Tại sao Mã hóa Xóa (Red Stuff) Thay Đổi Kinh Tế Lưu Trữ
Hãy hình dung lưu trữ phi tập trung như một thư viện khổng lồ, nơi thay vì chỉ có một bản sao cho mỗi cuốn sách, các nhân viên thư viện tạo ra hàng chục bản sao dự phòng để phòng ngừa sự cố. Điều này giúp bảo vệ sách an toàn, nhưng ồ—chi phí tăng vọt nhanh chóng. Các hệ thống truyền thống thường tạo ra 25 bản sao cho mọi thứ chỉ để đảm bảo độ bền. Điều đó là quá mức, và chi phí bùng nổ.
Red Stuff từ Walrus đảo ngược hoàn toàn tình trạng này. Thay vì sao chép vô tận, nó sử dụng một thủ thuật mã hóa xóa 2D thông minh. Dữ liệu của bạn được chia thành các mảnh chồng lấn—giống như cắt một bức ảnh thành một lưới theo cả chiều ngang và chiều dọc. Bây giờ bạn không cần 25 bản sao. Bạn có được độ bền cao với mức độ dư thừa khoảng 4,5 lần. Đây là một khoản tiết kiệm lớn, và đột nhiên lưu trữ phi tập trung trên Sui trở nên khả năng mở rộng và lập trình cao hơn rất nhiều.
Tóm lại: Red Stuff chia từng khối dữ liệu thành các mảnh ngang và dọc, rồi phân bố chúng trên các nút khác nhau. Nếu một vài mảnh bị mất, không thành vấn đề. Bạn có thể khôi phục dữ liệu gốc chỉ từ một tập hợp con, và mạng chỉ cần di chuyển những gì thực sự bị thiếu—do đó tiết kiệm băng thông nữa.
Mọi thứ quan trọng—thông tin mô tả, bằng chứng—được gắn vào Sui để xác minh nhanh chóng. Các bộ thu thập giúp bạn truy xuất dữ liệu nhanh chóng. Thay vì lưu trữ đầy đủ bản sao, các nút chứng minh họ đang giữ các phần của mình thông qua các thử thách đơn giản. Điều này giúp hệ thống minh bạch mà không lãng phí không gian.
Dữ liệu & Mô hình AI: Tất cả các tập huấn luyện khổng lồ và trọng số mạng nơ-ron? Bạn có thể lưu trữ chúng một cách an toàn và chứng minh chúng thật—rất lý tưởng để hỗ trợ các tác nhân tự động như những gì trên Talus.
Nội dung & NFT: Không còn lo lắng về các liên kết hỏng nữa. Các dự án như Pudgy Penguins sử dụng Red Stuff để lưu trữ các hình ảnh độ phân giải cao lâu dài.
Trang web Walrus: Việc lưu trữ các trang web phi tập trung, chống kiểm duyệt trở nên rẻ hơn và đáng tin cậy hơn.
$WAL @Walrus 🦭/acc #Walrus