটিংয়ে দেওয়া হয়, তখন সমস্যা তৈরি হয়। বড় হোল্ডাররা সাধারণত স্বল্পমেয়াদি দক্ষতা দেখে সিদ্ধান্ত নেয়, আর ছোট অংশগ্রহণকারীরা নিরাপত্তাকে অগ্রাধিকার দেয়। ফলে ভোট কখনো আটকে যায়, কখনো আবার দোলাচলে পড়ে। এতে গভর্ন্যান্স ক্লান্তি তৈরি হয়।
এখানেই ডেডলক তৈরি হয়। প্রস্তাব খারাপ বলে নয়, বরং সিস্টেম সূক্ষ্ম মতামত প্রকাশ করতে পারে না বলেই সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব হয় না। ফলাফল হিসেবে স্টোরেজ এমন এক কনফিগারেশনে আটকে যায়, যা আর বাস্তবতার সাথে মানানসই নয়।
Walrus ও Weighted Percentile Voting
এই জটিল জায়গায় Walrus একটি ভিন্ন ধারণা নিয়ে এসেছে। এখানে অংশগ্রহণকারীদের কোনো একটি নির্দিষ্ট মানের পক্ষে বা বিপক্ষে ভোট দিতে বলা হয় না। বরং তাদের বলা হয় একটি গ্রহণযোগ্য রেঞ্জ নির্ধারণ করতে—যেটা তারা সহ্য করতে পারে।
এই রেঞ্জগুলো পরে weighted percentile voting-এর মাধ্যমে একত্র করা হয়। এর মানে হলো, অংশগ্রহণকারীরা যা অন্যদের উপর চাপিয়ে দিতে চায় তা নয়, বরং তারা কোন সীমার মধ্যে থাকতে স্বচ্ছন্দ, সেটাই প্রকাশ করে।
এখানে স্টেকের ওজন থাকে, কিন্তু চরম অবস্থানগুলো স্বাভাবিকভাবেই কম প্রভাব ফেলে, কারণ সেগুলো ডিস্ট্রিবিউশনের প্রান্তে থাকে। ফলে চূড়ান্ত মান সাধারণত এমন একটি জায়গায় এসে দাঁড়ায়, যেটা বেশিরভাগ অংশগ্রহণকারী মেনে নিতে পারে—যদিও সেটি কারো আদর্শ পছন্দ নাও হতে পারে।
এই পদ্ধতির সবচেয়ে বড় পার্থক্য হলো এটি মতবিরোধকে বাড়িয়ে তোলে না, বরং ধীরে ধীরে শোষণ করে। স্টোরেজ প্যারামিটারগুলো ধাপে ধাপে বদলাতে পারে, বাস্তব পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে, বড় ধরনের গভর্ন্যান্স নাটক ছাড়াই।
গভর্ন্যান্স ডেডলক এড়ানোর চেষ্টা
ডেডলক সাধারণত তখনই হয়, যখন অনিশ্চিত পরিবেশে গভর্ন্যান্স থেকে অতিরিক্ত নিখুঁত সিদ্ধান্ত চাওয়া হয়। স্টোরেজ নিজেই অনিশ্চিত। ব্যবহার হঠাৎ বেড়ে যেতে পারে, হার্ডওয়্যারের দাম বদলাতে পারে, নেটওয়ার্ক কন্ডিশন পাল্টাতে পারে।
Walrus এই অনিশ্চয়তাকে অস্বীকার না করে গ্রহণ করে। রেঞ্জভিত্তিক ভোটিংয়ের মাধ্যমে আউটকামকে নমনীয় রাখা হয়। প্রাথমিকভাবে দেখা যাচ্ছে, এতে প্রস্তাব ব্যর্থ হওয়ার হার কমছে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়ও ছোট হচ্ছে—যদিও দীর্ঘমেয়াদি চাপের মুখে এটি কতটা কার্যকর থাকবে, তা এখনও দেখার বিষয়।
অংশগ্রহণকারীরা যখন অনুভব করে যে তাদের মতামত প্রভাব ফেলছে, তখন তারা পুরোপুরি disengage করে না, এমনকি সব প্রস্তাব বাস্তবায়িত না হলেও। এই সমঝোতার অনুভূতি ছোট মনে হলেও বাস্তবে খুব গুরুত্বপূর্ণ।
তবে ঝুঁকি নেই, এমন নয়। Weighted percentile পদ্ধতিতে দায় নির্ধারণ কিছুটা অস্পষ্ট হতে পারে। কোনো সিদ্ধান্ত খারাপ ফল দিলে, কে সেটার জন্য দায়ী তা চিহ্নিত করা কঠিন হতে পারে। তাই স্বচ্ছতা বজায় রাখার টুলগুলোকেও সমানভাবে উন্নত হতে হবে।
ভবিষ্যতের ইঙ্গিত, চূড়ান্ত সমাধান নয়
স্টোরেজ যে একদিন গভর্ন্যান্স সমস্যায় পরিণত হবে, সেটা সম্ভবত অনিবার্যই ছিল। ডেটা কোডের চেয়ে বেশি দিন টিকে থাকে, আর কমিউনিটিকে পুরোনো সিদ্ধান্তের ফল নিয়ে দীর্ঘ সময় বাঁচতে হয়।
Walrus এই বাস্তবতায় একটি শান্ত পথ দেখানোর চেষ্টা করছে। নিখুঁত সমাধানের প্রতিশ্রুতি না দিয়ে, বরং মতবিরোধ কীভাবে কাজে রূপ নেয় সেটাকে নতুনভাবে গঠন করছে। যদি এটি বাস্তব চাপের মুখেও টিকে থাকে, তবে ভবিষ্যতের অনেক সিস্টেম এর উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে।
শেষ পর্যন্ত হয়তো গভর্ন্যান্সের জন্য সবসময় জোরালো কণ্ঠ বা তীক্ষ্ণ ভোটের প্রয়োজন নেই। কখনো কখনো প্রয়োজন হয় এমন একটি স্থির কাঠামোর, যা নীরবে নিজেকে মানিয়ে নেয়, যতটা সম্ভব কম সংঘর্ষে, যতটা সম্ভব বেশি শেখার মাধ্যমে।
