Zauwałem to, gdy liczby przestały dryfować. Pobierałem plik analityczny, który śledzi wymiany w krótkich interwałach. To samo zapytanie wykonuję kilka razy dziennie. Odczyt zwrócił się poprawnie, z tym samym odniesieniem do blobu, a opóźnienie było płaskie zamiast skakać, jak to zwykle bywa, gdy backend pamięci masowej budzi zimne dane. Sprawdziłem metadane blobu tuż po. Okno ważności było aktywne. WAL został już zużyty dla bieżącego zakresu epok. Walrus nadal egzekwował dostępność tych danych, co wyjaśnia, dlaczego odczyt zachowywał się tak, jakby dane nigdy nie stały się zimne.

To jest operacyjny wyzwalacz, który ciągle się pojawia w Walrus. Gdy dane pozostają weryfikowalne i responsywne w powtarzających się odczytach, nie dzieje się tak, ponieważ ktoś je przypiął lub optymistycznie je buforował. Dzieje się tak, ponieważ Walrus aktywnie mierzy, czy dane są nadal przechowywane. Dowody dostępności działają pod każdym udanym odczytem, a to jest powód, dla którego indeksowanie w czasie rzeczywistym nie cichnie w najlepszym wysiłku przechowywania.

Na głównym łańcuchu Walrus, każdy blob, który znajduje się w jego opłacanym oknie przechowywania, jest związany z komitetem węzłów na stały zestaw epok. Każdy węzeł przechowuje zakodowane fragmenty wyprodukowane przez kodowanie usuwania Red Stuff. Podczas tych epok, Walrus wydaje wyzwania dostępności powiązane z identyfikatorem blobu. Węzły muszą odpowiadać dowodami, które mogą być wytworzone tylko wtedy, gdy fragment jest faktycznie obecny. Dzieje się to niezależnie od tego, czy ktoś czyta blob. Odczyty nie są wyzwalaczem. Płatność i przypisanie epoki są.

Różnica ma znaczenie, gdy spojrzysz na to, jak produkty danych w czasie rzeczywistym faktycznie się zachowują. Indeksatory dla analiz DeFi lub weryfikowalnych logów nie czytają w sposób ciągły. Czytają w seriach, często wywoływanych przez zapytania poniżej lub odświeżanie pulpitów nawigacyjnych. W systemach z dużą replikacją, ten czas bezczynności stwarza ryzyko. Węzły wnioskują, że dane są nieużywane i je porzucają, spodziewając się naprawy później. W przypinaniu w stylu chmury, założenie jest takie, że ktoś ciągle płaci i nic więcej nie musi być sprawdzane. Walrus nie robi ani jednego, ani drugiego. Cały czas pyta.

Widziałem, jak to się dzieje z logami segmentowanymi czasowo przechowywanymi jako bloby, które przesuwają się do przodu co kilka godzin. Każdy nowy blob wchodzi do Walrus z własnym oknem wygasania i płatnością WAL. Gdy jest aktywny, wyzwania dostępności wymuszają, aby fragmenty pozostały na miejscu. Indeksatory mogą rekonstruować kawałki na żądanie bez burz rehydracyjnych. Koszt przechowywania jest jawny i ograniczony czasowo, ale zachowanie w tym oknie jest stabilne. System nie zapomina o danych tylko dlatego, że jest cicho.

To, co to umożliwia, to ścisłe powiązanie między żywotnością blobów a egzekwowaniem dostępności. Gdy blob zbliża się do wygaśnięcia, zachowanie zmienia się natychmiast. Wyzwania ustają. Węzły nie są już odpowiedzialne za te dane. Blob może wciąż istnieć gdzieś, ale Walrus przestaje traktować go jako gwarantowany. Ta granica jest ostra i widoczna w praktyce. Odczyty po wygaśnięciu opierają się na przypadku i buforowaniu. Odczyty przed wygaśnięciem opierają się na wymuszonej dostępności. Nie ma strefy szarości.

Ta klarowność jest powodem, dla którego Walrus działa dla bliskiej analityki w czasie rzeczywistym, nie udając bazy danych strumieniowych. Protokół nie próbuje wnioskować o zamiarze z wzorców dostępu. Egzekwuje posiadanie na podstawie płatności i czasu. Sui zajmuje się metadanymi i przejściami stanu obiektów. Walrus zajmuje się tym, czy bajty są naprawdę tam. Indeksatory siedzą na górze tego kontraktu, wiedząc dokładnie, kiedy gwarancja ma zastosowanie, a kiedy nie.

Ostatnio miałem rozmowę, w której ktoś założył, że Walrus zachowuje się jak zdecentralizowane przypinanie z dodatkowymi obliczeniami. To założenie się rozpada w momencie, gdy obserwujesz wyzwania dostępności w akcji. Węzły nie są opłacane za istnienie. Są opłacane za odpowiedzi. Przegap wystarczająco dużo odpowiedzi, a WAL stakowane przez węzeł jest ujawnione. Komitety rotują, a odpowiedzialność się zmienia. Protokół nie czeka, aż użytkownicy zaczną składać skargi na brak danych. Mierzy przechowywanie w sposób ciągły.

Jest tutaj tarcie, które szybko ujawnia się dla operatorów. Obsługa wyzwań dostępności na czas wymaga stabilnej łączności i zdyscyplinowanego zarządzania przechowywaniem. Węzeł, który porzuca fragmenty, aby zaoszczędzić miejsce na dysku lub przegapiał okna wyzwań z powodu przejściowych awarii, jest karany bez kontekstu. Walrus jest surowy z założenia. Priorytetuje przewidywalną dostępność nad szerokim uczestnictwem. To ograniczenie kształtuje zestaw operatorów i utrzymuje niskie koszty redundancji, ale również podnosi poprzeczkę dla prowadzenia infrastruktury.

Dla deweloperów budujących potoki analityczne, efekt jest subtelny, ale decydujący. Gdy blob jest aktywny, odczyty zachowują się spójnie. Gdy wygasa, zachowanie zmienia się natychmiast. Nie ma iluzji trwałości. Indeksatory mogą planować wokół granic epok zamiast reagować na ciche znikanie. To planowanie sprawia, że bliskie dane w czasie rzeczywistym są możliwe bez zaufania obietnicom poza łańcuchem.

Później, gdy spojrzałem na ten sam kanał analityczny, nic nie zmieniło się na powierzchni. To samo zapytanie. Ta sama forma wyniku. To, co się zmieniło, było niewidoczne. Walrus wciąż pytał węzły o dowody, że trzymały fragmenty. WAL wciąż był konsumowany za to zobowiązanie. W momencie, gdy to ustaje, dane przestają być czymś, za czym system stoi.

To jest część, która ma tendencję do bycia pomijaną. Wnioski w czasie rzeczywistym w Walrus nie dotyczą najpierw prędkości. Dotyczą egzekwowalnej obecności. Dane pozostają użyteczne nie dlatego, że są popularne lub buforowane, ale dlatego, że protokół ciągle sprawdza, czy wciąż istnieją. Gdy te kontrole ustają, gwarancje ustają razem z nimi.

\u003ct-40/\u003e\u003cc-41/\u003e\u003cm-42/\u003e