Al inspeccionar el almacenamiento del nodo, vuelves a encontrarte con un montón de datos históricos hinchados. Las cadenas de bloques privadas afrontan durante mucho tiempo cuellos de botella de “explosión del estado” y una recuperación extremadamente lenta; este dolor lleva tiempo ahí. Recientemente investigué la biblioteca de estructuras de datos MicroKelvin del nivel subyacente de Dusk y encontré una validación Merkle de tipo especialmente diseñada para ZK dentro de la actualización del árbol de estados: este diseño afecta directamente el costo de almacenamiento de todo el nodo y la tasa de desgaste del disco duro.
¿Por qué reescribir la estructura de datos desde cero? Dusk no reutiliza las tradicionales LevelDB o RocksDB, sino que está construida íntegramente desde cero en la base. Al escribir el estado, el sistema debe verificar una prueba de conocimiento cero (ZK) especialmente configurada; si la raíz hash es falsificada, la capa de consenso puede impedirlo antes de guardarlo en disco. Sin esta estructura especializada, un nodo malicioso podría inyectar datos basura en la cadena a lo loco, iniciar ataques de expansión del estado y, antes de que el consenso colapse, arrastrar a toda la red hacia abajo. MicroKelvin aporta una base lo bastante sólida para soportar la computación privada.
Pero hay algunos puntos ciegos en los detalles de ejecución. La estructura de datos desarrollada internamente pertenece a un ámbito criptográfico extremadamente cerrado y, por tanto, no es compatible con consultas tradicionales en SQL o GraphQL. Los hábitos de desarrollo están controlados por una curva de aprendizaje empinada: los programadores comunes casi nunca van a pelearse con un árbol de estados subyacente tan especializado solo para crear una aplicación pequeña. En la práctica, sigues dependiendo de aquellos pocos “geeks” criptográficos clave en línea, sin margen de error. Además, a medida que se disparan las transacciones, el historial de estados sigue acumulándose sin piedad. Cuando el I/O del disco fluctúa de forma intensa, el tiempo de recuperación podría aumentar bruscamente; el sistema eliminaría directamente del grupo a los nodos que lleguen tarde, en vez de “ellos”.
Me gusta el rumbo técnico de @Dusk : las estructuras nativas de datos para ZK son realmente bonitas. Pero, para evitar la manipulación y encerrar los datos de estado en un flujo de verificación extremadamente complejo y especializado, ¿cómo se calcula esta cuenta de almacenamiento? ¿Tendrá $DUSK un futuro de gobierno que incluya herramientas de indexación de datos “para el pueblo”? Que la red de pruebas #dusk funcione es una cosa; que, al publicarse en la red principal, la vida real de los discos duros de todos los nodos sea otra muy distinta.
Lo que de verdad cambia a la industria necesita tiempo y acumulación. Seguiré mirando los datos del tamaño del estado en la cadena, pero la pregunta en mi cabeza sigue sin resolverse: si el desarrollo de la capa base y el ecosistema de nodos no están lo suficientemente diversificados, ¿la suposición de este almacenamiento de estados ZK aún puede sostenerse?
¿Por qué reescribir la estructura de datos desde cero? Dusk no reutiliza las tradicionales LevelDB o RocksDB, sino que está construida íntegramente desde cero en la base. Al escribir el estado, el sistema debe verificar una prueba de conocimiento cero (ZK) especialmente configurada; si la raíz hash es falsificada, la capa de consenso puede impedirlo antes de guardarlo en disco. Sin esta estructura especializada, un nodo malicioso podría inyectar datos basura en la cadena a lo loco, iniciar ataques de expansión del estado y, antes de que el consenso colapse, arrastrar a toda la red hacia abajo. MicroKelvin aporta una base lo bastante sólida para soportar la computación privada.
Pero hay algunos puntos ciegos en los detalles de ejecución. La estructura de datos desarrollada internamente pertenece a un ámbito criptográfico extremadamente cerrado y, por tanto, no es compatible con consultas tradicionales en SQL o GraphQL. Los hábitos de desarrollo están controlados por una curva de aprendizaje empinada: los programadores comunes casi nunca van a pelearse con un árbol de estados subyacente tan especializado solo para crear una aplicación pequeña. En la práctica, sigues dependiendo de aquellos pocos “geeks” criptográficos clave en línea, sin margen de error. Además, a medida que se disparan las transacciones, el historial de estados sigue acumulándose sin piedad. Cuando el I/O del disco fluctúa de forma intensa, el tiempo de recuperación podría aumentar bruscamente; el sistema eliminaría directamente del grupo a los nodos que lleguen tarde, en vez de “ellos”.
Me gusta el rumbo técnico de @Dusk : las estructuras nativas de datos para ZK son realmente bonitas. Pero, para evitar la manipulación y encerrar los datos de estado en un flujo de verificación extremadamente complejo y especializado, ¿cómo se calcula esta cuenta de almacenamiento? ¿Tendrá $DUSK un futuro de gobierno que incluya herramientas de indexación de datos “para el pueblo”? Que la red de pruebas #dusk funcione es una cosa; que, al publicarse en la red principal, la vida real de los discos duros de todos los nodos sea otra muy distinta.
Lo que de verdad cambia a la industria necesita tiempo y acumulación. Seguiré mirando los datos del tamaño del estado en la cadena, pero la pregunta en mi cabeza sigue sin resolverse: si el desarrollo de la capa base y el ecosistema de nodos no están lo suficientemente diversificados, ¿la suposición de este almacenamiento de estados ZK aún puede sostenerse?