Ketersediaan Data (DA) layer yang dirancang secara langsung mempengaruhi batas kinerja seluruh blockchain. Walrus Protocol melakukan sesuatu yang menarik di bagian ini—memecah layer DA menjadi tiga modul independen: penyimpanan, verifikasi, dan pencarian, masing-masing dapat diupgrade dan diiterasi secara terpisah.
Bagian penyimpanan menggunakan redundansi tingkat ganda. Teknologi kode koreksi kesalahan digunakan di lapisan bawah untuk memastikan data tidak hilang, sementara di lapisan atas jumlah salinan disesuaikan secara dinamis berdasarkan tingkat pentingnya data, sehingga tidak memboroskan sumber daya dan juga mengurangi risiko kehilangan data. Bagian verifikasi lebih menarik—menggabungkan sampling data dan bukti nol pengetahuan, sehingga pihak aplikasi dapat memilih kekuatan verifikasi sesuai kebutuhan keamanan mereka, apakah verifikasi ringan atau membutuhkan jaminan kriptografi penuh, semuanya tergantung keputusan Anda. Lapisan pencarian menggunakan jaringan pengalamatan konten terdistribusi yang dipadukan dengan cache edge dan prefetch cerdas, menurunkan latensi akses data secara signifikan.
Dalam hal indikator kinerja, Walrus dirancang untuk skenario throughput tinggi dengan pipeline pemrosesan paralel. Pemecahan data, encoding, dan verifikasi—yang merupakan pekerjaan intensif komputasi—dibagi menjadi sub-tugas yang dapat dijalankan secara paralel, memaksimalkan kekuatan prosesor multi-core dan GPU. Hasil pengujian menunjukkan throughput pemrosesan data meningkat sebesar 60%, dan latensi verifikasi menurun sebesar 45%. Khususnya untuk ekosistem ZK-Rollup, mereka mengoptimalkan format encoding dari beberapa polinomial komitmen, dan waktu preprocessing data sebelum pembuatan bukti nol pengetahuan dipangkas sebesar 35%.
Lapisan jaringan juga dirancang secara adaptif. Hubungan koneksi antar node akan disesuaikan secara real-time berdasarkan kondisi jaringan dan beban, sistem terus memantau kemampuan pemrosesan setiap node, penggunaan bandwidth, dan lokasi geografis, secara otomatis mengoptimalkan jalur transmisi data—menjamin latensi rendah sekaligus meningkatkan toleransi kesalahan jaringan. Algoritma load balancing secara cerdas mempertimbangkan kemampuan pemrosesan node, ruang penyimpanan tersisa, dan kecepatan respons, untuk mendistribusikan tugas penyimpanan secara efisien dan memastikan tidak ada titik tunggal yang menjadi bottleneck.
